Funnel
Definimos etapas y tasas de avance antes de buscar soluciones.
Identificamos puntos de fuga, formulamos hipótesis y priorizamos cambios según evidencia e impacto potencial.

La conversión mejora cuando entendemos dónde se frena el usuario y por qué. Combinamos analytics, comportamiento, UX y contexto comercial para proponer cambios con una hipótesis explícita.
No reducimos CRO a cambiar colores de botones. Revisamos propuesta de valor, información, riesgo percibido, formularios, velocidad y pasos del funnel.
Seguimos el recorrido completo para detectar fricción, pérdida de intención y oportunidades de mejora.
Estos son los frentes principales que trabajamos. La combinación final se ajusta al objetivo, plataforma y etapa del proyecto.
Definimos etapas y tasas de avance antes de buscar soluciones.
Datos cuantitativos y observación cualitativa cuando existe acceso.
Cada cambio declara problema, evidencia, intervención y métrica primaria.
Impacto, confianza, esfuerzo y riesgo ordenan el plan priorizado.
A/B testing solo cuando volumen y setup permiten una lectura razonable.
Documentamos resultados, incluso cuando la hipótesis no mejora la métrica.
Trabajamos con estándares, validaciones y criterios de aceptación concretos para asegurar rendimiento, trazabilidad y mantenibilidad.
Funnel instrumentado con eventos consistentes antes de medir uplift.
Ventana histórica y segmentos relevantes definidos antes del cambio.
Rendimiento se considera porque lentitud/interactividad puede afectar comportamiento.
Hipótesis y métrica primaria predefinidas; control de calidad de asignación/ejecución.
Heatmaps/session replay solo con herramientas y configuración compatibles con política/consentimiento.
Revisión de formularios, checkout y eventos después de cada variante.
Seleccionamos el stack según compatibilidad, rendimiento, seguridad y facilidad de mantención. No todas las herramientas son necesarias en todos los proyectos.
Definimos entregables concretos desde el inicio para que el alcance y los resultados esperados sean claros.
Mapa de funnel
Backlog de hipótesis
Diseños/experimentos priorizados
Repositorio de aprendizajes
Avanzamos por etapas con decisiones y validaciones claras antes de pasar al siguiente paso.
Definimos baseline y calidad del tracking.
Localizamos fricción y oportunidades.
Implementamos cambio o test con hipótesis.
Documentamos efecto y siguiente iteración.
No. CRO reduce incertidumbre mediante medición e hipótesis; algunos cambios mejoran, otros son neutros y otros enseñan qué no funciona.
Para A/B testing fiable sí puede necesitarse volumen. Con poco tráfico se puede trabajar en investigación, UX, errores evidentes y cambios medidos con cautela.
Las de mayor intención o volumen: landing, pricing, ficha, carrito, checkout y formularios según el modelo de negocio.
Cuéntanos tu situación actual, plataforma y objetivo principal. Revisaremos dependencias y alcance antes de recomendar una solución.