Cases & Playbooks

Sistemas, evidencia y playbooks seleccionados

Una vista práctica de los tipos de Growth Loops y Agent Workflows que diseña Fabrick Media, con contexto, restricciones y aprendizajes reutilizables.

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Experiencia seleccionadatrivagoCoIQinneOviva

Growth Loop

Research

Angles

Briefs

Creatives

Landing Pages

Testing

Agent Workflow

Input

AI Agents

Human Approval

Execution

Reporting

Casos destacados

Marketing Operations

Marketing Workflow Operating System

Contexto: Equipo de marketing con reporting recurrente, preparación de content y coordinación de campañas.
Punto de partida: El contexto vivía entre documentos, dashboards y mensajes, ralentizando decisiones semanales.
Sistema: Workflow asistido por agents para reporting y content prep con QA y aprobación humana.
Implementación: Intake template, prompt library, review checklist, dashboard readout y cadencia operativa.
Resultado: Menos montaje manual y un ritmo semanal de decisión más claro.
Aprendizaje: El workflow funcionó mejor cuando el ownership de approval era explícito.
Limitaciones: No diseñado como sistema de publicación totalmente autónomo.
Periodo / fuente: Patrón de piloto; detalles específicos de cliente anonimizados.

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D2C Growth

UGC Growth Loop para D2C

Contexto: Equipo D2C que necesitaba más inputs creativos utilizables para paid social testing.
Punto de partida: El flujo de creators, los briefs y el feedback de performance no estaban conectados.
Sistema: Creator pipeline, briefs estructurados, producción de variantes y learning repository.
Implementación: Creator board, briefing templates, naming rules, readout template y cadencia semanal.
Resultado: Más variantes creativas utilizables y una guía más clara para el siguiente ciclo de producción.
Aprendizaje: UGC mejora más rápido cuando los creators reciben ejemplos y restricciones claras.
Limitaciones: La performance depende del offer, media buying y condiciones de mercado.
Periodo / fuente: Patrón representativo de growth system; detalles anonimizados.

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Data & Intelligence

Agent-Based Reporting Workflow

Contexto: Equipo que produce reports recurrentes desde múltiples fuentes de datos y conocimiento.
Punto de partida: La recopilación e interpretación manual retrasaban decisiones.
Sistema: Agents recopilan inputs, redactan resúmenes, marcan anomalías y envían el output a revisión.
Implementación: Source list, data checks, anomaly prompts, summary format y human approval gate.
Resultado: Preparación de reports más rápida y contexto de decisión más consistente.
Aprendizaje: Los QA prompts necesitan umbrales claros y owners de revisión definidos.
Limitaciones: La revisión humana sigue siendo necesaria para la interpretación y recomendaciones finales.
Periodo / fuente: Patrón de Agent Workflow; detalles anonimizados.

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Playbooks

Angle Machine

Objetivo: Priorizar messages más fuertes
Inputs: Research, reviews, datos de ads
Pasos: minar señales, agrupar angles, puntuar hipótesis, briefear tests
Cadencia: semanal
KPI: velocidad de test y winner rate
Output: angle backlog priorizado
Owner: Growth lead

Landing Page Testing

Objetivo: Mejorar el aprendizaje de conversión
Inputs: datos de tráfico, offers, page analytics
Pasos: mapear fricción, redactar variantes, lanzar tests, documentar readouts
Cadencia: quincenal
KPI: señal de conversión y calidad de aprendizaje
Output: page variant roadmap
Owner: Growth/product

Creator Pipeline

Objetivo: Aumentar el suministro de UGC utilizable
Inputs: lista de creators, briefs, ejemplos
Pasos: sourcing, briefing, producción, tagging, reutilización
Cadencia: semanal
KPI: variantes utilizables por ciclo
Output: creator production board
Owner: Creative lead

Agent Workflow Blueprint

Objetivo: Diseñar un workflow controlado
Inputs: process map, tools, riesgos
Pasos: mapear estados, asignar agents, añadir QA, definir approvals
Cadencia: proyecto
KPI: cycle time y visibilidad de errores
Output: workflow spec
Owner: Ops lead

Content Repurposing

Objetivo: Convertir un source asset en outputs específicos por canal
Inputs: source content, audiencia, canales
Pasos: extraer temas, adaptar formatos, QA, approval
Cadencia: por asset
KPI: variantes aprobadas por asset
Output: approved asset set
Owner: Content lead

AI Research System

Objetivo: Acelerar market y customer research
Inputs: fuentes, preguntas, restricciones
Pasos: recopilar, comparar, citar, resumir
Cadencia: por research sprint
KPI: calidad de evidencia y tiempo ahorrado
Output: research brief y evidence log
Owner: Strategy lead

Cómo los cases se convierten en sistemas

Baselinar el workflow, mapear el sistema, instrumentar el piloto, medir el resultado y transferir el operating rhythm.

Baseline

Document the current workflow, inputs, owners and constraints.

Map

Translate the workflow into a repeatable system with clear handoffs.

Instrument

Add tracking, QA checks, readouts and approval points.

Measure

Review the pilot against the practical success metric.

Handover

Document the operating rhythm and next iteration.

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