CRO que multiplica tus conversiones sin multiplicar tráfico.

Conversion Rate Optimization. Disciplina de mejorar el porcentaje de visitantes web/landing que completan la acción objetivo (compra, lead, demo). Metodología basada en data + experimentación: identificar fricciones via analytics/heatmaps/eye-tracking → hipótesis → A/B testing → implementación de ganadores. NO es "hacer la web más bonita" — es ciencia aplicada de conversión.

Depende mucho del sector. Benchmarks medios: ecommerce moda 1,5-3%, ecommerce alimentación 2-4%, B2B SaaS landing 3-7%, lead generation B2B industrial 4-8%, demo request 8-15%. Lo importante NO es la cifra absoluta sino la mejora vs tu baseline. Mejorar de 1,2% a 2,1% = +75% revenue extra sin gastar más en tráfico.

Realmente, depende de cuán mala esté ahora. Si tu web es muy básica (sin testing previo, UX deficiente), mejoras de 40-200% son habituales en 6-12 meses. Si ya tienes web optimizada con A/B tests previos, mejoras del 5-15% por test son lo realista. CRO no es magia — es mejora continua medible.

Analytics: GA4 con eventos personalizados. Heatmaps/recordings: Hotjar, Microsoft Clarity, FullStory. Session recordings: Crazy Egg, Mouseflow. A/B testing platforms: Optimizely, VWO, Google Optimize replacement (deprecated 2023), Convert. Form analytics: Hotjar Heatmaps, Formisimo. Eye-tracking presencial: nuestro laboratorio Tobii Pro. User testing: UserTesting.com, Maze.

Primeros tests A/B con resultados estadísticamente significativos: 2-6 semanas (depende de tráfico). Implementación de ganadores: inmediata tras validación. Suma de mejoras compuesta a 6 meses: típicamente +30-80% conversion rate. A 12 meses con metodología sostenida: +50-150%. Es trabajo continuo, no proyecto puntual.

Todos, con metodologías distintas. Ecommerce: foco checkout flow, product pages, search functionality, browse experience. B2B lead gen: foco landing pages, form optimization, social proof, trust signals. SaaS: foco signup flow, activation, trial-to-paid conversion. Cada vertical tiene sus patrones.

Análisis cuantitativo (analytics, heatmaps) + cualitativo (user testing, eye-tracking) → identificación de hipótesis priorizadas por impact/effort → diseño de test (1 variable a la vez, mínimo 95% confidence, tamaño muestra adecuado) → implementación técnica → run hasta significancia estadística → análisis + implementación ganador → documentación de learnings para futuras hipótesis.

Tres tiers: PYME ecommerce <1M€ facturación (1.500-3.500€/mes), Empresa media 1-10M€ (3.500-8.000€/mes), Enterprise 10M€+ o cuenta enterprise (8.000-25.000€/mes). Incluye análisis + hipótesis + implementación tests + análisis + reporting. Audit inicial gratuita de tu funnel actual.

Para A/B testing con significancia estadística rápida: sí (mínimo 5.000-10.000 visitas/mes a la página testada). Para análisis cualitativo (heatmaps, user testing, eye-tracking) que dispara mejoras: NO. Páginas con poco tráfico pueden mejorar con investigación cualitativa + implementación de mejoras basadas en insights (sin necesidad de A/B test formal cada vez).

Diseño centrado en conversión: jerarquía visual con CTA prominente, prueba social estratégicamente colocada, eliminación de fricciones cognitivas, optimización de scroll y heat zones, Core Web Vitals para no perder visitas por slow load. Aplicamos principios de Cialdini (escasez, autoridad, prueba social, etc.) con validación neuromarketing cuando aplica.

Sí, para clientes con plataforma adecuada (HubSpot, Optimizely, Dynamic Yield, Adobe Target). Personalización: contenido según referrer (Google Ads vs LinkedIn vs orgánico), industry/role detectado, comportamiento previo en sesión (visitor returning), audiencia segmentada (B2C vs B2B). La personalización 1:1 verdadera es complejo y caro — la 1:5 segmentos es óptima coste/beneficio.

Sí, único diferencial: para tests críticos podemos validar variantes A/B con eye-tracking + EEG en laboratorio antes de exponer a tráfico real. Útil cuando: el test tendrá poco tráfico (sample size lento), las consecuencias de equivocarse son altas (cambio mayor de checkout), o necesitas entender POR QUÉ una variante funciona mejor (no solo QUÉ funciona).