De herramienta de email a CRM: el recorrido que le queda a tu cuenta de Klaviyo

Hay una configuración de Klaviyo que se ve a menudo en tiendas Shopify. Un flow de bienvenida con un descuento, uno de carrito abandonado con dos o tres emails y una newsletter semanal que sale a toda la lista. A veces también un flow post-compra que alguien montó hace dos años y nadie ha vuelto a tocar. Funciona, genera ventas y aparece en el informe de atribución con una cifra que tranquiliza a todo el mundo.

Es un buen punto de partida, pero es lo que haría cualquier herramienta de email, y Klaviyo lleva años construyendo otra cosa. La propia compañía se define hoy como un CRM B2C, y no es solo marketing: en una sola plataforma reúne los datos del cliente, los modelos predictivos, los canales (email, SMS, push, chat) y, desde 2025, también la atención al cliente. Si tu cuenta se queda en el email, tienes un CRM completo esperando a que lo uses como tal.

Este artículo no es un tutorial. Es un recorrido por lo que hay entre ese punto de partida y un uso de Klaviyo como CRM, y por lo que aporta cada paso al negocio.

Por qué es fácil quedarse en lo básico

No suele ser falta de interés. Hay tres motivos habituales. El primero es que la configuración inicial suele hacerse con prisa, en el lanzamiento de la tienda o en la migración a Shopify, cuando hay otras cien prioridades. Se activan los flows que vienen como plantilla, se conecta el formulario de suscripción y se pasa a lo siguiente. Lo que se monta en ese momento se queda como base durante años.

El segundo es organizativo. Klaviyo suele estar en manos de una persona de marketing que también lleva redes, campañas de pago y contenido. Esa persona produce campañas, que es lo que tiene fecha de entrega, y no tiene tiempo para diseñar un ciclo de vida del cliente, que no la tiene.

El tercero es que lo básico funciona lo bastante bien como para no cuestionarlo. Un flow de carrito abandonado que recupera ventas cada semana da sensación de que el trabajo está hecho. Nadie mide lo que no se está haciendo.

Lo que hay más allá del email

Los datos, que son lo más valioso de la herramienta

Klaviyo recibe de Shopify cada pedido, cada producto visto, cada carrito iniciado, cada devolución. Con eso construye un perfil de cliente que en muchas cuentas se usa solo para personalizar el nombre en el asunto. Esos datos sirven para segmentar por comportamiento real: quién compra una vez y no vuelve, quién compra siempre en rebajas, quién mira una categoría sin comprarla nunca, quién lleva más tiempo del habitual sin comprar. Aquí es donde está el first-party data del que se habla tanto desde que las cookies de terceros perdieron fiabilidad. Cualquier tienda Shopify con Klaviyo conectado ya lo tiene, aunque no siempre lo aproveche.

La segmentación predictiva

Klaviyo calcula para cada cliente el valor de vida previsto (CLV), el riesgo de abandono (churn), el tiempo medio entre pedidos y la fecha estimada de su próxima compra. Esto cambia la lógica de las campañas. En lugar de enviar la misma promoción a toda la lista, se puede reservar el descuento para quien tiene riesgo alto de no volver y dejar fuera a quien iba a comprar igualmente. O se puede activar un recordatorio justo antes de la fecha prevista de recompra, no tres semanas después. Hay una limitación que conviene conocer: las predicciones de CLV solo aparecen si la cuenta tiene al menos 500 clientes con pedidos, 180 días de histórico, pedidos en los últimos 30 días y algunos clientes con tres compras o más. Una marca pequeña o muy reciente aún no podrá usarlas, y es mejor saberlo antes de diseñar una estrategia que dependa de ellas.

El ciclo de vida completo 

Bienvenida y carrito abandonado cubren dos momentos: antes de la primera compra y justo en el abandono. Entre medias quedan casi todos los demás. Falta el abandono de navegación, para quien mira productos sin añadirlos. Falta un post-compra que vaya más allá del "gracias por tu pedido", con contenido sobre el uso del producto o una venta cruzada basada en lo que se ha comprado. Faltan la recompra para productos que se gastan, la recuperación de clientes inactivos (winback) y la limpieza de quien lleva meses sin abrir un email (sunset). Cada uno de estos flows es pequeño por separado. Juntos marcan la diferencia entre comunicarse con el cliente cuando a la marca le conviene y hacerlo cuando al cliente le sirve.

La integración profunda con Shopify

La integración estándar sincroniza pedidos y clientes, pero se puede llevar mucho más lejos. Se pueden usar las etiquetas de cliente de Shopify como criterio de segmentación, enviar eventos personalizados desde la tienda (un registro en un programa de fidelización, una consulta de stock, una reserva) y sincronizar segmentos de vuelta para mostrar contenido distinto en la web. Si la tienda está en Shopify Plus y tiene canal B2B, Klaviyo puede separar la comunicación con clientes mayoristas de la de consumidor final, que necesitan mensajes, ritmos y ofertas muy distintos.

Los canales más allá del email

SMS, notificaciones push y el chat de Klaviyo comparten perfil y datos con el email. Esto permite orquestar en lugar de duplicar. Si un cliente ha abierto el email de carrito abandonado, no hace falta enviarle además el SMS. Si nunca abre emails pero responde a SMS, el flow puede decidir el canal por él.

Dónde está el retorno

No vamos a prometer un porcentaje de mejora, porque depende de cada marca y cualquier cifra general sería inventada. Sí se puede explicar dónde está el margen, y casi siempre se puede medir en la propia cuenta.

Está, para empezar, en repartir mejor los descuentos. Cuando las promociones salen a toda la lista, una parte se la lleva gente que iba a comprar de todos modos. La segmentación predictiva permite reservarlas para quien de verdad las necesita y proteger el margen.

También está en la retención. En un artículo anterior explicábamos por qué el error más caro de las marcas que facturan entre 1 y 10 millones es invertir casi todo en captación. Klaviyo es la herramienta con la que se trabaja la retención. Si en la práctica solo hace captación (la bienvenida con descuento) y recuperación inmediata (el carrito), la segunda compra y las siguientes quedan al azar.

Está también en la factura de la propia herramienta. Klaviyo cobra según el número de perfiles activos. Una lista que crece sin limpiarse paga cada mes por contactos que no abren nada desde hace un año. Además, esos contactos dañan la entregabilidad: desde 2024, Google y Yahoo exigen a los remitentes masivos tasas de spam muy bajas, y una lista llena de inactivos acerca a la marca a ese límite. Un flow de sunset bien hecho ahorra dinero y mejora la llegada a bandeja de entrada a la vez.

Y está en el tiempo del equipo. Cada automatización de ciclo de vida sustituye campañas manuales que consumen horas cada semana, y suele dar mejores resultados porque se dispara en el momento justo.

Klaviyo y la atención al cliente: la conexión con más recorrido

Aquí está probablemente la oportunidad menos visible. En muchas marcas, el equipo de atención al cliente y el de marketing trabajan con herramientas distintas que no comparten información. El resultado se ve a diario. Un cliente abre una incidencia porque su pedido llegó roto y, mientras espera respuesta, recibe un email promocional con "te va a encantar esto". Otro pregunta tres veces por la misma talla y nadie en marketing se entera de que la guía de tallas de esa categoría no funciona. Un tercero queda contentísimo con cómo se resolvió su devolución, y ese momento no se aprovecha para pedirle una reseña.

Las conversaciones de atención al cliente son, posiblemente, el first-party data más rico que tiene una marca. Ahí el cliente cuenta lo que quiere, lo que no le ha gustado y lo que está a punto de comprar. Casi nunca llega al CRM.

Klaviyo ha visto el hueco. En septiembre de 2025 lanzó Customer Agent, un agente de IA que responde sobre envíos, tallas, estado del pedido y devoluciones, recomienda productos y deriva a una persona con todo el contexto cuando hace falta. Forma parte de Klaviyo Service, junto con un helpdesk y un portal de cliente (Customer Hub). La lógica es coherente con su visión de CRM: si marketing y atención comparten perfil e historial, cada conversación alimenta la segmentación y cada campaña sabe en qué situación está el cliente. Para una marca con un volumen de atención moderado y consultas sencillas, puede ser suficiente, y simplifica mucho el stack.

Cuando la atención al cliente es más exigente, la decisión cambia. Pasa con mucho volumen en WhatsApp, incidencias de transporte que hay que perseguir con Correos o GLS, un ERP de por medio o canal B2B con sus propias reglas. Ahí suele compensar una plataforma especializada en atención con IA, conectada con Klaviyo para que los datos sigan fluyendo. En un artículo reciente sobre agentes de IA para atención al cliente explicábamos la diferencia entre un chatbot, un helpdesk con IA añadida y una plataforma de IA nativa, con Konvo como ejemplo de este último modelo.

La integración entre Konvo y Klaviyo ilustra bien qué significa conectar las dos piezas. Los contactos se sincronizan en ambas direcciones, y si Shopify también está conectado, se cruzan los tres sistemas. Así, un perfil de Klaviyo que solo tiene email se une al contacto de WhatsApp que solo tiene teléfono. Las etiquetas que el equipo o el agente ponen en una conversación (incidencia abierta, cliente insatisfecho, interesado en una categoría) pasan a Klaviyo como propiedades del perfil. Y desde un flow de Klaviyo se pueden lanzar mensajes de WhatsApp en Konvo, por ejemplo para recuperar un carrito por el canal donde ese cliente sí responde.

Con eso se pueden hacer cosas muy concretas. Se excluye de las campañas a quien tiene una incidencia abierta. Se crea un segmento con los clientes que preguntaron por un producto agotado y se les avisa cuando vuelve. Se pide reseña solo a quien cerró su conversación satisfecho. Y la marca se entera, por los datos y no por intuición, de qué categorías generan más dudas antes de la compra.

Las plataformas especializadas van en esa misma dirección. En octubre de 2026 Konvo lanzó Konvo 2.0, que su fundador, Guillem Oliva, presenta como una plataforma de atención al cliente con IA todo en uno: agentes que aprenden de la tienda, de sus datos y del equipo, resuelven dudas e incidencias de principio a fin y trabajan 24/7 en la misma bandeja que las personas. Cuando el agente no tiene clara una respuesta, pregunta una vez al equipo y la incorpora a lo que sabe. Para lo que nos ocupa aquí, la consecuencia es doble: cada vez más conversaciones se cierran sin intervención humana, y cada una de ellas puede dejar en el CRM un dato útil sobre ese cliente.

La decisión entre una opción y otra no es ideológica. Depende del volumen, de los canales, de lo compleja que sea la operativa y de cuántas herramientas está dispuesta a gestionar la marca. Lo que no tiene sentido en 2026 es que atención al cliente y CRM sigan siendo dos islas.

Por dónde empezar

La tentación, después de leer algo así, es querer activarlo todo a la vez. Es mala idea. Una cuenta con veinte flows nuevos sin medir es tan difícil de gestionar como una con tres.

Un orden razonable empieza por una auditoría de lo que existe: qué flows hay, cuánto generan, cuándo se revisaron por última vez y cómo está la salud de la lista. A partir de ahí, lo que suele tener más retorno en menos tiempo es completar el ciclo de vida con los flows que faltan (navegación, post-compra, recompra, winback y sunset), porque trabajan solos una vez montados. El siguiente paso es la segmentación, primero por comportamiento y después predictiva cuando la cuenta cumple los requisitos. La conexión con atención al cliente y con el resto del stack llega al final, cuando la base está ordenada, porque conectar datos a una cuenta desordenada solo multiplica el desorden.

Klaviyo sigue sumando capas. En 2025 llegaron un agente de marketing que propone y prepara campañas, la importación de datos desde almacenes como Snowflake o BigQuery, la atribución omnicanal y un servidor MCP para que otros agentes de IA trabajen con los datos de la cuenta. Todo eso amplía lo que se puede hacer. No cambia el punto de partida: si la base de datos, la segmentación y el ciclo de vida no están bien resueltos, las capas nuevas se apoyan sobre poco.

En OHDIGITAL entendemos Klaviyo como una pieza más del stack, que da lo mejor de sí cuando está bien conectada con Shopify, con la atención al cliente y con el resto de la operativa. Si tu cuenta hace hoy lo mismo que hace tres años, probablemente tiene bastante recorrido por delante.

Transparencia: en OHDIGITAL somos partners de Konvo AI. Lo citamos como ejemplo de integración entre atención al cliente y Klaviyo, no como recomendación universal.

Preguntas frecuentes

¿Qué necesita mi cuenta para usar la segmentación predictiva de Klaviyo?

Para que aparezcan las predicciones de valor de vida (CLV), Klaviyo pide al menos 500 clientes con pedidos, 180 días de histórico, pedidos en los últimos 30 días y algunos clientes que hayan comprado tres veces o más. Si tu tienda aún no llega, la segmentación por comportamiento no tiene esos requisitos y es un buen punto de partida mientras tanto.

¿Limpiar la lista de Klaviyo reduce la factura?

Sí, porque Klaviyo cobra por perfiles activos. De paso mejora la entregabilidad.

¿Me basta con Klaviyo Service o necesito una plataforma de atención especializada?

Depende sobre todo de lo compleja que sea tu atención al cliente. Con un volumen moderado de consultas sencillas (dónde está mi pedido, tallas, devoluciones), Klaviyo Service puede cubrirlo y te ahorra una herramienta. Si entra mucho volumen por WhatsApp, hay incidencias que gestionar con el transportista, un ERP de por medio o un canal B2B, suele encajar mejor una plataforma especializada conectada con Klaviyo.

¿Cómo llegan a Klaviyo los datos de las conversaciones de soporte?

A través de la integración entre tu herramienta de atención y Klaviyo. Las buenas integraciones sincronizan los contactos en los dos sentidos y pasan las etiquetas de cada conversación (una incidencia abierta, un cliente satisfecho, el interés por un producto) como propiedades del perfil. A partir de ahí se usan como cualquier otro dato: para segmentar, para excluir a alguien de una campaña o para disparar un flow.

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