Deja los “trucos” sueltos: monta un programa de CRO como en CXL. Te cuento el proceso de investigación→hipótesis→priorización→A/B y cómo documentar aprendizajes que escalan.
Cuando el “cámbiame el hero” no era el problema
Un equipo quería rediseño total. Antes de tocar píxeles hicimos tarea a lo Peep Laja: mirar datos, escuchar usuarios y entender el posicionamiento. Descubrimos que la gente no entendía para quién era el producto. Cambiamos el mensaje, no la paleta… y subió la conversión.
El sistema CXL en limpio
- Investigación (cuantitativa + cualitativa): analytics, mapas de calor, grabaciones, encuestas post-compra, entrevistas cortas.
- Ideación: hipótesis basadas en evidencia (“Si aclaramos X, entonces Y sube”).
- Priorizar (PXL/ICE): impacto esperado, confianza en la evidencia, facilidad/esfuerzo.
- Experimentar: A/B con métrica norte clara y tamaño de muestra suficiente.
- Aprender y documentar: qué funcionó, dónde y por qué; convertir hallazgos en guías.
Posicionamiento primero, diseño después
- Para quién (segmento) y por qué tú (diferenciador) en el hero.
- Mensajes que atacan dolores específicos del segmento, no genéricos.
Cómo escribir una hipótesis útil
“Si [cambio] en [página/elemento] para [segmento], entonces [métrica] mejorará porque [insight de investigación].”
Priorizar sin pelearse (matriz práctica)
- Impacto: ¿cuántos verán el cambio y cuánto puede mover?
- Confianza: evidencia que respalda la hipótesis.
- Esfuerzo: horas/recursos necesarios.
Diseño del experimento
- Métrica norte (CVR, revenue por visitante, activación…).
- Criterios: duración mínima, tamaño de muestra y significancia.
- Segmentos: tráfico frío vs. marca, móvil vs. desktop.
Plan de 30 días para montar el programa
- Semana 1: Auditoría de datos + encuesta 1-pregunta (“¿Qué te detuvo?”).
- Semana 2: 10 hipótesis y priorización rápida; define 2–3 tests.
- Semana 3: Ejecuta el primer A/B y un test de copy en hero.
- Semana 4: Analiza resultados y documenta un “playbook” de mensajería.
Métricas que importan (y cuándo parar)
- CVR y revenue/visitante como métrica principal.
- Lift por experimento y tasa de éxito (ganadores/total).
- Aprendizajes reutilizables documentados por categoría (copy, diseño, oferta).
Errores típicos (y su cura)
- Testing al azar: sin investigación, el A/B es lotería.
- Declarar victoria temprano: corta antes del tamaño de muestra.
- No documentar: el equipo repite errores porque nadie guardó lo aprendido.
Cierre: con Peep Laja la magia es el sistema: investiga, prioriza, prueba y documenta. Repite. Eso paga las cuentas.
"La diferencia entre el éxito y el fracaso está en implementar lo que aprendes, no solo en saberlo."
— Edison Aular, Fundador de Edición Aular
¿Por Qué Funciona y Cómo Aplicarlo?
Esta estrategia ha sido probada por miles de negocios exitosos. La clave está en adaptar lo que ya funciona a tu contexto específico, sin reinventar la rueda.
Tu siguiente paso: Puedes intentarlo solo o trabajar con expertos que aceleren tus resultados. En Edición Aular te ayudamos a implementarlo paso a paso. Agenda una consultoría gratuita →
