Growth Experiments: Metodología y Ejecución
La metodología de growth experiments aplicada a empresas medianas: cómo construir un sistema de experimentación continua que genera aprendizajes accionables y resultados predecibles semana a semana.
Dirigido a: Growth managers y responsables de adquisición, Marketing managers con mentalidad data-driven, Product managers que trabajan en product-led growth, Equipos que quieren reemplazar la intuición por datos en marketing
Antes de empezar
Experiencia en marketing digital con acceso a datos de comportamiento Conocimiento básico de analytics y métricas de conversión
Objetivos
- Construir y mantener un backlog de hipótesis de growth con al menos 20 experimentos priorizados
- Diseñar y ejecutar al menos 3 growth experiments de principio a fin durante el programa
- Aplicar análisis estadístico básico para tomar decisiones con el nivel de confianza correcto
- Implementar el proceso de revisión semanal de experimentos en el equipo
Programa
- Qué es un growth experiment y qué no lo es
- La diferencia entre una idea y una hipótesis testeable
- Tipos de experimentos: A/B, multivariante, de usuario, de producto
- Los errores más comunes que invalidan los resultados
- Fuentes de hipótesis: datos, clientes, competidores y equipo
- Framework de priorización: impacto, confianza y facilidad
- Cómo documentar hipótesis de forma estructurada
- Taller: construcción del backlog inicial de 10 hipótesis
- Cómo diseñar un experimento válido: control, variante y métricas
- Tamaño de muestra: cuánto tráfico necesitas para tomar decisiones
- Herramientas de A/B testing para web, email y paid
- Errores de ejecución que contaminan los resultados
- Estadística básica para growth: significancia, p-value y tamaño del efecto
- Cuándo un experimento ha terminado: cómo saberlo sin estadística compleja
- Interpretación de resultados negativos: qué aprendiste aunque no funcionara
- Taller: análisis de tres experimentos reales
- Proceso semanal de revisión de experimentos
- Velocidad de experimentación: cómo hacer más experimentos de calidad
- Documentación y compartición de aprendizajes
- Escalar los experimentos que funcionan
Cómo solicitar este programa
La ficha es una referencia para preparar tu formación. En el diagnóstico acordamos el nivel del equipo, docente, ejercicios, modalidad, evaluación, calendario y presupuesto. La disponibilidad y la bonificación se confirman en la propuesta.
Consulta cómo funciona la formación y quién dirige Academy.
Entregables
- Backlog de hipótesis de growth documentado y priorizado
- Tres experimentos ejecutados con resultados analizados
- Proceso de revisión semanal implementado en el equipo
- Framework de decisión basado en datos documentado
Solicitar información
*La bonificación depende del crédito FUNDAE disponible.