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Growth AI

La adquisición efectiva no se trata solo de atraer usuarios, sino de capturar inteligencia desde el primer contacto. Cuando se diseña correctamente, la data generada en adquisición potencia todo el sistema de growth.

Analizaremos cómo la IA permite enriquecer la data del cliente para construir Acquisition Loops más eficientes, donde cada nuevo usuario mejora la calidad de las decisiones posteriores.

A través de un ejercicio guiado, implementaremos un flujo práctico utilizando CLAY con IA y workflows en n8n, combinando scraping de perfiles con Apify y PhantomBuster, procesamiento con OpenAI y Gemini, y almacenamiento centralizado en Google Sheets.

El objetivo es entender cómo pasar de funnels estáticos a loops de adquisición impulsados por data e inteligencia artificial, escalables y sostenibles en el tiempo.

La retención es el multiplicador más poderoso del crecimiento. En un contexto de sobrecarga de información, la IA permite resolver el Conflict of Attention a través de personalización profunda, entregando el mensaje correcto al usuario correcto, en el momento adecuado.

Exploraremos cómo utilizar IA para diseñar experiencias altamente relevantes, incrementando engagement y habilitando estrategias efectivas de reactivación de usuarios.

A nivel práctico, trabajaremos con Lovable para analizar audiencias y crear landing pages específicas por segmento, diferenciando claramente entre decision makers e implementadores. Veremos cómo generar rápidamente estas variantes mediante prompts, sin fricción operativa.

El módulo incluye un caso de estudio de Everybody AI y la implementación de una base de datos en Supabase para centralizar la información de usuarios y sostener estrategias de hiperpersonalización orientadas a targeting específico y retención a largo plazo.

La activación define si un usuario percibe valor o abandona. Con IA, es posible reducir drásticamente el time-to-value, guiando al usuario hacia su primer momento de impacto de forma clara y precisa.

Analizaremos cómo diseñar los primeros momentos críticos de la experiencia, optimizando onboarding, señales de progreso y primeros logros mediante automatización y personalización asistida por IA.

Este módulo integra la visión práctica de un speaker invitado, que compartirá cómo implementar estrategias de activación con IA en contextos reales de producto y negocio.

La monetización efectiva depende de entender profundamente el contexto del cliente. La IA permite pasar de propuestas genéricas a monetización asistida por inteligencia, alineada con valor real y timing de negocio.

En este módulo, exploraremos AI Outcomes aplicados a pricing y ventas, enfocándonos en cómo preparar interacciones comerciales más relevantes y eficientes.

Como propuesta práctica, construiremos una automatización pre-reunión de venta que centraliza información clave: scraping de la empresa, de la persona y de contenido relevante del contexto. Este sistema funciona como un asesor pre-reunión automatizado, elevando la calidad de cada conversación comercial y aumentando la probabilidad de cierre.

La experimentación continua es la base de decisiones de alto impacto. Con IA, es posible sistematizar el aprendizaje y acelerar la generación de insights sin aumentar complejidad operativa.

Trabajaremos en el diseño de un tool de experimentación que permita registrar experimentos, hacer seguimiento de hipótesis y consolidar aprendizajes de forma estructurada.

El sistema incorpora generación automática de insights, facilitando la priorización basada en evidencia y no en intuición. El foco está en construir un framework robusto y escalable, que convierta la experimentación en una ventaja competitiva sostenida y en un motor real de optimización continua.

En la era de la IA, la ventaja competitiva no proviene de la herramienta, sino del sistema que se construye alrededor de ella. La defensibilidad surge cuando data, procesos y aprendizaje se integran de forma difícil de replicar.

Analizaremos cómo diseñar ventajas competitivas sostenibles, enfocadas en diferenciación real y en la creación de barreras de entrada basadas en data propietaria, workflows complejos y mejora continua.

Este módulo incluye la perspectiva de un speaker invitado, que compartirá cómo construir y proteger moats estratégicos en contextos reales, transformando la IA en una fuente de ventaja durable y no en un commodity.