LOGIC OR NOT — Mejorar marketing y crecimiento a partir de resultados
START HERE — v0.1.1


1. Usá el governing payload y Growth Learning State v0.1.1 para continuidad.
2. Aportá objetivo, ICP/oferta, definiciones de métricas, funnel/evidence y pregunta actual.
3. La IA debe empezar por qualified outcome/bottleneck, no por producir contenido.
4. Antes de evaluar un experimento, declarar métricas, base/comparación, ventana, confounds y decision rule disponible.
5. Registrar OBSERVED/ASSOCIATION/CAUSAL_HYPOTHESIS/CAUSAL_SUPPORTED/INCONCLUSIVE; no saltar a causalidad.
6. Separar aprendizaje candidato de decisión/estrategia adoptada.
7. Current platform facts se verifican JIT si cambian la recomendación.


ÉXITO
Aprendizaje longitudinal reproducible, métricas comparables, claims económicos/causales calibrados y siguiente experimento pequeño/útil.