Por qué todos nuestros pilotos son experimentos A/B

Sabemos que Mixilo funciona.

Tenemos resultados en retail, educación y banca. En objetivos de CPA, ROAS y conversiones. En mercados con distintos niveles de competencia y distintas estructuras de campaña. El motor de optimización ha sido probado en condiciones suficientemente distintas como para tener convicción en lo que hace.

Podríamos hacer los pilotos de otra forma. Podríamos darte acceso, dejarte correr la plataforma un mes, y mostrarte un dashboard con los números al final.

No lo hacemos así. Y la razón dice algo sobre cómo pensamos la relación con los equipos con los que trabajamos.

El contexto en el que operan los equipos de performance hoy

Nunca hubo tantas herramientas de IA prometiendo lo mismo: más eficiencia, menos trabajo manual, mejores resultados.

Y nunca fue tan difícil para un equipo de marketing justificar sumar una herramienta nueva. Los CMOs están bajo presión. Los CFOs están auditando cada línea del stack. Y la pregunta que nadie quiere hacer en voz alta es: ¿cómo sé que esto realmente está generando impacto, y no solo midiendo bien?

Esa presión es legítima. Y un piloto sin grupo de control no la resuelve,  la ignora.

Qué hace diferente un A/B

Cuando corrés Mixilo contra tu forma actual de optimizar en un experimento controlado, la pregunta deja de ser "¿los números mejoraron?" y pasa a ser "¿los números mejoraron gracias a esto?".

Es una distinción que importa. Los mercados se mueven. Las temporadas cambian. Una campaña puede mejorar por diez razones distintas que no tienen nada que ver con el optimizador.

El grupo de control congela esas variables. Lo que queda es el impacto real, aislado, medible.

Al final del piloto, obtienes un reporte que no requiere fe: muestra exactamente qué pasó en el grupo optimizado versus el grupo control, en las métricas que le importan a tu negocio. Ese reporte está diseñado para ser fácil de mostrar — a tu equipo, a tu CFO, a quien tenga que aprobar la decisión.

Lo que encontramos cuando lo medimos así

Tres experimentos recientes, tres contextos distintos:

Social Learning, una empresa del sector educativo optimizando CPA: el grupo con Mixilo bajó el costo por conversión un 12%. El grupo control, gestionado manualmente durante el mismo período, lo subió un 21%.

Ripley, un retailer en LATAM con objetivo de crecimiento de ingresos: el grupo optimizado creció ingresos netos un 19% con un aumento de inversión del 25%. El ROAS cayó apenas un 5% — cuando históricamente ese nivel de escala había destruido hasta un 40% del ROAS.

Mabe México en campañas de Brand Search: aumento de Impression Share, 12% menos de gasto, y 13% más de conversiones como resultado. Un objetivo de visibilidad que terminó mejorando también la performance.

En los tres casos, la única variable modificada fue la asignación de presupuesto. Todo lo demás — creatividades, segmentación, objetivos — quedó intacto. Eso es lo que hace que los números sean creíbles: sabemos exactamente a qué atribuirlos.

Lo que eso significa en la práctica

No te pedimos que confíes en nosotros. Midamoslo juntos.

Si Mixilo funciona en tus campañas (y tenemos mucha evidencia de que va a funcionar) los números van a estar ahí. Si no funciona, también van a estar ahí, y vas a saberlo antes de haber comprometido presupuesto real.

Es la forma más honesta que encontramos de empezar una relación comercial. Y, dicho sea de paso, es también la más conveniente para vos.

Nuestro piloto se diseña junto a tu equipo corre durante 4-8 semanas sobre al menos dos canales. Si los números confirman lo que esperamos, pasamos a licencia, habilitando features adicionales para que tu equipo pueda ahondar más aún sobre la performance. Te contamos cómo funciona esa transición acá.

¿Querés ver cómo sería el diseño del experimento para tus campañas? Agendá una demo. En 30 minutos armamos la estructura del piloto y te mostramos qué podés esperar medir.