Un sistema que nunca se detieneexplorando tu growth.
Exploración continua, convertida en acción en campañas, producto, landing y paid. Todo lo demás se convierte en una recomendación dimensionada.
La diferencia real
Markin no es otro motor de decisión.
Markin no es un motor de decisioning. Un motor de decisioning clasifica las acciones que un humano ya definió. Markin funciona como un equipo de data science y growth: forma sus propias hipótesis sobre por qué el ARPU está estancado, ya sea por marketing, producto, precios o técnico, las dimensiona, las ejecuta dentro de los sistemas que ya gestionas, y lee cada una frente a un holdout.
| Un motor de decisiones | Markin | |
|---|---|---|
| De dónde proviene la hipótesis | Un humano lo redacta. El motor elige entre opciones que alguien ya aprobó. | Markin lo redacta. Lee la base, encuentra dónde se están perdiendo ingresos o no se están reclamando, y escribe la hipótesis. |
| Lo que tiene permitido cuestionar | Mensaje, oferta, canal, momento, dentro de la superficie de campaña que se le asignó. | Cualquier cosa que mueva el ARPU: fricción en la incorporación, precios y paquetes, una característica que nadie adopta, un pico de fallos de pago, un enlace profundo roto. |
| Quién realiza el análisis | Sus analistas, antes y después. El motor optimiza; no investiga. | Markin realiza el análisis. La estimación de tamaño, la definición de segmentos, el diseño de experimentos y la lectura se automatizan de principio a fin. |
| Donde se detiene | En la recomendación. Alguien todavía tiene que construirla y lanzarla. | Se lanza. Markin se ejecuta dentro de sus plataformas existentes y superficies de producto, luego cierra el ciclo del resultado. |
| Throughput | Tantas hipótesis como tu hoja de ruta tenga espacio, típicamente un puñado por trimestre. | Cientos en paralelo, cada uno con un grupo de control. |
| Qué pasa cuando se equivoca | El programa sigue ejecutándose hasta que alguien lo revisa. | Se retira automáticamente. No lograr superar al control es un resultado normal y económico. |
Un motor de decisioning elige la mejor acción de una lista que tú escribiste. Markin escribe la lista y la ejecuta en tu pila.
Cada superficie de growth
La exploración nunca se detiene en la campaña.
Markin explora tus datos continuamente y convierte lo que encuentra en acción allí donde el growth realmente ocurre. El ciclo sigue aprendiendo y sigue lanzando, en cada superficie que opera tu equipo.
Campañas y CRM
Ofertas, lifecycle, win-back y presión de contacto, ejecutados por cliente dentro de Braze, Iterable, Salesforce o tu stack existente.
Experimentos de producto
Pasos de onboarding, descubrimiento de funciones, ubicación de paywall y tratamientos in-product, ejecutados como experimentos controlados como cualquier otra cosa.
Landing y web
Pruebas de recorrido y página dirigidas a tu stack de experimentación web, con los mismos holdouts y la misma lectura causal.
Paid media
Cambios de audiencia y presupuesto, incluyendo la supresión de clientes que convertirían de todos modos, medidos en ARPU incremental en lugar de clics.
Precios y ofertas
Profundidad del descuento, estructura del plan y del paquete probados por cohorte contra el margen, no discutidos en reuniones.
Solución alternativa
Y lo que Markin no puede ejecutar
No desaparece. Llega como una recomendación dimensionada: la evidencia, el ARPU incremental esperado, el propietario sugerido y el primer paso, listo para que un humano lo retome.
Surface 01 · Contexto y exploración
La exploración se ejecuta continuamente, no cuando alguien hace una pregunta.
Markin sigue leyendo el panorama completo: comportamiento, transacciones, uso del producto, soporte, pagos e historial de canales. No espera un brief. Investiga por su cuenta, abre un caso en vivo para cualquier cosa que parezca dinero que se está perdiendo y muestra la evidencia, las cohortes, las tablas consultadas y el razonamiento detrás de cada conclusión.
markin · investigations / OPP-4821
Investigación · OPP-4821
Planes de eSIM insuficientes para viajeros de viajes largos.
Los viajeros que se dirigen a destinos con estancias promedio > 21 días están comprando planes de 7 días y recargando a mitad de viaje, a un precio unitario peor.
Señal detectada
La tasa de recarga para destinos de LATAM y SEA aumentó un 34 % MoM, concentrada en planes de 7 días comprados entre 0 y 2 días antes de la salida.
Evidencia de respaldo
Frecuencia de recarga por estadía promedio en destino, últimos 90 días.
Contexto del cliente y de la cohorte
48.210 clientes · viaje promedio 24 días · 71 % primer viaje largo · 62 % Android · grupos de destinos: MX, BR, TH, ID, VN.
Datos consultados
Hipótesis generadas
- 1. La escala del plan está desalineada con la duración real del viaje.
- 2. La UX de compra se ancla en un valor predeterminado de 7 días.
- 3. Viajeros de larga distancia desconocen la opción de 30 días.
Tamaño económico
+ €0.00
ARPU / cliente elegible
Rango €1.40 – €2.80 · banda de margen +2.4 a +3.9 pts.
Exploración 02 · Feed de oportunidades
Todo lo que vale la pena perseguir, valorado en dinero, en una sola cola.
Fricción en el pricing, un paso del onboarding que hace que la gente se pierda, una función que nadie encuentra, una audiencia pagada que se paga dos veces, una cohorte con riesgo de churn. Cada uno llega con el ARPU y el impacto en el margen estimados, la confianza, la población afectada y un siguiente paso recomendado. La cola se ordena por valor esperado, de modo que el equipo trabaja en dinero en lugar de en solicitudes.
markin · opportunities
Feed de oportunidades.
127 abierto · por ARPU esperado
- Expansión de ingresos+ 2,10€ ARPU
Planes de eSIM insuficientes para viajeros de viajes largos
OPP-4821 · 48,210 customers
86%Listo→ Diseñar experimento - Recuperación de margen+ 3,8 pts de margen
Descuentos que se filtran a compradores garantizados
OPP-4817 · 12,904 customers
79%Investigando→ Afinar la elegibilidad - Problema de producto− €0.90 riesgo de ARPU
Activaciones fallidas después del lanzamiento de la v4.2
OPP-4809 · 6,441 customers
93%En revisión→ Enviar a ingeniería - Retención+ 4,60€ ARPU
Decadencia de uso en clientes del decil superior
OPP-4802 · 3,120 customers
71%Nuevo→ Investigar cohorte - Cross-sell+ 1,40€ ARPU
Combo A+C asociado a un +18% de retención
OPP-4791 · 22,506 customers
68%Listo→ Diseñar experimento
Espacio de hipótesis
Todo lo que un científico de crecimiento humano analizaría.
La mayoría de los problemas de crecimiento no son problemas de mensajes. Markin no se limita a la superficie de la campaña: si algo está frenando el ARPU, entra dentro de su alcance y se prueba de la misma manera.
Marketing
La superficie clásica, pero elegida por cliente en lugar de por segmento, y siempre contra un holdout.
- Qué oferta vale la pena hacer a este cliente específico
- Canal y momento elegidos por persona, no por campaña
- Presión de contacto y fatiga arbitradas en todos los programas
- Economía de recuperación: quién merece un descuento y quién no
Producto
Donde el cliente experimenta realmente el valor, y donde ocurre la mayor parte de la pérdida de ingresos silenciosa.
- Pasos de incorporación que hacen perder clientes antes del primer valor
- Una funcionalidad con alta correlación de retención que la mitad de la base nunca descubre.
- Ubicación del Paywall y del mensaje de mejora
- Superficies dentro del producto utilizadas como grupo de tratamiento, no solo email y push
Comercial
Precios, empaquetado y la forma de la oferta misma, probados en lugar de discutidos.
- Estructura de plan y paquetes por cohorte
- Profundidad del descuento frente al margen, no solo frente a la conversión
- Modalidad anual vs. mensual por cliente
- Secuencias de cobro y recuperación de baja involuntaria
Salud técnica
Anomalías que nadie le pidió que buscara. Esta es la categoría que ningún motor de decisión cubre.
- Una tasa de error en la compra que aumentó en un dispositivo y una región.
- Fallos de pago concentrados en un único emisor o método
- Un deeplink roto que mata silenciosamente un recorrido de alto valor
- Latencia o degradación de la entrega que reduce la conversión antes de que lo haga cualquier mensaje
Piensa en Markin como un equipo de data science y growth que nunca duerme: investiga, formula hipótesis, las implementa en tu propio stack y demuestra cada una frente a un grupo de control, a un volumen que ningún equipo humano puede alcanzar.
Superficie 03 · Acciones candidatas
La respuesta rara vez es otro mensaje.
Para cada oportunidad, Markin propone acciones candidatas dondequiera que resida la solución: un cambio de precio o de empaque, un cambio de producto u onboarding, una prueba de landing, un ajuste de audiencia pagada, un modelo de recomendación, un journey de CRM, una intervención de soporte, un ticket de ingeniería o ninguna acción en absoluto. Cada opción se dimensiona por el ARPU y margen incremental esperados, con el sistema que debe ejecutarla y las salvaguardas ya adjuntas.
markin · investigations / OPP-4821 / candidate actions
Candidate actions
7 candidatos · clasificados por ARPU incremental esperado
- Precios+ €2.40/ + 3,1 pts82%
Introducir el plan de 30 días por 39 €
Facturación · Stripe · Descuento ≤ 12% · 48,210
Aprobado - Producto+ €1.60/ + 2,2 pts74%
Cambiar el valor predeterminado del checkout al selector de duración del viaje
Producto · Feature flag · iOS + Android · Todo nuevo
Pendiente - Recomendación+ €1.20/ + 1,8 pts71%
Venta adicional en la aplicación a 30 días durante la activación
App · Nativa · Límite de frecuencia 1/viaje · 31,004
Automático - CRM+ €0.80/ + 0,9 puntos62%
Recordatorio de viaje largo previo a la salida
Braze · Push + Email · Horas tranquilas · 22,410
Pendiente - Ingeniería+ €0.60/ + 0,4 puntos90%
Corregir error de renderizado de la escalera de planes en Android 12
Jira · Ticket · P1 · 6,441
Automático - Revisión humana, / , 99%
Revisión legal del texto de renovación automática (UE)
Tarea interna · Bloqueando · n/a
Pendiente - Ninguna acción, / , 65%
Hold en Francia · bajo uplift esperado
, · Revisar en 30 días · 3,904
Automático
Superficie 04 · Diseño de experimento
Cualquier cosa que se lance, se lanza como un experimento.
Tratamiento y control, elegibilidad, KPI principal, ventana de medición, límites de margen y comunicación, y aprobaciones requeridas. Un experimento se ejecuta dondequiera que viva la acción: una campaña, un cambio de producto, una prueba de landing, un movimiento de precios o una audiencia de pago. El diseño es el mismo en cada superficie, lo que hace que los resultados sean comparables en toda la operación de growth.
markin · experiments / EXP-2214
Experimento · EXP-2214
Plan de 30 días · viajeros de larga distancia
Grupos de tratamiento
· T1 · Mostrar nivel de 30 días a 39€
· T2 · Mostrar nivel de 30 días + notificación previa a la salida
Control group
Escalera de planes actual · 20% del tráfico elegible
Elegibilidad
Clientes de primer viaje largo · estancia media > 21d · ≤ 1 push + 1 email por viajero · horas de silencio hora local.
KPI principal
ARPU Incremental / cliente activado al finalizar el viaje
Guardrail · margen ≥ línea base − 0,5 pts · ventana de 45 días, MDE 3,2% @ 80%.
Aprobaciones
· Líder de crecimiento · approved
· Precios · approved
· Legal (UE) ·pending
Plan de implementación
Incrementar 5% → 20% → 50% en 3 semanas · detención automática en caso de violación del límite.
Surface 05 · Ejecución y traspaso
Markin ejecuta lo que puede y traspasa lo que no puede.
La mayoría de las decisiones salen de Markin automáticamente hacia los sistemas de CRM, canales, pricing, producto, web o paid que ya utilizas. Cuando algo necesita un humano, un cambio de ingeniería o un sistema que Markin no toca, no desaparece: se convierte en una recomendación dimensionada con la evidencia, el impacto esperado, el propietario sugerido y el primer paso. Tus sistemas existentes siguen siendo los sistemas de registro.
Where your data lives
Warehouses, CDPs, product analytics, CMS.
Segment
Plataformas de Datos del Cliente
mParticle
Plataformas de Datos del Cliente
Rudderstack
Plataformas de Datos del Cliente
Snowflake
Data Warehouse y Almacenamiento
BigQuery
Data Warehouse y Almacenamiento
Databricks
Data Warehouse y Almacenamiento
Redshift
Data Warehouse y Almacenamiento
Contentful
Content Management
Sanity
Content Management
Contentstack
Content Management
Amplitude
Producto y Comportamiento
Mixpanel
Producto y Comportamiento
PostHog
Producto y Comportamiento
Segment
Plataformas de Datos del Cliente
mParticle
Plataformas de Datos del Cliente
Rudderstack
Plataformas de Datos del Cliente
Snowflake
Data Warehouse y Almacenamiento
BigQuery
Data Warehouse y Almacenamiento
Databricks
Data Warehouse y Almacenamiento
Redshift
Data Warehouse y Almacenamiento
Contentful
Content Management
Sanity
Content Management
Contentstack
Content Management
Amplitude
Producto y Comportamiento
Mixpanel
Producto y Comportamiento
PostHog
Producto y Comportamiento
Markin
Markin aOS Agéntico de Crecimiento
- 01Datos y Contexto
- 02Núcleo de inteligencia
- 03Agentes de toma de decisiones
- 04Web Abierta
- 05Canales y entrega
- 06Experimentación
- 07Medición
- 08Gobernanza
Tenant-isolated. Siempre activo.
Where growth happens
Messaging, ads, delivery, observability.
Firebase
Infraestructura de entrega
Twilio
Infraestructura de entrega
AWS SNS
Infraestructura de entrega
SendGrid
Infraestructura de entrega
Braze
Herramientas de engagement
Iterable
Herramientas de engagement
Klaviyo
Herramientas de engagement
Salesforce
Herramientas de engagement
Meta
Anuncios y Audiencias
Google Ads
Anuncios y Audiencias
TikTok
Anuncios y Audiencias
Slack
Observabilidad y Equipos
Jira
Observabilidad y Equipos
Lineal
Observabilidad y Equipos
Looker
Observabilidad y Equipos
Firebase
Infraestructura de entrega
Twilio
Infraestructura de entrega
AWS SNS
Infraestructura de entrega
SendGrid
Infraestructura de entrega
Braze
Herramientas de engagement
Iterable
Herramientas de engagement
Klaviyo
Herramientas de engagement
Salesforce
Herramientas de engagement
Meta
Anuncios y Audiencias
Google Ads
Anuncios y Audiencias
TikTok
Anuncios y Audiencias
Slack
Observabilidad y Equipos
Jira
Observabilidad y Equipos
Lineal
Observabilidad y Equipos
Looker
Observabilidad y Equipos
Surface 06 · Impacto incremental y aprendizaje
Cada resultado alimenta la siguiente exploración.
El impacto se interpreta como ARPU incremental, ingresos y margen contra un holdout, por experimento y en todo el portfolio: oportunidades encontradas, experimentos en vivo, acciones escaladas, acciones detenidas. Lo que supera el control se escala, lo que no, se retira, y ambos resultados actualizan lo que Markin busca a continuación. El sistema mejora en tu negocio cuanto más tiempo está en funcionamiento.
markin · impact · last 90 days
Impacto incremental
Causal · tratamiento vs. control · ajustado por confianza
ARPU Incremental
+ €0.00
rolling 30d · 92% conf
Ingresos incrementales
+ €0.00M
last 90d · attributed
Margen incremental
+ 0.0 pts
net of guardrails
Tratamiento vs control · ARPU
Portafolio
- Oportunidades descubiertas312
- Experimentos en vivo48
- Acciones escaladas27
- Acciones detenidas14
Job to be done
El mismo trabajo, con un throughput diferente.
Nada de lo siguiente necesita una herramienta que no exista. Necesita que el trabajo se realice de forma continua en lugar de una vez al trimestre, y que se demuestre con un holdout en lugar de discutirse.
| Job to be done | Su stack hoy | Con Markin |
|---|---|---|
| Observa que los ingresos por cliente están cambiando en un segmento. | Alguien lo detecta en una revisión de panel, semanas después de que comenzara. | Detectado como señal el día que la desviación elimina el ruido, con el segmento ya dimensionado. |
| Explicar por qué está ocurriendo | Un analista es retirado de la hoja de ruta para una investigación de dos semanas. | Una investigación se ejecuta automáticamente y devuelve los impulsores con su evidencia. |
| Genera hipótesis dignas de testing | Un taller produce el puñado de ideas que se le ocurrieron a la sala. | Las hipótesis se redactan continuamente en marketing, producto, precios y salud técnica. |
| Decide qué hipótesis merecen presupuesto | Priorizado por antigüedad e intuición, sin un tamaño asociado. | Cada una se dimensiona en ingresos y se clasifica antes de que se construya nada. |
| Elige la Next Best Action para un cliente | Las reglas de Segment y los calendarios de campañas deciden, actualizándose cuando alguien tiene tiempo. | Elegido por cliente, por momento, frente a todo lo demás que compite por ese cliente. |
| Lánzalo de verdad | Un ticket para el equipo de ciclo de vida, luego un espacio en el calendario del próximo mes. | Ejecutado dentro de los sistemas que ya utiliza, sin necesidad de adoptar un nuevo canal. |
| Demuestra que causó los ingresos | Reportado contra no-cualificadores o un holdout global, si acaso. | Cada decisión lleva un control group aleatorio; el uplift se lee en comparación con este. |
| Eliminar lo que no funciona | Los programas sobreviven porque nadie se encarga de retirarlos. | No superar el control retira el programa automáticamente. |
| Haz todo de nuevo la próxima semana | Limitado por capacidad: de cuatro a ocho tests por trimestre. | Cientos de hipótesis en curso en paralelo, continuamente. |
Arquitectura
Cuatro áreas, un producto.
Contexto, Inteligencia, Ejecución y Aprendizaje & Control. Cada capacidad de Markin se enmarca en una de las cuatro.
Contexto
Señales de cliente, producto y transacción, resolución de identidad, inteligencia externa.
- Datos del cliente
- Identidad
- Señales de producto y transacción
- Inteligencia externa
Inteligencia
Los métodos utilizados para comprender el comportamiento y estimar el impacto.
- Modelos predictivos
- Uplift y modelos causales
- Agentes de investigación
- Generación de hipótesis
- Toma de decisiones
Ejecución
Donde las decisiones salen de Markin y llegan a sus clientes, sistemas o equipos.
- Candidate actions
- Integraciones
- CRM y canales
- Producto, soporte y enrutamiento interno
Aprendizaje y control
Cómo Markin se mantiene medible, segura y fiable.
- Experimentación
- Medición
- Gobernanza
- Auditabilidad
- Aprobación humana
Investigación aplicada
El método que se adapta al problema.
Ningún modelo único resuelve todas las decisiones. Markin combina las familias que se presentan a continuación y selecciona la adecuada para cada problema. Los modelos predictivos estiman el comportamiento; los métodos causales establecen el impacto incremental.
Gobernanza
Controles Enterprise, activados por defecto.
Permisos
Acceso con ámbito de rol, por espacio de trabajo y por acción.
Reglas de elegibilidad
Restricciones de cliente, cohorte y mercado aplicadas en fases anteriores.
Límites de margen y descuento
Guardarraíles aplicados en la capa de decisioning.
Límites de comunicación
Límites de frecuencia, horas de silencio, presupuestos de canal.
Aprobación humana
Aprobaciones configurables por tipo de acción y banda de riesgo.
Registros de auditoría
Cada decisión, versión de modelo y resultado es rastreable.
Control de versiones de modelos y experimentos
Cada artefacto está versionado y es reproducible.
Pausa de emergencia
Interruptor de apagado por acción, agente, experimento o inquilino.
Investigación
Más información
How we calculate ARPU, how next best action marketing is measured, and where the 2026 benchmarks sit.
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Guías
¿Qué es ARPU? Definición, fórmula y cómo calcularlo
Cálculo del ARPU explicado: la fórmula, un método paso a paso, variantes por modelo de negocio y niveles de benchmark de 147 operadores B2C.
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Guías
Marketing de Next Best Action: qué es y cómo funciona en 2026
Marketing de Next Best Action explicado: cómo funciona, ejemplos reales B2C, cómo se diferencia de las campañas de segmento y del marketing automation, y cuánto vale en una base de 2M.
- Lee la guía
Investigación
ARPU benchmarks por industria 2026: mediano vs. quintil superior
ARPU benchmarks por industria para 2026: niveles de ARPU mensual y tasas de growth medianos y del quintil superior en nueve categorías B2C, con el método.
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