Consultor CRO B2B · Conversion Rate Optimization research-backed mid-market

• Auditoría heurística completa sobre 10 principios Nielsen Norman + 6 principios Cialdini aplicados a landings, formularios, pricing pages y demo flows. Entregamos scorecard accountable con prioridad ICE (Impact × Confidence × Ease).
• Análisis comportamental cuantitativo vía GA4 funnel exploration + Hotjar heatmaps + Microsoft Clarity rage clicks/dead clicks + scroll depth. Identificamos puntos de fricción con muestra mínima 1.000 sesiones por página crítica.
• User research cualitativo con 5-8 entrevistas a clientes recientes (ganados y perdidos) + 3-5 usability tests moderados Maze/UserTesting + analysis copy actual vs voice-of-customer.
• Pipeline experimental priorizado: 12-20 hipótesis documentadas en formato «si cambiamos X, entonces Y porque Z (evidencia heurística/cuantitativa)». Cada hipótesis trae mockup, métrica primaria, métrica guardrail y sample size calculation.
• Ejecución A/B testing con VWO, Optimize 360 o Convert dependiendo del stack cliente. Configuración bayesiana (no frecuentista) por sample sizes B2B reducidos. Stop rules documentadas pre-test.
• CRO sobre formularios + checkout B2B: progressive disclosure, smart defaults, error prevention, social proof inline, micro-commitments. Especial foco en demo-request flows y cotizador customizado.
• Reporting mensual CRM-qualified: no medimos «conversiones GA4». Medimos SQLs generados, pipeline ponderado, closed-won attribution. Conexión HubSpot/Salesforce → Looker Studio.

• Fase 1 · Discovery (semanas 1-2): kickoff con stakeholders marketing + ventas + producto, revisión CRM 12 meses, mapeo journey actual, definición north star metric y guardrails. Output: documento alineamiento + scope experimental.
• Fase 2 · Audit (semanas 3-5): heurística + cuantitativa + cualitativa en paralelo. 5 entrevistas clientes + 3 usability tests + scorecard 60 puntos auditados. Output: pipeline 15-20 hipótesis priorizadas ICE.
• Fase 3 · Setup técnico (semanas 6-7): instalación VWO/Optimize + GA4 events custom + GTM container hardening + CRM integration. QA cross-browser + mobile. Stop rules y sample sizes documentados.
• Fase 4 · Retainer experimental (mes 3+): sprints quincenales con 2-3 tests live simultáneos. Weekly check-in 60 min. Reporting mensual ejecutivo CRM-qualified. Roadmap dinamico Q a Q según winners.
• Fase 5 · Scaling winners: tests ganadores se documentan en playbook interno + se propagan a landings hermanas. Tests perdedores se archivan con learning (no se borran). Sistema institutional knowledge.

¿Por qué testing bayesiano y no frecuentista en B2B?

Porque B2B tiene sample sizes reducidos. Frecuentista exige fijar sample size antes y no mirar resultados hasta llegar (peeking penaliza p-value). Bayesiano permite stopping rules con probability-of-superiority continuamente actualizada, más práctico cuando tu landing recibe 3.000 sesiones/mes y no 300.000.

¿Cuánto tráfico necesito para CRO?

Mínimo orientativo: 8.000 sesiones/mes en páginas que vamos a testar + 80-150 conversiones primarias/mes. Por debajo de eso, prioriza tráfico (SEO + paid) antes que CRO. Excepción: ecommerce B2B con 50-200 sesiones/día en checkout puede CRO ese paso aunque el total sea bajo.

¿Cuándo veo resultados?

Primer winner publicado mes 3-4. Impacto financiero observable en CAC blended mes 5-6. Payback fee retainer mes 7-9. Cualquier consultor que prometa «+200% en 30 días» o desconoce la matemática del sample size o está vendiéndote ruido estadístico.

¿Qué diferencia hay entre CRO B2B y CRO ecommerce B2C?

B2C optimiza checkout en sesión única con sample sizes masivos y métrica directa (revenue). B2B optimiza demo-request o trial-signup con sales cycle 30-180 días y métrica CRM-qualified diferida. Implica testing bayesiano, micro-conversions intermedias, y attribution closed-loop. Heurísticas se solapan; metodología experimental no.

¿Trabajáis con mi equipo o necesito el vuestro?

Las dos opciones. Modelo consultoría pura: tu equipo ejecuta, nosotros aportamos metodología + audit + pipeline + review. Modelo retainer integrado: cronuts.digital ejecuta extremo-a-extremo (front-end/dev + testing + reporting). Decisión depende de capacidad técnica in-house y velocity deseada.

¿Qué pasa con tests perdedores?

Se documentan en playbook interno con hipótesis, resultado y learning. No se borran. Tests perdedores son tan valiosos como ganadores: descartan hipótesis y previenen que un futuro consultor reinvente la rueda. Win-rate sano industry 25-35%, no 100%.

¿Trabajáis sobre el website actual o reconstruímos?

Por defecto sobre el actual. CRO incremental sobre lo que ya convierte. Si tras audit detectamos que la arquitectura impide testing limpio (CMS legacy, performance <30 PSI, sin sistema componentes), recomendamos rebuild como prerequisito y proponemos partner desarrollo (cronuts o externo). Honest scoping, no escalado innecesario.