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Marketing, Sales & Growth Evolution Program

Evaluación — Parte 19: Growth marketing y growth engineering#

Esta evaluación exige haber estudiado las 14 clases y haber ejecutado los dos laboratorios. Una respuesta genérica, que podría copiarse a otra parte sin cambios, se considera insuficiente.

Duración sugerida: 120 minutos · Aprobación: 80/100 y ningún bloque bajo 60 %.

A. Precisión conceptual — 25 puntos#

  1. Define equipo multifuncional de forma operacional y da un hecho que lo confirme y otro que lo refute. Definición de referencia: grupo con capacidad de modificar producto, datos y comunicación.
  2. Define métrica estrella de forma operacional y da un hecho que lo confirme y otro que lo refute. Definición de referencia: indicador único que representa el valor entregado y guía las decisiones.
  3. Define etapa del marco de forma operacional y da un hecho que lo confirme y otro que lo refute. Definición de referencia: estado medible del recorrido del cliente dentro del modelo.
  4. Define bucle de crecimiento de forma operacional y da un hecho que lo confirme y otro que lo refute. Definición de referencia: sistema donde el resultado de un ciclo alimenta la entrada del siguiente.
  5. Define evento de activación de forma operacional y da un hecho que lo confirme y otro que lo refute. Definición de referencia: acción cuya realización predice la permanencia del usuario.
  6. Elige dos conceptos de la parte que suelan confundirse. Construye un caso donde clasificar mal cambie la decisión comercial y explica el costo de ese error.

B. Caso de decisión — 30 puntos#

Caso. Ruta Andina hace 12 «experimentos» al mes y no puede nombrar un solo aprendizaje que haya cambiado el producto o el canal.

Construye dos alternativas realmente defendibles. Para cada una indica beneficio esperado, costo de oportunidad, riesgo, reversibilidad y quién asume la consecuencia. Recomienda una y declara qué información nueva te haría cambiar de opinión.

C. Método y evidencia — 30 puntos#

Aplica la secuencia de trabajo de la parte:

  1. Construir el modelo con las palancas y sus relaciones.
  2. Calibrar con datos históricos.
  3. Ejecutar el análisis de sensibilidad.
  4. Priorizar el backlog con base en el modelo.
  5. Actualizar el modelo con cada aprendizaje.

Debes operacionalizar precisión del modelo, palancas con efecto verificado y aprendizajes acumulados. Separa hechos, inferencias y supuestos: una métrica sin línea base ni ventana no cuenta como evidencia suficiente.

D. Fuentes, límites y red team — 15 puntos#

Contrasta dos obras de la bibliografía rectora de la parte:

Resume con tus palabras qué lente aporta cada una, identifica una tensión real entre ambas y explica cómo modifica tu recomendación. Después responde al límite de la parte:

Riesgo declarado: Declarar victorias con muestras insuficientes y optimizar métricas locales que dañan el sistema.

Criterios de aprobación#

BloquePesoEvidencia esperada
A. Precisión conceptual25 %Distinciones observables, no definiciones memorizadas.
B. Caso de decisión30 %Dos opciones defendibles, trade-offs y condición de revisión.
C. Método y evidencia30 %Secuencia completa, métricas operacionalizadas y supuestos explícitos.
D. Fuentes y límites15 %Dos lecturas realmente usadas y tratamiento honesto del riesgo.

Aprobación: 80/100 y ningún bloque bajo el 60 % de su peso.

Guía para quien evalúa#


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