Optimización compuesta para un crecimiento sostenible
Un sistema iterativo que prioriza impacto, reduce fricción e incrementa velocidad de aprendizaje. Desde auditorías profundas hasta ciclos de mejora continua orquestados.
Capacidades
Bloques clave
Diagnóstico Integral
Mapa claro del estado base y cuello de botella crítico.
- • Funnels & retención
- • Velocidad & UX
- • Arquitectura SEO
Priorización & Tesis
Apuestas ordenadas por impacto, riesgo y costo.
- • Modelo ICE adaptado
- • Definición de éxito
- • Secuenciación lógica
Implementación Iterativa
Sprints con entregables verificables.
- • Refactors graduales
- • Experimentos controlados
- • Mejoras acumulativas
Instrumentación Limpia
Datos confiables para evaluar señal real.
- • Eventos normalizados
- • Dashboards accionables
- • Alertas de regresión
Medición & Aprendizaje
Capturamos y volvemos reusable el conocimiento.
- • Repositorio de experimentos
- • Libreta de hipótesis
- • Ciclos de retro
Escalamiento
Extendemos patrones que demostraron retorno.
- • Plantillas reutilizables
- • Playbooks
- • Automatización selectiva
Ciclo
Flujo de optimización
- 1
Mapear
Estado base, métricas, fricción.
- 2
Formular
Hipótesis claras y priorizadas.
- 3
Instrumentar
Aseguramos medición confiable.
- 4
Ejecutar
Iteraciones enfocadas y rápidas.
- 5
Medir
Comparación vs baseline & control.
- 6
Escalar
Convertimos en patrón y playbook.
Diferenciales
Por qué este enfoque
Rigor + Velocidad
Balance entre estructura analítica y shipping constante.
Menos vanity
Nos enfocamos en métricas accionables, no en distracciones.
Aprendizaje acumulativo
Cada hipótesis documentada alimenta la siguiente.
Visibilidad continua
Transparencia total: backlog, estado y métricas.
No lock-in
Patrones y activos quedan en tu organización.
Efecto compuesto
Mejoras pequeñas sostenidas > apuesta única masiva.
Impacto
Resultados frecuentes
Tasa de conversión en funnel principal
Tiempo de carga LCP promedio
Retención cohorte M2 → M3
Velocidad de shipping (issues/mes)
¿Iniciamos el ciclo?
Agenda una llamada exploratoria: identificamos estado base y definimos si tiene sentido avanzar con un programa de optimización compuesto.