Defino la hipótesis antes del código.
Qué creemos que va a mejorar, para quién y por qué, con la métrica de éxito y la línea base acordadas antes de diseñar.
GROWTH EXPERIMENTS & ACTIVATION · SERVICIO 02
Experimentos de producto para que más usuarios se activen y conviertan.
Diseño, pruebo y mido cambios en tu producto para que decidas con datos qué escalar antes de desarrollarlo. Es para equipos SaaS y B2B que ya saben qué problema atacar.
Leandro Balbian · Product Manager de Growth y Product Designer · 8 años en SaaS y marketplaces B2B
- PARA
- Heads of Product, CPOs, Growth y founders
- DURACIÓN
- 2 semanas de diseño + ventana de medición
- FORMATO
- 3 sesiones en vivo + trabajo asíncrono
- AL TERMINAR
- Una decisión con datos: escalar, iterar o descartar
02 / EL PROBLEMA
Los usuarios llegan, pero se pierden antes de activarse.
La demanda ya existe: el tráfico llega y los usuarios se registran. Pero en algún paso del flujo la intención se corta, y el equipo lanza cambios sin saber cuál movió la métrica.
- El onboarding pierde usuarios antes de que vean el valor.
- Los formularios o pasos críticos tienen abandono.
- Hay callejones sin salida que cortan la intención.
- Las features se lanzan sin una forma clara de saber si mejoraron algo.
LA REGLA
Medir para decidir, no para decorar el experimento.
03 / CÓMO LO HAGO
¿Cómo convierto una idea en una apuesta medible?
Diseño y prototipo la intervención.
El flujo, el contenido o el cambio que hay que probar, en un prototipo que el equipo puede testear en días.
Mido y decido.
Al cierre comparamos contra la línea base y decidimos con datos: escalar, iterar o descartar.
04 / DÓNDE INTERVENGO
Intervengo en los momentos donde se decide si el usuario avanza.
ONBOARDING
Primer uso
Que el usuario llegue rápido al momento en que entiende el valor.
ACTIVACIÓN
Acción clave
Más usuarios completando la acción que predice que se quedan.
CONVERSIÓN
Pasos críticos
Formularios, checkout o captura de leads con menos abandono.
RECUPERACIÓN
Intención perdida
Flujos que rescatan al usuario cuando el camino principal falla.
Mido con GA4, Microsoft Clarity y Metabase, o con las herramientas que tu equipo ya use.
05 / CÓMO ES EL SPRINT
Dos semanas de diseño, una ventana de medición y una decisión con datos.
ANTES DE EMPEZAR
Punto de partida
QUÉ HAGO
Reviso la fuga ya identificada y la medición disponible.
CON TU EQUIPO
Accesos de lectura y la métrica que queremos mover.
SEMANA 1
Definir
QUÉ HAGO
Escribo la hipótesis, la métrica de éxito y la línea base.
CON TU EQUIPO
Sesión de arranque (60 min).
SEMANA 2
Diseñar
QUÉ HAGO
Diseño el flujo y el prototipo, y especifico los eventos a medir.
CON TU EQUIPO
Revisión del prototipo con producto e ingeniería (60 min).
MEDICIÓN
Decidir
QUÉ HAGO
Leo los resultados contra la línea base y armo el readout.
CON TU EQUIPO
Sesión de decisión: escalar, iterar o descartar (60 min).
Importante: la ventana de medición depende de tu tráfico y la definimos juntos en la semana 1. Recomiendo que un PM y alguien de ingeniería participen en las tres sesiones.
06 / QUÉ TE LLEVAS
Cuatro entregables, y qué puedes hacer con cada uno.
Brief del experimento
FORMATO
Documento de 1 página
QUÉ HACES CON ÉL
Alineas a producto, diseño e ingeniería sobre qué se prueba, para quién y con qué métrica.
Flujo y prototipo
FORMATO
Archivo de Figma + prototipo navegable
QUÉ HACES CON ÉL
Tu equipo lo testea con usuarios o lo baja a desarrollo sin reinterpretarlo.
Especificación de medición
FORMATO
Eventos y métrica de decisión
QUÉ HACES CON ÉL
Data o ingeniería implementan el tracking sabiendo exactamente qué medir.
Readout y decisión
FORMATO
Resultados contra la línea base
QUÉ HACES CON ÉL
Decides si escalar, iterar o descartar, y qué probar después.
No siempre hace falta un A/B test: según el tráfico y el riesgo, puede ser un rollout gradual o un prototipo validado antes del desarrollo.
07 / ANTES Y DESPUÉS
Antes del experimento, el diagnóstico. Después, el producto completo.
Cada paso parte del anterior: el diagnóstico define qué probar, el experimento lo valida y el producto escala lo que funcionó, sin volver a explicar el problema desde cero.
- 01 Diagnóstico
- 02 Experimento (estás aquí)
- 03 Producto
01 · PRODUCT & GROWTH DIAGNOSIS
Encontrar qué probar antes de diseñar.
Si todavía no está claro dónde se pierde la conversión, el diagnóstico encuentra la causa y la prioridad.
03 · COMPLEX PRODUCT DESIGN
Escalar lo que funcionó.
Cuando el experimento valida la apuesta, diseño la solución completa: flujos, roles, sistema de diseño y handoff.
08 / CASOS RELACIONADOS
El método, aplicado a casos reales.
GROWTH
Recuperación de intención
Un recovery flow para no perder la intención cuando el inventario no está disponible. Propuesta preparada para validación.
GROWTH DECISION STUDY
Ghosts
Una cola de rescate priorizada para clientes con intención real que nunca llegaron a un broker.
PRODUCT DESIGN
ABLA
Flujos sensibles con múltiples puntos de entrada y continuidad entre acciones.
09 / SIGUIENTE PASO
Si los usuarios llegan pero no avanzan, diseñemos qué probar.
Cuéntame brevemente dónde se corta el flujo y te contesto con una primera idea de qué probar.
¿Incluye campañas de paid media?
No. El foco es mejorar la experiencia del producto para convertir mejor la demanda que ya existe.
¿Siempre hace falta un A/B test?
No. La técnica depende del tráfico, el riesgo y la capacidad operativa. Puede ser un rollout, un prototipo funcional o una prueba antes del desarrollo completo.
¿Quién implementa la medición?
Defino la señal y la especificación junto al equipo. Data o ingeniería implementan el tracking cuando corresponde.
¿Cuánto dura la ventana de medición?
Depende del tráfico y del tamaño del cambio que esperamos ver. La definimos juntos en la semana 1, antes de lanzar.