Auditoria de marketing EPN - cierre junio 2026

Generada automaticamente el 2026-07-01 (rutina mensual). Fuente: workflow auditoria-marketing-epn (13 agentes, evidencia interna 7 frentes + benchmark externo + abogado del diablo).

AUDITORÍA ESTRATÉGICA DE MARKETING EPN — LA PRIMERA QUE MARCA EL NORTE

Cierre junio 2026 · lente de director / consultor senior · versión FINAL post-crítica

Todo con número y fuente. Lo verificado se afirma; lo razonado se nombra hipótesis; lo no medido NO se disfraza de "confianza alta". Confianza recalibrada por robustez estadística, no por elegancia narrativa.

0. CÓMO LEER ESTE DOCUMENTO (la honestidad va primero, antes de cualquier hallazgo)

Cuatro advertencias que mandan sobre todo lo que sigue. Si salteás esto, vas a leer mal el resto.

(a) La muestra es chica Y el mes es atípico — son dos problemas distintos, no uno. Casi todo lo cuantitativo es junio 2026, un mes. Y junio en Argentina no es un mes cualquiera: trae Día del Padre (pico de e-commerce), arranque de invierno y Mundial — los propios reels B2B de junio lo dicen en su copy ("Entre el Mundial, el Día del Padre y la llegada del invierno cambian los hábitos"). Entonces hay ruido por n (pocas piezas, pocas conversiones) y ruido por estacionalidad (mes con demanda inflada). La mayoría de los números no aíslan ninguno. No hay una sola comparación year-over-year en toda la data — sin el mismo mes del año pasado, no se puede separar "deterioro estructural" de "regresión a la media" ni "canal que cierra" de "mes con pico". Donde un dato es contaminable por el calendario, lo marco.

(b) Distingo con disciplina PAREJA entre "no funciona" y "no está medido". El error más peligroso de una auditoría honesta es aplicar el escepticismo a lo que te conviene bajar y suspenderlo para lo que te conviene subir. Este doc trata de no hacerlo. Casi todos los 🔴 "se quema plata" del análisis crudo son, en rigor, "no verificado" — y así los reencuadro. La ausencia de conversión sobre n bajo prueba "no tenemos evidencia", no "rinde mal".

(c) El pecado capital a evitar: medir lo barato y razonar lo caro. Lo barato de medir (redacción de guiones, hook_rate, guardados, CTR de email) está sobre-analizado. Las palancas de plata real (margen por marca, destino del clic, incrementalidad de la pauta, atribución limpia, retención medida de la base) están razonadas pero casi sin medición propia. Y ninguna regla de contenido está atada a venta/ingreso real — solo a proxies. El norte de julio es empezar a medir lo caro, no reescribir otro hook.

(d) Lo que NO tengo, y por eso NO afirmo — pero esta vez con lo que SÍ conseguí:

Márgenes por marca/categoría: sigue sin haber un mapa fino. PERO ahora tengo el margen de contribución blended B2B parametrizado (6% / 8% / 10%, central 10% post-impuestos) en cac-ltv.json. Eso permite, por primera vez, cruzar ROAS contra contribución, no solo revenue. Para B2C no hay ni esto.
Facturación total de back-office: lo más cercano es GA4 (B2C 90d $33,6M / B2B 90d $464M), pero el B2B tiene 45% ($211M) en "Unassigned". Cualquier "% del valor por canal" B2B flota sin ancla limpia.
Costo/esfuerzo real de cada recomendación: pongo esfuerzo grueso (bajo/medio/alto), es estimación, no medición. Y lo cruzo contra la capacidad real del equipo (que hoy publica el 9-18% de lo que guiona).

0.bis. LA TABLA DE DENOMINADORES (lo que el análisis crudo no ponía — y sin ella nada es auditable)

Antes de un solo ratio, los n absolutos de las celdas que cargan las tesis. Un múltiplo sobre n de un dígito tiene un intervalo de confianza que probablemente cruza la mitad de su propio valor. Léalo con eso en mente.

Celda	Fuente	n absoluto	Ratio que se le colgaba	Lectura honesta
Email B2B junio	`analisis-klaviyo/campaign_report.json`	30 campañas · 62.345 entregas · 60 conversiones · $25,2M	"email B2B funciona"	44% del valor ($11,2M) está en 4 campañas (Deseado E1 $3,66M/7conv · VITS E1 $3,16M/9conv · Body Advance E4 $2,46M/7conv · SUMA Pre-venta $1,95M / 1 sola conv). Con 60 conv/mes, un pedido mayorista grande mueve una campaña entera.
Email B2C junio	idem	5 campañas · 31.554 entregas · 7 conversiones · $986k	"email B2C roto"	3 de las 5 son Sunset (win-back a desenganchados). No está roto: está apenas usado. No se declara roto un canal que casi no corrió.
"$26M por email"	idem, métrica Placed Order (RGHJDa)	67 conversiones totales en el mes, atribución account-level	espejismo	El propio dashboard avisa: es Placed Order en la ventana de Klaviyo, no venta incremental. El mismo asterisco vale para el ROAS de Meta y Google (ver §3).
CR por canal B2C	`ga4_B2C_channels.json` (90d)	Paid Social 12.221 ses; Paid Search 5.549; Email 465 ses / ~11 conv	"Email 7× Meta"	465 sesiones y CR 2,37% = ~11 conversiones. El "7×" descansa sobre ~11 eventos: el intervalo cruza 2-3× con facilidad. Direccional, no clavado.
CR por canal B2B	`ga4_B2B_channels.json` (90d)	Paid Social 9.359 ses; Paid Search 7.043; Direct 12.196	"Direct 5× Paid Social"	Sólido en dirección (bases grandes), pero contaminado por el 45% Unassigned — ver §3.
Google no-brand B2B "$310.872 → 0,5 conv"	auditoría Google 23/06	0,5 conversiones	"ROAS 0,6 = canibalización"	Con 0,5 conv no podés afirmar ROAS 0,6. Podés afirmar "no hay evidencia de que convierta". Es idéntico al argumento que defiende al brand (asistidas/lift que last-click no ve). No se puede pedir prueba de incrementalidad para el brand y negársela al no-brand.
ROAS B2B Google marca	auditoría Google 23/06	86× / 78,8×	palanca #1	El patrón (search cosecha marca) es sólido; el ROAS absoluto es frágil por el tracking roto (§3).
Orgánico IG "qué rinde"	`db-maestra.json` + `ig-posts-2026-06.json`	24 posts reales en junio; de 153 piezas planeadas solo 17 matchean a un post real; 25 con métrica de alcance	"criterio rinde 3×"	Sesgo de supervivencia brutal: se mide sobre lo que alguien eligió publicar. Ver §2.2.

Regla que sale de esta tabla: ningún "asunto ganó / hook ganó / oferta ganó" se sostiene con junio. Lo que se sostiene son patrones estructurales (segmentar > volumen, search cosecha marca, la fábrica no publica) y hechos binarios (contaminación de datos). Confianza alta se reserva para eso.

1. EL EMBUDO COMPLETO — qué sostiene la evidencia y qué es hipótesis

La lectura por silos hace que cada frente culpe a otro. Leído como un solo embudo, el diagnóstico es más limpio — pero hay que separar lo medido de lo razonado en cada eslabón. Y hay una advertencia de método que atraviesa todo:

No se puede usar el mismo dataset para (a) declararlo roto y (b) sacar el ranking de canales por conversión. El análisis crudo denunciaba que GA4 B2B tiene 45% Unassigned y que Meta/GA4 mezclan segmentos — y después usaba ese mismo GA4 para concluir "Meta es el peor canal, sacale plata". Es incoherente. El CR bajo de Meta en un sistema de medición roto es, en parte, un artefacto de la medición rota, no una propiedad probada de Meta. Por eso Meta NO es candidato a recorte en este doc hasta que tenga un test de incrementalidad (§5, B-simétrico al del email y el brand).

DEMANDA (qué busca la gente — Search Console) · ⚠️ confianza BAJA (8 días de data)

La demanda orgánica de EPN es navegacional/de marca, no de descubrimiento. Queries top: "epn", "epn store", "epn mayorista", + nombres de producto (Marine Epic, Vitaflex). La gente que llega ya conoce EPN. (Confianza media en el patrón — es estructural; la cola de queries es ruido con 8 días.)
El brand orgánico tiene CTR anómalamente bajo: "epn store" pos 1,7 con 1% de CTR (1.452 impr, 14 clics); "epn mayorista" pos 3,8 con 0,7%. Corrijo un error lógico del análisis crudo: ese CTR bajo NO puede probar "el anuncio se come el clic" (canibalización) — de hecho sugiere lo contrario: si el orgánico captura tan mal (1%), el anuncio podría estar rescatando clics que el orgánico perdía. Lo que sí indica es title/meta/sitelinks de la home flojos. Confianza media-alta en "el snippet es pobre"; la canibalización queda sin resolver hasta el test.
Hay demanda no-marca a un empujón de página 1 — esto sí es lo más accionable de GSC. B2B: "mayorista de suplementos", "distribuidor de suplementos", "suplementos por mayor" (pos 5-10). B2C striking-distance: bebidas isotónicas (pos 9,5 · 336 impr), proteína vegetal (pos 6-7 · 330 impr), marine epic (pos 5-8 · 920 impr la ficha). Cosechar antes que crear. Confianza media (direccional).

ADQUISICIÓN (pauta + orgánico) · confianza MIXTA

Google Search rinde, pero el 99% de lo que rinde es cosecha de marca, no demanda nueva. Lifetime: campañas de marca activas ROAS 62× ($6,0M → $375M); prospección pausada 4,9× ($17,6M → $86M). En B2C, dentro de la misma campaña, marca 38,6-81× vs no-brand 5,9×. Confianza alta en el patrón "el search recompra marca preexistente"; confianza BAJA en los ROAS absolutos (tracking roto, §3).
CANIBALIZACIÓN DE MARCA → HIPÓTESIS, no hallazgo. El "$1,36M recomprado" del borrador no existe en los datos — la auditoría Google nunca lo calculó. Lo único real: EPN paga por "epn store"/"epn mayorista" mientras rankea orgánico #1-1,7. Puede ser recompra (si el orgánico capturara) o rescate (si no captura, CTR 1%). Solo el test de incrementalidad lo decide (§5, B1). Hasta que corra, ese dinero NO se cita como recuperable.
Meta trae el mayor volumen y el peor CR — pero la conclusión "sacale plata" NO se sostiene todavía. B2C: 12.221 sesiones a 0,33% CR (GA4 90d) vs Paid Search 1,37% y Direct 1,22%. El dato de CR es sólido. Pero tres cosas lo descomprimen: (1) Meta es tope de embudo (TOFU) — comparar su CR contra Email/Direct/brand-search (todos de intención declarada o gente que ya conoce EPN) es comparar el principio del embudo con su cosecha; es atribución last-click disfrazada de análisis de funnel. (2) La causa del CR bajo puede vivir en el destino del clic (§Web), no en Meta. (3) No hay una sola medición de incrementalidad de Meta en toda la data — y sin embargo es el principal candidato a recorte del borrador. Eso se corrige acá: Meta no se recorta a ciegas.

WEB / CONVERSIÓN (GA4) · confianza MEDIA-ALTA en canal, BAJA en landing

El dato sólido: Paid Social CR 0,33% vs Paid Search 1,37% vs Direct 1,22% (B2C 90d). El tráfico de Meta convierte ~4× peor. Real y consistente.
El dato frágil (lo que el borrador vendía como causa): "el tráfico pago aterriza en la home y eso fuga intención → es un arreglo de URL, no de copy". Dos correcciones. (1) Esa conclusión está escrita antes del experimento que la validaría — el propio doc propone el test PDP-vs-home, así que no puede afirmar el resultado por adelantado. (2) El home puede estar convirtiendo bien para tráfico frío que aún no sabe qué quiere; mandar frío a una PDP puntual no le transfiere la intención. La hipótesis "aterrizar el clic en la PDP/categoría del producto anunciado" sigue siendo razonable y barata de probar — como A/B real, no como certeza. Confianza baja hasta el test.
La atribución B2B está rota y eso es lo más grave de esta capa: 45% de la facturación ($211M) en "Unassigned" + Tiendanube-Minorista apareciendo DENTRO del GA4 B2B (contaminación entre propiedades). Esto sí es confianza alta: es un hecho binario, no un ratio. Mientras no se arregle, ningún canal B2B tiene crédito real.

RETENCIÓN (email + WhatsApp + canales propios) · confianza MIXTA

Email B2B: 30 campañas → 62.345 entregas → 60 conv → $25,2M (verificado). Suena a "el canal que funciona". La lectura honesta: el email B2B tuvo 3-4 pedidos mayoristas grandes en junio (44% del valor en 4 campañas; SUMA Pre-venta = 1 conv = $1,95M). Puede ser estructural (mayoristas compran por caja, ticket alto) o un mes con suerte. Con 60 conv y la mitad del valor en 4 pedidos, no se declara ganador a ningún asunto. Confianza media en "el canal mueve plata grande"; BAJA en cualquier "esta oferta/asunto ganó". Y el mismo escepticismo de atribución que se le aplica al email account-level se le aplica al ROAS de Meta/Google (§3) — parejo.
Email B2C: 5 campañas → 7 conv → $986k (verificado). NO está roto — está apenas usado. 3 de 5 fueron Sunset (win-back). La pregunta abierta real: ¿el comprador B2C de suplementos compra por mail, o su canal natural es IG/búsqueda/WhatsApp? "Roto" implica arreglar (caro); "no es el canal principal" implica no sobreinvertir. No hay evidencia para elegir — hay que probar con volumen y segmentación reales.
Segmentar le gana al alcance — el hallazgo más robusto de todos. Mejor envío del mes: 443 entregas a alto valor por mail vs la salida más ancha (8.149 entregas, casi todo el valor evaporado). En search, marca segmentada 38-86× vs no-brand 5,9×. Confianza ALTA (coincide con la regla anti-saturación ya documentada y con el histórico). Caveat: el uplift de segmentar es real; el revenue absoluto es atribuido, no incremental.
WhatsApp: RETIRO las tres afirmaciones del borrador ("4,7% CR / mejor canal B2C / subdimensionado"). (1) El 4,7% no está en ninguna fuente del repo. (2) El módulo (whatsapp-envios.json, ~32 difusiones) tiene CERO métricas. (3) Aunque el CR fuera alto, comparar WhatsApp opt-in caliente contra prospección fría es una tautología, y "subdimensionado" asume linealidad sin evidencia — 908 sesiones a alto CR puede ser el techo de una lista caliente, no el piso. Además el CR alto podría ser pura selección (le habla a gente que ya iba a comprar) — el mismo sesgo de recencia/cohorte que se le reconoce al email B2B. De WhatsApp hoy NO se puede decir nada, y consume producción semanal (VITS x10, Promarine x12). Es inversión a ciegas.

LA SÍNTESIS DEL EMBUDO (lo que SÍ se sostiene con datos)

Meta trae volumen frío que convierte ~4× peor que Search/Direct (GA4 90d). Sólido como dato — pero su incrementalidad no está medida, así que no se recorta sin test.
El search vivo cosecha marca preexistente; la prospección rentable está apagada (motores históricos a 4-7,7×). Sólido en patrón, frágil en ROAS absoluto.
Segmentar el email/search rinde mucho más por envío que el alcance ancho. Sólido.
La medición está rota en los tres sistemas (Google conversiones, Meta pixel account-level, GA4 45% Unassigned) + en la base propia (db-maestra). Sólido y es lo más grave.

Lo que NO se sostiene (y el borrador vendía como hallazgo): "$1,36M recomprado por canibalización", "/combos/ convierte 16,7% → redirigí ahí", "escalá WhatsApp", "sacale plata a Meta". Todas hipótesis, no hallazgos.

2. QUÉ FUNCIONA TRANSVERSALMENTE (solo lo que sobrevive a la crítica, con confianza recalibrada)

Segmentar le gana al volumen — el hallazgo más robusto. Email 443 entregas alto-valor vs 8.149 casi-cero; search marca 38-86× vs no-brand 5,9×. Confianza ALTA. Aplica a email y search; a audiencias de Meta por extensión razonada, no medida.
En orgánico, el contenido de criterio/método le gana al de producto/oferta en GUARDADOS. Reel mediana ~25 guardados vs carrusel ~9,5; piezas de protocolo/método > piezas de oferta puntual. PERO con dos asteriscos que lo bajan de "alta" a "media-direccional":

⚠️ Sesgo de supervivencia (el más filoso): de 153 piezas planeadas, solo 17 matchean a un post real y 25 tienen métrica. "Qué rinde en orgánico" se mide sobre lo que alguien eligió publicar. Lo que parece "criterio rinde más" puede ser "lo que se eligió publicar rinde".
Guardado ≠ venta. Guardados es proxy de alcance orgánico, no de ingreso. Ninguna regla de contenido está atada a peso.
Tensión no resuelta con el benchmark: la referencia global dice carrusel = ~9× guardados (formato #1 para comparativas/checklists), pero en la cuenta de EPN el carrusel rinde PEOR que el reel. O EPN desperdicia el formato donde tiene munición única, o su carrusel actual es de mal formato (no comparativo). Hay que testear el carrusel comparativo específico antes de enterrar el formato.

En B2B, el reencuadre de demanda concreta + entregable tangible rinde más que el pitch de oportunidad. MAY-007 ("Comentá PROVEEDOR + checklist") = única con comentarios y mayor engagement; reencuadre estacional > "oportunidad". Confianza BAJA-media — pocas piezas + el mismo sesgo de supervivencia. Es dirección, no regla.
El CTR/click NO predice la venta. Email: pocos clics → conv de alto valor (SUMA 1 conv $1,95M). Confianza media en email. RETIRO el "hook%→ROAS = -0,50" del borrador: n=4, el intervalo cruza el cero con margen enorme. Es ruido, no hallazgo. La idea "optimizar por hook puede ser la métrica equivocada" quizá sea cierta por otras razones, pero ese número no la prueba.
El criterio interno documentado es un activo — con un asterisco de humildad. CRITERIO-MACRO (principios anclados a correcciones reales) es internamente coherente. PERO un sistema coherente y auto-consciente de sus sesgos también puede estar coherentemente equivocado. Que sea consistente no lo hace correcto; darse "confianza alta" a uno mismo es autorreferencial. Confianza media, y el valor real es que reduce la varianza de las decisiones, no que garantice que son óptimas.

3. QUÉ NO FUNCIONA / DÓNDE NO SABEMOS SI SE QUEMA PLATA (lo crudo, reencuadrado como preguntas de medición)

Reencuadre clave respecto del borrador: casi todos sus 🔴 "sangrías confirmadas" son en realidad "no verificado". Los reescribo como preguntas de medición con su prioridad, no como plata quemada probada. Lo que SÍ es sangría confirmada, lo marco.

Lo que es HECHO (sangría o riesgo confirmado)

🔴 Tracking de conversión de Google roto = el problema #1, antes de tocar un peso. (HECHO.) Conviven como conversión "principal": 2 buenas (Compra B2C, Compra Mayorista) + ~10 basura (clics-to-call, "local actions", view_cart contado como add-to-cart, begin_checkout como compra). El algoritmo optimiza hacia señales sucias. Prueba viva: "Promoción Tienda Física" gastó $2,1M para un "valor" de $6.299 (eran visitas/llamadas locales). Esto invalida todo ranking de ROAS por keyword de la sección search — las de ticket alto se ven iguales a las de ticket bajo.
🔴 Pixel de Meta a nivel cuenta → los ROAS 86-343× son fantasía account-level. (HECHO.) El pixel B2B ve solo el 24,7% de las órdenes reales (b2b-kpis-reales.json: 30d = 380 órdenes reales tienda vs 94 compras pixel = 24,7%; 7d = 36,5%). Un ROAS de pixel de 56× puede ser 14× real. Nadie debería decidir presupuesto con esos números — y el análisis crudo los usaba para reasignar HACIA Meta B2B Importados (343×) mientras usaba el mismo escepticismo para bajar el email. Parejo: los dos son atribución inflada, o ninguno.
🔴 Natier: 25% del presupuesto de marca, 1,5% de la venta real. (HECHO — el más limpio.) brand-impact.json: Natier concentra 24,9% del spend de marca B2B ($663k/90d) pero aporta 1,5% de la venta real (150d, 2.361 órdenes mapeadas). Ratio venta-real/spend = 10,3× vs Gold Nutrition 369×, Nutremax 194×, Body Advance 142×, Goom 115×. Correlación gasto-venta semanal −0,03 (misma semana) / −0,35 (lag 1): nula a negativa. El escalado $5k→$8k/día se justificó con un ROAS de pixel de 56× que la venta real no respalda. Esta es plata mal asignada, verificada por venta real de tienda, no por pixel.
🔴 La fábrica de contenido no publica. (HECHO y grave.) De 153 piezas planeadas, 17 matchean a un post real; el pull IG muestra 24 posts reales en junio (15 B2C, 9 B2B), y 7 de esos 24 ni están en la base. Las franjas "Most Aware" (16 piezas) y "Product Aware" (9) B2B están casi todas en pipeline: guion, sin salir. Ni se publica todo lo guionado, ni se registra todo lo publicado. El embudo de consciencia nunca cierra en orgánico. Esto contamina TODO el análisis de orgánico (es el sesgo de supervivencia). Pregunta que define la acción: ¿es capacidad (Melina), aprobación, o prioridad? La respuesta cambia si la solución es contratar, desbloquear o re-priorizar.
🔴 Las dos cuentas de Meta mezclan B2B y B2C adentro. (HECHO.) La cuenta "B2B" tiene piezas Minorista. Rompe la regla raíz a nivel de datos y hace ilegible cualquier ROAS por cuenta. Reportar siempre por campaña, nunca por cuenta.
🔴 GA4 B2B: 45% ($211M) en "Unassigned" + Tiendanube-Minorista dentro del GA4 B2B. (HECHO.) Agujero de atribución + contaminación entre propiedades.
🔴 db-maestra sucia. (HECHO.) Canal duplicado (@epnstoremayoristas 73 registros vs @epnstore.mayoristas 8), 93/153 con formato_pieza vacío, 17/153 con ig_media_id. El "norte" de rankings auto-nutridos heredará este sesgo si no se limpia la fuente primero.

Lo que es PREGUNTA DE MEDICIÓN (el borrador lo daba por sangría; no lo es todavía)

🟠 WhatsApp B2B en Meta: ¿sumidero o ROAS oculto? El borrador afirmaba "$1,75M/90d, 0 ventas, sumidero". No verificado: con el pixel viendo 24,7%, las conversaciones podrían estar convirtiendo sin que se vea. Cruzar contra Kommo antes de afirmar nada. No es sangría probada; es punto ciego #1.
🟠 ROAS B2B "en caída 65×→21×": ¿deterioro o regresión a la media? No probado como deterioro. Con 3 puntos (abr-may-jun) y sin year-over-year no se distingue de: un ticket mayorista gigante que infló abril, cambio de mix, o el mismo efecto "2 compras" de Natier. Un ROAS de 65× casi siempre está inflado por un outlier de ticket; caer a 21× puede ser simplemente agregar volumen. No se trata como patología sin descartar lo aburrido.
🟠 Google no-brand "$310.872 → 0,5 conv": ¿canibalización o falta de medición? Con 0,5 conv no hay evidencia de ROAS malo, solo de que no medimos suficiente. Puede traer asistidas/lift. Mismo estándar que el brand.
🟠 CPA B2C "$26.531 altísimo": ¿comparado con qué? El borrador nunca lo puso contra el LTV. No tengo LTV B2C fino, así que NO afirmo que sea altísimo ni que sea sano — declaro que la afirmación está incompleta sin CAC:LTV, y que conseguir el LTV B2C es la tarea que la vuelve accionable. (Para B2B sí tengo el ratio — ver §3.bis.)

Sesgos de lectura a desactivar YA

"B2B rinde mejor que B2C por el ER (5,4% vs 2,3%)" es FALSO — base 757 vs ~59k seguidores. ER inflado por denominador chico. No comparar ER entre cuentas de tamaño dispar.
"El search anda bárbaro (62×)" es engañoso — casi todo es cosecha de marca, y los ROAS están corruptos por el tracking.
Asimetría de medición de fondo (el meta-sesgo): todo lo cuantificado es redacción/creativo (barato). Las palancas de plata (medición, destino del clic, margen, separación awareness/conversión, retención medida) están razonadas sin medición. Se mide lo barato y se razona lo caro.
El doble estándar de la muestra se cierra: no se invoca "n chico" solo cuando incomoda. Un mes no clava ninguna regla, ni a favor ni en contra.

3.bis — LO QUE EL BORRADOR NO TENÍA: la lectura por MARGEN y CAC:LTV (B2B)

El punto ciego #11 del abogado del diablo ("todo es ROAS, cero margen") se cierra parcialmente con cac-ltv.json. Por primera vez hay contribución, no solo revenue — para B2B.

CAC B2B blended = $38.378 — pero es un PISO, no el número real. Ese CAC asume que el 100% de los nuevos vienen de la pauta. El pixel ve el 24,7%. El CAC real por escenario de atribución:
100% pauta → $38.378 · 50% → $76.757 · 25% → $153.513 · 22% → $174.447.
LTV de contribución B2B (margen central 10%): 3 meses $122.820, 6 meses $190.655. A margen 8%: 3m $98.256, 6m $152.524. A 6% (si la lista baja a 12-13%): 3m $73.692, 6m $114.393.
El ratio LTV-6m : CAC que decide todo:

Atribución real de la pauta	CAC	Ratio LTV-6m:CAC (10%)	Ratio (8%)	¿Sano?
100% (piso irreal)	$38k	4,97×	3,97×	Sí
50%	$77k	2,48×	1,99×	Sí, ajustado
25% (≈ lo que ve el pixel)	$154k	1,24×	0,99×	Al filo / pierde a 8%
22%	$174k	1,09×	0,87×	Pierde a 8%

Payback (10%): 0 meses si 100%, 6 meses si 22-25%.
Traducción de negocio: si la pauta trae de verdad ~una cuarta parte de los nuevos (lo que sugiere el pixel), la adquisición B2B por Meta está al filo de la rentabilidad y la pierde con margen 8%. Esto es exactamente lo que el ROAS de pixel de 86× esconde. La incógnita que vale plata no es "¿qué hook?", es "¿qué % de los nuevos trae realmente la pauta?" — y eso se mide con holdout, no con pixel.
Contra-dato que agrava: la recompra del 2º pedido viene cayendo en cohortes recientes: 78,9% (jul-25) → 68,8% → … → 50% (dic-25) → 24,4% (may-26). El LTV futuro podría ser menor al de las cohortes viejas de las que sale la curva. El LTV de arriba puede estar sobreestimado. Confianza media (cohortes jóvenes censuradas).
Atribución de nuevos B2B por canal (90d, cac-por-canal.json): directo/orgánico 98, Google 25, Meta solo 8, derivación tienda 8, email 1. Meta aparece trayendo 8 de ~140 nuevos directamente atribuidos — pero con el pixel al 24,7% su contribución real está sub-medida. Este dato es la bisagra del riesgo "comerse la semilla" (§4).

NO tengo el equivalente para B2C (ni CAC:LTV fino ni margen por marca). Por eso toda recomendación de reasignación B2C queda condicionada a conseguir ese dato — y cualquier "reasigná por ROAS" sin margen puede reasignar hacia lo de peor contribución (un 6× sobre 40% de margen gana más que un 12× sobre 8%).

4. CONTRASTE CON COMPETENCIA Y REFERENTES (con el caveat de trazabilidad que faltaba)

Caveat doble (lo que el borrador no ponía): (1) Lo de la competencia se leyó de sus escaparates (home/IG), no de lo que les rinde — "ENA muestra -20%" describe lo que publica, no lo que le funciona; podría ser desesperación que destruye margen. (2) Los benchmarks DTC globales (AG1, Gymshark, Huel) son de marcas con producto propio de altísimo margen y presupuesto millonario; EPN distribuye 12 marcas ajenas con margen de reventa y ~$5M/mes repartidos. Los números de industria ("carrusel = 9× guardados", "flows = 40-60% del revenue de email", "share por DM señal #1 de ranking") varían 3-5× según fuente y vertical y no vienen citados con trazabilidad — se usan como horizonte/hipótesis, no como piso de una recomendación. El doc que exige "todo dato con fuente" no puede fundar la Prioridad 3 en benchmarks de blog.

El mercado AR compite por PRECIO + CUOTAS como argumento #1 (ENA -20% tachado + 3 cuotas + Swiss Medical; Colo ~28% efectivo + 6 cuotas). EPN está casi solo en el eje valor/criterio. Eso es diferenciación posible — pero "casi solo" también puede significar "todos probaron y no vende en AR". El borrador asumía lo primero sin evidencia. Es una apuesta, no un hecho. Si se sostiene, hay que tener nervio: no copiar el descuento por default (erosiona el territorio); oferta solo en pauta.
La "ventaja del comparativo neutral" BAJA de "activo sin explotar" a "hipótesis #1 a testear". "EPN es el único que puede hacer contenido comparativo neutral siendo retailer multimarca sin producto propio que defender" es narrativamente hermoso — y por eso sospechoso: confirma demasiado bien la identidad que ya se quería tener ("Suplementación Consciente"). No hay ningún dato de que la audiencia lo busque, lo quiera o convierta. Contra-evidencia que el propio doc trae: el carrusel de EPN rinde peor que el reel. Hoy es una apuesta con lógica fuerte, no plata sobre la mesa. Merece test prioritario (formato comparativo específico), no ejecución como certeza.
Las marcas tienen aval propio (Gentech=AFA, ENA=embajadores+podcast). Un retailer multimarca no compite en eso: la jugada estructural de EPN es ser el curador/autoridad por encima de las marcas. Esto sí es defendible y estructural.
Flows automatizados de email: la industria saca gran parte del revenue de email de welcome + abandoned checkout (a mayor RPR que campañas one-off). EPN opera 100% con campañas — cero flows por comportamiento. Palanca barata y sensata — pero el múltiplo exacto de la industria es no-trazable; el argumento bueno no es "20× RPR", es "hoy no hay ni un flow y son de los más rentables del canal".
Myth-busting hasta el punto de compra: EPN concentra el ataque a objeciones en IG/mail y no lo baja a la PDP de Tiendanube/ML (donde está la ansiedad de compra). Mapear los mitos que más frenan la compra en AR (¿la proteína daña el riñón?, ¿la creatina retiene líquido?) y bajarlos a la ficha. Barato, sensato, no depende de ninguna tesis.
Algoritmo IG 2025 premia sends por DM + saves sobre reach: North Star de orgánico debería ser saves+sends, no alcance. Diseñar para el "reenviá esto" (consumidor→amigo, revendedor→cliente). Horizonte, no regla.

Trampa a evitar (esto sí es sólido): todos los competidores AR convergen a la MISMA oferta (envío gratis por umbral + cuotas + combo prote+creatina). Océano rojo. Si EPN compite solo por umbral y combo, se vuelve indiferenciado. Su diferencial tiene que ser criterio/curaduría/asesoramiento — no tiene el sponsor AFA de Gentech ni es dueña del producto.

5. EL NORTE ESTRATÉGICO

Una pregunta de negocio que cambia todas las respuestas, y que Juan Diego decide: ¿el objetivo de julio es facturar más, ganar más margen, o bajar CAC? "Redirigir a lo que convierte" tiene respuestas distintas según cuál. Mi recomendación de función objetivo: MARGEN/contribución, no revenue — porque EPN es retailer multimarca y el revenue sin margen engaña, y porque la data de CAC:LTV recién ahora lo permite para B2B. Hasta que JD lo decida, el norte prioriza lo no-arrepentible.

El norte tiene DOS niveles, deliberadamente separados (esto es lo que el borrador mezclaba en una lista de 20 deseos):

PRINCIPIO RECTOR

Dejar de medir lo barato y razonar lo caro. Arreglar la MEDICIÓN y empezar a medir las palancas de plata (incrementalidad, margen, destino del clic) antes de reasignar un peso. Y aplicar el escepticismo parejo: no bajar el email por account-level mientras se sube Meta con el mismo defecto.

NIVEL A — NO-ARREPENTIBLES: valen aunque toda la tesis del embudo esté equivocada. Hacer YA.

(Ordenados por (impacto × certeza) / esfuerzo. El equipo que hoy publica el 9-18% no puede hacer 20 cosas — estas son las pocas que sí.)

A1. Arreglar la MEDICIÓN — precondición de todo. Esfuerzo: medio (mayormente Juanan/API).

Google Ads: una sola conversión principal por segmento (Compra); bajar las ~10 basura a secundaria; matar el valor default. (reversible, API, máximo apalancamiento)
Meta: separar pixel/atribución por audiencia; limpiar las dos cuentas a 100% un segmento cada una.
GA4: arreglar el 45% "Unassigned" B2B (tagging del checkout mayorista); sacar la contaminación Tiendanube-Minorista.
WhatsApp: instrumentar Kommo/Burbuxa (atribución por el texto del wa.me) — dejar de invertir a ciegas.
db-maestra: deduplicar canal, llenar formato_pieza, completar el join ig_media_id.

A2. Destapar B2B Marca en Google. Cosecha probada (86×), no apuesta. Esfuerzo: bajo. Campaña 23140531348: pierde 21% por presupuesto + 48% por ranking (IS 30%). Puja Max-Conversiones → Maximizar valor (órdenes de ticket alto); presupuesto $10k → $25-30k/día; completar sitelinks/RSA con ángulo revendedor. Recupera plata que hoy queda sobre la mesa. Es lo único de rendimiento inmediato que no depende de ninguna tesis.

A3. Reasignar el presupuesto de marca B2B de Natier a Gold/Nutremax. Esfuerzo: bajo. Es la única reasignación por venta real (no pixel) que tengo verificada: Natier 25% del spend / 1,5% de la venta / corr −0,35. Mover ese presupuesto a las marcas que sí venden (Gold 369×, Nutremax 194× por venta real). No-arrepentible porque no descansa en el pixel roto.

A4. Cerrar la fábrica de contenido — primero el PROCESO, después el qué. Esfuerzo: depende de la causa. Con 17 de 153 piezas publicadas-y-registradas, optimizar "qué publicar" es inútil hasta resolver capacidad/aprobación. Responder ¿Melina, aprobación o prioridad? y desbloquear. Nunca más confundir "está guionado" con "salió". Entender la caída de alcance MoM antes de tratarla como problema (puede ser estacionalidad post-Día-del-Padre).

A5. Bajar el myth-busting a la PDP (Tiendanube/ML). Esfuerzo: bajo-medio. Ataca objeciones donde está la ansiedad de compra. No depende de ninguna tesis.

NIVEL B — APUESTAS A TESTEAR: dependen de hipótesis no probadas. NO ejecutar como certezas; correr el test primero.

B1. Test de incrementalidad de MARCA en search. Apagar la puja de marca X días; medir si las conversiones bajan (el pago era incremental) o migran gratis al orgánico (era recompra). Decide si la "canibalización" es real. Esfuerzo: bajo (apagar y medir).

B2. Test de incrementalidad de META — simétrico al del email y el brand. Geo-holdout o pausa controlada. Meta es el principal candidato a recorte del borrador y no tiene ni una medición de lift — en un sistema de medición que el propio doc declara roto, es "culpable por CR bajo" sin juicio. Antes de recortar TOFU, medí qué pasa con brand-search/email/WhatsApp a 60-90 días (el riesgo de comerse la semilla: si Meta frío es lo que mantiene llena la demanda de marca que Google cosecha a 86×, recortarlo seca el brand dos meses después). Esfuerzo: medio.

B3. Test A/B de destino del clic (PDP/categoría del producto vs home/categoría). A/B real, no "apuntá a la URL de mayor CR" (falacia de selección). Si gana, ataca el CR 0,33% de Meta. Esfuerzo: medio.

B4. Conseguir CAC:LTV y margen B2C (el equivalente de lo que ya tengo en B2B). Sin esto, "el CPA B2C es altísimo" es una afirmación incompleta y toda reasignación B2C es a ciegas. Esfuerzo: medio (data).

B5. Probar el CARRUSEL COMPARATIVO específico (no el actual) antes de enterrar el formato donde EPN tendría ventaja única. Y probar educativo de marca en PAID midiendo ROAS, no guardados (requiere pixel a nivel producto, A1). Esfuerzo: medio.

B6. Reabrir los motores de prospección apagados (PMax Compra B2C 7,7×, Search no-brand Categorías 6,7×, Search no-brand B2B 4,0×) después de A1, con la conversión limpia, midiendo ROAS contra margen, no revenue. Esfuerzo: medio (gasto nuevo).

B7. Probar si WhatsApp escala sin degradarse — primero instrumentarlo (A1), después incremento controlado midiendo si el CR aguanta. No asumir linealidad. Esfuerzo: bajo una vez medido.

El sesgo cultural a vencer (el norte que no es táctico)

EPN está midiendo y puliendo la forma del guión —lo barato, lo controlable— mientras las palancas de plata real (medición confiable, incrementalidad, margen, destino del clic, retención medida de la base) siguen razonadas pero sin tocar. Julio tiene que ser el mes en que se ARREGLA LA MEDICIÓN, se mide la INCREMENTALIDAD de lo que se quiere recortar, y se empieza a leer MARGEN — no en que se reescribe otro hook. El test de incrementalidad (B1/B2) es la pieza que hace que medio diagnóstico de embudo pase de hipótesis a hecho. Y el riesgo de comerse la semilla se nombra explícitamente: "dejar de pagar por gritar" no puede volverse "dejar de sembrar".

6. APRENDIZAJES POR ÁREA (qué aprende EPN para CADA acción — no solo cómo redactar)

Posicionamiento: el eje valor/criterio está casi vacío en AR (todos compiten por precio+cuotas). Diferenciación posible, no probada. La jugada estructural sólida: curador/autoridad por encima de las marcas.
Audiencias: segmentar > volumen es el aprendizaje más robusto y transversal (email + search). Aplicarlo a Meta.
Oferta: no copiar el descuento por default (erosiona el territorio); oferta solo en pauta. El "combo" es estándar de categoría — reencuadrarlo a "rutinas conscientes", no justificarlo con el CR de /combos/ (correlación frágil).
Canales: Google search cosecha marca (no expande); Meta trae volumen frío (incrementalidad sin medir); email mueve plata grande en B2B sobre pocos pedidos; WhatsApp sin medir. Cada canal tiene una función distinta — no rankearlos en la misma tabla de CR.
Timing: junio es mes atípico (Día del Padre + Mundial + invierno). No extrapolar. Falta year-over-year para leer estacionalidad.
Presupuesto: la incógnita que vale plata es "¿qué % de los nuevos trae la pauta?" (CAC va de $38k a $174k según eso), no "¿qué hook?". Piso de ≥10 compras antes de mover budget (aplicado también a la propia auditoría: no afirmar sobre 0,5 o 2 conv). Leer ROAS contra margen, no revenue.
Producto a empujar: cosechar la demanda que ya rankea (proteína vegetal, Marine Epic, GOOM B2B, mayorista de suplementos) antes de crear. Pero condicionado a stock y margen — que hoy no están en la data.
Contenido: criterio > oferta en guardados (media-direccional, sesgo de supervivencia); reel > carrusel EN ESTA cuenta (contradice el benchmark → testear carrusel comparativo); guardado ≠ venta; el CTR no predice venta.

Auditoría FINAL, post-crítica. Números verificados contra el repo (cac-ltv.json, b2b-kpis-reales.json, brand-impact.json, analisis-klaviyo/campaign_report.json, ig-posts-2026-06.json, auditoría Google 23/06). Lo verificado se afirma; lo razonado se nombra hipótesis; lo no medido se retiró o se marcó como pregunta. Confianza por robustez, no por elegancia. Escepticismo de atribución aplicado parejo. Todo "media/baja" se confirma con julio + year-over-year + denominador de negocio real + márgenes por marca. Muestra base: junio 2026 — dirección, no veredicto.

Power Marketing · EPN

Auditoría · documento vivo, se regenera al volver a correr su análisis. Fuente: 1-Estrategia/auditoria-marketing-2026-07.md.