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\n\t\t\t\t\t\t\tJonathan Mart\u00ednez<\/span> \t\tJonathan Martinez es un ex YouTuber, ex alumno de UC Berkeley y nerd del marketing de crecimiento que ayud\u00f3 a escalar Uber, Postmates, Chime y varias nuevas empresas.\t<\/p><\/div>\n Sin clientes, hay<\/span> no puede ser negocio. Entonces, \u00bfc\u00f3mo atraes nuevos clientes a tu startup y mantienes a los clientes existentes comprometidos? La respuesta es simple: marketing de crecimiento.<\/p>\n Como vendedor de crecimiento que ha perfeccionado este oficio durante la \u00faltima d\u00e9cada, he estado expuesto a innumerables cursos, y puedo atestiguar con confianza que hacer el trabajo es la mejor manera de aprender las habilidades para sobresalir en esta profesi\u00f3n.<\/p>\n No digo que debas unirte de inmediato a una startup de la Serie A o conseguir un rol de marketing de crecimiento en una gran corporaci\u00f3n. En su lugar, he desglosado c\u00f3mo puede aprender marketing de crecimiento en cinco sencillos pasos:<\/p>\n En esta cuarta parte de mi serie de cinco partes, lo guiar\u00e9 a trav\u00e9s de algunas pruebas A\/B est\u00e1ndar para comenzar, luego mostrar\u00e9 qu\u00e9 pruebas priorizar una vez que haya reunido una lista lo suficientemente grande. Finalmente, explicar\u00e9 c\u00f3mo ejecutar estas pruebas con una m\u00ednima interferencia externa. Para la totalidad de esta serie, supondremos que estamos trabajando en una marca de suplementos deportivos directa al consumidor (DTC).<\/p>\n Una diferencia crucial entre los programas publicitarios t\u00edpicos y el marketing de crecimiento es que este \u00faltimo emplea una intensa experimentaci\u00f3n basada en datos alimentada por hip\u00f3tesis. Abordemos la experimentaci\u00f3n de crecimiento en forma de pruebas A\/B.<\/p>\n \t\t\tEs importante considerar m\u00e9tricas secundarias y no confiar siempre en una \u00fanica m\u00e9trica para medir el impacto.\t\t\t\t\t<\/p><\/blockquote><\/div>\n La prueba A\/B, o prueba dividida, es el proceso de enviar tr\u00e1fico a dos variantes de algo al mismo tiempo y analizar cu\u00e1l funciona mejor.<\/p>\n De hecho, hay cientos de formas diferentes de invalidar una prueba A\/B y he sido testigo de la mayor\u00eda de ellas mientras asesoraba a empresas emergentes m\u00e1s peque\u00f1as. Durante mi mandato al frente de la expansi\u00f3n del crecimiento de pasajeros en Uber, utilizamos herramientas internas avanzadas simplemente para garantizar que las pruebas que realizamos funcionaran casi a la perfecci\u00f3n. Una de estas herramientas era un generador de nombres de campa\u00f1a que mantendr\u00eda los nombres consistentes para que pudi\u00e9ramos analizar datos precisos cuando concluyeran las pruebas.<\/p>\n Algunos factores importantes a tener en cuenta al ejecutar pruebas A\/B:<\/p>\n La raz\u00f3n m\u00e1s com\u00fan por la que las pruebas se invalidan son las variables de confusi\u00f3n. A veces no es obvio, pero incluso probar diferentes creatividades en dos campa\u00f1as que tienen diferentes ofertas puede sesgar los resultados. Al configurar su primera prueba A\/B, aseg\u00farese de que solo haya una diferencia entre las dos campa\u00f1as de correo electr\u00f3nico o conjuntos de datos que se est\u00e1n probando.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
\n\t\t\t\t\t\tContribuyente<\/span>\n\t\t<\/p>\n<\/p><\/div>\n\n
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C\u00f3mo hacer correctamente las pruebas A\/B<\/h2>\n
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