GrowthBook vs Statsig: Open Source vs Testing Gestionado

GrowthBook y Statsig hacen las dos cosas, feature flags y experimentación, pero parten de configuraciones por defecto opuestas: GrowthBook es de código abierto y se puede autohospedar por completo contra tu propio data warehouse, mientras que Statsig es una suite gestionada, con linaje de ingeniería de Meta, que empaqueta feature flags, experimentación y product analytics detrás de una sola cuenta alojada. Ninguna de las dos es objetivamente “mejor”. La elección correcta depende de cuánto control sobre datos e infraestructura quiere realmente tu equipo frente a cuánto de ese peso operacional preferirías entregarle a un proveedor. Esta guía compara a las dos por los criterios que deciden el encaje para un equipo real, no por el largo de la lista de funciones, y para el panorama más amplio más allá de estos dos proveedores mira nuestra guía completa de herramientas de CRO comparadas por categoría.

Panorama rápido

	GrowthBook	Statsig
Origen	Proyecto de código abierto, lanzado por primera vez en 2021, con una empresa comercial detrás	Fundada en 2021 por ex liderazgo de ingeniería de Meta, construida sobre herramientas internas de experimentación de Meta
Modelo central	Open-core: núcleo self-hosted con licencia MIT, o Cloud gestionado	SaaS totalmente gestionado; también existe una opción de despliegue warehouse-native según su documentación
Comprador principal	Equipos de producto con fuerte componente de ingeniería, equipos de datos que quieren métricas warehouse-native	Equipos de producto, growth e ingeniería que quieren flags, experimentos y analítica en una sola cuenta
Modelo estadístico	Bayesiano por defecto, con frecuentista, test secuencial y CUPED disponibles (la disponibilidad varía entre self-hosted y plan Cloud, confirma el alcance actual)	Bayesiano por defecto, con CUPED y Test Secuencial integrados en el motor de experimentación central, según su documentación
Plan gratuito	Núcleo self-hosted: gratis, usuarios y experimentos ilimitados (el costo es tu infraestructura). Cloud Starter: gratis hasta 3 usuarios	Plan Developer: gratis, 2M de eventos medidos y 50K grabaciones de sesión por mes, asientos ilimitados
Integración con warehouse	Warehouse-native por diseño: consulta BigQuery, Snowflake, Databricks, Postgres y otros directamente, según la documentación de GrowthBook	Ofrece una opción warehouse-native según su propia documentación, junto a su modelo más común de eventos alojados
Product analytics incluido	Disponible, agregado encima del núcleo de experimentación	Nativo y central al posicionamiento del producto: flags, experimentos y analítica en un solo dashboard

El resto de esta guía desarrolla cada fila, empezando por lo que realmente separa a estos dos productos a nivel de arquitectura.

GrowthBook: Código Abierto y Warehouse-Native por Diseño

La propuesta central de GrowthBook es arquitectónica, no una cuestión de cantidad de funciones. Según la propia documentación de GrowthBook, la plataforma es warehouse-native: en vez de recolectar y almacenar tus datos de eventos en los propios servidores de GrowthBook, se conecta directamente a un data warehouse que ya operas (BigQuery, Snowflake, Databricks, Postgres, ClickHouse y varios otros aparecen listados en su documentación de conexión a warehouse) y corre sus consultas estadísticas contra esos datos en el mismo lugar. La edición self-hosted es open-core: la mayor parte del código tiene licencia MIT y es gratis correrla tú mismo, con un pequeño conjunto de directorios solo-enterprise bajo una licencia comercial separada, según la página pública de precios de GrowthBook.

Esa combinación atrae específicamente a equipos que ya tienen un warehouse de analítica maduro y no quieren que un tercer proveedor guarde una copia de los datos de eventos de sus usuarios. También significa que la precisión de GrowthBook es tan buena como las definiciones de métrica y los datos de eventos que ya están en ese warehouse: un equipo con tracking de warehouse desordenado o incompleto no va a obtener resultados de experimento limpios solo por apuntar GrowthBook hacia él. GrowthBook también entrega feature-flagging completo (no solo experimentación), así que un equipo puede usarlo puramente para rollouts progresivos y segmentación de flags incluso antes de correr un solo test estadístico.

Autohospedar no es gratis en costo, solo es gratis en cuota de licencia. Un equipo igual necesita desplegar la aplicación (Docker es el camino documentado), mantenerla parchada, y mantener la conexión al warehouse y la capa de métricas, lo que es trabajo de ingeniería continuo de verdad. GrowthBook Cloud existe específicamente para eliminar esa carga operacional manteniendo el mismo modelo de consulta warehouse-native, al costo de una cuota mensual por asiento una vez superado el plan Starter gratuito.

Statsig: De las Herramientas Internas de Meta a una Suite de Growth Unificada

Statsig fue fundada en 2021 por Vijaye Raji, quien pasó cerca de una década en Facebook y Meta construyendo infraestructura interna de producto y experimentación antes de fundar la empresa, según cobertura ampliamente reportada sobre los orígenes de Statsig. La propuesta, coherente con ese linaje, es que Statsig empaqueta el tipo de músculo de experimentación que una empresa como Meta construye internamente, feature flags, test A/B estadísticamente riguroso y product analytics, en un solo producto gestionado que un equipo más pequeño puede adoptar sin construir nada de eso puertas adentro.

A diferencia de una herramienta de testing pura, Statsig trata el product analytics (embudos, curvas de retención, exploración de eventos a nivel de usuario) como una parte de primera clase, incluida en la misma cuenta, en vez de una integración separada. Según la propia documentación de Statsig, su motor de experimentación usa estadística bayesiana por defecto e incluye reducción de varianza estilo CUPED y Test Secuencial como partes nativas del motor estadístico, no como complementos bloqueados, lo que es una fortaleza técnica relevante para un equipo que corre experimentos con volúmenes de tráfico al límite.

Self-Hosted vs. Gestionado: la Disyuntiva Central

Leído literalmente, “self-hosted versus gestionado” suena a una casilla que se marca, pero cambia quién es responsable de tres cosas distintas: la residencia de los datos, el uptime y el ritmo de las actualizaciones de funciones.

Autohospedar GrowthBook significa que tu equipo decide exactamente dónde viven los datos de eventos (casi con seguridad una ventaja de cumplimiento para industrias reguladas o equipos con requisitos estrictos de residencia de datos) y asume el costo operacional de correr la aplicación tú mismo: despliegue, parches, escalado y la conexión con tu capa de métricas. GrowthBook Cloud ofrece un camino intermedio, todavía warehouse-native en cómo consulta tus datos, pero es GrowthBook quien opera la capa de aplicación por ti.

Statsig, en su despliegue por defecto y más común, es totalmente gestionado: tu app envía eventos al SDK de Statsig, Statsig los almacena y procesa, y tu equipo nunca corre un servidor para eso. Según la propia documentación de Statsig, también existe una opción de despliegue warehouse-native para equipos que específicamente quieren mantener los datos en su propio warehouse, así que la línea entre self-hosted y gestionado entre estos dos proveedores es una distinción fuerte por defecto, no absoluta, y vale la pena confirmar directamente con Statsig el alcance actual de su opción warehouse-native si la residencia de datos es un requisito duro, antes de descartarlo solo por ese motivo.

Modelo Estadístico: Bayesiano en las Dos, Profundidad Distinta según el Plan

Las dos plataformas lideran con estadística bayesiana como modo de reporte por defecto, lo que por sí solo ya no es un diferencial, la mayoría de las herramientas de experimentación modernas ahora ofrecen resultados bayesianos junto a, o en vez de, los valores p frecuentistas clásicos. La comparación más útil es cuáles métodos avanzados de reducción de varianza y parada temprana están realmente disponibles, y en qué plan de precio.

Método	GrowthBook	Statsig
Inferencia bayesiana	Método de reporte por defecto, según la documentación del motor estadístico de GrowthBook	Método de reporte por defecto, según la documentación de Statsig
Opción frecuentista	Disponible como método alternativo	Disponible como método alternativo, según su documentación de resultados
Reducción de varianza CUPED	Documentado como parte del motor estadístico; destacado específicamente como función de Cloud Pro en la página de precios de GrowthBook, confirma la inclusión actual en self-hosted	Documentado como parte central del motor de experimentación, usando los siete días previos de comportamiento de cada usuario como covariable pre-experimento
Test secuencial	Documentado como parte del motor estadístico; también señalado como función de Cloud Pro en la página de precios de GrowthBook	Documentado como método central e integrado, aplicando una corrección a los intervalos de confianza para revisiones tempranas
Chequeos de SRM (sample ratio mismatch)	Documentado como parte del motor estadístico	Incluido en la interpretación de resultados según su documentación

Ninguna de las dos empresas publica una especificación estadística única y fija como lo haría un paper académico, y las dos iteran su motor estadístico con el tiempo, así que trata la tabla de arriba como una foto puntual para verificar al momento de registrarte, no como una garantía permanente. Para el mecanismo de fondo que el motor estadístico de cualquier plataforma de experimentación tiene que resolver bien, sin importar el proveedor, mira nuestra guía de test A/B bayesiano.

Plan Gratuito y Precios

Aquí es donde los dos productos divergen de forma más concreta, porque “gratis” significa algo distinto en cada caso.

El núcleo self-hosted de GrowthBook es gratis bajo una licencia open-core: usuarios, feature flags y experimentos ilimitados, con el costo siendo tu propia infraestructura y el tiempo de ingeniería para correrlo, según la página de precios de GrowthBook. GrowthBook Cloud además ofrece un plan Starter gratis hasta para tres usuarios, con un plan Pro con precio de 40 dólares por asiento al mes (hasta 50 usuarios) que desbloquea CUPED, test secuencial, sticky bucketing y un editor visual, más un plan Enterprise con SSO, SCIM, holdouts, métricas guardrail y registros de auditoría exportables, según la página de precios vigente de GrowthBook.

El plan Developer gratuito de Statsig es una asignación alojada y generosa, no una opción self-hosted: según la página de precios de Statsig, incluye 2 millones de eventos medidos por mes, asientos de funciones ilimitados, 50.000 grabaciones de sesión por mes y un año completo de retención de analítica, todo sin necesidad de self-hosting. Su plan Pro tiene un precio de 150 dólares al mes con 5 millones de eventos incluidos (eventos adicionales facturados a 0,05 dólares por cada 1.000), sigue con asientos ilimitados, 100.000 grabaciones de sesión por mes y retención de analítica ilimitada, y un plan Enterprise con precio según volumen y plazo de contrato, con SSO, control de acceso basado en roles y una opción de despliegue warehouse-native. El precio actual de Statsig se basa en el uso de eventos en vez de un tope por asiento o por usuario activo mensual, así que no cobra más a medida que un equipo suma personas.

La lectura práctica: un desarrollador solo o un equipo muy pequeño que quiere cero infraestructura que administrar probablemente encuentre que el plan gratuito de Statsig lo lleva más lejos con menos configuración. Un equipo que específicamente quiere evitar que un proveedor guarde una copia de los datos de eventos de sus usuarios, y tiene la capacidad de ingeniería para correr un despliegue Docker, obtiene eso gratis con el núcleo self-hosted de GrowthBook, de una forma que el modelo alojado por defecto de Statsig no ofrece en su plan gratuito.

Integración con Data Warehouse vs. Product Analytics Integrado

Los diferenciales principales de los dos productos son, en un sentido real, imágenes espejo el uno del otro.

El diferencial de GrowthBook es la profundidad de la integración con el warehouse: como consulta directamente tu instancia existente de BigQuery, Snowflake, Databricks o Postgres en vez de duplicar los datos en su propio almacén, un equipo de datos que ya invirtió en definiciones de métricas a nivel de warehouse puede apuntar GrowthBook a esa única fuente de verdad y obtener resultados de experimento demostrablemente consistentes con el resto del reporting de la empresa, ya que cada consulta que corre GrowthBook es SQL inspeccionable contra tablas del warehouse que el equipo de datos ya posee.

El diferencial de Statsig es la amplitud dentro de una sola cuenta alojada: feature flags, experimentación y product analytics (embudos, retención, exploración a nivel de usuario, grabación de sesión) viven en el mismo dashboard por defecto, así que un product manager o un growth engineer puede pasar de “los usuarios se caen en el paso tres” (un hallazgo de analítica) a “vamos a poner una corrección detrás de un flag y a testearla en A/B” (una acción de experimentación) sin cambiar de herramienta ni reinstrumentar eventos para una segunda plataforma.

Ninguno de los dos diferenciales es universalmente mejor. Una organización de ingeniería madura en datos, con una inversión ya hecha en warehouse, obtiene más valor del modelo de GrowthBook; un equipo de producto o growth que quiere una sola superficie integrada sin encargarse de un proyecto de integración con warehouse obtiene más valor del modelo de Statsig.

Esfuerzo de Configuración: Equipo Pequeño vs. Fuerte en Ingeniería

Un equipo de startup de dos personas que elige entre estos dos productos debería pesar el costo de configuración tanto como la profundidad de funciones. GrowthBook self-hosted asume que alguien del equipo está cómodo corriendo un despliegue Docker, conectando una fuente de datos y manteniendo esa infraestructura indefinidamente, trabajo real y continuo, no un proyecto de fin de semana. Tanto GrowthBook Cloud como Statsig eliminan esa carga, a cambio de una factura mensual una vez superados los límites del plan gratuito.

Para un equipo pequeño en particular, el plan Developer gratuito de Statsig (2 millones de eventos por mes, asientos ilimitados) es lo bastante generoso como para que la mayoría de los productos en etapa inicial no toquen su techo antes de tener la tracción que justifique un plan pago de todas formas. El plan Starter de GrowthBook Cloud está limitado a tres usuarios en vez de por volumen de tráfico, lo que sirve bien a un equipo núcleo pequeño, pero es un tipo de límite distinto que vale la pena revisar contra tu headcount real, no solo contra tu tráfico.

Errores Comunes de Evaluación

Error	Por Qué Sale Mal
Asumir que “self-hosted” significa costo cero	Autohospedar elimina las cuotas de licencia, no el costo de infraestructura ni de tiempo de ingeniería, y ese costo continuo debería presupuestarse explícitamente
Comparar los planes gratuitos solo por el nombre de la función	El plan gratuito de GrowthBook es self-hosted y no tiene medidor de uso; el plan gratuito de Statsig es alojado y se mide por eventos, no por asientos ni por volumen de tráfico. Limitan cosas distintas, así que compara contra tu uso esperado real
Tratar CUPED o el test secuencial como exclusivos de un proveedor	Las dos plataformas documentan estos métodos; la pregunta real es qué plan de qué proveedor los incluye realmente hoy
Ignorar la incertidumbre de la adquisición por OpenAI	La propiedad de Statsig sigue en transición al momento de escribir esto: los propios anuncios de OpenAI y de Statsig describen un trato firmado pero todavía no cerrado, pendiente de aprobación regulatoria; confirma los términos actuales, la hoja de ruta y los compromisos de soporte directamente con Statsig antes de un compromiso a largo plazo
Elegir basándose solo en el marketing de warehouse-native	Statsig también documenta una opción warehouse-native; verifica cuál alcance warehouse-native actual de cada proveedor realmente encaja con tu stack antes de tratarlo como exclusivo de GrowthBook

Automatiza Esto con Donnu

Si el problema real de corto plazo de tu equipo no es “necesitamos infraestructura enterprise de feature flags” ni “necesitamos una suite de product analytics integrada”, sino simplemente “queremos correr un test A/B honesto en nuestro sitio web sin elegir entre un proyecto de ingeniería self-hosted y una cuenta grande en una plataforma gestionada”, tanto GrowthBook como Statsig pueden sentirse como más configuración de la que el problema pide. Donnu está construido específicamente para ese caso más estrecho y más común del lado de páginas web de la experimentación: un snippet liviano del lado del cliente, estadística bayesiana calculada con honestidad, y sin infraestructura que desplegar ni mantener.

No es un sustituto de la profundidad de feature-flagging ni de la amplitud de product analytics de ninguna de las dos plataformas, y un equipo que construye releases controlados por flags en toda la superficie de un producto debería seguir evaluando GrowthBook y Statsig directamente. Pero si tu checklist está más cerca de “testear un cambio de página correctamente y confiar en el resultado sin levantar una integración de warehouse ni una cuenta SaaS nueva para flags”, puedes empezar una prueba gratis de 14 días y ver si el encaje se sostiene contra tu propio tráfico.

Lee también: AB Tasty vs Kameleoon: test y personalización comparados | VWO vs Optimizely comparados | Test A/B bayesiano explicado

Referencias

• GrowthBook. Precios: planes gratuitos y planes enterprise. growthbook.io/pricing.
• GrowthBook. Conexión con tu data warehouse. docs.growthbook.io/warehouses.
• Statsig. Precios: planes Developer, Pro y Enterprise. statsig.com/pricing.
• Statsig. Documentación de CUPED. docs.statsig.com/experiments/statistical-methods/methodologies/cuped.
• OpenAI. Vijaye Raji será CTO de Aplicaciones con la adquisición de Statsig. openai.com.
• Statsig. Statsig se une a OpenAI. statsig.com/blog/openai-acquisition.
• G2. Reseñas de usuarios y comparación de software de feature flags y experimentación. g2.com.