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Transforma interfaces con optimización UX/UI impulsada por datos e IA. Alineamos diseño y comportamiento para captar más leads, subir conversiones y acelerar ingresos con experiencias intuitivas.
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Mejoras UX orientadas a conversión
Mediante pruebas de usabilidad, analítica de comportamiento e iteraciones asistidas por IA eliminamos fricción en formularios y embudos, elevando claridad y tasa de conversión en cada paso.
Impulsa el engagement automatizado
Optimización UX/UI con IA para crecimiento escalable
Libera el potencial digital con mejoras UX/UI impulsadas por datos y automatización. Activamos personalización, pruebas y flujos inteligentes en navegación, jerarquía e interacción para elevar CR, AOV y LTV.
- 📊 Basado en comportamiento: Datos e IA identifican fricción en funnels y priorizan mejoras con impacto en conversión.
- 🎯 Orientado a objetivos: Cada optimización se alinea con KPIs — CR, CPL, AOV y LTV.
- 🚀 Mejora iterativa: Pruebas automatizadas y reporting mantienen la evolución y el crecimiento.
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Diseño UX/UI – Preguntas Frecuentes
Detecta fricción en embudos, personaliza contenidos y prioriza pruebas ganadoras para elevar conversión y ventas de forma continua.
Diagnóstico rápido: auditoría heurística, mapa de funnels y analítica de comportamiento para identificar quick wins en conversión.
No. Empezamos con señales básicas (clics, scroll, tiempo) y escalamos modelos conforme crece el tráfico.
Acelera detección de patrones, ejecuta tests y aplica variantes ganadoras más rápido, reduciendo ciclos y aumentando CR.
WCAG + Core Web Vitals en paneles, con monitoreo de CR para mantener inclusión, rendimiento y resultados de negocio.
Eventos, heatmaps, session replay y modelos predictivos de abandono y conversión para priorizar mejoras de alto impacto.
Matriz impacto/esfuerzo y scoring de potencial de conversión basado en datos históricos y predicciones de IA.
CR, tiempo en tarea, tasa de error, profundidad de scroll, retención, abandono de funnel, velocidad percibida y AOV.
No. Complementa: datos cuantitativos detectan patrones; sesiones cualitativas explican motivaciones y barreras.
Backlog priorizado ligado a analytics: insights se traducen en historias, criterios de aceptación y experimentos.
Sprints continuos (quincenal/mensual) con micro‑deploys según resultados de pruebas y retención por cohortes.
Atribución de uplift por experimento vinculada a CR por paso, AOV, retención y LTV proyectado.
Feature flags, tests controlados y rollback automático si degradan métricas clave como CR o velocidad.
Quick wins en 2–4 semanas; mejoras estructurales en 1–3 ciclos trimestrales, con crecimiento sostenido.
Agenda un diagnóstico: fijamos métricas base, hipótesis iniciales y alcance del primer ciclo automatizado.
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