Cómo construir un mapa de Métricas accionables con DoubleLoop

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Imagina que en tu pizarra de Miró, Whimsical, Figma Jam, o la herramienta de canva que sea, pudieras ver como tus métricas se conectan, y empiezan a dar movimiento a los OKRs, que planificaste en el Q de este año.

Eso sería básicamente lo que es medir el impacto de tu estrategia, mirando como estas métricas accionables, al unirse unas con otras, generan estos mapas que dan sentido a los objetivos que te planteaste como negocio.

Eso es DoubleLoop, una herramienta creada por Daniel Schmidt, capaz de conectar la data de Jira, Bigquery, Google Analytics, entre otras, para que puedas visualizar en un único lugar “El Impacto de tu Estrategia”

O sea si Eric Ries, siii! el autor de Lean Startup, vio en esta herramienta un potencial tan grande, que llegó a transformarse en inversor de la misma, es porque estamos frente a una la nueva forma en que todo Product Manager debería presentar el Impacto del Negocio a los equipos.

Primero, como nace la idea de DoubleLoop

Para esto, es importante conocer primero a Dani.

Me confesó que no tenía la menor idea de qué hacer con su vida, de todas formas quiso aprender qué le deparaba el futuro, y comenzó una carrera de filosofía en UC Berkley.

En el camino descubrió otro major llamado Ciencias Cognitivas, que era un puente entre Neurociencia, Filosofía y Ciencias de la Computación.

Después de titularse comenzó a trabajar en CNET, una empresa que se hace cargo de los comentarios o en resumen, la reputación de tecnologías. Y su puesto estaba enfocado en comprender cómo la data de los diferentes productos, y esto lo hizo pensar de qué forma se podrían generar mejores filtros para encontrar las recomendaciones que la gente buscaba.

A raíz de esto, se empezó a dar cuenta que muchas de las herramientas utilizadas en la empresa, eran super malas, y así comenzó esta curiosidad e ideas de como mejorar y optimizar el producto en sí. 

Este interés fue el gatillante de lo que después se transformaría en su pasión como Product Management.

Comenzó a participar en varios roles de Product Manager, y con la intención de querer generar mayor impacto se enfocó en la búsqueda de Startups donde pudiera ejercer este rol de Product, que ya se había apoderado de él.

Así fue como participó en startups enfocadas en la sustentabilidad y en salud, y fue en esta última empresa donde se encontró con un punto de dolor clave, que generó lo que hoy se transformó en lo que es DoubleLoop.

De proyecto en los tiempos libre a una compañía con inversores

No se ustedes, pero cuando me enteré que esta empresa tenía de inversores a personas del mundo Startup y de Producto como John Cutler o Eric Ries, mi interés por conocer quienes estaban detrás de esta empresa, crecieron aún más.

“Recuerda que en GrowthHacking.cl hemos sido pioneros al momento de mostrarte cuales son las herramientas que debrías estar mirando y utilizando en tu estrategia de Growth. Si no me crees, revive acá la entrevista a David Darmanin, CEO y Founder de Hotjar.”

Volvamos con Dani y DoubleLoop.

Ok, entonces cómo llegó DoubleLloop, y por qué alguien como Eric o John se interesaron tanto en esta herramienta, como para convertirse en inversionistas.

No digamos que fue solo por el hecho de tener plata de sobra, acá es algo estratégico, y esto tiene diría que se dió con mucha fuerza en Eric, porque este dolor de no tener claridad cuál es el efecto que una característica de un producto puede generar en la performance de crecimiento del mismo, es mi hipótesis principal, porque Eric se suma.

Y del lado de John, que desde el mundo del Product Manager, y con una extensa campaña de comunidad generada a través de la herramienta Amplitude, mi hipótesis es que John se suma al ver que el framework de North Start Metric que desarrolló, cobra vida en DoubleLoop, además de entregarte esta capacidad de observar en primera línea la causalidad de tus acciones sobre el producto.

Dani nos confesó que en su mundo, no existía 1 solo contacto VC, menos de inversores ángeles, asique después de haber convencido a desarrolladores amigos y conocidos a unirse a DoubleLoop, en su etapa de proyecto de tiempos libres, y que hoy se está convirtiendo en la herramienta de visualización estratégica de producto, creo que la apuesta de estos primeros fundadores fue acertada.

Como se fue formando el Product Market Fit

Uno de los elementos claves que permitió a Dani comprender que estaban logrando Product Market Fit, fue el engagement que generaba en los roles de Data, Producto e Ingeniería la creación de espacios de visualización de datos.

El segundo es la estrategia de distribución que generan a través de marketplaces, o de integraciones de data como Bigquery, Snowflake, u otras como de productividad como Linear o Jira, claves para unificar la data de métricas accionables, con los hitos de entregas de Sprints de productos, y como estas generan valor al desarrollo del producto.

El tercero, es el crecimiento orgánico de nuevos usuarios de pago, generados principalmente por Dani, como la voz de la marca, a través de canales de tracción como Linkedin o X.

Para este análisis me voy a tomar de la fórmula 1 canal, 1 segmento, 1 producto, para explicar, por qué la visión de Dani no es errónea, al momento de declarar que su Product Market Fit se está solidificando cada vez más.

Después me voy a dedicar a describir el modelo de 1:CSP Product Market Fit, donde lo que buscamos es validar la escalabilidad de la fórmula.

Esta fórmula simula mucho al modelo STP: Segmentation, Targeting, y Positioning usado para el desarrollo de estrategias marketing.

1 Canal:

Al desarrollar nuestra estrategia Go to Market, en la etapa de Encaje Producto Mercado, lo que primero buscamos son los canales de tracción más sustentables y que generen el mayor impacto al negocio.

En este caso DoubleLoop, encontró a través de los canales orgánicos de redes como X y Linkedin, la distribución para educar el uso de su solución.

1 Segmento:

Cuando Dani nos comenta que si bien existen estos 3 perfiles, de ingeniería, data y producto, entendemos que el segmento o Ideal Customer Profile (ICP) más acorde a su negocio, sigue siendo quién toma la decisión, que en este caso es el Product Manager, es cuando nos cuenta que la integración con Jira generó uno de los casos más importantes de engagement.

1 Producto:

Y qué más importante, es contar con este mapa visual que vuelve accionable realmente las métricas, es haber encontrado el mejor aliado para este segmento, que debe tomar decisiones sobre cuál es la siguiente prioridad de desarrollo, que ayude a generar impacto al negocio.

Si consideramos la fórmula, 1 canal, 1 segmento, 1 producto, y vemos que se genera la tracción necesaria para generar sustentabilidad y crecimiento al negocio, es cuando realmente podemos definir que tenemos Product Market Fit, y empezamos a solidificar esta posición en el mercado, previo a buscar el escalamiento.

Cuál es la métrica norte o North Star Metric de DoubleLoop

En este caso Dani partió con una definición bien cerrada, en aquellos usuarios que crean mapas, y conectan su data warehouse.

Pero esta definición la cambiaron, porque vieron que entre el 25% al 30% de los usuarios que crean un mapa, suben a veces archivos de cvs, lo que les da la oportunidad de entender el valor de la plataforma, por lo que cambiaron esta métrica, algo más amplio: total de empresas que crean mapas y conectan data, sin importar el tipo de data.

Si lo miramos desde un aspecto práctico, es un resultado súper complicado de lograr.

Acá es cuando sale el Customer Map Journey.

Cuando hablamos en la definición inicial de DoubleLoop, se acuerdan que lo que definimos, es que buscamos entender el impacto de nuestra estrategia haciendo accionables nuestras métricas.

Bueno, bajo este concepto, esta definición la podemos desglosar en:

Empresas que crean mapas:

Desde este punto de vista, lo que esperamos de la empresa, es que tenga clara su definición de objetivos, métricas, acciones, ideas o experimentos.

Siendo este el pie inicial, para que podamos validar que existe una definición estratégica, un foco en métricas, o por lo menos un análisis de métricas de interés, o un interés de análisis de las acciones de desarrollo de producto.

O sea buscar una empresa que no viva en un mundo hipotético, llevado al instinto, o como se me escapó en un minuto en alguna de las charlas que suelo tener públicamente de Growth: Basar nuestras decisiones más en data, y menos en guata (es la forma coloquial de decir panza en Chile).

Y que Conectan Data

Esta definición es más clave aún, si no medimos los pasos que hacemos, jamás vamos a entender si estamos caminando a la velocidad requerida, para llegar a tiempo a destino.

Perdón la metáfora, pero contar con arquitecturas de datos, planes de métricas, entender los eventos, propiedades de eventos, conocer valores como strings, booleanos, etc. Es que estamos sumando al mundo de nuestro producto data, estadística, y finalmente significancia.

Después que exista correlación, o causalidad entre los datos, lo veremos más adelante, sin decir que es una de las cosas que trae DoubleLoop entre sus características de análisis.

Entonces volviendo a conectar la frase, tenemos empresas que crean mapas y conectan data. O dicho en otras palabras, empresas con planificación estratégica que necesitan medir su impacto.

Finalmente, herramientas que recomiendas

Nos encontramos con 3 herramientas super interesantes a explorar, que hoy no vamos a profundizar, pero puedes ir a revisarlas cuando quieras.

DBT, para los equipos que estén buscando una forma de entregar data a diferentes fuentes.

HEX, a nivel de presentación o de poder entender como la data se puede entrelazar entre si.

Kameleoon, Encontrar la causalidad del producto que generan una compra o no, a través de AB o split test.

Conclusiones

Encontrar un punto de dolor personal, fue la base para la creación de esta solución que hoy busca hacer accionable las métricas.

Tener claro quiénes son los actores inmersos en la toma de decisiones y uso de tu producto, es clave al momento de elegir después el canal que más se ajuste a este segmento.

La construcción de una marca personal, como palanca de credibilidad, junto con el respaldo de sus inversionistas, han sido elementos esenciales para darle una figura, fuerza y voz a la marca.

Entender que la mezcla de estos 3 elementos (1 canal, 1 segmento, 1 producto), son los que permiten focalizar los esfuerzos para encontrar tu Product Market Fit.

Tener clara la definición de la North Star Metric (y flexibilizar también su definición al inicio), es un elemento interesante a abordar siempre en las empresas, más desde un punto de vista estratégico y de impacto para y por la compañía. Ya que esta definición tiene que ser capaz de involucrar y fomentar una cultura de “todos remamos hacia ese lado”.

Si bien ya se ha transformado en un elemento básico, las integraciones con otras herramientas permite generar un producto más comunicado con el exterior, y al mismo tiempo te hace partícipe para apalancarse de las comunidades o marketplace que estas han creado.

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Guía práctica para comenzar a experimentar en tu empresa

Esta es literalmente una guía para comenzar a experimentar en tu empresa con pruebas AB testing y aún más.

Una pieza genial de nuestro invitado Ezequiel Boehler, Data Scientist en Falabella. Desde hace 8 años trabaja en Digital Analytics, realizando trabajos en diseño y recolección de datos, hasta analítica avanzada con modelos de Machine Learning.

Su sitio web, “Blog de LazioB” cuenta sobre las buenas prácticas de experimentación (a/b tests) en marketing y productos digitales.


Hace poco me preguntaron si es que emprendedores o empresas chicas podían experimentar. Si es que era posible dado los tiempos y recursos que se necesitan para realizar un experimento correctamente. 

La respuesta corta es: “por supuesto que pueden experimentar”.

Mi intención con este artículo es explicar la utilidad de experimentar, y porque es muy beneficioso comenzar a hacerlo lo antes posible en la empresa o emprendimiento, y dar algunos puntos sobre qué necesitan para poder hacerlo bien. 

Algunos preconceptos

Es importante entender por qué se cree que la experimentación a veces es irrealizable para determinadas empresas.

1. El tiempo: El diseño de experimentos que la mayoría de la gente conoce, suele requerir muchas observaciones para obtener resultados, y los sitios web / apps / productos digitales de pequeñas empresas necesitan muchísimos días para obtener las observaciones necesarias. Por ejemplo, el test de hipótesis nula más frecuente, para detectar un cambio en la Tasa de Conversión del 10%, requiere 62468 observaciones totales. En el mejor de los casos esas observaciones podrían ser visitantes al sitio, pero si se está experimentando en una página o sección particular, se necesitan 62468 visitantes a esa parte específica, lo que quizá lo hace más difícil (Los invito a que se fijen cuánto tráfico recibe su sitio actualmente para ver en cuantos días obtendrían 62468 visitantes)

2. Los datos: Tener una buena recolección de datos es condición excluyente para realizar experimentación. Pero hoy en día una buena recolección es importante para muchísimas otras otras cosas, desde reportería hasta control de calidad y experiencia de usuario, etc, por lo tanto cualquier empresa que toma en serio su producto debe invertir en la mejor recolección de datos posible respecto a sus necesidades, sea experimentación una de ellas o no.

3. Las herramientas y el conocimiento: Es sabido que en empresas pequeñas, cada empleado suele ocupar más de un “sombrero” y trabajar sobre varios temas a la vez, dado que es crucial optimizar los recursos para la supervivencia y crecimiento de la misma. La buena noticia es que muchas herramientas que nos permiten experimentar son gratuitas. De hecho si utilizan Google Analytics para su recolección de datos, pueden usar Google Optimize, o usar GTM para dividir el tráfico ustedes mismos.

Respecto al conocimiento, no hace falta ser un experto en estadística para experimentar (creo que yo mismo soy la prueba de eso) pero sí un conocimiento mínimo necesario para comenzar y hacerlo bien, que es lo que intento brindar en mi blog. 

Dado que la necesidad de una buena recolección de datos y sus ventajas requerirían todo otro artículo para explicar porqué son importantes, me voy a enfocar en el tiempo y las herramientas y conocimientos para el resto del artículo. Pero primero es más importante contestar la siguiente pregunta:

¿Por qué experimentar?

Esta pregunta tiene muchas respuestas en mi opinión incorrectas, que las pueden encontrar al comienzo de este artículo.

¿Entonces, cuál es la respuesta correcta? La experimentación a través de la estadística nace de la necesidad de descubrir verdades sobre el universo que nos rodea, y la filosofía de la ciencia, o epistemología tienen muchísima influencia en ella.  

Partiendo de ahí fueron surgiendo muchísimos métodos estadísticos que se adecuan a distintas áreas del conocimiento, desde agronomía, hasta medicina, economía y más.

Lo que todas las áreas tienen en común es que de alguna forma u otra buscan poder tomar decisiones en incertidumbre. Y por lo tanto, el mundo de los negocios también es apto para experimentar, dado que es víctima del mismo problema. 

Gerentes, líderes de equipos, emprendedores, todos en algún momento u otro deben tomar decisiones en incertidumbre. Esas decisiones pueden estar ligadas a qué cosa hacer para mejorar nuestra conversión, nuestros ingresos, nuestra experiencia de usuario. 

En empresas pequeñas y medianas el caso suele ser querer generar crecimiento. Si supiéramos a ciencia cierta qué cambios debemos hacer para crecer nuestro negocio no necesitamos experimentar. Pero como no lo sabemos, queremos poder tomar una decisión en la cual confiemos, y acá es donde la experimentación nos puede ayudar. 

Otros efectos que tiene experimentar, y que se aprovechan mucho más cuando uno comienza a experimentar temprano en la vida de la empresa, es que nos va condicionando a una determinada forma de pensar y actuar. Esta forma de pensar está basada en 2 elementos:

1. Humildad: tener la humildad de poder decir “no lo se”, aceptar que uno no tiene siempre la respuesta al problema, pero que está dispuesto a encontrarla. A utilizar los recursos a su disposición para encontrar una respuesta informada, en la que se tenga confianza y actuar basado en eso, y no en algún factor inconsciente, sea emocional, egocéntrico, o de influencias externas impropias al problema.

2. Cuestionar: Es muy común en las empresas que se realicen acciones sin que nadie sepa muy bien porque es lo que se hace. La experimentación nos brinda las herramientas para cuestionar el status quo frente a otras alternativas y de esa forma generar un cambio informado.

La razón por la que creo que es mejor experimentar cuanto antes, es porque una vez que la empresa es muy grande es más común encontrar empleados en cargos altos que, ya sea por experiencia o personalidad, carecen de la humildad necesaria para decir que no saben la respuesta a algo. Y también, cuando la empresa es grande, algunos procesos o actividades de la misma pasan a ser tan complejos y burocráticos que nadie quiere tomarse la molestia de cuestionar si deberían seguir haciéndose o si se pueden hacer mejor. 

En cambio si uno experimenta desde temprano, se va generando una cultura de experimentación entre los participantes y sus procesos que debiera mitigar esos dos tipos de problemas.

¿Por dónde comenzamos?

Si lo que buscamos es poder tomar una decisión en incertidumbre, entonces debemos comenzar por la decisión! Mi consejo sobre cómo experimentar de forma tal de obtener la mayor coherencia con el negocio es la siguiente:

1. Identificar el problema o pregunta: ¿Qué experiencia genera más leads?, ¿Cuánto afecta el precio del envío en la tasa de conversión?, etc.

2. Establecer cuál sería la decisión que tomarían si no pudieran experimentar. (Dejar la experiencia tal cual está, no modificar el precio de envío)

3. Pensar que información/evidencia necesitan ver para tomar otra decisión distinta a la del punto 2 (Información que disminuya su incertidumbre, puede tener en cuenta riesgos, costos, beneficios)

4. Diseñar y realizar el experimento

5. Si el resultado se alinea con la evidencia que pidieron en el punto 3, entonces cambiar la decisión, y sino, quedarse con la del punto 2

Este pequeño framework de trabajo, así simple como lo ven, nos permite identificar elementos clave de cualquier diseño experimental que realicemos, independiente de la metodología estadística que usemos. 

El punto 1 nos permite entender que estamos intentando resolver, el 2 es lo que sería nuestra hipótesis nula, el 3 nos permite identificar hipótesis alternativas y efectos mínimos que nos gustaría detectar para tener confianza en nuestra decisión. Y el 5 nos permite mantener nuestro accionar basado en resultados de forma binaria. Si se obtuvieron los resultados realizamos A, si no se obtuvieron realizamos B.

Esta forma de abordar la experimentación no requiere de mucho trabajo, pero creo que para aprovecharse al máximo requiere de un equipo comprendido con al menos estos 3 puestos:

1. Quien toma la decisión: Siempre debe haber alguien responsable de las decisiones del equipo. Sea un Product Owner, jefe de equipo, esta es la persona a cargo del punto 2, 3 y 5. Es quien debe pensar las acciones, sus riesgos y beneficios.

2. El analista: Un buen analista es un recurso excelente en cualquier empresa. Te permite identificar problemas y oportunidades a través de los datos. Suele ser el responsable del punto 1 de framework. Es quien revisando los datos de la experiencia del cliente en el producto, puede rápidamente decir donde hay mayores fricciones u oportunidades de mejoras. Quizá no sepa porque suceden o como arreglarlas, pero con un buen conocimiento del producto, va poder identificar estos puntos muy rápidamente y alimentar el framework de experimentación

3. Un experimentador: Es el responsable del punto 4. No tiene porque ser un estadista experto. Alcanza con quien sea el que sepa como funciona la herramienta que utilizan para experimentar, y que pueda diseñar un experimento capaz de adecuarse a los puntos 1, 2 y 3. Debe entender las limitaciones de la herramienta que sea que se utiliza, para poder decir cuando es adecuada o no para el experimento de forma de no perder el tiempo en problemas que no van a poder ser respondidos con la misma. Cuanto más sepa el experimentador y más herramientas disponga, mayor va a ser la cantidad de problemas que puedan resolver con experimentación. 

Este equipo es solo mi recomendación personal para empresas pequeñas. La realidad es que distintos problemas y contextos van a requerir distintos equipos. Pero al menos para una  gran cantidad de casos, creo que con esos 3 roles cubiertos se pueden abordar la mayoría de las experimentaciones de empresas pequeñas y medianas. 

¿Qué metodología usamos?

Cuando llega el momento de experimentar (punto 4 del framework), hay muchísimas alternativas. De todas ellas, hay 2 que son las más probable de conocer hoy en día. 

La primera es la que muchos habrán visto en clases de estadística, que denominaremos **el método frecuentista**. Dicho de manera simple este método **consiste en calcular la probabilidad de haber observado un efecto del tamaño que se observó, asumiendo que la hipótesis nula es verdad** (la hipótesis nula es semejante a lo que nosotros creemos por defecto, proviene del punto 2 de nuestro framework, es aquello que nosotros queremos dejar de creer dada determinada evidencia para poder tomar otra acción). Si la probabilidad de haber observado ese efecto es menor a una probabilidad determinada que nosotros vamos a definir de antemano, entonces decidimos creer que hay evidencia para rechazar esa hipótesis nula y tomar la acción alternativa.

Si recuerdan el caso que puse al principio, que requiere 62468 visitantes, esa cantidad de visitantes la calcule utilizando un test de potencia, que es una herramienta del método frecuentista para diseñar nuestro experimento. 

A grandes rasgos esta metodología se enfoca en determinar la probabilidad de observar efectos de determinado tamaño o mayores (o menores), si se volviera a repetir la recolección de datos una y otra vez. Por eso es que se denomina frecuentista. Le interesa determinar la probabilidad de la frecuencia de observar ese tamaño de efecto. 

Con eso en mente, creo que es fácil entender por qué es la metodología base de experimentos en medicina por ejemplo. (Digo base ya que hay muchas modificaciones posibles dentro de lo que engloba la estadística frecuentista).  Es imprescindible poder controlar por el riesgo de que los efectos que hayamos visto no sean causados por azar en el largo plazo, dado que si es así, podríamos estar medicando erróneamente a pacientes sin saberlo.

Una de las contras que se mencionan a la hora de usar este tipo de metodología frecuentista en experimentación online, web, de negocios, etc, es que para detectar efectos pequeños con confianza, requiere de muchas observaciones. Si en el ejemplo de los 62468 visitantes, yo cambiara el tamaño del efecto deseado de un 10% a un 5%, necesitaríamos 244246! ¡Casi 4 veces más solo por cambiar el efecto a la mitad! Ahora, no creo que eso sea motivo por el cual no utilizar esta metodología. 

Si en verdad el cambio que se quiere hacer puede tener algún tipo de riesgo para el negocio en el largo plazo, este método ayuda a controlar por ese tipo de riesgos, y por lo tanto es útil. ¿Qué podemos hacer entonces para utilizarlo sin tener que necesitar tanto tiempo para experimentar? Varias cosas:

1. Realizar cambios más radicales que creamos que pueden generar efectos más grandes. Si nuestra idea era cambiar el copy de nuestra landing page por algo apenas distinto por un efecto de 5% pero que tardaría mucho, cambiemoslo por algo más impactante que podría generar un efecto de 10% que como vimos tardaría 4 veces menos.

2. Testear muchas cosas a la vez. Una ventaja de la empresa chica por lo general es que su infraestructura no es tan rígida, y por lo tanto hacer cambios simultáneos suele ser más fácil. Si partimos de la idea de que cambiar la imágen de cabecera de nuestra página principal generaría un aumento de CTR del 5% y para eso necesitamos 1 mes de experimentación, que nos parece mucho tiempo, entonces podemos decidir cambiar no solo la imágen de cabecera, sino el menu y 3 elementos más, y ver si eso genera un efecto del 15%, acortando nuestro tiempo necesario. No podríamos identificar qué elemento fue el que más impacto tuvo, pero en caso de haber un impacto lo estaríamos logrando más rápidamente y en mayor magnitud.

3. Buscar mejorar métricas más cercanas o directas. Muchas veces intentamos ver si generamos un efecto en la tasa de conversión, pero lo que cambiamos fue algo muy distante a ese resultado, como por ejemplo un elemento de la home page. Si desde la home page a la conversión el visitante requiere muchísimas interacciones, son pocos los que efectivamente convertirán, y eso hace que el efecto que podamos lograr va a ser pequeño y difícil de detectar. Si en cambio medimos el CTR de Home page a Página de Producto, o a alguna otra  interacción importante pero más cercana, será más fácil generar un efecto mayor y por lo tanto disminuir el tiempo necesario.

4. Testear varias secciones a la vez. Similar al punto 2. Quizás experimentar un solo cambio en la landing page nos lleva mucho tiempo, pero si le sumamos un cambio en la página X más otro en la página Y más otro en el proceso de registración, y evaluamos como métrica el impacto total en el sitio, nos llevaría menos tiempo.

Estas son solo algunas ideas para que empresas chicas, con poco tráfico, puedan experimentar con la metodología frecuentista, que suele ser la más conocida. 

Otras posibilidades provienen de ajustar los parámetros del diseño experimental, como el riesgo de error tipo 1 y error tipo 2, para que se adecuen más a los riesgos y beneficios de cada experimento. Explicar eso en profundidad llevaría otro artículo, pero quienes estén interesados en más detalles pueden leer acá.

La otra metodología que está cada vez más de moda en los programas de experimentación online es la Bayesiana. 

Google Optimize por ejemplo utiliza esta metodología. La misma consiste en evaluar la probabilidad de que una variante sea mejor que la otra, dada la data observada durante el experimento. Si se fijan, la metodología frecuentista no asignaba probabilidad sobre las variantes o sobre las hipótesis, sino que le asignaba la probabilidad a observar un efecto de al menos ese tamaño si se repitiera la recolección. En la metodología Bayesiana en cambio, no buscamos controlar por ese tipo de riesgos a largo plazo, sino que nos ocupamos por realizar la mejor inferencia posible dada sólo la data observada. 

¿Cómo funciona? Explicado simplificadamente, lo que se hace es asignar una distribución previa de lo que creemos sobre nuestra métrica (CTR, Tasa de Conversión, etc), recolectar los datos de la variante y del control, y actualizar esa creencia previa con nuestros datos nuevos. Ahora entonces, tendríamos dos distribuciones nuevas, nuestra creencia modificada por los datos de control, y nuestra creencia modificada por los datos de la variante. Y procedemos  a obtener miles o millones de datos aleatorios de cada una de esas distribuciones, y calcular el porcentaje de veces que la variante fue mejor que el control. Si esa probabilidad es mayor a un determinado número con el que nos sintamos seguros, ejemplo 95% de probabilidad de que la variante sea mejor que el control, entonces tomamos determinada decisión. 

Una de las ventajas que se mencionan de esta metodología, es que a simple vista no requiere un tamaño muestra fijo como lo hace la frecuentista (recuerden los 62468 visitantes). 

Uno puede correr el experimento durante 1 semana o durante 1 mes, y la inferencia que haga sobre los resultados va a seguir siendo válida respecto a los datos recolectados. Por lo tanto, es una metodología muy atractiva para quienes tienen que tomar decisiones en poco tiempo. Sin embargo, utilizar esta metodología bien requiere poder definir la creencia previa sobre el comportamiento de nuestra métrica de forma correcta, o asumir que no sabemos nada de su comportamiento (Bayes No informativo), que tiene sus otras consecuencias. Y al no tener un tamaño muestral definido como el frecuentista, requiere pensar otras reglas sobre cuándo se va a frenar el experimento para no sesgar sus resultados. 

Mi opinión personal es que ambas metodologías tienen sus pros y sus contras, y que lo enriquecedor es poder utilizar la más adecuada al contexto en el que se está trabajando. Hay momentos y decisiones que requerirán metodologías frecuentistas y otros que requerirán metodologías Bayesianas. Saber cuando utilizar cada una es responsabilidad del “experimentador” en nuestro equipo que vimos antes. Pero como mencione en su momento, al principio, en especial cuando recién se comienza a experimentar alcanza primero con entender qué metodología ocupa la herramienta que hayan decidido utilizar, y saber sus ventajas y desventajas. 

Conclusión

A lo largo de este artículo vimos algunos motivos de por qué experimentar y sus ventajas, mencionamos un pequeño framework de trabajo para alinear la experimentación con el negocio, fijamos un equipo reducido de personas para poder llevar a cabo la experimentación, y describimos un poco dos metodologías frecuentes sobre cómo experimentar. 

Espero que con todo esto puedan mirar hacia adentro de sus empresas y comenzar a evaluar la idea de armar un equipo de experimentación. En verdad no saben lo necesario que creo que es para el éxito de las empresas modernas, dada la velocidad de la industria de los datos. 

Y el tamaño de la empresa no es ni nunca debería ser un factor limitante para lograrlo. Mi objetivo es que eventualmente puedan lograr ser una empresa verdaderamente data-driven, y eso no se obtiene solo recolectando datos, sino dándoles un buen uso, y la experimentación aplicada a la toma de decisiones es uno de ellos. 

7 puntos esenciales de la metodología Growth

La metodología Growth gana cada día más adeptos, principalmente, porque su característica esencial es magnificar la velocidad de crecimiento de nuestra empresa a través de una cultura de experimentación “Hight Tempo Test (HTT)”.

El HTT es algo así como colocar un acelerador a todos los experimentos que deberías estar llevando a cabo en la metodología growth para empezar a ver cómo la aguja de crecimiento se mueve.

Este gráfico representa el resultado de implementar una cultura de experimentación High Tempo Test

Para profundizar en detalle sobre la metodología growth conversamos con Pedro Clivati, Head of Growth de la comunidad de growth hackers más grande a nivel global: growthhackers.com.

De esta conversación, destacamos 7 puntos esenciales que tu startup o empresa debería entender en el momento que desarrolle e implemente una estrategia de Growth.

Pero antes, un poco de historia de Pedro.

Antes de convertiste en Head of Growth de growthhackers.com, Pedro, junto con su co-founder desarrollaron Contentools, una plataforma que se encarga de unificar toda la planificación y ejecución de tu estrategia de contenidos.

Una herramienta de marketing que va muy de la mano con la comunidad de growthhackers.com.

En este proceso, y siendo acelerados en 500 startups, Pedro conoce a Sean Ellis, si el mismo que acuña el término Growth Hacking, gracias a que Sean era uno de los mentores del programa.

Sean, al ver el potencial de la herramienta de gestión de contenido, y tener de socios a Pedro y su cofundador, los invitó a unir ambas plataformas.

De esta unión surge Growthhackers Workflow

¿Porqué? porque growthhackers.com es bien conocida como la comunidad online de profesionales más grande de growth. Donde hay casi medio millón de usuarios que comparten contenido, hacen preguntas del tipo AMA, suben videos, mandan respuestas, etc.

Las dos etiquetas más populares son: growth hacking y marketing de contenido, y más de 34 mil contenidos de los que se han compartido llevan la etiqueta “marketing de contenido”. 

Con todos estos datos, y conociendo que la mayoría de las plataformas de marketing de contenido disponibles en la actualidad, cobran una cantidad cercana a los 5 mil USD por mes, un precio al que pueden acceder principalmente compañías de Fortune 1000.

Vimos que era una oportunidad para ofrecer algo para pymes y empresas en crecimiento, y además que sumará valor a la comunidad.

Una vez que se fusionan ambas empresas, Pedro pasa al departamento de Growth de growth hackers.

Los 7 puntos esenciales

Conociendo un poco la historia de Pedro, y en base a la conversación que tuvimos con él, pasamos a presentar los 7 puntos esenciales que debes considerar al momento de implementar una estrategia de growth en tu empresa.

1. La metodología Growth es de experimentación constante.

2. Si estás en la etapa de encaje producto mercado, implementa la mentalidad growth, antes que estrategia.

3. Enfoca tus esfuerzos en resolver el problema en el Viaje del cliente.

4. Plantea las hipótesis de tus experimentos basándote en datos internos o externos.

5. El compromiso de crecer comienza desde los niveles más altos.

6. Los equipos de growth más exitosos son los que más fallan.

7. La salsa secreta en growth es saber elegir bien tus objetivos.

1. La metodología Growth es de experimentación constante.

Growth Hacking es la metodología de la experimentación constante.

Todo comienza con la recolección de todas las ideas de crecimiento que surgen internamente en la compañía, ya sea a través de tus colaboradores, de los diferentes departamentos, o lo que encuentres en la Web. Incluso puedes obtener ideas al realizar un benchmark de tu misma industria.

Después de juntar todas las ideas, estas son evaluadas en una pequeña escala, y se van ejecutando a la velocidad más rápida que se pueda, a esto lo denominan el “Hight Tempo Test”.

Después de haberse ejecutado muchas de ellas. Estas hipótesis pasan por un proceso de validación, y otras simplemente quedan fuera.  Las que son validadas o ganadoras, pasan después a ser escaladas.

Metodología growth descrita con High Tempo Test

Todo este proceso corresponde a la metodología growth hacking.

2. Si estás en la etapa de encaje producto mercado, implementa una mentalidad de growth, no la estrategia.

Si aún no haz logrado hacer encajar el producto en el mercado, puedes crecer, sin duda, pero se recomienda establecer una base sólida antes de acelerar tu proceso de crecimiento.

Aún así, se recomienda comenzar con una mentalidad de crecimiento, experimentar y analizar, hacer cosas que no sean escalables y conocer quienes son los clientes que más te van a ayuda a encontrar el patrón de crecimiento que necesitas. 

Para cuando tu producto esté listo y encaje con el mercado que buscaba esta solución, es cuando se recomienda aplicar con solidez tu estrategia de crecimiento.

 ¿Cuál es la diferencia entre uno y otro?

La mentalidad growth aplica los mismos principios que la metodología growth, pero no llega a escalar estos experimentos, es más desde una perspectiva de primeros aprendizajes. Por lo que la forma de llevarlo cabo es: “hagamos un experimento, recopilemos datos y validemos la hipótesis”. Eso es una mentalidad de crecimiento. 

3. Enfoca tus esfuerzos en resolver el problema en el Journey del cliente.

Tu estrategia de crecimiento ¿está alineada con las ideas que estás planificando ejecutar? 

Si tu respuesta es sí. Entonces puedes responder, ¿cuál es tu Métrica Norte? (en inglés la encuentras como la North Start Metric) ¿Cuáles son tus objetivos? ¿Cuál es la tasa de conversión de trimestre? 

Esto te permite mapear la tasa de conversión de todo el embudo y el diseño del embudo.

Porque al observar cada etapa, y las tasas de conversión de cada paso, estoy seguro de que encontrarás una oportunidad de crecimiento. 

¿Por qué?, porque vas a tener métricas comparativas con el promedio del mercado, u otros cohortes, y verás que tu tasa de conversión en algún momento comienza a aumentar. Ese es el impacto que tendrás si visualizas el paso a paso de la experiencia de tus clientes con tu producto o servicio. 

Al crear una estructura de crecimiento y mapear con métricas todo el recorrido del cliente y la tasa de conversión en cada acción, tendrás una visión clara del problema y sabrás dónde debes centrar tus esfuerzos. 

Cuando sepas dónde enfocarte, en este momento comenzarás a experimentar. 

Resuelve ese único problema, que no te deja pasar libremente a través del embudo de conversión.

Pedro Clivati, entrevista en growthhacking.cl

No comiences a correr rápido en todas direcciones, porque incluso si tienes resultados positivos experimentando, vas a mantener el mismo porcentaje de conversión en el lugar donde se encuentra ese problema.

El punto es, poder abordar el problema correcto. 

Y una de las principales cualidades de un equipo de crecimiento o Growth, es encontrar el problema.

Entonces, si defines el problema correcto, vas a poder definir las métricas correctas para superarlo.

4. Plantea las hipótesis de tus experimentos basándote en datos internos o externos.

Lo primero es tener una estructura de datos, sin esta se hace muy difícil decidir qué hacer y más difícil aún va a ser crecer. 

Ahora, ¿por qué te deberían importar los datos en tu embudo? Por que estos te ayudan a resolver preguntas como:

¿Cuántas personas visitan tu sitio web y se convierten en un lead calificado? ¿Cuántos de ellos terminan en ventas? ¿Cuántos de ellos se convierten en clientes y una vez que son clientes por cuánto tiempo se quedan?

¿Usan tu producto? ¿Promueven tu producto?

Para comenzar, puedes probar con la versión gratuita de Google Analytics, Mixpanel o Amplitude. 

Y si comienzas a tener más información, configurando cada vez más eventos en estas herramientas, podrás justificar una inversión en estas, porque la cantidad de eventos que están ocurriendo son esfuerzo del crecimiento y análisis que realizaste. 

Entonces, básicamente, lo primero sería obtener nuestros datos y segundo y más importante, es que estos sean correctos, porque esto te dará más certeza y claridad del viaje de tus clientes.

Si tus datos no te dan confianza, podrías elegir objetivos equivocados. 

Y cuando comiences a experimentar, y obtengas algunos buenos resultados, podrías no estar resolviendo lo esencial, romper ese cuello de botella que no te deja crecer. 

Esta es la importancia de la veracidad de tus datos.

5. El compromiso de crecer comienza desde los niveles más altos.

Contar con un buen jefe de proyectos en un equipo de crecimiento, es esencial por el compromiso sobre los recursos que se van a utilizar, lo esperado es que tenga un buen nivel de organización y la capacidad de exponer sus pensamientos e ideas de una manera clara. 

Por que a la larga ayudará a que más personas participen con la metodología growth y te permitirá realizar más experimentos.

Pero también es primordial el apoyo del nivel más alto, hablo de los directores o fundadores, o como sea la jerarquía en tu empresa. 

Sin este apoyo, se hace más difícil lograr los objetivos que buscas en tu estrategia de crecimiento. 

La mejor manera de involucrar a estos ejecutivos, es en primer lugar incorporar una mentalidad de crecimiento y hacer que el equipo de crecimiento trabaje separado de los otros equipos.

La razón principal de decidir gestionar los experimentos de crecimiento separados de otros departamentos, es porque la tasa de fracaso del equipo de crecimiento es mucho más alta que la de cualquier otro departamento de tu empresa. 

Y tiene que ser así porque, después de todo, estás ejecutando cosas que nunca antes se habían hecho. Por ende no estás seguro de que todo lo que hagas vaya a funcionar.

El equipo de growth es el que asume más riesgos dentro de cualquier otra empresa

Entonces, al separarlos, no afectas a los otros departamentos.

Ahora, si tienen una tasa de fracaso en tus experimentos de un 70%, está bien, siempre y cuando el 30% restante pague todo lo demás, para lograr el objetivo final. 

Por esta razón es recomendable administrar el equipo de crecimiento en forma separada. 

Por más que exista una tasa de fracaso alta, cada vez que decidas hacer algo para mejorar tus objetivos y buscar el crecimiento, las aprobaciones finales de tus experimentos deben pasar por el CEO y niveles ejecutivos. 

Que si bien necesitas flexibilidad para decidir qué tipo de experimentos hacer, la responsabilidad de lograr los objetivos dependen completamente del equipo de crecimiento, y es por esto que el apoyo de los niveles más altos, es respaldar el hecho que para crecer, se debe experimentar, y esto implica estar dispuestos a fallar.

6. Los equipos de growth más exitosos son los que más fallan.

En un informe realizado por la comunidad de growthhackers.com, en el se entrevistaron a más de 2.000 equipos de crecimiento en todo el mundo. 

Una de las conclusiones que se obtuvieron, es que los equipos de Growth más exitosos fueron las que más fallaron.

Esto se fundamenta principalmente, porque lograron reconocer el problema principal que debían atacar, y para resolverlo estaban experimentando y aprendiendo mucho.

Y esto es porque existe una fuerte correlación entre la cantidad de experimentos que estos equipos están ejecutando y el resultado que está obteniendo.

A mayor cantidad de experimentos, mayor probabilidad de descubrir el por qué se falla, y al entender esto, comienzas a crear más experimentos que buscan resolver estas fallas, generando mayores probabilidades de éxito, posterior al fracaso.

7. La salsa secreta en growth es saber elegir bien tus objetivos.

¿Ese experimento funciona o no?… esa no es la salsa secreta del éxito. 

La salsa secreta en realidad es elegir los objetivos correctos y ejecutar tantos experimentos como sean necesario para lograr estos objetivos.

La responsabilidad más grande recae en quién elige los objetivos correctos que se deben abordar. 

Y además de esta responsabilidad, debe contar con la capacidad de definir dónde va a utilizar los recursos para lograr estos objetivos, esa es una de las cualidades más importantes de cuando buscas un líder de crecimiento, o Head of Growth.

Entonces, antes de ejecutar experimentos y tareas, debes crear tu estrategia de crecimiento. 

Ahora, ¿cómo se construye una estrategia de crecimiento? 

Para hacerlo sencillo, es como un pastel de 3 capas de KPIs.

1. La primera capa es la métrica norte, tu métrica principal, la que explica el valor de toda tu empresa y la moviliza hacia el crecimiento.

2. La segunda capa de KPI son los objetivos. Medibles y cuantificables, y muchas veces se pueden crear a partir de los problemas macro que un equipo de crecimiento necesita  resolver o intentará resolver mediante experimentos. 

3. Y el tercer nivel, es el de los experimentos, que son la prueba de que realmente se está ejecutando el esfuerzo hacia el crecimiento. 

Entonces, cuando decimos que un equipo de crecimiento está fallando el 70% del tiempo. 

Eso no significa que la métrica norte no se esté alcanzando, tiene más relación en que no se están alcanzando los objetivos. 

Significa que la mayoría de los experimentos que estás realizando, no están validando la hipótesis. 

Y eso está muy bien. Que no se hayan validado las hipótesis es bueno, porque por lo menos sabes cómo no hacer algunas cosas, y buscas nuevas soluciones para lograr que funcionen. 

Antes de invertir mucho dinero en algo, formar un equipo, comprar una empresa, sea lo que sea, organiza y valida tus hipótesis.

Si la hipótesis es cierta, entonces la escalas. 

Aquellos equipos que están fallando el 70% de las veces, en realidad tienen una alta tasa de fallas en el nivel más bajo. En el nivel de experimentos. 

Y esto es porque están tomando riesgos, y deciden realizar experimentos que no están seguros que vayan a ser efectivos. 

¡Ese es un gran equipo de crecimiento!. 

Porque los objetivo o problemas macro que deberían resolver, con cada experimento ejecutado,permiten acortar la brecha para ser alcanzados.

Porque lo que buscas es lograr tus objetivos, eso es lo que importa. 

Eso es lo que la compañía espera de ti y de tu equipo de growth. 

Conclusiones

Antes de contratar a un equipo de growth, implementa una mentalidad growth en la etapa de encaje producto mercado, que se enfoque en aprender y medir a través de experimentos.

La metodología growth de experimentación debe ser constante, y toma el fracaso como un aprendizaje más para lograr el objetivo de crecimiento buscado por tu compañía.

Fundamenta tus hipótesis con datos, internos o externos, de entrevistas o fuentes de innovación que te ayuden a resolver los problemas que tus clientes enfrentan en su Journey.

Si la empresa no cuenta con una mentalidad de growth, busca un problema único, uno donde sientas confianza que lo puedas superar, y demuestra con experimentaciones que puedes mejorar los objetivos de conversión, este es el primer paso antes de crear una estrategia de crecimiento acelerado y tu equipo de growth.

Sin el apoyo de los niveles altos de tu compañía, respecto a los altas posibilidad de fallar, el camino de construir una cultura de growth se dificulta.

Los equipos más exitosos de growth son los que más fallan, porque son los que más experimentan. 

Elegir bien tus objetivos es el trabajo más importante en tu estrategia de crecimiento, porque estos objetivos lo primero que buscan es resolver los problemas de tus clientes, y como consecuencia, se convierten en objetivos que apalancan el crecimiento de tu compañía.

Porqué es Necesario Cambiar en Growth Marketing

Cambiar en Growth Marketing es un hecho, y se asume cuando ves que la red social donde solías atraer a miles de visitantes a tu sitio, deja de atraer esa masa de visitas, principalmente porque el medio o bien se saturó o bien porque el nuevo algoritmo te obliga a pagar para promocionar tu mensaje.

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Y a pesar de ser un área relativamente nueva dentro de tu empresa, es la que constantemente debe generar cambios de forma acelerada, ¿por qué? bueno, porque las tecnologías, los medios y las personas cambian. Sigue Leyendo

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Si maldita sea, growth hacking marketing nuevamente. Es lo que respiras hoy en día y por todos lados, cuando buscas una respuesta, o solución, que mágicamente lleve tu emprendimiento a las estrellas.

Es así como nace este listado de 5 realidades que deberían implementarse, cada vez que escucho a alguien tratando de llevar adelante un plan para de crecimiento en su emprendimiento y piensa que la única solución es contratando a un growt hacker. Sigue Leyendo

Videos de Growth Hacks Spain: Truco de Linkedin

Desde hoy y en adelante, les iremos presentando el trabajo que diferentes Growth Hackers de habla hispana, irán aportando a la comunidad de growthhacking.cl.

Este es el turno de nuestro gran amigo Luis Díaz Del Dedo y esta es su Bío:

luis-diaz-del-dedo

Soy un 100k/6m (100 mil usuarios en 6 meses), Growth Hacker de Sombrero Gris experto en Adquisición. Mis mantras: “La Analítica Lidera el Camino al Crecimiento”, “Un Emprendedor con moral es un un emprendedor en ruinas” y “Primero crecer, después hacemos marcas” Sigue Leyendo

Cómo construir una estrategia de marketing digital con contenido efectivo en solo 6 pasos

Desarrollar una estrategia de marketing digital basada en contenidos no es una tarea sencilla, lo principal es conocer cuáles son las formas de construir un contenido más efectivo para tu grupo objetivo, que finalmente logren leer. En base a esto desarrollé una línea de elementos que te ayudarán a identificar por qué el contenido puede ser una gran arma para un Growth Hacker y cuáles podrían ser los caminos que deberías tomar.

Cómo explicamos en alguna ocasión la definición de un Growth Hacker, ahora podremos comprender la tarea de un Content Hacker. Principalmete, porque ambas están muy relacionadas en lo que respecta al funcionamiento y medición, en este caso del contenido. Para esto he creado una fórmula que te va a ayudar a comprender porque el Contenido es tan importante para el crecimiento de tu negocio y porque deberías comenzar a escribir desde ahora YA!

Lo que vamos a revisar será:
1. La gran diferencia entre un robot y un ser humano
2. El objetivo hacer contenido, el resultado lograr el Growth Hacking
3. Tipos de contenido que debes comenzar a CREAR!
4. Técnicas de distribución
5. WorkfLow para elegir un Contenido Viral! (la fórmula de UpWorthy)
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Las revelaciones de estudiar a los 10 startups con el crecimiento más acelerando en el mundo

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¿Qué es lo que saben las compañías con el crecimiento más acelerado, que nadie más sepa?.

Una de las comunidades más importantes e inspiradoras en contenidos que apuntan al marketing de crecimiento, es growthhackers.com (existen muchas más como inbound.org o quibb.com, por nombrar algunas).

El norte de esta comunidad ha sido buscar y analizar los principales factores que han generado, o ayudado, el crecimiento acelerado (growth hacking) de esos emprendimientos que hoy parecen inalcanzables.

¿Cómo lograron crecer tan rápido?, eso es lo que todos se preguntan al bajar de ese cohete que corre a mil, y que continúa con su crecimiento.

Y para responder a esto, el trabajo de investigación de compañías como Uber, Snapchat, Yelp, Linkedin, Hubspot, Evernote, entre otras, ha sido clave para responder a esta interrogante. Sigue Leyendo

Tinder y las razones de su crecimiento acelerado gracias al “Match”

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[Evento] Cómo captar usuarios en Redes Sociales sin gastar dinero en marketing

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Dirección: Calle Gran Vía, 28, Madrid

Este es un nuevo Meetup organizado por Luis Díaz, co-fundador de BrandRiders y en esta ocasión este nuevo Meetup tiene como función, explicar el paso a paso con las mejores técnicas y prácticas, para poder conseguir seguidores, fans y otros comenzales en los perfiles sociales de tu marca (que puede ser tu empresa o tu mismo si es que te quieres transformar en una institución).

El programa del encuentro lo puedes encontrar acá: Meetup Madrid.