Matching bilateral — elegir candidatos con interés mutuo
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Hacer visible la regla de selección.
Flujo del producto- 01
Perfiles
Representar ambos lados.
- 02
Candidatos
Comparar posibles parejas.
- 03
Evaluación
Validar la regla con backtests.
- 04
Revisión
Inspeccionar la recomendación.
- 01Reconstruir la evidencia previa al evento
- 02Comparar reglas de selección compuestas
- 03Definir la conversión con cohortes consistentes
Next.js · Supabase · PostgreSQL · Puntuación · Flujos de notificaciones
Flujo reconstruido · sin datos de clientes en producción
El problema operativo
Una tasa de aceptación alta de un lado no garantiza interés recíproco. Una regla de selección que reservaba plazas solo por la disposición a aceptar podía elegir candidatos con poca demanda del otro lado.
Antes
- Clasificar la disposición de un solo lado
- Reservar plazas solo por aceptación
- Interpretar los recuentos por etapa sin cobertura
Después
- 01Reconstruir la evidencia previa al evento
- 02Comparar reglas de selección compuestas
- 03Definir la conversión con cohortes consistentes
Lo que construí
- Evalué retrospectivamente la selección con la información disponible antes de cada evento histórico y comprobé la sensibilidad al retraso de las respuestas.
- Sustituí cuatro plazas basadas solo en aceptación y cuatro plazas compuestas por una única selección según la puntuación compuesta.
- Diseñé los embudos de crecimiento y operación con unidades de análisis distintas, intersecciones secuenciales de etapas y límites de observabilidad visibles.
Antes / Durante / Después
Antes — hipótesis inicial
El supuesto inicial era que los candidatos que aceptaban con mayor frecuencia producirían más matches exitosos.
Durante — restricciones y pivotes
La reconstrucción histórica mostró que la disposición debía combinarse con la demanda recíproca. Comparé varias reglas para seleccionar los ocho mejores candidatos, incluido su efecto en el total de éxitos y la capacidad.
Después — resultado
Se implementó la regla revisada. La mejora documentada del 17–39% provino de simulaciones con distintos tamaños del grupo de candidatos; el informe original no estableció una mejora en producción después del cambio.
Seguiría cohortes posteriores al cambio con resultados consolidados, el tamaño del grupo y el número absoluto de resultados exitosos junto con la tasa.
Evidencia y alcance
El medio caótico — supuestos, revisiones, tradeoffs
- Solo disposición a aceptar
El segmento con mayor aceptación no produjo el mejor resultado recíproco.
- Tasa frente al total de éxitos
Un umbral estricto puede mejorar la tasa y, a la vez, dejar plazas vacías y reducir el total de éxitos en grupos pequeños.
Tecnologías y técnicas aplicadas
Herramientas: Next.js · Supabase · PostgreSQL · Puntuación · Flujos de notificaciones
Matching recíproco y puntuación compuesta
Sustituí los cupos reservados solo por aceptación por una selección con puntuación compuesta que considera disposición y demanda recíproca.
Backtesting histórico y sensibilidad al retraso
Reconstruí la información disponible antes de cada evento y comprobé el efecto de las respuestas tardías al comparar reglas de selección.
Medición de embudos por cohortes consistentes
Separé los embudos de crecimiento y operación según su unidad de análisis, con intersecciones secuenciales entre etapas y límites de observabilidad explícitos.