Polyhyle

CASO DE USO

Modela cómo un cambio de funnel mueve activación, abandono y confianza antes del release.

Prueba cambios de onboarding, checkout y activación frente a usuarios sintéticos y ve dónde abandonan, qué palanca eleva la conversión y el paso a arreglar primero antes del release.

VISIÓN GENERAL

La mayoría de los usuarios que abandonan tu funnel nunca te dicen por qué. Llegan a un paso que pide demasiado, pierden confianza o simplemente se detienen, y te quedas leyendo números de abandono sin la causa detrás. Cambiar el flujo a ciegas puede cerrar una fuga y abrir otra.

Polyhyle te deja recorrer el funnel con usuarios sintéticos antes de publicar un cambio. Cada uno te dice dónde abandonaría, la fricción que lo causó y el único arreglo que lo mantendría en marcha. Ves cómo fluye la población paso a paso, qué paso pierde más y qué palanca eleva la conversión, para arreglar primero lo correcto.

DENTRO DE Polyhyle

Cambios de funnel

Elimina un paso de onboarding e introduce un punto de prueba antes de que los usuarios lleguen a la primera simulación.

  1. 01

    Mapea el funnel y los cambios

    Lista los pasos, de la landing al pago, y las palancas o variaciones que quieres probar en ellos.

  2. 02

    Recorre cada usuario

    Cada usuario sintético avanza paso a paso y nombra dónde abandonaría, la fricción que lo causa y el único cambio que lo mantendría en marcha.

  3. 03

    Ve dónde se fuga la población

    Las respuestas se agregan en un flujo paso a paso, quién entra y quién permanece, y una lista ordenada de puntos de fricción por frecuencia y severidad.

  4. 04

    Encuentra el paso a arreglar primero

    Obtén el paso de mayor abandono previsto y el aumento esperado de cada palanca, antes de publicar el cambio.

DETALLE DE SIMULACIÓN

Cambios de funnel

Elimina un paso de onboarding e introduce un punto de prueba antes de que los usuarios lleguen a la primera simulación.
En ejecución

Mayor abandono

Registro

Conversión final

12%

Aumento de conversión

+3.4%

Inputs del mundo

  • Pasos actuales del funnel, puntos de fricción y supuestos de finalización
  • Nuevas variantes de flujo, señales de confianza y restricciones de time-to-value
  • Segmentos por urgencia, confianza técnica y coste de cambio

Resultado simulado

Lanza el flujo más corto para equipos experimentados, mantén la prueba guiada para usuarios nuevos y mide recuperación de confianza antes de retirar el checkpoint globalmente.

Señal de comportamiento

Horizonte simulado de 30 días

SEÑALES QUE RECIBES

Mayor abandonoRegistro
Conversión final12%
Aumento de conversión+3.4%

Lanza el flujo más corto para equipos experimentados, mantén la prueba guiada para usuarios nuevos y mide recuperación de confianza antes de retirar el checkpoint globalmente.

POR QUÉ SIMULARLO

La forma habitual de arreglar un funnel es lanzar un cambio y leer el nuevo abandono, luego lanzar otro y volver a leer. Cada ronda necesita tráfico real y tiempo, y un cambio que arregla un paso puede dañar en silencio otro que no estabas mirando.

Simularlo antes muestra la fuga y su causa antes de tocar producción. Aprendes qué paso arreglar y qué palanca eleva de verdad la conversión en una sola pasada, para publicar el cambio que funciona en lugar de iterar sobre usuarios reales.

BETA PRIVADA

Prueba la decisión antes de que llegue al mercado.