Aprende a planear, diseñar y lanzar un sitio web que documente experimentos de producto con entradas coherentes, etiquetado, búsqueda y reportes claros de resultados.
Un sitio web de registro de experimentación de producto es un lugar compartido para documentar cada experimento que ejecuta tu equipo: pruebas A/B, pruebas de precios, ajustes de onboarding, feature flags, experimentos de email e incluso ideas “fallidas” que aun así enseñaron algo. Piénsalo como un repositorio de experimentos y un registro de aprendizaje de producto combinado: un registro de lo que probaste, por qué lo probaste, qué pasó y qué decidiste después.
La mayoría de los equipos ya tienen fragmentos de seguimiento de experimentos repartidos en documentos, paneles y hilos de chat. Un sitio dedicado de seguimiento de experimentos reúne esos artefactos en un historial navegable.
Los resultados prácticos son:
Esta guía se centra en cómo construir un sitio web que haga que la documentación de experimentos sea fácil de crear y fácil de usar. Cubriremos cómo planear la estructura y navegación, definir un modelo de datos para las entradas de experimentos (para que las entradas sean consistentes), crear plantillas de página legibles, configurar el etiquetado y la búsqueda para descubrimiento rápido, y elegir el enfoque de implementación adecuado (CMS vs app personalizada).
Al final tendrás un plan claro para un sitio de documentación de pruebas A/B que soporte el trabajo diario de producto—capturando hipótesis, métricas e informes de resultados, y decisiones de manera buscable, fiable y útil con el tiempo.
Antes de elegir herramientas o diseñar plantillas de experimentos, aclara por qué existe este sitio de seguimiento de experimentos y a quién sirve. Un registro de experimentación de producto solo es útil si coincide con cómo tus equipos realmente toman decisiones.
Escribe 2–4 resultados medibles para el repositorio de experimentos. Definiciones de éxito comunes incluyen:
Estos objetivos deberían influir en todo lo que venga después: qué campos exiges en cada entrada, cuán estricto es tu flujo de trabajo y qué tan avanzada debe ser tu taxonomía y búsqueda.
Lista tus audiencias primarias y lo que necesitan hacer en el registro de aprendizaje de producto:
Una manera simple de validar esto: pregunta a cada grupo “¿Qué pregunta quieres que se responda en 30 segundos?” y luego asegúrate de que tus plantillas de experimento y el diseño de página soporten esa respuesta.
Decide temprano si tu CMS para registros de experimentos debe ser:
Si eliges acceso mixto, define qué está permitido en las entradas públicas (por ejemplo, sin métricas crudas, segmentos anonimizados, sin nombres de características no lanzadas) y quién aprueba la publicación. Esto evita reprocesos más adelante cuando el equipo quiera compartir aprendizajes externamente.
Un registro de experimentación solo funciona si la gente puede encontrar el experimento correcto en menos de un minuto. Antes de elegir herramientas o pantallas, decide cómo navegará alguien tu sitio cuando no sabe exactamente lo que busca.
Mantén la navegación principal limitada y predecible. Un punto de partida práctico es:
Si “Métricas” parece demasiado, puedes enlazarla desde Experimentos al principio y expandirla después.
Decide la “forma” principal para navegar. La mayoría de los registros funcionan mejor con una vista principal y el resto manejado por filtros:
Elige la que tus stakeholders ya usan en las conversaciones. Todo lo demás puede ser etiquetas (por ejemplo, plataforma, tema de hipótesis, segmento, tipo de experimento).
Haz URLs legibles y estables para que la gente pueda compartirlas en Slack y tickets:
/experiments/2025-12-checkout-free-shipping-thresholdAñade migas como Experimentos → Checkout → Umbral de envío gratuito para evitar callejones sin salida y mantener la exploración intuitiva.
Lista lo que publicarás en el día uno frente a lo que vendrá después: experimentos recientes, playbooks principales, un glosario de métricas básico y páginas de equipo. Prioriza entradas que se referencien con frecuencia (pruebas de alto impacto, plantillas canónicas y definiciones de métricas usadas en informes de resultados).
Un registro útil no es solo una lista de enlaces: es una base de datos de aprendizajes. El modelo de datos es la “forma” de esa base de datos: qué almacenas, cómo se relacionan las entradas y qué campos deben estar presentes para que los experimentos sean comparables con el tiempo.
Empieza con un pequeño conjunto de tipos que coincidan con cómo trabajan los equipos:
Mantenerlos separados evita que cada experimento invente nuevos nombres de métricas o entierre decisiones en texto libre.
Haz que la “entrada mínima viable” sea fácil de completar. Como mínimo, exige:
Campos opcionales pero valiosos: audiencia objetivo, asignación de tráfico, tipo de prueba (A/B, multivariante) y enlaces a tickets o diseños.
Los resultados son donde los registros suelen fallar, así que estandarízalos:
Si permites adjuntos, deja un lugar consistente para capturas para que los lectores sepan dónde mirar.
Modela relaciones explícitamente para que el descubrimiento y los informes funcionen después:
Estandariza estados para que la ordenación y los dashboards sean significativos: propuesto, en ejecución, concluido, lanzado, archivado. Esto evita que “hecho”, “completo” y “terminado” se conviertan en tres estados distintos.
Buenas plantillas convierten “notas de alguien” en un registro compartido que toda la compañía puede escanear, confiar y reutilizar. El objetivo es la consistencia sin que los autores sientan que rellenan papeleo.
Comienza con la información que un lector necesita para decidir si seguir leyendo.
/docs/...) y métrica primaria.Tu página índice debería comportarse como un dashboard. Incluye filtros para estado, equipo, etiqueta, rango de fechas y plataforma; ordenación por actualizado recientemente, fecha de inicio y (si puedes cuantificarlo) impacto; y campos de escaneo rápido como estado, responsable, fechas y una línea con el resultado.
Crea una plantilla por defecto más variantes opcionales (p. ej., “Prueba A/B”, “Prueba de precios”, “Experimento de onboarding”). Prefill de encabezados, texto de ejemplo y campos obligatorios para que los autores no empiecen desde una página en blanco.
Usa un diseño de columna única, interlineado generoso y tipografía clara. Mantén los hechos clave en un bloque de resumen pegajoso (donde tenga sentido) y haz las tablas desplazables horizontalmente para que los resultados sean legibles en móviles.
Un registro de experimentación solo es útil si la gente puede encontrar aprendizajes relevantes rápido. El etiquetado y la taxonomía convierten un montón de páginas en algo que puedes explorar, filtrar y reutilizar.
Define un puñado de grupos de etiquetas que coincidan con cómo el equipo busca. Una base práctica es:
Mantén el número de grupos limitado. Demasiadas dimensiones confunden y fomentan etiquetado inconsistente.
Las etiquetas sin control rápidamente se convierten en “signup”, “sign-up” y “registration”. Crea un vocabulario controlado:
Un enfoque simple es una página de “registro de etiquetas” que el equipo mantiene (p. ej., /experiment-tags) más una revisión ligera durante la redacción del experimento.
Las etiquetas son buenas para descubrimiento, pero algunos atributos deberían ser campos estructurados para mantenerse consistentes:
Los campos estructurados permiten filtros y dashboards fiables, mientras que las etiquetas capturan matices.
Ayuda a los lectores a saltar entre trabajos conectados. Añade secciones como Experimentos relacionados (misma función o métrica) y Hipótesis similares (misma suposición probada en otro lugar). Puede ser manual al principio y luego automatizarse con reglas de “etiquetas compartidas” para sugerir vecinos.
Esta decisión marca el techo de lo que puede llegar a ser tu registro. Un CMS te permite publicar rápido, mientras que una app personalizada puede convertir el registro en un sistema integrado para la toma de decisiones.
Un CMS encaja cuando tu necesidad principal es documentación consistente y legible de pruebas A/B con estructura ligera.
Usa un CMS si quieres:
Un patrón típico: un headless CMS (contenido en el CMS, presentado por tu sitio) emparejado con un generador de sitios estáticos. Esto mantiene el repositorio rápido, fácil de alojar y apto para colaboradores no técnicos.
Una app personalizada tiene sentido cuando el registro debe conectarse directamente a tus datos de producto y herramientas internas.
Considera una app personalizada si necesitas:
Si quieres prototiparlo rápido, una plataforma de “vibe-coding” como Koder.ai puede ser un atajo práctico: puedes describir el modelo de datos (experimentos, métricas, decisiones), las plantillas de página y los flujos en chat, luego iterar sobre una app funcional en React + Go + PostgreSQL, con despliegue/hosting, exportación de código fuente y snapshots/rollback para cambios seguros.
Sé explícito sobre dónde vive la información del experimento.
Anótalo temprano—si no, los equipos acabarán con entradas duplicadas entre docs, hojas de cálculo y herramientas, y el registro dejará de ser confiable.
Tu registro no necesita tecnología exótica. La mejor pila es la que tu equipo pueda operar con confianza, mantener seguro y evolucionar sin fricción.
Un sitio estático (páginas preconstruidas) suele ser la opción más simple: rápido, barato de alojar y bajo mantenimiento. Funciona bien si los experimentos son mayormente de solo lectura y las actualizaciones se hacen vía CMS o pull requests.
Una app renderizada en servidor encaja cuando necesitas control de acceso más fuerte, filtros dinámicos o vistas por equipo sin lógica cliente compleja. También es más fácil aplicar permisos a nivel servidor.
Una SPA puede ofrecer interacciones muy reactivas para filtros y dashboards, pero añade complejidad en SEO, autenticación y carga inicial. Elígela solo si realmente necesitas experiencias tipo app.
Si construyes una app personalizada, decide también si quieres un pipeline convencional o un enfoque acelerado. Por ejemplo, Koder.ai puede generar la base (UI en React, API en Go, esquema en PostgreSQL) desde una especificación escrita, útil cuando iteras con múltiples stakeholders.
Prioriza fiabilidad (uptime, monitorización, alertas) y copias de seguridad (automatizadas, con restores probados). Mantén entornos separados: al menos staging para probar cambios en taxonomía, plantillas y permisos antes de producción.
La mayoría de equipos termina necesitando SSO (Okta, Google Workspace, Azure AD), además de roles (lector, editor, admin) y áreas privadas para aprendizajes sensibles (ingresos, datos de usuarios, notas legales). Planifícalo temprano para no re-arquitectar después.
Usa caching (CDN y cache de navegador), mantén páginas ligeras y optimiza medios (imágenes comprimidas, lazy loading cuando corresponda). La velocidad importa porque la gente no usará un registro que se sienta lento—especialmente cuando buscan una prueba pasada en una reunión.
Un registro de experimentación se vuelve realmente útil cuando la gente puede encontrar “esa prueba” en segundos—sin saber el título exacto.
La búsqueda interna (integrada en tu CMS o base de datos) suele ser suficiente cuando tienes unos cientos de experimentos, un equipo pequeño y necesidades simples como buscar títulos, resúmenes y etiquetas. Es más fácil de mantener y evita configurar un proveedor adicional.
Un servicio de búsqueda externo (como Algolia/Elastic/OpenSearch) merece la pena cuando tienes miles de entradas, necesitas resultados ultrarrápidos, tolerancia a errores tipográficos y sinónimos (p. ej., “checkout” = “purchase”), o un ranking avanzado para mostrar lo más relevante primero. También ayuda si tu contenido abarca múltiples fuentes (docs + registro + wiki).
La búsqueda sola no basta. Añade filtros que reflejen la toma de decisiones real:
Haz los filtros combinables (p. ej., “Concluido + Últimos 90 días + Equipo Growth + Métrica Activación”).
Las vistas guardadas convierten preguntas recurrentes en respuestas con un clic:
Permite que los equipos fijen vistas compartidas en la navegación y que las personas guarden vistas personales.
En los resultados, muestra un snippet corto: hipótesis, variante, audiencia y el resultado principal. Resalta las palabras coincidentes en título y resumen, y muestra algunos campos clave (estado, responsable, métrica primaria) para que los usuarios decidan sin tener que abrir múltiples páginas.
Un gran sitio de seguimiento no son solo páginas y etiquetas—es un proceso compartido. Una propiedad clara y un flujo de trabajo ligero evitan entradas a medio terminar, resultados faltantes y “decisiones misteriosas” meses después.
Empieza decidiendo quién puede crear, editar, revisar y publicar entradas. Un modelo simple funciona para la mayoría:
Mantén los permisos consistentes con tus decisiones de acceso (público vs interno vs restringido). Si soportas experimentos privados, exige un responsable explícito para cada entrada.
Define un checklist corto que todo experimento debe cumplir antes de publicarse:
Este checklist puede ser una sección obligatoria en tus plantillas de experimento.
Trata las entradas como documentos vivos. Habilita historial de versiones y exige breves notas de cambio para actualizaciones materiales (corrección de métricas, corrección de análisis, reversión de decisión). Esto mantiene la confianza alta y facilita auditorías.
Decide de antemano cómo almacenarás información sensible:
La gobernanza no necesita ser pesada. Solo explícita.
Un registro es útil si la gente lo encuentra, confía y reutiliza. Analíticas ligeras te ayudan a detectar dónde funciona y dónde falla—sin convertir el sitio en una herramienta de vigilancia.
Empieza con algunas señales prácticas:
Si tu herramienta de analítica lo permite, desactiva el registro de IP y evita identificadores a nivel de usuario. Prefiere reportes agregados a nivel de página.
Las métricas de uso no te dirán si las entradas están completas. Añade comprobaciones de “salud de contenido” que reporten sobre el propio repositorio:
Esto puede ser tan simple como un reporte semanal desde tu CMS/base de datos o un script pequeño que marque entradas. El objetivo es hacer visibles las brechas para que los responsables las corrijan.
Los reportes de experimentos casi nunca deberían contener datos personales. Mantén las entradas libres de:
Enlaza a dashboards agregados en vez de incrustar datasets crudos y almacena análisis sensibles en sistemas aprobados.
Los resultados de pruebas A/B son fáciles de interpretar mal fuera de contexto. Añade un descargo corto en tu plantilla de experimento (y/o en el pie de página) que indique que:
Esto mantiene el registro honesto y reduce el uso mecánico de resultados pasados.
Un gran registro no está “listo” cuando el sitio está en producción. El valor real aparece cuando los equipos confían en él, lo mantienen al día y aún encuentran aprendizajes seis meses después.
La mayoría empieza con hojas de cálculo, presentaciones o documentos dispersos. Elige un lote piloto pequeño (por ejemplo, los experimentos del último trimestre) y mapea cada campo de origen a tu nueva plantilla.
Si puedes, importa en bloque: exporta hojas a CSV y luego usa un script o el importador del CMS para crear entradas en el nuevo formato. Para documentos, migra primero los campos resumen clave (objetivo, cambio, resultados, decisión) y enlaza al archivo original para detalle soporte.
Realiza una pasada enfocada en consistencia, no en perfección. Problemas comunes a corregir:
También es buen momento para acordar campos obligatorios para lo que se marque como completado.
Antes de anunciarlo, verifica:
Establece una rutina ligera: limpieza mensual (borradores obsoletos, resultados faltantes) y revisión trimestral de taxonomía (fusionar etiquetas, añadir categorías con cuidado).
Cuando lo básico esté estable, considera integraciones: enlazar automáticamente experimentos a trackers de issues o traer contexto analítico para que cada entrada apunte al dashboard exacto usado en el informe de resultados.
Si evolucionas hacia una app personalizada, también puedes iterar en “modo planificación” primero—escribiendo flujos, campos obligatorios y reglas de aprobación—luego implementarlos. Plataformas como Koder.ai soportan este ciclo iterativo de construcción y refinamiento (con despliegues, snapshots y rollback) para que tu registro madure sin una reconstrucción pesada.
Un sitio web de registro de experimentación de producto es un repositorio compartido y buscable para documentar experimentos (pruebas A/B, pruebas de precios, cambios de onboarding, despliegues con feature flags, pruebas de e-mail). Cada entrada captura qué se intentó, por qué, qué ocurrió y qué se decidió a continuación, de modo que los aprendizajes no se pierdan en documentos, paneles o hilos de chat.
Empieza definiendo de 2 a 4 resultados medibles, por ejemplo:
Esos objetivos deben guiar los campos obligatorios, la severidad del flujo de trabajo y cuánto necesitamos avanzar en la taxonomía/búsqueda.
Lista tus audiencias principales y la “pregunta de 30 segundos” que cada una necesita responder. Necesidades comunes:
Diseña plantillas y la disposición de la página para que esas respuestas aparezcan de inmediato.
Elige uno de tres modelos:
Si optas por mixto, define qué puede ir al público (por ejemplo, no métricas crudas, segmentos anonimizados) y quién aprueba la publicación para evitar trabajo extra después.
Mantén la navegación superior simple y predecible, por ejemplo:
Elige una dimensión principal para navegar (área del producto, etapa del embudo o equipo) y usa filtros/etiquetas para lo demás.
Haz que cada entrada sea consistente con un conjunto mínimo requerido:
Para los resultados, estandariza:
Un orden práctico es:
Usa un número pequeño de grupos de etiquetas que reflejen cómo busca la gente, por ejemplo:
Evita el crecimiento incontrolado de etiquetas con un vocabulario controlado (reglas de nombrado, quién puede crear etiquetas y descripciones cortas). Mantén atributos clave como , y como campos estructurados, no texto libre.
Usa un CMS si necesitas principalmente documentación consistente, permisos y etiquetado básico con un editor amigable.
Considera una aplicación personalizada si necesitas integraciones profundas (feature flags, analítica, data warehouse, tickets), búsqueda/vidas guardadas avanzadas, reglas de flujo (campos obligatorios/aprobaciones) o extracción automática de resultados.
Sea cual sea la opción, documenta la “fuente de la verdad” (CMS vs base de datos/app) para evitar entradas duplicadas o en conflicto.
Empieza con herramientas prácticas:
En los resultados, muestra un breve fragmento del resultado más campos clave (estado, responsable, métrica primaria) para que no sea necesario abrir varias páginas.
Esto convierte “notas” en registros comparables con el tiempo.
Esto hace las páginas escaneables y mantiene la profundidad cuando hace falta.