Minders · Payments Day 2026

Minders Payments Day 2026

Descubrí qué Use Cases implementar para crecer

Simulá el impacto con tus métricas. Te recomendamos los Use Cases con mayor retorno para tu vertical — diseñados con ciencia conductual, evidencia publicada y experimentación rigurosa.

USD ARS

✓

Simulaste

Desbloqueá

Explorá

Ya calculaste el impacto — ahora mirá cómo lograrlo

Recibí los 27 Use Cases (9 por vertical) con mockups de comunicación, ciencia conductual aplicada y nota de honestidad por cada caso.

🧑

👩

🧑

+ líderes de fintech en LATAM ya lo usaron

Nombre *

Apellido *

Email corporativo *

Empresa *

Acepto recibir mi simulación y contenido sobre data, producto y growth *

🔒 Sin spam, solo contenido de valor

🎉

¡Tus Use Cases están listos!

Te enviamos la simulación por email. Abajo podés explorar los 27 Use Cases con mockups y ciencia conductual. ↓

🔒 27 Use Cases con mockups, ciencia y evidencia te están esperando

Cada minuto sin implementarlos es revenue que se pierde. Completá el formulario → acceso inmediato.

🔬

Para los curiosos

La ciencia detrás de cada caso

Si querés estudiar cómo diseñamos estos casos, acá te dejamos toda la información de marketing science, behavioural science y GoodUI que aplicamos.

Ver▼

⚡

El problema

Campañas genéricas · Sin modelos · Métricas de vanidad · Silos · Sin ciencia

Ver▼

GenéricasMismo canal, mismo copy, mismo timing para todos. Sin personalización por datos del core ni por comportamiento real del usuario.

Sin modelosSegmentación estática (status = activo). Sin propensity scores, sin risk scoring, sin Next Best Action que priorice qué enviar a quién.

VanidadOpens y CTR como métrica de éxito. Sin holdout groups, sin causalidad. Imposible saber si la campaña generó valor o si iba a pasar igual.

SilosApp, core de producto, soporte y fraude — cada uno en su sistema. Sin perfil 360° del usuario que unifique comportamiento cross-canal.

Sin cienciaCopy basado en intuición del equipo, no en EAST Framework, loss aversion o goal gradient. Cada mensaje es una oportunidad desperdiciada de aplicar principios probados.

🔄

El loop cerrado

Capturar → Modelar → Decidir → Ejecutar → Incentivar → Medir

Ver▼

Capturar

SDK + Core. Data Foundation transforma datos brutos en perfil 360° (Bronze → Silver → Gold).

→

Modelar

Propensity, NBA, risk scores. 15+ modelos sincronizados como atributos en el CEP.

→

Decidir

Reinforcement Learning elige canal + tono + incentivo por usuario. El modelo aprende de cada interacción.

→

Ejecutar

CEP: Canvas multi-canal con triggers real-time, Content Cards, Liquid templating y deep links.

→

Incentivar

Loyalty API: puntos, tiers y rewards calibrados por segmento, propensión y sensibilidad al precio.

→

Medir

Holdout 10% por UC. Métrica en $ incrementales. Sin peeking. Cada ciclo alimenta el siguiente.

❌ Lo que la mayoría hace

El CEP ejecuta, pero no decide quién recibe qué, cuándo ni con qué incentivo
Las consultoras modelan, pero no operan ni miden impacto real
Las herramientas de AI recomiendan, pero sin datos reales del core del producto
Todos miden opens y CTR, no revenue incremental causal

✓ Cómo debería funcionar

Datos reales (SDK + Core) → Modelos que deciden (NBA + RL) → Ejecución vía CEP → Incentivos calibrados → Medición causal → Aprendizaje
El loop cierra. La máquina aprende. Cada ciclo es más inteligente que el anterior.

🎛️

9 dimensiones por Use Case

Cada UC decide sobre 9 ejes que generan personalización real

Ver▼

Cluster

Segmentos sociológicos (Bourdieu, Rogers, Weber). Arquetipos como "pragmático digital" o "aspiracional cauteloso". No edad ni género.

Canal

Canal óptimo por usuario vía Channel Preference Model. Push/Email como primario (gratis). WA/SMS/RCS como fallback (costo).

Timing

Optimal Send Time individual calculado por modelo. Triggers real-time por eventos del core. No broadcasts genéricos a las 10am.

Copy

System 1 (emocional, rápido) vs System 2 (racional, analítico) por cluster. Framing según Kahneman. El tono no es arbitrario.

Incentivo

Tipo y monto calibrado por cluster + propensión. Alta propensidad → sin incentivo (ya va a convertir). No quemar margen innecesariamente.

Frecuencia

Budget de contactos por semana por usuario. Orquestación cross-UC. Evoluciona de caps fijos → adaptativos → Reinforcement Learning.

Visual

Layout por canal y cluster. GoodUI patterns aplicados. Mobile-first siempre. Cada pantalla tiene un solo objetivo claro.

Journey Stage

Nuevo → educación. Maduro → cross-sell. En riesgo → soporte empático. El contexto del usuario define el mensaje, no el calendario de marketing.

Dispositivo

Android vs iOS vs web afecta canal disponible, formato de CTA, tips técnicos y hasta la tasa de abandono por paso del funnel.

🧠

Ciencia conductual

EAST Framework + Behavioral Economics + Neurociencia aplicada

Ver▼

EAST Framework

Behavioural Insights Team, UK Government. Probado en millones de ciudadanos.

Easy

Reducir fricción al mínimo. Defaults inteligentes. Deep links al paso exacto. Menos campos = más conversión.

Attractive

Recompensa variable activa el sistema dopaminérgico. Lo inesperado engancha más que lo predecible (Schultz, 1997).

Social

Social proof geolocalizado y específico. "3.847 personas en tu zona" convence más que "millones de usuarios".

Timely

El momento correcto: post-transacción, post-logro, pre-vencimiento. No cuando conviene al equipo de marketing.

Behavioral Economics

Kahneman & Tversky. Prospect Theory, 1979. Décadas de replicación.

Loss Aversion

Perder duele ~2x más que ganar. "Tu beneficio vence en 3 días" activa más que "Activá tu cuenta".

Present Bias

Valor inmediato supera valor futuro equivalente. Cashback hoy gana a mejor tasa a 12 meses.

Endowment

"Tu crédito" vale más que "crédito disponible". Lo que ya sentimos como propio genera más acción para no perderlo.

Anchoring

El primer número ancla la decisión. Mostrar "antes vs ahora" o "valor vs costo" cambia la percepción del deal.

Neurociencia Aplicada

Schultz (dopamina), Hull (goal gradient), Kahneman (peak-end).

Goal Gradient

El esfuerzo se acelera cuanto más cerca estás de la meta (Hull 1932). Barra al 83% es más motivadora que cualquier copy.

Variable Reward

La sorpresa activa más dopamina que lo previsible. El scratch card engancha 3x más que un texto mostrando el mismo valor.

Peak-End Rule

La última interacción define la memoria de toda la experiencia. Una celebración post-logro influye más que 10 mensajes previos.

Reactance

La presión genera rechazo. Urgencia falsa aleja. Empatía y opciones abren. Dosificar siempre.

🧪

GoodUI Patterns

14 patrones seleccionados de 141, basados en 610+ A/B tests con 127M+ visitors

Ver▼

Giving a Gift

Ofrecer valor antes de pedir acción. El usuario ve el beneficio antes de comprometerse.

Social Proof

Mostrar comportamiento de pares. Números específicos y geolocalizados convencen más.

Recommending

Destacar 1 opción reduce parálisis de decisión. Badge "RECOMENDADO" acelera la elección.

Who It's For

Señalar exclusividad. "Para clientes Oro" aumenta el valor percibido del mismo beneficio.

#10

Being Direct

Un CTA claro supera a uno creativo. "Abrir cámara" es mejor que "Continuar con su solicitud".

#13

Fewer Fields

Menos campos = más conversión. +10-25% completion. Deep link al paso pendiente, no al inicio.

#14

Exposing Options

Todas las opciones visibles sin scroll. El usuario compara y decide sin navegar.

#15

Continuity

Mantener contexto entre pasos. "Tus datos están guardados" elimina el miedo a recomencar.

#17

Showing State

Progreso visible motiva conclusión. +8-12% completion. Barra + checkmarks + conteo.

#18

Benefit Button

El botón comunica el resultado, no la acción. "Recibir mi crédito" supera a "Solicitar".

#21

What It's Worth

Anclar con valores concretos. "$12.600 de ahorro" convence más que "mejores condiciones".

#22

Gradual Engage

Pedir poco primero, más después. +10-20% completion. El compromiso escala progresivamente.

#103

Guarantee

Remover riesgo percibido explícitamente. "No afecta tu score" o "30 días gratis" desbloquea la acción.

🎮

Gamification & Experimentación

4 mecánicas interactivas + 4 pilares de medición rigurosa

Ver▼

Gamification — experiencias interactivas en HTML dentro del CEP

🎫

Raspadita

Premio revelado al toque. La mecánica de "raspar para descubrir" activa dopamina por anticipación de recompensa variable.

🎡

Ruleta

Ruleta de premios con probabilidades configurables por segmento. Alta participación y componente de viralidad natural.

🕹️

Juegos in-app

Snake, Quiz, Memory — experiencias completas dentro de In-App Messages. HTML puro, sin SDK adicional.

📊

Desafíos

Progress bars + metas + tiers. "Completá 3 pagos y desbloqueá..." Goal gradient + commitment aumentan completion hasta 40%.

Experimentación — medir impacto real, no correlación

🧫

Holdout 10%

Grupo control que NO recibe la campaña. Mide incrementalidad real. Sin holdout, no sabés si la campaña generó valor.

💰

Métrica de negocio

Revenue incremental, morosidad evitada, LTV. No opens, no CTR. El CFO entiende pesos, no tasas de apertura.

🔒

Sin peeking

Duración pre-definida. Escalar, iterar o matar al final. Mirar a la mitad infla el falso positivo hasta un 30%.

📐

Power Analysis

Sample size ANTES de lanzar. Si no cabe en la base, cambiar el MDE o el segmento. El test se diseña antes.

⚡

Desbloqueados · Listos para implementar

27 Use Cases · 3 verticales

Cada caso incluye problema, hipótesis con ciencia conductual, resultado estimado con benchmarks, y dos mockups accionables por canal. Elegí la vertical y tocá un caso para expandirlo.

💳 Pagos

🏦 Créditos

📈 Inversiones

Use Cases de Customer Engagement para Fintech

Descubrí qué Use Cases implementar para crecer

La ciencia detrás de cada caso

El problema

El loop cerrado

❌ Lo que la mayoría hace

✓ Cómo debería funcionar

9 dimensiones por Use Case

Ciencia conductual

EAST Framework

Behavioral Economics

Neurociencia Aplicada

GoodUI Patterns

Gamification & Experimentación

27 Use Cases · 3 verticales