El Estadio Santiago Bernabéu acogió el 7 de octubre la primera edición en España de Experience Next Madrid, el evento organizado por Wingify para reunir a profesionales de eCommerce, marketing, producto y negocio digital alrededor de la experimentación, la personalización, el análisis de datos y la inteligencia artificial.
El encuentro llegó, además, en un momento especialmente relevante para la compañía. Wingify es la nueva marca que agrupa a VWO y AB Tasty, dos plataformas que durante años desarrollaron sus propuestas de experimentación y optimización de forma independiente y que ahora avanzan hacia un ecosistema común.
La jornada contó con intervenciones de Alix de Sagazan y Julie Dumont, de Wingify; Ricardo Tayar, de Flat 101; Óscar López Cuesta, de Tealium; Jesús Alfaro, de LEOlytics; John Faber, de Acquia, además de una sesión de PagerDuty centrada en el uso de Wingz y Claude para transformar el reporting de experimentos.
Más allá de la presentación corporativa, las distintas ponencias dejaron una idea recurrente: el CRO está entrando en una etapa en la que experimentar ya no consiste únicamente en diseñar buenos tests, sino en ser capaces de ejecutarlos, medirlos y aprender de ellos mucho más rápido.
Si hubo un concepto especialmente presente durante la jornada fue el de IA agéntica.
Hasta ahora, buena parte de las aplicaciones de inteligencia artificial dentro del marketing se han centrado en generar ideas, analizar información o ayudar a los equipos en determinadas tareas. El siguiente paso pasa por agentes capaces de intervenir de forma más autónoma en distintas fases del proceso de experimentación.
Esto puede traducirse, por ejemplo, en generar código, preparar técnicamente determinados experimentos, interpretar resultados o automatizar parte de las tareas que rodean un test.
La consecuencia más interesante no es simplemente ahorrar trabajo. Es reducir el tiempo que transcurre entre una hipótesis y su validación.
Durante Experience Next Madrid quedó sobre la mesa una idea muy sencilla: si antes determinados experimentos podían requerir semanas entre su planteamiento, desarrollo y puesta en producción, la combinación de automatización e IA permite comprimir esos plazos y aumentar el número de hipótesis que un equipo puede poner a prueba.
Es precisamente el enfoque que Wingify intenta impulsar con su propuesta de Agentic Experience Optimization, que busca conectar en un mismo flujo el análisis del comportamiento del usuario, la toma de decisiones, la activación de cambios y la medición de resultados.
Pero acelerar los experimentos plantea otro desafío: cómo evitar convertir el CRO en una sucesión interminable de tests desconectados entre sí.
Uno de los puntos más interesantes de la jornada fue precisamente la importancia del tracking y de la trazabilidad de los aprendizajes.
No basta con saber que un experimento ganó o perdió. Los equipos necesitan registrar qué se probó, qué hipótesis había detrás, qué ocurrió y qué aprendizaje puede trasladarse al siguiente test.
Aquí la combinación de datos e inteligencia artificial puede jugar un papel relevante. Si un sistema es capaz de recuperar el histórico de experimentos y entender qué funcionó previamente, cada nueva prueba puede partir de una base más sólida.
Es lo que podríamos definir como “mejorar sobre lo mejorado”: construir una cadena de aprendizaje en la que la versión resultante de un experimento se convierte en el punto de partida del siguiente.
En este sentido, la sesión de PagerDuty mostró cómo la combinación de Wingz y Claude puede transformar el reporting de experimentos. Por su parte, Óscar López Cuesta, de Tealium, puso el foco en la importancia del contexto y del dato para construir experiencias relevantes y alimentar mejor tanto la personalización como la IA.
Otro aprendizaje de Experience Next Madrid fue comprobar hasta qué punto la conversación alrededor del CRO ha evolucionado.
Durante años, hablar de optimización de la conversión se asociaba muchas veces a cambios relativamente concretos en páginas web: modificar un CTA, cambiar un formulario, reorganizar una ficha o probar diferentes versiones de una landing.
Ese trabajo sigue siendo relevante, pero el enfoque actual es mucho más amplio. La experimentación se está convirtiendo en una metodología de decisión para producto, marketing y negocio.
En esa evolución encajaron bien las distintas intervenciones de los sponsors. Ricardo Tayar, de Flat 101, abordó el paso de la herramienta al ecosistema y cómo está cambiando el estándar de experimentación; John Faber, de Acquia, puso el foco en cómo pasar de acciones aisladas a un sistema más estructurado de activación; y Jesús Alfaro, de LEOlytics, habló sobre cómo conviven hoy las estrategias tradicionales de compra de enlaces y artículos patrocinados con las menciones de marca sin enlace, que todavía representan una parte reducida frente al peso de los enlaces tradicionales.
La idea común detrás de todas estas intervenciones es que optimizar ya no consiste en actuar sobre una única palanca, sino en conectar datos, tecnología, contenidos y experimentación dentro de un proceso continuo.
Uno de los bloques más interesantes de la jornada fue el dedicado a casos de éxito, porque permitió bajar todo ese discurso a experiencias concretas de empresas que ya están trabajando con experimentación y optimización.
Jaume Comas, de Air Europa; Andre Fabián Abad, de Davante; Eduardo Barea, de Minor Hotels; y Marina Gómez Collazo, de Naturgy compartieron sus respectivos casos como referencia para otros equipos y compañías.
Más allá de las particularidades de cada negocio, los cuatro ejemplos permitieron ver cómo la experimentación puede integrarse en organizaciones muy distintas, desde el sector aéreo y hotelero hasta la formación o la energía.
El punto común no estaba tanto en realizar más tests por realizar, sino en incorporar la experimentación a la toma de decisiones: plantear hipótesis, medir resultados, aprender de ellos y utilizar ese aprendizaje para definir la siguiente iteración.
Ahí está precisamente la diferencia entre hacer CRO de forma puntual y construir una verdadera cultura de experimentación.
La jornada reservó también un espacio para los Wingify Awards, con los que la compañía reconoció distintos enfoques y niveles de madurez en experimentación, engagement, adopción y uso de datos.
Los premiados de esta edición fueron:
Más allá del reconocimiento, estos premios sirven también como referencia para otras compañías que están desarrollando sus propios programas de optimización, al mostrar qué organizaciones están destacando en ámbitos distintos pero complementarios de la experiencia digital.
Experience Next Madrid también dejó espacio para algo que sigue teniendo mucho peso en este tipo de encuentros: las conversaciones fuera del escenario.
Tras las sesiones y la ceremonia de premios, la jornada continuó con una experiencia por el Santiago Bernabéu y un cóctel de networking.
El formato permitió reunir a responsables de marcas, proveedores tecnológicos y especialistas en optimización y experimentación en un entorno pensado para intercambiar experiencias y comparar cómo están afrontando estos cambios desde distintas organizaciones.
Y quizá esa sea una de las principales conclusiones que dejó la jornada: la ventaja competitiva ya no está únicamente en tener buenas ideas para optimizar una experiencia digital.
También está en disponer de la infraestructura, los datos y las herramientas necesarias para probarlas rápidamente, aprender de los resultados y volver a experimentar.
La IA agéntica puede acelerar buena parte de ese ciclo. Pero la lógica que hay detrás sigue siendo la misma que siempre ha definido una buena estrategia de CRO: observar, plantear una hipótesis, probar, medir y volver a empezar.
Este contenido ha sido elaborado en colaboración con Experience Next Madrid, evento del que somos media partner.
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