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Experimentación en
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02
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Cómo formar el equipo óptimo para el éxito de la
experimentación
Cómo cultivar una cultura de experimentación
productiva que involucre a todos los empleados
Preguntas
Cómo impulsar el crecimiento a través de Tests
basados en datos en lugar de suposiciones
01 Cómo diseñar y escalar un proceso de
optimización para maximizar las conversiones
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01. Cómo diseñar y
escalar un proceso
de optimización
para maximizar las
conversiones
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25.000 pedidos 40.000 pedidos
15% margen 18% margen
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8% Clientes con
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Tráfico mensual
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8% Clientes con
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¿Por qué experimentamos?
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Métricas clave ? ? ?
¿Por qué experimentamos?
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Enero 2024
25.000 pedidos 40.000 pedidos
Métricas clave ? ? ?
No sabemos cuál es la mejor decisión que
debemos tomar para maximizar nuestras
métricas e incrementar el valor que se entrega
a los usuarios / clientes
¿Por qué experimentamos?
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Punto A -
Mayo 2023
Punto B -
Enero 2024
25.000 pedidos 40.000 pedidos
Métricas clave ? ? ?
La única forma que tenemos de saberlo es
aprendiendo mediante la interacción entre el
producto y el usuario.
¿Por qué experimentamos?
Experimentos Experimentos Experimentos
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¿Qué es un experimento?
Un experimento es la cantidad
mínima de esfuerzo necesaria
para generar un aprendizaje
entre producto y usuario que
ayude a validar o refutar una
hipótesis.
Product
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¿Qué es un experimento?
Un experimento es la cantidad
mínima de esfuerzo necesaria
para generar un aprendizaje
entre producto y usuario que
ayude a validar o refutar una
hipótesis.
Hipótesis = idea que puede ser testada
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Objetivo
Un proceso capaz de
generar ideas y
eficientar los
recursos de la
experimentación
para maximizar el
aprendizaje.
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Las partes del proceso
Definición y
medición de
objetivos
Análisis en busca de
problemas y
oportunidades
Generación,
categorización y
priorización de ideas
Diseño de hipótesis
de usuario
Experimento
(definición, diseño,
desarrollo, analítica)
Ejecución y
recopilación de datos
Interpretación y
documentación de
aprendizajes
Comunicación y
toma de decisiones
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02. Cómo impulsar
el crecimiento a
través de Tests
basados en datos en
lugar de
suposiciones
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Las partes del proceso
Definición y
medición de
objetivos
Análisis en busca de
problemas y
oportunidades
Generación,
categorización y
priorización de ideas
Diseño de hipótesis
de usuario
Experimento
(definición, diseño,
desarrollo, analítica)
Ejecución y
recopilación de datos
Interpretación y
documentación de
aprendizajes
Comunicación y
toma de decisiones
North Star Framework
OKRs
SMART Goals
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Análisis en
busca de
problemas y
oportunidades
Datos Pago
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¿Qué ocurre por el camino?
¿Son niveles de mercado?
¿Todos los segmentos se
comportan igual?
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Datos Pago
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¿Qué ocurre por el camino?
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¿Todos los segmentos se
comportan igual?
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Datos Pago
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¿Qué ocurre por el camino?
¿Son niveles de mercado?
¿Todos los segmentos se
comportan igual?
visita PDP Cart Checkout
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menús
navegación
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Análisis en
busca de
problemas y
oportunidades
¿Qué creo que
ocurre?
Product
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Análisis en
busca de
problemas y
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¿Qué creo que
ocurre?
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Análisis en
busca de
problemas y
oportunidades
¿Qué creo que
ocurre?
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Análisis en
busca de
problemas y
oportunidades
Problemas de
usuario
Oportunidades de
negocio
Audience Research
(market research,
reseñas, feedback
customer success…)
Mouse tracking,
mapas de calor,
grabaciones de
pantalla Análisis heurístico
(usabilidad,
encontrabilidad,
persuasión…)
User Research
(entrevistas, focus
group, on-site
surveys, encuestas)
Análisis técnico,
velocidad,
funcionalidad,
errores…
Testing (user testing,
copy testing, A/B
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tests…)
¿Por qué creo que
ocurre?
Data & Product
Analytics
Product
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Problema /
Oportunidad
Usuario /
Cliente /
Mercado /
Producto
Solución /
Acción
¿Qué creo que
ocurre?
¿Por qué creo
que ocurre?
¿Cómo creo
que puedo
cambiarlo?
Product
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Análisis Research Idea
¿Qué creo que
ocurre?
¿Por qué creo
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¿Cómo creo
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cambiarlo?
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Backlog de ideas Ideas priorizadas
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Escoge tu modelo:
ICE Score (Impact, Confidence, Ease)
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Diseño de hipótesis
de usuario
Un modelo de lenguaje común y
transversal dentro de la cultura de
trabajo de los equipos.
Product
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Diseño de hipótesis
de usuario
Creo que… añadir información sobre las
devoluciones en PDP y Checkout.
hará que… aumente el número de compras
en el segmento de… usuarios que llegan a
PDP
porque… reduciremos el riesgo y el coste
de tomar una decisión equivocada
Product
Hackers
-
Diseño de hipótesis
de usuario
Creo que… añadir información sobre las
devoluciones en PDP y Checkout.
hará que… aumente el número de compras
en el segmento de… usuarios que llegan a
PDP
porque… reduciremos el riesgo y el coste
de tomar una decisión equivocada
Idea / Solución
Product
Hackers
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Diseño de hipótesis
de usuario
Creo que… añadir información sobre las
devoluciones en PDP y Checkout.
hará que… aumente el número de compras
en el segmento de… usuarios que llegan a
PDP
porque… reduciremos el riesgo y el coste
de tomar una decisión equivocada
Métricas objetivos
Product
Hackers
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Diseño de hipótesis
de usuario
Creo que… añadir información sobre las
devoluciones en PDP y Checkout.
hará que… aumente el número de compras
en el segmento de… usuarios que llegan a
PDP
porque… reduciremos el riesgo y el coste
de tomar una decisión equivocada
Segmentos clave
Product
Hackers
-
Diseño de hipótesis
de usuario
Creo que… añadir información sobre las
devoluciones en PDP y Checkout.
hará que… aumente el número de compras
en el segmento de… usuarios que llegan a
PDP
porque… reduciremos el riesgo y el coste
de tomar una decisión equivocada
Problema /
oportunidad
Product
Hackers
-
Definición y
medición de
objetivos
Análisis en busca de
problemas y
oportunidades
Generación,
categorización y
priorización de ideas
Diseño de hipótesis
de usuario
Experimento
(definición, diseño,
desarrollo, analítica)
Ejecución y
recopilación de datos
Interpretación y
documentación de
aprendizajes
Comunicación y
toma de decisiones
Escalar y optimizar
Cultura de equipo
Product
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Definición y
medición de
objetivos
Análisis en busca de
problemas y
oportunidades
Generación,
categorización y
priorización de ideas
Diseño de hipótesis
de usuario
Experimento
(definición, diseño,
desarrollo, analítica)
Ejecución y
recopilación de datos
Interpretación y
documentación de
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Comunicación y
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Escalar y optimizar
Conocimiento y tecnología
Product
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Definición y
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Análisis en busca de
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Generación,
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Diseño de hipótesis
de usuario
Experimento
(definición, diseño,
desarrollo, analítica)
Ejecución y
recopilación de datos
Interpretación y
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Comunicación y
toma de decisiones
Escalar y optimizar
Conocimiento y tecnología
VWO + Experimentor
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¿Por qué VWO?
Mayor velocidad e independencia en
la experimentación
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03. Cómo formar el
equipo óptimo para
el éxito de la
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(nivel de madurez 01)
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04. Cómo cultivar
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productiva que
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49
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Las bases de una
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60
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