Todo lo que necesita para convertir visitantes en crecimiento.Vea qué funciona y qué no, pregunte a sus visitantes por qué y deje que la IA construya y pruebe la solución.Impulsado por IA, basado en sus propios datos.
Your mobile surprise wasn’t a fluke: what’s within thumb reach gets used.
The floating filter (+16.2%) now has company: a sticky add-to-cart bar (+7.8%) and bottom navigation in mobile checkout (+5.0%) both won too. Controls within thumb reach hold at +8.9% across 3 tests. Next to test: the same on the sign-up flow.
Open this learningSee all evidence
Tests read44Of 44 concluded
Patterns385 conclusive
Surprise6Not predicted
Open questions11Ready to draft
Evidence map
Every pattern on one axis. Rows that share the same tests are merged.
All devicesDesktopMobileAllPagesElements
Pattern−100+10+20LiftTests
Floating filter on mobile listingsSurprise+16.2%1
Exit offer on product pagesSurprise−8.4%1
Controls within thumb reachMechanism+8.9%3
Shorter sign-up formsElement+4.6%2
Reassurance beside the main call to actionTheme+3.1%4
Trust badges at checkoutElement+1.9%3
Social proof on landing pagesTheme+0.8%3
Reduced frictionMechanism+0.4%7
Layout on homePage−0.6%6
Plan comparison on pricingPage−1.8%2
Compressed above-fold heroElement−3.2%2
LiftsDropsMixedBands are multiplicity-adjusted, so they run wide.27 more patterns
Coverage
44 / 44 read100%
Patterns found38
Conclusive so far5
Weak foundation · still counted9
Left out: tracking issue2
Open questions
All 11
Explain a surpriseWhy did the exit offer lose on product pages when it was expected to win?
Test furtherDoes keeping controls within thumb reach hold on the sign-up flow?
Test furtherDo shorter sign-up forms hold up beyond two tests?
Key learnings
The things most worth acting on right now.
Ranked by what you can do next
01Consistent
Reassurance beside the main call to action keeps winning
Won in all four tests, on product, pricing, sign-up and checkout pages. The adjusted range stays above zero.
+3.1%4 tests · +0.9 to +5.4
02Early signal
Shorter sign-up forms look promising
Two tests point the same way, but the range still crosses zero, so one more test would settle it.
+4.6%2 tests · −0.8 to +10.2
03Mixed
Home page layout changes point in different directions
Six tests split between small wins and small losses, and the range includes no effect.
−0.6%6 tests · −4.1 to +3.0
Experiment learnings0 problems · 0 to decide
activityattention
La página Aprendizajes de la consola de Pertento. Su aprendizaje más reciente es que una sorpresa anterior no fue casualidad: un filtro flotante en los listados móviles, una barra fija de añadir al carrito y una navegación inferior en el pago móvil ganaron, lo que convierte los controles al alcance del pulgar en un patrón y señala el flujo de registro como siguiente test. Debajo, un mapa de evidencias dibuja la mejora estimada de cada patrón como un intervalo alrededor de cero, y un campo en la parte superior le permite preguntar a la IA por los aprendizajes.
En buena compañía.
Del visitante al siguiente test
Descubra qué frena su sitio web y conviértalo en crecimiento.
Vea dónde se atascan los visitantes, escuche por qué con sus propias palabras, construya la solución con IA y deje que cada resultado afine la siguiente idea. Un solo ciclo, en un solo producto.
01 · Verlo
¿Dónde abandonan el registro los visitantes, y por qué?
Pertento /HallazgosLa mayor parte del abandono está en el paso de datos de la empresa. Los visitantes que se van ahí hacen muchos más clics muertos que los que siguen.
Embudos › Registro › Datos de la empresaObservadoAún sin probar
Embudo → Diagnóstico → Oportunidad
02 · Escucharlo
¿Qué dicen los visitantes del paso de datos de la empresa?
Pertento /Voz del clienteLas respuestas escritas en ese paso tienden a lo negativo. Varios visitantes dicen que se les piden datos antes de haber visto el producto.
“¿Por qué necesitan el tamaño de mi empresa antes de que pueda siquiera probarlo?”NegativaObservadoSegún los clientes
Encuesta → Sentimiento → Evidencia
03 · Probarlo
Prepara un test que pida los datos de la empresa después del registro.
Pertento /Editor de IALa variante está lista para previsualizar: el paso de la empresa ahora llega después de crear la cuenta.Hipótesis, a partir de la evidenciaPedir los datos de la empresa una vez creada la cuenta aumentará los registros completados.Borrador → Vista previa → Inicio
04 · Aprender de ello
¿Qué nos han enseñado los tests sobre el registro?
Pertento /AprendizajesPedir menos antes de que exista la cuenta ha ganado más de una vez aquí. Lo siguiente que vale la pena probar: la misma idea en el formulario de demo.PatrónPedir menos antes de que exista la cuentaConsistenteResultado → Patrón → Siguiente oportunidad
Ejemplos ilustrativos, no una pantalla real del producto.
Conexión por MCP
Maneje Pertento desde Claude o ChatGPT.
MCP, el Model Context Protocol, es la forma en que los asistentes de IA trabajan en otras herramientas. Conecte Pertento y lleve un experimento del primer borrador al ganador publicado, desde la conversación.
Pertentoapp.pertento.ai/mcp
Prueba un formulario de registro más corto frente al actual.
create_experimentBorrador creado. Nada está publicado.
add_visual_changeDos campos eliminados en la variante.
start_qaUn enlace de vista previa por variante.
start_experimentPrimero la vista previaDos variantes, un reparto igual, todos los dispositivos. Aún no ha cambiado nada.
Se ve bien. Inícialo.
start_experimentEn marcha.
¿Cómo va, y qué dicen los visitantes?
get_experiment_resultsLas mismas estadísticas que en la consola.
get_survey_resultsRespuestas escritas, leídas por sentimiento.
El formulario más corto va por delante en registros, pero aún es pronto para decidir.
Una conversación ilustrativa, no un asistente real.
Funciona conClaudeChatGPTOtras aplicaciones MCP
Configurar
Cree experimentos y encuestas, construya las variantes y defina la segmentación, los objetivos y el reparto.
Lanzar
Compruébelo en QA, inicie, programe o detenga un experimento y publique el ganador.
Analizar
Lea resultados, tendencias a lo largo del tiempo, segmentos y respuestas a encuestas.
Aprender
Pregunte qué mostraron los experimentos anteriores, encuentre otros similares y convierta una idea en un nuevo borrador.
Construya una experiencia distinta. Pruebe su hipótesis. Lea el resultado con el contexto necesario para decidir qué viene después.
Página de registro / Una primera impresión más audaz
La hipótesis
Replantee toda la página. No solo el formulario.
¿Conseguiría una página centrada en un primer paso claro más registros que un formulario largo? Construya el rediseño como variante y deje que decidan sus visitantes.
Nombre completoCorreo de trabajoNombre de la empresaTamaño de la empresaContraseñaCrear cuenta
acme.com/start
acme.Iniciar sesión
Concepto de la variante
Empiece en un solo paso.
Su espacio de trabajo está listo en cuanto usted lo esté.
Correo de trabajoContinuar ↗
o Continuar con Google
Formulario de registro original ilustrativo que pide nombre completo, correo de trabajo, nombre de la empresa, tamaño de la empresa y contraseña.
Variante ilustrativa: la página de registro rediseñada, oscura y centrada, con un único campo de correo de trabajo y un botón para continuar, un acceso con Google y una vista previa del producto, y los datos de la empresa pedidos más tarde.
Feature flags
Decisiones sobre funciones. Parte del panorama general.
Gestione sus funciones junto a los experimentos, los comentarios y los aprendizajes que dan forma a sus experiencias digitales.
Aprendizajes usa IA para leer cada experimento terminado, encontrar los patrones que los conectan y proponer qué probar después. Muestra lo que funciona y lo que no, para que entienda a sus visitantes y haga cambios que perduren.
¿Pedir menos al principio ayuda a que la gente empiece?
↳Encuentra el patrónLee cada test terminado sobre el registro y reúne lo que muestran en conjunto.
↳Muestra lo que funciona, y lo que noCada hallazgo se califica según la solidez de su evidencia, incluido lo que sigue siendo incierto.
Propone el siguiente experimento+
Oportunidades convierte un hallazgo en un siguiente test concreto, con la evidencia que lo respalda, y lo abre como borrador de experimento cuando usted esté listo.
↗
¿Quiere ver cómo encaja? Lo trasladamos a su sitio web.
Treinta minutos, sin diapositivas, con alguien que dirige programas de experimentación para vivir.Veámoslo juntos↗
En sus propias palabras
Equipos reales. Perspectivas distintas.
Unas palabras de personas que han trabajado con Pertento.
«Con un solo cambio pequeño duplicamos la tasa de conversión de la tienda.
Recomiendo mucho a este equipo. ¡Son increíblemente profesionales, eficientes y muy agradables para trabajar!»
MHMazdak HaghanipourCMO, EwaysewaysNordisk Textil
«Los resultados fueron excelentes»
«Pertento descubrió ideas increíbles en áreas que nunca habíamos considerado, alucinante. Los resultados fueron excelentes; nunca pensé que pudiéramos aumentar tanto.»
Björn ForsmanPropietario, Nordisk Textil
Inrego
«Muy profesionales y serviciales, con propuesta tras propuesta de mejoras y priorización.»
«He trabajado con Pertento en varias ocasiones para aumentar las tasas de conversión y las ventas. Estamos muy satisfechos. Muy profesionales y serviciales, con propuesta tras propuesta de mejoras y priorización. ¡Una colaboración muy valorada!»
Niklas BrodénResponsable de e-commerce, InregoCoffydoor
«La optimización de la conversión es, para empezar, un área gravemente subestimada en la que buscar ayuda en el e-commerce, y una que de verdad puede dar saltos enormes a un negocio.»
Jonathan JohanssonFundador, Coffydoor
Una base más ligera
Ideas ambiciosas. Una huella mínima.
0,9 KBEl cargador. Nada más.Los experimentos y las funciones activadas añaden su propio código. El punto de partida sigue siendo ligero.
UE alojamientoHecho cerca de casa.Test sin cookies, construidos y alojados en la UE, con entrega global desde nodos de borde.
Datos sin cookies
Sin aviso de consentimiento. Todos sus datos.
Las plataformas basadas en cookies solo miden a los visitantes que aceptan el aviso, normalmente unas tres cuartas partes. Pertento no necesita cookies ni aviso, así que usted capta a todos los visitantes. Datos más completos significan intervalos más estrechos y decisiones más rápidas.
Plataformas basadas en el consentimiento
Necesita un aviso
~75%De los visitantes medidosAlrededor de una cuarta parte de sus visitantes rechaza el seguimiento, lo que deja huecos y ruido en cada experimento.
Pertento
No hace falta consentimiento
100%De los visitantes medidosTodos los visitantes cuentan, así que alcanza la significancia antes y decide con el cuadro completo.
→Cerca de un tercio más de datos captados
→Significancia antes
→Decisiones que puede defender
Red edge
Cerca de cada visitante. Con raíces en Estocolmo.
Construido y alojado en la UE, con puntos de presencia en todos los continentes habitados. Sus experimentos se ejecutan cerca de sus visitantes estén donde estén, lo que significa entrega más rápida, menos latencia y mejores datos.
Alojado en la UE, nodos de borde globales
Más del 15 % del tráfico de Suecia
Origen en EstocolmoLondon 9 msFrankfurt 7 msNew York 11 msTokyo 14 msSão Paulo 16 msSingapore 13 msSydney 18 ms
Tiempos de respuesta orientativos. Los resultados reales varían según la ubicación y la red de cada visitante.
Integraciones
Funciona con el stack que ya usa
Añada un fragmento de código a cualquier sitio o trabaje por completo en el servidor, sin rediseñar su arquitectura.
01 /Fragmento
Fragmento de una línea
Pegue una sola etiqueta en su head y ya está activo: un cargador de 0,9 KB, sin paso de build, sin dependencias.
We've been looking forward to this one. The Pertento AI editor is live, and it changes how you build A/B tests. Until now, building a variant meant clicking through elements, hunting for selectors, or waiting for a developer to find time. You had the idea. Getting it onto the page was the slow part.
Pertento now tells you why visitors behave the way they do, runs your testing roadmap for you, and brings it all together in a completely redesigned platform. Surveys and Pipelines are now in beta
Un script en el head, o un paquete si sirve desde el servidor. No hace falta nada más para experimentación, feedback y análisis, que comparten el mismo runtime.
¿Hará el sitio más lento?+
El cargador son 0,9 KB, no hay contenedor delante ni una segunda petición para feedback o análisis. Se carga de forma asíncrona y nunca bloquea el renderizado. El antiparpadeo no es el script reteniendo la página: el runtime oculta la página mientras aplica los cambios y la vuelve a mostrar, desde cuatro rutas de código independientes. El script sigue perteneciendo al head, porque uno al pie del body registra exposiciones igual de bien pero deja que los visitantes vean el original aparecer antes del test.
¿El script pesa más cuanto más lo usa?+
Sí. Los 0,9 KB son el cargador, la parte que lleva cada página. Cada función que active añade su propio código a lo que ejecuta la página, y un experimento activo añade los cambios que hace, así que una variante grande pesa más que una pequeña. Lo que carga una página es el cargador más lo que tenga funcionando en ella.
¿Necesito un aviso de cookies para hacer un test?+
Para el experimento en sí, no. Pertento no pone ninguna cookie ni guarda un identificador propio: la variante que le toca a un visitante se mantiene en el almacenamiento de su navegador, así que lo que ve sigue siendo lo mismo en páginas posteriores y en visitas posteriores. Está ahí para que su propia experiencia sea coherente, no para perfilarlo. Enviar esas mismas exposiciones a GA4 es una decisión aparte, y GA4 sí necesita consentimiento.
¿A cuántos visitantes voy a medir de verdad?+
Con la medición propia de Pertento, a todos. Esa es la diferencia práctica entre medir sin identificador y medir detrás de una barrera de consentimiento: una plataforma que tiene que guardar uno antes de poder contar a un visitante solo ve a los que aceptaron, y esos no son una muestra aleatoria de su tráfico. Reporte el mismo experimento a través de GA4 y vuelve a estar dentro de su barrera de consentimiento, y por eso las dos cifras discrepan con toda razón.
¿Qué hacen realmente el feedback y el análisis?+
El feedback lanza encuestas dentro de la variante, así que una respuesta de texto libre llega adjunta a la versión que el visitante vio de verdad y no al sitio en general. El análisis lee el mismo runtime y las mismas exposiciones, así que las cifras detrás de un resultado y las cifras detrás de una encuesta son las mismas cifras. Ambos están en producción en sitios de clientes y ambos van incluidos en todos los planes.
¿Qué pasa con un test en marcha si Pertento se cae?+
Los visitantes ven la página original. Las asignaciones se cachean en el borde y el runtime falla en abierto, así que una caída le cuesta recogida de datos y nunca un sitio que funcione.
¿Puedo gestionar varias cuentas de cliente con un acceso?+
Sí. La consola está construida alrededor de eso: elija una cuenta y un sitio arriba, o deje ambos abiertos y la cola de atención abarcará todo aquello de lo que es responsable.