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Experimentar mejor: el arte de dejar que la realidad opine

   

No se trata de probar por probar, sino de aprender a formular hipótesis, diseñar experimentos y tomar decisiones con evidencia real.



Dejar de adivinar: una guía práctica para experimentar bien

Durante mucho tiempo creí que tener una buena idea era casi lo mismo que tener una buena respuesta.

Pensaba que, si algo sonaba lógico en mi cabeza, si conectaba bien con mi intuición o si tenía sentido en una conversación, entonces probablemente funcionaría en la vida real.

Pero no.

La vida real tiene una manera muy particular de ponernos en nuestro lugar. A veces con números. A veces con silencio. A veces con personas que no reaccionan como esperábamos. A veces con resultados que contradicen con mucha elegancia todo lo que habíamos imaginado.

Y aquí viene lo incómodo: muchas veces no fallamos porque nos falte inteligencia, creatividad o ganas. Fallamos porque no experimentamos bien.

Probamos cosas, sí. Lanzamos ideas, hacemos cambios, movemos piezas, ensayamos caminos. Pero una cosa es probar por ansiedad y otra muy distinta es experimentar con intención.

No es lo mismo moverse que aprender.


El problema de vivir enamorados de nuestras ideas

Vivimos en una época que premia la opinión rápida.

Todos creemos saber qué funcionaría, qué necesita el mercado, qué debería hacer una persona, qué estrategia tiene sentido, qué contenido va a conectar, qué producto va a vender, qué hábito nos va a cambiar la vida.

Y no está mal tener intuición. La intuición también es una brújula.

El problema aparece cuando confundimos intuición con evidencia.

Una idea puede sonar brillante en una reunión y fracasar en contacto con la realidad. Una estrategia puede verse perfecta en una presentación y no mover nada cuando la ponemos en práctica. Una hipótesis puede sentirse obvia hasta que descubrimos que las personas no actúan como nosotros imaginábamos.

Nos enseñaron a defender nuestras ideas, pero no siempre nos enseñaron a ponerlas a prueba.

Nos enseñaron a tener argumentos, pero no siempre a diseñar experimentos.

Nos enseñaron a tener razón, pero no a aprender cuando la realidad nos contradice.

Y tal vez ahí está una de las grandes lecciones de la experimentación: no se trata de demostrar que teníamos razón, sino de descubrir qué es verdad.

Experimentar no es improvisar

A veces usamos la palabra “experimento” para justificar cualquier intento.

“Voy a experimentar con esto”, decimos.

Pero muchas veces lo que hacemos no es experimentar. Es improvisar con entusiasmo.

Un experimento real necesita una pregunta clara. Necesita una hipótesis. Necesita un criterio de éxito. Necesita un tiempo definido. Necesita una muestra o un tamaño suficiente para que el resultado no dependa solamente de una casualidad.

Porque probar algo sin saber qué queremos aprender es como salir a caminar sin brújula, sin mapa y sin intención. Tal vez lleguemos a algún lugar, pero difícilmente sepamos cómo llegamos o si valió la pena.

Experimentar bien es distinto.

Es decir: “Creo que si hago X, con Y tipo de personas o en Y contexto, voy a obtener Z resultado, porque tengo esta razón para pensarlo”.

Esa frase parece simple, pero cambia todo.

Por ejemplo:

Creo que si cambio el mensaje principal de mi página, más personas van a registrarse, porque entenderán más rápido el valor de la propuesta.

O:

Creo que si reduzco la duración de una reunión de 60 a 30 minutos, el equipo mantendrá la claridad y recuperará tiempo de foco.

O:

Creo que si publico contenidos más personales y menos explicativos, la conversación con mi audiencia será más profunda.

Una buena hipótesis no es una corazonada disfrazada de estrategia. Es una idea que se puede observar, medir y validar.

O invalidar.

Y eso también importa.

Porque un experimento que demuestra que estábamos equivocados no es un fracaso. Es información. Es realidad hablándonos. Es el camino diciéndonos: “por aquí no”.

Cómo definir una buena hipótesis

Una hipótesis útil debe tener cuatro elementos:

Una acción concreta.
¿Qué vamos a cambiar, probar o introducir?

Un público o contexto definido.
¿Con quién, dónde o bajo qué condición vamos a probarlo?

Un resultado esperado.
¿Qué esperamos que ocurra?

Una razón.
¿Por qué creemos que eso podría pasar?

Una fórmula sencilla podría ser:

Creemos que si hacemos [acción] para [persona/contexto], entonces lograremos [resultado medible], porque [razón].

Lo importante es que la hipótesis no se quede en frases vagas como:

“Queremos mejorar la experiencia”.

Eso suena bien, pero no dice casi nada.

Mejor sería:

“Creemos que si simplificamos el formulario de registro de siete campos a tres, más usuarios completarán el proceso, porque habrá menos fricción al momento de tomar la decisión”.

Ahí ya hay algo que se puede probar.

No perfecto. No definitivo. Pero sí observable.

Y eso es suficiente para empezar.

El punto donde todo se empieza a torcer

El error más común no es tener malas ideas.

El error más común es hacer pruebas mal definidas y luego sacar conclusiones demasiado grandes.

Cambiamos tres cosas al mismo tiempo y después no sabemos cuál de ellas produjo el resultado. Probamos durante muy poco tiempo y confundimos ruido con aprendizaje. Validamos con dos opiniones cercanas y creemos que ya entendimos el mercado. Medimos algo que no importa y dejamos por fuera lo que realmente queríamos transformar.

Sin darme cuenta, muchas veces también he caído en eso: mover demasiado, medir poco, interpretar rápido.

Y es normal. Hay una parte de nosotros que quiere certezas. Queremos saber ya si algo funciona. Queremos que la realidad confirme rápido lo que imaginamos.

Pero experimentar bien exige una paciencia distinta.

No una paciencia pasiva.
Una paciencia lúcida.

La paciencia de observar antes de concluir. La paciencia de separar una señal real de una coincidencia. La paciencia de aceptar que una idea bonita no siempre produce un resultado valioso.

Cómo definir la prueba

Una prueba debe responder con claridad a una pregunta:

¿Qué necesito aprender para tomar una mejor decisión?

Esa pregunta es más poderosa de lo que parece.

Porque no todos los experimentos tienen que probar ventas, conversión o crecimiento. A veces necesitamos aprender si una persona entiende una propuesta. Si un equipo adopta un hábito. Si una audiencia conecta con un mensaje. Si un cambio reduce fricción. Si una solución realmente resuelve el problema que decía resolver.

Una buena prueba debería tener, como mínimo:

Una variable principal.
No cambies diez cosas al tiempo. Cambia una cosa importante para poder entender qué pasó.

Una métrica de aprendizaje.
¿Qué vas a observar? Puede ser conversión, retención, respuestas, tiempo, participación, claridad, satisfacción o cualquier señal relevante.

Un criterio de éxito.
Antes de empezar, define qué resultado sería suficiente para avanzar, ajustar o abandonar.

Un límite de tiempo.
Todo experimento necesita una ventana. Sin límite, la prueba se vuelve excusa.

Una decisión posterior.
¿Qué harás si funciona? ¿Qué harás si no funciona? ¿Qué harás si el resultado queda en zona gris?

Esto último es clave.

Porque experimentar no sirve de mucho si después no decidimos.

Hay que pasar de la teoría a la acción.

Cómo definir el tiempo de un experimento

El tiempo de una prueba no debería definirse por ansiedad, sino por comportamiento.

Hay experimentos que necesitan pocos días porque la acción ocurre rápido: hacer clic, abrir un correo, responder una pregunta, completar un formulario.

Otros necesitan más tiempo porque el comportamiento tarda en aparecer: volver a usar un producto, adoptar un hábito, sostener una rutina, recomendar algo, mejorar una dinámica de equipo.

La pregunta no es solamente: “¿Cuánto quiero esperar?”

La pregunta es:

¿Cuánto tiempo necesita la realidad para mostrar una señal confiable?

Si el experimento dura demasiado poco, podemos confundir una variación normal con una conclusión. Si dura demasiado, podemos gastar energía validando algo que ya nos está dando señales suficientes.

A mi manera de ver, un buen tiempo de prueba debe cumplir tres condiciones:

Primero, debe permitir que las personas vivan el cambio.
Segundo, debe capturar más de un momento o contexto.
Tercero, debe tener una fecha clara de cierre.

Porque cuando no cerramos los experimentos, dejamos de aprender y empezamos a acumular pendientes.

Cómo definir el tamaño de la prueba

El tamaño del experimento depende del tipo de aprendizaje que buscamos.

No es lo mismo explorar que validar.

Cuando estamos explorando, a veces necesitamos conversaciones, observación, entrevistas, comentarios, primeras señales. Queremos entender el problema, el lenguaje de las personas, sus dudas, sus resistencias.

Cuando estamos validando, necesitamos más rigor. Queremos saber si un cambio produce un resultado consistente, no solamente una reacción interesante.

Por eso conviene preguntarse:

¿Estoy buscando una señal inicial o una evidencia más sólida?

Si estás al comienzo, no necesitas construir una prueba perfecta. Necesitas evitar quedarte en la imaginación.

Pero si vas a tomar una decisión importante —invertir dinero, cambiar una estrategia, lanzar un producto, modificar un proceso clave— el tamaño de la prueba debe ser suficiente para no depender de una anécdota.

Una sola persona puede darte una pista.
Varias personas pueden mostrarte un patrón.
Un número suficiente de casos puede darte confianza.

La madurez está en no pedirle a una prueba pequeña conclusiones enormes.

Lo que una buena experimentación nos enseña

Experimentar bien no solo mejora proyectos. También mejora nuestra forma de pensar.

Nos vuelve menos dogmáticos.

Nos recuerda que nuestras ideas no son identidades. Que una hipótesis puede caer sin que nosotros tengamos que sentirnos destruidos. Que cambiar de opinión no siempre es debilidad; muchas veces es inteligencia en movimiento.

También nos ayuda a relacionarnos mejor con la incertidumbre.

Porque la incertidumbre no desaparece. Pero se puede conversar con ella. Se puede reducir. Se puede mapear. Se puede convertir en preguntas concretas.

Y eso, en un mundo lleno de ruido, ya es bastante.

Una hipótesis bien escrita es una forma de honestidad. Un experimento bien diseñado es una forma de humildad. Una decisión tomada con evidencia es una forma de respeto por la realidad.

No porque la intuición no importe, sino porque la intuición necesita contraste.

No porque debamos medirlo todo, sino porque hay decisiones que merecen más que una opinión.

Cosas que me han servido para experimentar mejor

Antes de probar algo, intento hacerme estas preguntas:

¿Qué estoy intentando aprender realmente?

No qué quiero demostrar. No qué quiero que pase. Qué necesito aprender.

¿Cuál es mi hipótesis escrita en una frase clara?

Si no puedo escribirla, probablemente no la he pensado bien.

¿Qué voy a cambiar exactamente?

Mientras más variables mueva al mismo tiempo, más difícil será entender el resultado.

¿Qué señal me dirá que voy por buen camino?

No basta con “sentir que funcionó”. Hay que definir una señal visible.

¿Cuánto tiempo voy a observar antes de decidir?

Sin tiempo definido, el experimento se vuelve eterno.

¿Qué decisión tomaré con el resultado?

Seguir, ajustar, repetir, escalar o soltar.

A veces la respuesta será incómoda.
A veces nos mostrará que la idea no era tan fuerte.
A veces nos obligará a simplificar.
A veces nos invitará a insistir.

Pero en todos los casos nos dará algo más valioso que una opinión: aprendizaje.

Una herramienta para pasar de la intención al experimento

Por eso creé una herramienta para ayudarles a estructurar mejor sus experimentos.



https://calculadoraexperimentos.egomezmarketing.com/


La idea es sencilla: que no se queden solamente con la motivación de “voy a probar algo”, sino que puedan aterrizarlo en una hipótesis clara, una prueba concreta, un tiempo definido y un tamaño adecuado.

Porque muchas veces el problema no es la falta de ideas.

El problema es que no sabemos convertir esas ideas en aprendizajes reales.

Usen la herramienta como una especie de mapa. No para reemplazar su criterio, sino para ordenarlo. No para volver rígido el proceso, sino para darle más claridad. No para buscar perfección, sino para experimentar con más consciencia.


Cerrar el ciclo

Al final, experimentar bien es una manera de vivir con más humildad.

Es aceptar que no todo lo que pensamos es cierto. Que no todo lo que deseamos funciona. Que no toda estrategia elegante produce resultados. Que la realidad siempre tiene la última palabra.

Pero eso no tiene por qué desanimarnos.

Al contrario.

Hay algo profundamente liberador en dejar de adivinar y empezar a aprender. En dejar de defender ideas y empezar a observar señales. En dejar de buscar certezas absolutas y empezar a construir evidencia paso a paso.

Tal vez el secreto no esté en tener siempre la respuesta correcta, sino en diseñar mejores preguntas.

Y tal vez experimentar sea eso:
una forma práctica, honesta y consciente de dejar que la realidad nos enseñe el camino.


No se trata de probar por probar, ni de medirlo todo como si la vida fuera una hoja de cálculo. Se trata de tener la humildad suficiente para decir: “esto creo… ahora dejemos que la realidad responda”. 

Reverse Funnel: cómo calcular la inversión publicitaria necesaria

 

Casi siempre está muy claro cuánto dinero se espera o incluso se necesita generar en un negocio a nivel digital para cumplir con su caso de negocio y plan financiero definido, pero la verdadera pregunta y que siempre genera dudas e incluso parálisis debido al miedo y evita iniciar labores de inversión, es ¿cuánto dinero necesitamos invertir en pauta para lograr la meta ya definida?



Ingeniería inversa para calcular el presupuesto de inversión de un proyecto digital

No siempre empezamos con una hoja en blanco.

Muchas veces, cuando trabajamos con proyectos o clientes, ya existe un número sobre la mesa: una meta de ventas, un presupuesto disponible o una expectativa comercial que alguien quiere alcanzar.

La pregunta incómoda es:

¿Ese número tiene sentido?

Y aquí es donde entra la ingeniería inversa.

No como una fórmula mágica.
No como una promesa de resultados.
Sino como una forma más responsable de pensar los números antes de tomar decisiones de inversión.

...

¿Qué es la ingeniería inversa aplicada al presupuesto?

En términos simples, la ingeniería inversa consiste en partir de un resultado esperado y descomponerlo hacia atrás para entender qué tendría que pasar para lograrlo.

En vez de preguntarnos:

“¿Cuánto deberíamos invertir?”

Podemos preguntarnos:

“Si queremos vender X cantidad de dinero al mes, ¿cuántas ventas necesitamos, cuánto tráfico debemos generar, qué conversión necesitamos y qué inversión aproximada tendría sentido?”

Este cambio de enfoque es muy poderoso, porque nos obliga a dejar de hablar en abstracto.

Ya no decimos simplemente:
“Hay que invertir en pauta”.

Empezamos a decir:

“Para vender $40.000.000 COP al mes, con un producto de $600.000 COP, necesitamos vender aproximadamente 67 unidades. Si la tienda convierte al 1,2%, necesitamos cerca de 5.600 visitas mensuales. Y si buscamos un ROAS de 4, la inversión publicitaria estimada estaría alrededor de $10.000.000 COP”.

Eso ya es otra conversación.

Más clara.
Más profesional.
Más defendible.

El punto de partida: la meta de ventas

Supongamos que tenemos un ecommerce que vende un bolso de cuero de gama media con un precio de:

$600.000 COP

Y el objetivo del cliente es vender en meses normales:

$40.000.000 COP mensuales

Sin contar temporadas especiales como Navidad, Día de la Madre, amor y amistad, Black Friday u otras fechas donde la demanda puede comportarse diferente.

El primer cálculo es sencillo:

Meta de ventas mensual ÷ precio promedio del producto = unidades necesarias

Entonces:

$40.000.000 ÷ $600.000 = 66,6 unidades

Es decir, el ecommerce tendría que vender aproximadamente:

67 bolsos al mes

Este número es importante porque aterriza la meta. Ya no estamos hablando solamente de “vender cuarenta millones”. Estamos diciendo que el negocio necesita lograr alrededor de 67 compras mensuales.

Del número de ventas al tráfico necesario

Luego viene una segunda pregunta:

¿Cuántas personas deben entrar al ecommerce para lograr esas 67 compras?

Aquí aparece un concepto clave: la tasa de conversión.

La tasa de conversión es el porcentaje de visitantes que terminan comprando.

Por ejemplo, si 1.000 personas entran a la tienda y 10 compran, la tasa de conversión es del 1%.

Para este ejemplo, usemos una tasa de conversión de referencia del 1,2%.

Entonces:

Ventas necesarias ÷ tasa de conversión = visitas necesarias

67 ÷ 0,012 = 5.583 visitas mensuales

Esto significa que, bajo ese escenario, el ecommerce necesitaría aproximadamente:

5.600 visitas al mes

Ahora bien, aquí viene lo importante: este número puede cambiar muchísimo según la calidad del tráfico, la confianza de la marca, la experiencia de compra, las fotos del producto, la velocidad de la página, los métodos de pago, las garantías, las reseñas, el ticket promedio y la claridad de la oferta.

Por eso no basta con “meterle pauta”.
También hay que mirar si la tienda está preparada para convertir.

Del tráfico al presupuesto de inversión

Una forma práctica de estimar el presupuesto es trabajar con el ROAS esperado.

El ROAS significa “retorno sobre la inversión publicitaria”. En palabras simples, nos dice cuántos pesos vende el negocio por cada peso invertido en pauta.

Por ejemplo:

  • Si inviertes $1.000.000 y vendes $4.000.000, tu ROAS es 4.
  • Si inviertes $5.000.000 y vendes $20.000.000, tu ROAS también es 4.

Para este caso, supongamos que queremos trabajar con un ROAS de referencia de 4.

Entonces:

Meta de ventas ÷ ROAS esperado = inversión estimada en pauta

$40.000.000 ÷ 4 = $10.000.000 COP

Bajo este escenario, el presupuesto mensual de inversión publicitaria sería aproximadamente:

$10.000.000 COP

Esto también se puede mirar desde el costo por adquisición.

Si cada bolso cuesta $600.000 y queremos un ROAS de 4, el costo máximo aproximado por compra sería:

$600.000 ÷ 4 = $150.000 COP

Es decir, podríamos pagar hasta $150.000 COP por cada compra, siempre y cuando la rentabilidad del negocio lo permita.

Y ahí aparece otro punto clave: no podemos definir presupuestos solo desde las ventas. También debemos entender los márgenes.

No todo lo que se vende es ganancia

Este es uno de los errores más comunes cuando se proyectan campañas digitales.

Vender $40.000.000 COP no significa ganar $40.000.000 COP.

De ese valor hay que descontar costos de producto, producción, empaque, pasarela de pagos, comisiones, envíos asumidos, cambios, devoluciones, equipo, herramientas, operación y publicidad.

Por eso, antes de decir que una inversión de $10.000.000 COP es buena o mala, necesitamos saber cuánto margen deja realmente cada bolso.

Un mismo presupuesto puede ser sano para una marca con buen margen y peligroso para otra que vende con márgenes muy ajustados.

La ingeniería inversa nos da una base.
Pero el contexto nos dice si esa base es responsable.

Resumen del ejemplo

Para un bolso de cuero de gama media con precio de $600.000 COP y una meta mensual de $40.000.000 COP, podríamos tener una proyección inicial así:

ConceptoCálculoResultado aproximado
Precio del producto$600.000 COP
Meta mensual de ventas$40.000.000 COP
Unidades necesarias$40.000.000 ÷ $600.00067 bolsos
Tasa de conversión de referencia1,2%
Visitas necesarias67 ÷ 1,2%5.600 visitas
ROAS de referencia4
Inversión estimada en pauta$40.000.000 ÷ 4$10.000.000 COP
Costo máximo por compra$600.000 ÷ 4$150.000 COP


Estos números no son una sentencia.
Son un punto de partida.

Y eso, bien usado, ya es muchísimo.

Para qué sirve hacer este ejercicio

La ingeniería inversa nos ayuda a argumentar mejor.

Nos permite explicarle a un cliente que no basta con querer vender cierto valor, sino que necesitamos entender qué condiciones hacen posible esa meta.

Nos ayuda a detectar si el presupuesto está subestimado, si la meta está demasiado alta, si la tienda necesita más tráfico, si la conversión es baja o si el margen no soporta determinada inversión.

También nos protege de caer en conversaciones demasiado emocionales:

“Quiero vender más”.
“Quiero invertir poquito”.
“Quiero resultados rápidos”.
“Quiero escalar”.

Todo eso puede ser válido, pero necesita números.

No para matar la ambición.
Sino para darle estructura.

Una calculadora como punto de partida

Por eso creé una calculadora para mis clientes y estudiantes.



https://reversefunnel.egomezmarketing.com/


La idea es que puedan tener una base inicial para estimar presupuestos, proyectar escenarios y argumentar mejor sus decisiones de inversión.

Ahora bien, es importante decirlo con claridad: esta calculadora es una herramienta de referencia.

No reemplaza un diagnóstico profundo del negocio. No reemplaza el análisis de márgenes, histórico de ventas, comportamiento del consumidor, posicionamiento de marca, calidad del ecommerce, capacidad logística, estrategia creativa ni madurez del proyecto.

Para dar números realmente responsables, necesitamos entender mucho mejor el contexto del cliente.

Pero como punto de partida, puede ser un recurso muy útil.

Porque muchas veces no necesitamos tener la respuesta perfecta desde el inicio.
Necesitamos una primera brújula para dejar de decidir a ciegas.

Y en marketing digital, eso ya cambia la conversación.