Análisis Estadístico y Experimentación
¿Tu campaña realmente funcionó o fue el mercado? ¿Este cambio de producto causó el aumento en retención o fue coincidencia? Diseñamos y analizamos experimentos que separan el efecto real del ruido estadístico — y cuando no puedes hacer un experimento controlado, aplicamos métodos causales que responden igualmente las preguntas difíciles. Es la diferencia entre datos y evidencia. Técnicamente: diseño de experimentos con análisis de poder y tamaño de muestra, pruebas A/B con corrección de comparaciones múltiples, testing secuencial, y causalidad con diferencias en diferencias (DiD), control sintético, regresión discontinua y matching por propensity score.
Ingresos vs. meta
108%
acumulado del mes
Ticket promedio
$1,240
+6.2% vs. mes anterior
Alertas abiertas
2
requieren decisión hoy
Cuándo te sirve
- 01Quieres saber si una campaña realmente generó impacto o solo coincidió con el mercado
- 02Necesitas diseñar y leer pruebas A/B sin caer en conclusiones prematuras
- 03Buscas medir el efecto real de cambios de precio, política o producto
- 04Quieres evaluar iniciativas operativas aunque no exista un experimento perfecto
- 05Necesitas convertir hipótesis de negocio en evidencia estadística accionable
Qué recibes
- Diseño de experimento con análisis de poder y tamaño de muestra
- Reporte de análisis con tamaños de efecto e intervalos de confianza
- Análisis de significancia con corrección de comparaciones múltiples
- Modelos causales para settings observacionales (DiD, control sintético, RDD)
- Resumen ejecutivo con recomendaciones de decisión