Cómo Tramo mejoró su match rate un 55% en 12 semanas
Marketplace con demanda creciente y oferta mal distribuida. Antes de invertir en adquisición se resolvió el problema de liquidez por zona y franja.
01
Contexto y punto de partida
Contexto
Marketplace de servicios locales. Demanda concentrada en dos ciudades.
Baseline
Match rate 22%. CAC de oferta alto y creciente. Tiempo de respuesta medio elevado.
Problema
Se compraba demanda de forma uniforme mientras la oferta solo era densa en franjas concretas, generando peticiones sin respuesta.
02
Hipótesis y experimentos
Hipótesis
- 01Si la demanda se limita a zonas con densidad de oferta, sube el match rate sin reducir volumen útil.
- 02Si se garantiza respuesta en menos de una hora, mejora la conversión de la petición.
- 03Si se capta oferta por franja horaria en lugar de por ciudad, baja el CAC de oferta.
Experimentos
- 01Segmentación de campañas de demanda por código postal con densidad mínima de oferta.
- 02Alerta y escalado automático de peticiones sin respuesta en 60 minutos.
- 03Captación de oferta orientada a franjas con exceso de demanda.
03
Impacto · 12 semanas
Match rate
22% → 34%
CAC de oferta
referencia → -28%
Caso de ejemplo con datos ilustrativos.
04
Aprendizaje
Se escaló
La segmentación geográfica por densidad de oferta se aplicó a todos los canales.
Se descartó
Los incentivos generalistas a la oferta: encarecían el CAC sin mejorar la liquidez.