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Order bump en el checkout: qué ofrecer, cómo probarlo y cómo no molestar

El order bump es una oferta pequeña que se añade con un clic justo antes de pagar. Explicamos qué ofrecer, dónde colocarla, cómo medir si funciona con un test A/B y dónde está el límite para no estropear la compra.

Jesús Meilán
Actualizado: 23/10/2026 35
Order bump en el checkout: qué ofrecer, cómo probarlo y cómo no molestar
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Un order bump es una oferta extra que aparece dentro del proceso de pago y que el cliente añade con una casilla o un botón, sin salir del checkout. No es una recomendación en la ficha ni un «también te puede interesar» en el carrito: es una única propuesta, concreta, en el momento en que el cliente ya ha decidido comprar.

Funciona porque el esfuerzo es mínimo: no hay que buscar, elegir talla ni volver atrás. Y falla cuando se convierte en un obstáculo entre el cliente y el botón de pagar.

Order bump, upsell y venta cruzada no son lo mismo

  • Venta cruzada: sugerir productos relacionados en la ficha o el carrito. El cliente navega y elige.
  • Upsell: proponer una versión superior del mismo producto.
  • Order bump: una oferta concreta, con su precio, que se suma al pedido en el checkout con un clic.
  • Oferta post-compra: una propuesta después de pagar. Solo tiene sentido si la pasarela permite añadirla sin volver a pedir los datos de pago; si no, es un segundo pedido y un segundo envío.

Qué ofrecer: las tres reglas

  1. Complementa, no sustituye. Una funda para el móvil, el recambio del filtro, la garantía ampliada, pilas para el juguete. El cliente debe entender en un segundo por qué se lo ofreces.
  2. Barato en relación con el pedido. Una oferta que dobla el importe del carrito obliga a pensárselo, y pensar en el checkout es lo contrario de lo que quieres.
  3. Sin decisiones extra. Mejor un producto sin tallas ni colores. Si tiene que personalizarse, que pueda hacerse después.

Ejemplos que suelen funcionar: consumibles del producto principal, accesorios de uso inmediato, embalaje regalo, ampliación de garantía, una muestra de otra línea a precio simbólico.

Dónde colocarlo

  • En el carrito: visible, pero el cliente aún puede estar comparando.
  • En el paso de envío: buen momento para lo que ayuda a llegar al envío gratis.
  • En el paso de pago: el más clásico. El cliente ya ha decidido; un clic más no le cuesta.

Una sola oferta por paso. Si hay varias candidatas, elige por reglas (la de más prioridad, la que más ingresos deja, la que mejor convierte), no las amontones.

A quién mostrárselo

Una oferta buena para un carrito es irrelevante para otro. Segmenta como mínimo por:

  • Productos o categorías del carrito.
  • Importe del carrito (mínimo y máximo).
  • Número de artículos.
  • Grupo de cliente, si vendes a profesionales y particulares.

Y no ofrezcas lo que ya está en el carrito.

Cómo saber si funciona: test A/B

Que una oferta se acepte no significa que te convenga. Lo que hay que medir:

  • Tasa de aceptación: cuántos de los que la ven la añaden.
  • Ingreso extra generado por la oferta.
  • Tasa de finalización del checkout con y sin oferta. Si la oferta sube el ticket pero baja la conversión, puedes estar perdiendo dinero.

Un test A/B compara dos variantes (dos productos, dos precios, dos textos) mostrándolas a partes del tráfico. Déjalo correr con pedidos suficientes antes de decidir: con pocas decenas de pedidos, la diferencia suele ser ruido.

Sin molestar: el límite

Lo que no se debe hacer: casillas premarcadas que añaden productos sin que el cliente lo pida, contadores de tiempo falsos o porcentajes de aceptación inventados. Además de dañar la confianza, la normativa de consumo exige el consentimiento expreso para cualquier pago adicional al principal; una casilla premarcada no lo es (artículo 60 bis del TRLGDCU).

Si muestras un dato social («lo añade el 18 % de los clientes»), que salga de los datos reales de tu tienda. Si muestras un plazo, que sea real.

Errores comunes

  1. Ofrecer un producto que no tiene nada que ver con el carrito.
  2. Un descuento de la oferta que se cuela en otros productos del pedido.
  3. Que al aceptar se recargue la página y el cliente pierda el paso en que estaba.
  4. No poder quitar la oferta con la misma facilidad con que se añadió.
  5. No medir la conversión del checkout, solo la aceptación.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas ofertas debo tener? Pocas y bien elegidas. Empieza con una o dos para los productos que más vendes, mide durante unas semanas y añade otras cuando sepas qué funciona. Un catálogo de veinte ofertas sin datos es más difícil de mantener que de rentabilizar.

¿Debe llevar descuento? No siempre. Un complemento muy oportuno (las pilas del juguete) se acepta a precio normal; un producto menos evidente necesita un precio de oferta para que el cliente se lo plantee. El test A/B es la forma de saberlo en tu tienda.

¿Y si el producto de la oferta se personaliza? Mejor evitarlo en el checkout, o reservarlo y dejar la personalización para después. Pedir a alguien que elija un texto o una talla justo antes de pagar rompe el ritmo de la compra.

¿Afecta al envío gratis? Sí, y puede jugar a tu favor: si el cliente se ha quedado cerca del umbral de envío gratis, una oferta que le haga cruzarlo se acepta con facilidad. Comprueba que el coste del envío que regalas sigue compensando con el margen de la oferta.

Cómo resolverlo en PrestaShop

RKR Buy More Pro pone una oferta destacada dentro del carrito, del paso de envío o del paso de pago (los que elijas), que el cliente añade con un clic y quita con otro sin salir del proceso de compra. La tarjeta muestra la imagen, el precio normal tachado, el precio de oferta y el ahorro, y opcionalmente una cuenta atrás, el stock que queda y un porcentaje de aceptación calculado con los datos de tu tienda. El precio puede ser el normal, uno fijo, un porcentaje o regalo, con un descuento exclusivo que solo vale para ese producto en ese carrito. Se segmenta por importe del carrito, número de artículos, productos, categorías, fabricantes o proveedores; si hay varias ofertas, eliges cuál sale primero, y el test A/B con ganador y las estadísticas te dicen lo que deja cada una.

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