<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Experimentación on Sergio A. Mora Pardo | Líder técnico de IA/ML</title><link>https://sergiomorapardo.github.io/es/tags/experimentaci%C3%B3n/</link><description>Recent content in Experimentación on Sergio A. Mora Pardo | Líder técnico de IA/ML</description><generator>Hugo</generator><language>es-CO</language><atom:link href="https://sergiomorapardo.github.io/es/tags/experimentaci%C3%B3n/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Motor de remarketing con ML causal</title><link>https://sergiomorapardo.github.io/es/work/causal-ml-remarketing/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sergiomorapardo.github.io/es/work/causal-ml-remarketing/</guid><description>&lt;h2 id="el-problema"&gt;El problema&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;El remarketing de gran volumen puede optimizar clics y, aun así, contactar usuarios que habrían comprado sin la intervención. El producto debía decidir &lt;strong&gt;quién&lt;/strong&gt; debía recibir un mensaje, &lt;strong&gt;cuándo&lt;/strong&gt; enviarlo y &lt;strong&gt;qué&lt;/strong&gt; recomendar, midiendo impacto incremental real en lugar de correlación.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="mi-rol"&gt;Mi rol&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Construí y lideré el motor de remarketing con ML para push y email en ocho países de Latinoamérica. El trabajo combinó modelado causal, personalización, arquitectura de serving y un programa sostenido de experimentación controlada.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>