Gonzalo Aburto, Head of digital & media de Metrix en Moov Media Group.
VWO es nuestra herramienta de CRO (Conversion Rate Optimization u optimización de la tasa de conversión) favorita, principalmente porque nos permite validar con precisión si los cambios que hacemos realmente mejoran la experiencia del usuario. Lo que más valoro es su capacidad para ejecutar tests A/B de forma rápida, confiable y con datos estadísticamente significativos.
Desde nuestra mirada de growth marketing, entendemos el CRO no como una etapa aislada, sino como un proceso continuo de experimentación e iteración que nos permite escalar resultados a través del tiempo. En este contexto, VWO ha sido clave para convertir hipótesis en aprendizajes concretos que impulsan el crecimiento sostenido del negocio.
En el mundo del CRO, muchos se dejan llevar por la intuición y hacen cambios que creen beneficiosos, pero sin pruebas, esto puede jugar en contra. Con VWO hemos podido transformar esas suposiciones en hipótesis concretas y ponerlas a prueba antes de actuar, en línea con una cultura de experimentación que es central en cualquier estrategia de growth.
A partir de toda la información que recogemos –tanto los datos numéricos como los comportamientos observados en herramientas como Microsoft Clarity– identificamos posibles puntos de fricción o elementos que podrían estar afectando la conversión. Sobre esa base planteamos una hipótesis de mejora, es decir, una idea que creemos que podría facilitar el recorrido del cliente.
Una vez que está definida, la ponemos a prueba mediante un test A/B en VWO, donde comparamos la versión actual de la página con una nueva que incorpora los cambios propuestos.
Esto nos permite medir con precisión cuál de las dos versiones funciona mejor. Si la hipótesis se confirma, implementamos los ajustes con la seguridad de que generarán un impacto positivo.Los resultados que hemos obtenido validan esta metodología: en algunos proyectos, las mejoras que implementamos después de los tests han logradoaumentos de conversión de hasta un 14,64%. Esto confirma que basar la optimización en datos reales, y no en suposiciones, es la mejor forma de avanzar cuando se busca escalar el impacto de manera sostenible y constante.
