Anatomía de un
catálogo en transición
— Producto, color y talla, leídos desde la data
Análisis comparativo del comportamiento de ventas, mix de producto, variantes, paleta cromática, curva de tallas y distribución geográfica en la tienda directa al consumidor de BABALÚ. Período base: enero–diciembre 2025. Período foco: Q1 2026.
Lo que está pasando en BABALÚ, en seis cifras.
El Q1 2026 cuenta una historia distinta a la del 2025. Las ventas absolutas caen, pero el ticket promedio sube, la retención se multiplica por cuatro y siete de cada diez pesos vienen de referencias nuevas. No es contracción, es rotación de catálogo.
BABALÚ está reciclando catálogo más rápido de lo que está vendiendo, y eso es una decisión, no una falla.
El 70.9% de las ventas de Q1 vienen de referencias lanzadas en los últimos meses (códigos REF ≥110000). Al mismo tiempo, $211M en productos que vendieron en 2025 ya no están activos. La marca dejó atrás casi 1 de cada 4 pesos del 2025 para apostar por novedad. La pregunta no es si la rotación está bien — es si la velocidad de salida es proporcional a la velocidad de entrada.
La curva de ventas, mes a mes.
15 meses continuos. Picos claros en febrero y julio 2025, valle en abril, cierre estable en Q4. Q1 2026 corre por debajo de la línea base del 2025 — pero con composición de catálogo distinta.
Net Sales · Enero 2025 — Marzo 2026
Valores en COP. La línea punteada marca el promedio mensual de 2025 ($91.3M).
Conversión de checkout
% de sesiones que completan compra
Tasa de clientes recurrentes
Salto estructural en Q1 2026
El catálogo se sostiene en tres pilares.
Leggins, Tops y Enterizos concentran más del 60% de las ventas en ambos períodos. Pero el peso relativo se está reacomodando: Enterizos pasa del 9.3% al 14.7% en Q1, mientras Tops cede terreno.
Mix por categoría · 2025
$907M en ventas (productos)
Mix por categoría · Q1 2026
$248M en ventas (productos)
Los Enterizos son la categoría que más capitaliza el lanzamiento de catálogo nuevo.
En 2025, Enterizos representaba el 9.3% del catálogo de productos. En Q1 2026 representa el 14.7% — y 4 de los 10 productos top del trimestre son enterizos nuevos. Hay una apuesta de portafolio explícita aquí: el ticket promedio del enterizo es más alto que el del top o el legging, y la marca lo está empujando como motor de AOV.
Los que mandan, los que llegaron, los que se fueron.
Tres lecturas obligatorias: el top histórico, el top del trimestre actual, y los $211M en referencias que dejaron de aparecer. La rotación cuenta una historia más rica que cualquier ranking aislado.
Top 10 productos · 2025
Año completo
| # | Referencia | Ventas |
|---|---|---|
| 01 | Leggins REF:37683 | $27.7M |
| 02 | Leggins REF:107033 | $13.4M |
| 03 | Enterizos REF:109943 | $12.6M |
| 04 | Tops REF:95763 | $10.3M |
| 05 | Tops REF:92343 | $10.2M |
| 06 | Shorts REF:91513 | $9.0M |
| 07 | Leggins REF:109913 | $8.8M |
| 08 | Tops REF:32553 | $8.8M |
| 09 | Enterizos REF:109363 | $8.4M |
| 10 | Leggins REF:90883 | $8.0M |
Top 10 productos · Q1 2026
3 meses
| # | Referencia | Ventas |
|---|---|---|
| 01 | Enterizos REF:111283Nuevo | $7.8M |
| 02 | Leggins REF:37683 | $6.5M |
| 03 | Enterizos REF:113203Nuevo | $5.6M |
| 04 | Enterizos REF:112593Nuevo | $5.0M |
| 05 | Leggins REF:107033 | $4.7M |
| 06 | Leggins REF:111393Nuevo | $3.8M |
| 07 | Leggins REF:112423Nuevo | $3.7M |
| 08 | Leggins REF:113233Nuevo | $3.4M |
| 09 | Camisetas REF:105883 | $3.0M |
| 10 | Leggins REF:112313Nuevo | $3.0M |
LEGGINS REF:37683 es el único superviviente del top 10 histórico que sigue en el top 5 actual.
En 2025 vendió $27.7M (3% del catálogo entero). En Q1 2026 lleva $6.5M en tres meses — proyección anual ≈ $26M, sostiene el ritmo. Es el producto que mejor representa qué no se debe rotar: 8 de los 10 top del trimestre actual son referencias nuevas, pero la 37683 no se reemplaza. Hay una clase de producto que merece tratamiento de catálogo permanente y otra que vive de la novedad. La marca, en la práctica, ya está distinguiendo entre las dos.
La paleta de la marca, leída desde el carrito.
El negro domina absolutamente — pero el segundo lugar cambia entre períodos. En 2025 fue blanco; en Q1 2026 es azul. La paleta cromática del consumidor real está rotando.
Top 8 colores · 2025
Por ventas totales
Top 8 colores · Q1 2026
Por ventas del trimestre
El azul escaló del puesto 7 al puesto 2 en un trimestre. El blanco bajó del 2 al 4.
Es el cambio cromático más significativo del período. El azul pasó de representar el 2.9% al 7.7% — multiplicó su peso por 2.7×. El blanco perdió casi la mitad de su participación. Esto puede reflejar una rotación de catálogo (lanzamientos en azul) o un cambio real en la preferencia del consumidor. El gráfico de variantes top de Q1 lo confirma: hay tres variantes de azul en el top 10, y ninguna es de blanco. El próximo lanzamiento debería tener al menos una opción en azul, no por moda — por dato.
El consumidor compra U, M y S — en ese orden.
La talla única (U) y "ÚNICA" combinadas concentran más de la mitad de las ventas. La curva de tallas dimensionadas (S/M/L) es asimétrica — M lidera por amplio margen, L casi no se vende.
Distribución por talla · 2025
Distribución por talla · Q1 2026
Talla única vs talla dimensionada
La talla única (U + ÚNICA) sigue siendo dominante, pero su peso relativo se acentuó en Q1 2026.
La marca está optimizando inventario hacia talla única, y eso tiene implicaciones operativas.
Pasar del 58% al 76% en talla única reduce drásticamente la complejidad de stock — pero también limita la capacidad de servir a un mercado con cuerpos diversos. La talla L representa apenas 2.4% en Q1: vale la pena revisar si es un límite de demanda real o si la curva de tallas en producción está dejando dinero sobre la mesa. Para los productos que sí salen en S/M/L, M es claramente el centro — pero la diferencia entre M y S es menor a la diferencia entre S y L. Hay una compradora promedio bien definida.
La variante, donde producto y consumidor se encuentran.
Cuando se cruza color y talla, el patrón se vuelve cristalino: el negro en talla única es el SKU más vendido del catálogo. Pero en Q1 emerge un comportamiento distinto — el azul en talla única ya pelea por el podio.
Top variantes · 2025
Color × talla
| # | Variante | Ventas |
|---|---|---|
| 01 | 1 NEGRO / U | $55.3M |
| 02 | U / 1 NEGRO | $54.5M |
| 03 | M / 1 NEGRO | $24.3M |
| 04 | 2 BLANCO / U | $24.3M |
| 05 | 1 NEGRO / M | $21.7M |
| 06 | S / 1 NEGRO | $18.0M |
| 07 | ÚNICA / 1 NEGRO | $17.2M |
| 08 | 1 NEGRO / S | $14.8M |
| 09 | 1 Negro / ÚNICA | $12.9M |
| 10 | 1 Negro Básico / ÚNICA | $10.9M |
Top variantes · Q1 2026
Color × talla
| # | Variante | Ventas |
|---|---|---|
| 01 | U / 1 NEGRO | $36.7M |
| 02 | 1 NEGRO / U | $16.5M |
| 03 | 1 NEGRO / M | $7.4M |
| 04 | M / 1 NEGRO | $7.3M |
| 05 | U / 11 AZUL ↑ | $7.1M |
| 06 | S / 1 NEGRO | $6.0M |
| 07 | U / 5 ROJO | $5.4M |
| 08 | U / 18 VERDE | $3.9M |
| 09 | 1 NEGRO / S | $3.0M |
| 10 | 1 Negro / ÚNICA | $2.7M |
Concentración de variantes · 2025 vs Q1 2026
Cuántas variantes concentran qué % de las ventas. El catálogo Q1 está más concentrado.
Dónde está, exactamente, el consumidor de BABALÚ.
Anexo solicitado por Helena. Cruce de sesiones, compradores e ingresos por ciudad. Permite responder con datos a la pregunta clave: ¿la gente que visita es la misma que compra? Y abre tres conversaciones nuevas sobre concentración geográfica, asimetrías metro y mercados subatendidos.
Top 12 ciudades · Cruce sesiones × ventas × recompra
Datos consolidados · período enero 2025 — marzo 2026
| # | Ciudad | Sesiones | Ventas 2025 | % mix | Q1 2026 | Recompras |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Bogotá Capital | 251.4K | $177.3M | 11.4% | $30.9M | 553 |
| 02 | Medellín Casa | 351.5K | $165.3M | 10.6% | $27.6M | 678 |
| 03 | Cali | 78.9K | $72.9M | 4.7% | $16.1M | 257 |
| 04 | Bucaramanga | 33.9K | $47.9M | 3.1% | $7.3M | 131 |
| 05 | Barranquilla | 39.0K | $43.4M | 2.8% | $6.9M | 178 |
| 06 | Envigado Metro | 4.3K | $42.3M | 2.7% | $6.4M | 116 |
| 07 | Bello Metro | 6.8K | $35.4M | 2.3% | $4.4M | 178 |
| 08 | Pereira | 22.3K | $34.5M | 2.2% | $2.9M | 106 |
| 09 | Cúcuta | 15.8K | $32.2M | 2.1% | $4.1M | 88 |
| 10 | Ibagué | 10.2K | $27.8M | 1.8% | $4.1M | 82 |
| 11 | Caucasia Joya | 2.0K | $26.4M | 1.7% | $3.6M | 58 |
| 12 | Manizales | 7.1K | $22.5M | 1.4% | $4.6M | 71 |
Sí, la gente que visita es parecida a la que compra — pero hay una asimetría reveladora entre Medellín y Bogotá.
Medellín genera 40% más sesiones que Bogotá (351K vs 251K) pero vende un 7% menos ($165M vs $177M). El bogotano que entra a la tienda compra más caro y más rápido. El paisa entra más, navega más, pero convierte por menor monto. Esto puede ser efecto de cercanía emocional con la marca (BABALÚ es una marca paisa, hay tráfico de exploración por reconocimiento) o de un público bogotano más decidido en intención de compra. Para la pauta digital, esto sugiere CPMs más eficientes en Medellín y CPAs mejores en Bogotá — son audiencias con comportamiento distinto.
Sesiones vs Ventas · Top 12 ciudades
Comparativo lado a lado. Donde la barra de ventas es más alta que la de sesiones, hay alto valor por visita. Donde es más baja, hay oportunidad de conversión.
Joyas escondidas
Ingreso por sesión · top 5
| Ciudad | Sesiones | $/sesión |
|---|---|---|
| Itagüí | 221 | $97,279 |
| Caucasia | 2,000 | $13,205 |
| Envigado | 4,272 | $9,892 |
| Bello | 6,832 | $5,186 |
| Manizales | 7,095 | $3,173 |
Ciudades donde cada visita vale mucho. Itagüí y Caucasia merecen una capa adicional de análisis: son mercados de altísima intención de compra que la marca podría amplificar con poco presupuesto.
Oportunidad de conversión
Mucho tráfico, ventas inferiores al ranking de sesiones
| Ciudad | Sesiones | $/sesión |
|---|---|---|
| Medellín | 351K | $470 |
| Pereira | 22.3K | $1,548 |
| Cúcuta | 15.8K | $2,033 |
| Cartagena | 16.8K | $1,200 |
| Santa Marta | 11.4K | $1,656 |
El caso Medellín es estructural — alto volumen de tráfico de baja intención. Pero Pereira y Cúcuta merecen test de retargeting: tráfico decente y monetización por debajo del benchmark de su tamaño.
El país real de BABALÚ · concentración por región
Cómo se distribuye el negocio entre los grandes ejes regionales colombianos. Útil para decisiones de logística y pauta geo-segmentada.
Top 10 departamentos · Sesiones
Antioquia + Bogotá D.C. = 58% del tráfico Colombia
Movimiento del mapa · Ciudades en cambio
Q1 2026 vs venta esperada (proporcional 2025)
▲ Ciudades creciendo
- Mocoa+40.8%
- Valledupar+16.5%
- Cartago+2.8%
- Ipiales+0.1%
▼ Ciudades cayendo
- Cumbayá−100%
- Saravena−100%
- Sincelejo−88%
- Cartagena de Indias−87%
- Fusagasugá−80%
- Palmira−77%
- Santa Marta−76%
- Pereira−67%
La Costa Caribe está perdiendo terreno en Q1 2026 — y no es coincidencia.
Cartagena cae −87%, Santa Marta −76%, Sincelejo −88%. Tres ciudades del corredor caribeño con caídas dramáticas en el mismo período. Esto no se explica por estacionalidad (el Q1 climático debería favorecer ropa deportiva costera) ni por catálogo (el catálogo es nacional). La hipótesis a validar: cambio en mix de pauta, retiro de logística regional, o cambio en el público que sigue a la marca en redes. Mientras tanto, Pereira y Bucaramanga (Eje cafetero / Santander) también caen pero menos. Es la primera bandera roja que no es de catálogo ni de conversión — es de geografía pura.
Tráfico internacional · ¿hay un pulso fuera de Colombia?
11.5% del tráfico viene de fuera del país
| # | País | Sesiones | % global |
|---|---|---|---|
| 01 | 🇨🇴 Colombia | 1,038,103 | 88.5% |
| 02 | 🇺🇸 Estados Unidos | 32,837 | 2.8% |
| 03 | 🇻🇪 Venezuela | 13,450 | 1.1% |
| 04 | 🇪🇸 España | 6,071 | 0.5% |
| 05 | 🇨🇷 Costa Rica | 5,567 | 0.5% |
| 06 | 🇲🇽 México | 3,651 | 0.3% |
| 07 | 🇪🇨 Ecuador | 3,504 | 0.3% |
El tráfico de EE.UU. (32K sesiones, casi 1 mes de tráfico de Cali) merece análisis específico. La hipótesis natural — diáspora colombiana — debería validarse mirando si esas sesiones convierten en órdenes con dirección de envío en EE.UU. o son colombianos viajando. Es una conversación independiente que queda para un próximo anexo, pero está sobre la mesa.
Demográficos (edad, género): Shopify no expone esta dimensión en sus reportes nativos. Esa información reside en Klaviyo CRM y se procesará en un anexo independiente cuando se exporten los segmentos demográficos del CDP. Lo que este anexo cubre es la dimensión geográfica y de comportamiento (sesiones, conversión, recompra) que sí está disponible en Shopify.
Consolidación de ciudades: Bogotá, Medellín, Cali y otras aparecen escritas con múltiples variantes en Shopify (con y sin tilde, distinta capitalización, "Santiago de Cali" vs "Cali"). Las cifras presentadas consolidan todas las variantes al normalizar: quitar tildes, mayúsculas y sumar duplicados.
Comparativo Q1 vs proporcional 2025: Como Q1 2026 representa 3 meses, se compara contra el promedio trimestral de 2025 (ventas anuales / 4) para detectar variaciones reales más allá de la diferencia de duración.
Qué hacer con esta lectura, en orden de impacto.
No son consejos genéricos. Cada recomendación parte de un dato puntual del análisis y propone una acción que el equipo puede ejecutar en las próximas 4–8 semanas.
Investigar la caída del -37.7% YoY en ingresos antes de cerrar Q2.
La conversión bajó solo 2 pts y el AOV subió 4.5%, así que la caída no es de eficiencia — es de tráfico, mix o catálogo. Cruzar con sessions_by_landing_page y sessions_by_location del Q1 contra Q1 2025 para aislar causa: ¿menos sesiones, distinto público, o cambio de canal de adquisición? Si la causa es tráfico, el problema es de marketing; si es mix, el problema es de catálogo.
Producir variantes en azul de los 5 productos top del trimestre que aún no lo tengan.
El azul saltó del puesto 7 al 2 en la paleta y ya hay tres variantes de azul en el top 10 de Q1. Es la señal cromática más fuerte de los datos. Asegurar que cada lanzamiento futuro de leggins, enterizo y top tenga opción azul — no como secundaria, como variante con stock garantizado.
Definir un "core catalog" de 15–20 referencias permanentes.
La REF:37683 (LEGGINS) sostiene venta sin rotar. Hay otras 4–5 referencias que llevan dos años o más vendiendo. Identificarlas, marcarlas como permanentes, y blindar su producción y stock. Estas son las anclas que sostienen el catálogo cuando los lanzamientos no funcionan — y deberían tener tratamiento operativo distinto al resto del portafolio.
Validar el salto de Returning Rate de 8.3% a 33.3%.
Es un salto demasiado fuerte para ser orgánico en un trimestre. Antes de comunicarlo internamente como "logro de retención", verificar que no es un cambio metodológico de Shopify (cómo cuenta clientes recurrentes) ni un efecto de la base reducida de Q1. Si es real, hay un activo de loyalty que merece una capa de análisis propia.
Auditar la curva de tallas en producción para los productos que sí dimensionan.
La talla L representa apenas 2.4% — pero antes de declararla "talla muerta", revisar si el problema es que se produce poco o se vende poco. Si el ratio L/M en producción es similar al ratio L/M en venta, el límite es de demanda. Si se produce menos L que M, podría haber demanda no servida.
Documentar el "ciclo de vida del producto BABALÚ" como activo interno.
Con 15 meses de data, ya se puede caracterizar cuánto tarda una referencia en alcanzar peak, cuánto tiempo sostiene venta, y cuándo conviene retirarla. Construir esta tabla con 30–50 productos representativos da al equipo de producto un criterio basado en data — no en intuición — para decidir cuándo lanzar, cuándo reabastecer y cuándo descontinuar.
Investigar la caída del corredor Caribe (Cartagena, Santa Marta, Sincelejo) antes de pautar Q2.
Tres ciudades del mismo corredor regional con caídas de −76% a −88% en Q1. No es estacionalidad ni catálogo (los dos son nacionales). Cruzar con Manuel Méndez el spend de paid media en geo-targeting Caribe Q1 2025 vs Q1 2026, y con Edwin si hubo cambio en disponibilidad logística regional. Si el spend cayó, el problema es de pauta y se resuelve reasignando presupuesto. Si el spend se mantuvo, hay un problema de mensaje, marca o competencia local que merece investigación cualitativa.
Diseñar una estrategia específica de Bogotá vs Medellín basada en las asimetrías de comportamiento.
La data dice cosas distintas para cada ciudad. Bogotá: menos sesiones, mayor ticket, mayor monetización por visita ($705/sesión). Medellín: más tráfico de exploración, ticket menor, mayor cercanía emocional ($470/sesión). Implicaciones: en Bogotá optimizar para conversión (retargeting, urgencia, ofertas time-bound). En Medellín optimizar para frecuencia (loyalty, lanzamientos prioritarios, comunidad). Hoy el equipo trata las dos ciudades como mercado homogéneo — los datos sugieren que no lo son.
Construir un "mapa de oportunidad" con las ciudades de alto $/sesión y bajo volumen.
Itagüí ($97K/sesión, solo 221 sesiones), Caucasia ($13K/sesión, 2K sesiones) y Envigado ($9.9K/sesión) son mercados donde cada visita vale entre 10× y 100× lo que vale en Medellín. Antes de invertir más en las grandes ciudades, vale la pena un test de pauta hyperlocal en estas 3–5 plazas: presupuestos pequeños (~$2M/mes por ciudad) podrían generar retornos desproporcionados. Es la lectura inversa de lo que hace la mayoría de marcas — invertir donde hay menos competencia y más intención.