Experimentation Framework + CRO Basics
De tests aislados a motor de experimentación con backlog priorizado.
El equipo corre A/B tests pero no hay backlog, ni hipótesis documentadas, ni lecciones que queden. Este track construye la práctica de experimentación del equipo.
Qué cambia con el track
Cambios sin evaluar riesgo
- Se lanzan cambios en producto, pricing o UX al 100% de los usuarios sin medir impacto — si el cambio era peor, el costo ya se pagó
- No se estima de antemano cuánto se puede perder ni cuánto se necesita ganar para que el cambio valga la pena
- No hay una forma estructurada de comparar alternativas: se elige la opción que parece mejor por intuición o jerarquía
- Los datos existen pero no se usan para decidir — se revisan después del hecho, no antes
- Cuando alguien propone un test, no hay claridad sobre qué medir, cuánta audiencia necesita ni cómo interpretar el resultado
Cambios medidos antes de escalar
- Cada cambio relevante tiene una hipótesis explícita, una métrica primaria y un criterio de decisión definido antes de lanzar
- El equipo estima audiencia necesaria y duración mínima antes de prender el test — no se corta antes de tiempo ni se corre con muestra insuficiente
- Los cambios se prueban en una fracción del tráfico: si no funcionan, se apagan antes de escalar el costo
- Cuando los datos no son concluyentes, el equipo sabe qué hacer: extender, rediseñar o documentar y pasar al siguiente test
- El framework es operable sin perfil estadístico en el equipo — las herramientas hacen los cálculos pesados
Qué construye el equipo
Cada módulo produce un entregable concreto. El equipo avanza sobre su propio contexto, no sobre ejercicios genéricos.
Diagnóstico de madurez en experimentación
Relevamos cómo se toman decisiones hoy: qué datos existen, qué se mide, qué se lanza sin evaluar riesgo. Identificamos el punto del funnel con mayor potencial de impacto para el primer experimento.
Mapa de madurez + punto del funnel seleccionado para el primer experimento
Framework de experimentación y herramientas
Construimos el framework que el equipo va a usar: cómo formular una hipótesis, qué métrica elegir, cómo estimar audiencia y duración, cómo diseñar el test y cuándo declarar un resultado. El framework se diseña para ser operable sin perfil estadístico en el equipo.
Framework documentado + estimador de audiencia y templates de diseño de test
Primer experimento real
Aplicamos el framework al punto concreto del funnel identificado en el diagnóstico. El equipo diseña el test, estima la audiencia necesaria, lanza a una fracción del tráfico, analiza el resultado y toma una decisión — con datos reales.
Experimento ejecutado con resultado medido y decisión tomada basada en datos
Roadmap y rutina de experimentación
Armamos un roadmap priorizado de experimentos que el equipo puede ejecutar después del track. Se definen criterios de secuencia (impacto × facilidad), la rutina de revisión y cómo documentar aprendizajes para que cada ciclo arranque con mejor información.
Roadmap priorizado de tests + playbook con rutina de experimentación continua
Dónde se aplica
Herramientas que quedan
Lo que el equipo se lleva
Primer experimento ejecutado y framework para repetir el ciclo
- Framework de experimentación documentado con estimador y templates
- Primer experimento ejecutado con resultado medido y decisión tomada
- Roadmap priorizado de próximos experimentos
- Framework de lectura de resultados con criterios go/no-go
- Construido por el equipo del cliente, no por Infinure
- Probado con un experimento real antes del cierre del track
- El equipo sabe cómo estimar audiencia, diseñar tests y leer resultados
- El equipo sigue experimentando de forma autónoma después del track
Perfiles que más aprovechan este track
Equipos de producto y growth
Personas que lanzan cambios en producto o funnel y hoy no pueden medir si esos cambios generaron impacto real.
Líderes de negocio y operaciones
Sponsors que necesitan que los cambios de su equipo se prueben antes de escalarse — y quieren ver evidencia antes de comprometer presupuesto.
Equipos de data y analytics
Personas que tienen los datos pero hoy no participan del ciclo de experimentación — el framework les da un rol claro en el diseño y análisis de tests.