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MG/ResearchNada publicado todavía. Prefiero decirlo así en lugar de rellenar la página. Aquí irán los experimentos y los benchmarks que estoy montando para poder responder con datos a cosas que ahora mismo respondo con criterio.
Research busca una respuesta. MG/Lab busca una solución.
La pregunta, la hipótesis, el método y la muestra desde el principio. Los resultados cuando los tenga. Si la conclusión acaba siendo «no está claro», eso también se publica.
Planned: diseñando el protocolo. Collecting: recogiendo datos. Analysing: con los datos dentro. Published: con conclusiones publicadas.
Datos de clientes agregados y anonimizados. Sin cifras antes de tenerlas. Nada patrocinado. Y si me equivoco en el método, lo corrijo a la vista de todos.
Todo el mundo discute el coste del lead en automoción. Casi nadie mide qué pasa con ese lead en las 48 horas siguientes, que es donde se decide si el coste tenía algún sentido.
La misma pregunta que R—001, fuera de automoción. Mi sospecha es que el problema no es sectorial, sino de proceso, y que el sector solo cambia la excusa.
La plataforma declara un número de conversiones y el CRM reconoce otro bastante distinto. Lo he visto en cuentas concretas y quiero medirlo con método, en varias a la vez, en lugar de seguir citando casos sueltos.
Mi criterio profesional es que por debajo de una hora empiezan a pasar cosas buenas. Es un criterio, no un dato. Quiero ver si aguanta cuando lo mides.
Análisis apoyado en HamsterShield, una herramienta interna que ya está en producción. Una cosa es el software y otra el estudio: la herramienta funciona en cuentas, el estudio todavía no ha empezado.
Si trabajas en alguno de estos sectores y quieres aportar datos —o discutir el método antes de que lo publique con un error evidente—, cuéntame el caso. Los datos de participantes se tratan agregados y anonimizados.