Hipótesis que convierten.
Programa estructurado de experimentación con 12 a 24 pruebas simultáneas. Hipótesis orientadas por economía conductual, frameworks bayesianos y revisión de gobernanza trimestral.
Experimentación como disciplina, no como táctica aislada.
El CRO mal ejecutado es peligroso: los falsos positivos llevan a los equipos a implementar cambios que degradan los ingresos. Caporal estructuró su programa de experimentación a lo largo de 12 años sirviendo bancos y FMCG.
Qué entregamos
Roadmap de hipótesis priorizado
Backlog de experimentos ordenado por ICE score, con racional conductual documentado para cada hipótesis, estimación de impacto y ventana de prueba.
Ejecución de 12-24 pruebas simultáneas
Setup técnico en VWO, Optimizely o GrowthBook. Segmentación precisa por cohort, device y canal. Monitoreo diario de métricas guardrail como ingresos, bounce y funnel.
Análisis bayesiano y documentación
Lectura con framework bayesiano para reducir errores de tipo I y II. Documentación completa de cada prueba: hipótesis, resultado, aprendizaje y recomendación de rollout o descarte.
Governance review trimestral
Revisión con C-suite del portafolio de pruebas, win rate acumulado, impacto financiero atribuido y recalibración de prioridades según objetivos de negocio.
Playbooks por canal
Biblioteca de aprendizajes organizada por canal, como landing, email, producto y checkout, para acelerar ciclos futuros y onboarding de nuevos equipos.
Cómo operamos
Diagnóstico de funnel (semana 1)
Auditoría de analytics existente, mapeo de caídas de funnel por cohort e identificación de friction points prioritarios. Entregable: mapa de funnel con oportunidades rankeadas.
Hipótesis y priorización (semanas 2-3)
Workshop con el equipo de producto y marketing para construir el backlog. Scoring ICE con racional conductual. Aprobación de las primeras 5 hipótesis para ejecución inmediata.
Setup técnico (semanas 3-4)
Implementación de la plataforma de test elegida, configuración de eventos de conversión, definición de métricas guardrail y aprobación del diseño de variaciones.
Ejecución continua (mensual)
Ciclo de 18 días por hipótesis: build, QA, launch, monitoreo y lectura. Hasta 24 pruebas simultáneas en un programa enterprise. Canal de Slack dedicado con actualización diaria.
Análisis y rollout (por ciclo)
Lectura bayesiana, decisión de rollout o descarte y documentación de aprendizajes. Implementación de winners coordinada con el equipo técnico del cliente.
Governance review (trimestral)
Informe ejecutivo de win rate, impacto financiero acumulado, recalibración de prioridades y planificación de los próximos 90 días.
Preguntas frecuentes
¿Cuántas pruebas pueden ejecutarse simultáneamente?
En programas enterprise ejecutamos entre 12 y 24 pruebas simultáneas. Cada hipótesis tiene owner, ventana y criterio de aceptación definidos.
¿Qué plataformas de testing usan?
VWO, Optimizely y GrowthBook. La elección de plataforma depende de la infraestructura del cliente.
¿Cuál es el ciclo de prueba promedio?
18 días por hipótesis en promedio. Con frameworks bayesianos podemos leer resultados más rápido sin perder rigor estadístico.
¿Cómo se mide el impacto financiero?
Cada prueba tiene una métrica de ingresos primaria definida antes del lanzamiento. La revisión trimestral consolida el win-rate acumulado e impacto financiero atribuido.
¿Cómo funciona la aprobación de variaciones de diseño?
Trabajamos dentro del design system del cliente. Para variaciones que requieren nuevos componentes, hacemos el spec en Figma y pasamos por aprobación del equipo de diseño antes de cualquier implementación. No comprometemos brand guidelines para ganar velocidad de test.
¿Tienes una idea, desafío o producto que necesita salir del papel?
Podemos ayudar a transformar ese punto de partida en una jornada clara de validación, construcción y crecimiento.