Lean Analytics

Cómo usar los datos para crear
más rápido una startup mejor

Alistair Croll
Benjamin Yoskovitz

Título original: Lean Analytics. Use Data to Build a Better Startup Faster.

Publicado por O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravestein Highway North, Sebastopol, CA 95472

© 2014 Universidad Internacional de La Rioja, S. A. (UNIR)

Authorized Spanish translation of the English edition of Lean Analytics. Use Data to Build a Better Startup Faster, first edition.

© 2013 Jeff Gothelf. (ISBN: 978-1-449-31165-0). All rights reserved.

This translation is published and sold by permission of O’Reilly Media, Inc., which owns or controls all rights to publish and sell the same.

Diseño de cubierta: UNIR

© De la traducción: Javier López Manzano, 2014

Reservados todos los derechos de esta edición para

© Universidad Internacional de La Rioja, S. A.

Gran Vía Rey Juan Carlos I, 41

26002 Logroño (La Rioja)

www.unir.net

ISBN (ePub): 978-84-16125-32-5
ISBN (Mobi): 978-84-16125-33-3

Queda prohibida sin autorización por escrito del editor cualquier forma de reproducción, distribución, comunicación pública o transformación de esta obra, al amparo de la legislación vigente.

Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)

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Para Riley, quien ya domina el arte de preguntar «por qué» cinco veces.

Alistair

Para mi hermano Jacob, quien falleció demasiado pronto y
me inspiró lo suficiente para afrontar retos y asumir riesgos.

Ben

Índice

Introducción

Prólogo

PARTE 1: DEJA DE MENTIRTE A TI MISMO

Capítulo 1

Todos somos mentirosos

Capítulo 2

Cómo hacer el seguimiento

Capítulo 3

Qué hacer con tu vida

Capítulo 4

Dirigido por los datos versus informado por los datos

PARTE 2: ENCONTRAR LA MÉTRICA CORRECTA PARA EL MOMENTO ACTUAL

Capítulo 5

Marcos analíticos

Capítulo 6

La disciplina de la Única Métrica que Verdaderamente Importa

Capítulo 7

¿En qué negocio estás?

Capítulo 8

Modelo uno: comercio electrónico

Capítulo 9

Modelo dos: software como servicio (software as a service, SaaS)

Capítulo 10

Modelo tres: app gratuita para móvil

Capítulo 11

Modelo cuatro: sitio de medios

Capítulo 12

Modelo cinco: contenido generado por el usuario

Capítulo 13

Modelo seis: marketplaces bilaterales

Capítulo 14

¿En qué etapa te encuentras?

Capítulo 15

Etapa uno: empatía

Capítulo 16

Etapa dos: adhesión

Capítulo 17

Etapa tres: viralidad

Capítulo 18

Etapa cuatro: ingresos

Capítulo 19

Etapa cinco: escala

Capítulo 20

El modelo más la etapa indican la métrica que debes seguir

PARTE 3: TRAZAR LOS LÍNEAS DE REFERENCIA

Capítulo 21

¿Soy lo bastante bueno?

Capítulo 22

Comercio electrónico: líneas de referencia

Capítulo 23

SaaS: líneas de referencia

Capítulo 24

Aplicaciones móviles gratuitas: líneas de referencia

Capítulo 25

Sitios de medios: líneas de referencia

Capítulo 26

Contenido generado por el usuario: líneas de referencia

Capítulo 27

Marketplaces bilaterales: líneas de referencia

Capítulo 28

¿Qué hacer si no tienes un valor de referencia?

PARTE 4: CÓMO PONER LEAN ANALYTICS A TRABAJAR

Capítulo 29

Vender al mercado empresarial

Capítulo 30

Lean desde dentro: intraemprendedores

Capítulo 31

Conclusión: más allá de las startups

Índice analítico

Introducción

Por algún extraño motivo, el movimiento generado por Lean Startup ha dado lugar a un montón de etiquetas. Así que si estás leyendo esto, hay muchas probabilidades de que hayas tenido noticia de algunas de nuestras aportaciones al vocabulario de los negocios: pivotación, crear-medir-aprender, despliegue continuo o el famoso lema de Steve Blank «salir del edificio». Es posible que hasta tengas una camiseta con alguna.

He pasado algunos años promoviendo estos conceptos, así que no pretendo en absoluto disminuir su importancia. Sé que estamos viviendo una transformación en nuestra manera de trabajar y dichos conceptos resultan claves en esa transformación. Los libros de esta colección están dedicados, más allá de lo que digan las etiquetas, a alumbrar y a estudiar esa transformación en profundidad.

Sin embargo, Lean Analytics lleva esta labor a niveles nunca vistos.

A primera vista, este nuevo entorno parece estimulante. Toda esa innovación, las nuevas fuentes de crecimiento, el logro de conseguir el encaje producto/mercado o, por el contrario, los errores y las pivotaciones, todo ello da lugar a una obra absorbente. Pero todo ese espectáculo descansa sobre unos pilares mucho más aburridos: contabilidad, matemáticas y métricas. Aunque, eso sí, las métricas contables tradicionales se convierten en un peligro cuando se aplican a las incertidumbres de la innovación. Nosotros las llamamos métricas de vanidad o egométricas, una manera de nombrar aquellos números que te pueden hacer sentir mejor pero que, al final, solo sirven para confundirte. Para evitarlas, se hace necesario el uso de una disciplina completamente nueva: la «Contabilidad de Innovación».

Creedme: como emprendedor, no tenía ningún interés en la contabilidad per se. Para ser sincero, en muchísimas de mis empresas la contabilidad resultaba tremendamente sencilla: los ingresos, los márgenes y los flujos de caja, todos eran cero.

Pero no se puede obviar la importancia de la contabilidad en las técnicas de gestión modernas. Desde los días de Frederick Winslow Taylor, hemos evaluado la habilidad de los gerentes comparando los resultados que generaban sus empresas con las previsiones. Si se cumplían, los ascendían. En caso contrario, caía el precio de las acciones. Y, para algunos productos, este enfoque sigue funcionando bastante bien. Eso sí, siempre que puedan disponer de suficientes datos históricos, y lo suficientemente estables como para hacer previsiones fiables (cuanto más estables y más precisos sean, más fiables serán).

Sin embargo, ¿hay algún lector que piense en serio que el mundo de hoy se encamina hacia la estabilidad? Cuando las condiciones cambian, como es el caso, o cuando somos nosotros los que tratamos de cambiarlas con un nuevo producto, las previsiones se hacen imposibles. Y sin esa referencia, ¿cómo sabremos si estamos haciendo progresos? Si estamos ocupados desarrollando un producto que nadie quiere, ¿por qué deberíamos sentirnos orgullosos de haber cumplido con el presupuesto y con la fecha de entrega? Este es el motivo de que todos necesitemos medir el progreso de un nuevo modo. Nosotros, emprendedores y gerentes, o inversores en empresas; y ellos, los equipos a nuestro cargo.

Se hace así necesaria una revolución en la contabilidad si tenemos intención de triunfar en esta nueva era. Para ello, Ben y Alistair han realizado el trabajo, increíblemente difícil, de revisar las mejores ideas sobre métricas y analíticas, reuniendo ejemplos exhaustivos y alcanzando una altura desconocida en la presentación de sus propios marcos de trabajo. Así es como han establecido qué métricas importan de verdad y cuándo lo hacen. Solo el trabajo que han hecho recopilando los valores de referencia para la mayoría de métricas clave ya vale el precio de libro.

Este libro no es un trabajo teórico, sino una guía para los profesionales que estén buscando nuevas fuentes de crecimiento. Yo, por mi parte, os deseo buena caza.

Eric Ries, San Francisco, 4 de febrero de 2013

Prólogo

El movimiento Lean Startup está galvanizando a una generación completa de emprendedores. Sus principios ayudan a identificar las partes más arriesgadas del plan de negocio y a encontrar la manera de reducir esos riesgos, gracias a un rápido ciclo iterativo de aprendizaje. La mayoría del conocimiento que se desprende de este movimiento puede resumirse en una frase: No vendas lo que puedas hacer; haz lo que puedas vender, algo que también implica averiguar lo que la gente está dispuesta a comprar.

Desgraciadamente, es difícil saber lo que la gente realmente quiere. La mayoría de las veces, ni ellos mismos lo saben y cuando lo dicen, lo que hacen es decir lo que creen que los demás quieren escuchar.¹ Y lo que es aún peor, como emprendedor y fundador, tú tampoco te escapas: en realidad tienes gran cantidad de prejuicios sobre lo que piensan los demás, ideas que pesan en tus decisiones de forma artera y sutil.

Las analíticas pueden ayudar en este punto. Cuando mides algo, lo conviertes en cuantificable y puedes saber si va bien o mal, aunque el resultado te obligue a enfrentarte a una verdad que no quieras oír. Siempre será mejor eso que dedicar tiempo y dinero a desarrollar algo que nadie quiere.

Lean Startup te ayuda a estructurar el progreso y a identificar las partes del negocio con más riesgo y, una vez identificadas, a aprender rápidamente sobre ellas para adaptarte. Y Lean Analytics se usa para medir ese progreso, pues te ayuda a hacer las preguntas verdaderamente importantes y a responderlas rápida y claramente.

En este libro te mostraremos cómo saber qué modelo de negocio es el tuyo y en qué etapa de crecimiento se encuentra. También explicaremos cómo encontrar esa Única Métrica que Verdaderamente Importa y cómo trazar una línea de referencia que te indique claramente cuándo apretar el acelerador y cuándo el freno.

Lean Analytics es el panel de control para todas las etapas del negocio, desde la validación de si un problema es real o no, la identificación de los clientes o la decisión de qué es necesario desarrollar, hasta el posicionamiento de la empresa con vistas a una posible venta. Este libro no puede obligarte a actuar según los datos pero sí que puede colocar esos datos delante de ti, bien presentes, para que te resulte más difícil ignorarlos y dar así un volantazo que acabe con el coche fuera de la carretera.

¿A quién está dirigido este libro?

Este libro está dirigido a todos aquellos emprendedores que deseen construir algo innovador. Exploraremos el proceso estadístico, desde que se generan las ideas hasta el encaje producto/mercado y más adelante, por lo que lo hemos escrito pensando tanto en los emprendedores que comienzan su camino en este mundo como en aquellos que ya están a mitad del viaje.

Los analistas web y los analíticos también encontrarán útil este libro porque muestra cómo superar las tradicionales «visualizaciones de embudo» y evidencia las conexiones de su trabajo con asuntos de la mayor importancia para el negocio. De forma similar, los profesionales implicados en el desarrollo o gestión de productos, en marketing, en relaciones públicas y en inversiones también encontrarán relevante gran parte del contenido, pues podrán entender y evaluar las startups.

La mayoría de las herramientas y técnicas de las que se habla en el libro se aplicaron originalmente en aplicaciones web para el mercado de consumo. Hoy en día, no obstante, resultan de importancia para una audiencia mucho mayor: negocios locales independientes, directores de campañas, startups business-to-business, funcionarios inconformistas que intentan cambiar el sistema desde dentro e intraemprendedores² que tratan de innovar en el interior de grandes organizaciones ya establecidas.

En ese aspecto, el libro está dirigido a cualquiera que desee que su organización sea más efectiva. Durante su escritura hablamos con empresas familiares, multinacionales, startups en ciernes, directores de campaña, organizaciones benéficas e, incluso, grupos religiosos. Todos ellos tenían en común que estaban utilizando estrategias lean basadas en analíticas para trabajar en sus organizaciones.

Cómo está estructurado este libro

Hay una gran cantidad de información en este libro. Hemos entrevistado a más de cien creadores, inversores, intraemprendedores e innovadores, muchos de los cuales compartieron su historia con nosotros, y hemos incluido más de 30 casos de estudio. También hemos incorporado más de una docena de modelos con las mejores prácticas que puedes poner en marcha directamente. Y hemos dividido el contenido en cuatro grandes partes:

La parte I se centra en la comprensión de Lean Startup y las analíticas básicas, esto es, la mentalidad, siempre con base en los datos, que necesitas para que tu empresa sea un éxito. En esta parte revisamos varios de los marcos de trabajo existentes para construir una startup e introducimos el nuestro propio, centrado en las analíticas. Se trata de la introducción al mundo de Lean Analytics. Cuando hayas acabado la sección, dispondrás de un buen conocimiento de las analíticas básicas.

La parte II muestra cómo aplicar Lean Analytics a una startup. En ella, analizamos seis modelos de negocio diferentes y las cinco etapas por las que pasa una startup hasta que descubre el mejor producto para su segmento de mercado. También hablamos de encontrar la Única Métrica que Verdaderamente Importa para el negocio. Al terminar, sabrás en qué negocio estás, en qué etapa del mismo y en qué tienes que trabajar.

La parte III habla de lo que es normal en los negocios. A menos que hayas trazado una línea de referencia, que hayas fijado un valor que tomarás como objetivo, no te será posible saber si tu startup está yendo bien o no. Al leer esta sección, encontrarás algunos valores de referencia para métricas clave y aprenderás cómo marcar tus propios objetivos.

La parte IV muestra cómo aplicar Lean Analytics a las organizaciones y cambiar así su cultura, ya sean startups, centradas en el mercado de consumo o en el empresarial, ya organizaciones establecidas. Después de todo, estas estrategias, basadas en los datos, no solo son aplicables a los nuevos negocios.

Al final de la mayoría de los capítulos, hemos incluido preguntas que deberás responder para ayudarte en la aplicación de lo que has leído.

La base de todo

Lean Analytics no surge de la nada. Se trata de una extensión de Lean Startup, muy influenciada por el Desarrollo de Clientes y otros conceptos anteriores. Es importante entender esta base antes de sumergirse en el libro.

Desarrollo de Clientes

El Desarrollo de Clientes —una expresión acuñada por el emprendedor y profesor Steve Blank— partió del anticuado método en cascada para crear productos y empresas (el viejo lema de «tú desarróllalo y ya vendrán los clientes»). Esta estrategia se centra en la recopilación continua de feed-back, información que tiene verdadero impacto en el camino que toma un producto o un negocio en toda su existencia.

En primer lugar, Blank definió el Desarrollo de Clientes en su libro The Four Steps to the Epiphany (Cafepress.com) y perfeccionó sus ideas con Bob Dorf en The Startup Owner’s Manual (K & S Ranch) [trad. esp.: El manual del emprendedor: la guía paso a paso para crear una gran empresa, Gestión 2000, Barcelona, 2012]. Su definición de startup es uno de los conceptos más importantes de su trabajo: «Una startup es una organización creada para buscar un modelo de negocio escalable y reproducible».

Ten en mente esta definición a medida que leas el libro.

Lean Startup

Eric Ries definió el proceso Lean Startup gracias a la combinación de varios conceptos, como el Desarrollo de Clientes, las metodologías ágiles de desarrollo o la fabricación lean, con un marco de trabajo que permitía desarrollar productos y negocios de forma fácil y eficiente.

Su proceso se aplicó, en primer lugar, a nuevas empresas, pero en la actualidad hay organizaciones de todos los tamaños que están utilizando el trabajo de Eric para provocar disrupciones e innovar. Después de todo, lean no es un concepto que consista en ser barato o en ser pequeño, sino en eliminar el despilfarro y en moverse rápido, algo positivo para todo tipo de organizaciones.

Uno de los conceptos clave de Lean Startup es el ciclo crear-medir-aprender, el proceso que lo rige todo en la metodología, desde establecer la visión del negocio o crear funciones en los productos, hasta desarrollar estrategias y canales de marketing, tal y como se muestra en la figura P-1. En este ciclo, Lean Analytics está centrado en la etapa de medición. Cuanto más rápido itere la organización a lo largo del ciclo, más rápido encontrará el producto y el mercado adecuados. Si mides bien, es más probable que tu empresa tenga éxito.

Figura P-1. El ciclo crear-medir-aprender

El ciclo no es solo una manera de mejorar los productos. También es una buena forma de poner los pies en la tierra. El desarrollo del producto mínimo necesario es parte de lo que Eric llama «Contabilidad de Innovación», que ayuda a medir objetivamente lo que se está haciendo. Lean Analytics es una manera de cuantificar la innovación y llevará a tu empresa, gracias a la comprobación continua, cada vez más cerca del objetivo real.

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También tenemos una página web para este libro en la que incluimos erratas, ejemplos e información adicional. Puedes acceder a la página en: http://oreilly/lean_analytics.

Los autores también mantienen un sitio web para este libro en: http://leananalyticsbook.com/.

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Agradecimientos y reconocimientos

La escritura de este libro ha llevado casi un año, pero el aprendizaje necesario para poder escribirlo ha durado décadas. Además, se trata de algo más que un mero trabajo en equipo: ha habido docenas de creadores, inversores e innovadores que han compartido sus historias con nosotros, tanto en línea como en persona.

Los lectores de nuestros blogs personales, así como los cientos de suscriptores del blog de Lean Analytics, que nos dieron su opinión, son los responsables de las mejores partes del libro, mientras que solo nosotros los somos de las menos conseguidas.

Mary Treseler ha sido la voz de nuestros lectores, la que nos ha avisado cuando caíamos demasiado en la jerga profesional. Nuestras familias han sido sorprendentemente pacientes y nos han ayudado leyendo y editando el libro varias veces. Enviamos una versión preliminar de algunos capítulos clave a algunos revisores que comprobaron nuestras suposiciones y los cálculos que había en ellos. Los comentarios de algunos de ellos han sido tan importantes que, prácticamente, puede considerárseles coautores del libro. Sonia Gaballa de Nudge Design hizo un gran trabajo con nuestra página web y el equipo de producción en O’Reilly ha sabido lidiar con nuestras peticiones, a menudo poco razonables, y nuestros constantes cambios. También queremos agradecer el trabajo al personal de Torango, Price Intelligently, Chartbeat, Startup Compass y otros, que se metieron de lleno con datos de clientes anonimizados para iluminarnos en cuestiones como el software como servicio y los precios, la vinculación y las métricas promedio.

Pero, sobre todo, queremos agradecérselo a aquellos que nos han explicado sus retos, que han compartido su información con nosotros y que han mostrado sus vergüenzas para contarnos lo bueno y lo malo de sus startups, a menudo luchando por el permiso para hacer públicos los datos. Algunos no lo consiguieron, a pesar de sus esfuerzos, y hemos tenido que apartar sus historias para una mejor ocasión, pero todos y cada uno de los comentarios que hemos recibido han dado forma a este libro y nos han ayudado a entender cómo se imbrican los métodos de Lean Startup con las analíticas.

Notas

1 http://www.forbes.com/sites/jerrymclaughlin/2012/05/01/would-you-do-this-to-boost-sales-by-20-or-more/

2 Un intraemprendedor es un emprendedor en el seno de una gran organización, a menudo enfrentado a retos más políticos que financieros, que trata de promover un cambio desde dentro.

PARTE 1

DEJA DE MENTIRTE A TI MISMO

En esta parte del libro revisaremos por qué son necesarios los datos para tener éxito. Abordaremos algunos conceptos analíticos básicos como qué son los datos cualitativos y cuantitativos, las métricas de vanidad (o egométricas), la correlación, las cohortes, la segmentación y los indicadores predictivos. Incluso te daremos algún consejo sobre qué hacer con tu vida.

Depende de lo que sea el significado de la palabra «sea».
William Jefferson Clinton

CAPÍTULO 1

Todos somos mentirosos

Afrontémoslo: todos nos engañamos.

Y de todos aquellos que se engañan a sí mismos —algunos más que otros—, los emprendedores se llevan la palma.

Los emprendedores lo hacen especialmente bien. Tal vez el autoengaño sea un prerrequisito para triunfar como emprendedor; a fin de cuentas, es necesario convencer a los demás de que algo es cierto en ausencia de pruebas convincentes. Para montar una empresa es necesario contar con creyentes que actúen movidos por la fe. Además, como emprendedor, solo para seguir en el camino que supone tener una startup, lleno de curvas, es necesario mantener hasta cierto punto ese engaño.

Las pequeñas mentiras son básicas. Crean cierto campo de distorsión sobre la realidad y forman parte, necesariamente, de lo que significa ser un emprendedor. Pero no debes creerte demasiado tus propias mentiras, porque de hacerlo corres el riesgo de que tu empresa no sobreviva. Si pasas demasiado tiempo dentro de tu propia burbuja, es probable que te des cuenta demasiado tarde y que la burbuja acabe por explotarte en la cara.

Tendrás que autoengañarte, pero no hasta el punto de poner en peligro el negocio.

Y ahí es donde intervienen los datos.

Los engaños, independientemente de lo convincentes que sean, desaparecerán a la luz de los datos. Las analíticas son el contrapeso necesario a las mentiras que nos contamos, el yin que equilibra el yang de la exageración. Y no solo eso, el aprendizaje dirigido por datos es la piedra angular para que las startups triunfen porque permite que las empresas iteren hacia el producto correcto antes de que se acabe el dinero.

No estamos diciendo, que conste, que haya que hacer oídos sordos al instinto. El instinto es la inspiración y, cuando se crea una startup, hay que hacerle caso y confiar en él. Lo que decimos es que no hay que hacerlo ciegamente. El instinto se incluye en los experimentos. Los datos son las pruebas que los validan.

El movimiento Lean Startup

La innovación es un trabajo duro, más duro de lo que la mayoría de la gente piensa, independientemente de que seas un emprendedor solitario tratando de aportar algo nuevo al sector o un empleado de una gran corporación, protegiéndose de los vientos organizativos y maniobrando como puedas en medio de la burocracia. Innovar no es nada fácil. Lo sabemos. El emprendimiento a veces es una locura que bordea el absurdo.

Para hacer el viaje un poco más fácil, Lean Startup proporciona un marco de trabajo para crear algo nuevo. Lean Startup aporta una buena dosis de honestidad intelectual porque, si sigues el método, será más difícil que mientas, especialmente a ti mismo.

La razón para que el movimiento Lean Startup haya despegado en los últimos tiempos es que nos encontramos en medio de un cambio fundamental en la manera de crear las empresas. Ahora resulta tremendamente barato desarrollar la primera versión de algo. La nube es gratis. Las redes sociales son gratis. El estudio de la competencia es gratis. Incluso la facturación y las transacciones son gratuitas¹. Vivimos en un mundo digital y los bits no cuestan nada.

Esto implica que puedes crear algo, medir su efecto y aprender de ese efecto para crear algo mejor la próxima vez. Puedes iterar rápidamente, decidir pronto si la idea funciona o no y hacer lo mismo con la siguiente. Y ahí es donde entran en juego las analíticas. El aprendizaje no ocurre de forma accidental. En realidad, constituye una parte integral del proceso lean.

El gurú de la gestión y también autor Peter Drucker dijo una vez: «Si no puedes medirlo, no puedes gestionarlo».² En ningún lugar esa afirmación es más cierta que en el modelo lean, en el que los emprendedores que tienen éxito desarrollan de forma simultánea el producto, la estrategia de salida al mercado y los sistemas para aprender lo que quieren los clientes.

Un agujero en el campo de distorsión de la realidad

La mayoría de los emprendedores han fracasado, a menudo más de una vez. De hecho, si no se han visto seriamente derrotados, probablemente signifique que no están asumiendo los riesgos necesarios para triunfar de verdad.

Pero siempre hay un momento en el que los emprendedores se dan cuenta de que la situación no tiene arreglo. No hay nada que hacer. Lo único que queda es cerrar el sitio web y la cuenta bancaria. Se sienten abrumados. Los retos eran demasiados. Han fallado.

Y, sin embargo, mucho antes del descarrilamiento ya sabían que iba suceder. La página no estaba funcionando pero en aquel momento el campo de distorsión sobre la realidad era demasiado fuerte y para continuar bastaba con la fe y con las señales de humo que se intuían allá a lo lejos. Como resultado, ¿qué consiguen? Pues un tremendo golpe contra la pared, a un millón de kilómetros por hora, y sin dejar de mentirse a sí mismos ni un instante.

No estamos diciendo que el campo de distorsión no sea importante, tal y como veíamos antes. Lo que pretendemos es hacerle unos cuantos agujeros. De esa manera, con suerte verás si el proyecto va a descarrilar con tiempo suficiente como para evitarlo. Lo que queremos es que, como emprendedor, no confíes tanto en ese campo de distorsión y sí lo hagas en Lean Analytics.

CASO DE ESTUDIO | Fotografía de Airbnb: crecimiento en el crecimiento

Airbnb tiene una historia de éxito increíble. En solo unos años la empresa se ha convertido en toda una potencia en el mercado de viajes, proporcionando a los viajeros una alternativa a los hoteles, y a los dueños de habitaciones, apartamentos y casas, una nueva fuente de ingresos. En 2012 los viajeros reservaron más de 5 millones de noches con el servicio Airbnb. Sin embargo, empezó siendo una empresa pequeña y sus creadores —defensores de la mentalidad Lean Startup— adoptaron una estrategia muy metódica hasta llegar al éxito.

En el SXSW³ de 2012, Joe Zadeh, jefe de producto en Airbnb, compartió con el público parte de la increíble historia de la empresa. Se centró en un aspecto de su negocio: la fotografía profesional.

Comenzó con una hipótesis: «Los hospedajes que cuentan con fotografías profesionales conseguirán más negocio, por lo que contratarán la fotografía profesional como un servicio». Los fundadores creyeron en esa hipótesis de forma instintiva: la fotografía profesional les ayudaría en el negocio. Pero, en lugar de ofrecer ese servicio directamente, crearon un PMV (producto mínimo viable) Conserje para poder validar su hipótesis con rapidez.

¿Qué es un PMV Conserje?

El producto mínimo viable (PMV) es la cosa más pequeña que se puede desarrollar para crear el valor que has prometido al mercado. Pero en ningún sitio se dice que esa oferta deba ser real. Si el servicio es para compartir viajes, por ejemplo, los pasajeros y los conductores se pueden poner en contacto con un método muy anticuado: manualmente.

Esta es la estrategia del conserje, que reconoce que a veces no merece la pena desarrollar un producto (incluso un producto mínimo). Lo que se trata de probar en el ejemplo es si hay gente dispuesta a que otros les lleven en coche. No se trata en absoluto de crear un software que empareje a los conductores con los pasajeros. Un PMV Conserje no podrá escalarse, ciertamente, pero es rápido y fácil a corto plazo.

Ahora que es barato, incluso gratis, lanzar una startup, el recurso realmente escaso es la atención. La estrategia del conserje, en la que se puede mostrar una fachada a los clientes y trabajar a mano por detrás con sus primeras solicitudes, permite, en primer lugar, comprobar si existe una verdadera necesidad para el servicio, y, en segundo lugar, descubrir lo que verdaderamente utilizan los clientes, con lo que será posible perfeccionar la idea antes de escribir una sola línea de código o de contratar a alguien.

Las primeras pruebas del PMV de Airbnb mostraron que los alojamientos que mostraban fotografías profesionales conseguían dos y tres veces más reservas que la media. Esto validó la primera hipótesis de los creadores, lo que les convenció de que los clientes estarían encantados si Airbnb les ofrecía hacer las fotos en su lugar.

En la segunda mitad de 2011, Airbnb tenía 20 fotógrafos haciendo fotos de los alojamientos; el mismo período de tiempo, más o menos, en el que puede observarse el típico «palo de hockey» en el crecimiento de las noches reservadas, tal y como se muestra en la figura 1-1.

Figura 1-1. Es increíble lo que se puede conseguir con 20 fotógrafos y los apartamentos de la gente

Airbnb fue más allá con el experimento. Añadió una marca de agua a las fotos para añadirles autenticidad. Puso al servicio de atención al cliente a ofrecer el servicio de fotografía profesional cuando llamaban los dueños de las casas que utilizaban el servicio; también cuando lo hacían los usuarios potenciales. Eso hizo que los requerimientos de calidad de los clientes también aumentaran. En cada paso que la empresa daba, medían los resultados y ajustaban la estrategia según los datos que obtenían. La métrica clave que Airbnb utilizó fueron las fotos por mes, porque ya habían probado, gracias a su PMV Conserje, que más fotógrafos profesionales significaban más reservas.

En febrero de 2012 Airbnb estaba haciendo casi 5.000 fotos al mes y el crecimiento de su servicio profesional de fotografía no dejaba de aumentar.

Resumen

El equipo de Airbnb tuvo la intuición de que si se mejoraba la calidad de las fotos, aumentarían los alquileres.

Probaron la idea con un PMV Conserje y dedicaron el mínimo esfuerzo posible a conseguir una prueba que les permitiera validar la hipótesis.

Cuando el experimento mostró buenos resultados, desarrollaron los complementos necesarios y los desplegaron para que llegaran a todos sus clientes.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

A veces, el crecimiento de un negocio proviene de sitios inesperados. Cuando creas que tienes una idea que merece la pena, decide cómo puedes probarla rápidamente y con la mínima inversión. Antes tendrás que haber decidido el resultado, que mostrará que la idea era buena y qué hacer a continuación con tus clientes de ser así.

Lean es una gran metodología para comenzar negocios, pero son las analíticas las que garantizarán que recopiles y estudies los datos. Ambas cosas cambian la forma de concebir la creación de empresas y el crecimiento, y son, aparte de un proceso, una mentalidad. Lean y el pensamiento estadístico tratan de que hagas las preguntas correctas y te centres en una única métrica clave que produzca el cambio que se persigue.

Con este libro esperamos ofrecerte el consejo, las herramientas y las pruebas necesarias para que te convenzas de que los datos son un componente fundamental para el éxito de una startup. Queremos, en suma, mostrarte cómo utilizar los datos para crear más rápido una startup mejor.

Notas

1 Cuando decimos que son gratis lo decimos desde el punto de vista de un inversor que tuviera que realizar una inversión significativa. La mayoría de los servicios en la nube o los de facturación cuestan dinero —a veces más dinero del que gastarías si lo hicieras tú mismo— cuando el negocio ya está funcionando. Pero aquí gratis significa que no es necesario realizar una inversión previa para determinar el encaje producto/mercado. Se puede utilizar PayPal, o Google Wallet o eventbrite, o docenas de otros sistemas de pago y pasar el coste de las transacciones a los usuarios del producto.

2 En Management: Tasks, Responsibilities, Practices (HarperBusiness) [trad. esp.: La gerencia: tareas, responsabilidades y prácticas, El Ateneo, 2004] escribió: «Sin objetivos de productividad, un negocio no tiene dirección; sin medir esa productividad, no tiene control».

3 South by Southwest.

CAPÍTULO 2

Cómo hacer el seguimiento

Las analíticas deben hacer seguimiento de las métricas básicas para el negocio, que son importantes porque están relacionadas con el modelo de negocio: es decir, con el origen del dinero, con cuánto cuestan los productos, cuántos clientes disponen del servicio o el grado de efectividad en la estrategia de adquisición de clientes.

En una startup, en cambio, no siempre eres capaz de identificar las métricas clave, ya que, a veces, no sabes exactamente en qué negocio estás involucrado. A menudo cambiarás las actividades que analices porque aún estarás intentando encontrar el producto o el segmento de mercado adecuados. Por tanto, en una empresa de este tipo, el propósito de las analíticas no es otro que encontrar el producto correcto y el hueco en el mercado antes de que se acabe el dinero.

¿Qué hace que una métrica sea buena?

A continuación se incluyen algunas reglas básicas para identificar una buena métrica, es decir, un número que pueda indicar si se están produciendo o no los cambios que, como emprendedor, estás buscando.

Una buena métrica debe ser comparativa. La comparación de métricas de diferentes períodos de tiempo, grupos de usuarios o competidores puede ayudar a entender el modo en el que las cosas se están desarrollando. Un «Índice de conversión desde la semana pasada» sería una métrica mucho más significativa que algo como «Índice de conversión: 2%».

Una buena métrica debe ser comprensible. Si la gente no puede recordarla ni discutirla será mucho más difícil que asuma que, al cambiar la métrica, también debe hacerlo la cultura y el comportamiento de la empresa.

Una buena métrica debe ser un ratio o un índice. Los analíticos y analistas financieros disponen de algunos ratios con los que, de un solo vistazo, pueden comprobar la salud financiera¹ de una empresa.

Hay varias razones por las que los ratios de este tipo suelen ser las mejores métricas:

Con los ratios es más fácil actuar. Piensa en la conducción de un coche. La distancia recorrida es un dato informativo. Pero la velocidad —la distancia por hora— es algo sobre lo que se puede actuar de forma inmediata porque ofrece información del estado actual y de si resulta necesario ir más rápido o más lento para llegar a tiempo al destino.

Los ratios son intrínsecamente comparativos. Si se compara una métrica diaria con ella misma a lo largo de un mes, será posible comprobar si, en caso de que se haya producido un gran subida, se trata de un pico repentino o más bien de una tendencia a largo plazo. En un coche, la velocidad es una métrica, pero la comparación entre la velocidad en un momento dado y la velocidad media en la última hora proporciona mucha más información sobre si se está acelerando o frenando.

Los ratios también funcionan para comparar factores opuestos o con cierta tensión entre ellos. En un coche podría tratarse de la distancia recorrida dividida entre las multas de tráfico. Cuanto más rápido conduzcas, más distancia recorrerás, pero también te pondrán más multas. Un ratio así podría indicar si debes o no superar el límite de velocidad.

Dejando la analogía con los coches por un momento, pensemos en una startup que disponga de una versión gratuita y otra de pago de su software. La empresa debe elegir: o bien ofrece de forma gratuita un montón de funciones para así atraer nuevos usuarios, o bien reserva esas funciones para los clientes de pago, que así tendrán que gastar dinero en desbloquearlas. Un producto gratuito con muchas funciones puede reducir las ventas, mientras que un producto recortado podría reducir el número de usuarios nuevos. En este caso concreto, para entender cómo afectan los cambios en el software a la salud general de la empresa, necesitarás una métrica que combine ambas medidas, es decir, un ratio. En caso contrario podrías tomar alguna decisión que aumentara las ventas, por ejemplo, a expensas del crecimiento.

Una buena métrica cambia la manera de comportarse. Este, con mucho, es el criterio más importante de todos: ¿qué cambiarás en tu comportamiento si la métrica varía?

Las métricas de «contabilidad», como los ingresos por ventas diarias, deben ayudar a que las predicciones sean más precisas si se introducen en una hoja de cálculo. Estas métricas son la base de la «Contabilidad de Innovación» de Lean Startup y muestran si el negocio real está cerca o lejos del modelo que se concibió al inicio y si los resultados están convergiendo con los que se reflejaron en el plan de negocio.

Las «métricas experimentales», por su parte, como las que se obtienen en una prueba, ayudan a optimizar el producto, la estructura de precios o el segmento de mercado al que va dirigido el producto. Los cambios en estas métricas deben modificar el comportamiento de la organización de forma significativa. Para ello, debes saber qué cambio se pondrá en marcha antes de recopilar los datos: si la página rosa da más beneficio que su alternativa, tu negocio debe volverse rosa; si más de la mitad de los consultados dicen que no están dispuestos a pagar por una nueva función, no la desarrollarás; si el PMV que has puesto en marcha no ha incrementado el tamaño del pedido en un 30%, mejor probar otra cosa.

Trazar una línea de referencia es una gran manera de reforzar una aproximación disciplinada a las métricas. Una buena métrica cambia el comportamiento precisamente porque está alineada con los objetivos del negocio, como, por ejemplo, mantener el número de usuarios, aumentar la viralidad del producto, adquirir más eficientemente nuevos clientes o generar beneficios.

Desgraciadamente, no siempre sucede de este modo.

El renombrado autor, emprendedor y conferenciante Seth Godin cita varios ejemplos de este caso en su post titulado «Evitar las métricas falsas».² De forma bastante divertida (aunque tal vez no tan divertida a fin de cuentas), uno de sus ejemplos, relacionado con la venta de coches, le sucedió a Ben, uno de los autores, no hace mucho tiempo.

Después de rellenar la documentación de su nuevo coche, el vendedor le dijo a Ben que lo tendría en una semana o así. A continuación, le dijeron que querían saber su opinión sobre el concesionario: «Es algo rápido, no te llevará más de un minuto o dos —le explicaron—. Se trata de valorar nuestro trabajo en una escala de 1 a 5. Nos darás un 5, ¿no? No hemos hecho nada mal para que no nos lo des. En caso contrario lo sentiríamos mucho, pero un 5 sería genial, la verdad».

Ben lo hizo sin pensarlo mucho (como la mayoría de la gente, por otro lado). A esto Seth lo llamaría una métrica falsa porque el vendedor de coches dedicó más tiempo a pedir una buena puntuación (lo que, claramente, era más importante para él) que el que dedicó a intentar mejorar la experiencia del cliente, el objetivo inicial de la métrica.

Los equipos comerciales que carecen de una buena dirección también caen en este tipo de comportamiento. Por ejemplo, en una empresa, Alistair comprobó que los ejecutivos de ventas conseguían una comisión trimestral que dependía del número de ventas pendientes de firma, en lugar de hacerlo del número de ventas realmente cerradas que se hubieran producido en ese período o del margen conseguido con esas ventas. Como los comerciales se mueven por las comisiones, en este caso hicieron lo habitual: siguieron el rastro del dinero. Ese comportamiento, sin embargo, saturó la empresa de acuerdos sin posibilidad de cierre, a los que hubo que dedicar casi dos trimestres, desperdiciando así un tiempo que se podría haber dedicado a cerrar los proyectos más viables.

Por supuesto, la satisfacción de los clientes o el flujo de clientes nuevos son vitales para que un negocio triunfe. Pero si lo que quieres es cambiar el comportamiento de la empresa, la métrica que elijas debe estar dirigida al cambio de comportamiento que quieras. Si mides algo que no está asociado a un objetivo, y cada objetivo no está asociado a un cambio de comportamiento específico, perderás el tiempo. Y aún peor, podrías estar mintiéndote y creyendo que todo va bien. Ese no es el camino del éxito.

Otra cosa que observarás sobre las métricas es que suelen venir en parejas. El índice de conversión (el porcentaje de gente que compra algo) está unido al tiempo de compra (cuánto tiempo le lleva a alguien comprar algo). Juntas, ambas medidas te aportan mucha información sobre el flujo de caja. De forma similar, el coeficiente viral (el número de personas que invitan, con éxito, a otros a usar el servicio) y el tiempo de ciclo viral (cuánto tiempo tardan en invitar a otros a utilizar el servicio) determinan el índice de adopción. Cuando empieces a explorar los números que forman la base de tu negocio, te darás cuenta de la existencia de estas parejas. Detrás de ellas, además, siempre acecha alguna métrica básica como los ingresos, el flujo de caja o el número de usuarios.

Si quieres elegir las métricas deberás tener en mente las cinco cosas siguientes:

Métricas cuantitativas versus métricas cualitativas: las métricas cualitativas no están estructuradas, son anecdóticas y difíciles de agregar. Por otro lado, las métricas cuantitativas implican números y analíticas y proporcionan una buena base numérica pero, a cambio, no aportan tanto conocimiento como las otras.

Métricas de vanidad (o egométricas) versus métricas accionables: es posible que las métricas te hagan sentir mejor pero no cambien tu manera de actuar. Sin embargo, las métricas accionables sí que lo cambian, ayudándote a seguir un determinado curso de acción.

Métricas exploratorias versus métricas informativas: las métricas exploratorias son especulativas e intentan extraer información desconocida para proporcionarte la delantera. Por su parte, las métricas informativas sirven para mantenerte al corriente de las operaciones diarias, normales, propias de la gestión del negocio.

Métricas predictivas versus métricas históricas: las métricas predictivas proporcionan predicciones sobre el futuro. Las métricas históricas explican el pasado. Las predictivas son mejores porque, con ellas, contarás con tiempo suficiente para actuar sobre las mismas; es decir, es como si estas métricas predijeran el comportamiento de un caballo antes de que hubiera salido del establo.

Métricas correlacionadas versus métricas causales: si dos métricas cambian a la vez, se dice que están correlacionadas. Si el cambio de una provoca un cambio en la otra, entonces la primera métrica es causal. Si encuentras una relación causal entre algo que persigas (como los beneficios, por ejemplo) y algo que puedas controlar (como los anuncios que se muestran), tendrás el poder de cambiar el futuro.

Los analistas siempre siguen algunas métricas específicas que muestran la evolución del negocio. Las llaman KPI: Key Performance Indicators («indicadores clave de rendimiento»). Cada sector tiene sus propios KPI: si tienes un restaurante, serán el número de mesas ocupadas por noche; si eres un inversor, el retorno de la inversión; si tienes un medio de comunicación en Internet, los clics en los anuncios, etc.

Métricas cuantitativas versus métricas cualitativas

Los datos cuantitativos son fáciles de entender. Son los números que seguimos y que medimos, como por ejemplo las puntuaciones de los equipos deportivos o las calificaciones de las películas de estreno. En el momento en que algo es calificado, contado o situado en cualquier escala, queda cuantificado. Los datos cuantitativos son científicos (siempre que se hagan bien los cálculos) y pueden agregarse, extrapolarse y meterse en una hoja de cálculo. Pero raramente son suficientes para poner un negocio en marcha. No es posible preguntarle a la gente, por ejemplo, qué problemas tiene y conseguir una respuesta cuantitativa. Para eso, necesitas una entrada de datos cualitativa.

Los datos cualitativos están desorganizados, son subjetivos e imprecisos. Son los datos sobre los que se organizan entrevistas y discusiones. Son difíciles de cuantificar y también de medir. Las respuestas cuantitativas responden a cuestiones claras como «qué» y «cuánto»; las cualitativas lo hacen más bien a los «porqués». Los datos cuantitativos abjuran de las emociones; los cualitativos nadan en ellas.

Al principio, buscarás datos cualitativos y no medirás resultados de forma numérica. En su lugar, tendrás que hablar con la gente —concretamente con aquellos que creas que pueden ser clientes potenciales del negocio en el segmento de mercado adecuado—. Estarás explorando. Estarás saliendo del edificio.

La recopilación de buenos datos cualitativos conlleva su preparación. Tendrás que preguntar cuestiones específicas sin conducir a los entrevistados a una respuesta concreta ni tampoco sesgando sus contestaciones. Y, además, deberás impedir que el entusiasmo y la distorsión de la realidad que siempre acompañan a los emprendedores se contagien a los entrevistados. Si no preparas adecuadamente las entrevistas, puedes obtener resultados equivocados o carentes de sentido.

Métricas de vanidad (o egométricas) versus métricas accionables

Muchas empresas afirman que son data-driven, es decir, que su comportamiento está dirigido por los datos. Desgraciadamente, se fijan demasiado en la primera parte de esta expresión, en data, en los datos, y muy poco en la segunda, driven, la que hace referencia al comportamiento. Si tienes algún dato sobre el que no puedes actuar, se trata de una métrica de vanidad (o egométrica). Para lo único que sirven estas métricas es para engordarte el ego. Y lo que necesitarás es que tus datos te informen, te guíen, mejoren el modelo de negocio y te ayuden a decidir un determinado curso de acción.

Siempre que pienses en una métrica concreta, pregúntate: «Basándome en esta información, ¿en qué va a variar mi comportamiento?». Si no puedes responderla, probablemente no tenga mucho sentido que te preocupes por la métrica en cuestión. Y si no sabes qué métricas cambian el comportamiento de tu organización, es que tu empresa no es data-driven, sino que probablemente estará atascada en las arenas movedizas creadas por los datos.

Consideremos, por ejemplo, los «usuarios registrados totales». Se trata de una métrica de vanidad (o egométrica). Este número solo puede crecer con el tiempo (el clásico gráfico siempre creciente a la derecha) y, además, no nos dice nada de lo que esos usuarios están haciendo, ni si son valiosos o no para la organización.

«Usuarios activos totales» es algo mejor —suponiendo que se ha hecho el trabajo necesario para definir correctamente qué es un usuario activo— pero sigue siendo una métrica de vanidad. También aumentará gradualmente con el tiempo, a menos que hagas algo verdaderamente horrible.

La métrica que resulta verdaderamente interesante —la única accionable— es el «porcentaje de usuarios activos». Esta sí es una métrica fundamental, en tanto que nos proporciona información del nivel de vinculación de los clientes con el producto. Si cambias algo en el producto, también lo hará esta métrica, y si el producto mejora, la métrica aumentará. Es decir, se puede utilizar para experimentar, aprender e iterar con ella.

Otra métrica interesante es el «número de usuarios adquiridos en un período específico de tiempo». A menudo, esta métrica sirve para comparar diferentes estrategias de marketing. Por ejemplo, una campaña de Facebook en la primera semana, una campaña en Reddit en la segunda, una de Google Ad Words en la tercera y una de LinkedIn en la cuarta. Esta segmentación de los experimentos no es que sea muy precisa pero sí resulta relativamente fácil de implementar.³ Y, además, es accionable. Si Facebook ha funcionado mejor que LinkedIn, el dinero estará mejor empleado ahí que en otro sitio.

Las métricas accionables no son mágicas. No te pueden decir qué hay que hacer (en el ejemplo anterior, podría cambiarse la estructura de precios, o el medio o la redacción del texto). Lo importante de ellas es que haces algo basándote en los datos que recopilas.

MODELO | Ocho métricas de vanidad o egométricas que hay que vigilar

Es fácil enamorarse de los números que solo crecen a lo largo del tiempo. A continuación proporcionamos una lista de ocho conocidas métricas de vanidad o egométricas que debes evitar:

Número de hits. Se trata de una métrica creada en los locos tiempos fundacionales de la web. Si una página contiene muchos objetos, este número será abultado. Es mejor contar a la gente.

Número de páginas vistas. Esta métrica solo es ligeramente mejor que el número de hits, ya que cuenta el número de veces que alguien solicita la página. A menos que tu modelo de negocio esté basado en el número de páginas vistas (por ejemplo, como inventario de publicidad «display»), mejor deberías contabilizar a la gente.

Número de visitas. ¿Se trata de una única persona que ha visitado la página cien veces o de cien personas diferentes que lo han hecho una única vez? Fallo.

Número de visitantes únicos. Esta métrica solo te dice cuánta gente ha visto la página, pero no te dice nada de lo que han hecho los usuarios, el motivo por el que se quedaron o lo que les hizo abandonarla.

Número de seguidores/amigos/me gusta. Contar los amigos de Facebook o los seguidores de Twitter es solo un concurso de popularidad, a menos que puedas conseguir que hagan algo que te resulte útil. Cuando sepas cuántos de estos usuarios están dispuestos a hacer lo que les pidas, contarás con un elemento útil.

Tiempo en el sitio/número de páginas. Se trata de pobres sustitutos de la vinculación real con la página o actividad, a menos que tu negocio esté unido a este comportamiento. Si un cliente dedica mucho tiempo en las páginas de atención al cliente o en las de queja, probablemente no sea nada bueno para tu negocio.

Direcciones de correo recopiladas. Una gran lista de correo de gente encantada con tu nueva startup está bien, pero, a menos que sepas cuántos de ellos abren los correos (y que actúan siguiendo las indicaciones que se dan en ellos), no resulta útil. Es mejor que envíes correos de prueba a algunos de los usuarios registrados y veas si hacen lo que les pides.

Número de descargas. A veces esta métrica afecta a la posición en las app stores, pero las descargas por sí mismas no aportan valor. Es mejor que midas las activaciones, la creación de cuentas o algo por el estilo.

Métricas exploratorias versus métricas para informes

Avinash Kaushik, autor y gurú de marketing digital en Google, explicó que el antiguo secretario de Defensa de EE.UU., Donald Rumsfeld, sabía bastante sobre analíticas. Según el político:

Hay cosas conocidas que sabemos: son cosas que sabemos que sabemos. Hay cosas conocidas que desconocemos: se trata de cosas que sabemos que no sabemos. Pero también hay cosas desconocidas que desconocemos, cosas que ni siquiera sabemos que no sabemos.

La figura 2-1 muestra estas cuatro clases de información.

Figura 2-1. El genio oculto de Donald Rumsfeld

Las cosas «que sabemos que no sabemos» pueden estar englobadas en informes (podemos contar el dinero, los usuarios o las líneas de código). Sabemos que no sabemos el valor que pueda tener la medida, por lo que la hacemos y lo averiguamos. Podemos utilizar estas métricas para la contabilidad («¿Cuántos widgets hemos vendido hoy?») o para medir el resultado de un experimento («¿Qué se ha vendido más, el widget verde o el rojo?), pero, en ambos casos, sabemos que la métrica es necesaria.

Las cosas «que no sabemos que no sabemos» son las más importantes para las startups: se trata de explorar, tratando de encontrar algo que pueda marcar la diferencia en el mercado. Un ejemplo de esta exploración lo encontraremos en el próximo caso de estudio, que muestra cómo Circle of Friends descubrió que sus mejores usuarios eran las «mamás». En estas cosas que no sabemos que no sabemos es donde está la magia.

En muchos casos llevan a caminos sin salida, pero, de vez en cuando, cuando las ideas se acomodan en su sitio, tenemos uno de esos momentos en los que podemos exclamar: «¡¡Eureka!!». Aquí encaja lo que Steve Blank dice sobre a qué debe dedicar su tiempo una startup: buscar un modelo de negocio escalable y reproducible.

Las analíticas tienen un papel que desempeñar en los cuatro cuadrantes de Rumsfeld:

Pueden probar nuestros hechos y suposiciones —como los índices de apertura o de conversión— para que así nos aseguremos de no estar engañándonos y de que nuestros planes de negocio son buenos.

Pueden probar nuestras intuiciones, validando las hipótesis con pruebas.

Pueden proporcionar los datos necesarios para las hojas de cálculo, los gráficos en cascada y las reuniones del equipo.

Pueden ayudarnos a encontrar la ventana de oportunidad sobre la que construir nuestro negocio.

En las etapas iniciales de una startup, las cosas que no sabemos que no sabemos son las más importantes, porque pueden convertirse en tus mejores armas.

CASO DE ESTUDIO | Circle of Moms encuentra su camino hacia el éxito

Circle of Friends fue una idea sencilla: una aplicación de Facebook que permitía organizar a los amigos en círculos para compartir con ellos diferentes contenidos, según el tipo de círculo. Mike Greenfield y sus cofundadores crearon la empresa en 2007, poco después de que Facebook sacara su plataforma para desarrolladores. El momento fue perfecto: Facebook se había convertido en un lugar abierto y viral con la idea de conseguir muy rápido nuevos usuarios y crear así una startup. Nunca había existido una plataforma tan masiva y a la vez tan abierta (por entonces, Facebook contaba con 50 millones de usuarios).

A mediados de 2008, Circle of Friends tenía 10 millones de usuarios. Mike se centró entonces en el crecimiento por encima de cualquier otra cosa. «Se trataba de un terreno virgen —dice—, y Circle of Friends se había convertido en una aplicación viral. Pero había un problema: no había mucha gente que usara realmente el producto».

Según Mike, menos del 20% de los círculos había tenido alguna actividad tras su creación. «Teníamos unos cuantos millones de visitas únicas mensuales que provenían de nuestros 10 millones de usuarios, pero, como cualquier red social, sabíamos que no era suficiente y que sería muy difícil monetizar a esos usuarios». Así que Mike continuó trabajando.

Comenzó a observar la base de datos de usuarios y lo que hacían en la aplicación. La empresa no disponía de ningún cuadro de mando estadístico por entonces, pero Mike hizo un poco de análisis preliminar. Y lo que encontró fue que un segmento concreto de sus usuarios —«mamás», para ser exactos— iba a contracorriente del resto de usuarios y tenía una vinculación mucho mayor con el producto. Esto es lo que averiguó:

Sus mensajes eran de media un 50% más largos que los del resto de usuarios.

Era un 115% más probable que adjuntaran una imagen a los mensajes que escribían.

Los amigos a los que invitaban a participar tenían un 50% más de probabilidades de convertirse, a su vez, en usuarios vinculados.

Era un 75% más probable que hicieran clic en las notificaciones de Facebook.

Era un 180% más probable que hicieran clic en los elementos que aparecían en las «Últimas noticias» de Facebook.

Era un 60% más probable que aceptaran invitaciones a la app.

Los números eran tan atractivos que, en junio de 2008, Mike y su equipo cambiaron completamente el foco de la empresa. Pivotaron por completo. Y, en octubre de 2008, lanzaron Circle of Moms en Facebook.

En una fase inicial, los números empeoraron debido al nuevo segmento al que se dirigían, pero en 2009 el equipo había conseguido que su comunidad creciera hasta los 4,5 millones de usuarios, usuarios que, a diferencia de los anteriores, eran activos y estaban vinculados con la aplicación. La empresa sufrió algunos altibajos, debido a las limitaciones que impone Facebook y que impiden a las aplicaciones crecer de forma viral. Al final, la empresa salió de Facebook, creció de forma independiente y fue comprada por Sugar Inc a principios de 2012.

Resumen

Circle of Friends era una aplicación social que nació en el mejor momento posible, pero estaba enfocada al segmento de mercado equivocado.

Gracias al análisis que realizaron de los patrones de vinculación y de comportamiento, descubrieron lo que sus usuarios tenían en común y pudieron encontrar el segmento de mercado correcto para su aplicación.

Una vez que la empresa hubo encontrado a su audiencia, se centró en ella (en primer lugar, con el cambio de nombre). En casos así es necesario actuar como lo hicieron: o pivotaban por completo o recogían los bártulos. Debes estar preparado para quemar algunos puentes.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

La clave del éxito de Mike con Circle of Moms estribó en que fue lo suficientemente hábil para bucear en los datos y encontrar patrones significativos y oportunidades de negocio. Mike descubrió una de esas «cosas que no sabemos que no sabemos» que condujo al equipo a apostar, con miedo pero confiando en su intuición, por centrarse en un nicho concreto del mercado abandonando su anterior aplicación: Circle of Friends. Fue una apuesta arriesgada pero estuvo basada en los datos.

Hay una «masa crítica» de vinculación necesaria para que cualquier comunidad pueda despegar. Es posible que un éxito lento y moderado no sea suficiente para poner el producto en órbita. Es mejor contar con un segmento de mercado más pequeño y más manejable, pero con fans más entregados, con un grado de vinculación con el producto mucho mayor. Para la viralidad necesitas foco.

Métricas predictivas versus métricas históricas

Tanto las métricas predictivas como las históricas resultan útiles, pero tienen diferentes propósitos.

Una métrica predictiva (a veces conocida como indicador predictivo) intenta predecir el futuro. Por ejemplo, el número actual de candidatos a clientes en tu embudo de ventas puede dar idea de cuántos clientes se conseguirán en el futuro.

Si el número actual de candidatos es pequeño, no es probable que tengas muchos clientes nuevos. Así, puedes intentar aumentar el número de candidatos, con la esperanza de hacer crecer el número de clientes finales.

Por otra parte, una métrica histórica, como el churn (el número de clientes que abandona el servicio en un período de tiempo determinado), te indica que existe un problema —pero cuando cuentas con los datos y puedes identificar el problema ya es demasiado tarde—. Los clientes que se han marchado no van a volver. Esto no significa que no se pueda actuar en base a una métrica histórica (por ejemplo, puedes intentar mejorar el churn y volver a medirlo para ver si ha mejorado), pero es un poco como cerrar las puertas del establo cuando los caballos ya se han escapado. Los nuevos animales no huirán, pero ya habrás perdido unos cuantos.

Al comienzo de la startup, no habrá suficientes datos para saber cómo una métrica actual puede relacionarse con otra futura, por lo que en primer lugar es mejor seguir métricas históricas. Este tipo de métricas sigue siendo útil y proporciona sólidas bases para el rendimiento de tu startup. Sin embargo, para que los indicadores predictivos funcionen, tendrás que realizar análisis de cohortes y comparar los grupos de clientes a lo largo del tiempo, algo que al principio no podrás hacer.

Por ejemplo, consideremos el volumen de quejas de los clientes. Podrías hacer seguimiento del número de llamadas que entran en un día —una vez que haya un volumen de llamadas suficiente para que el dato sea significativo—. Antes de tener ese volumen, podrías haber analizado el número de quejas de los clientes durante 90 días. Ambas medidas pueden ser indicadores predictivos del churn: si las quejas aumentan, es más probable que los clientes se den de baja del servicio. Como indicadores predictivos, las quejas de los clientes también te dan herramientas para intentar averiguar qué está pasando, y saber por qué los clientes se están quejando más y solucionar así los problemas que hayan podido surgir.

Ahora tengamos en cuenta la cancelación de cuentas o las devoluciones de los productos. Ambas son importantes, pero miden un hecho cuando ya ha sucedido. Ponen de manifiesto los problemas pero cuando ya es demasiado tarde para evitar que los clientes se vayan. El churn es importante (lo veremos en profundidad a lo largo del libro), pero si solo seguimos esa métrica, no podremos iterar y adaptar la empresa a la velocidad necesaria.

Los indicadores están en todas partes. En una empresa de software empresarial, las contrataciones trimestrales de un nuevo producto son una métrica histórica de su éxito comercial. Por el contrario, las nuevas reservas constituyen un indicador predictivo porque te permiten predecir por adelantado el éxito que se producirá en las ventas. No obstante, como cualquiera que haya trabajado en ventas B2B (business-to-business), podría decir, además de las reservas, que también debes contar con una buena comprensión del índice de conversión del producto y de la duración del ciclo de ventas. Solo entonces podrás hacer una estimación realista de cuáles son los nuevos negocios que podrás tener en cuenta en las predicciones.

En algunos casos, una métrica histórica para un grupo de la empresa es, al mismo tiempo, predictiva para otro. Por ejemplo, sabemos que el número de reservas trimestrales es una métrica histórica para los comerciales (los contratos ya se han firmado), pero para el departamento financiero, centrado como está en los pagos, se trata de un indicador predictivo de beneficios esperados (porque los ingresos aún no se han producido).

Por último, tendrás que decidir si el dato que estás siguiendo te ayuda o no a tomar mejores decisiones con anterioridad. Como hemos explicado, las métricas reales tienen que ser accionables. Ambas, tanto las predictivas como las históricas, pueden serlo, pero los indicadores predictivos muestran lo que sucederá, reduciendo así el tiempo del ciclo y haciendo que tu empresa sea más lean.

Métricas correlacionadas versus métricas causales

En Canadá, el uso de neumáticos de invierno está correlacionado con la disminución de los accidentes. Con el frío, la gente pone ruedas de invierno, más blandas, y en verano hay más accidentes.⁴ ¿Significa eso que los conductores deberían utilizar ruedas de invierno durante todo el año? Casi seguro que no, porque los neumáticos blandos frenan mucho más tarde que los otros en carreteras de temperatura templada, como las que hay en verano, con lo que aumentarían los accidentes.

Otros factores, como el número de horas al volante y las vacaciones de verano, también parecen buenos candidatos para explicar el aumento veraniego de accidentes. No obstante, como puede deducirse, observar la correlación entre magnitudes sin intentar averiguar las causas de los hechos puede llevar a decisiones equivocadas. Hay una correlación entre el consumo de helado y los ahogamientos. ¿Deberíamos entonces prohibir el helado para evitar los ahogamientos? ¿O medir el consumo de helado para predecir el precio de las acciones de las empresas funerarias? No: ambas cosas, el consumo de helado y los ahogamientos, se producen por la misma causa, el tiempo veraniego.

Encontrar una correlación entre dos magnitudes está bien. Las correlaciones pueden ayudarte a predecir lo que ocurrirá. Pero encontrar la causa de algo es mejor, porque eso significa que puedes cambiarlo. Las causas no suelen ser simples relaciones uno a uno, puesto que para que algo ocurra tienen que darse muchos factores. Por ejemplo, en el caso de los accidentes de coche en verano, también deberíamos considerar el consumo de alcohol, el número de conductores inexpertos en la carretera, el mayor número de horas de sol, las vacaciones de verano, etc., ya que todo ello podría contribuir al aumento de los accidentes. Raramente encontrarás una relación causal al 100%. Más bien, lo habitual será que encuentres varias métricas independientes, cada una de las cuales «explicará» una parte del comportamiento de la métrica dependiente. Pero incluso así resultan útiles.

Puedes probar la causalidad encontrando una correlación y a continuación poniendo en marcha un experimento en el que controles el resto de variables y midas la diferencia. Resulta difícil porque los usuarios no son idénticos y, en el mundo real, a menudo es imposible someter a un número estadísticamente significativo de personas a un experimento controlado como este.

Si cuentas con una muestra suficientemente grande de usuarios, puedes ejecutar una prueba fiable sin controlar todas las demás variables, porque, al final, su impacto será relativamente poco importante. Esa es la razón de que Google pueda probar factores tan sutiles como el color de un enlace⁵ y por qué Microsoft sabe exactamente el efecto que tiene una carga más lenta de la página en los índices de búsqueda.⁶ Pero en la startup media tendrás que poner en marcha pruebas más simples que experimenten con solo unas cuantas cosas y entonces comparar cómo los cambios en esas variables han modificado el negocio.

Veremos pronto diferentes clases de pruebas y de segmentación pero, por ahora, ten esto en cuenta: la correlación es buena. La causalidad es genial. A veces no tendrás más remedio que utilizar las primeras, pero nunca deberías dejar de intentar encontrar las segundas.

Objetivos móviles

Cuando eliges un objetivo al principio, estás trazando una línea de referencia, no grabándolo en piedra. Estás tratando de alcanzar un objetivo móvil porque, en realidad, todavía no sabes cómo definir el éxito.

Siempre que seas honesto contigo mismo, resulta aceptable ajustar los objetivos, redefinir las métricas clave y, a continuación, reconocer el cambio que implica para el negocio. Sin embargo, no lo es limitarte a bajar las expectativas para poder continuar en el negocio, aunque todas las pruebas indiquen lo contrario.

Cuando tu oferta inicial esté en el mercado —tu producto mínimo viable— y la empresa esté consiguiendo sus primeros clientes y probando el uso que hacen del producto, ni siquiera sabrás si realmente van a utilizarlo (aunque tendrás suposiciones al respecto). A veces hay una gran distancia entre lo que supones que harán tus usuarios y lo que hacen realmente. Puedes pensar, razonablemente, que la gente utilizará un juego multijugador para jugar, y acabar descubriendo que lo utilizan para subir fotos. ¿Poco probable? Pues así es como empezó Flickr.

Otras veces, sin embargo, las diferencias son más sutiles. Podrías asumir que, para llevar a buen puerto tu producto, los clientes tienen que utilizarlo todos los días y acabar descubriendo que no es así. En esas situaciones, sí es razonable actualizar las métricas, siempre que seas capaz de probar el valor que aportan los cambios.

CASO DE ESTUDIO | HighScore House define su usuario «activo»

HighScore House comenzó como una simple aplicación que permitía a los padres asignar puntos a las tareas cotidianas que sus hijos tenían que hacer. Los chicos podían completar tareas, recopilar puntos y cambiar esos puntos por los premios que quisieran.

Cuando HighScore House sacó al mercado su PMV, la empresa disponía ya de varios cientos de familias dispuestas a probar la aplicación. Los creadores fijaron una línea de referencia: para poder considerar un éxito el PMV los padres y los hijos tendrían que utilizar la aplicación al menos cuatro veces por semana. En ese caso se considerarían activas. Se trataba de un objetivo ambicioso pero apropiado.

Después de un mes o así, el porcentaje de familias activas estaba por debajo de la línea de referencia. Los creadores no estaban contentos con los resultados, pero decidieron seguir experimentando para conseguir aumentar la vinculación con su aplicación.

Modificaron el flujo del registro (haciéndolo más claro e instructivo para que el proceso de registro fuera mejor y conseguir que más clientes se apuntaran a la aplicación).

Enviaron a los padres notificaciones por correo todos los días, a modo de recordatorio.

Enviaron a los padres correos que se basaban en lo que hacían sus hijos en el sistema.

Gracias a estas medidas, consiguieron un ligero aumento pero nada lo suficientemente importante como para considerar un éxito su PMV.

El cofundador y CEO, Kyle Seaman, hizo entonces algo casi desesperado: cogió el teléfono. Kyle habló con docenas de padres. Empezó por llamar a los padres que se habían registrado en la página pero que no eran usuarios activos. En primer lugar, se puso en contacto con aquellos que habían abandonado definitivamente la página. Para muchos de ellos, la aplicación no estaba solucionando un problema lo suficientemente grave, es decir, no era necesaria. Sin problema. Los creadores nunca habían supuesto que el segmento de mercado al que iba dirigida su aplicación fueran todos los padres. Al definir su segmento de mercado, no habían afinado lo suficiente, sobre todo para una primera versión. Kyle estaba buscando un subconjunto más pequeño de familias que sí encontraran útil la aplicación para estrechar así el segmento y el foco del producto.

A continuación, Kyle llamó a las familias que sí estaban utilizando HighScore House, pero no lo suficiente como para ser consideradas activas. «Sí que utilizamos HighScore House y es fantástico. ¡Los niños están haciendo la cama por primera vez en su vida!».

La respuesta de los padres fue una sorpresa. Muchos de ellos estaban utilizando la aplicación solo una o dos veces a la semana, pero sí que consideraban que el producto les aportaba valor. De estos resultados Kyle aprendió mucho sobre segmentación y sobre qué tipos de familias estaban más o menos interesadas en lo que su empresa les ofrecía. Comenzó a entender que el objetivo de uso que se había marcado al principio no era consistente con la manera en la que los usuarios vinculados estaban utilizando el producto.

Esto no significa que el equipo hiciera mal al fijar un objetivo inicial. Sin ese criterio establecido, no habrían tenido un valor de referencia del que aprender sobre su producto y Kyle no habría cogido el teléfono. Pero ahora entendía verdaderamente a sus clientes. La combinación de datos cualitativos y cuantitativos fue la clave.

Como resultado de ese aprendizaje, el equipo redefinió el «usuario activo» para reflejar de forma más precisa el comportamiento de sus usuarios. Para ellos sí que tuvo sentido modificar una de las métricas clave, precisamente porque entendieron por qué lo estaban haciendo y podían justificar ese cambio.

Resumen

HighScore House se marcó un objetivo inicial muy ambicioso que no pudo alcanzar.

El equipo experimentó inmediatamente para conseguirlo, pero sus esfuerzos no resultaron suficientes.

Cogieron el teléfono y hablaron con sus clientes, dándose cuenta así de que estaban aportando valor a usuarios que, sin embargo, utilizaban menos el producto de lo que habían pensado.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

En primer lugar, conoce a tus clientes. No existe ningún sustituto del contacto directo con ellos. Ni todos los números del mundo pueden explicar por qué sucede algo, así que, en muchas ocasiones, es mejor coger el teléfono y llamarlos, incluso a aquellos que ya no sean clientes tuyos.

En segundo lugar, hay que hacer suposiciones iniciales y fijarse objetivos que indiquen si el producto tiene éxito, pero no olvidarlos. Si hay que bajarlos, se bajan, pero no con la única idea de llegar a ellos, porque eso es hacer trampa. Utiliza mejor datos cualitativos para entender qué valor estás aportando a los clientes y ajústalos solo si la nueva línea de referencia refleja cómo los clientes (en determinados segmentos) utilizan el producto.

Segmentos, cohortes, pruebas A/B y análisis multivariado

Las pruebas están en el mismo centro de Lean Analytics. Normalmente implican comparar dos cosas mediante segmentación, análisis de cohortes o pruebas A/B. Como son conceptos importantes para cualquiera que intente realizar la clase de comparación científica que se necesita para justificar cualquier cambio en las analíticas, las explicaremos en detalle a continuación.

Segmentación

Un segmento es solo un grupo que comparte alguna característica. Podrían ser los usuarios que utilizan Firefox, los clientes habituales de restaurantes que hacen reservas antes de ir a cenar, los pasajeros que compran billetes de avión de primera clase o los padres que conducen monovolúmenes.

En los sitios web, los visitantes se segmentan dependiendo de cierta información técnica y demográfica y, a continuación, se comparan los segmentos entre sí. Si los visitantes que utilizan Firefox están haciendo muchas menos compras, tendrás que hacer pruebas adicionales para averiguar por qué. Si hay un número desproporcionado de usuarios vinculados que viven en Australia, hazles una encuesta para descubrir el motivo y, cuando lo sepas, intenta replicar en otros mercados tu éxito con ellos.

La segmentación funciona para todos los mercados y para cualquier forma de marketing, no solo para los sitios web. Las empresas de venta por correo han estado segmentando con gran éxito el mercado durante décadas.

Análisis de cohortes

Un segundo tipo de análisis, que compara grupos similares a lo largo del tiempo, es el análisis de cohortes. Las empresas iteran de forma constante, a medida que desarrollan y prueban sus productos. De ahí que los usuarios que se incorporaron en la primera semana tengan una perspectiva diferente de los que lo hicieron en el último mes. Por ejemplo, todos esos usuarios iniciales de los que hablamos podrían no formar parte ya de la base de clientes y haber recorrido el ciclo completo de uso del sitio web, es decir, apuntarse a una prueba gratis, pagar por el servicio y acabar por abandonarlo. Como, a medida que esto vaya sucediendo, irás realizando cambios en tu modelo de negocio, los usuarios que se apuntaron a la prueba gratuita el primer mes tendrán una experiencia de inscripción diferente de los que lo hicieron el quinto mes. ¿Y cómo ha afectado eso al churn? Para averiguarlo, utilizamos el análisis de cohortes.

Cada grupo de usuarios constituye lo que se denomina una cohorte, esto es, el conjunto de participantes en un experimento a lo largo de todo su ciclo de vida. Las cohortes se comparan para ver si, en conjunto, determinadas métricas clave mejoran o no con el tiempo. A continuación se muestra un ejemplo que muestra por qué este tipo de análisis es crucial para las startups.

Imagina que tienes una tienda online. Cada mes, consigues mil nuevos clientes que gastan algo de dinero en la página. La tabla 2-1 muestra los ingresos medios por cliente durante los cinco primeros meses del negocio.

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Clientes totales

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

Ingresos medios por cliente

5,00 $

4,50 $

4,33 $

4,25 $

4,50 $

Tabla 2-1. Ingresos medios por cliente durante los cinco primeros meses.

De esta tabla no puede aprenderse mucho. ¿Están mejorando las cosas o no? Es difícil de determinar porque no se están comparando los clientes antiguos con los nuevos, se están mezclando los clientes que llevan cinco meses utilizando la página con aquellos que acaban de llegar. Lo único que muestran estos datos es una pequeña caída de los ingresos y entonces una recuperación. Pero, en lo que respecta a los ingresos medios, permanecen bastante estáticos.

Consideremos ahora los mismos datos, pero divididos según el mes en el que el grupo de clientes comenzó a utilizar el sitio. Tal y como muestra la Tabla 2-2, está sucediendo algo importante. Los clientes que se incorporaron en el quinto mes están gastando, de media, 9 dólares al mes en la tienda, prácticamente el doble de lo que gastaron los que comenzaron a utilizar la página en el primer mes. ¡Se trata de un crecimiento formidable!

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Usuarios nuevos

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

Usuarios totales

1.000

2,000

3.000

4.000

5.000

Mes 1

5,00 $

3,00 $

2,00 $

1,00 $

0,50 $

Mes 2

6,00 $

4,00 $

2,00 $

1,00 $

Mes 3

7,00 $

6,00 $

5,00 $

Mes 4

8,00 $

7,00 $

Mes 5

9,00 $

Tabla 2-2. Comparación de los ingresos según el mes en el que se incorporara el cliente.

Otra forma de analizar las cohortes es alinear los datos según la experiencia de los usuarios (en el caso de la Tabla 2-3 lo hemos hecho según el número de meses que habían estado utilizando el sistema). De esta manera, obtenemos otra métrica fundamental: la rapidez con la que descienden los ingresos después del primer mes.

Mes de uso

Cohorte

1

2

3

4

5

Enero

5,00 $

3,00 $

2,00 $

1,00 $

0,50 $

Febrero

6,00 $

4,00 $

2,00 $

1,00 $

Marzo

7,00 $

6,00 $

5,00 $

Abril

8,00 $

7,00 $

Mayo

9,00 $

Medias

7,00 $

5,00 $

3,00 $

1,00 $

0,50 $

Tabla 2-3. Análisis de cohortes de datos de ingresos.

Un análisis de cohortes ofrece una perspectiva mucho más clara. En este ejemplo, la pobre monetización de los primeros meses se ha diluido en las métricas generales, bastante aceptables. La cohorte de enero —la primera fila— gastó 5 $ en su primer mes pero redujo su gasto hasta los 0,50 $ en el mes quinto. Pero, sin embargo, el gasto que los clientes realizan el primer mes sube de forma abrupta y su caída también parece mejorar: la cohorte de abril gastó 8 $ en su primer mes y 7 $ en el segundo. Los datos muestran una empresa que parecía estar estancada y que, en realidad, está yendo a mejor. Y, además, gracias a este análisis, sabemos en qué métrica poner el foco: la caída de ventas después del primer mes.

Esta clase de informes permite observar los patrones que se dan a lo largo del ciclo de vida de un cliente, en lugar de dividir a los clientes sin tener en cuenta el ciclo natural por el que pasan. El análisis de cohortes puede hacerse con los ingresos, el churn, el comportamiento viral de la página, los costes de la atención o cualquier otra métrica importante.

Pruebas A/B y multivariadas

Los experimentos con cohortes que comparan grupos como el mostrado en la Tabla 2-2 se denominan estudios longitudinales, puesto que los datos se recopilan a lo largo de la vida natural de los diferentes grupos de clientes. En cambio, los estudios que ofrecen una experiencia distinta a diferentes grupos de sujetos de prueba, pero en el mismo momento del tiempo, se denominan estudios transversales. Si a la mitad de los visitantes de nuestra página les mostramos un enlace azul, y a la otra mitad, uno verde, para comprobar así qué grupo hará más veces clic en el enlace, estaremos realizando un estudio transversal. Cuando comparamos entre clientes un atributo de una determinada experiencia de usuario, como por ejemplo el color de los enlaces, y asumimos que el resto de esa experiencia es similar para ambos grupos, estamos llevando a cabo pruebas A/B.

Como no es posible probarlo todo de un producto, resulta mejor poner el foco en los pasos y suposiciones críticas. Los resultados pueden merecer muchísimo la pena: Jay Parmar, cofundador de la página de venta de entradas Picatic, financiada mediante crowdfunding, nos contó que simplemente al cambiar la llamada-a-la-acción de su página, de «Empieza gratis» a «Pruébalo gratis», en diez días aumentó el número de personas que hacían clic en el enlace —un índice conocido como click-through— en un 376%.

Las pruebas A/B parecen bastante simples pero tienen un problema. Solo se puede probar una cosa cada vez y, a menos que dispongas de un sitio web inmenso —como Bing o como Google, con suficiente tráfico para hacer pruebas con factores simples como el color de los enlaces o la velocidad de la página que esperan los usuarios para una respuesta rápida—, tendrás muchas cosas que probar, no solo una. Tal vez se trate del color de una página web, del texto en una llamada-a-la-acción o de las imágenes que se muestran a los visitantes.

En lugar de poner en marcha varias pruebas diferentes para cada una de esas cosas —lo que retrasaría tu ciclo de aprendizaje—, pueden analizarse todas a la vez utilizando una técnica denominada análisis multivariado, basada en el análisis estadístico de resultados y centrada en observar cuántos factores están fuertemente correlacionados con la mejora de alguna métrica clave.

La figura 2-2 ilustra estas cuatro maneras de dividir a los usuarios en subgrupos y de analizarlos o realizar pruebas con ellos.

Figura 2-2. Cohortes, segmentos, pruebas A/B y análisis multivariado.

El ciclo de Lean Analytics

Gran parte de este libro trata sobre encontrar en primer lugar una métrica significativa y entonces poner en marcha distintos experimentos para que mejore, hasta que esa métrica mejore lo suficiente para que el problema o el negocio puedan avanzar a la etapa siguiente, tal y como se muestra en la figura 2-3.

Figura 2-3. El círculo de la vida para las startups basadas en analíticas.

Al final del proceso, podrás conseguir un modelo de negocio sostenible, replicable y en crecimiento, y aprenderás cómo escalarlo.

En este capítulo hemos visto gran parte de los antecedentes que necesitarás sobre métricas y analíticas, y es posible que a estas alturas estés un poco saturado.

Has aprendido:

Qué convierte en buena una determinada métrica.

Qué son las métricas de vanidad (o egométricas) y cómo evitarlas.

La diferencia entre las métricas cualitativas y cuantitativas, entre las exploratorias y las informativas, entre las predictivas y las históricas y entre las correlacionadas y las causales.

Qué son las pruebas A/B y por qué es más común el análisis multivariado.

La diferencia entre segmentos y cohortes.

En los próximos capítulos pondrás en juego todos estos conceptos y trabajarás en varios modelos de negocio y en varias de las etapas que se presentan en el crecimiento de una startup.

EJERCICIO | Evaluación de las métricas utilizadas

Observa de tres a cinco de las métricas que sigas religiosamente, a diario. Escríbelas y ahora responde a estas preguntas sobre ellas:

¿Cuántas de ellas son buenas métricas?

¿Cuántas de ellas te ayudan en las decisiones de negocio que tienes que tomar y cuántas son solo métricas de vanidad (o egométricas)?

¿Puedes eliminar aquellas que no aporten valor?

¿Existen otras métricas diferentes que puedan ser más significativas?

Tacha las malas y añade las nuevas en la parte inferior de tu lista. Sigamos con el libro.

Notas

1 Estos incluyen ratios fundamentales como el ratio precio-beneficio, el margen de ventas, el coste de ventas o los ingresos por empleado, etc.

2 http://sethgodin.typepad.com/seths_blog/2012/05/avoiding-false-metrics.html.

3 Otra manera de hacerlo es poner en marcha las cuatro campañas de forma simultánea y utilizar analíticas para agrupar en segmentos diferentes a los usuarios que adquieras con cada una. En lugar de en cuatro semanas, sabrás cuál funciona mejor en solo una y, además, podrás controlar variables como las variaciones estacionales. Lo veremos más en detalle cuando hablemos de la segmentación y el análisis de cohortes.

4 http://www.statcan.gc.ca/pub/82-003-x/2008003/article/10648/c-g/5202438-eng.htm.

5 http://gigaom.com/2009/07/09/when-it-comes-to-links-color-matters.

6 http://velocityconf.com/velocity2009/public/schedule/detail/8523.

CAPÍTULO 3

Qué hacer con tu vida

Como fundador de una empresa, estarás tratando de decidir en qué emplear los próximos años de tu vida. La razón por la que quieres ser lean y analítico es, básicamente, para no desperdiciar esos años desarrollando algo que nadie quiera. O tal y como dice el fundador de Netscape e inversor Marc Andreesen: «A los mercados que no existen no les importa lo listo que eres».¹

Con suerte, tendrás alguna idea que desees desarrollar. Ese es tu proyecto y eso es lo que probarás con las analíticas. Necesitarás, en primer lugar, una manera de articular, rápida y consistentemente, las hipótesis sobre tu idea para así verificarlas (o desecharlas) con clientes reales. Para hacerlo, recomendamos el Lean Canvas de Ash Maurya, que muestra un proceso claro para definir y ajustar un modelo de negocio basado en el Desarrollo de Clientes. Veremos el modelo de Ash posteriormente en este capítulo.

Pero eso es solo la mitad de lo que necesitarás. No se trata solo de encontrar un negocio que funcione sino de encontrar uno en el que, además, quieras trabajar. Como consultor estratégico, bloguero y diseñador, Bud Caddell tiene claros tres criterios para decidir en qué emplear tu tiempo: algo en lo que seas bueno, algo que quieras hacer y algo con lo que puedas ganar dinero.

Veamos el Lean Canvas y los tres criterios de Bud en detalle.

Lean Canvas

El Lean Canvas es un plan de negocio visual y en desarrollo constante, accionable y de una única página. Fue creado por Ash Maurya e inspirado por el Business Model Canvas de Alex Osterwalder.² Tal y como puedes ver en la figura 3-1, consta de nueve cuadros, organizados en una única hoja y diseñado para llevarte a través de los aspectos más importantes de un negocio.

PROBLEMA

Los 3 principales problemas

1

SOLUCIÓN

3 principales soluciones para los 3 problemas

4

PROPUESTA ÚNICA DE VALOR

Mensaje sencillo, claro y atractivo que resuma por qué nuestro producto es diferente y por qué merece la pena comprarlo

3

VENTAJA COMPETITIVA INJUSTA

No se puede copiar ni comprar fácilmente

9

SEGMENTOS DE CLIENTES

Clientes objetivo

2

Early adopters Características de tus clientes ideales

Alternativas existentes

Enumera cómo se resuelven hoy en día esos 3 problemas

MÉTRICAS CLAVE

Actividades clave que medimos para comprobar el desarrollo del negocio

8

High-level concept

Lista de analogías (por ejemplo, YouTube = Flickr para vídeo)

CANALES

El camino al cliente

5

ESTRUCTURA DE COSTES

FLUJOS DE INGRESOS

Coste fijos y variables

7

Fuentes de ingresos

6

Figura 3-1. Cualquier negocio puede describirse con solo nueve pequeños cuadros.

El Lean Canvas es fantástico a la hora de identificar las áreas de mayor riesgo y de forzar a sus usuarios a ser honestos. Si estás tratando de decidir si tienes una oportunidad de negocio real, Ash te dice con su plan que debes considerar las siguientes cuestiones:

Problema: ¿has identificado algún problema real del que la gente sea consciente?

Segmentos de clientes: ¿conoces tus clientes objetivo? ¿Sabes cómo dirigirte a los distintos grupos con mensajes específicos?

Propuesta única de valor: ¿has encontrado una manera de explicar por qué eres mejor o diferente que resulte clara, distintiva y fácil de recordar?

Solución: ¿puedes resolver correctamente los problemas?

Canales: ¿cómo llevarás tu producto a los clientes y cómo te harán ellos llegar su dinero?

Flujos de ingresos: ¿de dónde vendrá el dinero? ¿Serán pagos únicos o recurrentes? ¿Serán resultado de una transacción directa (como la compra de algo) o indirecta (una suscripción a una revista)?

Estructura de costes: ¿cuáles son los costes directos, indirectos y variables que tendrás que asumir en el negocio?

Métricas clave: ¿sabes de qué números tienes hacer seguimiento para ver si el negocio está progresando?

Ventaja competitiva injusta: ¿cuál es el «multiplicador de fuerza» que hará que tus esfuerzos tengan mayor impacto que los de la competencia?

Animamos a todas las startups a que utilicen el Lean Canvas. Resulta muy enriquecedor y merece la pena el esfuerzo.

¿En qué debes trabajar?

Lean Canvas proporciona un marco formal que te ayuda a elegir e impulsar el negocio. No obstante, hay otra cara, más humana, en todo esto: ¿quieres hacerlo?

Esta pregunta no se hace lo suficiente. Los inversores siempre dicen que están buscando a gente dispuesta a fundar una empresa, que sea apasionada, a quien le importe de verdad resolver un problema. Pero la gente suele descartar esta pregunta sin pensarla demasiado. Si quieres que tu empresa sobreviva, tendrás que encontrar la intersección entre la demanda (del producto), la capacidad (tuya para desarrollarlo) y el deseo (para que realmente te importe).

Esta tríada se olvida muchas veces, ahogada por montones de datos y por el feedback que proporcionan los clientes, pero no debería ser así. No pongas en marcha un negocio que vayas a acabar odiando. La vida es demasiado corta y tu cansancio se notará tarde o temprano.

Bud Caddell tiene un diagrama sorprendentemente simple que muestra cómo elegir en lo que trabajar, mostrado en la figura 3-2.

Figura 3-2. El diagrama de Bud Caddell debería estar pegando en la pared de todos los orientadores laborales.

El diagrama muestra tres círculos que se solapan: lo que quieres hacer, en lo que eres bueno y por lo que pueden pagarte. En cada intersección se sugiere un curso de acción a tomar:

Si quieres hacer algo en lo que eres bueno pero no puedes conseguir que te paguen por ello, tienes que aprender a monetizarlo.

Si eres bueno en algo por lo que te pagan pero no quieres hacerlo, tienes que aprender a decir que no.

Si quieres hacer algo y puedes conseguir que te paguen por ello pero no eres muy bueno haciéndolo, tienes que aprender a hacerlo bien.

No se trata solo de un gran consejo para los orientadores laborales: al crear una nueva empresa, tienes que considerar apropiadamente los tres aspectos que aparecen en el diagrama.

En primer lugar, pregúntate: ¿puedo hacer bien esto que pretendo? La pregunta se refiere a tu capacidad para satisfacer las necesidades del mercado mejor que la competencia y es una combinación de aptitudes para el diseño, la codificación, la creación de la marca y muchos otros factores. Si identificas una necesidad real del mercado, siempre habrá más gente tratando de satisfacerla, por lo que necesitarás todo el talento que puedas reunir para tener éxito. ¿Cuentas con una red de amigos y contactos que te proporcione una ventaja competitiva injusta? ¿Tienes el talento necesario para hacer las cosas importantes realmente bien? Nunca crees una empresa como si se tratara de un juego; esa es la posición que suelen adoptar todos los demás.

Estas reglas también se aplican a aquellos que trabajan en organizaciones más grandes. No hay que lanzar un nuevo producto o entrar en un mercado nuevo a menos que el producto y el mercado existentes te ofrezcan una ventaja competitiva injusta. Los jóvenes competidores con menos estructura y aplicaciones heredadas pelearán por la cuota de mercado, y, en estos casos, el tamaño de tu empresa debe ser una ventaja, no un hándicap.

En segundo lugar, es importante imaginarse haciéndolo. Las startups consumen la vida de cualquiera y son una constante fuente de irritación. Tu negocio competirá con tus amigos, con tu pareja, con tus hijos y con tus hobbies. Tienes que creer en lo que haces para ser capaz de aguantar y gestionar tu negocio tanto en las buenas como en las malas épocas. ¿Estás dispuesto a trabajar incluso sin cobrar? El problema que estás resolviendo, ¿merece tanto la pena como para que sea motivo de orgullo ante los demás? ¿Se trata de algo que impulsará tu carrera en la dirección que pretendes o que te granjeará la reputación que quieres en la organización en la que trabajas? Si no respondes afirmativamente a estas preguntas, tal vez debas pensarlo dos veces.

Por último, asegúrate de que ganas dinero haciéndolo.³ Esta cuestión aborda de la necesidad que tenga el mercado de aquello que vayas a desarrollar. Tendrás que ser capaz de conseguir el suficiente dinero de los clientes a cambio del valor que les aportes, y hacerlo sin gastar demasiado en convertirlos en tus clientes. Además, todo el proceso —conseguir clientes nuevos y que te paguen por tu producto— debe poder escalarse, independientemente de tu papel como fundador de la empresa.

Para un emprendedor, esta cuestión es tan básica que hay que responderla solo para conseguir que te aprueben el proyecto, pero recuerda que, en cualquier caso, estarás también luchando contra el coste de oportunidad, pues tu organización podría estar haciendo cualquier otra cosa o ganando dinero con el negocio que ya tiene. Si no es probable que tu idea tenga un impacto material en la cuenta de resultados, tal vez lo mejor sea intentar otra cosa.

Esta cuestión es, con mucho, la más importante de las tres. Las otras dos son fáciles, porque dependen de ti. Pero ahora tienes que averiguar si alguien está dispuesto a pagarte por lo que vas a desarrollar.

En las primeras etapas de una startup, tendrás que trabajar con un montón de datos. Las idas y venidas en la opinión de la gente te afectarán y te verás golpeado por el feedback más reciente que tengas.

No olvides nunca que tratas de responder tres preguntas fundamentales:

¿He identificado un problema que vale la pena resolver?

¿La solución que estoy proponiendo para el problema es la buena?

¿Quiero resolverlo de verdad?

O, más sucintamente, ¿debería desarrollar esto que tengo en la cabeza?

EJERCICIO | Creación de un Lean Canvas

Ve a la dirección http://leancanvas.com para crear tu primer canvas. Trabaja sobre la idea o el proyecto que tengas en mente durante veinte minutos y observa el aspecto que presenta. Rellena las cajas en orden y si hay algunas que no puedas rellenar, no pasa nada, sáltatelas. Esperaremos.

¿Qué tal ha ido? ¿Ya has determinado qué áreas del negocio serán las que tengan más riesgo? ¿Estás decidido a abordarlas ahora que las has visto descritas en el canvas? Si crees en tu idea, comparte el Lean Canvas con alguien más (un inversor, un consejero o un colega) y utilízalo como punto de partida para debatir sobre tu idea.

Notas

1 http://pmarca-archive.posterous.com/the-pmarca-guide-to-startups-part-4-the-only.

2 http://www.businessmodelgeneration.com/canvas.

3 No todo el mundo espera ganar dinero con su startup. Algunos de ellos lo hacen para conseguir atención, para arreglar algo en el gobierno o para hacer del mundo un lugar mejor. Si ese es tu caso, sustituye «dinero» por «producir los resultados que espero» a lo largo de todo el libro.

CAPÍTULO 4

Dirigido por los datos versus informado por los datos

Los datos son poderosos. Pueden ser adictivos y provocar que todo se sobreanalice. Pero mucho de lo que hacemos en realidad es inconsciente y se basa en la experiencia y el pragmatismo. Y por una buena razón: apoyarnos en la sabiduría y la experiencia, en lugar de en el mero análisis, nos ayuda a salir adelante. Después de todo, no ponemos en marcha pruebas A/B para decidir qué pantalones ponernos por la mañana. Si lo hiciéramos, no saldríamos nunca de casa.

Una de las mayores críticas que ha recibido Lean Startup es que está demasiado dirigido por los datos. Deberíamos utilizar los datos como una herramienta y no ser su esclavo, dicen los críticos. Deberíamos crear empresas informadas por los datos en lugar de dirigidas por los datos. La mayoría solo trata de esconder su pereza y busca razones para no afrontar el trabajo duro. Aunque, todo sea dicho, a veces tienen algo de razón: utilizar los datos para optimizar una parte del negocio, sin dar un paso atrás para verlo todo en perspectiva, puede ser peligroso y, en ocasiones, fatal.

Veamos el ejemplo de la agencia de viajes Orbitz y su descubrimiento de que los usuarios de Mac estaban dispuestos a reservar una habitación en un hotel más caro que los usuarios de PC. Roger Liew, el director de Tecnología, le dijo al Wall Street Journal: «Teníamos la intuición [de que los usuarios de Mac estaban un 40% más dispuestos a reservar una habitación en un hotel de cuatro o cinco estrellas y a hospedarse en habitaciones más caras que los de PC] y pudimos confirmarla gracias a los datos».¹

Por un lado, un algoritmo que hubiera ignorado los datos no relacionados con el cliente (como, por ejemplo, si utilizaban o no un Mac) no habría encontrado esa oportunidad de aumento de ingresos. Por otro, si el algoritmo hubiera optimizado el negocio basándose únicamente en esos datos, independientemente de su relación con la venta, podrían haberse producido consecuencias no deseadas: en este caso, una publicidad desastrosa. La conclusión es que, a menos que exista supervisión humana, una optimización automática basada en los datos puede ocasionar problemas.

Hace años, Gail Ennis, director de Marketing del gigante de las analíticas Omniture, nos contó que era necesario el juicio humano para equilibrar las medidas que proponían las herramientas de optimización de la empresa. Si dejabas a la máquina sola, el software aprendía muy pronto que los anuncios con mujeres ligeras de ropa tenían un índice de click-through mucho mayor que otras formas de contenido. Pero ese índice, en realidad, representaba solo una ganancia a corto plazo, que además no le compensaba a la empresa que se apoyaba en esa estrategia por la pérdida de reputación que implicaba. Por eso para trabajar con el software de Omniture son necesarias personas con una visión global, capaces de utilizar las imágenes adecuadas para las pruebas. La inspiración es cosa de humanos, las máquinas se encargan de la validación.

En matemáticas, un máximo local es el mayor valor de una función en un entorno determinado.² Eso no significa que ese máximo sea el mayor valor posible de la función, ya que solo se trata del mayor valor dentro de un rango particular. Como analogía, consideremos un lago de montaña. El agua del lago no se encuentra a la menor cota posible —esa sería el nivel del mar— pero sí al nivel más bajo posible en el área que rodea al lago.

La optimización tiene que ver justo con esto, con encontrar el menor o mayor valor de una función en particular. Una máquina puede encontrar la configuración óptima para algo, pero solo con las restricciones y en el espacio del problema definido, un poco de igual manera que el agua en un lago de montaña no puede encontrar la cota más baja posible, sino solo la cota más baja dadas sus restricciones.

Para entender el problema de la optimización restringida, imagina que te han dado tres ruedas y que te piden que desarrolles el vehículo más estable posible con ellas. Después de muchas iteraciones y de comparar muchos diseños de vehículos de tres ruedas, acabarías decidiéndote por una configuración en triciclo, precisamente porque se trata de la configuración óptima para tres ruedas.

La optimización dirigida por datos puede realizar esta clase de mejoras iterativas. Lo que no puede hacer, no obstante, es decir: «¿Sabes? Creo que un diseño con cuatro ruedas sería mejor para el vehículo». Las matemáticas son buenas para optimizar un sistema conocido, pero los humanos somos buenos para encontrar uno nuevo. Dicho de otro modo: el cambio favorece los máximos locales, pero la innovación favorece la disrupción global.

En su libro River Out Of Eden (Basic Books) [trad. esp.: El río del Edén, Debate, 2000], Richard Dawkins utiliza, para describir la evolución, la analogía de un río que fluye. La evolución, explica, puede crear los ojos. De hecho, puede crear docenas de versiones diferentes de ellos: una para avispas, otra para octópodos, humanos, águilas, ballenas, etc. Lo que no puede hacer bien es volver atrás: una vez que el ojo, como órgano, se demuestra útil, las pequeñas mutaciones no suponen una mejora. Los ojos humanos no evolucionarán para convertirse en ojos de águila porque los pasos intermedios harían que la vista empeorara.

A la optimización realizada exclusivamente con máquinas le sucede algo similar: tiene limitaciones parecidas a la evolución. Si el sistema optimiza para alcanzar un máximo local, es posible que dejes pasar una oportunidad mayor y más importante. Es tu trabajo realizar un diseño inteligente para que los datos evolucionen correctamente.

Muchos de los creadores de startups con los que he hablado desconfían de dejar sus negocios solo en manos de los números. Ellos quieren confiar en su instinto. No se encuentran cómodos cuando la optimización de sus empresas no tiene detrás un propósito, saben que es necesario tener una visión global del mercado, del problema que están resolviendo y de los modelos de negocio principales.

En resumen, los datos cuantitativos son fantásticos para comprobar hipótesis pero no sirven para generar hipótesis nuevas, a menos que se combinen con la reflexión humana.

MODELO | Cómo pensar como un analista de datos

Monica Rogati, analista de datos en LinkedIn, nos da la siguiente lista con los 10 fallos típicos que los emprendedores deben evitar si desean profundizar en los datos que obtienen sus startups:

Asumir que los datos son limpios. Limpiar los datos que se obtienen supone a menudo gran parte del trabajo y el mero hecho de hacerlo puede revelar patrones importantes. «¿Se trata de un error de instrumentación el que provoca que el 30% de los números sean nulos?», pregunta Mónica. ¿De verdad hay tantos usuarios en el código 90210? Mejor comprobar el dato del portal para asegurarnos de que el código es válido y resulta útil.

No normalizar. Supongamos que estamos confeccionando una lista de los destinos más populares en las bodas. Podríamos contar el número de personas que llegan en avión para asistir a una boda pero, a menos que tengamos en cuenta el número total de personas que llegan a la ciudad, al final solo dispondremos de una lista de ciudades con mucho tráfico en sus aeropuertos.

Excluir los valores atípicos. Esas 21 personas que utilizan el producto más de mil veces al día son, o bien los mayores fans, o bots que recorren una y otra vez la página buscando contenido. Sean lo que sean, ignorarlos es un error.

Incluir los valores atípicos. Aunque esas 21 personas que utilizan el producto miles de veces al día son interesantes desde un punto de vista cualitativo, porque pueden mostrar cosas inesperadas, no lo son para desarrollar un modelo general. «Probablemente, sea mejor excluirlos si deseas desarrollar aplicaciones de datos —previene Mónica—. Si no se excluyen, en la típica función “también le podría gustar...” del sitio web siempre aparecerán los mismos elementos, los que prefieran los fans más dedicados».

Ignorar la estacionalidad. ¿«Becario» es el puesto que está creciendo más rápido de todo el año? Espera, es que se trata del mes de junio. Si cuando se buscan patrones no se tienen en cuenta los cambios debidos a la hora del día, el día de la semana o el mes, podemos tomar decisiones equivocadas.

Ignorar el tamaño cuando se informa sobre el crecimiento. El contexto es básico o, tal y como lo dice Mónica: «Si acabas de empezar, que tu padre se registre en la página dobla la base de usuarios, técnicamente hablando».

La inundación de datos. Un cuadro de mando no es útil si no sabemos dónde mirar.

Las métricas que gritan: «¡¡que viene el lobo!!». Todos somos responsables y por eso ponemos alertas que nos avisan si algo va mal, para poder arreglarlo lo antes posible. El problema es que los límites que activan estas alertas sean demasiado sensibles. Si lo son, se activarán tantas veces que acabaremos por no hacerles caso.

El síndrome «Esos datos no son de aquí». «Mezclar los datos de la página con datos que provienen de otras fuentes puede aportar información muy valiosa —dice Mónica—. Los mejores clientes de la página vienen de códigos postales con una gran concentración de restaurantes de sushi? Tal vez a partir de esa información tengamos unas cuantas buenas ideas con las que experimentar o que incluso afecten a la estrategia de crecimiento del producto».

Centrarse en el ruido. «Estamos hechos (y además programados para ello) para ver patrones donde no los hay —advierte Mónica—. Eso nos ayuda a ignorar las métricas de vanidad, y tomar algo de distancia para poder observar con una perspectiva más amplia».

Lean Startup y la gran visión

Algunos emprendedores están obsesionados con los datos, de una forma maníaca, casi compulsiva, pero tienden a quedarse atascados en el análisis. Otros, en cambio, son seguidores de su intuición y no suelen hacerles mucho caso, a no ser que confirmen sus ideas preconcebidas, y por eso pivotan de una idea a otra sin disciplina. En la raíz de esa división se encuentra el reto fundamental que los seguidores de Lean Startup deben afrontar: ¿cómo tener un producto mínimo viable (PMV) y una visión convincente al mismo tiempo?

Muchos creadores de startups utilizan la metodología Lean Startup como excusa para poner en marcha su empresa sin una visión. «Es tan fácil crear una empresa en estos tiempos —razonan—. Las barreras son tan pocas que cualquiera lo puede hacer, ¿no?». Y, sin embargo, es importante: sin una visión a medio plazo, los creadores pueden sentirse influidos por cualquier cosa: por los clientes, por los inversores, por la competencia o por la prensa. Sin una visión, el negocio carecerá de finalidad y se encontrará yendo de aquí para allá sin dirección.

Sin embargo, si tan importante es contar con una visión así —mi producto ofrece algo nuevo al mundo—, ¿cómo se armoniza eso con la estrategia de Lean Startup, que siempre va paso a paso cuestionándolo todo? La respuesta es bastante simple: Lean Startup es el proceso que te acercará cada vez más a esa visión.

A veces, al principio del trabajo, les recordamos a los emprendedores que, en realidad, no están desarrollando un producto. Están creando una herramienta para aprender qué producto desarrollar. Así les ayudamos a separar la tarea que tienen a mano —encontrar un modelo de negocio sostenible— de las pantallas, las líneas de código y las listas de correo que hayan ido creando por el camino.

Lean Startup se centra en el aprendizaje por encima de casi todo, y anima a reflexionar, a explorar y a experimentar. No se trata de recorrer sin reflexión el ciclo crear → medir → aprender, sino de entender de verdad lo que sucede y de estar abierto a nuevas posibilidades.

Tu empresa tiene que ser lean, no pequeña. Algunos de los emprendedores con los que hemos hablado quieren convertirse en los proveedores líderes de su región o de su provincia. ¿Por qué no del mundo? Incluso los aliados tuvieron que elegir un punto donde desembarcar, pero que eligieran Normandía no significaba que no tuvieran un propósito mayor. Tan solo encontraron un buen sitio por donde empezar.

Algunos creen que Lean Startup anima a crear negocios pequeños, pero se equivocan. En realidad, bien utilizada, esta metodología te ayudará a ampliar la visión de tu negocio, precisamente porque lo cuestiona todo. Verás que, independientemente de la magnitud que estés observando en un momento determinado —problemas, soluciones, clientes, ingresos—, al profundizar y eliminar las capas superficiales es probable que hagas hallazgos inesperados. Aprovéchalos y así podrás ampliar tu visión y entender al mismo tiempo cómo llegar el primero a tu objetivo.

Notas

1 http://online.wsj.com/article/SB10001424052702304458604577488822667325882.html38.

2 http://en.wikipedia.org/wiki/Maxima_and_minima.

PARTE 2

ENCONTRAR LA MÉTRICA
CORRECTA PARA
EL MOMENTO ACTUAL

Ahora que dispones de un conocimiento básico de las analíticas, hablaremos de la importancia del foco, de modelos de negocio específicos y de las etapas que todas las startups deben atravesar cuando hayan descubierto el producto y el mercado adecuados. Con estas armas, podrás encontrar las métricas verdaderamente importantes.

Es el marco el que cambia con cada nueva tecnología y no la imagen del interior del marco.
Marshal McLuhan

CAPÍTULO 5

Marcos analíticos

A lo largo de los años, hemos contemplado cómo aparecían varios marcos que nos han ayudado a entender las startups y los cambios que experimentan a medida que crecen, encuentran sus mercados y consiguen clientes y beneficios. Cada marco ofrece una perspectiva diferente de su ciclo de vida y sugiere diferentes métricas y áreas en las que poner el foco.

Tras comparar y contrastar varios de estos marcos analíticos, hemos creado nuestro propio método para pensar sobre las startups y, en particular, sobre las métricas para medir su progreso. Utilizaremos este nuevo marco a lo largo de todo el libro, pero, en primer lugar, revisaremos algunos de los marcos existentes y cómo encajan en las tesis de Lean Analytics.

Las métricas para piratas de Dave McClure

Las métricas para piratas —un término acuñado por el inversor Dave McClure— obtienen su nombre del acrónimo creado con cinco elementos necesarios para crear un negocio de éxito. McClure divide las métricas que una startup debe tener en cuenta en varias categorías, que son adquisición, activación, retención, beneficios y referencias (AARBR).¹

La figura 5-1 muestra nuestra interpretación de este modelo y describe los cinco pasos que los usuarios, los clientes o los visitantes deben recorrer para que la empresa pueda extraer todo su valor, un valor que no solo proviene de las transacciones (beneficios) sino también del papel que jueguen como publicitadores de la página (referencias) y como creadores de contenido (retención).

Figura 5-1. Incluso los piratas necesitan métricas, dice Dave McClure.

Estos cinco ejemplos no siguen necesariamente un orden estricto. Por ejemplo, los usuarios pueden recomendar la página a otros antes de gastar dinero en ella, o bien volver varias veces antes de registrarse, pero la lista es un buen marco de trabajo para saber cómo deben crecer los negocios (consulta la Tabla 5-1).

Elemento

Función

Métricas relevantes

Adquisición

Generar atención, con una variedad de medios, tanto orgánicos como inorgánicos.

Tráfico, menciones, coste por clic, resultados de búsqueda, coste de adquisición, índice de apertura.

Activación

Convertir a los usuarios ocasionales en usuarios vinculados con el proyecto.

Inscripciones, registros, procesos de inscripción completados, uso del servicio al menos una vez, suscripciones.

Retención

Convencer a los usuarios de que vuelvan varias veces, exhibiendo cierto grado de adhesión.

Vinculación, tiempo desde la última visita, uso activo diario y mensual, churns.

Beneficios

Resultados de negocio (que varían dependiendo del modelo: compras, clics en los anuncios, creación de contenido, suscripciones, etc).

Valor del cliente en su ciclo de vida, índice de conversión, tamaño de la cesta de la compra, beneficios por click-through.

Referencias

Invitaciones virales a otros usuarios potenciales y boca a boca.

Invitaciones enviadas, coeficiente viral, tiempo de ciclo viral.

Tabla 5-1. Las métricas para piratas y lo que debes seguir.

Los motores de crecimiento de Eric Ries

En El método Lean Startup Eric Ries habla de los tres motores de crecimiento de una startup. Cada uno de ellos tiene un indicador clave de rendimiento (KPI) asociado.

Motor de adhesión

El motor de adhesión se centra en conseguir que los usuarios vuelvan y que continúen utilizando el producto. Es análogo a la fase de retención de Dave McClure. Si los usuarios no tienen cierto grado de adhesión, el churn será alto y no conseguirás que se vinculen al sitio. La vinculación es uno de los mejores predictores del éxito: al principio, el número de usuarios de Facebook no era gran cosa, pero, tras unos meses del lanzamiento, la empresa consiguió que prácticamente todos los estudiantes de una universidad lo utilizaran y que siguieran haciéndolo. El grado de adhesión de Facebook se salió de los gráficos.

El indicador clave de rendimiento (KPI) principal para la adhesión es la retención de clientes. Las tasas de churn y la frecuencia de uso también son métricas importantes. La adhesión a largo plazo a menudo proviene del valor que el producto adquiere para los usuarios a medida que utilizan el servicio. Para la gente es difícil dejar Gmail o Evernote porque, bueno, ahí es donde guardan todas sus cosas. Algo parecido sucede cuando un jugador borra su cuenta en un juego en línea multijugador (MMO): pierde su estatus y los elementos del juego que tanto le ha costado ganar.

La adhesión no solo tiene que ver con la retención sino también con la frecuencia de uso, de ahí que también sea necesario seguir métricas como el tiempo desde la última visita. Si cuentas con métodos para conseguir que los usuarios vuelvan a la página, como las notificaciones por correo o las actualizaciones de producto, entonces también tendrás que tener en cuenta métricas como los índices de apertura de los correos o los de click-through.

Motor de viralidad

La viralidad tiene que ver con hacer correr la voz sobre tu producto. Resulta atractiva porque es una métrica compuesta: si cada usuario consigue añadir otros 1,5 a tu producto, la base de usuarios crecerá hacia el infinito hasta que el sistema se sature.²

La métrica clave para este motor es el coeficiente viral; es decir, el número de nuevos usuarios que cada usuario puede incorporar al servicio. Como se trata de una métrica compuesta (los usuarios nuevos, a su vez, traen a otros usuarios nuevos), la métrica mide cuántos usuarios se incorporan en cada ciclo viral. El crecimiento en el producto se produce cuando el coeficiente viral es mayor que uno, pero para evaluarlo correctamente también debes tener en cuenta el churn y las pérdidas. Cuanto mayor sea el coeficiente, más rápido será el crecimiento.

No es suficiente con medir el coeficiente viral. También tendrás que medir las acciones que configuran el ciclo. Por ejemplo, cuando se comienza en una nueva red social, la aplicación solicita la dirección de correo electrónico para que puedas encontrar nuevos contactos y ofrecerles la opción de participar. Cuando esos contactos reciben los correos, pueden actuar sobre ellos para registrarse en la red social. Cada una de estas etapas contribuye a la viralidad, por lo que para afinar el motor viral tendrás que medir el resultado de todas ellas (y ver si tienes que cambiar el mensaje o simplificar el proceso de registro, etc).

Aparte de estos, existen otros aspectos que hay que tener en cuenta, como la velocidad a la que los usuarios invitan a otros a participar, conocida como tiempo de ciclo viral, o el tipo de viralidad. Entraremos a fondo en estos asuntos más adelante en el libro.

Motor de pago

El tercer motor de crecimiento es el pago. Normalmente, es prematuro activar este motor antes de saber si nuestro producto genera adhesión y viralidad. Por ejemplo, Hawken, de Meteor Entertainment, es un juego multijugador por el que no hay que pagar para utilizarlo pero que cobra por las actualizaciones del mismo. Para conseguir que su producto sea rentable, en primer lugar, Meteor pone el foco en el uso que un grupo beta de usuarios hace de su producto (adhesión), a continuación trabaja con la viralidad (los usuarios invitan a los amigos a jugar) y, por último, con el pago (los usuarios compran actualizaciones para ser competitivos en el juego o para mejorar su experiencia de usuario).

Que te paguen por tu producto es, de alguna forma, la métrica definitiva que identifica un modelo de negocio sostenible. Si ganas más dinero con los clientes de lo que te cuesta adquirirlos —y lo haces, además, de forma recurrente—, tu negocio será sostenible. Así no necesitarás inversores externos y todos los días podrás generar valor para los accionistas.

Sin embargo, el mero hecho de conseguir que los clientes paguen el producto por sí mismos ya es un motor de crecimiento en sí. Es, como si dijéramos, una manera de ingresar dinero en tu banco. Si parte de ese beneficio lo reinviertes en adquirir más clientes, estarás consiguiendo que el negocio crezca. Tendrás entonces a tu disposición una máquina que podrás ajustar para conseguir más o menos crecimiento.

Los dos mandos de esta máquina son el CLV (Customer Lifetime Value, «Valor de tiempo de vida del cliente») el CAC (Customer Adquisition Cost, «Coste de adquisición de los clientes»). Es básico hacer más dinero con los clientes de lo que te cuesta conseguirlos, pero la ecuación del éxito no es tan sencilla. Aunque ese fuera el caso, todavía tendrías que vigilar los flujos de caja y el crecimiento, magnitudes ambas que dependen del tiempo que el cliente esté pagando por los servicios que ofrezca tu empresa. Una manera de medir esto sería calcular el tiempo hasta el equilibrio de cliente, es decir, el tiempo que el cliente tarda en pagar lo suficiente para que la empresa recupere el coste invertido en su adquisición.

Lean Canvas de Ash Maurya

En el capítulo 3 estuvimos viendo el Lean Canvas, cuando hablábamos de decidir qué problema debía resolver tu empresa. Consulta los consejos del cuadro «Cómo utilizar un Lean Canvas» que viene a continuación, con el fin de ponerlo en práctica.

Cómo utilizar un Lean Canvas

A diferencia de un plan de negocio tradicional, debes utilizar y actualizar Lean Canvas continuamente. Se trata de un plan «que vive y respira», no de un montón de conjeturas que desechas en el momento en el que empiezas a trabajar de verdad en tu startup. Cuando hayas rellenado un Lean Canvas (o su mayor parte), el siguiente paso es poner en marcha experimentos que te permitan validar o invalidar las hipótesis reflejadas en él.

En su forma más simple, tienes que pensar en cada cuadro del plan como en una barrera rotulada con las palabras «paso libre/fallo»: si los experimentos fallan, no pasas al siguiente cuadro, sino que sigues experimentando hasta que lo consigas o tengas que abandonar el proyecto. La única excepción es el cuadro «Métricas clave», cuyo objetivo es que mantengas un registro de las métricas más importantes que estés siguiendo. No pones experimentos en marcha en ese cuadro, aunque sí que es importante rellenarlo, porque, a fin de cuentas, todo el plan debe estar abierto al debate y la discusión.

Todos los cuadros en el canvas de Ash tienen métricas relevantes asociadas que debes seguir, tal y como se esquematiza en la tabla 5-2 (de hecho, el canvas tiene un cuadro específico para las métricas, que debes actualizar siempre que pases a otra parte del plan). Pueden suceder dos cosas: o las métricas de cada cuadro se confirman con la realidad o tienes que volver a tu escritorio para pensar por qué no lo hacen. Las métricas individuales cambiarán dependiendo de tu tipo de negocio, pero las directrices para su seguimiento son independientes de él. Después expondremos en el libro más detalles sobre las métricas clave para cada modelo de negocio y sobre los valores de referencia que debes tener como objetivo.

Cuadro de Lean Canvas

Algunas métricas relevantes

Problema

Encuestados con la necesidad, encuestados conscientes de tener la necesidad.

Solución

Personas que prueban el PMV, vinculación, churn, funciones más usadas/menos usadas, gente dispuesta a pagar.

Propuesta única de valor

Puntuaciones conseguidas en el feedback, ratings independientes, análisis de sentimientos, descripciones realizadas por los usuarios, encuestas, búsquedas y análisis competitivos.

Segmentos de clientes

Facilidad de encontrar grupos de candidatos, segmentos de keywords únicos, tráfico segmentado en embudo proveniente de una única fuente.

Canales

Clientes y previsiones de clientes por canal, coeficiente y ciclo viral, puntuación de promotores en red, índice de apertura, márgenes de los afiliados, índice de click-through, PageRank, alcance del mensaje.

Ventaja cometitiva injusta

Encuestados que hayan entendido la PUV (Propuesta Única de Valor, en inglés Unique Value Proposition, UVP), patentes, valor de la marca, barreras de entrada, número de nuevos entrantes, exclusividad de las relaciones.

Flujos de ingresos

Valor de tiempo de vida del cliente, ingresos medios por cliente, índice de conversión, tamaño de la cesta de la compra, índice de click-through.

Estructura de costes

Costes fijos, coste de adquisición de los clientes, coste de servicio al cliente, costes de atención, costes de keywords.

Tabla 5-2. Métricas relevantes de Lean Canvas.

Pirámide de crecimiento de Lean Startup de Ellis

Sean Ellis, un emprendedor y experto en marketing muy conocido, acuñó el término hacker del crecimiento y ha estado muy involucrado en startups de crecimiento meteórico, entre las que se encuentran Dropbox, Xobni, LogMeIn (que ha salido a bolsa) y Uproar (que también ha salido a bolsa). Su pirámide de crecimiento para startups, mostrada en la figura 5-2, pone el foco en lo que la empresa debe hacer después de encontrar su encaje producto/mercado.

Figura 5-2. Como en la construcción de las pirámides reales, el crecimiento de las startups supone un trabajo muy duro.

La cuestión que esta pirámide pone sobre la mesa es, por supuesto, ¿cómo saber que se ha encontrado el encaje producto/mercado? Sean recomienda una encuesta simple que puedas enviar a los clientes (disponible en survery.io) para determinar si la empresa está preparada para un crecimiento acelerado. La pregunta más importante de la encuesta es: ¿cómo se sentiría si tuviera que dejar de utilizar nuestro producto? Según la experiencia de Sean, si el 40% de la gente (o más) dice que se sentiría defraudada, eso significa que el producto ha encontrado un nicho de mercado adecuado y que ha llegado el momento de escalar el negocio.

El embudo de conversión largo

En los inicios de Internet, las páginas transaccionales disponían de embudos de conversión relativamente sencillos. Los visitantes llegaban a la página de inicio, navegaban por el producto, entraban a la información sobre el pago y confirmaban el pedido.

Ya no es así. Los embudos de conversión de hoy en día se extienden mucho más allá de la entrada al sitio web, entre redes sociales, páginas de afiliados y de comparación de precios. Las compras se ven influidas tanto por factores online como offline. Los clientes realizan varias visitas previas antes de que alguna de ellas se convierta en una venta.

Figura 5-3. Dónde emplean la mayoría del tiempo los clientes de pago antes de comprar en la página.

Nosotros llamamos a esto el embudo de conversión largo, un método para intentar entender el proceso completo: cómo, en primer lugar, se llama la atención de alguien y cómo se produce el viaje completo desde ese punto inicial hasta que la persona cumple el objetivo que la empresa pretende de ella (que compre algo, que cree contenido o que comparta un mensaje). A menudo, para poder comprobar el viaje completo de esa persona, tendrás que colocar alguna marca en la señal inicial que facilite su seguimiento, tal y como muchos paquetes analíticos pueden hacer en sus informes. Por ejemplo, la figura 5-3 muestra el informe Social Visitors Flow de Google Analytics.

Y no solo eso; también las plataformas tienen su importancia, tal y como puede verse en la figura 5-4, que muestra la influencia de la plataforma en las conversaciones sobre los productos.

Figura 5-4. A veces, hace falta mucha presión del grupo para adquirir un cliente.

Durante el proceso de lanzamiento de la página web del libro, Lean Analytics, hicimos el seguimiento de nuestro propio embudo de conversión largo.³ No nos marcamos un «objetivo» difícil (como una venta) pero sí que consultamos varias cosas que pretendíamos que los clientes hicieran en la página: registrarse en nuestra lista de correo, hacer clic en la cubierta del libro y rellenar una encuesta. Creamos una URL personalizada para que la gente que apoyaba nuestro libro pudiera compartirla y así poder inyectar una señal al inicio del embudo largo y poder observar cómo se expandía el mensaje.

Aprendimos, por ejemplo, que era menos probable que los seguidores del autor y conferenciante Julien Smith rellenaran nuestra encuesta que los de Eric Ries y Avinash Kaushik. Sin embargo, cuando se trataba de gente que volvía a la página, no usuarios nuevos, sucedía al contrario. Esta clase de información es la que puede ayudarnos a elegir la clase de apoyos que debemos seleccionar para futuros esfuerzos promocionales.

Las etapas y las puertas de entrada de Lean Analytics

Habiendo revisado estos marcos de trabajo, necesitábamos un modelo que identificara claramente las etapas por las que pasan las startups y las métricas que pudieran indicar claramente si había llegado para ellas el momento de pasar a la siguiente etapa. Las cinco etapas que hemos identificado son Empatía, Adhesión, Viralidad, Ingresos y Escala. Creemos que la mayoría de las startups pasan por estas etapas y que, para avanzar de una a otra, necesitan que las métricas que están siguiendo alcancen ciertos objetivos.

La figura 5-5 muestra las etapas y las puertas de entrada de Lean Analytics y cómo este modelo se alinea con el resto de modelos vistos aquí. Gran parte del libro se estructura según estas etapas; de ahí que sea tan importante entender cómo funciona.

Por último, hay varios marcos de trabajo interesantes, que pueden ayudarte a pensar en tu negocio:

Algunos, como las «métricas para piratas» y el «embudo de conversión largo», se centran en el hecho de adquirir y convertir a los clientes.

Otros, como los «motores de crecimiento» y la «pirámide de crecimiento», ofrecen estrategias para saber cuándo o cómo crecer.

Algunos otros, como el Lean Canvas, ayudan a planear los componentes del modelo de negocio para poder evaluarlos de forma independiente unos de otros.

Nosotros proponemos un nuevo modelo, denominado Etapas de Lean Analytics, que utiliza lo mejor de otros modelos pero que pone el foco en las métricas. Nuestro modelo identifica cinco etapas diferentes por las que pasan las startups cuando crecen.

A pesar de que creemos que las Etapas de Lean Analytics constituyen un marco de trabajo bastante simple para entender el progreso de una startup, entenderíamos que resultara algo apabullante. Además, incluso con nuestro marco de trabajo, seguirás utilizando los demás, por lo que tienes mucho que digerir. Esa es la razón de que, por un momento, queramos apartarte de todo eso y que te centres en la Única Métrica que Verdaderamente Importa, que se verá en el próximo capítulo.

Figura 5-5. Marcos de trabajo, marcos por todas partes.

Notas

1 http://www.slideshare.net/dmc500hats/startup-metrics-for-pirates-long-version.

2 Nunca es así de fácil. Por supuesto, hay factores como el churn, la competencia, etc., que impiden que ese crecimiento sea infinito.

3 http://leananalyticsbook.com/behind-the-scenes-of-a-book-launch/

CAPÍTULO 6

La disciplina de la Única Métrica
que Verdaderamente Importa

Algunos de los creadores de startups se comportan como si fueran urracas, siempre en pos de la novedad más brillante, utilizando a menudo la pivotación como una mera excusa y no como un modo de iterar las ideas de forma metódica. En realidad, es como si sufrieran de déficit crónico de atención.

Sin embargo, una de las claves para el éxito de una startup es, precisamente, tener el foco adecuado y la disciplina necesaria para mantenerlo. Es posible que una empresa sin él triunfe, pero casi seguro que lo hará por casualidad y después de desperdiciar mucho tiempo explorando el mercado sin criterio, además de haber aprendido a un coste mucho mayor. Si existe algún secreto en el éxito de una startup, no es otro que el foco.

Ahora bien, que dispongas de un foco claro no significa que tengas que ser miope. No hay una única métrica que debas seguir desde el momento en el que tengas la primera idea sobre la empresa hasta el día en que la vendas. En cada momento determinado, no obstante, sí que habrá una métrica que deberás seguir concienzudamente y a la cual deberás conceder más importancia. La esencia de Lean Startup es esa: que los creadores de empresas consigan poner el foco en lo adecuado, en el momento correcto y con la mentalidad necesaria.

Tal y como comentamos en el capítulo 5, Eric Ries indica que hay tres motores que dirigen el crecimiento de la empresa: el motor de adhesión, el motor viral y el motor de pago. Avisaba en ese capítulo de que todas las empresas con éxito acababan por usar los tres motores, pero que, en cada momento determinado, resultaba mejor enfocarse en uno en concreto. Así, podrías centrarte en el grado de adhesión que tu producto genera entre tus usuarios más habituales, utilizarlo entonces para que la empresa creciera de forma viral y, por último, usar esa base de clientes para que aumentaran los ingresos. Eso es el foco.

En el mundo de las analíticas y los datos, el foco consiste en elegir una única métrica que sea verdaderamente importante para el momento en el que se encuentre tu startup. Llamamos a eso la Única Métrica que Verdaderamente Importa (UMVI).*

La UMVI es la única métrica en la que tu startup debe centrarse por completo, concediéndosele más importancia que a cualquier otra, según la etapa en la que se encuentre. Por ejemplo, tal vez el valor de tiempo de vida del cliente (CLV, Customer Lifetime Value) no sea significativo cuando estés validando si merece la pena resolver un problema determinado, pero sí que podría ser la métrica correcta cuando te estés aproximando a conseguir tu encaje producto/mercado.

Como responsable de la empresa, deberás seguir y vigilar muchas analíticas diferentes. Algunas de ellas serán especialmente importantes, como tus indicadores clave de rendimiento (KPI), que consultarás a diario. Con otras, en cambio, te limitarás a reservarlas para usarlas en el futuro, como cuando llegue el momento de contar la historia de la empresa a un inversor o de hacer una presentación. Antes, la instrumentación del software para almacenar estos datos no era fácil, pero, hoy en día, resulta bastante sencillo de configurar y gestionar, gracias a herramientas como Geckoboard, Mixpanel, Kissmetrics, Totango, Chartbeat y otras. Pero, solo porque esas herramientas te den la posibilidad de observar muchas cosas diferentes, eso no significa que puedas distraerte. Asimílalo todo pero pon el foco en lo que importa.

CASO DE ESTUDIO | Moz utiliza menos indicadores clave de rendimiento (KPI) para aumentar el foco

Moz (conocida anteriormente como SEOmoz) es una exitosa empresa desarrolladora de software como servicio (software as a service, SaaS) que ayuda a las empresas a monitorizar y mejorar los rankings de sus sitios web en buscadores. En mayo de 2012 la empresa había recaudado 18 millones de dólares. Su CEO, Rand Fishkin, publicó un post muy detallado sobre el progreso que había seguido la empresa hasta llegar a ese punto.¹

La explicación de Rand incluía algunas métricas de vanidad o egométricas —aunque, la verdad, cuando tienes una empresa que recibe 15 millones de visitantes cada año, puedes permitírtelas un poco—, pero también compartió con sus lectores algunos números muy específicos e interesantes relacionados con los índices de conversión de clientes que probaban gratis el producto en usuarios de pago y con el churn.

Hablamos con Joanna Lord, vicepresidenta de Marketing de Crecimiento en Moz, para saber más sobre la manera en la que la empresa manejaba las métricas. «Somos una empresa dirigida por métricas —dice—. Todos los equipos informan semanalmente al resto de la empresa sobre la marcha de sus KPI, de sus movimientos y sus resúmenes. También contamos con una gigantesca pantalla en la oficina que muestra constantemente el número de clientes de pago y de usuarios con la versión de prueba. Creemos que, haciendo que toda la empresa sea consciente de esas métricas, todos estaremos más informados y recordaremos más fácilmente el progreso (y, por supuesto, los retos) de nuestra empresa».

Para una empresa en la situación de Moz, que ha encontrado el encaje producto/mercado, resulta mucho más difícil centrarse en una única métrica. No es sorprendente, puesto que en ella existen muchos departamentos diferentes creciendo a la vez, muy rápidamente, y el negocio tiene que lidiar simultáneamente con gran variedad de cuestiones. Pero, incluso con todos esos esfuerzos concurrentes en marcha, Joanna dice que una métrica prevalece sobre todas las demás: las adiciones netas. Esta métrica se calcula restando al número total de nuevos clientes de pago (tanto los que provienen de la prueba gratuita como los usuarios directos) el número de usuarios que hayan cancelado la suscripción.

«El número de adiciones netas nos ayuda a ver rápidamente cuáles son los días en los que se producen más cancelaciones (y a gestionarlas) y también nos ofrece una idea clara de cómo está funcionando nuestro índice de conversión de la prueba gratuita al programa de pago», indica Joanna.

«Moz hace seguimiento de otras métricas relacionadas, entre las que se encuentran usuarios de pago totales, nuevos usuarios de prueba el día de ayer y media de adiciones netas en 7 días. Pero todas ellas acaban por reflejarse en las adiciones netas diarias».

Curiosamente, cuando Moz lanzó su última ronda de financiación, uno de los principales inversores en la empresa, Brad Feld, de Foundry Group, les sugirió que hicieran seguimiento de menos indicadores clave de rendimiento (KPI). «La principal razón es que, como empresa, no puedes actuar sobre docenas de KPI de forma simultánea —indicaba Joana—, y Brad nos recordó que “demasiados datos” pueden acabar siendo contraproducentes. Al final, te puedes perder detectando tendencias raras de números sin importancia desde un punto de vista global. Y también perder mucho tiempo elaborando informes y comunicaciones sobre números que no conducen a acciones de ningún tipo. Al simplificar nuestro informe diario de KPI y dejar en él solo las métricas importantes, hemos conseguido que todos tengamos más claro cuál es el foco de la empresa y qué estamos haciendo».

Resumen

Moz es una empresa dirigida por métricas, aunque eso no significa que se vea inundada de datos. Se apoyan en una métrica, la más importante de todas: adiciones netas.

Uno de sus inversores les sugirió, de hecho, que redujeran el número de métricas de las que estaban haciendo seguimiento para que el foco estuviera centrado en la perspectiva global de la empresa.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Aunque hacer seguimiento de muchas métricas pueda estar muy bien, también puede provocar que perdamos el foco. La mejor manera de que toda la organización se mueva en la misma dirección consiste en elegir un conjunto mínimo de indicadores clave de rendimiento (KPI) que reflejen las suposiciones del negocio.

Cuatro razones para utilizar la Única Métrica que Verdaderamente Importa

La Única Métrica que Verdaderamente Importa (UMVI) resulta de gran relevancia en las etapas iniciales de la startup. Después, la empresa crecerá y, por tanto, la dirección probablemente pondrá el foco en más métricas. Y podrá hacerlo, además, porque ya contará con la experiencia y los recursos necesarios y, probablemente, también habrá un equipo en el que delegar ese seguimiento. Así, el encargado de las operaciones podría ocuparse de la disponibilidad del sitio web o de la latencia de la red y el centro de atención tendrá que gestionar el tiempo medio en espera de las llamadas los clientes, etc.

Para nosotros, como inversores y consultores en Year One Labs, una de las pruebas de fuego que deben pasar las empresas que entrevistamos es la claridad con la que han entendido y seguido su UMVI. Habla positivamente de una empresa que todos los fundadores sepan cuál es y que, cuando se les pregunte, ni siquiera tengan que pensarlo para contestar y también que la métrica esté alineada con la etapa en la que se encuentre la empresa. Si, por el contrario, la desconocen o se trata de una métrica inadecuada para la etapa, o bien, si tienen varias métricas o no saben su valor, estaremos seguros de que no lo han hecho bien.

Al elegir una UMVI podrás poner en marcha más rápidamente los experimentos y comparar sus resultados de forma más efectiva. Recuerda: la Única Métrica que Verdaderamente Importa cambia con el tiempo. Cuando estés enfocado en conseguir usuarios (y en convertirlos en clientes), la UMVI podría estar ligada a qué canales de adquisición de usuarios están funcionando mejor o al índice de conversión de los clientes registrados a clientes de pago. Cuando, posteriormente, hayas puesto el foco en la retención de clientes, podrías hacer seguimiento del churn y experimentar con la estructura de precios, las funciones, la mejora de la atención al cliente y demás. La UMVI cambia dependiendo de la etapa actual y, en algunas ocasiones, lo hace muy rápidamente.

Revisemos cuatro razones por las que debes utilizar la Única Métrica que Verdaderamente Importa:

Responde a tu pregunta más importante. En cualquier momento, te verás tratando de responder un millón de preguntas diferentes, haciendo malabarismos a la vez con otro millón de cosas. Por eso, tan pronto como sea posible tienes que identificar las áreas con más riesgo del negocio. Ahí residirá la pregunta más importante de todas. Cuando sepas qué pregunta es la buena, sabrás qué métricas seguir para responder la pregunta. Esa es la UMVI.

Te obliga a trazar una línea de referencia y a tener objetivos claros. Después de que hayas identificado el problema clave en el que debes poner el foco, tendrás que establecer objetivos. Necesitas saber cómo definir si tu empresa está teniendo éxito o no.

Toda la empresa pone el foco en el sitio correcto. Avinash Kaushik tiene un nombre para esos informes que dan cuenta de demasiadas cosas: vómito de datos.² Y a nadie le gusta vomitar. Utiliza la UMVI para que toda la empresa ponga el foco en el lugar correcto. Destaca la UMVI en las formas habituales de comunicación: en cuadros de mando, en pantallas de TV, en los correos de resumen, o donde sea necesario.

Incentiva la cultura de la experimentación. A estas alturas, la importancia de la experimentación en la empresa debería estar fuera de toda duda. Es crítico que la empresa adopte el ciclo crear-medir-aprender y que recorra ese ciclo lo más rápida y frecuentemente que pueda. Pero para tener éxito en ello tienes que animar de forma activa a la experimentación. Con seguridad, se producirán pequeños errores debido a esta actitud, pero no deberías castigarlos, sino todo lo contrario: aprendes gracias a los errores provocados por las pruebas planificadas y metódicas, y ese aprendizaje te conduce hacia el objetivo. Es la manera de evitar el Gran Error. Todos en la organización deben sentirse animados a experimentar y, cuando todo el mundo tiene clara la UMVI y puede experimentar de forma independiente para intentar mejorarla, se pone a trabajar una fuerza muy poderosa.

CASO DE ESTUDIO | Solare pone el foco solo en algunas métricas clave

Solare Ristorante es un restaurante italiano de San Diego, cuyo dueño es el emprendedor Randy Smerik. Randy tiene experiencia en tecnología y datos y hace algún tiempo desempeñó el cargo de director general en Teradata, la firma de business intelligence, así como otros cinco cargos relacionados con la tecnología. No es ninguna sorpresa, por tanto, que aplicara su mentalidad, para la que son tan importantes los datos, en su manera de llevar el negocio.

Una tarde en el restaurante el hijo de Randy, Tommy —el encargado del bar—, gritó «¡24!» y, como siempre estamos buscando historias sobre métricas de negocio, le preguntamos por el significado de aquel número. «Todos los días el personal me cuenta el ratio entre los costes del personal y los ingresos brutos del día anterior —nos explicó—. Se trata de un número muy conocido y utilizado en el negocio de los restaurantes. Es útil porque combina dos cosas sobre las que tienes cierto grado de control: los ingresos por cena y el coste del personal».

Randy nos contó que cuando los costes de personal exceden el 30% de los ingresos brutos, algo no va bien, porque significa que, o bien estás pagando demasiado, o bien estás cobrando demasiado poco por las cenas. Un restaurante con una estrella Michelin puede permitirse disponer de más personal y pagarle mejor precisamente porque vende vinos más caros a los clientes y obtiene suficientes ingresos por cliente. Al otro extremo del espectro, un restaurante de cenas informales con un bajo margen de negocio tiene que mantener bajos los costes de personal. La ratio funciona porque:

Es simple: se trata de un único número.

Es inmediata: se puede obtener cada noche.

Puede influir sobre el negocio: se puede cambiar al personal o premiar la sobreventa al día siguiente, mientras que el coste de los ingredientes, los menús o el alquiler tardan más tiempo en cambiarse.

Es comparable: puedes hacer seguimiento de la métrica a lo largo del tiempo y compararla con otros restaurantes de categoría similar.

Es fundamental: refleja dos facetas básicas del modelo de negocio de los restaurantes.

Para terminar, un 24% está bien. Por debajo del 20%, probablemente no estés dando un buen servicio a los clientes y la experiencia en el restaurante podría resentirse (si Randy quisiera ser verdaderamente analítico, podría experimentar con diferentes niveles en el servicio y medir las propinas que los clientes den a los camareros o los comentarios en Yelp).

Randy también utiliza una segunda métrica para predecir el número de clientes que habrá en el restaurante. A las 5 de la tarde, el personal le envía el número de reservas existentes para esa noche. «Si tengo 50 reservas a las 5 de la tarde, sé que tendré sobre 250 clientes esa noche —dice—. Hemos aprendido que un ratio de 5-1 es lo habitual en Solare».

Este número no funciona para todos los restaurantes —el restaurante con estrellas Michelin tendrá un ratio de 1 a 1 porque siempre habrá que reservar para comer allí y estará siempre ocupado, y para el restaurante de comida rápida que no acepta reservas la métrica no resultará útil— pero, para Solare, el número de reservas a las 5 de la tarde, unidas a la experiencia, es un buen indicador predictivo de cómo será la noche. También permite que el equipo del restaurante pueda ajustar las horas del personal o comprar más materia prima para asegurarse de que el restaurante puede atender a sus clientes correctamente.

Resumen

Los restaurantes saben por experiencia que la demanda está unida con el número de reservas que tengan y el ratio adecuado entre ambas medidas.

Las buenas métricas ayudan a predecir el futuro y ofrecen la oportunidad de anticiparse a los problemas antes de que aparezcan y corregirlos.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Incluso los negocios que no tienen que ver con la tecnología necesitan encontrar algunas métricas simples relacionadas con su modelo de negocio básico y seguirlas a lo largo del tiempo para predecir lo que sucederá y para encontrar patrones o tendencias.

líneas de referencia

Saber en qué métricas hay que poner el foco no es suficiente. También hay que trazar una línea de referencia, es decir, marcarse un objetivo. Digamos que has decidido que «Nuevos clientes por semana» es la métrica correcta en la que poner el foco porque la empresa está probando nuevas maneras de adquirir clientes. Está bien tener una métrica, pero la elección de una en particular no responde a la cuestión principal: ¿cuántos clientes por semana necesitamos? O de forma más específica: ¿cuántos nuevos clientes semanales crees necesarios (por cada canal de adquisición) para definir un nivel de éxito suficiente, que te permita doblar la adquisición de cliente y pasar, por tanto, al siguiente paso del proceso?

Tienes que establecer un número, fijarlo como objetivo y tener la confianza suficiente para que, en caso de alcanzarlo, se considere un éxito. Y también para lo contrario: si no lo consigues, tendrás que volver atrás, pensarlo de nuevo y volver a intentarlo.

Elegir el número objetivo para cualquier métrica es muy difícil. Hemos visto demasiadas startups luchando con ellos como para decir lo contrario. A veces, incluso evitan tener que hacerlo. Por desgracia, lo que significa eso es que no saben qué hacer después de haber realizado el experimento. Si, en nuestro ejemplo, el experimento relativo a la adquisición de usuarios fallara estrepitosamente, cualquier número que hubieras elegido con anterioridad no tendría importancia: sabrías que es un fallo. Y lo contrario también se aplica: si el éxito resultara apabullante, independientemente del número elegido para indicarlo, también lo sabrás, será obvio. Pero, la mayoría de las veces, los experimentos acaban con un resultado medio. A lo mejor, el experimento ha acabado con cierto éxito, pero no se ha salido de los gráficos. Esa es la cuestión peliaguda en todo esto: ¿es suficiente ese éxito para continuar o hay que dar marcha atrás y poner en marcha nuevos experimentos?

Hay dos respuestas correctas a la pregunta sobre el aspecto que presenta el éxito. La primera proviene de tu modelo de negocio, ya que puede indicar el valor que debe tener una métrica en concreto. Si sabes que necesitas que el 10% de los usuarios registrados se conviertan en usuarios de pago para conseguir los objetivos de negocio, ese será el número, no hay más.

Sin embargo, en las etapas iniciales, todavía estarás tratando de averiguar qué aspecto presentará tu modelo de negocio, por lo que aún no sabrás lo que necesitas. La segunda respuesta, por tanto, será mirar qué es lo normal o lo ideal para un modelo de negocio concreto. Si conoces los valores de referencia de la industria, sabrás qué será lo más habitual y podrás comparar ese valor con el que estés obteniendo. En ausencia de otro tipo de información, es un buen lugar desde el que empezar. Posteriormente en el libro, veremos algunos de esos valores, que te resultarán de utilidad.

El juguete antiestrés

Existe otro aspecto importante en la Única Métrica que Verdaderamente Importa (UMVI). Y no podemos encontrar una metáfora mejor para explicarlo que un juguete antiestrés.

Si optimizas el negocio para maximizar una métrica en concreto, sucede algo importante. Es lo mismo que ocurre cuando se aprieta uno de esos juguetes antiestrés: se aprieta por un lado pero aparece un bulto por otro. Eso es bueno. Es decir, optimizar la UMVI no solo exprime todo lo posible esa métrica, sino que también te indica el próximo lugar en el que poner el foco y el esfuerzo de tu empresa, algo que sucede normalmente cuando el negocio llega a cierto punto de inflexión.

Quizá hayas optimizado el número de adhesiones a tu gimnasio y hayas hecho todo lo posible para aumentar los ingresos, pero ahora necesitas centrarte en el coste por cliente para convertirlo en un negocio rentable.

Tal vez hayas conseguido aumentar el tráfico a tu página, pero ahora tendrás que maximizar la tasa de conversión.

Quizá la gente acuda a tu café al ritmo que siempre has querido, pero ahora se trata de conseguir que la gente compre varios cafés en lugar de quedarse allí durante horas para utilizar gratis tu Wi-Fi.

En cualquier caso, cualquiera que sea tu UMVI, para construir un negocio mejor y más rápido, deberás esperar que cambie y que, al hacerlo, se haga evidente el próximo dato con el que trabajar.

EJERCICIO | Define tu propia UMVI

Puedes elegir una Única Métrica que Verdaderamente Importa para tu startup? Dale una oportunidad. Si hiciste el EJERCICIO al final del capítulo 2, tendrás una lista de buenas métricas de las que puedes hacer seguimiento. Elige ahora una sin la que no puedas pasar.

¿Podría tu empresa trabajar de forma exclusiva en mejorar esa métrica? ¿Qué pasaría si lo hiciera? ¿Podrías fijar un objetivo, una línea de referencia, para medir los resultados? Si no es posible, no pasa nada. Por ahora, anota tu Única Métrica que Verdaderamente Importa y el valor que tiene actualmente y volveremos a ella más adelante.

Notas

1 http://www.seomoz.org/blog/mozs-18-million-venture-financing-our-story-metrics-and-future.

2 http://www.kaushik.net/avinash/difference-web-reporting-web-analysis/.

CAPÍTULO 7

¿En qué negocio estás?

La manera en la que un negocio gana dinero condiciona las métricas de las que debe preocuparse. A largo plazo, la parte con más riesgo de cualquier negocio está unida a menudo con su manera de generar ingresos.

Muchas startups pueden desarrollar un producto y resolver todas las cuestiones técnicas, algunas pueden atraer a la audiencia necesaria (e incluso una gran audiencia), pero pocas hacen dinero. Incluso gigantes como Twitter o Facebook siguen intentando diferentes métodos de conseguir dinero de sus cientos de millones de usuarios.

Por ello, no hay una comparación más significativa para una startup que el puesto de limonadas, y por una buena razón: se trata de una manera emprendedora y de bajo riesgo de aprender cómo funcionan los negocios. Y, tal y como ocurre con los puestos de limonada, aunque puede ser razonable y estratégico retrasar la monetización —se puede regalar limonada por un tiempo hasta tener una clientela— tienes que planificar el modelo de negocio por adelantado.

Si te preguntáramos cómo describir el modelo de negocio de un puesto de limonadas, probablemente dirías que consiste en vender limonada a un precio mayor que el que cuesta fabricarla. Si te pidiéramos más detalles, probablemente dirías que los costes incluyen:

Unos costes variables por los ingredientes (limones, azúcar, vasos y agua).

Unos costes, en los que se incurre una única vez, por el marketing (el puesto, los letreros, una nevera, engañar a un hermano menor para que se quede en el puesto de la calle).

Los costes por hora del personal (que, seamos sinceros, son despreciables cuando eres un crío).

También podrías decir que los ingresos dependen del precio de la limonada y del número de vasos que se vendan.

Supongamos ahora que lo que te pedimos es que identifiques las partes del negocio con más riesgo. Estas incluirían la variabilidad del precio de los cítricos, el tiempo, el tráfico peatonal del barrio, etc.

Una cosa que hemos advertido en casi todos aquellos que han fundado con éxito una empresa es su capacidad de trabajar a diferentes niveles en su negocio, de unos muy detallados a otros muy abstractos. Pueden preocuparse del diseño de una página o de la redacción del asunto de un correo un día determinado, y al siguiente estar pensando en si resulta mejor la venta única o una cuota mensual recurrente. Esto se debe, en parte, a que no solo están tratando de llevar un negocio, sino también intentando descubrir cuál es el mejor modelo de negocio.

Para decidir qué métricas debes seguir, tienes que ser capaz de describir tu modelo de negocio de forma tan simple como el de un puesto de limonada. Hay que dar un paso atrás, ignorar los detalles y pensar en sus grandes componentes.

Si simplificas las cosas de esta manera hasta quedarte con sus componentes básicos, observarás que, en la web, solo hay unos cuantos modelos de negocio fundamentales. Lo más interesante es que todos ellos comparten algunas cuestiones. En primer lugar, su intención es crecer (Paul Graham dice que el foco en el crecimiento es el atributo definitivo para una startup).¹ Y, en segundo lugar, que ese crecimiento se consigue con uno de los «motores de crecimiento» de Eric Ries: un incremento bien en la adhesión, bien en la viralidad o bien en los ingresos.

Cada modelo de negocio necesita maximizar el impulso de estos tres motores para florecer. Sergio Zyman, CMO (Chief of Marketing Operations, jefe de Operaciones de Marketing) en Coca-Cola, dijo una vez que el marketing consiste en vender más cosas a más gente, más a menudo y por más dinero, de forma más eficiente.²

El crecimiento de los negocios vendrá, por tanto, de la mejora de alguna de esas cinco «variables»:

Más cosas significa añadir productos o servicios, preferiblemente aquellos que sepamos que quieren los clientes para no despilfarrar tiempo desarrollando cosas que no querrán comprar o utilizar. En el caso de los intraemprendedores, significará aplicar los métodos lean al desarrollo de nuevos productos, en lugar de crear una empresa completamente nueva.

Más gente significa añadir usuarios, de forma ideal gracias a la viralidad o el boca a boca, pero también con publicidad pagada. La mejor manera de conseguirlo se da cuando la adición de usuarios forma parte del propio uso del producto —como Dropbox, Skype o las herramientas de gestión de proyectos que animan a sus usuarios a invitar a usuarios externos a utilizarlas—, ya que así los usuarios nuevos se añaden de forma automática y quien envía la invitación está, de alguna manera, recomendando el producto.

Más a menudo implica adhesión (así la gente volverá), un churn reducido (así no abandonarán el producto) y un uso repetido (así lo utilizarán más frecuentemente). Al principio, la adhesión tiende a ser una variable clave en la que poner el foco, precisamente porque hasta que los early adopters encuentren maravilloso el producto, es poco probable que se dé alguna clase de marketing viral.

Más dinero significa aumentar las ventas y maximizar el precio que pagan los usuarios, o los ingresos por publicidad, o la cantidad de contenido que crean o el número de compras dentro del juego que hacen.

De forma más eficiente implica reducir el gasto asociado con la entrega del producto y con la atención al cliente, pero también disminuir el coste de adquisición de los clientes, gastando menos en publicidad y más en el boca a boca.

Sobre toda esa gente

Los modelos de negocio consisten en conseguir que la gente haga lo que queremos a cambio de algo. Pero no todo el mundo es igual. La pura verdad es que no todos los usuarios son buenos para el negocio.

Algunos de ellos son buenos, pero solo a largo plazo. El modelo freemium de Evernote funciona solo parcialmente porque los usuarios al final se registran en las cuentas de pago, pero puede llevarles hasta dos años el hacerlo.

Otros, en el mejor de los casos, solo proporcionan un buen marketing y, aunque ellos nunca lleguen a convertirse en usuarios de pago, pueden amplificar el mensaje o invitar a otros que sí lo harán.

Otros son rotundamente malos: distraen el negocio, consumen recursos, envían spam al sitio o confunden las analíticas.

Ten en cuenta que, si consigues cierta visibilidad por un tiempo, eso no significa gran cosa: pocos de los visitantes acabarán vinculados con el producto. Muchos de ellos solo estarán echando un vistazo. Tal y como Vinicius Vacanti, cofundador y CEO de Yipit, recordaba en un post inspirado por el lanzamiento de su empresa en 2010:

¿Este ha sido nuestro gran lanzamiento? ¿Por qué no se ha registrado más gente? ¿Por qué la gente no ha completado el flujo de registro? ¿Por qué no habido gente que vuelva a la página? Ahora que esa gente ha dado cobertura a nuestra startup, ¿cómo se supone que vamos a conseguir aparecer de nuevo en la prensa? ¿Por qué nuestros usuarios no están diciendo en Facebook o en Twitter lo que hacen con nuestro producto? Tenemos usuarios que han invitado a sus amigos, pero ¿por qué esos amigos no están aceptando las invitaciones? ³

La clave aquí son las analíticas. Es necesario diferenciar los usuarios reales y valiosos de aquellos que solo están pasando a ver qué tal, de los curiosos o de los perjudiciales. Una vez se hayan diferenciado, tendrás que hacer cambios que maximicen el número de clientes reales y se deshagan de los malos. Puede tratarse de algo tan burdo como pedir los datos de la tarjeta de crédito por adelantado —una manera segura de echar a los usuarios curiosos que no tienen intención de comprometerse con el pago—. O puede ser algo más sutil, como tratar de no reactivar a los usuarios no vinculados si dejan de utilizar el servicio durante un tiempo.

Si eres el desarrollador de un juego al que los usuarios solo juegan una vez o tienes un sitio de comercio electrónico en cuyo stock se almacenan elementos que se venden muy de vez en cuando, esta estrategia está bien, pues consigues tu dinero por adelantado. Si eres el proveedor de un SaaS con un pequeño coste incremental por cada nuevo usuario, tal vez te funcione mejor el modelo freemium, siempre que diferencies entre los usuarios vinculados y los usuarios informales. Si esperas que los compradores adquieran artículos a menudo en su sitio, tienes que conseguir que se sientan queridos. Lo pillas, ¿no?

La segmentación de usuarios, que permite diferenciar los usuarios reales de los que no lo son, depende mucho del esfuerzo que estos pongan en utilizar la aplicación. Algunos productos recopilan información de forma pasiva: los registros de los pasos en Fitbit, las noticias de Siri cuando llegas a algún sitio o los contactos nuevos que Write that Name, después de analizar la bandeja de entrada del correo, añade de forma automática. En estos casos, los usuarios no tienen que hacer nada, por lo que puede ser difícil saber si realmente han dejado de utilizar o no la aplicación. Es más fácil encontrar a los usuarios desvinculados si tienen que utilizar el producto de forma activa.

Por ejemplo, consideremos Fitbit, ya mencionada, un dispositivo de registro vital que mide los pasos que da el usuario y a partir de los cuales calcula las calorías quemadas, los kilómetros caminados, las escaleras subidas y, en general, la actividad general del usuario.

Los usuarios de Fitbit pueden registrar los pasos que den con el dispositivo que llevan en el bolsillo y no hacer nada más, pero también pueden utilizar ese dispositivo para sincronizar sus datos con la aplicación de la empresa, pueden visitar el portal para ver las analíticas y compartirlas con los amigos, pueden introducir datos de forma manual sobre sus hábitos alimenticios y de sueño, enriqueciendo así los datos que el dispositivo recoge, y pueden apuntarse a la oferta premium de Fitbit, que les ofrece ayuda para conseguir objetivos relacionados con la salud.

Cada uno de los modelos mencionados supone un grado diferente de vinculación para el usuario, lo que permite a Fitbit dividirlos en esos cinco segmentos. Y si la empresa pretende monetizarlos más allá de la compra inicial del dispositivo (a través de anuncios en la página, suscripciones premium o con la venta de sus datos agregados a terceros, por ejemplo), debe hacerlo. Los usuarios de Fitbit que utilizan el dispositivo solo para registrar los pasos que dan al día, sin ni siquiera subir esa información a la página, tienen un valor para la empresa significativamente menor que el resto. La empresa solo podrá predecir con exactitud sus ingresos si comprende el uso que hace del producto cada uno de sus segmentos.

Las startups disponen de un amplio abanico de métodos de pago y de modelos de incentivos entre los que elegir: freemium, prueba gratis, pago por adelantado, descuentos, financiación por publicidad, etc. Tu elección tendrá que encajar con el tipo de segmentación de usuarios que estés realizando, con el tiempo que tarde un usuario en convertirse en usuario de pago, con la facilidad de uso del servicio y con el precio de coste que los usuarios de paso le supongan al negocio.

Recuerda que no todos los clientes son buenos. No caigas, por tanto, en la trampa del recuento de clientes. En su lugar, optimiza el producto para los buenos y segmenta tus actividades según la clase de clientes que atraigan.

El flipbook de los modelos de negocio

Un producto es bastante más que lo que compras. Es la mezcla del servicio, de la marca, de la reputación, de la atención, del empaquetado y de muchos otros factores por los que también pagas. Cuando compras un iPhone, también estas comprando parte de la personalidad de Steve Jobs.

De igual forma, un modelo de negocio es una combinación de cosas. Un modelo de negocio es lo que vende, cómo se hacen las entregas, cómo se consiguen clientes y, también, cómo se les cobra.

Mucha gente confunde estas diferentes dimensiones presentes en un modelo de negocio. También es un poco culpa nuestra, la verdad. Freemium no es un modelo de negocio, sino una técnica de marketing. SaaS no es un modelo de negocio, sino una manera de distribuir software. Los anuncios en una página de medios no son un modelo de negocio, sino una manera de conseguir ingresos.

Más tarde en el libro esquematizaremos seis negocios de muestra. Pero antes de hacerlo nos gustaría hablar de cómo han surgido esos seis modelos en particular. Pensemos en uno de esos flipbooks o libros giratorios que teníamos cuando éramos críos, en los que se podían combinar diferentes parte del cuerpo, que aparecían en distintas páginas, para construir personajes diferentes.

Se pueden generar los modelos de negocio de la misma forma pero, en lugar de cabezas, torsos y pies, lo que se combina son diferentes aspectos de un negocio: el canal de adquisición, las técnicas de venta, la fuente de ingresos, el tipo de producto y el modelo de entregas.

El canal de adquisición es cómo la gente ha sabido del negocio.

La técnica de venta es cómo se ha convencido a los visitantes de convertirse en usuarios. Normalmente, o les pedimos dinero o les proporcionamos alguna clase de limitación en el servicio —un límite de tiempo, un límite de capacidad— que pueden soslayar con el pago, y para convertirlos en usuarios les ofrecemos la eliminación de la publicidad, o funcionalidades adicionales, o privacidad.

La fuente de ingresos es cómo se gana dinero. El dinero puede provenir directamente de los clientes (mediante un pago) o indirectamente (mediante publicidad, recomendaciones, análisis de su comportamiento, creación de contenido, etc.). Estos pagos pueden conseguirse a través de transacciones, suscripciones, cargos en facturas dependientes del consumo, ingresos por publicidad, reventa de datos, donaciones y de muchas otras maneras.

El tipo de producto es qué valor ofrece el negocio a cambio del dinero.

El modelo de entrega es el modo en el que se entrega el producto a los clientes.

La figura 7-1 muestra estos cinco aspectos con varios modelos y ejemplos de cada uno. Hay que recordar que se trata solo de ejemplos: la mayoría de los negocios tendrán varios canales de adquisición, o experimentarán con varios modelos de ingresos o intentarán diferentes tácticas de ventas, etc.

CANAL DE ADQUISICIÓN

Cómo el visitante, el cliente o el usuario saben de la página

Publicidad pagada

Gestión de motores de búsqueda

Extensión a través de redes sociales

Viralidad inherente

Viralidad artificial

Marketing de afiliados

Relaciones públicas

Marketing de app/ecosistema

Banner en Informationweek.com

Alto índice de página para ELC en kidstoys

Activo en Twitter (por ejemplo, Kissmetric)

Invitación a unirse al equipo de Asana

Recompensa por el registros de otros usuarios en Dropbox

Compartición de un porcentaje del margen de ventas con los blogueros que recomienden el producto

Envío de altavoces en el evento SXSW

Colocación en el mercado Android

TÉCNICAS DE VENTA

Lo que la startup hace para convencer a los visitantes o usuarios a convertirse en clientes de pago

Compra simple

Descuentos e incentivos

Prueba gratis

Freemium

Pago por privacidad

Juego gratuito

Comprar un PC en Dell.com

Descuentos del Black Friday, artículos gratuitos en paquetes, envío gratuito

Prueba por tiempo limitado como Fitbit Premium

Aplicación gratuita, actualizaciones de pago, como en Evernote

El contenido de la cuenta gratuita es público, como en Slideshare

Monetización de las compras de app, como Aimech.

MODELO DE INGRESOS

Cómo la startup consigue dinero de los visitantes, usuarios o clientes

Transacciones on line

Suscripciones recurrentes

Cargos por consumo

Clics de publicidad

Reventa de datos de usuario

Donaciones

Compra simple en Fab

Cargo mensual en Freshbooks

Ciclos de cómputo en Rackspace

Ingesos en PPC en CNET.com

Licencia firehose de Twitter

Campaña anual de Wikipedia

TIPO DE PRODUCTO

Lo que la empresa ofrece a cambio del dinero. Puede ser un producto o un servicio, hardware o software; tal vez una mezcla de ambas

Software

Plataforma

Merchandising

Contenido generado por el usuario

Marketplace

Medios/contenido

Servicio

Suite de cuentas de Oracle

Nube EC2 de Amazon

Tienda minorista de Thinkgeek

Actualización de estados de Facebook

Lista de alquileres de Airbnb

Página de noticias de CNN

Una peluquería

MODELO DE ENTREGA

Cómo se hace llegar el producto al cliente

Servicio alojado

Entrega digital

Entrega física

CRM de Salesforce.com

Compra de juego de escritorio en Valve

Cuchillo enviado desde Sur La Tabla

Figura 7-1. Como los flipbooks que teníamos de críos, pero con más palabras.

Mucho donde elegir

Nuestro flipbook puede estar compuesto por un montón de «páginas» diferentes. Por ejemplo, el equipo de Startup Compass, una startup dedicada a ayudar a las empresas, gracias a los datos, a tomar mejores decisiones de negocio, ha identificado 12 modelos de ingresos: publicidad, consultoría, datos, generación de predicciones, cuota por licencia, cuota por listado, propiedad/hardware, alquiler, esponsorización, suscripción, cuota por transacción y bienes virtuales. Por su parte, el inversor en nuevos negocios Fred Wilson ha elaborado un documento con una gigantesca lista de modelos de ingresos para sitios web y móviles, muchos de ellos variaciones de los seis modelos básicos que veremos en el libro.⁴

Startup Compass también sugiere algunos modelos financieros «fundamentales» que en nuestro flipbook serían combinaciones de varias páginas diferentes: búsqueda, juegos, red social, nuevos medios, marketplaces, vídeo, comercio, alquiler, suscripción, audio, generación de predicciones, hardware y pagos.

Puedes utilizar estas «páginas» para crear un modelo de negocio en un abrir y cerrar de ojos. Por ejemplo, la figura 7-2 muestra un ejemplo de modelo de negocio en flipbook para Dropbox.

ASPECTO DEL NEGOCIO

PÁGINAS DEL FLIPBOOK

EJEMPLO DE DROPBOX

Canal de adquisición

Viralidad inherente

Viralidad artificial

Compartición de archivos con otros

Almacenaje gratuito si los demás se registran

Técnica de ventas

Freemium

Las cuentas de capacidad limitada son gratuitas; hay que suscribirse si se necesita más capacidad

MODELO de ingresos

Suscripción recurrente

99 dólares al año, cargos mensuales, niveles de almacenamiento para empresas

Tipo de producto

Plataforma

Almacenamiento como servicio con API, colaboración y herramientas de sincronización

MODELO de entrega

Servicio alojado

Entrega digital

Almacenamiento en la nube, interfaz web

Software para clientes

Figura 7-2. Las páginas de nuestro flipbook para Dropbox.

Hay otra ventaja en exponer de esta manera, con una estructura de flip-book, los modelos de negocio, y es que así nos animamos al pensamiento lateral. Cada giro de una «página» sería una pivotación: ¿qué significaría ofrecer Dropbox mediante entrega física? ¿O que nos hiciera el cargo por adelantado? ¿O que se apoyara en ingresos publicitarios?

Seis modelos de negocio

En los capítulos siguientes, describiremos en profundidad seis modelos de negocio. Cada modelo es una mezcla de estos aspectos, aunque hemos intentado combinarlos lo suficiente como para darte una idea que se base en ejemplos comunes. Como los flipbooks de los niños, hay una gran variedad: de la lista ya mencionada se pueden obtener 6.000 permutaciones, y dicha lista no es exhaustiva en absoluto.

Y, además, por si no resultara suficientemente confuso, se pueden emplear varios de esos modelos a la vez: Amazon es transaccional, con entrega física, basado en marketing de motores de búsqueda (SEM), un vendedor de compra única, pero también está poniendo en marcha varios subnegocios, como el del contenido generado por el usuario en forma de reseñas de productos. Así que, a diferencia de los flipbooks de los niños, bastante simples, cualquier negocio puede convertirse en una hidra con muchas cabezas.

Para evitar una excesiva complejidad, hemos decidido no complicar los seis modelos de negocio. Hablaremos de varios de sus aspectos y de las métricas más importantes para las empresas que se ajusten a ellos. Debes pensar en estas páginas como si fueran un flipbook: leer sobre un modelo en concreto sería análogo a abrir ese libro por una página en particular en la que podrías encontrar elementos de tu propio negocio.

Si estás gestionando un negocio de comercio electrónico en el que vendes cosas a los clientes, pasa al capítulo 8.

Si estás proporcionando un SaaS a los usuarios, ve al capítulo 9.

Si estás desarrollando una aplicación móvil y utilizando las compras internas de la aplicación para generar ingresos, pasa al capítulo 10.

Si estás creando contenido y haciendo dinero con la publicidad, encontrarás detalles sobre las páginas de medios en el capítulo 11.

Si el objetivo principal de tu negocio es que los usuarios generen contenido, a la manera en que lo hacen Twitter, Facebook o Reddit, pasa al capítulo 12.

Si estás desarrollando un marketplace bilateral en el que pueden participar tanto vendedores como compradores, echa un vistazo al capítulo 13.

La mayoría de los negocios se engloban en alguna de estas categorías. Algunos no lo hacen pero tienen entonces paralelos muy parecidos en el mundo real. Un restaurante es transaccional, como el comercio electrónico, una asesoría contable ofrece un servicio recurrente, como una empresa SaaS, etc. Esperamos que encuentres un modelo que se aproxime lo suficiente a tu negocio para que, a partir del capítulo 14, en el que revisamos las etapas de crecimiento, puedas aplicarle lo que hayas aprendido sobre analíticas.

EJERCICIO | Elige tu modelo de negocio

En los próximos capítulos veremos seis modelos de negocio de ejemplo. Encuentra el tuyo y escríbelo y, a continuación, haz una lista con todas las métricas que definimos en ese modelo de negocio y comprueba si se alinean con el seguimiento que ya estás haciendo. Para las métricas que sigas, anota los valores que tienen hoy, si no lo has hecho ya. Si un par de modelos se solapan para tu negocio (lo que no es raro), entonces utiliza en el EJERCICIO las métricas que se comenten en los capítulos referidos a ambos modelos.

Notas

1 http://paulgraham.com/growth.html.

2 http://www.zibs.com/zyman.shtml.

3 http://viniciusvacanti.com/2012/11/19/the-depressing-day-after-you-get-techcrunched/.

4 https://hackpad.com/Ch2paBpUyIU#Web-and-Mobile-Revenue-Models.

CAPÍTULO 8

Modelo uno: comercio electrónico

En una empresa de comercio electrónico, un visitante compra algo de un vendedor en la web. Probablemente sea el modelo de negocio online más común y es, con seguridad, el que está detrás de la mayoría de las herramientas analíticas tradicionales. Los grandes vendedores como Amazon, Walmart.com y Expedia son empresas de comercio electrónico.

Si el modelo de comercio electrónico es el que más se ajusta al negocio, este capítulo te mostrará algunas de las métricas más importantes que tendrás que seguir, así como algunos «obstáculos» que pueden complicarlas.

Los primeros modelos de comercio electrónico constaban de un «embudo de conversión» relativamente simple: un visitante llegaba al sitio, navegaba a través de varias páginas para conseguir un artículo en particular, hacía clic en «comprar», proporcionaba información sobre el pago y completaba la compra. Este era el tradicional «embudo de conversión» del que partieron los paquetes analíticos más conocidos como Omniture o Google Analytics.

Pero las modernas páginas de comercio electrónico no son tan simples:

La mayoría de los compradores encuentran los artículos mediante búsquedas, en lugar de con una navegación por las páginas del sitio. Los compradores realizan una búsqueda externa y miran las páginas que encuentran, buscan dentro de los motores de búsqueda de esas páginas y vuelven atrás a revisar el siguiente enlace, como sabuesos en busca del artículo deseado. Solo cuando lo encuentran, la navegación dentro del sitio cobra importancia. Esto significa que los análisis de embudo de conversión de las páginas están, de alguna manera, anticuados; las keywords son más importantes.

Los vendedores utilizan motores de recomendaciones para anticipar lo que un comprador podría desear y basan sus recomendaciones en la información obtenida de otros compradores y de usuarios anteriores con perfiles similares. Hoy en día, hay pocos visitantes que vean las mismas páginas que otros.

Los vendedores siempre están optimizando el rendimiento, es decir, que segmentan el tráfico. Los vendedores de tamaño medio a grande segmentan su embudo con varias pruebas que pretenden encontrar los productos, las ofertas y los precios correctos.

Las compras comienzan muy lejos del propio sitio web, en las redes sociales, en las bandejas de entrada del correo y en las comunidades online, por lo que resulta muy difícil realizar un seguimiento completo del proceso de compra.

Las empresas de comercio electrónico hacen dinero de una forma bastante directa: cobran por los productos, que entregan, bien electrónicamente (por ejemplo, descargas digitales como las de iTunes), bien físicamente (por ejemplo, entregas de zapatos en Zappos). Gastan dinero en adquirir clientes mediante la publicidad y a través de sitios web de recomendaciones asociados. Los precios se basan en lo que el mercado está dispuesto a pagar o en las expectativas que establece la competencia. Además, algunos grandes vendedores, con el presupuesto y tiempo necesarios, pueden generar precios de forma algorítmica basándose en el suministro, la demanda y la prueba constante, lo que en algunos casos puede conducir a precios absurdos¹ o a recomendaciones basadas en datos tan poco fiables como el tipo de navegador que utiliza el usuario.

Los vendedores centrados en la fidelidad, como Amazon, desarrollan una relación recurrente con sus usuarios. Como tienen una amplia gama de productos que ofrecer y sus clientes vuelven a menudo, hacen todo lo que pueden para simplificar y automatizar la compra (en el caso de Amazon, la empresa patentó el modelo de compra en un único clic, que ahora ha licenciado a otros vendedores, como Apple).

Estas empresas de comercio electrónico centradas en la relación con los clientes animan a los usuarios a que creen listas de sugerencias y a que opinen sobre los productos, lo que significa que, aunque su negocio básico siga siendo el comercio electrónico, también se preocupan por otros modelos de negocio, como el de contenido generado por el usuario (user generated content, UGC), en la medida en que estos otros modelos funcionan como incitadores de compra. Por otra parte, las páginas de comercio electrónico cuyas ventas no son tan frecuentes y repetidas se centran en extraer en cada compra el máximo dinero posible de los compradores y en conseguir que hablen de la página.

MODELO | ¿Qué modalidad de comercio electrónico es la tuya?

Kevin Hillstrom de Mine That Data, una consultora centrada en ayudar a empresas a entender cómo los clientes interactúan con los productos publicitarios, las marcas y los canales, trabaja con varias empresas de comercio electrónico. Kevin dice que resulta esencial para los vendedores online saber qué clase de relación tienen con sus clientes, porque esa relación lo dirige todo en la página, desde la estrategia de marketing hasta el tamaño del carrito de la compra. Para entenderla, calcula el índice anual de recompra: ¿qué tanto por ciento de gente que ha comprado algo en la página en el último año lo ha hecho también en este?

Modo de adquisición

Si menos del 40% de los compradores del año pasado han comprado este año, hay que poner el foco del negocio en la adquisición de nuevos clientes. Los programas de fidelidad no son buenas inversiones a largo plazo para este tipo de negocios. Kevin dice que el 70% de los negocios de comercio electrónico entran dentro de esta categoría cuando están maduros. Los vendedores de equipos de buceo o de escalada podrían ser un buen ejemplo: la mayoría de sus clientes compran algo alguna vez, pero el hobby no los atrapa lo suficiente como para actualizar su equipo. No se trata de algo malo, solo es algo que hay que saber, porque marca la estrategia de marketing. Por ejemplo, si ese fuera el caso, una tienda online de gafas podría decidirse a dedicar más esfuerzos de marketing a convencer a sus clientes de que la recomendaran y menos a intentar que compraran más de un par de gafas.

Modo híbrido

Si entre el 40 y el 60% de los compradores del año pasado también compran este año, entonces el crecimiento de la empresa vendrá determinado por una combinación de nuevos clientes y de clientes recurrentes. De este modo, la empresa necesita poner el foco tanto en los clientes antiguos como en los nuevos, y además aumentar la frecuencia de compra (el cliente medio compra normalmente 2 o 2,5 veces al año). Zappos es una empresa de comercio electrónico con este modelo híbrido.

Modo de lealtad

Si el 60% o más de los clientes del año anterior han hecho alguna compra este año, la empresa necesita poner el foco en la lealtad, animando a los clientes leales a hacer compras más a menudo. Los programas de lealtad funcionan bien solo si el vendedor tiene esta clase de vinculación con sus clientes y debes tener en cuenta que solo el 10% de las empresas de comercio electrónico acaban de este modo cuando ya son un negocio maduro. Amazon es un buen ejemplo de una empresa de este tipo.

El índice anual de recompra es un indicador temprano del posible éxito de la startup a largo plazo. Incluso antes del primer año, una empresa de comercio electrónico puede hacer seguimiento del índice de compra recurrente a 90 días para hacerse una idea de en qué modelo se encuentra.

Un índice de compra recurrente a 90 días del 1 al 15% significa que la empresa está en modo de adquisición.

Un índice de compra recurrente a 90 días del 15 al 30% significa que la empresa está en modo híbrido.

Un índice de compra recurrente a 90 días de más del 30% indica que la empresa está en modo de lealtad.

No hay nada inherentemente malo en ninguno de estos modelos. Kevin, por ejemplo, tiene como clientes a algunas empresas en las que solo el 25% de los clientes repite de un año a otro. Sin embargo, tienen éxito porque saben que necesitan un gran número de clientes nuevos, que pueden adquirir a un precio relativamente pequeño, y concentran, por tanto, todos sus esfuerzos de marketing en una estrategia de adquisición de clientes fiables y a un precio asequible.

«En realidad, no importa en absoluto en qué modelo se encuentra un negocio. Pero para el CEO de ese negocio, lo significa todo saber si se encuentra en un modo u otro —dice Kevin—. He visto demasiados directivos intentando aumentar la lealtad. Y si la empresa está en modo adquisición, probablemente no lo consigan (y tampoco deberían intentarlo). El cliente medio solo necesita un par de vaqueros al año, por ejemplo. Y no puedes obligarlo a que compre más. Conocer quiénes son tus clientes y el modo en el que está tu empresa es verdaderamente importante». Kevin explica que ve con frecuencia a directivos de negocios de comercio electrónico estacionales tratando de convencer a sus clientes para comprar regalos fuera de temporada. «Eso no funciona —indica—, están en modo de adquisición. Harían mejor en aumentar el conocimiento de su página durante todo el año para conseguir nuevos clientes en noviembre y diciembre».

Aunque es importante optimizar los ingresos, no intentes convertir a los clientes en lo que no son. «Yo no trato de obligar a mis clientes a hacer cosas a las que no están predispuestos. En el caso de Zappos, por ejemplo, yo no les presionaría para que pasaran del modo híbrido al modo de lealtad. Pero sí que intento mejorar su atención al cliente (devoluciones gratuitas), lo que atrae nuevos clientes (la mitad del éxito para el modo híbrido), que se sienten así cómodos con el negocio —dice Kevin—. Si estoy en modo de adquisición, también intentaré mejorar el servicio y el producto, aunque sé que mi primer objetivo debe ser conseguir nuevos clientes, incluso cuando mi negocio esté maduro».

Kevin dice que resulta difícil mover la tasa anual de recompra más allá del 10% a pesar de los esfuerzos de la empresa. «Si la tasa de recompra anual está en un 30%, variará entre un 27 y un 33%, no más», indica.

Con la aparición de redes sociales y de páginas como Facebook y Pinterest, que pueden dirigir a los usuarios a una determinada página, las empresas de comercio electrónico están cada vez más interesadas en un embudo largo que comience en un tuit, un vídeo o un enlace y que finalice en una compra. De ahí que los vendedores online deban entender qué mensajes y en qué plataformas generan el tipo de visitantes que compra cosas. Y, una vez que los tengan en su página, deben poner todo el énfasis en maximizar la cantidad de cosas que compren

En estos casos, poner el precio correcto a las cosas resulta fundamental —en particular si te encuentras en modo de adquisición y la página de comercio electrónico solo cuenta con una oportunidad para conseguir ingresos de un cliente determinado—. Un estudio de 1992 sobre optimización de negocio de la consultora McKinsey, especializada en gestión, comparaba el impacto de mejorar diferentes aspectos del negocio en el beneficio operativo.²

Tal y como muestra la figura 8-1, una correcta política de precios tiene un impacto enorme en la rentabilidad general de un negocio. Un estudio posterior, de 2003, corregía esa cifra hasta un 8% y aun así seguía aventajando con mucho a otros esfuerzos.³

Figura 8-1. ¿Quieres arreglar tu negocio? Pon el precio correcto.

Un ejemplo práctico

Consideremos una tienda online de artículos de lujo. Los suscriptores de la página pueden adquirir artículos exclusivos a precios reducidos para determinados objetos seleccionados por los operadores de la página. Asimismo, pueden navegar por los artículos disponibles, pero también registrarse para hacer un pedido o poner algo en su carrito de la compra; al registrarse, acceden a recibir una actualización diaria de las ofertas por correo electrónico. Los visitantes también pueden tuitear o darle al «Me gusta» con las cosas que ven en la página.

La empresa hace un seguimiento especial de algunas métricas clave:

Índice de conversión: el número de visitantes que compra algo.

Compras por año: el número de compras hechas por cada cliente al año.

Tamaño medio del carrito de la compra: la cantidad de dinero que se gasta en una compra.

Abandono: el porcentaje de gente que ha comenzado a hacer una compra pero que no la ha finalizado.

Coste de adquisición de los clientes: el dinero que se gasta en conseguir que alguien compre algo en la tienda.

Ingresos por cliente: el valor del ciclo de vida de cada cliente.

Principales keywords que dirigen el tráfico hacia la página: los términos que la gente busca y asocia con la página (una pista para determinar los productos o mercados adyacentes).

Artículos más buscados: tanto los que llevan a nuevos ingresos como los que no producen ningún resultado.

Efectividad de los motores de recomendaciones: la probabilidad de que un visitante incluya en su carrito de la compra un producto recomendado.

Viralidad: boca a boca y elementos compartidos por visitante.

Efectividad de la lista de correo: índice de click-through y capacidad para hacer que los compradores vuelvan y compren algo.

Los vendedores más sofisticados hacen seguimiento de otras métricas como el número de reseñas escritas o el número de reseñas que se considera útil, pero eso sería secundario dentro de este tipo de negocio y los veremos cuando examinemos el modelo de contenido generado por el usuario en el capítulo 12. Por ahora, veamos en detalle las métricas ya introducidas.

Índice de conversión

El índice de conversión es, simplemente, el porcentaje de clientes que compran algo. Es una de las primeras métricas que utilizarás para valorar lo que estás haciendo. Resulta fácil calcularlo y también experimentar con él. Se puede dividir de muchas maneras —por valores demográficos, por texto, por recomendador, etc.— para ver lo que aumenta la probabilidad de que la gente compre en la página.

Al principio, el índice de conversión puede ser una métrica incluso más importante que los ingresos, porque tu objetivo inicial consiste, básicamente, en probar que alguien compra algo en la página (y que te proporciona una dirección de correo electrónico y datos sobre su compra). No obstante, también existe el riesgo de centrar demasiado el foco en esta métrica. El índice de conversión depende, en gran medida, del tipo de negocio de comercio electrónico y de cómo se mida su éxito, es decir si se trata de adquirir nuevos clientes, de aumentar su lealtad o de una combinación de ambas cosas.

Compras por año

Aunque el índice de conversión es importante, no cuenta la historia al completo. Hay muchos ejemplos de páginas de comercio electrónico que tienen éxito, independientemente de si sus índices de conversión son altos o bajos. En realidad, el éxito dependerá más bien del tipo de página que tengas y de cómo compre la gente en ella. Una tienda que venda ataúdes, probablemente solo venda uno por persona en toda su vida, mientras que una tienda de comestibles venderá a los mismos clientes varias veces por semana.

Si observas el índice de compra recurrente a lo largo de 90 días, contarás con un buen indicador predictivo del tipo de página que tienes. No es que ese índice deba tener un valor en concreto, pero sí que es importante saber si es necesario poner el foco en la adquisición de clientes o en aumentar su lealtad.

Tamaño del carrito de la compra

El otro término en la ecuación del índice de conversión es el tamaño del carrito de la compra. No solo querrás saber qué porcentaje de gente ha comprado en la página, sino también cuánto se ha gastado. No solo se trata de aumentar la probabilidad de que la gente compre, sino también de que gasten más dinero. Tal vez compruebes que una determinada campaña ha atraído a la página a más clientes que otra, solo para comprobar que los clientes de la otra gastaron más dinero.

En la práctica, lo que harás será comparar los ingresos totales del negocio con el modo que hayas utilizado para conseguir esos ingresos. De esa manera, podrás identificar los segmentos más lucrativos de tu audiencia. Pero tampoco te obsesiones con los ingresos. Lo que realmente importa es el beneficio.

Bill D’Alessandro, de Skyway Ventures, una firma de capital privado centrada en las empresas de comercio electrónico, dice: «La clave para que una empresa de comercio electrónico tenga éxito estriba en aumentar el tamaño del carrito de la compra, que es donde se hace realmente el dinero. Si consideramos que el coste de adquisición de los clientes es fijo, cualquier aumento en el tamaño del pedido aumenta tu margen».

Abandono

No todo el mundo acaba comprando. En su planteamiento más simple, el índice de abandono es lo contrario al índice de conversión. Ahora bien, un proceso de compra tiene varios pasos: revisar los artículos en el carrito de la compra, proporcionar la dirección para el envío, escribir los datos para la factura, etc. Y, además, en algunos casos el proceso incluso puede involucrar a terceras páginas: Kickstarter envía a los usuarios a Amazon para que introduzcan allí su información sobre la tarjeta de crédito, y Eventbrite lleva a los usuarios a Paypal para que puedan pagar las entradas que acaban de comprar.

El número de personas que abandonan el embudo de conversión de la compra en cada etapa es el índice de abandono. Por eso es importante analizar cada uno de los pasos del proceso de compra para ver qué partes de ese proceso están provocando más daño al negocio. En algunos casos puede tratarse tan solo de un determinado campo del formulario; por ejemplo, preguntar su nacionalidad a la gente podría estar distanciando a los compradores. Para detectar los cuellos de botella en el proceso de conversión, que te están haciendo perder clientes, cuentas con herramientas como ClickTale que realizan análisis de abandono en el propio formulario.

Coste de adquisición de los clientes

Una vez que sepas que puedes extraer dinero a los visitantes de tu página web, tendrás que dirigir el tráfico hacia ella. Puedes utilizar publicidad, las redes sociales, listas de correo o sitios web afiliados que te recomienden. Sea cual sea tu caso, tendrás que añadirlo a las cuentas. Las páginas de comercio electrónico funcionan con matemáticas simples: hay que ganar más dinero vendiendo cosas que lo que cuesta encontrar clientes y hacerles los envíos.

Contabilizar el coste de adquisición total es bastante fácil; es más complicado si tienes varios canales diferentes que dirijan el tráfico hacia tu página. Las buenas noticias son que las herramientas analíticas se desarrollaron precisamente para hacer ese cálculo. La razón de que Google te ofrezca gratis un producto estadístico es que esa empresa gana dinero gracias a la publicidad y, por tanto, quiere ponerte lo más fácil posible que les compres anuncios y midas su efectividad.

Ingresos por cliente

El ingreso por cliente (o valor de ciclo de vida) es importante en todos los negocios de comercio electrónico, independientemente de dónde se centren (adquisición de clientes, aumento de la lealtad o ambos). Incluso en el caso de que tu negocio no persiga la lealtad de sus clientes (porque vendas cosas que se compran muy de vez en cuando, por ejemplo), sí que querrás aumentar esta métrica, algo que puedes conseguir aumentando el tamaño del carrito de la compra y el índice de conversión y reduciendo el índice de abandono. El ingreso por cliente es en realidad una métrica agregada a partir de otras métricas clave y representa una buena y simple muestra de la salud de tu negocio de comercio electrónico.

CASO DE ESTUDIO | Wine Express aumenta sus ingresos por visitante un 41%

WineExpress.com es la exclusiva tienda de vinos del catálogo y sitio web de Wine Enthusiast, que ha estado proveyendo a los aficionados con accesorios de calidad y almacenaje para vino durante más de 30 años. La empresa puso en marcha pruebas A/B y ejecutó diferentes experimentos para mejorar las conversiones de las ventas.

La empresa decidió modificar una de sus páginas con más tráfico —la página Wine of the day («Vino del día»)— que ofrecía la selección de un único vino que la empresa enviaba a los clientes por solo 99 céntimos . La empresa dirigía el tráfico a la página mediante una lista de correo opt-in y con la propia navegación en su sitio. El foco central de la página se ponía, aparte de en el producto recomendado, en un vídeo con una cata virtual, protagonizada por su reputado director de vinos.

La página «Wine of the Day» conseguía convertir a los visitantes en compradores con bastante acierto, pero WineExpress.com pensaba que había oportunidad para mejorarla. No obstante, el equipo era consciente del reto que deben afrontar todas las empresas de comercio electrónico: tenían que conseguir un balance entre la optimización de las transacciones de venta y la optimización de los ingresos totales. Si situaban el foco demasiado en las conversiones de venta, tal vez eso provocara un descenso en el tamaño medio de los pedidos.

WineExpress.com puso la optimización de la tasa de conversión en manos de la agencia WinderFunnel Marketing para que desarrollara y ejecutara una estrategia para la página «Wine of the Day». La agencia desarrolló y probó tres variantes en el diseño, concebidas sobre todo para comprobar diferentes disposiciones en los elementos de la página. La figura 8-2 muestra el diseño original.

Al final, una de las variantes resultó clara vencedora y consiguió un aumento del 41% en el ingreso por visitante. «El índice de conversión también aumentó —dice Chris Goward, CEO de WinderFunnel—, pero la clave estuvo en que el ingreso por usuario subió de forma considerable. Muchos vendedores de comercio electrónico se centran demasiado en el índice de conversión. Para WineExpress.com el éxito estribó en conseguir que la gente comprara bastante más producto».

Figura 8-2. El diseño original de la página «Wine of the Day» de Wine Express.

La disposición y el diseño ganadores se muestran en la Figura 8-3.

Figura 8-3. ¿Cómo cambia el negocio un aumento del 41% en ingreso por cliente?

«Averiguamos que situar el vídeo en la parte superior de la página era un elemento clave en el éxito del nuevo diseño —dice Cris—. El flujo visual de la nueva disposición mejoraba la claridad y colocaba menos elementos capaces de distraer la atención de lo que importaba, de la compra».

Resumen

WineExpress.com utilizó las pruebas A/B para mejorar el índice de conversión de una página.

Consiguieron que la conversión aumentara pero la ganancia real estuvo en conseguir que el ingreso por visitante creciera un 41%.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

La optimización de las páginas es importante, pero asegúrate de optimizar la métrica correcta. No se trata solo de conseguir un índice de conversión alto —aunque eso está bien— sino también un ingreso por cliente alto, o un valor de tiempo de vida del cliente (CLV) también alto, porque esos son los valores que realmente dirigirán tu modelo de negocio.

Keywords y términos de búsqueda

La mayoría de la gente encuentra productos a través de las búsquedas, ya sean en un navegador, en un motor de búsqueda o dentro de las propias páginas. En todos los casos, querrás saber qué keywords dirigen el tráfico hacia tu sitio, un tráfico que más tarde podrá transformarse en dinero.

En el caso de las búsquedas patrocinadas en motores de búsqueda como Google, será necesario pujar por las keywords más populares. Entender qué palabras son «buenas» comparadas con otras —no demasiado caras, pero que puedan llevar una considerable cantidad de tráfico hacia tu sitio— es de lo que viven los expertos en marketing de motores de búsqueda.

En el caso de las búsquedas no pagadas, deberás poner el foco en la creación de buen contenido, atractivo, que pueda mejorar el ranking de tu página en los motores de búsqueda y también en incluir los términos de búsqueda que tus usuarios de pago suelan utilizar (ya que así conseguirás que tu página aparezca en las búsquedas gracias a su relevancia).

También tendrás que analizar las búsquedas dentro de tu propia página. En primer lugar, tendrás que asegurarte de que tienes lo que los usuarios busquen en la página. Si los usuarios buscan algo pero no lo encuentran —o buscan y después dan al botón Ir a la página anterior— es una señal de que tal vez no tengas lo que quieren. En segundo lugar, si una parte importante de las búsquedas pertenecen a una categoría determinada, tal vez debas cambiar el posicionamiento de la página o añadir esa categoría a la página de inicio para comprobar si puedes capturar más rápido parte de ese mercado. Jason Billingsley, antiguo vicepresidente de Innovación en Elastic Path, distribuidor de plataformas para comercio electrónico, dice: «Los números varían por mercado vertical y por página, pero las búsquedas dentro de la propia plataforma constituyen, normalmente, de un 5 a un 15% de la navegación».

En este libro no vamos a entrar en los detalles de la optimización o del marketing de motores de búsqueda (son demasiado amplios en sí mismos). Por ahora simplemente debes tener en cuenta que la búsqueda constituye una parte significativa en cualquier operación de comercio electrónico y que el viejo modelo en el que los usuarios cubrían todos los pasos navegando dentro del mismo sitio está anticuado (aunque muchas herramientas analíticas sigan considerando que funciona).

Índice de aceptación de recomendaciones

Las grandes empresas de comercio electrónico utilizan los motores de recomendación para sugerir artículos adicionales a los visitantes. Hoy en día, estos motores se están extendiendo mucho gracias a las recomendaciones de terceros que trabajan con vendedores más pequeños. Incluso los blogueros utilizan este tipo de algoritmos cuando sugieren otros artículos similares al que el visitante está leyendo en un momento determinado.

Hay muchas estrategias para las recomendaciones. Algunos sitios utilizan lo que el comprador haya adquirido en el pasado; otros tratan de predecir lo que el comprador está buscando, con atributos como el lugar desde el que se conecta, la página desde la que viene o los enlaces que ha pulsado. Los análisis predictivos dependen en gran medida del aprendizaje automático y las métricas que debes seguir varían de una herramienta a otra, pero todas se reducen a una cosa: ¿cuánto aumentan mis ingresos gracias a las recomendaciones?

Independientemente de los ajustes en el motor de recomendaciones que hagas, lo que siempre estarás buscando será que contribuyan lo más posible a tus ingresos.

Viralidad

Para muchas empresas de comercio electrónico, la viralidad es importante, porque las páginas que hacen referencia a su contenido y la atención viral que consigan generan tráfico barato y de alto valor. Si alguien recomienda tu página a los demás, será la mejor recomendación posible y la forma más barata de conseguir clientes.

Índices de click-through de las listas de correo

El correo electrónico puede parecer poco sexy en este mundo móvil y siempre conectado. Pero ten esto en cuenta: si tus clientes te han dado permiso para que te pongas en contacto con ellos —y hacen lo que les dices en tus correos, claro— puedes mantener su vinculación con tu página de forma mucho más efectiva. Fred Wilson, socio de la empresa de capital riesgo Union Square, llama al correo electrónico el arma secreta.⁴

Hace solo unos años, muchos analistas e inversores se preguntaban si las redes sociales acabarían con el correo electrónico. En un giro del destino, bastante irónico por cierto, ha resultado ser al revés: es el correo electrónico el que dirige la adopción de una red social u otra. Cada vez más aplicaciones sociales se apoyan en la potencia del correo electrónico para conseguir que los usuarios vuelvan y retenerlos.

No obstante, todos los correos que envíes pueden bloquearse de muchas maneras antes de conseguir que los usuarios hagan lo que les pides, tal y como se muestra en la figura 8-4.

Figura 8-4. Todos los correos tienen que enfrentarse a este desafío. ¿Realmente es tan raro que los click-throughs sean tan bajos?

Incluso aquellos que respondan a la llamada-a-la-acción de un correo puede que no hagan nada útil cuando lleguen al sitio web. En algunos casos, además, el índice de visitantes que se dan de baja por el envío de un correo electrónico mal enfocado podría llegar a eclipsar el beneficio total de la campaña. El correo electrónico es una herramienta que hay que utilizar con mucho cuidado.

Puedes calcular el índice de click-through dividiendo el número de visitas que una página consigue en una campaña determinada entre el número total de correos electrónicos enviados. Un análisis más sofisticado de este índice también debería incluir un desglose de los sitios en los que las cosas pueden torcerse —por ejemplo, qué porcentaje de las direcciones de correo ya no funcionan— y también un análisis del resultado buscado (como, por ejemplo, una venta).

También tendrás que crear una métrica que mida la contribución de la campaña, que se calculará, básicamente, restando a los ingresos adicionales conseguidos gracias a ella el coste de la campaña y la pérdida por usuarios que se den de baja por su causa. La buena noticia es que la mayoría de las plataformas de correo electrónico pueden incluir estos datos sin gran esfuerzo.

Combinaciones online y offline

Todas las empresas de comercio electrónico tienen que entregar algo a sus clientes. Esa entrega puede ser electrónica pero, en la mayoría de los casos, implica enviar objetos físicos de un lugar a otro. No se trata solo de que los costes de envío elevados puedan reducir el índice de conversión sino también lo contrario: las entregas a tiempo y bien realizadas son un factor importantísimo para conseguir clientes satisfechos y que vuelvan a comprar a la página. Por eso, los componentes offline de cualquier empresa de comercio electrónico deben analizarse con detalle.

Tiempo de entrega

La entrega en tiempo real y el envío al día siguiente cada vez son más comunes, por lo que los compradores son cada vez más exigentes al respecto. El tiempo de entrega es clave y está fuertemente unido al manejo que el vendedor haga de la logística. La mayoría de empresas de comercio electrónico pueden optimizar sus procesos de cumplimiento y de envío y pueden convertir esas eficiencias en una ventaja competitiva, precisamente porque permiten vender artículos a consumidores interesados en un servicio más rápido y de mejor calidad que en el precio.

Figura 8-5. Más que el típico embudo: el modo en el que los negocio de comercio electrónico consiguen clientes.

Disponibilidad de stock

«Cuando los artículos no están en stock, las ventas descienden —dice Jason Billingsley—. Por supuesto, resulta obvio que muy pocas empresas de comercio electrónico hacen nada al respecto». La mejora en la gestión del inventario puede marcar una gran diferencia en el mínimo de ventas. Jason recomienda hacer más pequeños los artículos fuera de stock en las páginas de listas de productos o en las categorías de artículos, para que, a efectos prácticos, queden ocultos a los consumidores.

También resulta interesante analizar el inventario y las ventas de artículos. «Muchos vendedores online mantienen un stock muy alto de artículos que no se venden bien, y no el suficiente para los que sí se venden», dice Jason. Él recomienda dividir los productos en categorías dependiendo de lo que aportan a las ventas. Si un producto pertenece a una categoría pero no se está vendiendo bien y, sin embargo, ocupa gran parte del stock, es que no estás gestionándolo bien.

Visualización del negocio del comercio electrónico

La figura 8-5 representa el flujo de los usuarios a través de un negocio de comercio electrónico, junto con las métricas clave en cada etapa.

Obstáculos: comercio electrónico tradicional versus comercio electrónico por suscripción

Hasta ahora hemos estudiado un modelo de comercio electrónico relativamente simple, que implica únicamente una compra. No obstante, muchos servicios de este tipo funcionan por suscripción, lo que complica algo las cosas.

Los servicios por suscripción facturan al cliente de forma regular. El churn en estos servicios resulta más fácil de medir —el cliente que abandona no renueva su suscripción o la cancela directamente— pero cuando el cliente abandona, lo hace abruptamente. En lugar de una reducción gradual de las compras a lo largo del tiempo, el cliente simplemente deja de comprar. Si ese es tu caso, consulta también el siguiente modelo de negocio, software como servicio (SaaS), porque también se aplica a tu negocio. Las compañías telefónicas, por ejemplo, dedican un esfuerzo considerable a frenar esta clase de churn. Desarrollan para ello sofisticados modelos que predicen cuándo un suscriptor está a punto de cancelar el servicio y entonces le ofrecen un nuevo teléfono, un descuento o un contrato con nuevas condiciones justo antes de que el cliente cancele el servicio.

Otra cosa con la que deben lidiar los negocios basados en suscripciones es la información bancaria caducada. Si intentas cargar la cuota mensual en la tarjeta de crédito de un cliente y falla la transacción, tendrás que convencerlo de que vuelva a introducirla. Desde el punto de vista de las analíticas, eso significa que tendrás que seguir aún más métricas, como el índice de caducidad de los medios de pago, la efectividad de las campañas de renovación y los factores que ayudan al índice de renovación de la suscripción (o que lo empeoran). Estas métricas importarán cuando llegue el momento de reducir el churn pero, si el número total de usuarios fieles aumenta, los ingresos por renovación de la suscripción supondrán una parte significativa de los ingresos totales del sitio.

Pistas clave

Es vital saber si has puesto el foco en aumentar la lealtad de los clientes o en su adquisición. Esta elección dirige la estrategia de marketing al completo y muchas de las funciones que se desarrollan.

Las búsquedas, tanto dentro como fuera de la propia página, son, cada vez más, la manera habitual de encontrar los artículos que se quieren comprar.

Aunque el índice de conversión, el de compras repetidas y el tamaño de transacción son importantes, la métrica definitiva es el producto de estas tres: ingresos por cliente.

No ignores las cuestiones propias del mundo real como los envíos, la logística o el stock.

Hay otro modelo de negocio bastante similar al comercio electrónico: marketplaces bilaterales. En ambos modelos se producen transacciones entre un comprador y un vendedor y es importante que los clientes sean leales. Si quieres saber más de este tipo de negocios, consulta el capítulo 13. En otro caso, puedes ir al capítulo 14 para entender cómo afecta la etapa en la que se encuentra tu negocio a las métricas que debes seguir.

Notas

1 En su post «El libro sobre moscas de 23.698.655,93 dólares de Amazon», el biólogo de Berkeley Michael Eisen explica cómo las guerras de precios algorítmicas entre vendedores de libros hicieron que el precio de un libro de texto sobre moscas alcanzara un precio superior a los 23 millones de dólares (http://www.michaeleisen.org/blog/?p=358).

2 http://hbr.org/1992/09/managing-price-gaining-profit/ar/8.

3 http://download.mckinseyquarterly.com/popr03.pdf.

4 http://www.avc.com/a_vc/2011/05/social-medias-secret-weapon-email.html.

CAPÍTULO 9

Modelo dos: software como servicio (software as a service, SaaS)

Una empresa SaaS ofrece software bajo demanda, normalmente disponible a través de un sitio web de la propia empresa. Salesforce, Gmail, Basecamp y Asana son buenos ejemplos de conocidos productos SaaS. Si tu negocio es un proveedor SaaS, aquí tienes lo que necesitas saber sobre métricas.

La mayoría de los proveedores SaaS obtienen sus ingresos a partir de las suscripciones (mensuales o anuales) que pagan sus usuarios. Algunos cobran dependiendo del consumo que hacen los usuarios —por almacenamiento, por ancho de banda, por ciclos de computación—, aunque, hoy en día, ese tipo de cobro suele estar limitado a las empresas de computación en la nube que ofrecen «infraestructuras como servicio» (IaaS) y «plataformas como servicio» (PaaS).

Muchos de estos proveedores ofrecen su servicio mediante un modelo con diferentes niveles de pago, en el que la cuota mensual es mayor o menor según alguna de las dimensiones de la aplicación. Puede tratarse del número de proyectos en los que se puede trabajar en una herramienta de gestión de proyectos, o el número de clientes en una aplicación CRM (Customer Relationship Management, gestión de relación con el cliente). Para las empresas que estructuran así su servicio, siempre supone un reto encontrar los niveles y los precios adecuados a cada nivel. Además, dedican un esfuerzo considerable a intentar que sus usuarios suban de un nivel a otro superior, más lucrativo.

Actualmente, el coste incremental de conseguir un nuevo cliente es prácticamente despreciable —piensa, si no, en lo que poco que le cuesta a Skype añadir un nuevo usuario a su red—, por lo que muchos de los proveedores SaaS utilizan un modelo freemium para la adquisición de clientes. En este modelo, los clientes pueden comenzar utilizando una versión gratuita y restringida del servicio, pero la empresa confía en que consuman todos los recursos gratuitos y paguen por más capacidad. Dropbox, por ejemplo, ofrece unos pocos gigabytes de almacenamiento gratuito para sus clientes y, a la vez, hace todo lo posible —como animar a los clientes a compartir información y a subir fotos— para que los clientes consuman ese almacenamiento lo antes posible.

Piensa, por ejemplo, que gestionas una startup de gestión de proyectos que permite a los usuarios probar el producto pero que cobra una cuota para más de tres proyectos a la vez. Ofrece cuatro niveles de servicio: gratis, 10 proyectos, 100 proyectos y proyectos ilimitados. Muestra anuncios en varias plataformas para atraer clientes hasta su página y cada vez que un usuario invita a alguien a unirse al proyecto, esa persona se convierte en usuario.

En este caso, debes tener en cuenta las siguientes métricas clave:

Atención: cómo de efectivo es el negocio atrayendo clientes.

Inscripción: cuántos visitantes se registran para la versión gratuita o de prueba, si es que este es el modelo en el que te apoyas para comercializar el servicio.

Adhesión: cuánto usan el producto los clientes.

Conversión: cuántos de los usuarios se convierten en usuarios de pago y cuántos de ellos suben de nivel de servicio.

Ingresos por cliente: cuánto dinero aporta un cliente en un período de tiempo determinado.

Coste de adquisición de los clientes: cuánto cuesta conseguir un cliente de pago.

Viralidad: qué probabilidad hay de que los clientes corran la voz e inviten a otros a utilizar el servicio y cuánto tiempo tardan en hacerlo.

Upselling: qué hace que los clientes aumenten su gasto en el servicio y la frecuencia con la que eso sucede.

Disponibilidad y fiabilidad: cuántas quejas, problemas escalados y cortes de servicio tiene la empresa.

Churn: cuántos usuarios y clientes dejan el servicio en un período de tiempo determinado.

Valor de ciclo de vida: cuánto valen los clientes desde comienzan a utilizar el servicio hasta que lo dejan.

Estas métricas siguen un orden natural y lógico. Consideremos el ciclo de vida de los clientes: la empresa consigue un usuario a través de marketing viral o de publicidad pagada. Normalmente, ese usuario continuará utilizando el servicio hasta que decida pagar por una suscripción. El usuario, además, invitará a otros a utilizar el servicio y tal vez lo actualice y pague por un nivel superior. Como cliente, es posible que durante el tiempo que es suscriptor tenga algún problema con el servicio. Al final, en cualquier caso, dejará de utilizarlo, punto en el que ya podremos saber cuántos ingresos ha aportado al negocio.

Describir el ciclo de vida de los clientes de esta manera es un buen modo de entender las métricas clave que dirigen el negocio. Aquí es donde puede ayudar Lean Startup. Es necesario conocer qué aspectos del negocio son los que tienen más riesgo y entonces trabajar para mejorar las métricas que reflejen ese riesgo.

Desgraciadamente, eso no siempre es posible. No hay manera de medir los índices de conversión si no existen usuarios a los que poder convertir en clientes. No es posible cuantificar la viralidad si no hay usuarios de pago que inviten a otros a utilizar el servicio. Y, probablemente, tampoco sea posible medir la adhesión con solo unas cuantas personas si el servicio necesita una masa crítica de usuarios. Esto implica que hay que saber dónde está el riesgo, pero que hay que poner el foco en las cosas en el orden correcto, con una optimización lo bastante afinada para conseguir llevar el negocio a un lugar en el que pueda medirse y cuantificarse ese riesgo.

Digamos que la empresa de nuestro ejemplo está preocupada por si su producto es lo suficientemente bueno para conseguir que la gente lo utilice sistemáticamente. Para las empresas SaaS, este es el lugar correcto donde poner el foco, porque es poco probable que tengan una segunda oportunidad de causar buena impresión y necesitan que los usuarios sigan volviendo al servicio. En otras palabras, la empresa estará preocupada por el grado de adhesión.

La empresa también necesitará, por supuesto, cierto índice de conversión (y, por tanto, cierta cantidad de atención), pero solo lo suficiente para probar su grado de adhesión. Estos usuarios iniciales pueden conseguirse gracias al boca a boca o mediante venta directa, o a través de la vinculación de los usuarios con el producto gracias a las redes sociales. De ahí que, probablemente, en esta etapa no sea necesaria una campaña de marketing automatizada y a gran escala.

CASO DE ESTUDIO | El aprendizaje de Backupify sobre el ciclo de vida de los clientes

Backupify es un proveedor líder de copias de seguridad en la nube. La empresa fue fundada en 2008 por Robert May y Vik Chadha, y ha conseguido, en varias rondas de financiación, un total de 19,5 millones de dólares.

Para hacer crecer el negocio, en cada etapa pusieron el foco en una métrica específica, algo que hicieron bien. «Al principio, nos centramos en los visitantes de la página, porque simplemente queríamos que viniera gente a la página —dice su fundador y CEO Robert May—. Entonces, pusimos el foco en los usuarios de prueba, porque necesitábamos que la gente probara nuestro producto».

Una vez que Backupify contaba con el suficiente número de usuarios probando el producto, Robert cambió el foco de sus analíticas a los registros (el índice de conversión de los usuarios de prueba en usuarios de pago). Y ahora, el foco principal está situado en los ingresos mensuales recurrentes (MRR, Montly Recurrent Revenues).

La industria del almacenamiento en la nube ha madurado mucho en los últimos años, pero en 2008 se trataba de un mercado incipiente. En ese momento, la empresa se había centrado en los consumidores y se dio cuenta de que, a pesar de que sus ingresos aumentaban, los costes de adquisición de los clientes (CAC, customer adquisition cost) eran demasiado altos. «A principios de 2010 nos costaba 243 dólares conseguir un nuevo cliente, quien solo pagaba 39 dólares al año —explica Robert—. Unos números terribles. La mayoría de las aplicaciones para el mercado de consumo evitan costes tan altos con alguna clase de viralidad, pero las copias de seguridad no son algo viral. Así que tuvimos que hacer que la empresa pivotara [desde la venta al mercado de consumo] y nos enfocamos a los negocios».

La pivotación de Backupify fue un éxito y ahora la empresa crece a buen ritmo. «Por ahora, seguimos centrados en los MRR pero también analizamos cuánto vale un cliente a lo largo de toda su relación con la empresa» —el valor de tiempo de vida del cliente (CLV). CLV y CAC son ahora las métricas esenciales para un negocio basado en las suscripciones.

En el caso de Backupify, el ratio entre ambas métricas, CLV y CAC, se mueve en un rango de 5 a 6, lo que quiere decir que por cada dólar que la empresa invierte en encontrar un cliente obtiene a cambio de 5 a 6 dólares. Se trata de un dato excelente, en parte debido a su baja tasa de churn. La dependencia que tienen los clientes del servicio de almacenamiento en la nube ha resultado ser bastante alto, lo que da a la empresa tiempo suficiente para recuperar la inversión realizada en adquisición. Estudiaremos el ratio CLV/CAC con detalle más adelante en el libro.

«El crecimiento del MRR será probablemente nuestra mejor métrica cuando consigamos unos ingresos recurrentes anuales de 10 millo-nes de dólares —dice Robert—. Controlo el churn, pero ahora estoy más centrado en el retorno mensual de los costes de adquisición, un dato que me indica la velocidad a la que obtengo el retorno de mi inversión en cada cliente». El objetivo de Robert para esa métrica es que, para todos los canales de adquisición, sea inferior o igual a 12 meses. En este caso, el retorno de la inversión en adquisición de clientes es una muestra excelente de una métrica que engloba muchas cosas, puesto que mide la eficiencia del marketing, los ingresos de los clientes y la tasa de churn.

Resumen

Antes de poner el foco en una métrica financiera sofisticada, empieza por los ingresos. Pero no ignores tampoco los costes, porque la verdadera clave para el crecimiento es el beneficio.

Sabrás que ha llegado el momento de escalar el negocio cuando el motor de pago no deje de funcionar, lo que sucederá cuando el CAC solo sea una pequeña fracción del CLV (señal clara de que estás consiguiendo un buen retorno de tu inversión).

La mayoría de los negocios SaaS se desarrollan en base a unos ingresos recurrentes mensuales —los clientes siguen pagando mes tras mes—, un gran pilar sobre el que construir un negocio.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Existe una progresión natural en las métricas importantes para un negocio, que cambian a medida que el negocio evoluciona. Las métricas deben comenzar respondiendo preguntas simples del tipo: «¿A alguien le importa este servicio?», para más tarde hacerlo con otras más sofisticadas como: «¿Ha llegado el momento de escalar el negocio?». También cabe la posibilidad de que, a medida que comiences a seguir métricas más sofisticadas, te des cuenta de que el modelo de negocio no es sostenible. Si ese es el caso, no tienes por qué empezar de nuevo: a veces lo que necesitas es un nuevo mercado, no un nuevo servicio, y puede estar más cerca de lo que parece.

Medir la vinculación

La métrica definitiva para la vinculación es el uso diario. ¿Cuántos de tus clientes utilizan tu producto diariamente? Eso sí, si tu producto no es una aplicación de uso diario, te llevará más tiempo establecer un valor de referencia mínimo para la vinculación y también iterar a través de un ciclo de aprendizaje. Asimismo, te será difícil demostrarles lo suficientemente rápido a tus clientes que el producto les aporta valor y evitar que se den de baja. Las costumbres no se crean de la noche a la mañana y, con cualquier nuevo producto, eso es precisamente lo que tratarás de hacer: crearles nuevas rutinas, lo más rápidamente posible.

Por ejemplo, Evernote es un ejemplo de aplicación de uso diario (al menos, eso es lo que querrían sus creadores). La gente que paga por él es la que, con más probabilidad, lo utiliza de ese modo. Y, sin embargo, Evernote ha informado de que solo el 1% de sus usuarios se convierten en usuarios de pago¹, aunque su CEO, Phil Liban, opina que ese porcentaje está bien; a fin de cuentas, la empresa cuenta con 40 millones de usuarios y este año se ha centrado más en la vinculación, lo que explica que esté comprando empresas como Skitch y añadiendo funciones para subida de imágenes.

Después de años en el mercado, la empresa también ha aprendido que sus usuarios tardan meses, o incluso años, en convertirse en clientes de pago. Los inversores, además, parecen estar de acuerdo con el foco actual de la empresa: la vinculación, puesto que siguen aportando a la empresa suficiente dinero como para que continúe creciendo. En otras palabras, en este momento el índice de conversión no es una de las principales preocupaciones de Evernote, aunque, cuando aumente la vinculación de sus clientes, será, sin duda, la siguiente métrica en la que se concentrarán.²

Pensemos ahora en dos aplicaciones que los diseñadores utilizamos mucho, pero no a diario: Expensify para los informes de gastos y Balsamiq para la creación de wireframes. Solo porque nosotros no las usemos todos los días, eso no significa que no haya un comercial o un diseñador de UI que sí lo hagan.

De ambos ejemplos puede extraerse una importante lección sobre modelos de negocio y Lean Startup: es mejor sacar al mercado una versión inicial del producto, probar su utilización y observar dónde se ha registrado la vinculación mayor con los clientes. Si hay un subconjunto de clientes que se quedan enganchados con él desde el principio —tus early adopters—, averigua qué tienen en común, cambia el foco del producto para que satisfaga sus necesidades y crece a partir de ahí. Así habrás dado un primer paso en la dirección correcta, pues podrás iterar mucho más rápido sobre un segmento de mercado que ya está muy vinculado con él.

Algunas aplicaciones —por ejemplo, una aplicación que confeccione listas de bodas, una herramienta de reservas para el dentista o un sitio para preparar la declaración de la renta— no están concebidas para un uso diario. Eso no quiere decir que no tengas que marcarte un objetivo ambicioso para la vinculación de tus usuarios. En estos casos resulta básico que comprendas el comportamiento de tus clientes y que los valores con los que compares tus medidas sean los que corresponden a ese comportamiento. Tal vez el objetivo de uso que te marques deba ser semanal o mensual, y no diario.

Por otra parte, si estás desarrollando algo realmente disruptivo desde el punto de vista tecnológico, también debes considerar el ciclo de vida de la tecnología, puesto que su adopción no es inmediata. Al principio solo unos pocos la utilizan y, más tarde, sí puede convertirse en masiva. Por ejemplo, solo una pequeña parte del mercado objetivo adoptó los coches híbridos, los servidores Linux, los estéreos domésticos o los microondas. Hicieron falta años de explicaciones y millones de dólares en marketing hasta que estos productos se convirtieron en habituales.

La vinculación de tus clientes también cambia con el tiempo. Normalmente, en las primeras fases de tu negocio contarás con un pequeño grupo de devotos, de seguidores irracionales. Esto suele suceder porque los nuevos productos atraen, bien a los early adopters que solo están cómodos si utilizan lo más novedoso, bien a ese segmento de mercado que necesitaba tanto tu solución que no le importa que no acabe de estar pulida. Estos early adopters hablarán mucho de tu producto, pero hay que tener cuidado con ellos, porque es posible que sus necesidades no coincidan con las de los usuarios de un mercado mayor y más lucrativo. Google Wave, por ejemplo, suscitó mucha atención inicial pero no consiguió interesar a la gente, a pesar de las funciones que incorporaba, potentes y configurables.

Es normal que esperes que tus primeros usuarios sean un fiel reflejo del mercado mainstream, y, por tanto, llegar a un mercado mucho mayor (algo a lo que Geoffrey Moore se refería como «cruzar el abismo»). Pero ese no siempre será el caso. En esa etapa, además, el volumen de métricas al que podrás acceder será mucho menor, por lo que tendrás menos información en la que basar tus decisiones.

Otra cosa a tener en cuenta es la búsqueda de patrones. A la hora de medir la vinculación, no solo te fijes en métricas toscas como la frecuencia de visitas. Busca también patrones de uso en la aplicación. Por ejemplo, es interesante saber que la gente se conecta a tu aplicación tres veces por semana, pero ¿qué hacen exactamente dentro de ella? ¿Qué pasa si solo están unos minutos conectados? ¿Eso es bueno o malo? ¿Hay funciones concretas que estén utilizando más que otras? ¿Hay alguna función que utilicen siempre y otra, en cambio, que nunca abran? ¿Vuelven a la página por sí mismos o como respuesta a un correo electrónico?

Hallar estos patrones de vinculación significa analizar los datos de dos maneras:

Para descubrir maneras de mejorar, separa los usuarios que hacen lo que quieres de aquellos que no lo hacen e identifica por qué son diferentes. ¿Todos los usuarios vinculados viven en la misma ciudad? ¿Supieron de ella en la misma red social? ¿Tienen menos de 30 años los que invitan a los demás a utilizarla con éxito? Si encuentras que el comportamiento que quieres se concentra en un segmento determinado, podrás dirigirte a él de forma específica.

Para decidir si un cambio ha funcionado o no, prueba el cambio en un subconjunto de los usuarios y compara el resultado con los demás. Si incluyes una nueva función de generación de informes, ponla a disposición de la mitad de tus usuarios y comprueba durante algunos meses si aumenta su adhesión. Si puedes probar las nuevas funciones de esta manera, sin efectos secundarios —por ejemplo, que los clientes que no dispusieran de la nueva función se enfadaran—, podrías, como mínimo, realizar un análisis de cohortes, comparando a los usuarios que se unieron después de que se añadiera la nueva función con aquellos que ya eran clientes anteriormente.

Un enfoque dirigido por datos para medir la vinculación debería mostrarte no solo el grado de adhesión de tu producto, sino también quiénes son los usuarios vinculados y si los esfuerzos que estás realizando merecen la pena.

Churn

El churn es el porcentaje de gente que deja el servicio con el tiempo. Puede medirse de forma semanal, mensual, trimestral, etc., pero tendrás que elegir una manera de hacerlo y no cambiarla si quieres que las comparaciones sean significativas. En un producto con un modelo de negocio freemium, será necesario, además, realizar el seguimiento de esta métrica para ambos tipos de usuarios por separado: los usuarios gratuitos y los clientes de pago. A pesar de que el churn pueda parecer una métrica simple, hay varias complicaciones que pueden llevarte a tomar decisiones incorrectas, sobre todo en empresas con un índice variable de crecimiento.

Ambos tipos de usuarios «abandonan» de forma diferente: los usuarios gratuitos, cancelando sus cuentas o limitándose a no volver a la página; los usuarios de pago, cancelando sus cuentas, dejando de pagar o cambiando de nuevo a la versión gratuita del producto. Por ello, recomendamos que definas tus usuarios inactivos como aquellos que no se hayan conectado a la página durante 90 días (o menos). En un mundo siempre conectado, 90 días son una eternidad y puedes estar bastante seguro de que esos usuarios han abandonado realmente el producto.

De todas maneras, recuerda que puedes volver a invitarlos a utilizar tu producto si puedes ofrecerles una actualización importante —tal y como hizo Path cuando rediseñó su aplicación— o si has encontrado la manera de ponerte en contacto con ellos a diario, tal y como como hace Memolane cuando envía recuerdos de los años anteriores a sus usuarios.

El analista de datos Steven H. Noble³, de Shopify, explica en un post muy detallado⁴ que la fórmula simple para el churn es:

(Número de churns durante el período)

---------------------------------------------------------

(# usuarios al comienzo del período)

La tabla 9-1 muestra un ejemplo simple de los cálculos de churn para una empresa SaaS con oferta freemium.

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Usuarios

Comienzan con

50,000

53,000

56,300

59,930

63,923

68,315

Nuevos usuarios

3,000

3,600

4,320

5,184

6,221

7,465

Total

53,000

56,600

60,920

66,104

72,325

79,790

Usuarios activos

Comienzan con

14,151

15,000

15,900

16,980

18,276

19,831

Nuevos activos

849

900

1080

1,296

1,555

1,866

Total

15,000

15,900

16,980

18,276

19,831

21,697

Usuarios de pago

Comienzan con

1,000

1,035

1,035

1049

1,079

1,128

Nuevos adquiridos

60

72

86

104

124

149

Perdidos

(25)

(26)

(27)

(29)

(30)

(33)

Total

1,035

1,081

1,140

1,216

1,310

1,426

Tabla 9-1. Ejemplo de cálculos de churn.

La tabla 9-1 muestra usuarios, usuarios activos y usuarios de pago. Los usuarios activos son los que se han conectado al menos una vez a la página tras registrarse. Los nuevos usuarios crecen a un ritmo del 20% al mes y el 30% utiliza el servicio al menos una vez (en el mes siguiente a darse de alta). El 2% se convierten en usuarios de pago.

A continuación se muestra el cálculo del churn para el mes de febrero:

26 usuarios perdidos durante el período

------------------------------------------------------------------------

1035 usuarios que pagan al comienzo del período

Si el 2,5% de los clientes abandonan el servicio todos los meses, eso significa que el cliente medio permanece vinculado a la página durante unos 40 meses (100/2,5). Sabiendo eso, puedes empezar a calcular el valor de ciclo de vida de un cliente (40 meses x ingresos medios mensuales por cliente).

Complicaciones del churn

Noble también explica que, debido a que el número de abandonos en un período se produce durante todo el período y que el número de clientes al comienzo de período es un dato en un instante concreto de tiempo, el cálculo del churn de esta manera tan simple puede llevar a resultados engañosos en startups donde el crecimiento varíe de un período a otro o se produzca anormalmente rápido, ya que, de no ser cuidadosos, se pueden obtener diferentes índices de churn para el mismo comportamiento. Para solucionar este problema hay que calcular el churn de una manera algo más compleja, pero también más precisa: obteniendo la media del número de clientes en el período que se está analizando. De esa manera, no tendremos solo en cuenta aquellos del inicio del período:

Número de churns durante el período

------------------------------------------------------------------------------------------------------

[(# usuarios al comienzo del período) + (# usuarios al final del período)]/2

Esta manera de calcularlo amplía el número total de clientes a todo el período, un método mejor que el anterior, pero todavía presenta un problema si las cosas crecen muy rápido. Si tienes 100 clientes al comienzo del período y 10.000 al final, esta fórmula indica que, a mediados de mes, tendrás 5.050 clientes, algo que no será cierto si te encuentras en medio de la típica gráfica en forma de palo de hockey, común para grandes velocidades de crecimiento. Si ese es el caso, la mayoría de tus nuevos clientes llegarán a final del mes, por lo que la media tampoco refleja la situación correctamente, algo que sucederá con la mayoría de los índices de churn calculados con este método.

Figura 9-1. Visitantes, usuarios, clientes: la vida de una empresa de SaaS.

Y aún peor: si para ti el churn significa contar a aquellos que «no han vuelto a conectarse en 30 días», entonces estarás comparando las pérdidas del último mes con las ganancias del actual, lo que es todavía más peligroso porque, en lugar de seguir una métrica predictiva, lo estarás haciendo de una histórica (las malas noticias del mes pasado), por lo que cuando descubras que algo ha ido mal, ya habrá pasado un mes.

Al final las matemáticas se ponen verdaderamente difíciles. Hay dos maneras de simplificarlas: la primera es medir el churn con un análisis de cohortes en el que se comparen los usuarios nuevos con los que han abandonado el servicio, pero en base al período en el que estos últimos se convirtieron en usuarios; la segunda manera es muy, muy simple, y por eso nos gusta: medir el churn todos los días. Cuanto más corto sea el período que midas, menos cambios se producirán en ese período que puedan distorsionar el resultado.

Visualización del negocio de SaaS

La figura 9-1 representa el flujo de los usuarios a través de un negocio de SaaS, junto con las métricas clave en cada etapa.

CASO DE ESTUDIO | ClearFit abandona las suscripciones mensuales y multiplica su crecimiento por 10

ClearFit es un proveedor SaaS de software de selección de personal, concebido para ayudar a las empresas pequeñas a encontrar candidatos de trabajo y predecir su éxito. Cuando comenzaron, los creadores Ben Baldwin y Jamie Schneiderman ofrecían un paquete de 99 dólares al mes (por vacante ofrecida en el sitio). «Nos decían constantemente que, gracias a las suscripciones mensuales, podríamos mantener a nuestro público lo largo del tiempo y crear con éxito un negocio SaaS —dice Ben—. Así que ese fue el rumbo que tomamos, pero las cosas no funcionaron como habíamos pensado».

Había dos cosas que confundían a los clientes: el pago único y la cuota mensual. Ben y Jamie querían fijar el precio para ClearFit por debajo de lo que sus clientes solían pagar por ofrecer su puesto en una bolsa de empleo (que suele rondar los 300 dólares), pero los clientes estaban tan habituados a realizar un pago único que no se fiaban de los 99 dólares al mes de ClearFit.

Ben dice: «No competíamos con las bolsas de empleo; de hecho, colaborábamos con ellas, pero en aquel momento nos pareció razonable bajar el precio para conseguir algo de atención». Los clientes no entendían por qué tenían que pagar todos los meses por algo que solo iban a utilizar de forma esporádica. «Cuando una empresa quiere contratar a alguien, quiere hacerlo rápido y está dispuesta a gastar dinero en ese momento —dice Ben—. Nuestros clientes son demasiado pequeños para tener personal de Recursos Humanos para buscar talento y, además, sus necesidades presentan frecuentes altibajos».

Ben y Jamie decidieron entonces abandonar su suscripción mensual barata y cambiar a un modelo que sus clientes podían entender: una cuota por cada puesto de trabajo ofrecido.

ClearFit lanzó su nuevo pago único en 350 dólares por un único puesto de trabajo (durante 30 días) y casi al instante triplicaron las ventas. Ese incremento, junto con el mayor precio, multiplicó por diez los ingresos. «Cuando aumentamos el precio —indica Ben—, fue como una señal para nuestros clientes. Gracias al cambio, entendieron nuestro modelo y pudieron compararnos más fácilmente con otras soluciones que utilizaban. A pesar de que nuestro trabajo es diferente al que realiza una bolsa de empleo, optamos por que nuestros clientes se sintieran cómodos al comprar nuestro servicio y por facilitar el encaje de nuestro producto en sus presupuestos de selección de personal».

«En el caso de ClearFit, no tenía sentido innovar en el modelo de negocio —dice Ben—. La gente no paga suscripciones por la peluquería, ni por las hamburguesas, ni por la contratación de personal. Tienes que entender a tus clientes, quiénes son, cómo y por qué compran y cómo valoran tu producto o servicio».

El cambio de ClearFit a un modelo de pago único por publicación de oferta de trabajo parece ir en contra del modelo de suscripción, tan popular en los negocios SaaS, pero la empresa sigue teniendo mucho éxito y registrando crecimientos en ingresos de más de un 30% mensual.

Resumen

ClearFit se centró inicialmente en un modelo de suscripción para obtener los ingresos, pero los clientes interpretaron su bajo precio como señal de un servicio no fiable.

La empresa, al cambiar a un modelo en el que las empresas realizaban un pago único por publicar una oferta de trabajo, triplicó las ventas y multiplicó por diez los beneficios.

El problema no era el modelo de negocio, sino la política de precios y el mensaje que enviaba a los clientes.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Solo porque un servicio SaaS sea recurrente eso no significa que haya que cobrar todos los meses. Si el producto ofrecido es efímero —como en el caso de la publicación de ofertas laborales temporales— conviene establecer un precio transaccional. La política de precios es como un caballo difícil de domar. Tendrás que probar diferentes estrategias de forma cualitativa (mediante el feedback de los clientes) y también de forma cuantitativa. Tampoco asumas que un precio bajo siempre es mejor, porque tus clientes podrían no confiar en tu oferta. Y recuerda que todo, incluyendo el precio, forma parte del «producto» que ofreces.

Obstáculos: Freemium, niveles y otros modelos de precios

En un modelo SaaS, la mayor parte de la complejidad proviene de dos cuestiones fundamentales: el modelo promocional que elijas y los niveles de precios.

Tal y como hemos visto, algunas empresas de SaaS utilizan un modelo freemium para convencer a la gente de que utilice el servicio y cobran a sus usuarios cuando se exceden en el consumo de alguna clase de límite fijado por la empresa. Un segundo enfoque es ofrecer una prueba gratuita, que se convierte automáticamente en un producto de pago si el cliente no lo cancela tras cierto tiempo. Una tercera estrategia consiste en ofrecer un servicio solo de pago. Hay más. Todas tienen sus ventajas y sus inconvenientes —un servicio solo de pago permite controlar el coste, es más predecible y ofrece a los clientes la idea de que lo que se está ofreciendo merece la pena; el modelo freemium te permite aprender sobre el comportamiento de los usuarios y también desarrollar una clientela—. La diferencia entre estos grupos de usuarios (visitantes, usuarios y usuarios de pago), por otra parte, puede complicar el análisis.

El segundo obstáculo proviene de la manera de fijar los niveles de precios. Como cada cliente tiene un consumo diferente y este puede variar con el tiempo, el precio que paguen también puede hacerlo. Eso implica que te será más difícil predecir los números de tu modelo de negocio y explicarlo si llega el caso, puesto que estarás constantemente intentando que los clientes suban de nivel de precios y haciendo predicciones sobre esos crecimientos.

Hemos hablado, durante la mayor parte del capítulo, de los servicios SaaS como de servicios que los clientes pagan mensualmente. Pero hay otros modelos de ingresos que permiten una mejor planificación financiera y aportan unos ingresos menos volátiles. Ten en cuenta, por tanto, que la cuota mensual no siempre es la respuesta, ya que a veces no encaja con la proposición de valor de la empresa o con lo que esperan los clientes.

Pistas clave

Aunque el modelo freemium consigue mucha visibilidad para la empresa, se trata de una técnica de venta que hay que utilizar con cuidado.

En SaaS, el churn lo es todo. Si puedes crear usuarios fieles más rápido que lo que tardan en darse de baja, triunfarás con el negocio.

Para jugar con ventaja, tienes que medir la vinculación mucho antes de que los usuarios se conviertan en clientes, y la actividad de los clientes, mucho antes de que desaparezcan.

Mucha gente piensa en los modelos SaaS como en modelos de suscripción mensual, pero puedes monetizar el software bajo demanda de muchas otras maneras, algunas con efectos muy positivos sobre el negocio.

Los negocios SaaS comparten mucho con las apps móviles. Ambos modelos de negocio deben apoyarse en el churn de los clientes, en los ingresos recurrentes, y deben generar la suficiente vinculación en los usuarios para convencerles de pagar por el producto. Puedes leer el capítulo 10 para aprender más sobre apps móviles. En otro caso, puedes ir al capítulo 14 para entender cómo afecta la etapa en la que se encuentra tu negocio a las métricas que tienes que seguir.

Notas

1 http://econsultancy.com/ca/blog/10599-10-tips-for-b2b-freemiums.

2 http://gigaom.com/2012/08/27/evernote-ceo-phil-libin/.

3 http://blog.noblemail.ca/.

4 http://www.shopify.com/technology/4018382-defining-churn-rate-no-really-this-actuallyrequires-an-entire-blog-post.

CAPÍTULO 10

Modelo tres: app gratuita para móvil

Un tercer modelo de negocio que cada vez resulta más común es la app móvil. Si tu empresa vende una de estas aplicaciones, el embudo de conversión de ventas es bastante simple: promocionas la aplicación y la gente te paga por ella. Sin embargo, en el caso de que tu startup gane dinero gracias a otras fuentes, como pueden ser la venta de contenido interno al juego, que la gente pague por aplicaciones o publicidad, entonces el modelo se complica. En cualquier caso, si tras buscar tu modelo de negocio en el flipbook mencionado en el capítulo 7 has decidido que este es el modelo que mejor se ajusta a tus necesidades, en este capítulo podrás informarte de las analíticas que tienes que seguir.

Las apps móviles han surgido como modelo de negocio para las start-ups, a resultas del aumento de los ecosistemas para iPhone y Android. El modelo de aplicaciones de Apple está muy compartimentado, ya que la empresa controla lo que se puede publicar y revisa, además, todas las apps. Las aplicaciones de Android, en cambio, no están tan controladas y pueden descargarse tanto de la tienda Android como de otras fuentes.

Para las startups que siguen el modelo Lean Startup, las app stores¹ suponen un reto. A diferencia de las aplicaciones web, en las que resulta fácil hacer pruebas A/B y producir de forma continua distintas versiones, las apps móviles tienen que superar la barrera impuesta por la app store (que limitan el número de iteraciones que una empresa puede llevar a cabo y dificultan la experimentación). Las apps móviles modernas, no obstante, consiguen evitar esas barreras hasta cierto punto alimentando la aplicación con contenido online que no requiera la actualización del software completo, aunque eso haga necesario cierto trabajo de configuración extra. Algunos desarrolladores, por su parte, abogan por centrarse en primer lugar en la plataforma Android, porque resulta más fácil subir con cierta frecuencia actualizaciones para los usuarios. Una vez que validan su PMV en esa plataforma, entonces lo hacen para el entorno de Apple, mucho más restrictivo. Otros, en cambio, eligen un mercado más pequeño y secundario (como la Canadian App Store) y depuran sus aplicaciones en él.

Los desarrolladores de apps móviles hacen dinero con sus aplicaciones de varias maneras:

Contenido descargable (como nuevos mapas o vehículos): Tower Madness, un popular juego de Tower Defense para el iPhone vende mapas adicionales a pequeño precio.

Aumento de capacidades y personalización del aspecto de los personajes y del contenido del juego (una mascota, ropa para el avatar del jugador): Blizzard vende mejoras, no útiles para el combate, como mascotas y monturas bonitas.

Ventajas (mejores armas, actualizaciones, etc.): Draw Something cobra por los colores que facilitan el dibujo.

Ahorro de tiempo: puntos de aparición a los que se llega sin necesidad de recorrer gran distancia dentro de juego, una estrategia empleada por muchos jugadores informales de MMO.

Eliminación de tiempo de espera: en algunos juegos, es necesario esperar cierto tiempo para conseguir aumentar el nivel de energía. Algunos juegos ofrecen la posibilidad de saltarse el tiempo de espera a cambio de dinero, como, por ejemplo Please Stay Calm.

Actualización a versión de pago: algunas aplicaciones restringen las funciones. En el momento de escribir el libro, por ejemplo, la aplicación móvil de Evernote no permite la sincronización offline de archivos, a menos que el usuario se actualice a la versión de pago.

Anuncios en el juego: algunos juegos incluyen anuncios en su interior, y en ellos los jugadores deben ver contenido promocional a cambio de conseguir créditos en la moneda del juego.

Consideremos un juego para móvil que gane dinero gracias a las compras de contenido interno y a la publicidad. Los usuarios podrán encontrarlo en una app store, bien mediante una búsqueda, bien porque el juego haya conseguido popularidad como parte de una lista. Los posibles usuarios evaluarán la aplicación —consultarán su puntuación, el número de descargas, cómo están considerados otros juegos y las reseñas escritas— y la descargarán. Por último, la ejecutarán y comenzarán a jugar.

El juego dispone de una economía interna (monedas de oro) que pueden utilizarse para comprar armas o salud, consiguiéndolas así más rápido que en el desarrollo normal. También hay una manera de obtener monedas de oro a cambio de ver anuncios. La empresa dedica gran parte de su tiempo a conseguir el equilibrio necesario entre hacer atractivo el juego para los jugadores ocasionales (que no quieren pagar) y a hacer que las compras internas resulten atractivas (para que los jugadores paguen por él una pequeña cantidad), que es el punto en el que se encuentra la ciencia económica con la psicología del diseño de juegos.

La empresa debe ocuparse de las siguientes métricas:

Descargas: cuánta gente ha descargado el juego y métricas relacionadas, como su situación en la app store y su puntuación.

Coste de adquisición de los clientes (CAC): cuánto cuesta conseguir un usuario y conseguir un cliente de pago.

Índice de ejecuciones: el porcentaje de gente que ha descargado la app, la ha ejecutado y ha creado una cuenta.

Porcentaje de usuarios activos/jugadores: el porcentaje de usuarios que han ejecutado la aplicación y la utilizan. Los porcentajes pueden calcularse todos los días, con lo que tendíamos los usuarios activos diarios (DAU, Daily Active Users), o al mes: usuarios activos mensuales (MAU, Monthly Active Users).

Porcentaje de usuarios que pagan: cuántos usuarios pagan por algo.

Tiempo hasta la primera compra: cuánto tiempo tarda un usuario en hacer la primera compra tras la activación.

Ingreso medio mensual por usuario (ARPU, Average Revenue Per User): se obtiene tanto de las compras del usuario como de los anuncios que ha visto. Normalmente, esta información también incluye datos específicos de la aplicación; como, por ejemplo, qué pantallas o elementos animan la mayoría de las compras. También habrá que controlar el ARPPU (Average Revenue Per Pay User), el ingreso medio por usuario de pago.

Índices de click-through: el porcentaje de usuarios que ponen una nota o escriben un comentario sobre el juego en app store.

Viralidad: a cuántos usuarios invita un usuario cualquiera de media.

Churn: cuántos clientes han desinstalado la aplicación y cuántos no la han utilizado durante un período de tiempo determinado.

Valor de tiempo de vida del cliente: cuánto aporta un usuario en toda su vida como cliente.

Ya hemos visto varias de estas métricas en la sección previa, referida al modelo de negocio SaaS, pero en el mundo de las apps móviles algunas de ellas son bastante diferentes.

Volumen de instalaciones

De acuerdo con la consultora y desarrolladora de analíticas para móviles Distimo, aparecer en una app store produce un tremendo impacto en las ventas de la app.² Según ellos, una app que se encontrara en el top 100 y que consiguiera aparecer entre los juegos recomendados por la página subiría una media de 42 posiciones en el mercado Android, 27 en el App Store para iPad, y 15 en la App Store para iPhone.

Para los desarrolladores de este tipo de aplicaciones, a la hora de conseguir una tracción importante, las dinámicas de las app stores importan más que casi cualquier otra cosa. Que la página de inicio de la App Store de Apple mencione la aplicación, multiplica por cien el tráfico hacia la página de la empresa.³ La firma de analíticas Flurry estimó que en 2012 las 25 aplicaciones mejor clasificadas en el top 100 del App Store de iPhone habían recogido, grosso modo, el 15% de todos los ingresos y que el resto de aplicaciones de esa aplicación apenas consiguieron el 17%. Lenny Rachitsky, fundador de Localmind, una app social basada en ubicación móvil, que era parte de Year One Labs, decía: «Aparecer en la tienda fue simplemente lo mejor que nos había sucedido. Incluso tiene importancia el lugar de la App Store en la que aparezca tu juego recomendado, porque eso afecta a si aparece en la página inicial o no».

Alexandre Pelletier-Normand, cofundador de Execution Labs, un acelerador para el desarrollo de juegos, dice que, desde el punto de vista de los ingresos, aparecer en Google Play es incluso más beneficioso que lo que supone hacerlo en la App Store de Apple. «Aparecer en Google Play aumenta el ranking de tu producto, y estos rankings son mucho más estáticos que en la tienda de Apple, lo que quiere decir que el producto permanecerá en su posición durante más tiempo, con lo que los ingresos serán mayores».

A pesar de que esta ventaja competitiva injusta está desapareciendo de forma gradual —los ingresos de las aplicaciones menos populares también aumentan poco a poco— actualmente los hechos no engañan: si quieres ganar dinero, necesitas que el ranking de tu producto sea alto en las app stores, y si, además, consigues que aparezcan entre sus recomendaciones, mucho mejor.

Ingreso medio por usuario

Los desarrolladores de aplicaciones móviles encuentran constantemente nuevas e ingeniosas maneras de monetizarlas. Para ello, los desarrolladores ponen el foco en el ingreso medio por usuario (ARPU, Average Revenue per User), bien calculado de forma mensual, bien para todo el tiempo de vida del cliente. Muchos desarrolladores de juegos, de hecho, instrumentan sus aplicaciones para que obtengan directamente esos datos, puesto que aún no existe una manera estándar, fácil y abierta de hacerlo.

Si estás desarrollando un juego, tendrás muchas más preocupaciones que los ingresos. Tendrás que caminar por una línea muy fina, la que hace que el juego sea adictivo y divertido y que, a la vez, pueda ganar dinero. Si a los jugadores se les hace muy evidente que estás tratando de «sacarles la pasta», abandonarán el juego: tienes que conseguir que los usuarios vuelvan, que inviten a sus amigos y que, al mismo tiempo, paguen algo por ello (¡aunque sean unos cuantos dólares!). Por eso, además del ARPU, tendrás que seguir algunas métricas relacionadas con la jugabilidad (el juego no debe ser ni demasiado fácil ni demasiado difícil y los jugadores no deben quedan atascados en una fase) y con la vinculación de los jugadores.

El ARPU es simplemente los ingresos que consigue la empresa divididos por el número de usuarios activos o jugadores que tenga. Si inflas el número de jugadores activos para que tu empresa parezca más atractiva, el ARPU se reducirá; de ahí que esta métrica te obligue a trazar una línea de referencia realista sobre qué significa para ti que alguien sea «usuario vinculado». Normalmente esta métrica se calcula por períodos mensuales.

En el caso de los juegos para móviles, puedes medir el valor de ciclo de vida de los clientes (CLV) calculando la media del dinero gastado por el cliente, cuando ya haya dejado el producto. Pero, precisamente porque a un jugador le llevará meses o años (con suerte) dejarlo, es más fácil estimar el CLV de la misma manera que lo hicimos para las empresas SaaS.

Volvamos a nuestro ejemplo de un juego para móvil gratuito que gana dinero gracias a las compras de contenido interno y a la publicidad. Supongamos que este mes ha tenido 12.300 descargas y que el 96% de toda la gente que descargó el juego lo ha ejecutado y se ha conectado a los servidores de la empresa. De estos, el 30% se han convertido en jugadores «vinculados», esto es, han utilizado la aplicación en tres días diferentes.

Figura 10-1. Cómo calcular todas las métricas esenciales para una aplicación móvil.

Cada jugador vinculado genera, de media, 3,20 dólares al mes en ingresos, provenientes de un mix de compras de contenido interno y de publicidad. Esto significa que las descargas del mes actual generarán unos ingresos de 11.399 dólares (aunque, debido al modelo de pago de las tiendas de apps, a la empresa le llevará algunos meses cobrar ese dinero).

Del número total de jugadores, el 15% abandona todos los meses, lo que significa que el tiempo medio del ciclo de vida de los clientes es de 6,67 meses (1/0,15). Esto produce como resultado unos ingresos mensuales de 75.500 dólares. El valor del tiempo de vida del cliente es el ARPU multiplicado por el tiempo de ciclo de vida —en este caso, 21.33 dólares—. Si la empresa conociera el coste de adquisición de un jugador vinculado, también podría calcular el aporte de cada jugador a la cuenta de resultados, el retorno de la inversión realizada en publicidad y cuánto tiempo debe transcurrir para recuperar la inversión realizada en ese jugador vinculado. La figura 10-1 muestra cómo se realizan todos estos cálculos.

El modelo de negocio de la empresa depende de estos números. La empresa necesita aumentar el volumen de descargas, aumentar el índice de vinculación y mejorar la viralidad para que el coste de adquisición de clientes se reduzca. Entre estos objetivos se produce una tensión natural; por ejemplo, si los jugadores disfrutan más con el juego, la gente no se dará de baja, pero eso significará que el ARPU será menor. El arte y delicadeza en el diseño de juegos estriban en conseguir el equilibro necesario entre todas estas magnitudes.

Porcentaje de usuarios que pagan

Habrá algunos jugadores que nunca pagarán nada por el juego. Otros, en cambio (a veces se hace referencia a ellos como «ballenas»), gastarán miles de dólares en él para ser los mejores en un juego que adoran. Conocer la diferencia entre ambos —y encontrar la manera de que más jugadores compren cosas dentro del juego— es la clave para monetizar con éxito las aplicaciones móviles gratuitas.

La métrica más básica en este caso es el porcentaje de usuarios que pagan algo. Más allá de esta métrica básica, habrá que hacer la correspondiente segmentación y análisis de cohortes. Por ejemplo, si una determinada campaña publicitaria ha atraído a jugadores más dispuestos a hacer algún tipo de compra, sería inteligente repetirla. También habrá que ser sofisticado en la manera de comercializar los productos para un tipo u otro de jugador: es más probable que los jugadores «ballena» estén más dispuestos a realizar compras importantes en el juego, pero para que los jugadores que nunca han comprado nada se animen a hacerlo, tendrás que ofrecerles algo que puedan comprar por poco dinero.

Si mides el ARPU, podrás hacerte una idea de cuánto están pagando tus usuarios. Convencer a un usuario que ya está pagando de que pague algo más, tal vez no tenga un impacto significativo en ese ARPU, porque la mayoría de tus jugadores no estarán gastando nada, pero ten por seguro que sí lo tendrá, y será importante, en los ingresos. Por eso, tendrás que tratar a los usuarios de pago como si formaran parte de una base de clientes separada y seguir su comportamiento, su churn, y los ingresos que generan de forma específica y diferente al seguimiento que hagas sobre los usuarios que no pagan.

Churn

Ya hemos estudiado el churn en detalle en el capítulo 9. También es una métrica fundamental para las aplicaciones móviles. Keith Katz, cofundador de Execution Labs, un acelerador para el desarrollo de juegos, y antiguo vicepresidente de ventas en OpenFeint, recomienda vigilar el churn en períodos de tiempo determinados:

Vigila el churn el día 1, la semana 1 y el mes 1, porque los usuarios dejan el juego en períodos diferentes y por diferentes razones. Si abandonan el primer día, podría ser que el tutorial que explique el funcionamiento no esté bien hecho o que, simplemente, no hayas conseguido enganchar a los usuarios. Después de una semana, podría ser que a tu juego le falte profundidad. Después de un mes, tal vez se trate de que las actualizaciones no estén bien diseñadas.

Si sabes cuándo abandonan tus usuarios, tendrás algunas pistas para investigar por qué lo hacen y podrás intentar mantenerlos más tiempo.

Visualización del negocio de las aplicaciones móviles

La figura 10-2 representa el flujo de los usuarios a través de un negocio de aplicaciones móviles, junto con las métricas clave en cada etapa.

Figura 10-2. Todo en una app móvil vuelve a la tienda de apps.

El desarrollador alemán de juegos Wooga es un maestro de las métricas. La empresa está desarrollando con éxito una fórmula para juegos sociales, dirigida por las métricas. La empresa tiene alrededor de 32 millones de usuarios mensuales activos en más de 231 países y más de 7 millones de usuarios diarios. En un artículo de 2012 en Wired, su fundador, Jens Begemann, compartía el enfoque de su empresa.⁴

Wooga itera constantemente y sube una actualización todas las semanas. En cada actualización, ponen el foco en una métrica clave —la retención, por ejemplo— e identifican varias técnicas para intentar mejorarla. Cuando la actualización sale al mercado, miden de forma muy rigurosa los cambios introducidos por ella y se adaptan según las conclusiones que ofrezcan los datos. Jens revisa 128 datos diferentes a diario. Si ve algo que no le cuadra, lo envía al equipo de producción. Desde ese momento, es responsabilidad del equipo de producción averiguar qué está sucediendo y cómo mejorarlo.

Obstáculos: monetización interna versus publicidad

Uno de los factores que puede complicar este modelo es el enfoque de la monetización. Tal y como hemos visto, hay muchas maneras en las que las empresas pueden monetizar sus aplicaciones móviles. La publicidad puede consistir en vídeos dentro de la aplicación, o en «descargas promocionales» en las que el juego anime a los usuarios a probar otras aplicaciones. Si este es el camino elegido, el usuario podría abandonar la aplicación actual, lo que, por tanto, podría aumentar su churn, reducir su vinculación con el usuario y obstaculizar la experiencia.

Los desarrolladores deben tener en cuenta estos factores para encontrar un modo de integrar suavemente la monetización en el juego, sobre todo si el contenido mostrado en los anuncios es ajeno al juego por completo. También deben medir el comportamiento posterior de los jugadores para ver qué tipo de impacto está ejerciendo la publicidad.

Pistas clave

Las aplicaciones móviles ganan dinero de muchas formas.

La mayoría de sus ingresos provienen de un pequeño número de usuarios, que deben segmentarse y analizarse de forma específica. La métrica clave es el ingreso medio por usuario, pero también hay que hacer seguimiento del ingreso medio de los usuarios de pago, precisamente, porque estos jugadores «ballena» se comportan de forma muy diferente a los demás.

Los negocios móviles son muy parecidos a los negocios SaaS: ambos tratan de vincular a los usuarios, de ganar dinero con ellos de forma recurrente y de reducir el churn. Puedes volver al capítulo 9 para aprender más sobre las métricas de los SaaS. En otro caso, puedes ir al capítulo 14 para entender cómo afecta la etapa en la que se encuentra tu negocio a las métricas que tienes que seguir.

Notas

1 Aclaración: Apple tiene una App Store, y puede reclamar el nombre para sí, pero hay gran cantidad de tiendas en las que los usuarios pueden adquirir aplicaciones para otras plataformas como Android o Kindle, o incluso la Wii o la aplicación de Salesforce y que comparten las dinámicas de las que hablamos en este capítulo. De ahí que cuando nos refiramos a una «app store», incluyamos cualquier marketplace para nuevos productos creados por el gestor de la plataforma. Cuando hagamos referencia a la tienda de Apple, utilizaremos mayúsculas.

2 http://www.distimo.com/wp-content/uploads/2012/01/Distimo-Publication-January-2012.pdf.

3 http://blog.flurry.com/bid/88014/The-Great-Distribution-of-Wealth-Across-iOS-and-Android-Apps.

4 http://www.wired.co.uk/magazine/archive/2012/01/features/test-test-test?page=all.

CAPÍTULO 11

Modelo cuatro: sitio de medios

La publicidad paga Internet. Es tan fácil insertar anuncios en el contenido online que, para muchas empresas, la monetización de la publicidad constituye un recurso básico para generar ingresos. Gracias a ellos pueden compensar el precio de los juegos o ayudar a pagar el coste de un producto con modelo freemium. No obstante, aunque muchos sitios web se apoyan en la publicidad para pagar las facturas, pocos de ellos lo hacen bien. Los que lo hacen son normalmente sitios centrados en el contenido, que atraen visitantes recurrentes que pasan bastante tiempo en él y que consultan muchas páginas diferentes.

Si tu modelo de negocio se parece a un sitio de medios, entonces tu objetivo primordial será mostrar mensajes de los anunciantes a tus visitantes y que esos anunciantes te remuneren por impresiones, por índices de click-through o por las ventas que hayan conseguido. El motor de búsqueda de Google, la página de inicio de CNET y la página web de CNN son ejemplos de sitios de este tipo.

Los ingresos de la publicidad pueden llegar de maneras muy variadas. Algunos sitios ganan dinero mostrando banners, o llegan a acuerdos de esponsorización con determinadas marcas. Otros reciben unos ingresos ligados al número de clics que los visitantes hacen en sus anuncios u obtienen retribuciones de las páginas afiliadas. En otras ocasiones, solo tienen que mostrar un anuncio cada vez que uno de sus usuarios vinculados se conecta.

Los sitios de medios deben preocuparse, sobre todo, de los índices de click-through o de visualización porque esas métricas suponen ingresos reales para ellas. No obstante, esos no son los únicos datos de los que deben ocuparse. También deben maximizar el tiempo que los visitantes pasan en el sitio, el número de páginas que ven y el número de visitantes únicos (en contraposición a los visitantes recurrentes, que vuelven una y otra vez), porque, por un lado, esos tres datos representan su inventario —es decir, las oportunidades de mostrar anuncios a los visitantes— y, por otro, si consiguen esa maximización, aumentará el número de personas a las que pueden llegar y, en consecuencia, también el interés de los anunciantes.

Imaginemos un sitio de noticias deportivas que ganara dinero con los cuatro modelos de ingresos comentados (esponsorización, muestra de anuncios, publicidad basada en clics y retribuciones de páginas afiliadas). El sitio tiene 20.000 visitantes únicos que acuden una media de 12 veces al mes, y que, en cada ocasión en que la visitan, pasan una media de 17 minutos en ella (consulta la tabla 11-1).

Tráfico

Ejemplo

Notas

Visitantes únicos al mes

20.000

Sesiones al mes

12

Páginas por visita

11

Tiempo en el sitio por visita (minutos)

17

Minutos mensuales en el sitio

4.080.000

Visualizaciones de páginas mensuales (inventario)

2.640.000

Tabla 11-1. Cálculo del inventario mensual de la página.

La página está asociada con un equipo de deportes local y un contrato con ese equipo, con una cuota fija mensual de 4.000 euros, por mostrar anuncios suyos en la página (consulta la tabla 11-2).

Ingresos por esponsorización

Ejemplo

Notas

Tarifa mensual de esponsorización

4.000 $

Contrato firmado

Número de banners esponsorizados

1

En el diseño de la página

Contribución total de la esponsorización

4.000 $

Tabla 11-2. Cálculo de los ingresos mensuales por esponsorización.

El sitio también tiene un contrato por el que muestra anuncios publicitarios y que le reporta 2 dólares netos cada 1.000 veces que la audiencia ve un banner (consulta la tabla 11-3).

Ingresos por visualización de anuncios

Ejemplo

Notas

Tarifas por mostrar anuncios (por miles de visualizaciones)

2 $

Dependerá de la negociación

Banners por página

1

En el diseño de la página

Contribución total de la muestra de anuncios

5.280 $

Visualizaciones de página x tarifa por mostrar anuncios / 1.000

Tabla 11-3. Cálculo de los ingresos por anuncio mostrado.

Ingresos por visualización de anuncios

Ejemplo

Notas

Tarifas por mostrar anuncios (por miles de visualizaciones)

2 $

Dependerá de la negociación

Banners por página

1

En el diseño de la página

Contribución total de la muestra de anuncios

5.280 $

Visualizaciones de página x tarifa por mostrar anuncios / 1.000

Hasta ahora, se trata de modelos de ingresos relativamente simples. Pero la empresa también gana dinero gracias un modelo de pago por clic. Una parte de su diseño web está reservada para contenido de terceros, que insertan en él anuncios relevantes para el visitante y relacionados con el contenido de la página (consulta la tabla 11-4).

Ingresos por click-through

Ejemplo

Notas

Anuncios de click-through

2

En el diseño de la página

Total de anuncios de click-through mostrados

5.280.000

Visualizaciones de página x anuncios por página

Porcentaje de clics en los anuncios

0,80%

Dependerá de la efectividad

Clics totales en los anuncios

42.240

Anuncios mostrados x índice de click-through

Ingreso medio por clic

0,37 $

Dependerá del precio conseguido en la subasta de tu espacio publicitario

Contribución total del click-through

15.628.80 $

Clics en los anuncios x ingreso por clic

Tabla 11-4. Cálculo de los ingresos por click-through.

Los ingresos por click-through dependen del porcentaje de visitantes que hagan clic en un anuncio y de la cantidad recibida por ese clic, que, a menudo, depende a su vez del valor que una determinada keyword tenga en el mercado. Como resultado, la página puede incorporar diferentes tipos de contenido para atraer anuncios más lucrativos.

Por último, el sitio también vende libros de deportes a través de una relación de afiliación con una librería online. Reseña el «libro de la semana» en todas las páginas, pero no gana dinero cada vez que alguien hace clic en un enlace al libro, sino cuando alguien lo compra.¹ (Consulta la tabla 11-5).

Ingresos por afiliación

Ejemplo

Notas

Anuncios del afiliado por página

1

En el diseño de la página

Total de anuncios del afiliado mostrados

2.640.000

Anuncios por página x visualizaciones de página

Porcentaje de clics en los anuncios

1,20%

Dependerá de la efectividad

Clics totales en los anuncios del afiliado

31.680

Anuncios mostrados x índice de click-through en anuncios del afiliado

Índice de conversión en página de afiliado

4,30%

Dependerá de la capacidad del afiliado para hacer la venta

Conversiones totales del afiliado

1.362.24

Clics en los anuncios x índice de conversión

Valor medio de venta en página afiliada

43,50 $

Tamaño del carrito de la compra en la página afiliada

Ventas totales del afiliado

59.257.44 $

Anuncios hechos por el afiliado

Porcentaje obtenido de la venta del afiliado

10%

Porcentaje obtenido de los ingresos del afiliado

Contribución total del afiliado

5.925.74 $

Ventas del afiliado x porcentaje obtenido de la venta del afiliado

Tabla 11-5. Cálculo de los ingresos por afiliado.

El modelo de afiliación es complejo (y, a menudo, los operadores de las páginas web no tienen manera de saber las compras que hizo el visitante en la página asociada y se limitan a recibir un cheque). Se apoya, además, en varios embudos de conversión: el que condujo al visitante a la página, el que lo convenció de hacer clic y el que concluyó con una compra en la página de un tercero.

Nuestro sitio de deportes saca partido a cuatro modelos de monetización distintos, todos propios de este tipo de sitios, pero, para poder hacerlo, ha tenido que ceder gran parte del espacio de su página. Ha tenido que incluir un sponsor, un banner, dos anuncios de click-through y el anuncio de un libro de la librería afiliada. Por supuesto, todo este espacio dedicado a la publicidad socava su calidad y deja menos espacio para el contenido verdaderamente valioso y, además, puede causar que los visitantes no vuelvan. Encontrar el equilibrio, por tanto, entre el espacio de pantalla dedicado a publicidad y el dedicado al contenido es una cuestión delicada.

El precio de las esponsorizaciones y de los anuncios se negocia directamente entre las empresas y depende de la reputación del sitio, porque, al fin y al cabo, con su publicidad, los anunciantes lo están apoyando en cierto modo, y ellos siempre buscan credibilidad. En cuanto a los precios de los anuncios de los afiliados y los de click-through, se fijan en subastas en las que los anunciantes pujan por espacio publicitario en diversos sitios, organizadas por redes publicitarias dedicadas a ello.

Como puedes ver, las páginas de medios hacen tantos números que, a veces, parecen más diseñadas por contables que por editores de noticias. Además, algunas de las métricas de vanidad o egométricas, contra las que hemos advertido en el resto del libro, sí que resultan aplicables para ellas, precisamente porque su popularidad es la que les hace ganar dinero.

Finalmente, las métricas que preocupan a las páginas de medios son las siguientes:

Audiencia y churn: cuánta gente visita la página y su grado de lealtad.

Inventario de anuncios: el número de impresiones que pueden monetizarse.

Precio de los anuncios: algunas veces se mide en coste por vinculación (esencialmente cuánto puede ganar un sitio a partir de las impresiones publicitarias, basándose en el tipo de contenido que muestra y el tipo de visitantes que tiene).

Índice de click-through: cuántas de las impresiones publicitarias se convierten en dinero.

Balance contenido/publicidad: el balance entre los precios conseguidos gracias al inventario de anuncios y el contenido capaz de maximizar el rendimiento general.

Audiencia y churn

La métrica más obvia para los sitios de medios es el tamaño de su audiencia. Si asumimos índices de click-through que son estándar en la industria, cuanta más gente visite la página, más dinero podrá conseguir.

Seguir el crecimiento de la audiencia —normalmente medida como el número de visitantes únicos al mes— es crítico. Pero si la empresa pone el foco en exclusiva en los visitantes únicos, podría tomar decisiones equivocadas, puesto que, tal y como hemos indicado antes, la vinculación es una métrica más importante que el tráfico. No se trata solo de saber cuántos visitantes nuevos tiene el sitio, sino conocer también cuántos están dejando de visitarla.

Es posible calcular el churn de la audiencia de un sitio de medios observando el cambio en el número de visitantes únicos en un mes determinado y el número de nuevos visitantes en ese mismo mes (consulta la tabla 11-6).

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Jul

Visitantes únicos

3.000

4.000

5.000

7.000

6.000

7.000

8.000

Cambio desde el mes anterior

N/A

1.000

1.000

2.000

(1.000)

1.000

1.000

Nuevos (visitan el sitio por primera vez)

3.000

1.200

1.400

3.000

1.000

1.200

1.100

Churn

N/A

200

400

1.000

2.000

200

100

Tabla 11-6. Cálculo del churn de la audiencia.

En este ejemplo, un sitio web comienza en enero y consigue 3.000 visitantes únicos ese mes. Cada mes añade un número determinado de visitantes únicos nuevos a la página pero también pierde algunos. Es posible calcular el churn con una resta: el número de visitantes únicos nuevos menos la variación respecto al mes anterior; de esta manera, los visitantes nuevos «maquillan» las pérdidas del mes anterior.

Debido a la manera en que se calcula, a veces, una campaña efectiva, se puede enmascarar un problema de churn en la página. En este ejemplo, a pesar de que la página consiguió 2.000 usuarios únicos nuevos en abril, también perdió 1.000.

Si puedes probar diferentes diseños en tu sitio —uno con menos anuncios, por ejemplo— para los diferentes segmentos de visitantes, podrás determinar el nivel de «impuesto de churn» que estás pagando por alojar contenido publicitario. Una vez conozcas ese dato, podrás compararlo con los ingresos que la publicidad esté generando para encontrar el equilibrio adecuado.

Inventario

Hacer seguimiento de los visitantes únicos es un buen comienzo, pero también necesitarás medir tu inventario. Se trata del número total de páginas únicas vistas en un período de tiempo determinado, puesto que cada visualización de página es una oportunidad para el sitio de mostrar anuncios. Es posible estimar esta métrica a partir de los visitantes y de las páginas vistas por visita, pero la mayoría de los paquetes analíticos muestran el número de forma automática (consulta la tabla 11-7).

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Jul

Visitantes únicos

3.000

4.000

5.000

7.000

6.000

7.000

8.000

Páginas por visita

11

14

16

10

8

11

13

Inventario de páginas

33.000

56.000

80.000

0.000

48.000

77.000

104.000

Tabla 11-7. Cálculo del inventario del sitio.

El inventario real depende del diseño de las páginas y de cuántos elementos publicitarios aparecen en cada una.

MODELO | Rendimiento y ratio entre sesiones y clics

Otro factor a considerar es el ratio entre las sesiones y los clics. Cada página web pierde un número determinado de visitantes antes de que lleguen al sitio. Por cada 100 búsquedas que enlacen tu página y en las que los usuarios hagan clic, apenas 95 acabarán llegando a ella. Este dato nos indica que cinco de esas cien personas pulsaron el botón de retroceder o decidieron que la página tardaba demasiado en cargar, o simplemente cambiaron de idea sobre la marcha.

El ratio entre las sesiones (establecidas en tu sitio) y los clics (provenientes de motores de búsqueda o de páginas que hagan referencia a la tuya) es un indicador del rendimiento y de la fiabilidad del sitio. Jody Mulkey y Phillip Dixon, de Shopzilla, analizaron en detalle el impacto producido en el ratio entre sesiones y clics al rediseñar su página para que se cargara más rápido y con menos errores.² Su conclusión fue que el rediseño de la página había conseguido atraer a más visitantes: entre un 3 y un 4%. Sin embargo, al poco tiempo el sitio volvió a perder velocidad debido a que introdujeron nuevos cambios, con lo que el ratio empeoró de nuevo. Conseguir que tu sitio web cargue lo más rápidamente posible es una batalla permanente.

Precio de los anuncios

Las redes publicitarias te pagarán un precio por anuncio que dependerá del contenido de tu sitio y del precio al que esté una determinada keyword. Para un sitio de medios puro, el precio de los anuncios vendrá determinado por el tema que cubra la página y el contenido que publique. Para una red social, será la demografía propia de la audiencia la que determine el precio. Aunque esta demografía aún no es básica para los sitios de medios, a medida que plataformas sociales como Facebook vayan introduciendo anuncios de terceros dependiendo de segmentos demográficos cada vez lo será más. Es decir, con este cambio, las páginas de medios pasarán de cobrar en función de lo que publican a hacerlo en función del tipo de gente que visita sus páginas.

Balance contenido/publicidad

La gran decisión a la que tienen que enfrentarse todos los sitios de medios está relacionada con cómo ganar dinero sin vender artículos físicos, una decisión que presenta dos vertientes. En primer lugar, debe decidir cuánto espacio dedica a la publicidad: demasiados anuncios empobrecen tremendamente el sitio y reducen la lealtad de los visitantes. En segundo lugar, el contenido: si el contenido está escrito para atraer determinadas keywords lucrativas, se leerá forzado y parecerá una promoción pagada por un anunciante.

La disposición de la página y el estilo de redacción son cuestiones estéticas pero también alimentan la máquina estadística. Si eres serio con tu contenido, tendrás que probar diferentes diseños para comprobar el balance entre ingresos y churn y diferentes estilos de redacción para el existente entre contenido y publicidad.

Figura 11-1. El cálculo del valor de los clientes en la página de medios es complicado.

Existen herramientas comerciales que ayudan en esta tarea. Parse.ly, por ejemplo, trata de analizar qué contenido es capaz de conseguir más tracción. También puedes segmentar por autor, tema o diseño ciertas métricas clave, como los ingresos o el porcentaje de visitantes que abandonan el sitio en una página en particular.

Visualización del negocio de medios

La figura 11-1 representa el flujo de los usuarios a través de un sitio de medios e indica las métricas clave en cada etapa.

Obstáculos: afiliados ocultos, ruido de fondo, bloqueadores de anuncios y suscripciones

La gran cantidad de relaciones establecidas entre medios online pueden convertir en una tarea hercúlea encontrar el KPI (key performance indicator) correcto. A continuación se explican cuatro ejemplos de las clases de complejidad que debes vigilar:

Modelos de afiliados ocultos

Pinterest, una especie de pizarra online para imágenes, utilizaba una herramienta online llamada Skimlinks para rescribir las URL de las imágenes o productos que sus usuarios subían, cambiando el código del afiliado por el suyo propio. No obstante, cuando el sitio se hizo popular, los ingresos que obtenía como afiliado a páginas de comercio electrónico rebasaron con mucho los del resto de grandes redes³ y fue denunciado por ello.⁴

Con esta estrategia, Pinterest consiguió monetizar el tráfico rápidamente, ya que, aparte de las métricas relacionadas con el contenido generado por el usuario (sitios UGC), también hacía seguimiento de la probabilidad que tenían las imágenes de que alguien pulsara en ellas y acabaran produciendo una venta. Sin embargo, aunque rescribir el código del sitio afiliado en el enlace fue una buena manera de monetizar el sitio sin tener que mostrar anuncios —en realidad lo convertía todo en un anuncio—, ha complicado su modelo de negocio y se les ha vuelto en contra en la Red.

Ruido de fondo

En un test, se comprobó que los anuncios en blanco, sin información de ningún tipo, tenían un índice de click-through de un 0,08% aproximadamente (comparable al de algunas campañas de pago).

En la prueba se invitaba a los usuarios que habían hecho clic a explicar las razones por las que lo habían hecho. Los encuestados se dividieron entre los simplemente curiosos y los que habían pulsado en el anuncio por accidente. Si tus anuncios están consiguiendo ingresos con un índice parecido, está claro que tienes que averiguar por qué.

Bloqueadores de anuncios

Los usuarios avanzados instalan a veces en sus navegadores un software bloqueador que impide que las empresas servidoras de anuncios más conocidas puedan mostrarlos en la página. Eso reduce tu inventario y puede complicar las analíticas. Para evitarlo, Reddit, por ejemplo, muestra anuncios con contenido divertido, minijuegos y mensajes de agradecimiento por no bloquear los anuncios.

Suscripciones

Insatisfechos con los ingresos que obtienen de la publicidad online, algunos sitios de medios han comenzado a utilizar un modelo de suscripción. El usuario tiene que pagar si quiere acceder al contenido. Este modelo de suscripción varía desde un modelo de donaciones voluntarias (normalmente en forma de pop-up cuando llega el visitante) a modelos en los que se cierra completamente la página y solo puede accederse a ella tras pagar una cuota recurrente.

Algunos medios han adoptado una estrategia intermedia, en la que los visitantes disponen de cierta cuota, por ejemplo, un número de artículos que pueden leer al mes, tal y como se muestra en la figura 11-2, pero deben pagar si quieren superar ese límite. Los sitios que han optado por esta estrategia tratan de conseguir cierto equilibrio entre el contenido «referido», y que, al ser enlazado en otros sitios, puede generar ingresos publicitarios (por ejemplo, los artículos mencionados en Twitter) y el contenido «para suscriptores» (en los que la página es la fuente de noticias principal para los usuarios).

Figura 11-2. El inexorable ascenso de las suscripciones.

El modelo de suscripción complica las analíticas porque los ingresos por publicidad que se dejan de percibir se compensan con las suscripciones y porque, además, se introduce en el embudo de conversión un nuevo elemento que hay que medir: los intentos de conversión de los visitantes informales, que acuden gracias a los enlaces «referidos», en suscriptores de pago.

Pistas clave

Para las páginas de medios, los ingresos publicitarios lo son todo. No obstante, la publicidad puede generar ingresos según diferentes modelos, como las visualizaciones, el pago por visualización, el pago por clic o diferentes de modelos de afiliación, lo que complica el seguimiento de los ingresos.

Los sitios de medios necesitan tener un inventario (el número de visualizaciones con las que pueden contar) y un contenido atractivo, puesto que eso es lo que puede atraer a los visitantes con la demografía que quieren los anunciantes.

Es difícil establecer el equilibrio entre un buen contenido y los anuncios necesarios para pagar las facturas.

De forma tradicional, los sitios de medios han creado su propio contenido, ya sea en forma de posts, vídeos o artículos. Pero, cada vez más, son los propios usuarios los que generan el contenido online de hoy en día. Si quieres aprender más sobre el modelo de negocio de contenido generado por el usuario, continúa por el capítulo 12. En otro caso, puedes ir al capítulo 14 para entender cómo afecta la etapa en la que se encuentra tu negocio a las métricas que tienes que seguir.

Notas

1 Dependiendo de la relación de afiliación, un sitio puede ganar dinero por toda la compra que haga el visitante en el sitio asociado y no solo del artículo mostrado en su página. Por ejemplo, si compras un libro en Amazon y también un ordenador, el afiliado que haya puesto el link del libro también se lleva un porcentaje de la venta del ordenador —algo que proporciona a Amazon una gran ventaja a la hora de competir por espacio para sus anuncios en las páginas de sus afiliados.

2 Phillip Dixon presentó los resultado del rediseño de Shopzilla y los números iniciales de los que partía en Velocity Santa Clara en 2009. El vídeo completo se puede ver en http://www.youtube.com/watch?v=nKsxy8QJtds.

3 http://www.digitaltrends.com/social-media/pinterest-drives-more-traffic-to-sites-than-100-million-google-users/.

4 http://llsocial.com/2012/02/pinterest-modifying-user-submitted-pins/.

CAPÍTULO 12

Modelo cinco: contenido generado por el usuario

Tal vez pienses que Facebook, Reddit y Twitter son páginas de medios, y llevarías razón en la medida en que todas son páginas cuyos ingresos proceden de la publicidad, pero su objetivo primordial no es ese, sino conseguir una comunidad vinculada que cree contenido. Páginas similares, como Wikipedia, ganan dinero gracias a otras fuentes como las donaciones.

Llamamos a estos negocios «sitios de contenido generado por el usuario» (user-generated content, UGC). Se merecen su propio modelo de negocio porque su principal preocupación es que aumente la comunidad vinculada de usuarios que crea contenido. Sin la actividad de esos usuarios, estas páginas no funcionarían. Si has decidido que tu sitio sea de este tipo, un negocio UGC, este capítulo te explicará las métricas que debes seguir.

En este modelo, tendrás que poner el foco en la creación de contenido de calidad, lo que no solo engloba los posts o la información que puedan subir los usuarios, sino también sus votos, sus comentarios, que los usuarios marquen cierto contenido como spam y otras actividades importantes para el sitio. Este modelo de negocio, UGC, consiste, sobre todo, en que el buen contenido supere al malo y en que el número de creadores sea también superior al de mirones. Para ello, tendrás que estudiar el embudo de vinculación¹, similar al existente en los embudos de conversión tradicionales, típicos del modelo de comercio electrónico. La diferencia estriba en que, en lugar intentar que sus usuarios compren un artículo, estas páginas tratan constantemente de aumentar su vinculación, convirtiendo a los mirones en votantes, a los votantes en comentaristas, etc.

Wikipedia es un ejemplo de sitio UCG. La Wikipedia se beneficia del contenido de calidad, bien referenciado, mientras que las guerras de comentarios o la edición repetida de un término por parte de contribuidores con diferentes opiniones le perjudican. Tal y como hacen los sitios de comercio electrónico, que crean un embudo de conversión para medir el comportamiento de sus compradores, las páginas UGC miden el porcentaje de usuarios que se comportan de cierta manera. A menudo, los ingresos de estos sitios provienen de la publicidad o de las donaciones, pero esas fuentes de ingresos son más bien casuales, porque su objetivo principal no es otro que aumentar la vinculación de sus usuarios.

Pongamos como ejemplo una red social cuyo foco estuviera en la compartición de enlaces, como Reddit. Cualquiera con una cuenta de usuario puede leer contenido, votarlo y compartirlo utilizando los botones sociales de la página. También puede crear su propio grupo de discusión sobre un artículo en concreto y enviar mensajes privados a otros usuarios.

Figura 12-1. Todas las redes sociales del mundo quieren que las ames.

Los niveles de vinculación de un sitio como el del ejemplo crean un embudo natural, con un primer nivel formado por los usuarios no vinculados en absoluto, un segundo nivel que incluiría a los visitantes ocasionales que solo hacen una visita, hasta llegar a los usuarios intensivos. Por tanto, el principal propósito del sitio será conseguir visitantes que más tarde puedan crear una cuenta para acabar por convertirlos en colaboradores. La figura 12-1 muestra un ejemplo de embudo de vinculación y muestra lo que Reddit, Facebook y YouTube denominan capas. Ten en cuenta, no obstante, que no todas las páginas UGC tienen por qué contar con todas las capas.

Este patrón, en el que los usuarios se vinculan con el sitio cada vez más, no es exclusivo de los sitios web. Se trata, más bien, de un arquetipo que se repite siempre online. Twitter es similar a Reddit: la gente lo utiliza para chatear, para compartir enlaces y para comentar los enlaces de otros. En lugar del voto positivo, está el botón de retweet; en lugar del negativo, el de bloqueo. Asimismo, Flickr, Facebook, LinkedIn y YouTube tienen niveles de vinculación similares.

Aparte de las métricas vistas en la Figura 12-1, existen varias métricas adicionales que una empresa UGC debe vigilar:

Número de usuarios vinculados: con qué frecuencia la gente vuelve al sitio y cuánto tiempo permanece en él.

Creación de contenido: el porcentaje de visitantes que interactúan con el contenido de alguna manera, ya sea creándolo o votándolo.

Cambios en el embudo de vinculación: cómo consigue la empresa que los usuarios avancen a lo largo del tiempo por el embudo hacia capas de mayor vinculación de contenido.

Valor del contenido creado: el beneficio empresarial del contenido creado, desde donaciones a clics.

Compartición de contenido y viralidad: cómo consigue la página que su contenido se comparta y cómo eso dirige el crecimiento.

Efectividad de las notificaciones: el porcentaje de usuarios que responden a las notificaciones enviadas por correo o por otros medios.

Vinculación de los visitantes

Una página UCG tiene éxito cuando sus visitantes se convierten en asiduos. Al igual que en el churn de los negocios SaaS, para conocer el grado de vinculación debemos mirar la última vez que visitaron la página. Una manera rápida de medir esta métrica es el ratio día/semana: ¿cuántos de los visitantes de hoy visitaron también el sitio cualquiera de los días de la semana pasada? De esta manera tendremos un indicador de si la gente vuelve de forma regular, aunque los usuarios no creen una cuenta.

Otra métrica son los días medios desde la última visita, aunque para calcularla es necesario excluir a los usuarios que superen cierto tope (como 30 días, por ejemplo), ya que, en caso contrario, los usuarios que hayan abandonado la página podrían alterar los cálculos. Para aquellos usuarios con cuenta de usuario, su vinculación puede medirse de otras maneras: días desde el último post, número de votos al día, etc.

Figura 12-2. Tanto que hacer y tan poco tiempo para las comunidades online…

Creación de contenido e interacciones

La participación de los usuarios varía muchísimo en los sitios UGC. Existen páginas, como Facebook, en los que es obligatorio tener un perfil para poder ver el contenido que publican otros, porque la página es, en realidad, un «walled garden». Reddit es más abierto, pero, aun así, tiene un alto porcentaje de usuarios registrados porque poseer una cuenta es un requisito para poder votar cualquiera de los enlaces que se publican en él.² En cambio, para medir la interacción, los sitios como Wikipedia o YouTube, en los que la inmensa mayoría de los visitantes no tiene cuenta y se limita a consumir el contenido creado por los demás, deben utilizar señales pasivas como los patrones de visitas o el tiempo empleado en la página para calcular las puntuaciones de las páginas.

La interacción también varía de forma significativa dependiendo de lo que la página pida a los usuarios que hagan. Hace algunos años Rubicon Consulting publicó un estudio sobre índices de participación en comunidades online. El estudio observaba la frecuencia con la que los encuestados realizaban ciertas acciones online. Tal y como muestra la figura 12-2, existe una variación significativa en los niveles de vinculación.

Al principio, las páginas UGC tuvieron que resolver su problema del huevo y la gallina: necesitaban contenido para atraer a los usuarios pero necesitaban usuarios que crearan contenido. A veces, como en el caso de la Wikipedia, resolvieron el problema creando cierto contenido en primer lugar: su primer enfoque fue el de una página creada por expertos, aunque más tarde pivotaran hacia una página editable por la comunidad.

El índice de creación de contenido y el índice de inscripciones significan mucho al principio. Más tarde, la cuestión se centra más bien en si el contenido de calidad escala posiciones y en si la gente lo comenta o no (se trata de una señal de que tu base de usuarios se preocupa por discutir el contenido y que, por tanto, está creando una comunidad).

Cambios en el embudo de vinculación

En Reddit hay varias capas de vinculación: visitantes, mirones, Redditors, votantes, comentadores, suscriptores, gente que comparte enlaces y creadores de subreddits. Las capas representan grados diferentes de implicación y de creación de contenido, por lo que los usuarios pertenecientes a cada capa tienen diferente valor para la empresa. Todas las páginas UGC tienen embudos de vinculación similares, aunque los pasos que definen las capas sean diferentes.

Los pasos del embudo de vinculación no son mutuamente excluyentes —alguien podría comentar sin votar los enlaces de otros, por ejemplo— pero este debe organizarse de manera que los usuarios que suban de capa sean cada vez más valiosos para la empresa. En otras palabras, si consideras que alguien que publica contenido es «mejor» para tu sitio que otro usuario que simplemente comparta la historia de otro, debes situarlo en una capa superior del embudo. La clave en estos sitios está en conseguir que tus usuarios recorran el embudo hacia arriba, es decir, hacia capas más lucrativas (porque así aumentará el contenido disponible y estará mejor seleccionado y será más popular).

Una manera de visualizar este embudo es comparando las capas de vinculación a lo largo del tiempo. Se trata de un modelo muy similar al upselling del modelo SaaS: ¿cuánto tiempo tarda una determinada cohorte de usuarios en moverse a una capa más valiosa del embudo de vinculación? Para ello, sitúa los datos del embudo por períodos de tiempo determinados (por ejemplo, por mes) o por cohorte (consulta la tabla 12-1).

Totales

Ene

Feb

Mar

Abr

Visitantes únicos

13.201

21.621

26.557

38.922

Visitantes recurrentes

7.453

14.232

16.743

20.035

Cuentas de usuario activas

5.639

8.473

9.822

11.682

Votantes activos

4.921

5.521

6.001

7.462

Nuevos suscriptores/miembros

4.390

5.017

5.601

6.453

Comentadores activos

3.177

4.211

4.982

5.801

Posteadores activos

904

1.302

1.750

2.107

Creadores de grupos activos

32

31

49

54

Tabla 12-1. Embudo de visitantes por cohorte mensual.

Figura 12-3. ¿Puedes dividir a tus usuarios en grupos distintos basándote en su comportamiento?

Si asumimos que los integrantes de cada capa del embudo de vinculación realizan todas las acciones incluidas en capas anteriores —por ejemplo, los comentaristas votan, los que escriben posts comentan, etc.— podemos mostrarlo como un gráfico que representa el cambio a lo largo del tiempo (consulta la figura 12-3).

Este gráfico nos da una idea del crecimiento de cada segmento pero no nos muestra realmente cuáles son las partes del proceso de vinculación que funcionan mejor o peor. Para eso, en primer lugar, necesitamos para cada mes calcular los índices de conversión del embudo de vinculación (consulta la tabla 12-2).

Cambio respecto al período anterior

Ene

Feb

Mar

Abr

Visitantes únicos

N/A

163,8%

122,8%

146,6%

Visitantes recurrentes

N/A

191,0%

117,6%

119,7%

Cuentas de usuario activas

N/A

150,3%

115,9%

118,9%

Votantes activos

N/A

112,2%

108,7%

124,3%

Nuevos suscriptores/miembros

N/A

114,3%

111,6%

115,2%

Comentadores activos

N/A

132,5%

118,3%

116,4%

Posteadores activos

N/A

144,0%

134,4%

120,4%

Creadores de grupos activos

N/A

96,9%

158,1%

110,2%

Tabla 12-2. Índices de conversión por mes del embudo de vinculación.

Una vez conozcamos los índices de conversión para cada paso, podemos observar los cambios relativos en los índices mensuales (consulta la tabla 12-3).

Cambio en embudo

Ene

Feb

Mar

Abr

Visitantes únicos

N/A

N/A

N/A

N/A

Visitantes recurrentes

N/A

↑ 116,6%

→ 95,8%

↓ 81,6%

Cuentas de usuario activas

N/A

↓ 78,7%

→ 98,5%

→ 99,4%

Votantes activos

N/A

↓ 74,7%

i 93,8%

↑ 104,5%

Nuevos suscriptores/miembros

N/A

↑ 101,9%

↑ 102,7%

↓ 92,7%

Comentadores activos

N/A

↑ 118,1%

↑

↓ 93,6%

Posteadores activos

N/A

↑ 108,7%

↑ 113,6%

↑ 103,4%

Creadores de grupos activos

N/A

↓ 67,3%

↑ 117,6%

↓ 91,5%

Tabla 12-3. Cambios relativos en los índices de conversión por mes.

Con estos datos, sí que puedes observar lo que ha funcionado mejor o peor, dependiendo de los cambios que hayamos hecho en la página, o de si los usuarios de una determinada cohorte han tenido diferentes experiencias de usuario. Por ejemplo, si en un mes determinado averiguamos que el porcentaje de usuarios nuevos que han comentado y escrito posts es menor, podemos hacer cambios en la página para intentar mantener el nivel.

Al final, llegarás a un embudo de vinculación «normal», en el que se estabilizarán los porcentajes de gente en cada capa. Es lo normal. Los sitios UGC tienen una curva de potencia particular en lo que se refiere a la creación de contenido. En ellos, un pequeño número de personas crean la inmensa mayoría del contenido. En el capítulo 27 veremos algunos ejemplos de índices de conversión ideales para estos embudos de vinculación.

Valor del contenido creado

El contenido que crean tus usuarios tiene un valor. Podría tratarse del número de visitantes únicos que lo ven (en el caso de una página como Wikipedia) o del número de páginas vistas, magnitud que representa el inventario de anuncios (Facebook) o de una medida más compleja, como los ingresos generados en páginas afiliadas por clics en los post publicados por usuarios (tal y como vimos que sucedía en el modelo de afiliación de Pinterest).³

Independientemente del valor que tenga el contenido de tu página, tendrás que medirlo por cohorte o segmentando el tráfico. Si estás tratando de decidir dónde invertir dinero para adquirir visitantes, querrás saber qué páginas que hacen referencia a la tuya atraen los usuarios más valiosos. Tal vez estés buscando usuarios con características demográficas determinadas (tal y como hizo Mike Greenfield cuando comparó la vinculación y el valor de los distintos segmentos de usuarios de Circle of Friends y, como resultado, lanzó Circle of Moms).⁴

Compartición de contenido y viralidad

Un sitio UGC se desarrolla según el comportamiento de sus usuarios y uno de sus comportamiento clave es que compartan contenido. YouTube, por ejemplo, monetiza el contenido subido por los usuarios y se apoya en la viralidad para que los vídeos populares dirijan el tráfico hacia su página y aumentar así su inventario de anuncios. Si el contenido de tu página no está limitado solo a los usuarios con cuenta —es decir, si los usuarios pueden compartir libremente su contenido con el resto del mundo—, entonces resulta crucial que hagas seguimiento de cómo se comparte ese contenido. Para el caso de los «walled gardens» (jardines vallados), como Facebook, resulta menos importante porque su objetivo principal es mantener a los usuarios dentro de la página.

Tuitear el contenido y conseguir «Me gusta» es útil, pero recuerda que el contenido también se comparte de muchas otras maneras (en concreto, los feeds RSS y el correo electrónico son muy importantes). De hecho, Tynt, que crea herramientas para que los editores puedan etiquetar su contenido cuando la gente copia y pega un enlace, estima que hasta el 80% del contenido se comparte a través del correo electrónico.⁵

Necesitas hacer un seguimiento de cómo se comparte el contenido por varias razones:

Necesitas saber si estás alcanzando un nivel de viralidad suficiente para mantener tu negocio.

Querrás entender cómo y quién comparte el contenido. Si cada lector envía una URL a alguien más, y esa persona va a tu sitio, necesitarás saber que esa visita fue resultado de ese contenido compartido. Así, cuando estimes su valor, también incluirás la visita adicional en tu inventario.

Te ayudará a entender si puedes considerar la suscripción como opción para monetizar la página.

Efectividad de las notificaciones

Los diseñadores solíamos crear aplicaciones en exclusiva para la Web. En años recientes, en cambio, todos nos volvimos locos con los dispositivos móviles e íbamos por ahí gritando: «diseño para móviles» o «primero el móvil». Pero el futuro de las aplicaciones no está en la movilidad. Está en las notificaciones. Y hay una buena razón para pensarlo.

Los dispositivos móviles de hoy en día son casi cerebros artificiales para todos nosotros. Los necesitamos para que nos recuerden las reuniones pendientes, para que nos digan lo que los demás están pensando de nosotros y para encontrar el camino a casa. Las tecnologías de agentes inteligentes que están surgiendo, como Siri y Google Now, contribuirán a hacerlos aún más imprescindibles.

Pero el problema está en que hay demasiados sistemas de notificación dentro de nuestros móviles y que todos tratan de conseguir nuestra atención.

De ahí que sea una parte esencial en la vinculación de los sitios UGC la capacidad de conseguir, mediante notificaciones, que los usuarios vayan a determinadas páginas.

Por ejemplo, Fred Wilson cree que las notificaciones móviles se han convertido en un punto de inflexión:

Las notificaciones se han convertido en la manera básica que tenemos de utilizar el móvil. Yo no suelo abrir Twitter directamente, sino que veo que tengo 10 menciones nuevas y hago clic en el icono de notificación para abrir directamente la pestaña @conecta. Veo que tengo 20 nuevos «check-ins» y hago clic en el icono de notificación y aparezco en la pestaña «Amigos» de Foursquare.⁶

Cita tres razones principales por las que se trata de un cambio tan significativo:

En primer lugar, me permite utilizar un montón de apps de relación en mi teléfono. No las necesito todas en la página principal del móvil. Como me envían notificaciones cuando hay nuevos vínculos, no tengo por qué saber dónde está exactamente la aplicación.

En segundo lugar, puedo tener tantas apps de comunicaciones como quiera. Ahora mismo tengo en el teléfono SMS, Kik, Skype, Beluga y GroupMe. Podría tener muchas más. No necesito ser fiel a ninguno de esos sistemas, solo necesito serlo a mi bandeja de entrada de notificaciones.

Y, por último, la pantalla de notificaciones es la nueva pantalla de inicio. Cuando enciendo el teléfono es el primer sitio al que voy.

Tienes que medir la efectividad de las notificaciones de la misma manera que lo haces con los índices de entrega de los mensajes de correo: envías un cierto número de mensajes y algunos de ellos producen el resultado que esperabas. Esto se sigue cumpliendo independientemente de si los mensajes se envían por correo electrónico, por SMS o a través de aplicaciones móviles.

Visualización del negocio UGC

La figura 12-4 representa el flujo de los usuarios a través del negocio UGC, junto con las métricas clave en cada etapa.

Figura 12-4. El modelo UGC va de convertir en creadores a los visitantes.

Obstáculos: creación pasiva de contenido

De igual manera que las notificaciones suceden en segundo plano, pero, de algún modo, se están convirtiendo en la nueva interfaz para todo, así está sucediendo también con la creación de contenido, cada vez más sigilosa. Por ejemplo, a Google le ha bastado con la activación de algunas funciones en segundo plano como Latitude, con la subida de imágenes y con enlazar más tarde a algunas páginas externas disponibles en los perfiles de sus usuarios para llenar su red social Google+ con información sobre ellos y para poder actualizarla con frecuencia.

Los dispositivos móviles se están transformando en sensores que siguen nuestra salud, nuestra ubicación, nuestras compras y nuestros hábitos, por lo que paulatinamente podremos ver una división cada vez más clara entre la creación activa de contenido (compartir un enlace, escribir un post) y la pasiva (publicación automática en nuestro timeline de información relacionada con nuestras acciones, ayudando así al sistema a aprender de nuestro patrón de visitas). Este cambio proporcionará, además, grandes ventajas a las empresas dedicadas a desarrollar herramientas de recolección de datos: fabricantes de dispositivos móviles, empresas de métodos de pago, etc.

Consideremos tres cambios bastante próximos: check-ins ambientales, en los que el dispositivo inteligente compartirá cambios en la ubicación de su propietario; monederos digitales, diseñados para almacenar datos de los sitios de los que somos miembros, de las entradas que compramos y la fidelidad que tenemos a unas páginas u otras; y tecnología de proximidad (near-field communications technology, NFCT), que permitirá compartir información o pagar algo simplemente tocando con el dispositivo en algún lugar. Solo estas tres tecnologías podrían ser un auténtico tesoro para aquellas aplicaciones que se dedicaran a actualizar el timeline de cualquier usuario (siempre que haya concedido permiso para ello). Lo harán, además, de forma tan detallada que podría pasar por contenido activo generado por los usuarios, aunque se esté haciendo en segundo plano.

Todavía no ha llegado ese momento, pero en el futuro será muy difícil para los sitios de contenido generado por el usuario diferenciar el ruido de las métricas útiles. ¿Se trata de un usuario vinculado o simplemente se ha olvidado de apagar algún dispositivo en concreto? ¿Qué clase de información pasiva que se comparte es mejor para las empresas? Cuando llegue el momento, tendremos que pensar en lo que podremos hacer para animar a los usuarios a que compartan verdaderamente su información o qué recompensa ofrecerles para conseguirlo.

Pistas clave

La vinculación de los visitantes es fundamental en los sitios UGC. Puedes seguir esta métrica mediante un «embudo de vinculación».

Muchos usuarios solo mirarán, algunos contribuirán levemente y otros se convertirán en creadores de contenido entregados. Normalmente se tratará de una división de 80/20 (80% de lectores y 20% de creadores) en todas las actividades que quieras que los usuarios lleven a cabo.

Para conseguir que los usuarios continúen regresando al sitio y sigan vinculados, necesitarás notificarles las actividades a través del correo electrónico y otras maneras de «interrumpir» su actividad habitual.

La prevención del fraude en las páginas UGC implica una cantidad importante de trabajo.

Es posible que los negocios UGC pongan el foco en la contribución de los usuarios por encima de todo lo demás, pero aun así siguen pagando las facturas gracias a la publicidad. Si quieres aprender más sobre la publicidad y el negocio de los medios, puedes volver al capítulo 11. Si quieres aprender más sobre las etapas de una startup y cómo afectan esas etapas a las métricas que hay que seguir, pasa al capítulo 14.

Notas

1 Charlene Li, del grupo Altimeter, se refiere a este embudo como «pirámide de vinculación».

2 También puede deberse al hecho de que Reddit no envíe confirmación de apertura de cuenta por correo electrónico en el registro, lo que permite que los usuarios sean anónimos.

3 Anteriormente avisamos de que el número de visitantes únicos era una métrica de vanidad excepto cuando se aplica al crecimiento de una página. Sin embargo, como medida del valor de un determinado elemento de contenido, se trata de una valoración útil.

4 Consulta el caso de estudio «Circle of Moms explora su camino al éxito» en el capítulo 2.

5 http://www.mediapost.com/publications/article/181944/quick-whats-the-largest-digital-socialmedia-pla.html.

6 http://www.avc.com/a_vc/2011/03/mobile-notifications.html.

CAPÍTULO 13

Modelo seis: marketplaces bilaterales

Los marketplaces bilaterales son una variante de las páginas de comercio electrónico, pero lo bastante diferentes como para considerarlos aparte. Si, tras leer el capítulo 7, has llegado a la conclusión de que tu empresa es de este tipo, en este capítulo está todo lo que necesitas saber al respecto. En este modelo, la empresa gana dinero cuando un comprador y un vendedor completan una transacción. Ebay es, sin duda, el marketplace bilateral más famoso de todos, pero el patrón subyacente en esta página es bastante común. Considera los siguientes modelos de negocio, todos ellos con alguno de los aspectos de los marketplaces bilaterales:

Las páginas inmobiliarias permiten a los futuros compradores identificar propiedades según un amplio conjunto de criterios y, en caso de que acaben adquiriendo la propiedad, cobran una cuota de la transacción, bien en un pago único o como porcentaje del total de la venta.

Indiegogo permite a los artistas mostrar sus proyectos y conseguir financiación de sus seguidores, quienes pueden navegar por los proyectos y decidir cuál de ellos quieren apoyar. La página se queda con un porcentaje del dinero recaudado.

eBay y Craiglist permiten a los vendedores mostrar y promocionar artículos, y a los vendedores, comprarlos. En el caso de Craiglist, solo una cantidad muy pequeña de transacciones (los alquileres en algunas ciudades, por ejemplo) cuesta dinero y el resto es gratis.

Las app stores permiten a los desarrolladores de software mostrar sus productos a cambio de parte de los beneficios. No solo manejan el catálogo de aplicaciones y su distribución, sino también las actualizaciones, la ayuda con posibles demandas y la gestión de las tran-sacciones monetarias.

Las páginas de citas, por otra parte, permiten a mucha gente en busca de pareja, hombres y mujeres, revisar la información que los candidatos ofrecen. Cuando el cliente se suscribe al servicio completan la presentación entre candidatos o revelan información adicional.

Hotwire y Priceline permiten a los hoteles incorporar parte de su inventario a la página, para que puedan encontrar clientes dispuestos a reservar habitaciones con descuento. Hasta después de la compra ocultan la identidad del hotel.

En todos los casos, el modelo incluye un inventario compartido y dos participantes en la transacción: compradores y vendedores, creadores y financiadores, compañeros en busca de pareja u hoteles y viajeros. Todos estos negocios ganan dinero cuando los dos participantes llegan a un acuerdo y, a menudo, diferencian los artículos de sus listados en función de un conjunto de parámetros o de puntuaciones asignadas en las búsquedas (por ejemplo, apartamentos vetados por los clientes, ratings de los vendedores, etc.). Además, todos ellos necesitan un inventario para comenzar.

En esta sección vamos a definir los marketplaces bilaterales de forma más específica, descartando así algunos de los ejemplos ya mencionados. En los negocios que se ajustan a nuestra definición:

El vendedor es el responsable del listado y promoción de los productos. Un servicio inmobiliario que simplemente se dedicara a publicar listados de agentes inmobiliarios no formaría parte de ella, aunque una página en la que los vendedores fueran también los propietarios sí que lo haría.

El dueño del marketplace tiene un enfoque de «no intervención» en las transacciones individuales. Páginas como Hotwire que crean perfiles para los hoteles no se incluirían en nuestra categoría.

El comprador y el vendedor tienen intereses contrapuestos. En la mayoría de los modelos de marketplaces, el vendedor pretende conseguir el máximo dinero posible del comprador, quien, a su vez, quiere gastar el menor dinero posible. En una página de citas, independientemente de las diferencias de géneros, ambos participantes tienen un objetivo común: conseguir un compañero compatible, por lo que también los dejaremos fuera.

El modelo de negocio de los marketplaces bilaterales afronta un problema único: deben atraer tanto al vendedor como al comprador, lo que a primera vista parece un trabajo doble. Tal y como veremos en algunos de los casos que estudiaremos más adelante, empresas como DuProprio/Comfree, Etsy, Uber y Amazon han encontrado la manera de solucionar este dilema, que todos ellos han reducido a una cuestión: pon el foco en quien tiene el dinero. Normalmente se trata de los compradores: si puedes encontrar un grupo de personas dispuestas a gastar dinero, es fácil encontrar un grupo de personas dispuestas a ganarlo.

CASO DE ESTUDIO | Los datos que sigue DuProprio

DuProprio/Comfree es el mayor marketplace de venta directa y la segunda web inmobiliaria más visitada de Canadá. Fundado en 1997 por su vicepresidente Nicolas Bouchard, tiene un catálogo con más de 17.000 propiedades y unos 5 millones de visitas al mes. La empresa cobra una cuota única de unos 900 dólares por incluir la propiedad en el listado, ayuda a la hora de establecer el precio, en la colocación de los carteles y en hacer fotografías en HDR. También ofrece herramientas adicionales por una cuota mayor, tales como consejo legal o coaching inmobiliario. Asimismo, también ha firmado acuerdos de afiliación con los principales periódicos del país.

Nicolas ya era lean antes de que el concepto apareciera. Hijo de un agente inmobiliario y de una empresaria, cuando era joven —ya gestionaba un negocio de montaje de suelos de madera estando en el instituto— ayudó a su padre a desarrollar una página en los comienzos de Internet. Entonces tuvo una revelación: «En las tiendas de material de construcción comencé a advertir los carteles negros y naranjas que indicaban ventas realizadas directamente por el vendedor. Entonces relacioné una cosa con la otra y le dije: “Hagamos una página web para que los dueños vendan sus propiedades”. La creé en el garaje de mis padres».

La primera versión de la página web era estática, construida con Microsoft Frontpage. La empresa no tenía personal. Nicolas incorporaba nuevos vendedores conduciendo en busca de carteles «En venta por el propietario» y convenciendo a los dueños de las propiedades de aparecer en su listado, con una nota asignada en los anuncios clasificados. «Por entonces, mi único KPI era el número de carteles que encontraba en los jardines de la gente, porque así era como la gente podía aparecer en mi página web —recuerda—. Y, por supuesto, el número de propiedades mostrado en la página web». Gradualmente Nicolas dio con nuevas fuentes para encontrar vendedores potenciales, buscando en sitios como Craiglist y Kijiji. «Era el comienzo de Internet —dice—, y todavía estaba tratando de encontrar el tono para el servicio y de imaginar cómo podíamos, mis clientes y yo, sacar ventaja de la web».

A principios de los 2000, cuando la empresa tenía ya cierta tracción, cambió su página y la hizo dinámica, transfiriendo manualmente todo el listado de vendedores a la nueva versión. Hasta ese momento, solo disponía de analíticas rudimentarias —poco más que un contador de visitas—, pero entonces añadió Webtrends para contar con más datos. En la nueva versión también añadió un acceso para vendedores, para que pudieran actualizar los datos de sus propiedades por sí mismos. «En aquel momento, los vendedores empezaron a tener más datos sobre lo que hacían, incluyendo el número de veces que sus propiedades aparecían en los resultados de búsqueda, cuántas veces había hecho clic la gente en sus anuncios, etc.», indica.

Un par de años más tarde, la empresa también añadió un acceso para posibles compradores. Eso permitió a los futuros compradores establecer criterios para sus búsquedas, y finalmente suscribirse a notificaciones que se les enviaban cuando aparecían nuevas propiedades en el listado que se ajustaran a sus criterios de búsqueda. El énfasis de la página estaba puesto en las herramientas de búsqueda.

«Cuando el sitio se hizo dinámico, comenzamos a seguir el número de visitantes en contraposición con el número de suscripciones de vendedores, porque para nosotros esa era la métrica más básica», dice Nicolas. Pero los datos todavía no eran precisos, la empresa todavía tenía el foco puesto en las visitas que recibía, no en los visitantes que tenía.

Una razón que explicaba la falta de foco era que el marketplace bilateral era más complicado de lo que parecía. Mucha de la gente que vendía una casa también estaba interesada en comprar una —lo que complicaba segmentar el tráfico limpiamente en dos grupos—, por lo que Nicolas estableció una regla general. «En algún momento, averiguamos que 1.000 visitas equivalían a 1 suscripción». A pesar de la tosquedad de este objetivo, le sirvió para trazar una línea de referencia. «Se trataba de un índice de conversión rudimentario —indica—. El objetivo era generar más conversiones por visita».

A medida que la empresa hacía análisis más sofisticados, también mejoraron las analíticas. «Comenzamos a hacer seguimiento del índice de conversión de los visitantes que llegaban a la página de suscripción, en la que mostrábamos las diferentes ofertas que teníamos —dice—. Comenzamos a ser un poco más disciplinados, mucho antes de que hiciéramos verdaderas pruebas A/B». La empresa empezó a hacer modificaciones en la página web para comprobar si el índice de conversión o el de visitas al listado de propiedades mejoraban, pero todavía hacían el seguimiento con analíticas mensuales.

Hoy en día, la empresa dispone de analíticas pormenorizadas gracias a Google, pero Nicolas no se pierde en los detalles. «Siempre hay más visitantes buscando comprar una propiedad que vendedores», apunta. Tampoco se centra demasiado en la creación de cuentas por parte de los compradores: «Solo en Quebec, tenemos 3 millones de visitas al mes y 1,2 millones de visitantes únicos mensuales, pero solo una pequeña fracción de esos visitantes —un 5% o menos— crean una cuenta».

Sin embargo, Nicolas sí que se preocupa mucho de la competencia. «Queremos ser lo mejores posible, y superar a los agentes inmobiliarios. Tenemos datos de la Canada Mortgage and Housing Corporation y del Canadian Real Estate Board, por lo que sabemos exactamente cuántas propiedades de las que estaban en nuestras listas se han vendido. Nos evaluamos con esos números todo el tiempo, región a región».

Ahora la empresa se ha marcado tres grandes objetivos: convencer a los vendedores de incluir sus propiedades en la página, convencer a los compradores de que se registren para obtener notificaciones cuando una propiedad que se ajuste a sus criterios esté disponible y vender las propiedades por sí mismos.

DuProprio es un gran ejemplo de cómo una empresa va cubriendo diferentes etapas a medida que crece. Las métricas de las que la empresa hace seguimiento han cambiado con el tiempo:

Al principio, un sitio estático estaba bien: el foco estaba puesto en la adquisición (carteles en los céspedes, volumen de casas mostradas).

Entonces el foco se desplazó al ratio visitante/propiedades listadas, una medida de si el marketplace estaba funcionando bien o no.

Cuando el marketplace comenzó a ir mejor, el foco se colocó en las métricas de ingresos, como, por ejemplo, el ratio propiedades listadas/propiedades vendidas y el precio medio de venta del paquete.

Ahora la empresa está agregando nuevas métricas para optimizar el índice de click-through, los resultados de búsqueda y el uso de su aplicación móvil, lanzada recientemente. «Actualmente, debido al diseño del sistema, es difícil saber qué búsquedas no han producido resultados, pero estamos trabajando en ello». Para finalizar, en este marketplace bilateral, Nicolas ha elegido claramente poner el foco en la fuente del dinero.

«Para nosotros, una métrica importante es el número de ventas. Otra, incluso más importante que esa, es el ratio propiedades vendidas/propiedades listadas: es decir, el número de propiedades totales comparado con el número de propiedades vendidas —dice—. Si la propiedad no se vende, no hay negocio. No habría boca a boca, no habría reseñas positivas sobre nuestra labor, no tendríamos los 15.000 comentarios de clientes satisfechos que tenemos, ni venderíamos pegatinas para colocar en los carteles de los particulares. Incluso si mañana tuviera 10.000 propiedades más que añadir a mi lista, si no se venden, estaría muerto».

Resumen

Al principio un marketplace puede crear su inventario a mano, con enfoques de baja tecnología, es decir, puede hacer cosas que no sean escalables.

Para algunos marketplaces, una cuota por transacción o por aparecer en las listas, en lugar de una comisión sobre la venta, puede funcionar bien.

Si quieres atraer la atención de los compradores, es más fácil atraer en primer lugar a los vendedores y a continuación ir en busca de su dinero.

Una página estática y gestionada a mano puede ser suficiente para probar la viabilidad de un marketplace de artículos costosos y con una rotación lenta de inventario.

Para finalizar, el volumen de ventas y, por tanto, los ingresos generados es la Única Métrica que Verdaderamente Importa.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Empieza con el marketplace mínimo que compruebe la oferta y la demanda y que existen tanto vendedores como compradores dispuestos a hacer negocios. A partir de ahí, encuentra la manera de ganar dinero con esa actividad. Las métricas que seguirás dependerán del tamaño de la transacción, de la frecuencia y de otras características únicas del negocio. Pero las bases son las mismas para todos: obtener ingresos a partir de las transacciones entre vendedores y compradores.

Imaginemos que lanzas un marketplace bilateral para videoconsolas de segunda mano. Las personas con videoconsolas pueden ofrecerlas en tu página y los que quieran comprar una pueden buscarlas según varios criterios. Las transacciones se realizarán a través de PayPal y, por encima de cierta cantidad, te quedas con parte de las ganancias.

Como no tienes una tienda de venta de consolas tú mismo, necesitas encontrar una manera de conseguir, bien tu propio inventario de consolas, bien un grupo numeroso de clientes. Tienes que elegir qué lado del mercado vas a «sembrar».

Si quisieras sembrar el lado de los vendedores, podrías investigar en Craiglist y escribirle a los dueños de las consolas para ver si disponen de inventario y animarles a incluir sus artículos en tus listados. Si, por el contrario, quisieras hacerlo en el lado de los compradores, podrías crear un foro para jugadores nostálgicos de consola y conducirlos a tu sitio, además de invitarlos desde las redes sociales.

Podrías crear un inventario artificial de venta de consolas con el que empezar y añadir, de forma gradual, el inventario de otras personas. El proveedor de servicios automovilísticos Uber solucionó el problema del huevo y la gallina en nuevos mercados (crear, bien la oferta, bien la demanda) acaparando simplemente las limusinas disponibles: cuando la empresa comenzó su actividad en Seattle, pagaba a los conductores 30 dólares la hora para llevar a los pasajeros y solo cambió al cobro por comisión cuando tuvo la suficiente demanda para que a los conductores les resultara rentable. Fue la empresa la que creó la demanda.

Por otra parte, si quieres sembrar el lado de los compradores, probablemente tengas que conseguir artículos con los que crear un inventario inicial y comprar algunos de ellos; o aceptar pedidos con la promesa de enviarlos más tarde, sabiendo que podrás disponer de esos artículos. Amazon, por ejemplo, comenzó vendiendo libros, lo que les permitió perfilar sus procesos logísticos, de búsqueda y de realización de pedidos. Una vez mejorados, pudo ofrecer más artículos de su propia gama. Al final, cuando tuvo acceso a los patrones de búsqueda de una gran cantidad de compradores, Amazon se convirtió en un marketplace de artículos de muchos otros proveedores. Salesforce.com, por su parte, creó un producto CRM y, a partir de ese producto, desarrolló todo un ecosistema de intercambio de aplicaciones, en el que terceros desarrolladores podían vender su software a los clientes existentes. En sus market-places, por tanto, ambas empresas crearon la demanda en primer lugar.

La manera que tuvieron todos estos negocios de solucionar el típico problema del huevo y la gallina fue seguir una métrica fundamental:

Uber midió cuántos conductores tendría si pagaba una comisión, así como el inventario de coches y el tiempo que tardaba un determinado conductor en recoger a los clientes. Cuando esas métricas fueron sostenibles (con un margen de error razonable), llegó para ellos el momento de cambiar del mercado «artificial» de conductores pagados al marketplace bilateral y «sostenible» basado en comisiones.

Amazon, por su parte, midió el número de compradores de libros satisfechos con el proceso de compra y de entrega y entonces comenzó a ofrecerles otro tipo de artículos, como electrónica o menaje de cocina.

El primer paso para un marketplace bilateral —y la primera cosa que debes medir— es tu capacidad para crear un inventario (oferta) o una audiencia (demanda). DuProprio buscó los carteles de «En venta por el propietario», así como dentro de los anuncios clasificados para crear su listado inicial de casas en venta; como esos carteles le llevaban tráfico de compradores, al principio sus únicas métricas eran las casas que figuraban en los listados y los carteles que encontraba de los jardines. Las primeras métricas de las que preocuparse, por tanto, deben giran sobre la atracción, la vinculación y el crecimiento de este grupo original que hayas sembrado.

Josh Breinlinger, inversor de Sigma West, que anteriormente era director de Marketing en el marketplace laboral oDesk, divide las métricas clave para estos negocios en tres categorías: actividad de los compradores, actividad de los vendedores y transacciones. «Yo recomiendo casi siempre que el foco primario sea modelizar el lado del comprador y que, a continuación, se haga lo mismo con la oferta, para obtener una visión global del inventario de la página —dice—. Es fácil encontrar a gente que quiera ganar dinero, pero es mucho más difícil hacerlo con gente que quiera gastárselo».

Josh también advierte que hacer seguimiento de los datos sobre los compradores, los vendedores y el inventario no es suficiente: tienes que estar seguro de que esos números se relacionan con la actividad real de la base de tu modelo de negocio. «Si quisieras exprimir esos números, podrías hacerlo con facilidad afinándolos con los algoritmos apropiados, pero eso no significaría que estuvieras proporcionando una mejor experiencia a los usuarios —indica—. Por eso creo que es mejor poner el foco en actividades más propias del marketplace, como las ofertas de precio reducido, los mensajes o la información contenida en los listados o las aplicaciones».

Una vez que hayas conseguido que ambas vertientes del mercado se encuentren en tu marketplace, deberás poner tu atención (y también tus analíticas) en maximizar el número de operaciones en el mercado: el número de artículos presentes en las listas; la calidad de los compradores y los vendedores; el porcentaje de búsquedas para las que tienes, como mínimo, un artículo en el inventario; las métricas específicas para marketplaces que menciona Josh; y, finalmente, en el volumen de ventas y los ingresos resultantes. También deberás entender lo que convierte una lista determinada en atractiva para replicarlo en otras. Y empezar a seguir el fraude y las ofertas engañosas que pudieran minar la calidad de tu negocio y alejar tanto a los vendedores como a los compradores.

Nuestra empresa de venta de consolas usadas empieza siguiendo el crecimiento de los compradores en el marketplace y su interés en los listados de los vendedores (consulta la tabla 13-1). Una métrica útil para ello es el ratio entre compradores y vendedores; si tienes un valor alto en este ratio, más vendedores se convencerán de incluir su mercancía en los listados de la página.

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Visitantes únicos

3.921

5.677

6.501

8.729

10.291

9.025

Visitantes recurrentes

2.804

4.331

5.103

6.448

7.463

6.271

Visitantes registrados

571

928

1.203

3.256

4.004

4.863

Ratio visitantes/vendedores

12,10

13,33

11,57

11,91

12,83

10,45

Tabla 13-1. Visitantes de la página (compradores potenciales).

Sin embargo, estos datos recuerdan mucho las métricas de vanidad o egométricas. De lo que tenemos que preocuparnos de verdad es de los compradores vinculados que hayan realizado alguna compra. Marcaremos el límite decidiendo que alguien será comprador si ha realizado al menos una compra y que ese comprador puede considerarse vinculado si ha buscado algo en nuestra página en los últimos 30 días (consulta la tabla 13-2).

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Compradores (+ de 1 compra)

412

677

835

1.302

1.988

2.763

Compradores vinculados (búsqueda en los últimos 30 días)

214

482

552

926

1.429

1.826

Ratio compradores vinculados/vendedores activos

1,95

3,09

2,33

4,61

5,67

6,81

Ratio compradores vinculados listados activos/

1,37

1,17

0,84

1,05

1,34

1,62

Tabla 13-2. Número de compradores vinculados.

A continuación, miraremos los vendedores, su crecimiento en el marketplace y los listados que han creado (consulta la tabla 13-3).

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Vendedores

324

426

562

733

802

864

Listados

372

765

1.180

1.452

1.571

1.912

Media listados/vendedor

1,15

1,80

2,10

1,98

1,96

2,21

Tabla 13-3. Crecimiento de los vendedores y listados.

En cualquier caso, este enfoque es algo simplista: rompe nuestra regla de que las buenas métricas siempre son ratios o índices y, además, no distingue entre los vendedores activos y los desvinculados de la página. Habría que profundizar un poco más y utilizar un mejor conjunto de datos. Para ello establecemos algunas definiciones: los vendedores se considerarán desvinculados si no han añadido ningún artículo en los últimos 30 días y los listados se considerarán inactivos si no aparecen en los resultados de búsqueda de los compradores al menos cinco veces a la semana (consulta la tabla 13-4).

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Vendedores activos (nuevo listado en los últimos 30 días)

110

156

237

201

252

268

% vendedores activos

34,0%

36,6%

42,2%

27,4%

31,4%

31,0%

Listados activos (5 visualizaciones en la última semana)

156

413

660

885

1.068

1.128

% listados activos

41,9%

54,0%

55,9%

61,0%

68,0%

59,0%

Tabla 13-4. Número y porcentaje de vendedores y listados activos.

Ahora que ya disponemos de algunos datos sobre los compradores y los vendedores, necesitamos analizar el embudo de conversión que conduce a una venta. Miramos entonces el número de búsquedas, cuántas de ellas producen resultados y cuántos de esos resultados llevan al listado de los detalles del producto. También haremos seguimiento de la venta y de si el comprador y el vendedor quedaron satisfechos con ella (consulta la tabla 13-5).

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Búsquedas totales

18.271

31.021

35.261

64.021

55.372

62.012

Búsquedas con más de 1 resultado

9.135

17.061

23.624

48.015

44.853

59.261

Pulsaciones sobre búsquedas que llegan a los listados

1.370

2.921

4.476

10.524

15.520

12.448

Recuento total de compras

71

146

223

562

931

622

Inventario restante

301

920

1.877

2.767

3.407

4.697

Transacciones satisfactorias

69,00

140,00

161,00

521,00

921,00

590,00

Porcentaje de transacciones satisfactorias

97,18%

95,89%

72,20%

92,70%

98,93%

94,86%

Ingresos totales

22.152$

42.196$

70.032$

182.012$

272.311$

228.161$

Tamaño medio de la transacción

312.00$

289.01$

314.04$

323.86$

292.49$

366.82$

Tabla 13-5. Ventas, satisfacción e ingresos.

Por último, haremos seguimiento de la calidad de los listados y de las reputaciones, tanto de los vendedores como de los compradores.

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Búsquedas diarias por comprador

1,48

1,53

1,41

1,64

0,93

0,75

Listados diarios nuevos

12,00

22,11

30,87

29,67

20,65

43,00

Recuento medio de resultados de búsqueda

2,1

3,1

3,4

4,2

5,2

9,1

Listados marcados

12

18

24

54

65

71

Porcentaje de listados marcados

3,23%

2,35%

2,03%

3,72%

4,14%

3,71%

Vendedores por debajo de 3/5

4,0%

7,1%

10,0%

8,2%

7,0%

9,1%

Compradores por debajo de 3/5

1,2%

1,4%

1,8%

2,1%

1,9%

1,6%

Tabla 13-6. Calidad de los listados.

Hay muchos datos de los que hacer seguimiento, pero, a fin de cuentas, es normal: tendrás que monitorizar los embudos de conversión propios del comercio electrónico y también la creación de contenido por parte de los vendedores, además de investigar pistas de posibles fraudes o denegar la inclusión de contenido que se ajuste a tus criterios de calidad.

La métrica en la que tendrás que poner el foco dependerá de lo que estés tratando de mejorar: tu inventario, tu índice de conversión, los resultados de las búsquedas, la calidad del contenido, etc. Por ejemplo, si no estás consiguiendo un índice de click-through suficiente desde los resultados de búsqueda a los listados individuales, podrías mostrar menos información en las páginas de resultados de las búsquedas iniciales para ver si así los visitantes se animan a pulsar en los enlaces.

Por tanto, las métricas de las que tendrás que hacer seguimiento incluyen:

Crecimiento de vendedores y compradores: el ritmo al que se añaden nuevos compradores y vendedores al sitio, medido como visitantes recurrentes.

Crecimiento de inventario: el ritmo al que los vendedores añaden artículos a tu inventario —como, por ejemplo, nuevos listados— y si esos listados están completos o no.

Efectividad de las búsquedas: lo que los compradores están buscando y si esas búsquedas coinciden con artículos del inventario que estás creando.

Embudos de conversión: los índices de conversión para los artículos vendidos y cualquier segmentación que pueda ayudar a vender más artículos; como, por ejemplo, las fotografías profesionales de las propiedades mencionadas en el caso de estudio de Airbnb del capítulo 1.

Índices y señales de fraude: las puntuaciones de compradores y vendedores, las señales de fraude y el tono de los comentarios registrados.

Métricas de precios: si tienes un método para subastas en la página (tal y como hace eBay), entonces tienes que vigilar si los vendedores están poniendo precios demasiado altos a sus artículos, porque eso te impedirá ganar dinero de esas ventas.

Todas las métricas que son importantes para las páginas de comercio electrónico también lo son para los marketplaces bilaterales. Pero las métricas mostradas aquí están más centradas en la creación de un mercado fluido en el que tanto vendedores como compradores puedan encontrar lo que necesitan.

Crecimiento de compradores y vendedores

Esta métrica es particularmente importante en las etapas iniciales del negocio. Si estás compitiendo con otros, tu objetivo será disponer de un inventario de vendedores comparable al de tus competidores. De esa manera los compradores no pensarán que están perdiendo el tiempo buscando en tu página. Si, en cambio, no tienes competidores directos en tu mercado, el objetivo será disponer de bastante inventario para que los compradores consigan resultados válidos en sus búsquedas.

Es necesario seguir estas métricas a lo largo de diferentes períodos de tiempo para saber si las cosas mejoran o no. El seguimiento de los vendedores y de los listados es importante, pero lo que es realmente importante es saber el ritmo al que crecen esos números.

De esta manera será más fácil detectar cambios que merezca la pena investigar. Querrás saber la rapidez con la que se añaden vendedores al marketplace y si el ritmo de esas adiciones aumenta o disminuye. Si aumenta, tal vez haya que poner el foco en los vendedores recién incorporados, para que incluyan sus listados lo antes posible y así convertirlos en activos; si se mantiene estable, habrá que poner el foco y gastar el dinero, bien en encontrar nuevos vendedores, bien en aumentar el número de listados por vendedor, sin olvidar, por supuesto, aumentar los índices de conversión de esos listados.

En cualquier caso, debes tener en cuenta que, a largo plazo, siempre podrás comprar oferta pero que no sucede lo mismo con la demanda. En una economía como la nuestra, en la que el tiempo de atención es tan escaso, una base de usuarios vinculados y atentos a la página no tiene precio. Esa es la razón de que Walmart pueda imponer sus condiciones a los proveedores y de que Amazon haya construido una red de minoristas a su alrededor, a pesar de ser también un vendedor. Cuando se trata de conseguir una ventaja competitiva sostenible, la demanda es mucho más importante que la oferta.

Crecimiento de inventario

Además de los vendedores, hay que hacer seguimiento de los listados. Pon el foco en el número de listados por vendedor y en si este dato está creciendo, además de vigilar si están completos o no (¿están los vendedores completando los detalles de sus ofertas?).

Un inventario mayor implica que los compradores tendrán más probabilidad de obtener resultados cuando hagan búsquedas de artículos. Si empiezas a saturar el mercado (por ejemplo, si la mayoría de los vendedores de tu mercado ya se han convertido en miembros), tu crecimiento solo podrá venir del aumento de los listados y de mejorar su efectividad.

Efectividad de las búsquedas

En muchos marketplaces bilaterales, las búsquedas son el principal camino de los compradores para encontrar vendedores. Por ello, tendrás que hacer seguimiento del número de búsquedas que no devuelven resultado alguno, ya que todas ellas son oportunidades perdidas de venta. Por ejemplo, puedes seguir el cambio en las búsquedas diarias, el cambio en los nuevos listados, y el producido en los resultados de las búsquedas, datos que te mostrarán si tu negocio está creciendo (consulta la tabla 13-7).

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Cambio en búsquedas diarias por comprador

103,3%

92,2%

116,4%

56,6%

80,6%

Cambio en nuevos listados por día

184,2%

139,6%

96,1%

69,6%

208,3%

Cambio en recuento medio de resultados por búsqueda

147,6%

109,7%

123,5%

123,8%

175,0%

Tabla 13-7. Las búsquedas de los compradores mes a mes.

En este ejemplo, los compradores han hecho menos búsquedas diarias en mayo y en junio que en los meses anteriores. El número de listados en mayo también ha disminuido.

También deberás vigilar los términos de las búsquedas. Si averiguas cuáles son los que no devuelven resultados, podrás averiguar lo que buscan tus compradores y no consiguen encontrar. Además, si das con un término de búsqueda que se repita con más frecuencia —por ejemplo, «Nintendo»—, podrías crear una nueva categoría para tu sitio y así facilitarles la navegación a tus compradores, o contratar una campaña que utilizara como keyword ese término para atraer a más de ellos. Por otra parte, para saber qué tipo de comprador acude a tu página, también tendrás que averiguar cuáles son los términos de búsqueda que suponen más ingresos para el sitio.

En tu embudo de conversión, el ratio entre búsquedas y listados en los que se haya hecho clic también es importante.

Índices de conversión y segmentación

El embudo de conversión en tu sitio tendrá diversas etapas, y comenzará con el número de búsquedas realizadas por los visitantes. También puedes medir el número de transacciones que han resultado satisfactorias para ambas partes, porque un pico de transacciones en el que solo una de las partes estuviera satisfecha sugeriría que el foco de la página está puesto en la ganancia a corto plazo (más ventas), pero que, a largo plazo, el negocio se resentirá (mala reputación, peticiones de devolución del dinero, etc.). Consulta la tabla 13-8.

May

Funnel

Búsquedas totales

55.372

100,00%

Búsquedas con más de 1 resultado

44.853

81,00%

Pulsaciones sobre búsquedas que llegan a los listados

15.520

28,03%

Recuento total de compras

931

1,68%

Porcentaje de transacciones satisfactorias

921

1,66%

Tabla 13-8. Medidas de conversión en un marketplace.

Notas de vendedores y de compradores

Los marketplaces bilaterales se regulan a menudo gracias a los propios usuarios, pues estos se ponen nota unos a otros basándose en su experiencia con una transacción. La manera más fácil de implementar un sistema así es dejar que sean los usuarios los que marquen las cosas que no funcionan bien o que no respetan los términos del servicio. Cuando el sistema de puntuaciones de la página funciona bien, los vendedores trabajan duro por conseguir una buena reputación, ya que son los propios usuarios los que ponen la nota.

Porcentaje de listados marcados

Tendrás que hacer seguimiento del porcentaje de listados que aparecen marcados por los usuarios y si el número aumenta o disminuye con el tiempo. Un aumento abrupto en este porcentaje puede indicar un fraude. Consulta la tabla 13-9.

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Porcentaje de listados marcados

3,23%

2,35%

2,03%

3,72%

4,14%

3,71%

Cambio en porcentaje de listados marcados

72,9%

86,4%

182,9%

111,3%

89,7%

Cambio en vendedores por debajo de 3/5

177,5%

140,8%

82,0%

85,4%

130,0%

Cambio en compradores por debajo de 3/5

116,7%

128,6%

116,7%

90,5%

84,2%

Tabla 13-9. Listados marcados.

De forma similar, una subida en las notas negativas indica un problema con las expectativas y podría señalar que los vendedores no están entregando la mercancía a los compradores o que estos no están pagando por ella. En ambos casos, a partir de estas métricas, tendrás que investigar individualmente si, tras ese cambio, se esconde un problema técnico, un usuario malicioso o algún otro motivo.

Visualización de un marketplace bilateral

La figura 13-1 ilustra el flujo que recorre un usuario a través de un market-place bilateral, junto con las métricas clave de cada etapa.

Obstáculos: el huevo y la gallina, fraude, mantenimiento de las transacciones y subastas

En los días iniciales de Internet, los expertos predecían un mundo abierto y utópico de mercados sin fricciones, transparentes y eficientes. Pero, tal y como han mostrado los gigantes de Internet como Google, Amazon y Facebook, existen muchas zonas de la web que, en lugar de utopías, resultan más bien lo contrario.

Figura 13-1. Marketplaces bilaterales —duplica las métricas y diviértete el doble.

Muchos de los efectos negativos en Internet se deben al efecto red, que afecta especialmente a los marketplaces bilaterales. Así, uno de esos efectos es que cuanto más inventario tengan, más útiles se vuelven, pero que si no tienen inventario no sirven para nada. Otro es que, para tener éxito, los marketplaces bilaterales deben encontrar en sus inicios una manera de llenar artificialmente alguno de sus dos lados, el del vendedor o el del comprador, pero, por mucho éxito que tengan, cuando el mercado madura, acaban por quedar solo unos cuantos jugadores dominantes, como ocurre en el caso de las páginas de alquileres, con Airbnb, VRBO y alguno más.

El fraude, omnipresente en Internet, y la confianza son otras grandes preocupaciones para los marketplaces. Como dueño de un negocio de este tipo, no querrás hacerte responsable de la entrega de los artículos o servicios, pero sí que tendrás que asegurarte de contar con sistemas fiables para evaluar la reputación de unos y otros. Las puntuaciones de vendedores y compradores son un buen enfoque para lograrlo, tal y como hemos visto, pero hay otros. Por ejemplo, algunas páginas de citas ofrecen garantías legales (por ejemplo, que demandarán a una persona casada que utilice el servicio y mienta).

Otra cuestión fundamental es mantener la transacción dentro de la red. Ten en cuenta que, en el caso de marketplaces que vendieran barcos o casas, la transacción podría suponer decenas o centenares de miles de dólares y esas cantidades son demasiado abultadas para sistemas como PayPal. Sin embargo, es complicado evitar las «fugas» del sistema, pues, a fin de cuentas, el vendedor y el comprador se han conocido gracias a tu sitio, pero nada les impide finalizar su transacción fuera de ella, evitando pagar el porcentaje por la transacción correspondiente.

Hay varias maneras de intentar evitar esto —tendrás que probarlas todas para ver si funcionan en tu mercado y para tus productos—. Por ejemplo, podrías:

Dirigir a los usuarios a un agente externo para que finalicen la transacción (por ejemplo, un agente inmobiliario) y monetizar esas referencias.

Cobrar una cuota al vendedor (en lugar de un porcentaje) proporcional al valor del artículo que desee mostrar en tus listados.

Monetizar algún aspecto más del marketplace, ofreciendo anuncios o servicios de envío, o mostrando artículos en ubicaciones preferentes, por ejemplo.

Imposibilitar que las dos partes conecten o averigüen la identidad del otro hasta que la transacción esté finalizada (tal y como hace la página de descuentos en viajes Hotwire).

Ofrecer servicios de valor añadido (como seguros para el proceso de compra o la posibilidad de dejar un artículo en depósito) que animen a los participantes a mantener tu papel en el trato.

Por último, hay marketplaces de subastas, como eBay, en los que el precio de los artículos no es fijo. El vendedor podría fijar un precio mínimo, y un valor para la compra inmediata del artículo («Compre ahora»), pero el precio final será fijado por lo que el mercado esté dispuesto a pagar por el artículo. Si este es tu modelo, tendrás que analizar cuántas ventas fallan a la hora de recibir una oferta de precio (lo que indica sobreprecio), cuántas se venden por el precio marcado para venta inmediata (lo que indica un descuento excesivo) y la duración y el resultado de las subastas. Esta información puedes utilizarla para mejorar los precios establecidos por los vendedores y, por tanto, sus ingresos y los tuyos.

Pistas clave

Los marketplaces bilaterales son de todos los tamaños y formas.

Al principio, el reto principal es resolver el problema del huevo y la gallina y encontrar suficientes compradores y vendedores. A la hora de invertir, es mejor poner en primer lugar el foco en el lado del mercado con dinero para gastar, es decir los compradores.

Los vendedores serán más o menos importantes dependiendo del inventario que suban a la página. De ahí que tengas que hacer seguimiento de ese inventario y de cómo se ajusta a lo que buscan los compradores.

Aunque muchos marketplaces se quedan con un porcentaje de las transacciones, también se puede ganar dinero de otras maneras, ya sea ayudando a los vendedores a promocionar sus productos o cobrándoles una cuota por incluir uno de sus artículos en tus listados.

Los marketplaces bilaterales son una variante de las páginas tradicionales de comercio electrónico. En este capítulo nos hemos centrado en lo que los hace únicos, pero si quieres aprender más sobre el comercio electrónico y las métricas que dirigen ese modelo de negocio, vuelve al capítulo 8. Por otra parte, si quieres saber cómo la etapa en la que se encuentra tu negocio dirige las métricas que necesitas seguir, continúa por el capítulo 14.

CAPÍTULO 14

¿En qué etapa te encuentras?

Como es natural, no puedes empezar a medirlo todo a la vez. Tienes que comprobar tus suposiciones en el orden correcto y, para hacerlo, necesitas saber en qué etapa te encuentras.

En este libro, Lean Analytics, sugerimos un orden a la hora de seguir las métricas, que dependerá de la etapa en la que se encuentre la startup. Estas etapas no serán aplicables a todas las empresas, claro. Probablemente haya gente a la que indigne que seamos tan prescriptivos, pero, en nuestra defensa, podemos afirmar que ya hemos probado ese orden para la venta del libro online y para la organización de los eventos, y que ha funcionado. De todas maneras, no pasa nada porque la gente se enfade con nosotros.

Ten en cuenta que, en una startup, tu modelo de negocio —y la prueba de que las suposiciones que has hecho son razonables— es mucho más importante que tu plan de negocio. Los planes de negocio son para los banqueros, mientras que los modelos de negocio son para los creadores de empresas. Decidir qué modelo de negocio será el tuyo suele ser bastante fácil. Sin embargo, decidir en qué etapa te encuentras no lo es. Este es el punto en el que los creadores de startups suelen mentirse a sí mismos. Tienden a pensar que han llegado más lejos de lo que lo han hecho en realidad.

La realidad es que todas las startups pasan por varias etapas, comenzando con el descubrimiento del problema, desarrollando algo a continuación, comprobando si lo que se ha desarrollado es suficientemente bueno y, a partir de ese momento, haciendo correr la voz y recaudando fondos. Estas etapas —empatía, adhesión, viralidad, ingresos y escalado— reflejan fielmente lo que aconsejan otros seguidores de los principios de Lean Startup:

En primer lugar, necesitas empatía. Necesitas entender lo que piensan los integrantes de tu segmento de mercado objetivo, asegurarte de que estás resolviendo un problema que realmente les preocupe y que lo harás de forma que puedas cobrar por ello. Eso significa salir del edificio, entrevistar a la gente y hacer encuestas.

En segundo lugar, necesitas adhesión, que se consigue desarrollando un buen producto. Tienes que averiguar si puedes desarrollar una solución para el problema que hayas descubierto. No tiene sentido promocionar algo horrible que haga que los clientes cierren la página asqueados y no vuelvan más. Las empresas como Color, que trataron de escalar antes de tiempo, sin haber probado la adhesión que generaba su producto, cerraron hace tiempo.

Tercero, necesitas viralidad. Una vez hayas desarrollado un producto o servicio que genere adhesión, es el momento de utilizar el boca a boca. De esa manera podrás probar tus procesos de adquisición y de registro con nuevos visitantes, ya motivados para probar el producto, precisamente porque han llegado a la página gracias a la recomendación de otro de tus usuarios. La viralidad es también una fuerza multiplicadora de la inversión que hagas en promoción, por lo que será mejor que la hayas probado antes de empezar a gastar dinero en adquirir clientes con métodos inorgánicos como la publicidad.

Cuarto, necesitas ingresos. Llegado este punto, querrás monetizar el producto. Eso no significa que hasta este momento lo hayas ofrecido de forma gratuita —en muchos negocios, todos los clientes, desde el primero, tienen que pagar—, sino que en etapas anteriores habrás puesto más el foco en el crecimiento que en los ingresos. Habrás ofrecido pruebas gratuitas, bebidas gratuitas o copias gratuitas. Pero ahora ha llegado el momento de maximizar y optimizar los ingresos.

Quinto, necesitas escala. Una vez que comiencen a llegar los ingresos, será el momento de ocuparte del crecimiento del mercado más que del crecimiento de tu negocio en particular. Necesitas conseguir más clientes de nuevos mercados verticales, de sitios diferentes. En esta etapa invertirás en otros canales y en distribución para aumentar tu base de clientes, ya que ahora resulta menos crítica la interacción directa con ellos (ya habrás pasado la etapa de encaje producto/mercado y ahora tienes que analizar las cosas de forma cuantitativa).

Por lo tanto, tal y como vimos en el capítulo 5, nosotros sugerimos estas cinco etapas Lean Analytics. Además, creemos que deberías seguir el orden mostrado en la figura 14-1 para recorrerlas, a menos que tengas una buena razón para hacerlo de otro modo.

A pesar de que muchos de los ejemplos que hemos consultado son empresas tecnológicas —y muchas de ellas son empresas B2C (business to consumer)—, estas cinco etapas pueden aplicarse tanto a un restaurante como a una empresa de software.

Figura 14-1. Por qué hemos puesto las cinco etapas de Lean Analytics en ese orden.

Pensemos en un restaurante:

Empatía: antes de abrir, el dueño estudia el público que sale a cenar de la zona, lo que prefieren, qué tipos de comida no están disponibles y las tendencias imperantes en la comida.

Adhesión: desarrolla un menú y lo prueba con los consumidores, ajustándolo de forma frecuente hasta que las mesas estén llenas de parroquianos que vuelvan de forma regular. El dueño revela sus propuestas, las prueba y pregunta a los comensales lo que opinan de ellas. Los costes en esta etapa son altos debido a la variedad del menú y a que las materias primas, es decir, el inventario, tiene que variar.

Viralidad: comienza a desarrollar un programa de fidelización para que los comensales frecuentes vuelvan o para animar a la gente a compartir el lugar con los amigos. Se da de alta en Yelp y Foursquare.

Ingresos: una vez que la viralidad se ha puesto en marcha, trabaja en los márgenes del negocio: menos cenas gratuitas, control de costes más estricto y más estandarización.

Escala: al final, como ya sabe que dirige un negocio con beneficios, utiliza una parte para marketing y promoción. Aparece en reseñas de cocina, en revistas de viajes y emisoras de radio. Pone en marcha un segundo restaurante o una franquicia basada en el primero.

Ahora consideremos una empresa que comercialice software para grandes empresas:

Empatía: el fundador encuentra una necesidad insatisfecha en el mercado, porque tiene experiencia en una industria en particular y ha trabajado con las soluciones que existen actualmente.

Adhesión: se entrevista con un grupo inicial de candidatos a clientes y firma contratos con ellos, centrados en acuerdos en consultoría, y, gracias a esos contratos, desarrolla un producto inicial. Tiene cuidado de no comprometerse en exclusiva y trata de llevar a los clientes hacia soluciones estandarizadas, cobrándoles un buen dinero por las funciones personalizadas que pidan. Los ingenieros gestionan ellos mismos el servicio de atención al cliente, evitando así la creación, en una etapa tan inicial, de una «capa de aislamiento» entre los clientes y ellos. De esa manera, además, tendrán que enfrentarse a los problemas creados por la solución que hayan desarrollado.

Viralidad: con el producto en la mano, pide referencias a los clientes satisfechos y las utiliza como recomendaciones. Comienza la venta directa y la base de clientes crece. Crea un grupo de usuarios y comienza a automatizar la atención al cliente. Saca un API al mercado para animar a terceras empresas a hacer desarrollos para su producto, escalando así el mercado potencial sin necesidad de desarrollos directos.

Ingresos: se centra en el crecimiento de las ventas, de los márgenes de venta y de los ingresos, a la vez que controla los costes. Automatiza las tareas y las subcontrata, primero en el país y más tarde fuera de él. Las mejoras en las funciones se priorizan dependiendo del retorno de la inversión que produzca y del coste de su desarrollo. Los ingresos por licencias recurrentes y servicios de soporte son una parte cada vez más importante de los ingresos totales.

Escala: firma acuerdos con grandes distribuidores y trabaja con consultoras globales para desplegar e integrar su herramienta. Asiste a ferias comerciales para conseguir nuevos clientes, midiendo cuidadosamente el coste de adquisición que tienen esos clientes con el valor que aportan al negocio.

Continuaremos utilizando estas cinco etapas y las relacionaremos con otros marcos de trabajo, tal y como hicimos en el capítulo 5. También esquematizaremos los pasos individuales que tendrás que tomar para pasar de una etapa a otra.¹

Nos ocupamos mucho de las etapas de las empresas porque las métricas en las que habrá que poner el foco estarán muy influidas por la etapa en la que te encuentres. Si pones el foco de forma prematura en lo que no sea realmente importante, ten por seguro que acabarás con tu startup. Así que ahora ha llegado el momento de profundizar en las cinco etapas de Lean Analytics.

EJERCICIO | Elige la etapa en la que te encuentras

¿En qué etapa crees que te encuentras? Anótala. Después de leer los siguientes cinco capítulos sobre las etapas de Lean Analytics, veremos si tu respuesta ha cambiado o no. Probablemente, después de la lectura, tendrás que detallar más tu respuesta; tal vez tengas que borrar algún aspecto específico de la etapa en la que hayas puesto el foco (por ejemplo, validación del problema o validación de la solución en la etapa de Empatía). O tal vez te encuentres entre dos etapas. Por eso, te recomendamos que leas los cincos capítulos completos antes de decidir.

Notas

1 Merece la pena mencionar que los fundadores del movimiento lean consideran el pago, la viralidad y la adhesión como los tres motores del crecimiento y que una empresa puede pivotar de cada motor al siguiente. Nosotros preferimos verlos como tres cosas que pueden optimizarse: una buena startup dispone de pago (y de inversión en adquisición de clientes), de adhesión (e ingresos recurrentes) y de viralidad (y el consiguiente boca a boca). Puedes centrarte en uno en particular, pero creemos que deberías trabajar los tres a la vez en tu startup —y las métricas relacionadas— a medida que la empresa crezca.

CAPÍTULO 15

Etapa uno: empatía

Al principio de tu proyecto, pasarás la mayor parte de tu tiempo descubriendo lo que le importa a la gente y tratando de ser empático con sus problemas. Tendrás que escuchar a mucha gente. Buscarás una oportunidad preocupándote por los demás. En esta etapa, por tanto, tu trabajo no consistirá en demostrar lo listo que eres, ni tampoco en enseñar la solución que has encontrado.

Tu trabajo consistirá en meterte en la piel de otra gente.

Es decir, en descubrir y validar un problema y, a continuación, averiguar si la solución que has propuesto a ese problema puede funcionar o no.

Métricas para la etapa de Empatía

En la etapa de Empatía, tendrás que centrarte en recopilar feedback cualitativo, con entrevistas relacionadas con el problema y la solución. Tu objetivo en esta etapa es encontrar un problema cuya resolución merezca la pena y una solución capaz de conseguir la tracción inicial necesaria para tu producto. Y tendrás que salir del edificio para poder conseguir toda esa información. Si hasta ahora no lo has hecho (salir del edificio y hablar al menos con 15 personas) deberías empezar a darte prisa en hacerlo, antes de pensar en pasar a la siguiente etapa.

Al principio, tomarás muchas notas. Más tarde, ya podrás ponerle nota a las entrevistas para ver qué necesidades y soluciones son las que más interesan a tus posibles clientes, porque eso será lo que te indique qué funciones debes incluir en tu producto mínimo viable (PMV).

¡Esta es la mejor idea que he tenido nunca! (o cómo descubrir problemas que merece la pena resolver)

Los emprendedores siempre están teniendo ideas. A pesar de que hay gente que dice que «las ideas son fáciles», la verdad es que eso no es enteramente cierto. Tener una idea es difícil. Tener una buena idea todavía lo es más. Tener una idea que creas lo suficientemente buena como para hacerte salir a la calle y validarla con la idea de desarrollar algo eso es verdaderamente difícil.

El descubrimiento de los problemas (y de las ideas) empieza por escuchar a los demás. Después de todo, a la gente le encanta quejarse de sus problemas. Pero debes escuchar esas quejas con una segunda intención, de forma activa, casi agresiva, tratando de encontrar oro en el patrón subyacente de esas quejas. Ten en cuenta que, a menudo, las grandes startups han surgido para solucionar, muchas veces de forma audaz, problemas que la gente no sabía ni que tenía.

El descubrimiento es la musa que lanza las startups. A veces, ni siquiera tendrás que descubrir un problema, porque el problema será la propia razón por la que fundaste la startup, algo especialmente cierto en iniciativas para empresas o en startups creadas dentro de compañías mayores. Como intraemprendedor, por ejemplo, tal vez hayas advertido cierto patrón repetido en las cuestiones de las que informa el centro de atención al cliente y que podría sugerir la necesidad de un nuevo producto. Como desarrollador para empresas, quizá fueras usuario de alguna aplicación en la que faltaba algo, o un antiguo empleado que ha visto un hueco para una nueva solución y ha aprovechado su oportunidad.

La idea que tengas solo será el punto de partida. Debes dejarla reposar un tiempo antes de volver a ella. Tendemos a pensar que las cosas hay que hacerlas cuanto más rápido mejor, pero no hay que correr como un loco sin tener idea de dónde vamos, sino ser rápidos con el foco en la dirección adecuada. Son cosas muy diferentes. Lo primero que se te pasará por la cabeza será hablar con tus amigos y, aunque esa no sea una sección propia —ni medible— en la filosofía Lean Startup, no es mal sitio por el que empezar. Lo ideal sería disponer de un grupo de amigos o de conocidos en los que confiaras y que tuvieran algún tipo de relación con el espacio que te interesa. De esa manera, podrías comprobar si tu idea tiene cierta base.

Esos amigos y consejeros de los que hablamos reaccionarán de forma instintiva ante tu idea (¿veis cómo al final no tenemos nada contra el instinto?) y, a no ser que estén haciéndote la pelota o intentando no ofenderte, dispondrás de un feedback con cierto grado de honestidad. En tus charlas con ellos también podrás aprender cosas que no sabías sobre la competencia o sobre los mercados objetivo, además de contar con nuevas perspectivas sobre tu idea.

Esta prueba de «olfateo» es un modo excelente de pasar los primeros días, tras la idea, y antes de comprometerse con ninguna clase de trabajo formal. Solo si la idea pasa la prueba, habrá llegado el momento de aplicar el proceso propio de Lean Startup.

Encontrar un problema que solucionar (o cómo validar un problema)

El objetivo de la primera etapa lean es decidir si un determinado problema supone una necesidad para un número suficiente de personas y, en caso de que lo sea, cómo están tratando de resolverlo. Veamos qué quiere decir esto:

El problema supone una necesidad

La gente se mueve por inercia, pero lo que tú quieres no es eso, sino que lo hagan de manera que ayude a tu negocio. Pero para que lo hagan así tendrán que estar lo suficientemente incómodos con su situación como para actuar al respecto: registrarse en un servicio, pagar un precio por él, etc.

Existe un número suficiente de personas afectadas

Resolver problemas de la gente se llama consultoría. Necesitas un mercado al que dirigirte. Los expertos en marketing normalmente prefieren audiencias homogéneas en el interior (esto es, miembros de un segmento de mercado con cosas en común a las que apuntar), pero con cierto grado de heterogeneidad entre ellas (es decir, que puedas segmentar de forma específica y a las que puedas dirigir mensajes pensados para ellas en particular).

Ya están tratando de resolverlo

Si el problema es real y conocido, la gente estará lidiando con él de alguna manera. Tal vez lo estén haciendo de forma manual porque no tengan otra forma de hacerlo. La solución que hayan encontrado, sea la que sea, al principio será tu principal competencia porque para ellos será el camino más fácil.

Ten en cuenta que, en algunas ocasiones, tu mercado ni siquiera sabrá que tiene un problema. Antes del walkman o de los monovolúmenes o de las tablets, la gente no sabía que tenía una necesidad; de hecho, Apple sacó la Newton, que no funcionó, una década antes que el iPad, lo que demostró que por entonces esa necesidad no existía. En este caso, en lugar de probar un problema que la gente sepa que tiene, tendrás que interesarte por aquello que los haga conscientes de tener un problema. Si en tu mercado tienes que «crear el camino» desde el principio, tendrás que saber cuánto esfuerzo poner en ello e incluirlo en tus modelos de negocio.

Por ello, antes de pasar a la siguiente etapa, tendrás que validar todas las pistas que puedan indicar que la gente tiene un problema (y unas cuantas cosas más, la verdad). Y las analíticas juegan un papel clave en esa validación.

Tal y como ya hemos apuntado, al principio tendrás que utilizar métricas cualitativas para medir si merece la pena dedicar esfuerzos a resolver el problema que hayas identificado, un proceso que pondrás en marcha con diversas entrevistas de problema con clientes potenciales.

Sugerimos que hables al menos con 15 clientes potenciales para empezar. Después de unas cuantas entrevistas, comenzarás a ver que se repiten ciertos patrones, pero no por ello dejes de hablar con la gente. Después de esas 15 entrevistas, deberías contar con la validación (o lo contrario, la invalidación) que necesitas para clarificar las siguientes etapas.

Si no puedes encontrar a 15 personas con las que hablar, imagínate lo difícil que será venderles algo. Si es así, trágate el orgullo y sal del edificio. En otro caso, estarás perdiendo tiempo y dinero en desarrollar algo que nadie quiere.

Aunque los datos recopilados en esta etapa sean cualitativos, deberían ser suficientes para que puedas decirte honestamente: «Sí, el problema es una necesidad para suficientes personas como para seguir adelante y desarrollar una solución». Aunque el hecho de que exista un cliente no significa necesariamente que haya un mercado. No puedes limitarte a hablar con un puñado de personas, conseguir un feedback positivo y decidir inmediatamente si merece la pena dedicarse a ello. Hay más cosas a tener en cuenta.

PATRONES | Señales de que has encontrado un problema con el que merece la pena pelearse

La clave para trabajar con datos cualitativos son los patrones y su reconocimiento. Aquí te ofrecemos unos cuantos patrones que debes buscar cuando entrevistes a la gente y que son positivos para decidirte a continuar:

Quieren pagarte sobre la marcha.

Tratan (o han tratado) de resolver de forma activa el problema en cuestión.

Hablan mucho o hacen muchas preguntas, indicando así que el problema realmente les importa.

Se inclinan hacia delante y se muestran animados (lenguaje corporal positivo).

También hay que estar atentos a los siguientes patrones negativos:

Están distraídos.

Hablan mucho, pero no sobre el problema o las cuestiones que se están discutiendo (se muestran dispersos).

Muestran los hombros caídos o están hundidos en la silla (lenguaje corporal negativo).

Al final de la ronda de entrevistas de problema, es el momento de comprobar nuestra intuición. Pregúntate a ti mismo: ¿estoy preparado para pasar los siguientes cinco años de mi vida resolviendo este problema y no dedicándome a ninguna otra cosa?

PATRONES | Cómo llevar a cabo una buena entrevista lean

Ash Maurya es uno de los líderes del movimiento Lean Startup. Durante años, ha experimentado y documentado con sus propias startups las prácticas propias de esta metodología y ha escrito un gran libro llamado Running Lean. Cómo iterar de un plan A a un plan que funciona (Universidad Internacional de La Rioja, UNIR Editorial, 2014), que es un gran complemento a este libro.

Ash describe un enfoque prescriptivo y sistemático para entrevistar a las personas en las primeras etapas del proceso de Lean Startup.

Los que estéis empezando debéis tener en cuenta cómo conducir las entrevistas de problema. En ellas, tendrás que desligar el problema de la solución (sobre la que sabemos que estás deseando saber la opinión de la gente) y centrarte exclusivamente en él. Recuerda que el objetivo de estas entrevistas es encontrar un problema cuya solución merezca la pena. Y no olvides que los clientes están cansados de soluciones: no hacen más que escuchar que un nuevo cacharrito mágico va a facilitarles la vida, pero en la mayoría de los casos los que se ofrecen a hacerlo no entienden verdaderamente sus problemas.

A continuación mostramos algunos de los consejos de Ash en Running Lean para hacer buenas entrevistas:

Intenta que las entrevistas sean cara a cara. No solo querrás saber lo que dice la gente, sino también cómo lo dice. La gente se distrae menos en este tipo de entrevistas y la calidad de las respuestas será mayor.

Elige una ubicación neutral. Si vas a la oficina del sujeto, pensará que tratas de venderle algo. Celebra la entrevista en una cafetería o en un lugar informal para evitar dar esa impresión.

No grabes las entrevistas. Ash indica que, según su experiencia, el sujeto es más consciente de sí mismo cuando está siendo grabado y la calidad de las entrevistas disminuye.

Asegúrate de llevar un guion. Puedes afinarlo un poco de entrevista a entrevista, pero no lo cambies constantemente para «obtener las respuestas que estás buscando» o para que la entrevista vaya según tus deseos. Intenta ser honesto durante todo el proceso.

El guion es probablemente lo más difícil de hacer. Al comienzo, ni siquiera sabrás qué preguntas hacer. De hecho, esa es la razón de que, al principio de todo, las encuestas no funcionen bien, simplemente no sabrás ni lo que debes preguntar para recoger información significativa. Sin embargo, un guion dará consistencia a las entrevistas y así podrás comparar notas.

Sin embargo, la mayoría de las entrevistas de problema tienen finales abiertos. Tenlo en cuenta, porque los sujetos deben tener la oportunidad de decirte lo que quieran y de hacerlo además libremente, de una forma en la que se sientan cómodos.

En Running Lean Ash proporciona un buen análisis de los guiones para este tipo de entrevistas. Hemos resumido los puntos que debe incluir un guion para entrevistas:

Sienta las bases brevemente sobre cómo conducirás la entrevista. En este punto le explicarás al entrevistado lo que vas a contarle (o a preguntarle). Marcándole los objetivos de la entrevista conseguirás que su mentalidad sea la adecuada.

Comprueba el segmento del cliente recogiendo información demográfica del entrevistado. Pregúntale algunas cuestiones básicas para saber más sobre él y para entender el segmento de mercado que representa. Estas preguntas dependerán en gran parte del tipo de gente que elijas. A fin de cuentas, pretendes saber más sobre sus negocios o sobre su estilo de vida (en el contexto de los problemas que propones resolver) y sobre su papel en ellos.

Cuenta una historia para centrar el contexto del problema. Puedes conectar con el sujeto contándole cómo has identificado los problemas que esperas resolver y por qué crees que esos problemas son importantes. Si hablas de ti mismo, todo será mucho más fácil. Si no entiendes los problemas de una forma clara, o si no dispones de buenas hipótesis para los problemas que tratas de resolver, todo ello se revelará en este punto.

Prueba el problema pidiendo al sujeto que clasifique los problemas que les hayas descrito en orden de importancia. No profundices mucho pero asegúrate de preguntarle si cree que existen otros problemas que no hayas mencionado.

Prueba la solución. Explora la visión del mundo del entrevistado. Saca cuestiones en la entrevista y escucha lo que tenga que decir. Recorre todos los problemas uno a uno, en el orden de importancia que el propio sujeto haya indicado y pregúntale cómo los afronta hoy en día. Aquí ya no hay guion. Déjale que hable. En este punto, sabrás, de una forma cualitativa, si merece la pena resolver los problemas de los que hayáis hablado. La cosa podría ir bien, y entonces tendrás al entrevistado pidiéndote por favor que los resuelvas de una vez; o mal, y que no muestre ningún interés, algo que te hará saber que no existe ninguna relación entre el negocio que tienes en la cabeza y el mundo real.

Pídele algo ahora que has acabado. Esta entrevista no es el lugar en el que comentarle extensamente la idea que tienes porque parecería que estás tratando de venderle algo, pero sí podrías ofrecerle un resumen para que el entrevistado se anime. Si la entrevista ha ido bien, te gustará volver a ver al sujeto cuando puedas enseñarle algo —estas personas podrían convertirse en tus primeros clientes— y también que hable de tu idea con más gente con la que también podrías entrevistarte.

Podrías decir que es complicado llevar la entrevista a buen puerto. Y llevarías razón. No lo harás genial a la primera, pero no pasa nada. Con suerte, al final tendrás las herramientas necesarias para conseguirlo, ya sea con lo que hayas leído en este libro o con otros recursos. Trabaja en el guion, practícalo y sal ahí fuera tan pronto como puedas. Ya verás cómo, después de unas cuantas entrevistas, estarás cómodo con el proceso, observarás tendencias que se repiten y podrás recopilar información muy valiosa. También sabrás muchísimo mejor cómo explicar el problema de forma clara y sucinta y dispondrás de anécdotas que te ayudarán a conseguir aparecer en los post de los blogs que importan, en los debates con los inversores y como apoyo del marketing del producto.

Las métricas cualitativas hablan de tendencias. Ellas te permitirán desenredar los patrones en el feedback de la gente. Para ello, no obstante, tienes que ser un oyente excepcional; empático, pero a la vez imperturbable, como si fueras un detective en busca de «pistas» en la narrativa subyacente (esas cosas en común que aparecen en todas las entrevistas y que te podrían llevar en la dirección correcta). A fin de cuentas, estos patrones acabarán por convertirse en un producto que tendrás que testar de forma cuantitativa, a gran escala. En estas entrevistas estás buscando tus hipótesis.

La realidad de las métricas cualitativas es que convierten las intuiciones —tu instinto, esa sensación en tu cabeza que no te deja en paz— en suposiciones con las que puedes trabajar. Desgraciadamente, al ser tan subjetivas y recogerse de forma interactiva, también resulta fácil engañarse con ellas.

Aunque las métricas cuantitativas puedan estar mal, no mienten. Podrías estar recogiendo datos equivocados, cometiendo errores analíticos o malinterpretando los resultados, pero los números son los que son. Sin embargo, las métricas cualitativas pueden sesgarse con facilidad. Si no eres honesto contigo mismo puedes acabar escuchando en las entrevistas lo que quieres oír. Nos encanta perseverar en nuestros prejuicios, y a los entrevistados, estar de acuerdo con nosotros.

MODELO | Cómo no manipular al testigo

Somos una especie débil y superficial. Los seres humanos tienden a decir lo que creen que el otro quiere escuchar. Nos encanta formar parte del rebaño y votar con la mayoría, lo que puede tener un efecto desastroso en los resultados que puedas conseguir de los entrevistados. Tú no quieres desarrollar algo que nadie quiere. Y, sin embargo, todo el mundo podría mentirte sobre si lo quiere o no. Como fundador de una empresa, ¿cómo puedes evitar esta situación?

No puedes cambiar la naturaleza de la gente. El sesgo en las respuestas es un tipo de sesgo cognitivo bien conocido, explotado por los políticos en campaña para conseguir, mediante la manipulación, la respuesta que quieren (algo conocido como cocinar las encuestas).

Sin embargo, sí que puedes hacer cuatro cosas: no tamborilear con los dedos, hacer que las preguntas sean reales, seguir profundizando y buscar más pistas.

No tamborilear con los dedos

Somos sorprendentemente buenos imaginando lo que otra persona quiere de nosotros. La gente a la que entrevistes hará todo lo que pueda, a nivel inconsciente, para suponer lo que quieres que digan y, para ello, se fijarán en varios indicios:

El discurso sesgado, como el que aparece en frases del tipo: «¿Estás de acuerdo con...?», es una de esas cosas. Este tipo de discurso produce un efecto conocido como sesgo de aquiescencia, en el que el entrevistado tratará de mostrarse de acuerdo con la afirmación. Puedes evitarlo preguntando a la gente lo contrario de lo que esperes que respondan; si los entrevistados están dispuestos a mostrarse en desacuerdo contigo para decirte que necesitan determinada solución, tendrás una importante señal de haber encontrado un problema que merezca la pena resolver.

Esta es una de las razones por las que al inicio del proceso del Desarrollo de Clientes son útiles las preguntas abiertas: no escoran tanto las respuestas y permiten que los entrevistados divaguen.

Los prejuicios también ejercen gran influencia. Si el sujeto sabe cosas sobre ti, es probable que los tenga. Por ejemplo, si sabe que eres vegetariano, responderá de forma más positiva a todas las cuestiones que tengan que ver con la protección del medioambiente. Por eso, mientras menos sepa de ti, menos oportunidades tendrá de sesgar sus respuestas. El anonimato puede ser de gran valor aquí y por eso es mejor mantener la boca cerrada y dejar que hable el entrevistado, así como trabajar a partir de un guion estandarizado.

También se tienen en cuenta indicios que provienen del aspecto. Todo en tu conducta da pistas al entrevistado de cómo responderte. En estos tiempos, será complicado que escondas detalles de ti mismo, porque todos vivimos de forma bastante transparente online y es posible que hayas conocido a los entrevistados a través de las redes sociales. Pero conseguirás mejores datos en estas entrevistas si vistes de forma sosa y actúas de una manera neutra, que no revele tus opiniones ni que tampoco dé muchas pistas sobre ti.

Hacer que las preguntas sean reales

Una manera de conseguir una respuesta verdadera es hacer que la otra persona se sienta incómoda.

La gente solo se pone interesante cuando se agitan nerviosos tras los barrotes de sus jaulas.
Alain de Botton, escritor y filósofo

La próxima vez que entrevistes a alguien, en lugar de preguntar «¿Utilizarías este producto?» (y de conseguir un bien intencionado pero nada significativo «sí»), pídele un pago por adelantado de 100 dólares. Es muy probable que entonces la respuesta sea un «no» bastante claro. Y aquí es donde comienza la parte interesante.

Pedirle dinero a la gente consigue, definitivamente, que se agiten nerviosos tras sus jaulas. ¿Eso hará que ambos os sintáis incómodos? Claro que sí. ¿Debería importarte? No, si lo que quieres es desarrollar algo por lo que la gente esté dispuesta a pagar.

Cuanto más concreta sea la pregunta, más real será la respuesta. Pide a los entrevistados que compren tu producto, en lugar de que te digan si les gusta o no. Pídeles que abran la cartera. Que te digan el nombre de cinco amigos suyos que utilizarían el producto, y pídeles que te los presenten. De repente, se encontrarán metidos en arenas movedizas y se darán cuenta de que intentar agradarte tiene su coste. Esa incomodidad conseguirá que dejen de intentar caerte bien y así te mostrarán cómo se sienten realmente.

Otro truco para vencer a la gente que se muere por agradar al entrevistador es preguntarle cómo se comportan sus amigos. Una pregunta como: «¿Fumas hierba?» podría hacer que alguien mintiera en su contestación para evitar cualquier tipo de crítica moral, pero si preguntaras: «¿Qué porcentaje de amigos tuyos fuman hierba?» es probable que obtuvieras una respuesta más precisa y que todavía reflejara la percepción que esa persona tiene del resto de la gente.

Seguir profundizando

Un gran truco para las entrevistas de Desarrollo de Clientes es preguntar «por qué» tres veces seguidas. Puede que parezcas un niño de dos años, pero funciona. Haz una pregunta y espera a que la persona termine. Haz una pausa de tres segundos (lo que le muestra que estás escuchando y también te asegura que ya ha terminado) y, a continuación, pregúntale por qué.

Al preguntar por qué varias veces, obligas al entrevistado a explicar las razones en las que se basan sus afirmaciones. A menudo, ese razonamiento será inconsistente o contradictorio. Eso está bien, pues significa que has encontrado el hueco entre lo que la gente dice que hará y lo que realmente hará.

Como emprendedor, solo debe importarte lo último, lo que la gente hará, y debes tener en cuenta la dificultad de convencer a la gente de hacer algo en contra de sus convicciones inconscientes. «Cualquiera que valore la verdad —dice Jonathan Haidt, autor de The Righteous Mind (Pantheon)— debería dejar de rendirle pleitesía a la razón». La razón de los sujetos en las entrevistas es mucho menos interesante que sus creencias y sus motivaciones.

También puedes hacer otra cosa en las entrevistas: guardar prolongados e incómodos silencios, con lo que es probable que el sujeto rellene el vacío, bien con información útil y relevante, bien con coloridas anécdotas, que podrían revelar mucho sobre ellos mismos, sobre sus problemas y necesidades.

Buscar más pistas

Mucho de lo que dice la gente no es verbal. Aunque se ha sobrevalorado mucho la cantidad de comunicación no verbal, sobre todo en las investigaciones que se han hecho más famosas, el lenguaje corporal sí que expresa los sentimientos y las emociones de una forma en que no lo hacen las palabras.

Cuando estés entrevistando a alguien, tienes que encontrar un vínculo directo con esa persona. Por ejemplo, en la entrevista podrías contar con alguien que tomara notas. Si le pidieras que también vigile las señales no verbales, podrás desarrollar cierta conexión con el sujeto y poner el foco en sus respuestas y, al mismo tiempo, captar información subliminal de importancia.

Y nunca olvides plantear la pregunta «Colombo». Como Peter Falk en la famosa serie de televisión, deja una pregunta inesperada y sorpresiva para el final, después de haberte despedido del entrevistado. A menudo, esta pregunta coge a la gente con la guardia baja y así podrás confirmar o negar algo importante que hayan dicho en la entrevista.

Entrevistas de problema convergentes y divergentes

A medida que escribíamos este libro, probamos algunas ideas con emprendedores y lectores de blogs. Una de las ideas más polémicas de las que debatimos fue si era un buen enfoque puntuar las entrevistas de problema. Algunos lectores pensaban que se trataba de una buena idea, porque eso les permitía entender cómo iba su descubrimiento de necesidades y puntuar así la necesidad de solución que encontraban en los entrevistados. Otros, en cambio, protestaron con ganas: asignar puntuaciones era una mala idea porque interfería con la naturaleza especulativa y abierta de esta etapa.

Más tarde compartiremos con los lectores nuestro marco de trabajo para las puntuaciones. Sin embargo, en primer lugar, nos gustaría proponer una solución de compromiso: de hecho, la validación de problemas puede ocurrir en dos etapas distintas.

Aunque el objetivo de una entrevista de problema siempre es el mismo —decidir si tienes la suficiente información y confianza para avanzar a la etapa siguiente—, lo que sí varia es la táctica para conseguirlo.

Ash Maurya, en su marco de trabajo ya expuesto anteriormente en este capítulo, sugería contar una historia para crear el contexto necesario alrededor del problema planteado. A continuación, decía que había que introducir problemas más específicos en la entrevista y pedir al entrevistado que los clasificara en orden de importancia. Este es un enfoque convergente: es directo, está enfocado y ha sido concebido para cuantificar la urgencia y la importancia de los problemas. De esa manera el entrevistador podrá comparar las diferentes cuestiones identificadas que hayan aparecido en la entrevista. En una entrevista de problema convergente, estás centrando la atención en cuestiones específicas y no pescando ideas al azar.

Una entrevista convergente de este tipo te proporciona un curso de acción claro, aunque también corres el riesgo con ellas de enfocarte demasiado en los problemas que crees que importan, en lugar de permitir a los entrevistados identificar otros distintos que también pudieran ser importantes para ellos. Por ejemplo, podrías hacer que los entrevistados siguieran constantemente el camino marcado por tu línea de preguntas en lugar de permitirles divagar y revelarte así un mercado adyacente en el que no hubieras pensado o una necesidad que no te esperabas.

Por otra parte, una entrevista de problema divergente es mucho más especulativa, concebida para ampliar la búsqueda, para encontrar otras cosas que también podrías llegar a desarrollar. En este tipo de entrevista, debatirás sobre el ámbito genérico de un problema (seguros médicos, gestión de tareas, transportes, reserva de vacaciones, etc.) con los entrevistados, dejándoles que te cuenten los problemas que tienen en esos campos. Probablemente en tu cabeza habrá un problema o dos que te gustaría que tus entrevistados identificaran y, en parte, considerarás un éxito esas entrevistas si los entrevistados los han mencionado (sin que tú hayas tenido que hacerlo en primer lugar).

El riesgo que presentan las entrevistas de problema divergentes es el contrario al que presentan las convergentes: que divagues demasiado sobre demasiados temas y nunca consigas que los entrevistados se focalicen en un tema en concreto. Corres el riesgo, además, de que los entrevistados te hablen de demasiados problemas o de problemas demasiado diferentes, con lo que, si te basas en esa información, se te complicará la decisión sobre qué camino debes tomar.

Conseguir el equilibrio necesario en las entrevistas entre un enfoque y otro requiere bastante práctica. Por un lado, quieres que los entrevistados te digan lo que quieren, pero tendrás que centrarlos cuando creas que has dado con algo que merece la pena. Al mismo tiempo, no deberías insistir demasiado en problemas que, aunque tú pienses lo contrario, no parezcan motivarles demasiado.

Si solo estás empezando con el proyecto y estás explorando las posibilidades del mercado, puedes probar una entrevista divergente. La puntuación de los problemas es menos importante en este caso. Lo que debes hacer es recopilar ese feedback inicial y ver cuántos problemas aparecen más de una vez en boca de la gente de forma espontánea. Si eso funciona, podrías probar a hacer una entrevista convergente y comprobar así si esos problemas afectan a un gran número de personas.

¿Cómo sé si el problema supone una verdadera necesidad?

Aunque los datos que hayas recogido en las entrevistas sean cualitativos, existen maneras que te pueden ayudar a cuantificarlos y así tomar una decisión sobre si quieres avanzar o no. Básicamente, la Única Métrica que Verdaderamente Importa aquí es la necesidad; concretamente, la necesidad de una solución respecto a los problemas que has compartido con los entrevistados. Por tanto, ¿cómo medir la necesidad?

Una estrategia simple es puntuar las distintas entrevistas. No es que se trate de un método claramente científico; la puntuación que asignes podría ser arbitraria, pero si cuentas con alguien que te ayude durante las entrevistas y que tome notas, sería posible asignar esas puntuaciones de forma consistente y hacer funcionar el método.

Existen varios criterios con los que puntuar tus entrevistas de problema, basados en las preguntas realizadas en entrevistas de problema convergentes. A cada respuesta se le asigna un peso y todos esos pesos se suman para que puedas hacerte una idea de cómo ha ido esa entrevista.

Veamos cómo. Después de cada entrevista, hazte las siguientes preguntas.

1. ¿Ha clasificado el entrevistado los problemas presentados con éxito?

Sí

Algo

No

El entrevistado ha clasificado los problemas con gran interés (independientemente de la clasificación que haya ofrecido).

No podía decidir qué problema era realmente conflictivo, pero estaba muy interesado en los problemas.

Le ha costado mucho trabajo o ha pasado más tiempo hablando de otros problemas que tuviera.

10 puntos

5 puntos

0 puntos

Incluso las entrevistas de problema convergentes, en las que la conversación se centra en un conjunto específico de problemas, son lo suficientemente abiertas para que los entrevistados hablen de otras cuestiones, algo que está muy bien y es extremadamente importante. Los problemas que hayas presentado en la entrevista no tienen por qué ser los correctos —y eso es precisamente lo que estás tratando de medir y de justificar—. Así que ten la mente abierta a lo largo de todo el proceso.

Con el propósito de puntuar la entrevista y medir el grado de necesidad, una mala puntuación significa que la entrevista es un fallo; es decir, si el entrevistado ha pasado todo su tiempo hablando de otras cosas es que la necesidad de una solución al problema presentado no es lo suficientemente importante. Una entrevista fallida es buena; puede llevarte a algo más interesante y evitarte muchos sinsabores.

2. ¿Está intentando el entrevistado solucionar los problemas o lo ha intentado en el pasado?

Sí

Algo

No

Está tratando de resolver el problema con Excel y faxes. Es posible que hayas encontrado una mina de oro.

Pasa algo de tiempo solucionando el problema, pero considera que es el precio a pagar por hacer su trabajo.

No está tratando de resolverlo.

No dedica nada de tiempo a pensar en el problema. Le parece bien el estado actual de las cosas. No es un gran problema.

10 puntos

5 puntos

0 puntos

Cuanto más esfuerzo haya dedicado el entrevistado a intentar resolver los problemas planteados, mejor.

3. ¿Estaba el entrevistado interesado y vinculado a lo largo de la entrevista?

Sí

Algo

No

Estaba pendiente de cada palabra, acababa tus frases y no miraba el smartphone.

Estaba interesado pero se distraía de vez en cuando o no contribuía con comentarios a no ser que se le solicitaran de forma activa.

Giraba la cabeza, miraba el teléfono, acabó con la entrevista antes de tiempo o, en general, se le veía desconectado, como si te estuviera haciendo un favor.

8 puntos

4 puntos

0 puntos

Lo ideal sería que los entrevistados estuvieran completamente involucrados con el proceso: escuchando, hablando (estar animado es algo bueno), inclinándose hacia delante y demás. Después de suficientes entrevistas sabrás la diferencia entre alguien centrado e involucrado y alguien que no lo está.

Los puntos totales que se tienen en cuenta para esta pregunta son menos que en los dos casos anteriores. En primer lugar, porque medir la vinculación en una entrevista es más difícil; es más subjetivo que el resto de cuestiones. Tampoco queremos asignar demasiado peso a la vinculación en la entrevista, porque tampoco es tan importante. Alguien podría parecer poco interesado y aun así haber pasado los últimos cinco años tratando de resolver los problemas que estáis debatiendo. Se trataría de alguien que tiene una necesidad importante de resolver el problema y que, sin embargo, está distraído.

4. ¿Se ha mostrado de acuerdo el entrevistado en celebrar una reunión de seguimiento para que le muestres tu solución?

Sí, sin que haya que habérselo pedido

Sí, pero ha habido que pedírselo

No

Quiere la solución para «ayer».

Está interesado en celebrar una segunda entrevista pero, de repente, su agenda se ha llenado completamente para todo el mes.

Ambos os dais cuenta de que no merece la pena celebrar una nueva entrevista para mostrarle la solución.

8 puntos

4 puntos

0 puntos

El objetivo de una entrevista de problema es descubrir un problema que genere la suficiente necesidad en la gente de resolverlo. En un mundo ideal, la gente estaría suplicando por la solución. El siguiente paso es celebrar una entrevista de problema, por lo que será una buena señal si llegas hasta allí.

5. ¿Se ha mostrado el entrevistado dispuesto a recomendarte a otras personas para que las entrevistes?

Sí, sin que haya que habérselo pedido

Sí, pero ha habido que pedírselo

No

Ha recomendado a otra gente a la que puedes entrevistar, de forma activa, sin que haya habido que pedírselo.

Ha sugerido a otros al final de la entrevista, cuando se le ha solicitado.

No ha podido recomendarte a nadie con el que poder hablar.

4 puntos

2 puntos

0 puntos (hazte las preguntas adecuadas, aunque duelan, sobre si podrás llegar a un mercado de cierta importancia).

Al final de la entrevista, deberías pedirle al entrevistado que te recomiende otras personas a las que poder entrevistar. Se trata de una buena oportunidad de encontrar a gente con características demográficas similares a él y que compartan sus problemas.

Tal vez lo más importante en esta etapa sea ver si los sujetos están deseando ayudarte o no a resolver el problema recomendándote otras personas de su entorno. Es un claro indicio de que tu entrevista ha conseguido que no se sientan como borregos y que piensen que si te recomiendan parecerán más listos a ojos de sus amigos. Si, por el contrario, les has aburrido, no estarán dispuestos a que hagas lo mismo con sus conocidos.

6. ¿Se ha ofrecido el entrevistado a pagarte inmediatamente por tu solución?

Sí, sin que haya que habérselo pedido

Sí, pero ha habido que pedírselo

No

Se ha ofrecido a pagarte sin que se lo hayas tenido que pedir y ha puesto precio a la solución.

Ha ofrecido pagar por el producto.

No ha dicho nada de pagar por el producto ni de usarlo.

3 puntos

1 puntos

0 puntos (hazte las preguntas adecuadas, aunque duelan, sobre si podrás llegar a un mercado de cierta importancia).

Aunque tener a alguien que te ofrezca dinero es más probable durante las entrevistas de solución (cuando estés hablando realmente de la solución que ofreces a la gente), sigue estando bien en esta fase, ya que es una manera de comprobar que no te engañaba la intuición. Y es claramente un plus que la gente esté dispuesta a echar mano a la cartera.

Cálculo de las puntuaciones

Una puntuación de 31 o más es buena. Cualquier puntuación por debajo de ese límite no lo es. Intenta puntuar a los participantes en las entrevistas y ver cuántos de ellos tienen buenas puntuaciones. Así tendrán una indicación clara de si están o no alineados con los problemas que tratas de resolver. A continuación, pregúntate lo que diferencia a los que han tenido una buena puntuación de los que no la han conseguido. Tal vez hayas identificado un nuevo segmento de mercado o has obtenido mejores resultados cuando has ido mejor vestido, o no debieras hacer las entrevistas en una cafetería. Todo es un experimento del que puedes aprender.

También puedes tener en cuenta la clasificación de los problemas que hayas presentado en la entrevista. Si has presentado tres problemas, ¿cuál de ellos ha obtenido más puntuación? Porque ese será el problema en el que tengas que profundizar y para el que deberás ofrecer soluciones (durante las entrevistas de solución).

El mejor escenario es conseguir puntuaciones muy altas de las entrevistas con un grupo de entrevistados que hayan clasificado los problemas de la misma manera (o muy similar). Eso te hará confiar en haber encontrado el problema y el mercado correctos.

CASO DE ESTUDIO | Cloud9 IDE entrevista a los clientes existentes

Cloud9 IDE es un entorno de desarrollo integrado (IDE) en la nube que permite a los desarrolladores para web y para móviles trabajar juntos desde cualquier lugar y a cualquier hora, como parte de equipos remotos. La plataforma se desarrolló originalmente para aplicaciones Javascript y Node.js pero se está ampliando para dar soporte a otros lenguajes de programación. La empresa ha conseguido financiación de serie A de Accel y Atlassian.

A pesar de que el equipo de Cloud9 IDE hace mucho tiempo que pasó la fase de las entrevistas de problema, continúan manteniendo entrevistas con los clientes e involucrados en un proceso sistemático de Desarrollo de Clientes. El gerente de Producto, Ivar Pruijn, dice: «Estamos muy cercanos a conseguir el encaje producto/mercado y nos ayuda mucho hablar con los clientes, pues así entendemos si satisfacemos sus necesidades y cómo están utilizando nuestro producto».

Ivar utilizó el marco de trabajo de puntuación ya mencionado y modificó algunas de las preguntas para el tipo de entrevistas que estaba realizando. «Como nosotros hablamos con clientes que ya están utilizando el producto, modificamos ligeramente las preguntas, pero el sistema de evaluación que usamos es el mismo», indica. Las dos primeras preguntas que Ivar se hace después de una entrevista son:

¿Ha mencionado el cliente algún problema en su flujo de trabajo que nuestro producto pueda resolver o que vaya a resolver en el futuro?

¿El entrevistado está intentando resolver de forma activa los problemas que nuestro producto resuelve o resolverá pronto o lo ha hecho en el pasado?

«Con estas preguntas, tratamos de determinar si estamos resolviendo bien los problemas para los clientes actuales. Si muchas de las puntuaciones hubieran sido bajas, hubiéramos sabido que algo iba mal», dice.

Afortunadamente, la mayoría de las puntuaciones fueron buenas pero, gracias a las entrevistas, Ivar pudo aprender más cosas: «Fui capaz de identificar los tipos de cliente en los que poner el foco en las mejoras de nuestro producto. Me di cuenta de que dos segmentos de mercado específicos eran los que nos puntuaban más alto de todos, especialmente en preguntas relativas a la satisfacción de sus necesidades y a la resolución de sus problemas».

Después de puntuar las entrevistas iniciales, Ivar verificó los resultados y las puntuaciones de dos formas diferentes. En primer lugar, entrevistó a algunos de los usuarios más activos, aprendiendo en profundidad cómo trabajaban. En segundo lugar, analizó la información sobre cómo se estaba utilizando el producto, sacando los datos del data warehouse. Ambas cosas le confirmaron su análisis inicial: dos segmentos concretos de usuarios estaban valorando mucho más el producto que los demás. «Es interesante que ambos fueran grupos de clientes distintos a los que apuntábamos al principio —indica—. Ahora, en cambio, sabemos dónde invertir más tiempo y energía».

En este caso, las discusiones de final abierto más su puntuación —incluso cuando la empresa ya había pasado la etapa de la Empatía inicial— les reveló un segmento de mercado en el que habían conseguido una mayor adhesión y que estaba maduro para crecer rápidamente. Y lo que es más, Ivar dice que puntuar las preguntas de las entrevistas le ayudó a mejorar como entrevistador con el tiempo, facilitándole poner el foco en los resultados sobre los que podía actuar.

Resumen

Cloud9 IDE decidió seguir llevando a cabo entrevistas con clientes y asignándoles puntuaciones incluso cuando la empresa había pasado hacía tiempo la etapa de Empatía.

Las entrevistas les mostraron que los clientes estaban contentos, pero también les revelaron que había dos segmentos específicos de mercado que otorgaban más valor que los demás a su producto.

Utilizando ese conocimiento, la empresa comparó sus datos analíticos y verificó que esos grupos estaban utilizando su producto de forma diferente, algo que ahora está marcando la priorización de las funciones y el marketing que hacen.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Puedes hablar con los clientes y puntuar sus entrevistas en cualquier etapa de tu startup. Esas entrevistas no solo te proporcionarán feed-back, sino que también te ayudarán a identificar segmentos del mercado con problemas o necesidades únicos a los que podrías dirigirte de forma específica.

¿Cómo está tratando de resolver el problema la gente?

Una de las señales reveladoras de que merece la pena tratar de resolver un problema determinado es que la gente esté intentándolo también o lo haya intentado en el pasado. Las personas están dispuestas a llegar muy lejos para resolver problemas cuando tienen verdadera necesidad. Normalmente, lo que harán será utilizar un producto que no fue creado para eso, pero dirán algo como «para salir del paso...», o habrán creado algo por sí mismos. Incluso cuando hagas entrevistas cualitativas, estas respuestas te proporcionarán después algunos números con los que trabajar:

¿Cuánta gente no está intentando resolver el problema? Si no lo han intentado, tienes que ser muy precavido a la hora de avanzar en tu proyecto. En primer lugar, tendrás que conseguir que se den cuenta de que tienen un problema.

¿Cuántos de ellos lo han hecho con una solución «para salir del paso»? Dedicarás más tiempo a las soluciones cuando estés realizando entrevistas de solución, pero ten cuidado, porque las startups suelen infravalorar el poder que tiene el «salir del paso...». Los calcetines desparejados son un problema universal, pero nadie se ha hecho rico arreglándolo.

También sucede a menudo que las startups más idealistas infravaloren la inercia del mercado. Intentan atacar a las empresas incumbentes ofreciendo funciones y estrategias que no son importantes para los clientes. Sus PMV cuentan con un «mínimo» demasiado importante para provocar un cambio. Asumen que lo que están haciendo —ya sea una interfaz de usuario más cómoda, una funcionalidad social o cualquier otra cosa— es una ganancia obvia. Entonces es cuando el «para salir del paso» les cierra la puerta en las narices.

El límite para que las startups triunfen a escala real se encuentra mucho más arriba que para los líderes del mercado. Ellos ya han llegado e, incluso en el caso de que estén perdiendo terreno, lo hacen despacio. Las startups, en cambio, necesitan escala lo antes posible. Tendrás que ser 10 veces mejor que los incumbentes para que alguien se dé cuenta, lo que significa que tendrás que ser 100 veces más creativo, estratégico, taimado y agresivo que ellos. Pueden estar perdiendo el toque con sus clientes, pero no debes olvidar que los conocen mucho mejor que tú.

Tendrás que trabajar mucho más duro para conseguir clientes que los incumbentes. No te limites a mirar sus fallos «obvios» (como un diseño anticuado) y a asumir lo que hay que arreglar. Tendrás que investigar mucho más a fondo para encontrar las verdaderas necesidades de sus clientes y poder solucionarlos rápida y correctamente.

¿Hay suficiente gente a la que le importe el problema? (o entendiendo el mercado)

Si encuentras un problema con el que suficientes personas tienen una necesidad, el siguiente paso es comprender el tamaño del mercado y su potencial. Recuerda: un cliente no es un mercado y, para resolver un problema que le importe lo suficiente a la gente, deberás ser cuidadoso.

Si estás tratando de estimar el tamaño del mercado, es una buena idea realizar un análisis de arriba abajo y de abajo arriba, y comparar los resultados. Esta manera de proceder te ayudará a comprobar tus números.

Un análisis de arriba abajo comienza con un gran número y lo divide en partes más pequeñas. Uno de abajo arriba lo hace al contrario. Consideremos, por ejemplo, un restaurante en Nueva York:

Un modelo de arriba abajo estudiaría la cantidad total de dinero que la gente en Estados Unidos gasta en salir a cenar y, a partir de ese dato, obtendría el porcentaje en Nueva York, el número de restaurantes en la ciudad y terminaría calculando los ingresos del restaurante medio.

Un análisis de abajo arriba estudiaría el número de mesas en un restaurante, el porcentaje de mesas ocupadas y el precio medio por comensal. Entonces multiplicaría estos datos por los días del año (ajustándolos para tener en cuenta la estacionalidad).

Por supuesto, esta es una simplificación extrema —hay gran cantidad de otros factores a tener en cuenta como la ubicación, el tipo de restaurante, etc.— pero el resultado final debería proporcionar alguna estimación de ingresos anuales. Si son muy diferentes las estimaciones obtenidas con los dos métodos, algo no funciona en tu modelo de negocio.

Cuando hagas entrevistas de problema, recuerda recabar suficientes datos demográficos para entender quiénes son los entrevistados. Las preguntas que hagas dependerán del tipo de negocio que quieras comenzar. Si te diriges al segmento de negocios, tendrás que saber más sobre el cargo de la persona en la empresa, su poder de compra, su presupuesto, las influencias estacionales en su negocio y el sector en el que trabaja. Si, en cambio, está dirigido a un mercado de consumo, estarás mucho más interesado en su estilo de vida, sus intereses, sus círculos sociales, etc.

¿Cómo puedo hacerlos conscientes del problema?

Si los participantes en las entrevistas no saben que tienen un problema —pero tú cuentas con evidencias que muestran que esa necesidad existe realmente—, entonces necesitas entender la dificultad que tendrás para conseguir que se den cuenta y los vectores que pueden ayudar en ello.

Sé cuidadoso. En la mayoría de los casos, aunque la gente no tenga un problema, estarán de acuerdo contigo. No querrán herir tus sentimientos y, para ser corteses, fingirán tenerlo. Si estás convencido de que lo tienen —y, por tanto, solo necesitas convencerlos de que es así—, debes encontrar maneras de probar esa suposición.

Algunas maneras de conseguir una respuesta más honesta por su parte son:

Llevarles un prototipo lo antes posible.

Utilizar un prototipo en papel o un simple mockup en PowerPoint, Keynote o Balsamiq para observar cómo interaccionan con tu idea sin que nadie les dirija.

Observar si estarían dispuestos a pagar de forma inmediata.

Fijarse en la manera que tienen de explicarlo a sus amigos y en si entienden cómo propagar el mensaje.

Pedirles los contactos de otra gente a la que podría interesar el producto.

Un «día en la vida» de tu cliente

Durante las entrevistas de problema quieres conocer más a fondo a tus clientes. Ya hemos mencionado que es necesario recopilar información demográfica lo antes posible y buscar maneras de clasificar a los clientes en grupos diferentes, pero si quieres saber más, puedes hacer otra cosa. Puedes meterte en sus cabezas.

Los clientes son personas. Viven su vida. Tienen niños, comen demasiado, no duermen bien, telefonean al trabajo cuando están enfermos, se aburren, ven demasiados realities en televisión. Si tratas de desarrollar un producto pensando en un comprador económicamente racional e idealizado, no conseguirás venderlo a nadie. Pero si conoces a tus clientes, con todos sus fallos, sí que podrás desarrollar cosas que encajen de forma natural en sus vidas. Y ellos, además, te querrán por eso.

Para hacerlo, necesitas infiltrarte en el día a día de tus clientes. No pienses que «infiltrarte» es una palabra negativa. Para que tu producto triunfe, los clientes tendrán que utilizarlo, y para conseguir eso tendrás que encajarlo en sus vidas suavemente. Y para entender sus vidas tendrás que recopilar información sobre todo lo que hacen y cuándo lo hacen. Si utilizas el enfoque adecuado, es posible que incluso entiendas por qué lo hacen. Infíltrate bien y conseguirás identificar quiénes les influyen (jefes, amigos, miembros de la familia, empleados, etc.), qué limitaciones y restricciones tienen y, por tanto, podrás identificar las oportunidades que ofrecen.

Una técnica para hacer esto es un storyboard del «día a día». Un storyboard es visual —conlleva un montón de notas adhesivas de colores pegadas a la pared— y te permite recorrer el día a día de tus clientes, imaginando así dónde puede tener más impacto tu solución. La figura 15-1 muestra un ejemplo de storyboard.

Figura 15-1. Cómo HighScore House recogió el caos de la paternidad.

Con este mapa en su sitio tendrás mucho más fácil elaborar buenas hipótesis sobre cómo, cuándo y quién utilizará tu solución. Con esa información, además, podrás experimentar distintas maneras de interrumpirles e infiltrarte en sus vidas. Haciéndolo bien, de forma natural, conseguirás que utilicen con éxito tu producto.

Recoger el día a día de tus clientes también te revelará la información que te falta sobre sus rutinas y dónde están las áreas con más riesgo, que serán las que primero querrás neutralizar. Con una comprensión más clara de cómo y cuándo utilizarán tu solución, tendrás la oportunidad de definir mejor tu producto mínimo viable para dar en el blanco.

El EJERCICIO del «día a día» es una manera de describir muy detalladamente un caso de uso de tu producto, y va mucho más allá que limitarse a definir la audiencia objetivo y los segmentos del mercado. Después de todo, tendrás que vender tu producto a los clientes y tendrás que saber cómo llegar a ellos, cómo interrumpirlos y cómo hacer que tu solución, justo cuando la necesiten, marque una diferencia en sus vidas.

Figura 15-2. Sobreanalizando los baños del día con un modelo mental.

Los diseñadores de UX también se apoyan en modelos mentales de sus usuarios para entender cómo la gente piensa sobre algo. Un modelo mental es simplemente la representación de algo del mundo real (a menudo, una versión simplificada de la realidad que ayuda a alguien en su trabajo). A veces son metáforas —la papelera en los ordenadores, por ejemplo—, y otras, patrones simples y básicos de comportamiento que forman parte de nosotros de una forma profunda, alojados en nuestro cerebro de reptiles (como la lealtad al grupo o la xenofobia).

El cofundador de Adaptative Path, Indi Young, ha escrito mucho sobre modelos mentales y ha desarrollado varias maneras de enlazar las vidas y modelos de los clientes con los productos, los servicios y las interacciones que tenemos con ellos.¹ La figura 15-2 muestra un ejemplo del trabajo de Indi, un listado de comportamientos matutinos de los clientes junto con varias categorías de productos.²

Esquematizar el comportamiento de tus clientes cuando hacen una determinada tarea y, a continuación, alinear tus actividades y funciones con esos comportamientos es una buena manera de identificar oportunidades perdidas para mejorar la vinculación, el upselling, la recomendación y, en general, para influir en tus compradores. Si estás desarrollando una herramienta de entrenamiento personal, el hecho de planificar las interacciones teniendo en cuenta las visitas al gimnasio, los atracones propios de las vacaciones y el aseo matutino te permitirá crear una experiencia a medida, más capaz de conseguir que los clientes se vinculen con ella.

MODELO | Encontrar gente con la que hablar

El mundo moderno no está muy inclinado a la interacción física. Tenemos docenas de maneras diferentes de vincularnos con los demás a distancia pero la verdad es que ninguna de ellas sirve de mucho al intentar encontrar una necesidad. A menos que te encuentres cara a cara con tus futuros clientes, no podrás ver sus reacciones, ni su lenguaje corporal y los pequeños gestos (tragar saliva, suspirar) que marcan la diferencia entre un problema real y una gran pérdida de tiempo.

Eso no significa que la tecnología no sirva. Disponemos de herramientas para encontrar candidatos a las entrevistas que a nuestros antepasados les hubieran parecido propias de superhéroes. Es de suponer que, antes de salir de la oficina a patearte el mundo, te gustaría contar con gente con la que hablar. Si los encuentras de forma eficiente, la cosa pintará bien: en caso de que sean receptivos a tu idea, también podrás encontrar a otros como ellos y empezar a crear una base de clientes para tu producto.

A continuación presentamos algunas maneras, simples y obvias, de encontrar a gente con la que hablar, a la que escribir y de la que aprender, cosas que te harán preguntarte: «¿Cómo es que no se me ha ocurrido antes?».

Búsqueda avanzada de Twitter

Para las startups, Twitter es una mina de oro. Su naturaleza asimétrica —puede seguirte, pero tú no tienes por qué seguirme a mí— y el contenido que aparece en su interior, bastante libre, significa que, en esa red social, la gente espera alguna clase de interacción. Y todos somos vanidosos, reconozcámoslo; si mencionas a alguien, lo más probable es que compruebe quién ha dicho qué y cuándo lo hizo. Suponiendo que no abuses de ese privilegio, es una gran manera de encontrar gente.

Supongamos que estás desarrollando un producto para abogados y que quieres hablar con gente próxima a ti. Es fácil: solo tienes que poner la palabra clave y escribir la información sobre tu ubicación en la búsqueda avanzada de Twitter.

Figura 15-3. Utilización de la búsqueda avanzada de Twitter para acosar a la gente.

De esta manera, podrás conseguir una lista de organizaciones y de personas similares a la mostrada en la figura 15-4.

Si eres cuidadoso, podrás llegar a hablar con ellas. Pero hazlo bien y no les envíes spam. Párate a conocerlas un poco más, consulta dónde viven y lo que dicen, y cuando mencionen algo importante —o cuando te sientas lo suficientemente cómodo— habla con ellas. Dirígete a ellas por el nombre, invítalas a ser parte de una encuesta, etc.

También hay otras herramientas interesantes para profundizar en Twitter y encontrar a la gente. Moz dispone de una herramienta que se llama Followerwonk y también hay un motor de búsqueda de personas, que es gratuito y se llama Twellow.

Figura 15-4. Los clientes reales están a unos pocos tuits de distancia.

LinkedIn

Otra bendición para las startups es LinkedIn. A través de búsquedas, como la mostrada en la figura 15-5, puedes acceder a gran cantidad de información demográfica.

Lo bueno de esta red social, además, es que no tienes por qué contactar con ellos en LinkedIn, porque puedes encontrar sus nombres y sus direcciones, consultar sus números de teléfono profesionales y empezar a llamar. Pero si consigues que algunos amigos en común te presenten, será todavía mejor. Una presentación amable obra maravillas.

LinkedIn también tiene grupos que puedes buscar y a los que puedes unirte. La mayoría de ellos se alinean en torno a intereses comunes, por lo que puedes identificar las personas relevantes que formen parte de ellos e investigar la experiencia de sus miembros.

Figura 15-5. Toda esta información está justo a tu alrededor para que la veas.

Facebook

Facebook es una aplicación más arriesgada para buscar, porque en ella las relaciones son recíprocas (la gente tiene que aceptar tus solicitudes de amistad). Pero sí que podrás, gracias a ella, hacerte una idea del tamaño del mercado, tal y como puede verse en la figura 15-6, y también localizar grupos útiles en los que participar y a los que poder enviar invitaciones para que hagan una determinada prueba o asistan a algún focus group.

Figura 15-6. Incluso sin detalles, Facebook te enseña a quién debes seguir.

Algunas de estas estrategias pueden parecer tremendamente obvias. Pero ten en cuenta que una buena preparación antes de salir del edificio a entrevistarte con la gente, ya sea física o virtual, puede marcar una diferencia muy importante. Si consigues los datos de tus entrevistados antes, podrás validar o invalidar tus suposiciones en unos cuantos días, en lugar de en unas cuantas semanas.

Conseguir escala para las respuestas

Podrías continuar realizando entrevistas a los clientes (después de unas 10 o 20) e iterar en las cuestiones que hayas planteado en ellas, profundizar en el conocimiento de la gente y seguir aprendiendo lo que puedas. Pero también podrías ampliar el alcance del esfuerzo y hacer algo de análisis cuantitativo. Es tiempo de escalar las charlas con los clientes.

Este enfoque provoca varias cosas:

Te obliga a formalizar los debates y a moverte de un plano cualitativo a uno cuantitativo.

Prueba si puedes dirigir la atención —a gran escala— que necesitas para desarrollarte.

Te proporciona información cuantitativa que puedes analizar y segmentar, lo que podría revelarte patrones invisibles en las reuniones individuales.

Los entrevistados pueden convertirse en los usuarios beta de tu aplicación y en la base de tu comunidad.

Puedes utilizar diferentes estrategias para hablar con la gente a gran escala, como las encuestas y las landing pages. De esa manera, contarás con la oportunidad de llegar a una audiencia mayor y perfilar mejor tu caso de negocio, apoyándote en los datos y recogiendo el feedback cualitativo que hayas obtenido en las entrevistas.

CASO DE ESTUDIO | LikeBright encuentra su camino dentro de TechStars gracias a «Mechanical Turk»

LightBright es una startup de citas que se unió en una etapa inicial al programa acelerador TechStart, a principios de 2011. No fue un camino fácil para ellos. Su fundador, Nick Soman, dice que, al principio, el director gerente de ese programa de Seattle, Andy Sack, rechazó el proyecto de LikeBright diciendo que no creían que entendieran de verdad a sus clientes. Con la fecha límite de la aplicación cerniéndose sobre sus cabezas, Andy retó a Nick y le dijo que hablara con 100 mujeres solteras sobre sus decepciones con las páginas de citas y que le contara después a TechStart lo que hubiera aprendido de las entrevistas.

Nick entró en shock. ¿Cómo iba a conseguir hablar con tantas mujeres en tan poco tiempo? No pensaba que fuera nada fácil, si es que era posible. Decidió entonces poner en marcha un experimento con Mechanical Turk.³ Se trata de un servicio proporcionado por Amazon que permite pagar pequeñas cantidades de dinero a la gente por completar tareas simples. A menudo se utiliza para conseguir feedback rápido sobre logos o colores en páginas web o para realizar pequeñas tareas como etiquetar fotos o marcar correo como spam.

La idea era utilizar Mechanical Turk para entrevistar a 100 mujeres solteras y conseguir que llamaran a Nick (lo que Mechanical Turk denomina un HIT). A cambio, les pagaba 2 dólares. Las entrevistas duraban de 10 a 15 minutos.

«En mi investigación, había encontrado que Mechanical Turk contaba con una buena cata de la sociedad —dice Nick—. Encontramos gran cantidad de mujeres diversas, con educación superior, y muy dispuestas a hablar de sus experiencias con las páginas de citas». Nick configuró varios números de Google Voice (números descartables que no pudieran rastrearse ni reutilizarse) y embarcó a varios amigos para que le ayudaran.

Preparó un guion básico para la entrevista con preguntas abiertas, ya que su startup se encontraba en la etapa de validación del problema. Dice Nick: «Me sorprendí mucho del feedback que conseguí así. Fuimos capaces de hablar con 100 mujeres solteras que cumplían nuestros criterios en menos de cuatro horas, en una sola tarde». Como resultado, consiguió un conocimiento increíble de los clientes potenciales de LikeBright y de los retos que tendría que afrontar para desarrollar la startup.

Cuando hubo terminado las entrevistas, volvió a TechStart a hablar con Andy Sack con todo ese know-how y consiguió impresionarles lo suficiente como para que lo aceptaran en el programa. LikeBright ya está en el mercado y cuenta con una base de usuarios en la que la mitad son mujeres y hace poco ha conseguido recaudar dinero en una ronda de financiación.

Después de aquello, Nick ha permanecido fiel a Mechanical Turk: «Desde aquella incursión para entrevistar a clientes, he podido hablar con 1.000 personas gracias a Mechanical Turk», dice.

Resumen

LikeBright utilizó una solución técnica para hablar con muchos usuarios finales en una cantidad de tiempo mínima.

Después de llamar a 100 candidatos en 24 horas, los creadores fueron aceptados en un programa acelerador de startups.

La combinación de Mechanical Turk y Google Voice demostró ser tan útil que LightBright continúa utilizándolos.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Aunque no hay sustituto para los datos cualitativos, puedes utilizar la tecnología para mejorar radicalmente la eficiencia en la recogida de datos. En la etapa de Empatía, pon el foco en desarrollar herramientas para conseguir un buen feedback de la gente lo más rápido posible. Solo porque el Desarrollo de Clientes no implique escribir código, eso no significa que no debas dedicarle tiempo.

LightBright eligió Mechanical Turk para escalar la llegada a la gente, pero hay muchas otras herramientas que permiten hacerlo. Las encuestas pueden ser efectivas, siempre que hayas avanzado lo suficiente en el proceso de Desarrollo de Clientes como para saber qué preguntas hacer. El reto con las encuestas es encontrar a gente que esté dispuesta a responderlas. A diferencia de lo que sucede con las entrevistas en persona que hayas hecho hasta el momento, en el caso de las encuestas tendrás que automatizar algunas tareas, lo que te conducirá, inevitablemente, a lidiar con cierto ruido estadístico.

Si tienes seguidores en una red social o una lista de contactos a los que escribir, puedes empezar por ellos, pero a menudo será mejor localizar nuevas personas con las que hablar. Serán fuentes de información más frescas y menos sesgadas, casi con toda probabilidad. Es decir, tendrás que ponerte en contacto con personas a las que no conoces y, a ser posible, con alguna herramienta de software que te evite tener que escribir las invitaciones a mano.

Facebook tiene una plataforma de publicidad que permite ponerse en contacto con grupos de personas muy específicos. Con ella, puedes segmentar tu audiencia por demografía, intereses, etc. Aunque el índice de click-through de los anuncios en Facebook es extremadamente bajo, en esta etapa no tienes por qué estar buscando llegar a mucha gente. Podría ser un gran inicio contar con 20 o 30 personas con las que empezar, además de poder probar los mensajes con esa plataforma, tanto en los anuncios que publiques, como en la landing page que crees para que la gente se ponga en contacto contigo.

En LinkedIn también puedes crear anuncios dirigidos a audiencias muy segmentadas. Te costará algo de dinero, pero si has identificado un buen público para tu producto con las búsquedas de contactos y grupos de LinkedIn, tal vez podrías tenerlo en cuenta y probar tus mensajes en ella.

Por otra parte, Google te pone muy fácil dirigir tus campañas publicitarias a segmentos de mercado muy específicos. Si quieres promover una encuesta en la web, puedes hacerlo con mucha precisión gracias a sus anuncios.

Cuando creas una campaña de AdWords, el primer paso consiste en especificar la ubicación, el idioma y otra información relevante a la hora de dirigir tu anuncio, tal y como muestra la figura 15-7.

Figura 15-7. Algunas maneras de controlar quién ve tus anuncios.

Una vez hayas configurado la audiencia, puedes crear tu mensaje utilizando una pantalla como la que se muestra en la figura 15-8. Se trata de un buen método para probar diferentes eslóganes y estrategias: incluso aquellos en los que la gente no haga clic te aportarán algo, aunque sea justo las palabras que es mejor no emplear. Intenta diferentes apelaciones a emociones directas: miedo, codicia, amor, dinero, opulencia, etc. Aprende cuáles provocan el clic y las que consiguen que la gente rellene una encuesta y envíe un correo.

Figura 15-8. ¿Harías clic en estos anuncios?

Google también ofrece una herramienta para encuestas, llamada Google Consumer Surveys, específicamente diseñada para recopilar información de los consumidores.⁴ Gracias a la gigantesca audiencia de la que dispone su red de publicaciones y anuncios, la empresa puede generar resultados estadísticamente representativos de segmentos completos de población.

La técnica que utiliza Google hace uso de un «muro de encuestas», pero resulta muy fácil responder preguntas individuales en ese muro, porque solo hay que hacer un par de clics. La empresa está consiguiendo un 23,1% de índice de respuestas (comparado con el menos del 1% que consiguen las encuestas que aparecen de pronto en las páginas, del 7% al 14% que consiguen las encuestas telefónicas y el 15% de las que se muestran en los paneles de Internet).⁵ En cualquier caso, debido a su formato de respuesta rápida, resulta difícil recopilar respuestas múltiples y correlacionarlas, lo que limita el tipo de análisis de segmentación que puedes hacer.

MODELO | Creación de una campaña de respuestas escalada

Una encuesta efectiva implica varios pasos básicos: diseño de la encuesta, prueba, distribución y análisis. Pero, antes de ninguno de ellos, en primer lugar, tienes que saber por qué estás haciendo la encuesta. Lean es una metodología que siempre está tratando de identificar y cuantificar el riesgo. ¿Qué tipo de incertidumbre es la que estás tratando de cuantificar con la encuesta?

Si estás preguntando qué marcas, en un sector determinado, le vienen a los entrevistados a la mente en primer lugar, ¿para qué vas a utilizar esa información? ¿Para venderles algo? ¿Para identificar amenazas competitivas? ¿Para elegir a tus socios?

Si tu pregunta trata de averiguar la manera en la que los clientes encuentran un determinado producto o servicio, ¿utilizarás esa información para tus campañas de marketing y para elegir los medios a través de los que las realizarás?

Si preguntas cuánto dinero gastaría la gente en resolver un problema en cuya solución estás trabajando, ¿condicionarán sus respuestas tu estrategia de fijación de precios?

Si estás preguntando qué eslogan o propuesta única de valor les suenan mejor a los clientes, ¿escogerás el que elijan ellos o solo lo tendrás en cuenta como directriz?

No solo hagas preguntas. Aprende también cómo pueden cambiar tu comportamiento las respuestas a esas preguntas. En otras palabras, establece ciertas líneas de referencia, ciertos valores, antes de poner en marcha una encuesta. Las entrevistas que has hecho en una etapa anterior te habrán mostrado que existe una oportunidad; ahora se trata de comprobar si esa oportunidad existe en todo el mercado o no. Para cada una de las preguntas cuantificables que hagas en la encuesta, tienes que decidir qué «puntuación» sería buena. Escríbelo en algún sitio y no lo olvides.

Diseña la encuesta

La encuesta debe incluir tres clases de preguntas:

Datos demográficos y psicotécnicos que puedas utilizar para segmentar las respuestas, como, por ejemplo, la edad, el género o el uso que hacen de Internet.

Cuestiones cuantificables que puedas analizar estadísticamente, como ratings, acuerdos o desacuerdos con determinadas cuestiones o selecciones entre varias opciones de una lista.

Cuestiones abiertas que permitan a los entrevistados añadir datos cualitativos.

Haz siempre las preguntas para segmentar a los usuarios al principio y las cuestiones abiertas al final. De esa manera sabrás si la muestra utilizada en la encuesta es representativa del mercado al que estás tratando de dirigirte con tu producto. Si la gente, además, no rellena las últimas preguntas, todavía dispondrás de suficientes datos cuantitativos para generar resultados en los que puedas confiar.

Prueba la encuesta

Antes de sacarla al mercado, prueba la encuesta entre gente que no la haya visto antes. Siempre habrá personas que se queden atascadas o que no entiendan algo. No deberás hacer la encuesta hasta que tres personas, al menos, que no la hayan visto con anterioridad, y que formen parte de tu segmento de mercado, puedan completarla sin preguntas y explicarte después qué significaban todas las preguntas. No se trata de una exageración: todo el mundo las malinterpreta.

Envía la encuesta

Quieres acceder a gente a la que no conoces. Podrías tuitear un enlace a la landing page con el formulario de tu encuesta, pero de esa manera la gente que responda pertenecerá en su mayor parte a tu círculo social. Ha llegado el momento en el que tiene todo el sentido del mundo pagar por llegar a un público diferente.

Diseña varios anuncios que enlacen con la encuesta. Pueden hacerse de varias formas:

Pon nombre al público al que diriges. («¿Eres madre soltera? Haz esta breve encuesta para ayudarnos a resolver un gran reto»).

Menciona el problema en el que estás trabajando. («¿No puedes dormir? Estamos tratando de resolverlo y necesitamos tu ayuda»).

Menciona las soluciones de tu propuesta única de valor, sin utilizar un discurso de ventas. («Nuestro software de contabilidad aplica automáticamente las desgravaciones a tus impuestos. Ayúdanos con el roadmap del producto»). Ten cuidado de no dirigir al testigo; no lo hagas así si todavía estás tratando de posicionar el producto.

Recuerda también que la primera pregunta que harás, aunque sea de forma implícita, será: «¿Mi mensaje es lo suficientemente atractivo para convencerlos de rellenar la encuesta?». Estás probando varias proposiciones de valor diferentes. En algunos casos, ni siquiera te preocupará el resultado de la encuesta (conocemos a un emprendedor que probó varios eslóganes y todos ellos llevaban a un sitio de spam). Todo lo que necesitaba saber era cuál de ellos conseguía más clics, y además prefería mantener el anonimato.

También puedes utilizar las listas de correo. Algunos grupos de usuarios o newsletters podrían estar dispuestos a mostrar tu encuesta en su página o en un correo si lo que estás haciendo resulta relevante para su audiencia.

Recopila información

Cuando pongas en marcha una encuesta, mide el coste de cada respuesta completada.

Prueba en primer lugar con unas docenas de respuestas. Si los números son bajos, comprueba si la gente está dejando de responder la encuesta en un campo en particular del formulario (algunas herramientas analíticas como ClickTale te dejan hacerlo). Si ese es el caso, elimina el campo y comprueba si los índices de finalización suben. También podrías probar a dividir la encuesta en varias más pequeñas, con menos preguntas o cambiando tu llamada-a-la-acción.

Cuando recopiles información, no olvides también pedir permiso para ponerte en contacto con los que hayan respondido y recabar su información de contacto. Si has encontrado una solución que funciona para un problema real, algunos de ellos podrían convertirse en tus usuarios beta.

Analiza los datos

Por último, trabaja los datos de forma apropiada. Estás buscando tres cosas:

En primer lugar, ¿has sido capaz de captar la atención del mercado? ¿La gente ha pinchado en los anuncios y en los enlaces? ¿Cuáles han funcionado mejor?

Segundo, ¿vas por el camino correcto? ¿Qué decisiones puedes tomar con los datos que has recogido?

Tercero, ¿va la gente a probar tu solución/producto? ¿Cuántos de los que han respondido se han mostrado dispuestos a que te pongas en contacto con ellos? ¿Cuántos han estado dispuestos a formar parte de un foro o a convertirse en usuarios beta? ¿Cuántos han respondido a las preguntas abiertas?

La analíticas son importantes en este punto. No escatimes con las matemáticas aquí; asegúrate de que aprendes todo lo posible de los resultados.

Calcula la media, la desviación media y la desviación típica de las preguntas que sean cuantificables. ¿Qué eslogan ha conseguido mejor resultado? ¿Qué competidor ha aparecido con más frecuencia? ¿Se ha tratado de un claro ganador o la diferencia ha sido mínima?

Analiza todas las preguntas cuantificables en cada segmento para ver si un grupo particular de personas que hayan respondido a la encuesta lo han hecho de forma diferente. Utiliza tablas dinámicas para esta clase de análisis (consulta el siguiente recuadro «¿Qué es una tabla dinámica?» para los detalles); de esta manera podrás ver si una respuesta en particular está correlacionada con un grupo determinado. Te ayudará a centrar tus esfuerzos y ver dónde un conjunto de respuestas está sesgando el resto».

¿Qué es una tabla dinámica?

La mayoría de nosotros suele utilizar una hoja de cálculo, pero si quieres que tus capacidades analíticas suban de nivel tendrás que empezar a usar tablas dinámicas. Esta función te permitirá analizar muchas filas de datos como si fueran una base de datos sin tener que ponerte a utilizar, en fin, una base de datos de verdad.

Imagina que tienes 1.000 personas que han respondido a una encuesta. La respuesta de cada uno es una fila de la hoja de cálculo, con los datos relativos a todos los campos de la encuesta. La primera columna contiene la fecha y la hora; la siguiente, el correo electrónico, y el resto, las respuestas individuales. Imagina, por ejemplo, que tu encuesta preguntaba el género, el número de horas a la semana que dedican a los videojuegos y su edad, tal y como se muestra en la tabla siguiente.

Género

Horass jugadas

Edad

M

8

50-60

F

7

50-60

M

12

30-40

F

10

20-30

F

7

40-50

M

14

20-30

F

7

50-60

M

11

30-40

F

8

30-40

M

11

40-50

M

6

60–70

F

5

50–60

F

9

40–50

Media:

8,85

Puedes seleccionar las columnas y simplemente ver el valor medio de las respuestas: la gente juega una media de 8,85 horas a la semana (tal y como se muestra en la figura anterior). Pero ese solo es un análisis básico, que además lleva a malinterpretar los datos.

A menudo, lo que querrás es comparar las respuestas de unos con las de otros; por ejemplo, ¿juegan los hombres a los videojuegos más horas que las mujeres? Para eso sirve una tabla dinámica. En primer lugar, le indicas a la tabla dinámica dónde obtener los datos origen y, a continuación, especificas la dimensión por la que quieres segmentar y establecer el tipo de cálculo que quieres (como la media, el valor máximo o la desviación típica), tal y como se muestra a continuación:

Género

Total

F

7,57

M

10,33

Gran Total:

8,85

La verdadera potencia de las tablas dinámicas, no obstante, aparece cuando comparas unos segmentos con otros. Por ejemplo, si tenemos categorías para el género y la edad, podemos saber más cosas de los datos, tal y como se muestra aquí:

Edad

F

M

Gran Total

20-30

10,00

14,00

12,00

30-40

8,00

11,50

10,33

40-50

8,00

11,00

9,00

50-60

6,33

8,00

6,75

60-70

6.00

6.00

Gran Total:

7,57

10,33

8,85

Este análisis muestra que el comportamiento de los jugadores está más influido por la edad que por el género, lo que sugiere un objetivo demográfico particular. Las tablas dinámicas son una herramienta poderosa con la que todos los analistas deberían encontrarse cómodos, aunque muchas veces sean ignoradas. 

Constrúyelo antes de construirlo (o cómo validar la solución)

Con un problema ya validado en las manos, ha llegado el momento de validar su solución.

De nuevo, el proceso comienza con las entrevistas a los clientes (lo que Lean Startup denomina entrevistas de solución) para obtener feedback cualitativo y la confianza necesaria para desarrollar un producto mínimo viable. También puedes ampliar la información sobre la solución con encuestas cuantitativas y landing pages; gracias a ellas tendrás la oportunidad de probar tus mensajes (propuesta única de valor en Lean Canvas) y el conjunto de funciones inicial.

Hay otras maneras prácticas de probar tu solución antes de desarrollarla de verdad. Llegados a este punto, ya deberías haber identificado los aspectos de la solución con más riesgo y lo que necesitas que la gente haga con ella para que tenga éxito (si es que hay un público interesado detrás). Ahora lo que tendrás que hacer es probar tus hipótesis a través de un proxy. Registra el comportamiento de la gente con un producto o plataforma similares y experimenta. Hackea un sistema adyacente.

CASO DE ESTUDIO | Localmind hackea Twitter

Localmind es una plataforma de preguntas y respuestas en tiempo real, relacionadas con la ubicación. Cuando tengas una pregunta relativa a un sitio en particular —ya sea un lugar concreto o un área más extensa— puedes utilizar Localmind para conseguir una respuesta. Envías la pregunta a través de la aplicación móvil y la gente responde.

Antes de escribir una sola línea de código, en Localmind estaban preocupados por saber si la gente iba o no a responder a las preguntas. La empresa pensaba que este era un riesgo inmenso: si las preguntas se quedaban sin respuesta, la gente dejaría de utilizar la aplicación. Pero la cuestión era cómo probar (o lo contrario) si la gente estaba dispuesta a contestar preguntas de extraños antes de desarrollar la app.

El equipo se fijó en Twitter y llevó a cabo un experimento. Haciendo seguimiento de tuits geolocalizados (básicamente en Times Square, porque había muchos de ellos todos los días enviados desde allí), enviaron mensajes conecta @ a la gente que acababa de tuitear. Los mensajes eran preguntas sobre la zona: cómo estaba de llena, si el metro iba con retraso, si había algo abierto, etc. Se trataba del tipo de cuestiones que pensaban preguntar a la gente a través de Localmind.

El índice de respuestas a sus preguntas tuiteadas fue muy alto. Eso le dio al equipo la suficiente confianza para asumir que la gente sí que estaba dispuesta a responder preguntas relacionadas con el lugar en el que se encontraban, incluso si quien hacía la pregunta era un desconocido. Aunque Twitter no fuera un «sistema perfecto» para esta clase de prueba, ya que había muchas variables en juego (por ejemplo, el equipo no sabía si la gente estaba recibiendo los tuits mediante notificaciones o porque tuvieran abierta la aplicación), fue lo bastante bueno como Proxy para eliminar el riesgo de su solución y para convencerles de que merecía la pena desarrollar Localmind.

Resumen

Localmind identificó un gran riesgo en su plan —si la gente estaba dispuesta a responder las preguntas realizadas por extraños— y decidió cuantificarlo.

En lugar de ponerse a escribir código, el equipo utilizó tuits con información sobre ubicación.

Los resultados fueron rápidos y fáciles y, además, suficientes para animar al equipo a embarcarse en la creación de un PMV.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Tu trabajo no es desarrollar un producto, sino eliminar el riesgo de un modelo de negocio. A veces, la única manera de hacerlo es desarrollar algo, pero siempre buscando maneras medibles de cuantificar el riesgo del modelo sin gran esfuerzo.

Antes de lanzar el PMV

A medida que desarrollas tu producto mínimo —con la funcionalidad justa para probar los riesgos identificados en la etapa de Empatía—, deberás seguir obteniendo feedback (en forma de encuestas) y consiguiendo early adopters (a través de un sitio para apuntarse a la versión beta del producto, a través de las redes sociales o cualquier otra forma de incitación a probar el producto). De esta manera, cuando lances tu PMV dispondrás ya de una masa crítica de usuarios de prueba, deseosos de darte su opinión sobre el producto. Habrás hecho crecer así, gracias a tu estrategia, tus propios sujetos de prueba. En ese punto, tus UMVI serán las inscripciones, el número de personas al que llegas con las redes sociales y otros indicadores por el estilo que tengan la capacidad que conducir a los usuarios reales hacia tu PMV, para que, de esa forma, puedas aprender e iterar rápidamente. Al contrario que en la película «Campo de sueños»: si vienen, lo construirás.

Es difícil decidir hasta qué punto debes perfeccionar tu producto mínimo. Por una parte, el tiempo es oro y necesitas desarrollarlo lo antes posible y con el mínimo de funciones. Por otro, quieres que los usuarios que ya tienes tengan su momento «¡ajá!», ese sentimiento de haber descubierto algo importante y memorable que merece la pena resolver. Necesitas mantener el encanto del producto.

Tercera ley de Clarke: Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia.

Arthur C. Clarke, Perfiles del futuro, 1961

Corolario de Gehm: Cualquier tecnología que se pueda distinguir de la magia no es suficientemente avanzada.

Barry Gehm, ANALOG, 1991

Decidir qué incluir en el PMV

Tienes que tomar los resultados de tus entrevistas de solución, de tus análisis cuantitativos y de las pruebas que hayas realizado utilizando otros sistemas (hacks) y decidir qué conjunto de funciones tienes que incluir en tu PMV.

El PMV tiene que crear el valor prometido a tus usuarios y clientes. Si incluyes muy pocas funciones, la gente se sentirá descontenta y perderá el interés en el producto. Si tiene demasiadas, la gente se sentirá confusa y frustrada. Y fracasarás en ambos casos.

Es importante comprobar el PMV con un enfoque similar al de una prueba de humo y en el que desarrolles un sitio atrayente; por ejemplo, una única página generada con LauchRock desde la que se enlace a las redes sociales. Con una página de este tipo, probarás si el mensaje es lo suficientemente atractivo como para conseguir que la gente se registre. Con el PMV, podrás comprobar si tu producto resuelve el problema y cambia el comportamiento de la gente. La página comprueba la formulación del mensaje, el PMV, la efectividad de la solución.

Cuando diseñes el PMV, cierra el círculo que abriste entrevistando a la gente. Enséñales los wireframes, los prototipos y los mockups. Asegúrate de conseguir la reacción positiva que estás buscando antes de desarrollar nada. Elimina todo lo que no conduzca en línea recta desde el problema validado a la propuesta única de valor, de ahí al PMV y del PMV a las analíticas que puedas utilizar para validar el éxito de tu propuesta.

Es importante señalar que el PMV es un proceso, no un producto. Eso es algo que aprendí en Year One Labs trabajando con muchas startups diferentes, todas en la misma etapa. La reacción instintiva cuando ya has decidido qué funciones incluir en el producto es desarrollarlo y buscar tracción lo antes posible, cambiando todo lo necesario en marketing para conseguirlo. Por mucho que sepamos que ver nuestro nombre en un blog tecnológico muy leído no supone una gran diferencia, sigue siendo genial verlo ahí. Pero es importante no volverse loco y seguir apegado a la idea básica de Lean Startup —crear-medir-aprender— y, sobre todo, advertir que un PMV pasará por muchas iteraciones antes del siguiente paso.

Medir el PMV

El verdadero trabajo con las analíticas comienza en el mismo momento en el que se lanza un PMV, porque todas las interacciones entre los clientes y el PMV generan datos que pueden analizarse.

Los que empiezan con su producto deben elegir su UMVI. Si no sabes cuál debe ser y no has definido el valor que determinará si el lanzamiento es o no un éxito (la línea de referencia), no deberías haberlo desarrollado. Todo lo que hayas incluido en el desarrollo de tu PMV inicial debería estar relacionado y tener impacto en la UMVI. Y tendrías que tener claro el dato que marca claramente si tienes éxito o no lo tienes.

En esta etapa, las analíticas sobre adquisición de clientes son irrelevantes. No necesitas cientos de miles de usuarios para probar si algo funciona o no. Ni siquiera necesitas miles. Incluso con los negocios más complicados, puedes simplificar muchísimo las cosas:

Si estás desarrollando un marketplace de artículos de segunda mano, podrías centrarte en un área geográfica pequeña, digamos en los listados de casas de Miami.

Lo mismo sirve para cualquier aplicación que dependa de la ubicación y en la que la densidad sea importante (una aplicación que localizara rastrillos podría centrarse solo en un vecindario o dos).

También podrías elegir un solo tipo de producto para tu marketplace —por ejemplo, cómics de la Patrulla X de los años 80— y comprobar el negocio con ese artículo en particular y, si funciona, ampliar al resto.

Tal vez lo que estés tratando de probar sea la mecánica central de un juego. En ese caso, lanza un minijuego como aplicación independiente y comprueba la vinculación de la gente que se lo descargue.

Del mismo modo, si estás tratando de crear una aplicación que conecte a padres, es mejor que pruebes si funciona en un solo colegio.

La clave es identificar las zonas con más riesgo del negocio y eliminar ese riesgo mediante un ciclo constante de prueba y aprendizaje. Las analíticas no son más que el medio que tienes de aprender si has conseguido eliminarlo o no.

El emprendedor, autor e inversor Tim Ferriss, en una entrevista con Kevin Rose, afirmó que si pones el foco en hacer realmente felices a 10.000 personas, más tarde podrás llegar a millones.⁶

Para el lanzamiento de la primera versión de tu PMV, podrías pensar en un número menor de 10.000, pero Ferriss tiene toda la razón en una cosa: centrarse totalmente en ellas es necesario para obtener verdaderos progresos.

En este momento, las analíticas más importantes girarán alrededor de la vinculación: ¿la gente está utilizando el producto? ¿Cómo lo están haciendo? ¿Usan todo el producto o solo una parte? ¿Se comportan como esperábamos o lo hacen de forma diferente?

No deberías desarrollar ni una sola función que no estuviera unida a su correspondiente métrica de utilización y vinculación. Todas ellas acabarán generando la UMVI; son pequeñas piezas que, una vez agregadas, darán lugar a una única métrica que contará una historia más completa. Si no puedes instrumentar de esta manera alguna de las funciones de tu producto, deberías pensarte muy mucho si debes incluirla, porque, al hacerlo, estarías introduciendo variables que cada vez serán más difíciles de controlar.

Incluso si pones el foco en una única métrica, necesitarás tener claro si estás agregando valor o no. Supongamos que lanzas un nuevo producto SaaS y que asumes que si alguien no lo utiliza en 30 días significa que lo ha dejado. Eso significa que pasarán 30 días antes de que sepas cuál es tu índice de churn. Demasiado tiempo. Los clientes siempre están dejando de utilizar ciertos productos, no pasa nada, pero si no los descartas con rapidez, podrías llegar a pensar que estás consiguiendo más vinculación de la que realmente estás obteniendo. Incluso en el caso de que la consiguieras al principio, tendrás que saber si estás aportando valor o no a tus clientes. Podrías, por ejemplo, observar el tiempo que transcurre entre visita y visita. ¿Es el mismo? ¿O, más bien, disminuye poco a poco? Para tu caso en particular, tal vez te fuera útil tener un indicador como este.

No ignores las analíticas cualitativas

Una vez hayas desarrollado tu PMV, tienes que seguir hablando con los usuarios y los clientes. Ahora que ya tienen algo entre las manos, puedes aprender muchísimo de ellos. Con el PMV funcionando se sentirán menos inclinados a mentirte o a endulzar las cosas; después de todo, les has prometido algo y ellos tienen expectativas al respecto. Los early adopters lo perdonan casi todo y no tienen problema con los productos a medio acabar, pero a medida que le vayan dedicando más tiempo a tu PMV su feedback será más honesto y transparente.

Prepárate para eliminar funciones

Es muy difícil de hacer, pero puede ser lo que diferencie tu producto. Si una función no se utiliza, o si no está aportando valor, quítala y a ver qué pasa. Una vez te hayas deshecho de ella, sigue midiendo la vinculación y el uso con los usuarios que ya estén utilizando tu producto. ¿Hay alguna diferencia?

Si a nadie le importa, habrás limpiado un poco el producto. Si los usuarios protestan, podrías tener que reconsiderar tu decisión. Y si una nueva cohorte de usuarios —que nunca hayan visto la función antes— empieza a preguntar por ella: podría tratarse de un nuevo segmento de usuarios, con nuevas necesidades, diferentes a la base de usuarios original.

Al eliminar funciones, puedes estrechar aún más el foco y la proposición de valor de tu producto, un curso de acción que debería tener reflejo en cómo responden tus usuarios.

CASO DE ESTUDIO | Static Pixels elimina un paso en un proceso de pedido

Static Pixels es una startup fundada por Massimo Farina que se encuentra en su etapa inicial. La empresa permite encargar copias impresas de las fotos de Instagram en cartón reciclado. Cuando se lanzó la empresa por primera vez, tenía una función denominada InstaOrder, que permitía encargar las copias directamente desde Instagram. Massimo creía que InstaOrder facilitaría a los clientes pedir las copias y que aumentaría el volumen de pedidos. «Desarrollamos esa función basándonos en el feedback de los usuarios antes del lanzamiento y en nuestra suposición de que les gustaría», afirma Massimo.

La empresa dedicó dos semanas a desarrollar la función —una importante cantidad de tiempo y dinero de desarrollo para un equipo pequeño— pero, tras incorporarla al producto, vieron que la gente no la utilizaba demasiado. «Resulta que la función confundía a la gente y complicaba el proceso de registro».

Tal y como se muestra en la figura 15-9, el proceso para hacer un pedido con InstaOrder necesitaba un paso adicional, que implicaba volver a PayPal para preautorizar los pagos. La hipótesis de la que partía el equipo era que la función le gustaría lo suficiente a los usuarios como para cubrir un paso más en el proceso de registro. Después de ese registro, resultaba mucho más fácil para ellos encargar las copias impresas de sus fotos directamente desde Instagram. «La conveniencia para los usuarios era nuestra hipótesis», indica Massimo.

Pero Massimo y su equipo no tenían razón. No solo bajaron los pedidos, sino que el número de visitas a la landing page que promocionaba esa función comenzó a disminuir y el índice de rebote también empezó a aumentar. La función incorporada no había gustado a los usuarios.

Dos semanas después de que la función se eliminara, el número de transacciones se había doblado y todavía hoy continúa aumentando. El índice de rebote en la nueva landing page mejoró y el número de registros completados también se incrementó.

¿Qué aprendió Static Pixel de todo esto? «Mi consejo a los que empiezan es que creo que la gente no está dispuesta a hacer transacciones a través de Instagram porque se trata de un proceso extraño y bastante nuevo —dice Massimo—. Pedir un producto a través de la propia interfaz de una red social no se había hecho antes. También creo que cuando la gente sube fotos a Instagram, no es que esté pensando necesariamente en sacar copias impresas de esa foto».

La empresa perdió algo de tiempo en desarrollar la función, pero, gracias a poner el foco en las analíticas —concretamente, en su métrica de copias pedidas—, identificó un obstáculo en el proceso y tomó una decisión difícil: eliminar una función (a pesar de que para ellos era una de sus propuestas únicas de valor) y hacer seguimiento de los resultados.

Figura 15-9. ¿Qué modelo funcionó mejor?

Resumen

Static Pixel pedía a sus clientes que compraran su producto de un modo que provocaba demasiada fricción.

Una estrategia más directa, con menos pasos, no solo era más fácil de implementar sino que también aumentó los índices de conversión.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

El desarrollo de un sistema de compra avanzado que sacrificaba la simplicidad de una primera compra en favor de la facilidad a largo plazo para las compras repetidas podía parecer una buena idea pero era prematura. En el momento en el que se encontraba la empresa la pregunta era: «¿Comprará la gente copias impresas de sus fotos?», y no: «¿Tendremos clientes leales que compren más de una foto?». La función que había desarrollado el equipo trataba de eliminar el riesgo de la pregunta equivocada. Siempre tienes que saber en qué riesgo estás trabajando y entonces desarrollar la funcionalidad mínima para medir si has conseguido evitarlo o no.

Un resumen de la etapa de Empatía

Tu objetivo es identificar una necesidad que puedas resolver, de tal manera que la gente te pague por ello y que lo haga a gran escala. Las analíticas deben ayudarte a medir el camino que recorres desde tu idea inicial a la consecución de ese objetivo.

Al principio organizarás debates cualitativos, exploratorios y abiertos para descubrir oportunidades desconocidas.

Más tarde, tus debates se volverán más cuantitativos y convergentes, a medida que intentes encontrar la solución para un problema determinado.

Una vez que te hagas a la idea de qué producto desarrollar, puedes utilizar herramientas para conseguir respuestas a gran escala y para desarrollar una audiencia.

Una vez que tengas una idea bastante formada del problema que vas a resolver y que confíes en poder tener un mercado bastante grande, ha llegado el momento de desarrollar algo que haga que esas personas vuelvan.

Ha llegado el momento de la adhesión.

EJERCICIO | ¿Debes avanzar a la siguiente etapa?

Responde las siguientes preguntas:

¿He organizado suficientes entrevistas de calidad con los clientes para confiar lo suficiente en haber encontrado un problema que merece la pena resolver?

Sí

No

Apunta en una lista las razones por las que crees que el problema genera suficiente necesidad como para ponerse a resolverlo.

Organiza más entrevistas. Utiliza Mechanical Turk o cualquier otro recurso para llegar más rápidamente a la gente.

¿Entiendo suficientemente bien a mis clientes?

Sí

No

Apunta en una lista las razones por las que crees que es así. ¿Qué has hecho para entender a tus clientes?

Intenta crear un storyboard de «un día en la vida» de tus clientes para identificar lo que no sabes de tus clientes.

¿Creo que mi solución satisfará las necesidades de mis clientes?

Sí

No

Apunta en una lista las razones por las que crees que es así. ¿Qué he hecho para validar esa solución?

Muestra tu solución (esté como esté) a más clientes, recopila más feedback y sigue profundizando.

Notas

1 http://rosenfeldmedia.com/books/mental-models/info/description/.

2 Diagrama de modelos mentales de la obra Mental Models: Aligning Design Strategy withHuman Behavior (Rosenfeld Media) de Indi Young. Compartida en Flickr (http://www.flickr.com/photos/rosenfeldmedia/2125040269/in/set-72157603511616271) bajo una licencia Creative Commons.

3 http://customerdevlabs.com/2012/08/21/using-mturk-to-interview-100-customers-in-4-hours/.

4 http://www.google.com/insights/consumersurveys/how.

5 http://www.google.com/insights/consumersurveys/static/consumer_surveys_whitepaper_v2.pdf

6 http://youtu.be/ccFYnEGWoOc.

CAPÍTULO 16

Etapa dos: adhesión

Ya has escalado la cima de tu mercado y has desarrollado algo. La gran pregunta ahora es si lo que has desarrollado genera la suficiente adhesión para que tus usuarios se vinculen con el producto. Querrás que tu producto sea tan pegajoso como aquello que dijo Rowan Atkinson en su serie La víbora negra: «Es la situación más pegajosa desde que Pegajoso, el insecto pegajoso, se quedó atrapado en un pastel pegajoso». Así es como conseguirás que tu negocio sea sostenible.

Adhesión del PMV

El foco en esta etapa debe ponerse directamente en la retención y la vinculación de los usuarios, sin más. Puedes considerar los usuarios activos mensuales, semanales o diarios; observar cuánto tiempo transcurre hasta que se convierten en usuarios inactivos; cuántos usuarios inactivos se conectan de nuevo cuando se les envía un correo electrónico; en qué funciones en particular los usuarios pasan más tiempo y cuáles son las que ignoran. Segmenta estas métricas por cohortes para ver si los cambios que has introducido han conseguido convencer a los usuarios para variar su comportamiento. ¿Los usuarios que se conectaron en febrero lo hicieron durante más tiempo que los de enero?

No solo querrás encontrar señales de vinculación. También pruebas de que tu producto se ha convertido en parte integral en la vida de tus usuarios y de que sería difícil para ellos cambiar de aplicación. En esta etapa no estás buscando, ni tampoco deberías esperar, un crecimiento rápido. Por el contrario, lo que estás tratando de probar es la adhesión que genera tu producto y para ello tendrás que probar, tan rápido como puedas, cosas diferentes para convencer a tus usuarios de seguir utilizando tu producto. Después de todo, si no puedes convencer a cien usuarios de que lo utilicen con frecuencia, es bastante poco probable que más tarde convenzas a un millón.¹

Ahora tu prioridad máxima será crear un conjunto básico de funciones que consiga que los usuarios utilicen el producto de forma regular, y que lo hagan bien, tal y como quieres, al menos con un pequeño grupo de usuarios iniciales. Sin eso, no tendrás base sobre la que crecer. Por eso no necesitas miles de usuarios: tu mercado objetivo inicial puede ser muy pequeño y estar superfocalizado en el subconjunto más pequeño posible de usuarios que puedan ofrecer resultados significativos.

Básicamente, necesitas probar dos cosas antes de pasar a la etapa de Viralidad:

¿La gente está utilizando el producto tal y como esperabas? Si no lo están haciendo, tal vez tengas que cambiar a un nuevo mercado o considerar un nuevo caso de uso, tal y como PayPal hizo cuando cambió su método de pago de la Palm Pilot a la web, o cuando Autodesk abandonó el software de ámbito general y se centró en las herramientas de diseño.

¿La gente está obteniendo suficiente valor de tu producto? Podría gustarles, pero si no pagan, ni hacen clic en los anuncios, ni invitan a sus amigos, será difícil para ti hacer negocio.

No te preocupes por conseguir nuevo tráfico hacia tu página hasta que consigas que los usuarios que ya tienes se vinculen de verdad con ella. Cuando estés seguro de que los usuarios vuelven, entonces será el momento de aumentar su número.

Iteración del PMV

Como hemos dicho antes, el PMV es un proceso, no un producto. No basta con poner algo en las manos de la gente para pasar a la siguiente etapa. Tendrás que iterar muchas veces tu PMV antes de centrarte en la adquisición de clientes. No hay otra manera.

Iterar sobre un PMV es una tarea difícil y tediosa. Se trata de algo metódico. A veces, pensarás que tu trabajo tiene poco que ver con la innovación. Las iteraciones forman parte de la evolución de un único producto, mientras que las pivotaciones pueden verse como cambios revolucionarios. Esta es una de las razones por las que los creadores de startups se frustran antes de tiempo y hacen que su empresa pivote varias veces a ver si, por casualidad, consiguen vincular a sus usuarios. Hazme caso: resiste esa tentación.

Cuando iteras, tu objetivo es mejorar las métricas clave que estás siguiendo. Si una nueva función no mejora la Única Métrica que Verdaderamente Importa, quítala. No pierdas tu tiempo puliendo y mejorando funciones. En este momento no estás trabajando en los detalles, sino buscando el producto correcto para el mercado adecuado.

CASO DE ESTUDIO | Qidiq cambia el modo en el que agrega a sus usuarios

Qidiq es una herramienta, lanzada a través del acelerador de startups One Year Labs, que permite hacer encuestas muy simples en pequeños grupos por correo electrónico o con una aplicación móvil. En las primeras versiones del producto, el creador de la encuesta invitaba a varias personas a formar parte de un grupo. Una vez que se habían registrado y creado una cuenta, podían contestar encuestas enviadas por correo o a través de un cliente en sus iPhones.

De todas las personas a las que invitaban a formar parte de un grupo, solo un porcentaje muy pequeño creaba una cuenta y respondía las preguntas de la encuesta. De ahí que los creadores idearan una prueba: ¿por qué no hacer que la aplicación se comportara como si los receptores ya tuvieran una cuenta, enviarles directamente las preguntas de la encuesta y que así pudieran responder directamente con un solo clic o un solo toque y ver qué tal iba el índice de respuestas? El mero hecho de responder a la pregunta podía considerarse como una aceptación implícita de la inscripción: más tarde, si el receptor del mensaje quería conectarse a su cuenta, podría hacerlo a través de un enlace de recuperación de contraseña.

El equipo de Qidiq cambió la aplicación muy rápido, tal y como se muestra en la figura 16-1 y envió, con el nuevo método, muchas encuestas a grupos personales. Las encuestas iniciales solo se enviaban por correo electrónico. Los resultados fueron sorprendentes: los índices de respuestas cambiaron desde el 10-25% inicial, con el modelo que requería inscripción previa, a un rango de 70-90%, con el modelo que no lo hacía. Esto provocó que el equipo reconsiderara la idea de lanzar una aplicación móvil, tal y como estaba haciendo, porque una aplicación de ese tipo no podría competir con la ubicuidad multiplataforma ni con la inmediatez del correo electrónico. Tal vez bastara con el correo y no debieran continuar desarrollando la aplicación móvil que ya tenían, ni tampoco portarla a Android.

Figura 16-1. No dejes que detalles como la creación de una cuenta te hagan olvidar la funcionalidad básica de tu producto.

«Al poner el foco en la métrica clave para nosotros, el índice de respuestas, pudimos evitar la tentación de desperdiciar tiempo y energía en desarrollar una aplicación móvil, aunque sea más sexy —dice el cofundador Jonatham Abrams—. Lo que importaba era el índice de respuestas y, debido a ello, nos quedó claro que el correo electrónico, aunque fuera menos atractivo, era la mejor estrategia para nuestra startup».

La métrica que seguía Qidiq, básica para todo su producto, era el número de personas que contestarían a una pregunta. Era la métrica correcta y, cuando el equipo encontró un cambio que hacía que se moviera en la dirección adecuada, rediseñaron el servicio al completo.

Resumen

El PMV debe recorrer el camino más simple y en él la resistencia de los usuarios que ya tienes y ese momento «¡aja!» que estás tratando de ofrecerles sea la mínima posible.

Todo se puede poner sobre la mesa. Aunque no puedas reinventar un proceso de registro que todos conocen, sí que puedes saltártelo para hacer una prueba.

Poner el foco en una única métrica —en este caso, el índice de respuestas a la encuesta— permite que el equipo afine todo lo relacionado con el negocio, desde el registro hasta la plataforma.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Que tengas un PMV no significa que tengas un producto. Lo que tienes es una herramienta que te permite averiguar el producto que debes desarrollar. Gracias a una pregunta rara —en este caso, «¿qué pasaría si suponemos que los clientes ya están registrados?»—, el equipo de Qidiq no solo cuadriplicó el índice de respuestas sino que evitó también meterse en un desarrollo costoso que no les llevaba a nada.

Viralidad prematura

Muchas startups —en particular las dirigidas al mercado de consumo— se centran primero en la viralidad antes que en la adhesión. Implementan funciones y tácticas para conseguir lo antes posible el mayor número de usuarios, antes de comprender realmente lo que van a hacer con su aplicación. Se trata de algo bastante frecuente por dos razones:

En primer lugar, el número de usuarios que indica si una aplicación de consumo triunfa o fracasa no deja de subir. Hace algunos años, que una empresa tuviera unos centenares de miles de usuarios era suficiente para considerarla una gran compañía. Hoy en día, 1 millón de usuarios es el valor de referencia, pero se encamina rápidamente hacia los 10 millones. Además, ciertos mercados, como el de las redes sociales o el de comercio electrónico, se están osificando, y en ellas existen empresas gigantescas que dejan muy poco espacio a las que empiezan.

En segundo lugar, muchas aplicaciones para el mercado de consumo se apoyan en el efecto red. Cuantos más usuarios tengan, más valor crean para todos. Nadie quiere un teléfono cuando solo él tiene uno. Por ejemplo, las aplicaciones basadas en la ubicación necesitan un gran número de usuarios para triunfar, al igual que sucede con muchos marketplaces o sitios de contenido generado por el usuario. Para ser interesantes, deben tener suficientes transacciones y discusiones. Sin una masa crítica de usuarios, Facebook es una cáscara vacía. De ahí que alcanzar esa masa crítica lo más rápidamente posible sea el primer paso para comenzar a aportar el valor que se supone alcanzará el producto.

Como resultado, los creadores de las startups centradas en el mercado de consumo y los desarrolladores de juegos multijugador a menudo argumentan que necesitan poner primero el foco en la viralidad y en la adquisición de usuarios, porque eso solucionará el resto de sus problemas. La verdad es que no es así: el número de usuarios, por alto que sea, no se convertirá en tracción a menos que esos usuarios estén vinculados a la página y se queden en ella.

El resultado de pasar de forma prematura a la etapa de viralidad puede ser desastroso si la startup invierte todo su tiempo y su dinero en conseguir usuarios, solo para acabar viendo cómo abandonan rápidamente el producto. Cuando llegue el momento de volver la vista atrás y tratar de convencerlos de nuevo, ya no estarán. Tenlo en cuenta.

El objetivo es la retención

Cuanto más vinculada esté la gente con tu producto (y haya más usuarios potenciales), más probable resulta que se queden. Por ahora, ignora el crecimiento que puedas conseguir gracias a la viralidad (por ahora). Puedes simplificar cómo decidir qué incluir en la siguiente versión de tu PMV preguntándote: «¿Creo de verdad que la nueva función que quiero incluir (o la función que quiero cambiar) mejorará el grado de adhesión del producto?». Si la respuesta es negativa, por ahora olvídate de la función, pero si es positiva, piensa cómo puedes medir si es cierto o no y ponte a desarrollar la función.

MODELO | Siete preguntas que hacerte antes de desarrollar una función

Probablemente tendrás un montón de ideas que crees que mejorarán la retención de tu producto. Necesitas priorizarlas. Aquí tienes siete preguntas que te puedes hacer (a ti mismo y a tu equipo) antes de desarrollar una nueva función.

1. ¿Por qué va a mejorar las cosas?

No puedes incorporar una nueva función sin tener una buena razón para ello. En la etapa de Adhesión, tienes que poner el foco en la retención. Mira tu lista de futuras funciones y pregúntate: «¿Por qué creo que esta función va a mejorar la retención?». Estarás tentado de copiar lo que otros están haciendo en sus páginas —utilizar la gamificación, por ejemplo, para mejorar la vinculación (y, por tanto, la retención)— solo porque funciona para la competencia. No lo hagas. Qidiq ignoró lo que todo el mundo parecía saber del proceso de registro y de la creación de una aplicación móvil y consiguió cuadriplicar la vinculación. Está bien copiar patrones, pero siempre que sepas por qué lo haces.

Si te preguntas «¿Por qué va a mejorar las cosas?» te obligarás a escribir (en papel) una hipótesis. Lo que te llevará, de forma natural, a poner en marcha experimentos que podrán probar esa hipótesis. Los experimentos con las funciones, si están asociados a métricas concretas (como la retención), suelen ser bastante fáciles: crees que la función X mejorará la retención en porcentaje Y. Y no olvides que la segunda parte de esa frase es tan importante como la primera: tienes que trazar una línea de referencia.

2. ¿Puedes medir el efecto de la función?

Los experimentos con funciones requieren que seas capaz de medir su impacto, que debe ser cuantificable. Demasiado a menudo, los desarrolladores agregan funciones al producto sin poder validarlas de forma cuantitativa, un camino que solo lleva al crecimiento descontrolado de funciones.

Si no eres capaz de cuantificar el impacto de una función ni de asegurar el valor que aporta, entonces, con el tiempo, no sabrás qué hacer con ella. Si ese es el caso, deja el producto como está, itera la función hasta que consigas cuantificarla o quítatela de la cabeza.

3. ¿Cuánto tiempo te va a llevar desarrollar la función?

El tiempo es un recurso precioso y nunca vuelve. Tienes que comparar los tiempos que todas las funciones de tu lista tardarán en estar preparados. Si algo te va a llevar meses, debes confiar mucho en que su impacto será significativo. ¿No podrías dividir mejor la función en otras más pequeñas o probar su riesgo con un PMV o con un prototipo?

4. ¿La función va a añadir complicación al producto?

La complejidad es capaz de acabar con cualquier producto. Muchas aplicaciones web se complican tanto y se vuelven tan confusas que el usuario las abandona por una opción más simple.

La palabra «Y» es enemiga del éxito. No lo olvides. Cuando debatas con tu equipo, fíjate en cómo se describe la función: «Esto te permitirá hacer esto y sería genial que hiciera también lo otro, y lo otro...». Aquí es donde debería saltar la alarma. Si a la hora de justificar una función, dices que es buena porque satisface un poco varias necesidades, piensa que siempre es mejor satisfacer una sola pero de una forma espectacular.

Un experto en analíticas de un sitio de contenido adulto nos dijo que su regla para las nuevas funciones era simple: «Si no puedes hacerlo con tres toques de una sola mano, es que no funciona». Conocer el comportamiento de tus usuarios y sus expectativas lo es todo. Si las funciones de tu producto se complican, la prueba con tu mercado, la adquisición de clientes y la retención se complicarán aún más.

5. ¿Cuánto hay de riesgo en la nueva función?

El desarrollo de funciones nuevas siempre conlleva algo de riesgo. Está el riesgo técnico de que la función afecte de alguna manera al código base de la aplicación. Está el riesgo en la respuesta de sus usuarios. Y también existe el riesgo de que la nueva función condicione el desarrollo futuro del producto: tal vez te ponga en un camino que no quieras seguir.

Además, cada función que agregues crea cierto grado de fidelidad en tu equipo de desarrollo y, a veces, también en tus clientes. Las analíticas te pueden ayudar aquí: si mides las cosas de forma honesta, la gente contará con la mejor información posible para tomar una decisión.

6. ¿Qué innovaciones aporta la nueva función?

No todo lo que hagas será innovador. La mayoría de las funciones no lo serán, se tratará más bien de pequeños ajustes al producto con la esperanza de que el conjunto sea mejor que cada una de sus partes.

Sin embargo, debes tener en cuenta la innovación cuando priorices el desarrollo de funciones; normalmente, las cosas más fáciles de hacer no tendrán gran impacto. Recuerda que todavía estás en la etapa de Adhesión, tratando de encontrar el producto adecuado. Cambiar el color del botón de registro, de rojo a azul, tal vez le dé un buen empujón al índice de conversión de los usuarios (una prueba A/B clásica) pero difícilmente va a convertir un negocio fallido en uno bueno, aparte de ponerle fácil a la competencia que te copie el recurso. Por eso, es mejor apostar fuerte, saltarte los límites, intentar experimentos radicales y probar cosas más disruptivas. Ten en cuenta, por otra parte, que tus usuarios todavía no tienen grandes expectativas en tu producto.

7. ¿Qué dicen los usuarios que quieren?

Tus usuarios son importantes. Su feedback es importante. Pero apoyarte en lo que dicen puede ser arriesgado. Ten cuidado y no priorices las funciones solo porque lo digan ellos. Los usuarios mienten y no quieren herir tus sentimientos, recuérdalo.

La priorización de las funciones durante un PMV no es una ciencia exacta, pero las acciones de los usuarios gritan mucho más fuerte que sus palabras. Plantea hipótesis que puedan ser probadas para todas las funciones que construyas y tendrás más oportunidades de validarlas o desecharlas. Con solo seguir las funciones más populares de tu producto, podrás ver lo que funciona y lo que no. Si te fijas en lo que los usuarios estaban haciendo justo antes de pulsar el botón de retroceso, o de pulsar en el botón Deshacer, podrás identificar áreas problemáticas.

Desarrollar funciones es fácil si las planificas previamente y entiendes de verdad por qué haces lo que haces. Para evitar desarrollar funciones que no se puedan probar y que tampoco impulsen el negocio, resulta fundamental que no pierdas de vista la visión de alto nivel que tengas de él ni cómo quieres que sea a largo plazo.

CASO DE ESTUDIO | Cómo Rally desarrolla nuevas funciones con un enfoque lean

Rally Software desarrolla software de gestión del ciclo de vida para aplicaciones desarrolladas con metodologías ágiles. La empresa se fundó en 2002 y ha sido pionera en muchas de las mejores prácticas propias de esas metodologías. Hablamos con su jefe de Tecnología, Zach Nies, sobre cómo la empresa ha conseguido continuar desarrollando con éxito sus productos.

Se establece la visión de la empresa

Todo en Rally comienza con una visión de la empresa a 3-5 años, que se actualiza cada 18 meses. La empresa al completo se alinea con esta visión, el primer paso para convertir un gran objetivo, a mucha distancia, en algo más alcanzable. Todos los años, la visión a largo plazo se convierte en una de las entradas clave para la planificación anual. Zach dice: «Cuando éramos más jóvenes y más pequeños no nos preocupábamos por el futuro a tres años vista, pero en una empresa de nuestro tamaño ahora sí que es una parte importante del proceso».

Un pequeño grupo de ejecutivos lleva a cabo la planificación anual. Zach lo llama la primera iteración. La salida de esta reunión es un borrador de la estrategia corporativa, que ilustra claramente los huecos y objetivos. El equipo de ejecutivos también identifica tres o cuatro cuestiones de alto nivel en los que la acción de la empresa debe centrarse para conseguir esa visión anual.

«Este trabajo crea un borrador de ideas que vuelven a Rally para que reflexionemos sobre ellas», dice Zach. «Nos envían un resumen en el que los ejecutivos nos marcan lo que creen más problemático de alcanzar en nuestro siguiente año».

La segunda iteración de la planificación anual toma la forma de una serie de reuniones retrospectivas anuales en todos los departamentos. Rally utiliza un enfoque llamado ORID (Objetive, Reflective, Interpretative, Decisional [objetivo, reflexivo, interpretativo, decisional]) que aparece en la obra El arte de la conversación enfocada de Brian Stanfield (iUniverse).² Zach dice:

Este proceso utiliza el conocimiento de todos los empleados para crear un valioso relato del pasado, del presente y del futuro de la empresa. A partir de las ORID de todos los departamentos aprendemos sobre el trabajo que se ha completado, el que está en marcha, el planificado, los valores específicos de las métricas para ese año y sus implicaciones para el año próximo; y también sobre el ánimo general de la empresa en ese año. Puede que los niños sean máquinas de aprender pero, nosotros, como adultos, necesitamos una estructura para hacerlo. Esta es nuestra estructura.

Tanto la planificación ejecutiva como los ORID generan la documentación que alimenta al siguiente paso en el proceso de planificación anual: congregar a 60 personas de la empresa en una reunión, con gran equipamiento a su disposición, para articular claramente la visión para el año siguiente y alinearse en el modo de conseguirlo.

Se desarrolla un plan de productos

El equipo de producto se involucra de forma activa en la definición de la estrategia anual de la empresa. Una gran parte de esta estrategia consiste en alinear las directrices de la empresa con los productos que comercializa. El equipo de producto pone el foco, por encima de todo, en responder a la pregunta: «¿Por qué?». «Que nos preguntemos constantemente por qué hacemos las cosas y que cuestionemos nuestro foco hace que todo el mundo se convenza de nuestra visión de la empresa y de los productos y crea una conexión emocional con nuestros clientes, que resulta vital para nosotros —dice Zach—. Solo cuando entendemos verdaderamente el porqué, podemos pasar al qué y al cómo».

Después de esa reunión, la empresa ya está preparada para profundizar en los productos. Aunque este proceso pueda parecer muy largo y con muchas etapas, la verdad es que es muy iterativo y muy lean. La empresa recorre el ciclo construir-medir-aprender a varios niveles antes de llegar al punto en el que se pondrá a desarrollar los productos.

Se decide qué hay que desarrollar

El desarrollo de funciones comienza en serio cuando se decide qué desarrollar y cómo hacerlo. Rally toma las decisiones sobre el desarrollo de funciones de una manera abierta, aunque orientada a los procesos. Cada trimestre, los empleados envían a la dirección de productos propuestas cortas con cambios. Estas propuestas provienen de todos los departamentos, pero se consideran con más detenimiento las enviadas por aquellos que interactúan con los clientes.

Dice Zach:

En la toma de decisiones incluimos a casi todo el mundo que desempeñe un trabajo relacionado con la gestión de productos. Entre ellos incluimos al marketing de producto, a los responsables del producto, a los gestores de ingeniería, a los líderes comerciales y a los ejecutivos. Puede parecer un proceso bastante complicado pero los beneficios que conseguimos de que todo el mundo nos dé su opinión hacen que las 10 horas o así de reunión trimestral que empleamos en el proceso nos merezcan mucho la pena. Creemos que, al estar todos alineados con las mismas ideas, es mucho más fácil ponerlas en práctica.

«Rally no desarrolla distintas versiones de su software, sino que activa funciones para usuarios y clientes». La mayoría de las funciones disponen de un interruptor que deja activarlas o desactivarlas para clientes específicos. Esta manera de trabajar permite a la empresa desplegar su código de forma progresiva, probando primero con pequeños grupos de usuarios sus nuevas funciones. Esos early adopters proporcionan feedback sobre ellas, lo que reduce el riesgo de problemas con mayores grupos de usuarios.

Se mide el proceso

En la base del proceso de desarrollo de productos de Rally se encuentra la medición. «Tenemos un data warehouse interno en el que registramos todo tipo de medidas, desde el rendimiento a nivel de kernel del servidor y la base de datos hasta información de alto nivel con todo el comportamiento de los usuarios, a partir de las interacciones HTTP entre el navegador y los servidores» dice Zack. El objetivo es asegurarnos de que el equipo pueda medir el uso y el rendimiento de las funciones. «Cuando desarrollamos una función, nuestro equipo de producto elabora teorías que relacionan el uso de una función determinada con la posibilidad de que esa función haya que ampliarla en el futuro para un número mayor de clientes —indica Zach—. Cuando activamos la función podemos comparar los datos reales con las teorías. Como los datos incluyen información tanto sobre el uso como sobre el rendimiento, vemos en tiempo real el impacto de cualquier función en el rendimiento general y en la estabilidad de nuestro entorno de producción».

Se aprende con experimentos

Incluso con un nivel tan profundo de planificación y un enfoque como este de desarrollo de productos, que lo tiene todo en cuenta, Zach aún afirma que la empresa tiene mucho cuidado de no «desarrollar funciones a ciegas que se basen tan solo en las peticiones de los clientes, ya sean externos o internos». En su lugar, pone en marcha experimentos para aprender más.

De acuerdo con Zach, cada experimento comienza con una serie de preguntas:

¿Qué queremos aprender y por qué queremos hacerlo?

¿Cuál es el problema subyacente que estamos tratando de resolver y a quién le plantea una necesidad? Esto ayuda a todo el mundo involucrado a ser empáticos con lo que están haciendo.

¿Cuál es nuestra hipótesis? La escribimos de la forma: «[Acción repetible específica] creará [resultado esperado]». Nos aseguramos, además, de que las hipótesis se escriban de tal manera que el experimento pueda validarlas o invalidarlas.

¿Cómo ejecutaremos el experimento y qué desarrollaremos para apoyarlo?

¿Es seguro ejecutar el experimento?

¿Cómo terminará el experimento y qué pasos tendremos que dar para solucionar las cuestiones que aparezcan en sus conclusiones?

¿Qué medidas utilizaremos para validar las hipótesis con datos? También incluimos las medidas que indicarán si la continuación del experimento ha dejado de ser segura.

En un período de tres meses, se pusieron en marcha más de 20 experimentos en una parte básica de la interfaz de usuario para aprender exactamente lo que satisfacía a los clientes. En lugar de basarse en suposiciones, se trata de un procedimiento disciplinado de descubrimiento. En concreto, la empresa puso el foco en el área de interfaz de usuario porque, para ese año, su mejora era una gran parte de la visión del producto y uno de los principales objetivos corporativos de Rally.

Resumen

La gestión de productos basada en datos comienza en los niveles superiores de la empresa y es un proceso iterativo y metódico.

Todo es un experimento, incluso cuando tienes un producto bien establecido y un grupo importante de clientes leales.

Aunque hacer desarrollos para encender y apagar las funciones y para medir el comportamiento de los usuarios con los cambios conlleva un esfuerzo extra de ingeniería, merece la pena porque redunda en un tiempo de ciclo de vida menor y en un mejor aprendizaje.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Rally ha llevado la medición a un nivel superior. De algún modo, esta compañía está formada, en realidad, por dos empresas diferentes: una que hace software de gestión del ciclo de vida y otra que pone en marcha experimentos gigantescos y continuos con sus usuarios para entender mejor cómo interactúan con el producto en sí. Esta estrategia necesita mucho foco y disciplina, aparte de un esfuerzo considerable en ingeniería para hacer que cada función pueda probarse y medirse, pero, a cambio, la empresa tiene menos despilfarro, mejores productos y una alineación consistente con lo que sus clientes demandan.

Cómo manejar el feedback de los clientes

Los clientes tienen algo en común con los emprendedores: ellos también son mentirosos. No es que mientan de forma intencionada, pero olvidan a menudo cómo funciona realmente el producto o lo que hacen con él.

Muchas de los comentarios de la app Mint, una aplicación de gestión bancaria personal, decían: «¡Cuidado! ¡Este producto intenta quedarse con tu información bancaria y conectar con tus cuentas!», tal y como muestra la figura 16-2. Pero es que justo para eso se había diseñado Mint.

Figura 16-2. Cuidado —una aplicación bancaria quiere tus detalles bancarios

Si fueras gestor de este producto, podrías verte tentado de ignorar estos comentarios. No obstante, lo que te dicen en realidad es que las descripciones de marketing y del producto no están cumpliendo su función y que, precisamente por eso, está consiguiendo puntuaciones bajas y reduciendo su mercado potencial.

Los clientes pueden darte un feedback que no te guste. No pasa nada. Solo tienes que recordar que ellos no tienen el mismo modelo mental que tú, ellos no pertenecen a tu mercado objetivo. A veces, ni siquiera se preocupan de utilizar tu producto correctamente.

Ya hemos visto algunos de los sesgos cognitivos que introducen las entrevistas en persona. Los usuarios que ya utilicen tu producto sufren sesgos parecidos. Tienen diferentes expectativas y un contexto diferente al tuyo. Tenlo en mente a la hora de revisar sus opiniones.

Por un lado, las opiniones de los usuarios tienen un sesgo terrible en el mismo muestreo. No habrá mucha gente que se tome la molestia de opinar sobre tu producto con una experiencia con él normal y predecible. Lo normal será que opinen de él o furiosos o extasiados. No hay término medio. Y si, además, algo en él les molesta, dan por descontado que sus comentarios llegarán a tus oídos.

Y lo que es más, no saben el valor que tienen para ti, si es que lo tienen. Pueden creerse con derecho a un producto gratuito solo porque tú decidiste posicionar así tu producto SaaS, al igual que pueden pensar que tienen derecho a los colines porque tú hayas decidido comercializar así tu buffet. Tú sabes el valor que tienen para tu negocio, pero ellos no. Todos los usuarios insatisfechos con tu producto piensan que son las personas más importantes del mundo. Y, claro, se trata de la persona más importante del mundo la que se ha quedado encantada o decepcionada con él. Por último, los clientes no son conscientes de las restricciones y los matices de sus problemas. Para un norteamericano, es fácil quejarse de que la programación de los EE.UU. no esté disponible en el extranjero, aunque es poco probable que los que lo hacen sean conscientes de las complicaciones del cambio de divisas, de la censura, de los derechos de emisión, etc. Ellos lo que quieren es que se resuelva su problema, pero la verdad es que no suelen tener ni idea de cómo hacerlo.

Laura Klein es una profesional de la experiencia de usuario (UX) y autora de Experiencia de usuario para lean startups, que forma parte de esta colección. Tiene un blog muy interesante llamado Users Know. Deberías leer hasta el final su post «Por qué el feedback de tus usuarios no sirve para nada»³.

Para mejorar la manera en la que interpretas el feedback, Laura te recomienda tres cosas:

Planifica las pruebas con bastante antelación y asegúrate de saber qué quieres aprender antes de empezar. «Una de las razones principales por las que el feedback es difícil de interpretar es porque hay demasiado y no está bien organizado en temas concretos», dice Laura. «Si sabes exactamente sobre qué estás recopilando feedback y eres disciplinado con los métodos para obtenerlo, interpretar las respuestas de la gente se convierte en algo muy simple».

No hables con todo el mundo. «Debes agrupar el feedback que provenga de personas similares —indica Laura—. Por ejemplo, si le pregunto a un conductor de Fórmula 1 y a mi madre sobre sus impresiones sobre el coche que conducen, sus respuestas serán inconsistentes». Equilibrar un feedback así es muy difícil porque proviene de clases muy diferentes de personas. «Imagínate cómo son tus clientes y pon el foco de tu investigación en un tipo concreto de persona».

Revisa los resultados tan rápido como puedas, una vez los hayas recopilado. «No lo dejes para el final —añade Laura—. Si hablas con cinco personas durante una hora con cada una y repites el procedimiento durante cinco días, puede resultarte realmente difícil recordar lo que dijo la primera de todas ellas». Laura recomienda tener en las sesiones a alguien más con quien poder intercambiar opiniones después de la entrevista y con quien extraer las principales cuestiones de la sesión.

La realidad es que los usuarios siempre se están quejando. Así es como funciona esto. Incluso si la gente utiliza tu producto, tienes buenas métricas de vinculación y has conseguido desarrollar un producto que genere verdadera adhesión, se quejarán igualmente. Escucha sus quejas e intenta descubrir la raíz del problema lo antes posible, pero no exageres. No conseguirás que dejen de hacerlo nunca.

La Visión Mínima Viable

La Visión Mínima Viable (VMV) es un término acuñado por el emprendedor y socio de Year One Labs, Raymond Luk, que dice: «Si estás tratando de crear una gran empresa y quieres que los demás se involucren, no es suficiente con encontrar un PMV, necesitas también una VMV».

Una Visión Mímima Viable (VMV) es algo que cautiva. Que puede escalarse. Que tiene potencial. Que es audaz y atractivo. Como creador de una startup, en una mano tendrás esa gigantesca y complicada visión, capaz de cambiar el mundo, y en la otra, la realidad práctica y pragmática, del día a día. La VMV que necesitas para conseguir financiación requiere que expliques de forma convincente cómo vas a convertirte en un jugador dominante y disruptivo en el mercado.

Aquí hay algunos materiales que pueden ayudarte en la creación de una VMV:

Estás desarrollando una plataforma. Es una buena señal si estás creando un entorno en el que se puedan crear otras cosas. Google Maps era otra herramienta de mapas, entre todas las que había en el mercado, como MapQuest y otras, pero Google facilitó incrustar información y hacer comentarios en los mapas, lo que hizo que aparecieran miles de mashups y aplicaciones inteligentes. Se convirtió rápidamente en la plataforma estándar de facto para los sistemas de información geográfica (GIS) y, consiguió, además, que todas las anotaciones incluidas por los usuarios la hicieran aún más útil.

Sabes cómo ganar dinero de forma recurrente. Una cosa es conseguir dinero de alguien una vez, y otra conseguir que esa persona te pague todos los meses. En el último caso, tienes algo con lo que trabajar. Observa los ingresos de Blizzards, provenientes de World of Warcraft: la compra del programa es una fracción mínima de los ingresos comparados con los que obtiene la empresa gracias a su cuota mensual de 14,95.

Tienes una estrategia de precios que se divide en capas de forma natural. Si puedes encontrar maneras de que los usuarios quieran subir de nivel de precios, tal y como han hecho empresas como 37Signals, Wufoo y FreshBooks, entonces podrás enganchar a tus usuarios gracias a las funciones gratuitas que ofrezcas y tentarlos con un camino de actualizaciones que añada funcionalidad cuando la necesiten. Eso significa que no solo añadirás ingresos a la cuenta de resultados a partir de tus nuevos usuarios, sino también de los que ya utilizan el producto.

Formas parte de un cambio disruptivo. Si eres parte de una tendencia creciente —gente que intercambia información, dispositivos móviles, computación en la nube— tienes más oportunidades de crecer. La marea creciente pone a flotar todos los barcos y las mareas crecientes tecnológicas lo hacen con las valoraciones y las salidas a bolsa.

Los nuevos usuarios se convierten automáticamente en defensores. Considera por un momento un ejemplo clásico de marketing online: Hotmail. Un simple mensaje al final de cada correo electrónico invitaba a los receptores de los mensajes a pasarse a Hotmail. El resultado fue un crecimiento exponencial y una gran salida a bolsa para los creadores.⁴ Un sistema de gestión de gastos como Expensify facilita todo lo posible a los usuarios que añadan nuevos miembros al flujo de aprobación de gastos porque ese es un vector de viralidad inherente.

Puedes crear una guerra de ofertas. Si dispones de una solución que varios gigantes de la industria quieran, te encontrarás en una gran posición. Las grandes empresas pueden crear cualquier solución si disponen de tiempo, pero si tu producto les roba clientes o les puede ayudar a vender más rápido su propio producto, no dudarán en comprarlo. Gigantes de las bebidas gaseosas como Pepsico, Cadbury-Schweppes y Coca-Cola compran de forma regular a las empresas prometedoras que les hacen la competencia como Odwalla, Tropicana, Minute Maid, RC Cola y otras, sabiendo que pueden respaldar su inversión gracias a sus cadenas de distribución.

Diriges un cambio en el entorno. No estamos refiriéndonos aquí al movimiento ecologista. En marketing estratégico, las fuerzas del entorno incluyen todo lo que pertenezca al ecosistema de tu negocio, como las leyes de privacidad a las que obliga el gobierno o la regulación anticontaminación. Si desarrollas algo que todo el mundo se va a ver obligado a adoptar (podría ser un producto que cumpliera una ley, próxima a aprobarse, sobre salud o pagos privados), tienes una oportunidad prometedora de que tu empresa pueda salir a bolsa y encabece todo el sector.

Tienes una ventaja competitiva injusta que es sostenible. No hay nada que los inversores aprecien más que las injusticias en los negocios. Si puedes mantener una ventaja competitiva injusta a lo largo del tiempo —costes más bajos, mejor atención al mercado, mejores socios, fórmulas propietarias, etc.—, entonces podrás escalar tu negocio hasta que sea interesante para los inversores. Recuerda, no obstante, que, aparte de los monopolios del Estado, pocas ventajas de este tipo suelen durar.

Tus costes marginales tienden a cero. Si, a medida que tu producto añade usuarios, los costes incrementales por hacerlo van descendiendo —de manera que para el cliente n el coste sea prácticamente despreciable—, llegarás a un lugar muy interesante: el sitio desde el que un negocio alcanza una economía de escala saludable. Por ejemplo, una empresa de antivirus tiene unos costes fijos, como los del desarrollo de software y los de investigación, que deben repartirse entre todos sus clientes, pero añadir un nuevo cliente tiene un coste para la empresa prácticamente inapreciable. Los negocios con estas características, es decir, que pueden aumentar ingresos con unos costes incrementales que se mantienen en el mismo nivel o que incluso descienden, son los que pueden crecer de forma masiva de un día para otro.

Tu modelo produce un efecto red de forma inherente. El sistema telefónico es el ejemplo clásico de un negocio con efecto red: a medida que más gente lo utiliza, más útil resulta. Los negocios con este efecto red son maravillosos, pero, a veces, resultan ser una espada de doble filo: son geniales cuando tienes 10 millones de usuarios, pero podrías estar engañándote sobre la facilidad de conseguirlos. Al principio también son negocios difíciles de valorar cuando tienen un mercado pequeño. Necesitarás, por tanto, un plan para llegar al punto en el que el efecto red se ponga a funcionar y se haga evidente.

Tienes varias posibilidades de monetizarlo. Los negocios con un único modelo de pago no suelen funcionar, pero si puedes encontrar diferentes maneras de ganar dinero con un negocio —una evidente y otras añadidas— podrás diversificar las fuentes de ingresos e iterar más rápidamente, mejorando así tus oportunidades de que el negocio triunfe. Nota rápida: AdWords y la venta de tus analíticas seguramente no sean suficientes.

Ganas dinero cuando tus clientes ganan dinero. Los seres humanos, en su nivel más básico, se mueven gracias a dos emociones primarias: el miedo y la codicia. Aunque esto pueda parecer un poco cínico, gracias a ambas emociones hemos evolucionado hasta aquí. En los negocios, el miedo se traduce en cosas como costes y riesgos. Si reduces los riesgos o recortas los costes, los analistas lo verán muy bien, pero tendrás problemas para transmitir un mensaje atractivo. De hecho, con estos mensajes, es probable que los clientes racionalicen los riesgos del negocio y se ahorren el dinero que podrían invertir en él. Pero si consigues aprovecharte de la codicia (o, tal y como se conoce en el mundo de los negocios, de los ingresos), los clientes estarán encantados de compartir sus ganancias contigo. La gente suele tender a creer más en los negocios capaces de proporcionar ingresos abultados; piensa, por ejemplo, en la lotería y en los esquemas que explican cómo hacerse rico con rapidez frente a los planes de ahorro y los seguros de vida. Eventbrite y Kickstarter conocen bien el modelo.

Se creará un ecosistema alrededor de tu producto. Este es similar al modelo anterior de plataforma. Salesforce y Photoshop son buenos ejemplos de este caso: la App Exchange de Salesforce tiene miles de aplicaciones desarrolladas por terceros que han hecho más útil y personalizable el producto de ese proveedor de CRM (Customer Relationship Management, gestión de relación con el cliente). Photoshop, con su modelo de plug-ins de funciones, ha conseguido añadir funciones a su programa mucho más rápidamente que si Adobe lo hubiera hecho.

Al final, tendrás que ser valiente. Necesitas entender cómo tu empresa puede transformarse en una Gran Idea, algo realmente nuevo que esté pensado para atraer al gran público o que cuente con un nicho de mercado interesante.

El Canvas Problema-Solución

En Year One Labs hemos desarrollado una herramienta que denominamos el Canvas Problema-Solución y que ayuda a nuestras startups a mantener la disciplina y a controlar semanalmente dónde deben poner el foco. Está inspirado en el Lean Canvas de Ash Maurya pero más centrado en las operaciones diarias en las que debe enfocarse una empresa de este tipo. Lo utilizamos para que las empresas se centren en hasta tres problemas que deben afrontar y nos permite ponernos de acuerdo en esos problemas y en la manera de priorizarlos.

Entre los creadores de empresas era bastante común priorizar de forma incorrecta las cuestiones clave que tenían a mano. No debe sorprender a nadie: los creadores son como malabaristas con un montón de pelotas, como artistas de circo con una columna de sombreros diferentes hasta el cielo y, encima, mienten como bellacos (¡y nos encantan justo por eso!). Como mentores y consejeros, sabíamos que gran parte de nuestro trabajo —en el que podíamos aportar más valor, precisamente debido a la distancia que tenemos sobre los productos— era precisamente hacer que los emprendedores no perdieran de vista lo más importante.

Figura 16-3. Si hubieras rellenado esta página todas las semanas, ¿qué habrías aprendido?

El Canvas Problema-Solución es un documento de dos páginas. Como el Lean Canvas, también está dividido en varios cuadros. Lo pensamos para pedir a los creadores de empresas que prepararan y nos presentaran uno de forma semanal. El canvas se convertía así en el punto principal a revisar en nuestras reuniones de seguimiento y se ha demostrado como una herramienta tremendamente útil para que esas reuniones sean productivas.

La figura 16-3 muestra la primera página de la plantilla.

La primera cosa que podrás advertir es el título: «El objetivo es aprender». Es importante, porque se trata de un recordatorio de lo que se disponen a hacer. No se trata de desarrollar «cosas». No va tampoco de añadir funciones nuevas, ni de promocionar el producto ni nada parecido. La medida del éxito es el aprendizaje.

A continuación, los fundadores deben rellenar una breve actualización del estado actual de su empresa, poniendo el foco en las métricas clave (cualitativas y/o cualitativas) de las que estén haciendo seguimiento. Fíjate en lo pequeño que es este apartado comparado con los otros.

Figura 16-4. Todos tenemos problemas, pero ¿puedes elegir solo tres?

El apartado «Lecciones aprendidas» es un resumen rápido de los aprendizajes clave. El título dice «Y logros» porque queríamos dejar algo de espacio para que los emprendedores pudieran presumir un poco. Pensábamos que aquí incluirían algunas métricas de vanidad (o egométricas) a las que no dedicaríamos demasiado tiempo. La marca «Por buen camino: SÍ/NO» está diseñada como una especie de prueba de honestidad intelectual. Si los emprendedores eran capaces de valorar cómo iban verdaderamente las cosas, así como qué funcionaba bien o mal, nosotros podríamos ser de mucha más ayuda.

Por último, les pedíamos que hicieran una lista de los principales problemas que estaban afrontando en ese momento. Como máximo podían incluir tres problemas, en orden de importancia. Esta sección del Canvas Problema-Solución era la que a menudo ocupaba la mayor parte del debate, algo muy saludable, puesto que resulta crítico reajustar las expectativas y los objetivos de todos.

Una vez que entendíamos bien los problemas, junto con el estado actual de la startup, íbamos a la segunda página del canvas, que se muestra en la figura 16-4.

En esta sección, los creadores volvían a incluir en la lista los problemas identificados anteriormente, ahora con sus hipótesis de solución. Se trataba de hipótesis porque todavía no sabían si funcionarían o no. En realidad, eran los experimentos que pondrían en marcha la semana siguiente. Siempre les pedíamos que definieran las métricas necesarias para establecer si los experimentos tenían éxito o no y que trazaran las correspondientes líneas de referencia, que pusieran valores de éxito a esas métricas. Si el problema fundamental era la vinculación, tenían que definir la métrica (por ejemplo, % de usuarios activos diarios) y el valor objetivo a alcanzar.

¿Cuál es el problema?, ¿qué propones para resolverlo?, y ¿cómo sabrás si has tenido éxito? Esas son las preguntas básicas del Canvas Problema-Solución.

Para nosotros (como mentores y consejeros) era un EJERCICIO extremadamente valioso. El Canvas Problema-Solución también es útil para tomar decisiones a nivel interno y se sitúa un nivel por debajo del Lean Canvas, ya que se centra en detalles muy específicos en períodos de tiempo también muy concretos (de una a dos semanas).

CASO DE ESTUDIO | VNN utiliza el Canvas Problema-Solución para resolver problemas de negocio

Varsity News Network (VNN) es una startup fundada en Michigan, que se encuentra en sus etapas iniciales. Ben conoció allí a uno de sus fundadores, Ryan Vaughn, en una conferencia. La plataforma de la empresa facilita a los directores deportivos gestionar las comunicaciones sociales, creando así una cobertura mediática muy local en sus institutos. El objetivo es ayudar a crear una conciencia sobre deportes de instituto que les consiga apoyo, tanto financiero como emocional.

Figura 16-5. VNN le dedicó algo de tiempo a la introspección.

Figura 16-6. Saber cuánto puedes vender y el tamaño del mercado importa mucho.

A Ryan le habían explicado el Canvas Problema-Solución y comenzó a utilizarlo inmediatamente con los miembros de la directiva. «Habíamos comenzado a buscar financiación y teníamos que resolver varios problemas clave para el negocio lo antes posible —nos dijo Ryan—. Utilizamos el Canvas Problema-Solución para que todos los consejeros estuviéramos de acuerdo y centrados en lo que teníamos que hacer para avanzar».

VNN siguió un proceso lean, en concreto al comienzo de la empresa, para determinar su proposición de valor y cómo esa proposición estaba unida a la producción de contenido sobre deportes de instituto. La empresa sigue siendo lean, probando e iterando cada nueva función o iniciativa que lanza al mercado y, por supuesto, midiendo la efectividad y la creación de valor de las mismas.

Aun así, Ryan nos dijo que estaba preocupado porque no sabía si su directiva estaría dispuesta a adoptar el Canvas Problema-Solución. «El proceso de Lean Startup aún no se había adoptado de forma masiva en el Medio Oeste, aunque el consejo sí que había leído sobre la metodología, lo que ayudó a acelerar el progreso inicial que hicimos con el canvas».

VNN utilizó el canvas durante unos meses, un período crítico para la resolución de sus problemas. El resultado fue que todo el mundo involucrado puso el foco en las principales tareas al alcance. Gracias al Canvas Problema-Solución, VNN pudo validar varias de sus suposiciones clave y diseñó un modelo de crecimiento escalable que implicaba ventas directas. Este modelo les permitió probar el negocio lo suficiente como para comenzar a generar ingresos y planificar una segunda ronda de financiación.

Las figuras 16-5 y 16-6 muestran un ejemplo de uno de sus canvas:

Resumen

Después de encontrar financiación, VNN utilizó el Canvas Problema-Solución para que la directiva se comunicara de forma efectiva.

El canvas les ayudó a iterar hasta conseguir ingresos y a posicionarse para una ronda adicional de financiación.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Nunca infravalores el poder que tiene que todo el mundo esté en la misma página del libro (literalmente). Una única hoja de información consistente que obligue a todos los stakeholders a ser concretos y a ponerse de acuerdo ayuda de verdad a clarificar y definir un problema, particularmente en un entorno que cambie con mucha rapidez.

Un resumen de la etapa de Adhesión

Tu objetivo es probar que has resuelto un problema de tal forma que consiga que la gente regrese a la página.

La clave en esta etapa es la vinculación, que se mide por el tiempo empleado por los usuarios en tu producto, el índice con el que la gente regresa, etc. Puedes hacer seguimiento de los ingresos o de la viralidad del producto pero todavía no ha llegado el momento de poner el foco en ellos.

Aunque estés desarrollando el producto mínimo, la visión que tengas sobre tu negocio debe ser lo suficientemente ambiciosa para inspirar a tus clientes, a tus empleados y a tus inversores (y debe contar con un camino creíble para llegar desde el momento actual a lo vislumbrado en el futuro).

No aprietes el acelerador hasta que hayas probado de forma fiable que la gente hará con tu producto lo que quieres que haga. En cualquier otro caso, estarás gastando dinero y tiempo en atraer a usuarios que dejarán el producto inmediatamente.

Apóyate en los análisis de cohortes para medir el impacto de tus mejoras continuas a medida que vayas reforzando el grado de adhesión de tu producto.

Cuando los números sobre vinculación sean satisfactorios y el churn sea relativamente bajo, será el tiempo de poner el foco en hacer crecer tu base de clientes. De todas maneras, no salgas corriendo a gastarte el dinero en publicidad. Mejor apóyate en la plataforma más convincente que tienes para hacer campaña: tus propios usuarios. Ha llegado el momento de ser virales.

EJERCICIO 1 | ¿Debería avanzar a la siguiente etapa?

¿La gente utiliza el producto tal y como se esperaba?

Si lo están haciendo, avanza a la siguiente etapa.

Si no lo están haciendo, ¿están obteniendo suficiente valor de él aunque lo usen de forma diferente, o simplemente el valor no es tal?

Define al usuario activo. ¿Qué porcentaje de los usuarios/clientes se pueden considerar activos? Anótalo. ¿Podrías aumentarlo? ¿Qué puedes hacer para aumentar la vinculación de tus clientes?

Evalúa tu roadmap de producto con nuestras siete preguntas antes de añadirle más funciones. ¿Esta evaluación cambia el futuro desarrollo de funciones o no?

Evalúa las quejas de tus usuarios. ¿Cómo impactan esas quejas en el avance del desarrollo de productos?

EJERCICIO 2 | ¿Has identificado tus problemas más graves?

Crea un Canvas Problema-Solución. No debería llevarte más de 15 o 20 minutos. Compártelo con los demás (inversores, anunciantes, empleados) y pregúntate si realmente recoge todos los temas clave a los que te estás enfrentando en este momento.

Notas

1 Una excepción a esta regla son los negocios que necesiten una masa crítica para ser útiles. Si tu servicio solo consigue que la gente vuelva cuando, por ejemplo, disponga de 1.000 listados de propiedades en venta, o de 10.000 candidatos o 10.000 coches a menos de tres minutos, tendrás que sembrar los datos de forma artificial antes de poder probar la adhesión que genera. Es un problema común en los marketplaces bilaterales.

2 http://www.amazon.com/Arte-Conversaci%C3%B3n-Enfocada-Conversaciones-Optimizar/dp/1491712295.

3 http://usersknow.blogspot.ca/2010/03/why-your-customer-feedback-is-useless.html.

4 http://www.menlovc.com/portfolio/hotmail.

CAPÍTULO 17

Etapa tres: viralidad

En 1997 la firma de inversiones Draper Fisher Jurvetson utilizó por primera vez el término «marketing viral» para describir el boca a boca apoyado por la red.¹ La empresa había comprobado de primera mano el poder de la viralidad con Hotmail, que incluía un vector de infección en todos sus correos (el ya famoso enlace en la firma de cada correo que invitaba a los receptores de los mensajes a darse de alta en el servicio).

Figura 17-1. Tres certezas: la muerte, los impuestos y la saturación del mercado.

Décadas antes, Frank Bass, uno de los fundadores de la ciencia del marketing, describió cómo los mensajes se propagaban en los mercados.² Su estudio «A New Product Growth for Model Consumer Durables», de 1969, explicaba cómo los mensajes florecían en un mercado gracias al boca a boca. Al principio, los mensajes se extendían lentamente, pero, a medida que más gente comenzaba a hablar de un tema, el alcance del mensaje se aceleraba. Sin embargo, a medida que el mercado se saturaba de personas que ya lo habían oído mencionar, la velocidad bajaba de nuevo. Este modelo se representa por una característica curva en forma de S, conocida como la curva de difusión de Bass, mostrada en la figura 17-1.

Cuando los investigadores compararon la propagación de Hotmail con las predicciones del modelo de Bass, comprobaron que se ajustaba al modelo de forma casi perfecta.

En la etapa de Viralidad, habrá llegado el momento de poner el foco en la adquisición de clientes y en el crecimiento, aunque no pueda perderse de vista el grado de adhesión del producto.

Existe el riesgo de desarrollar la viralidad y el boca a boca a expensas de la vinculación. Esto puede suceder, bien porque los nuevos usuarios atraídos sean diferentes a los early adopters y que, como resultado, no queden vinculados con el producto o porque la proposición de valor se diluya entre tanto esfuerzo de marketing y tengan diferentes expectativas sobre el producto.

Debes ser cuidadoso y no avanzar demasiado pronto en la etapa de Adhesión. Si inviertes dinero en agregar usuarios a tu producto pero su churn es alto, tal vez no estés consiguiendo rentabilizarlo. El crecimiento prematuro quema tiempo y dinero a la velocidad del rayo y puede acabar de un plumazo con tu startup.

Las tres maneras en las que se propagan las cosas

La viralidad consiste básicamente en que los usuarios de tu servicio o producto lo compartan con otros. Existen tres clases:

La viralidad inherente está integrada en el producto y se produce a medida que los usuarios lo utilizan.

La viralidad artificial es forzada y a menudo se integra con un sistema de recompensas.

La viralidad del boca a boca se genera gracias a las conversaciones de usuarios satisfechos y es independiente del producto o del servicio.

Las tres importan pero deben tratarse como formas diferentes de crecimiento y analizarse según el tipo de tráfico que atraigan. Por ejemplo, la viralidad artificial puede atraer tráfico inducido a la página, pero la inherente es mejor porque atrae a clientes vinculados que, más tarde, se convertirán en ingresos.

Viralidad inherente

Muchos productos cuentan con viralidad de este tipo. Por ejemplo, al utilizar TripIt, se comparten los planes de viajes con los colegas, que pueden saber más sobre ellos si se registran en el servicio. Al utilizar Expensify, envías tus informes de gastos a otras personas para que los aprueben. Con FreshBooks, tus clientes ven sus facturas electrónicas en el sitio del servicio.

Esta es la mejor viralidad porque los usuarios la ven natural y porque los receptores de los mensajes se sienten inclinados a comenzar a utilizar el producto o servicio sin necesidad de más estímulos. Es como una epidemia. No es voluntaria ni algo que tengas que elegir conscientemente, sino que sucede sin más.

Viralidad artificial

Aunque la viralidad inherente sea la mejor, la viralidad artificial puede comprarse, algo que no sucede con la primera. Partes de Dropbox, por ejemplo, son inherentemente virales —los usuarios pueden compartir sus archivos con amigos y colegas— pero la empresa tampoco rehúye compensar a sus usuarios, poniendo en juego también la viralidad artificial. Para ello, ofrece espacio de almacenamiento adicional por tuitear o enlazar el producto y recompensa a los usuarios que les ayuden a conseguir nuevos clientes. El servicio ha crecido rápidamente porque los usuarios existentes intentan convencer a los amigos para que se registren, pues gracias a eso pueden conseguir más almacenamiento online.

La viralidad artificial se basa en compensar a los usuarios existentes por recomendar el producto a sus amigos. Si se hace bien, puede funcionar —tal y como ha demostrado Dropbox—, pero también puede causar una impresión torpe y forzada en caso contrario. A fin de cuentas, este tipo de viralidad consiste en incorporar el marketing en el mismo producto, lo que, como contrapartida, puede enturbiar su funcionalidad legítima.

Viralidad del boca a boca

Por último, tenemos la viralidad del boca a boca. Es difícil hacer seguimiento de ella pero es extremadamente efectiva, porque a fin de cuentas se trata de una recomendación de alguien en quien confías. Puedes ver parte de esta actividad monitorizando los blogs y las plataformas sociales y viendo si tu startup aparece mencionada. Es una buena idea, cuando veas una mención de este tipo, tratar de conectar con la persona que recomiende el producto y averiguar qué le ha hecho compartirlo. Así podrás convertir esas menciones en algo repetible y en parte de tu estrategia de crecimiento viral.

Existen herramientas como Klout o PeerReach, que también puedes utilizar. Como sus rankings clasifican a los usuarios según su capacidad de extender un mensaje, puedes utilizarlos para tratar de puntuar el impacto de los que están difundiendo tu producto y averiguar el grado de conocimiento que se tiene de él en la red.

Métricas para la fase viral

Si quieres ahorrar en la adquisición de clientes, medir tu crecimiento viral es algo básico. Para conseguirlo, el número que tienes que vigilar en primer lugar es tu coeficiente viral, resumido por el inversor David Skok como «el número de nuevos clientes que cada cliente actual es capaz de aportar».³

Para calcular tu coeficiente viral:

En primer lugar, calcula tu índice de invitaciones, que es el número de invitaciones enviadas dividido entre el número de usuarios que tienes.

A continuación, calcula el índice de aceptación, que es el número de registros o inscripciones dividido por el número de invitaciones enviadas.

Ahora multiplica ambos números.

La tabla 17-1 muestra los números de ejemplo para una empresa con 2.000 clientes que ha enviado 5.000 invitaciones, de las que se han aceptado 500.

Clientes existentes

2.000

Número de invitaciones enviadas

5.000

Índice de invitaciones

2,5

Número de clientes que han hecho clic

500

Índice de aceptación

10%

Coeficiente viral

25%

Tabla 17-1. Números de ejemplo para el cálculo del coeficiente viral.

Estos cálculos podrían parecer demasiado simples, porque, en teoría, esa cuarta parte de clientes podrían, a su vez, invitar a otro 25% (lo que haría un 6,25% de los clientes totales) y así sucesivamente. En realidad, eso no es así porque, tal y como David indica, es muy poco probable que, a medida que pase el tiempo, los usuarios continúen invitando a sus amigos. Es más probable que los usuarios inviten a los que crean que pueden estar interesados y que después dejen de hacerlo y, además, muchos de los que envíen invitaciones tendrán amigos en común, con lo que la rueda de invitaciones quedaría saturada.

Hay otro factor a considerar: el tiempo de ciclo. Si a una determinada persona solo le lleva un día utilizar el producto y enviar las invitaciones, el crecimiento será rápido. Por otro lado, si le lleva meses hacerlo, el crecimiento será mucho más lento.

El tiempo de ciclo supone un gran diferencia, tanta que David piensa que es casi más importante que el coeficiente de viralidad. Utilizando los datos de ejemplo que ofrece en sus páginas, David subraya esto en uno de sus ejemplos: «Después de 20 días con un tiempo de ciclo de dos días, tendrás 20.470 usuarios, pero si reduces a la mitad el tiempo de ciclo, dejándolo en solo un día, ¡tendrías más de 20 millones de usuarios!».

Las ecuaciones de Bass que vimos al principio tienen estos factores en consideración cuando intentan explicar cómo se propagan los mensajes en un mercado y cómo los clientes adoptan la innovación de forma gradual.

Básicamente, lo que tu empresa debe esforzarse en conseguir es un coeficiente viral por encima de 1, porque eso significa que el producto se mantiene a sí mismo. Con un coeficiente así, todos los usuarios invitan, al menos, a otro usuario y ese nuevo usuario, a su vez, invita a otro. De esa manera, después de conseguir los usuarios iniciales, el producto crecería por sí mismo. En el ejemplo anterior, podríamos hacer varias cosas para tratar de llevar el coeficiente donde queremos:

Poner el foco en aumentar el índice de aceptación.

Intentar extender la vida del cliente para que tenga tiempo de invitar a más personas.

Intentar acortar el tiempo de ciclo para las invitaciones y así conseguir un crecimiento más rápido.

Convencer a los usuarios de que inviten a más personas.

Más allá del coeficiente viral

Tal y como se ha dicho anteriormente, los tres tipos de crecimiento viral deben tratarse de forma diferente. Cada uno de ellos tendrá diferentes índices de conversión y atraerá a usuarios con diferentes niveles de vinculación. El nivel de vinculación es el que te dirá dónde poner el foco.

Las métricas que importan en esta fase tienen que ver con el alcance y la adopción de los nuevos usuarios. Aunque la fundamental sea el índice de viralidad, también el volumen de invitaciones enviadas por cada usuario o el tiempo que transcurre hasta que invitan a alguien son importantes.

En cuanto a las startups centradas en el mercado empresarial —un mercado en el que este tipo de viralidad en la que se puede invitar a otros con un botón no es aceptable—, pueden funcionar mejor otras métricas. Una de ellas es la puntuación de promotores en red, que considera simplemente la probabilidad de que un usuario comente tu producto a sus amigos y que compara el número de defensores de tu producto con el de aquellos que no están dispuestos a recomendarlo.⁴ Se trata de un buen indicador de la viralidad porque da una idea del número de usuarios que recomendarán el producto, que harán referencia al negocio o que serán mencionados en el material de marketing colateral.

La viralidad no desempeña un papel clave en todos los negocios. Algunos productos, por naturaleza, no son virales y ninguno lo es en gran medida. Se ha escrito mucho de conseguir un coeficiente viral por encima de 1 —en otras palabras, de conseguir que cada usuario invite al menos a otro—, porque eso significa que el negocio podría crecer para siempre.

Desgraciadamente, para las startups conseguir un coeficiente viral por encima de 1 sería como encontrar el Santo Grial.

Eso no significa que debas ignorar la viralidad; lo que estamos diciendo es que debes tratarla como un multiplicador que puede aumentar el éxito de tus iniciativas publicitarias de pago. Esa es la razón de que la etapa de Viralidad venga antes de las etapas de Ingresos y Escala: si quieres que el dinero que inviertas en marketing sea lo más rentable posible, en primer lugar tendrás que afinar los motores virales de tu producto.

CASO DE ESTUDIO | Timehop experimenta compartiendo contenido para conseguir viralidad

Jonathan Wegener y Benny Wong crearon Timehop en febrero de 2011, como un proyecto que formaba parte de un maratón de hacking. El producto original —desarrollado en un único día y llamado 4SquareAnd7Years Ago— agregaba los check-ins de los usuarios de Four-square y enviaba un correo diario con ellos, comenzando con los de un año antes. Se trataba de una manera divertida de comprobar dónde habías estado un año antes. El proyecto consiguió mucha atención y, después de unos meses con un crecimiento orgánico, los fundadores decidieron centrarse a tiempo completo en el proyecto.

Al principio, los creadores dedicaron la mayor parte del tiempo a la vinculación. Afortunadamente para ellos, la gente se enganchó con el producto desde el primer momento, tal y como les indicaban sus métricas principales. «Observamos unos índices de apertura de nuestros correos en torno al 40-50%, bastante consistentes, que todavía siguen siendo los mismos —dice Jonathan—. Nos dimos cuenta entonces que contábamos con un producto que le importaba a la gente, que generaba un alto grado de adhesión y con el que la gente se vinculaba». Probar que Timehop era un producto con gran vinculación era esencial pero también lo era comprobar si esa vinculación conducía a la retención de los clientes. «La gente lleva con Timehop casi dos años, sin dar síntomas de aburrirse y dejarlo —dice Jonathan—. En los comienzos, seguíamos religiosamente los índices de apertura, las cancelaciones y la densidad del contenido [cuántos usuarios obtenían un correo diario porque hubiera hecho algo un año antes] pero todo tenía muy buen aspecto». Fue el momento de cambiar a la Métrica que Verdaderamente Importa.

Los índices de vinculación y de retención que obtenían dieron la confianza suficiente a los fundadores para enfrentarse a su siguiente reto: el crecimiento. «Vimos, cuando hicimos seguimiento de la apertura de los correos, que casi el 50% de ellos se abrían en dispositivos iOS —dice Jonathan—. Eso nos llevó a poner el foco en una app móvil, una herramienta más adecuada para crecer gracias al contenido compartido de la gente».

Aunque la gente comparta los correos electrónicos de Timehop, el correo en sí no es una herramienta social. La gente recibía los correos, pero no los compartía. Puesto que el objetivo de Timehop era desarrollar lo que en palabras de Jonathan era una «red social de tu pasado», el movimiento al móvil ayudaría a que la gente adoptara un comportamiento más social. De hecho, los usuarios del móvil comparten 20 veces más contenido que los usuarios que solo utilizan el correo electrónico. Pero todavía no era suficiente.

«Todo nuestro foco está puesto ahora en la compartición de contenidos —indica Jonathan—. La métrica que estamos siguiendo ahora es el porcentaje de usuarios activos diarios que comparten algo. Ahora mismo no tenemos el foco puesto en nuestro coeficiente viral —aunque sí sabemos que está por debajo de 1—, sino en seguir los números que reflejen lo que la gente hace con nuestra aplicación». En este momento, la empresa está experimentando y haciendo pruebas rápidas para ver si puede mejorar ese dato. Desarrolla rápido y pone el foco en el aprendizaje y en el seguimiento de los resultados. Y tiene un objetivo claro: «Nos gustaría tener al menos un 20-30% de usuarios activos diarios que compartan contenido todos los días», dice Jonathan.

En este momento, Timehop solo se preocupa del crecimiento a través de la viralidad (y de utilizar la compartición de contenido como mecanismo básico conseguir esa viralidad). «Todo lo que no sea viralidad no nos importa —dice Jonathan—. Todo lo demás (salir en la prensa, los trucos publicitarios o cualquier otra cosa) es como tratar de subir una roca por una montaña: nunca conseguiremos escalarla. Pero si somos virales sí que lo conseguiremos».

Resumen

Los fundadores de Timehop convirtieron un proyecto de un maratón de hacking en una empresa de verdad cuando vieron un crecimiento orgánico y consistente y una vinculación significativa con el producto.

Después de ver que el 50% de los usuarios abrían los correos diarios que enviaba Timehop con un dispositivo iOS, los fundadores desarrollaron una app móvil. También cambiaron su UMVI de la vinculación o la retención a la viralidad.

El foco de los fundadores está puesto casi exclusivamente en la compartición de contenido y en incrementar el porcentaje de usuarios activos diarios que lo hacen, tratando así de incrementar significativamente su base de usuarios.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Entender cómo la gente utiliza tu producto puede proporcionarte un conocimiento clave sobre la dirección en la que moverte de una etapa a la siguiente —por ejemplo, de la Adhesión a la Viralidad—. Tal vez poner el foco en una métrica como el coeficiente viral sea una acción a demasiado alto nivel, pero sí que es posible buscar acciones dentro del producto que dirijan la viralidad y que te aseguren de que la estás midiendo correctamente; así como tener objetivos claros de lo que quieres conseguir.

Instrumentación del patrón viral

ProductPlanner de Hiten Shah era una fuente tremendamente valiosa para aprender sobre patrones de adquisición.⁵ La página era capaz de catalogar docenas de workflows en la adquisición de los clientes, desde procesos de inscripción a bucles de correos virales o invitaciones de amigos, y de sugerir las métricas adecuadas para cada etapa del proceso. Por ejemplo, la figura 17-2 muestra el bucle de invitación por correo de Tagged.

Figura 17-2. Los bucles de invitación por correo tienen un conjunto simple de pasos y de métricas que seguir.

Aunque ProductPlanner ya no está disponible —sus creadores han puesto toda su atención en un nuevo proyecto denominado KISSmetrics— puedes diseñar patrones propios partiendo de su modelo y, a partir de ahí, ver qué métricas debes seguir dentro del proceso. Entonces podrás instrumentar el bucle viral que hayas desarrollado, comprobar si está fallando, ajustarlo y encaminarte hacia ese elusivo coeficiente de 1 que todo el mundo trata de encontrar.

Hacking del crecimiento

La mayoría de las startups no pueden sobrevivir solo con un crecimiento gradual. Es demasiado lento. Si quieres crecer, necesitas una ventaja competitiva injusta. Necesitas ajustar el futuro. Necesitas hackearlo.

El hacking del crecimiento es un término, cada vez más popular, que describe un tipo de marketing de guerrilla dirigido por datos. Se basa en conocer en profundidad qué partes del negocio están relacionadas y cómo un aspecto concreto de la experiencia de usuario puede tener impacto en los demás. Incluye:

Encontrar, bien una métrica que pueda medirse al inicio del ciclo de vida de los usuarios (por ejemplo, el número de amigos que invita el usuario), bien, si dispones de los datos, las cosas en común que tienen los buenos usuarios de tu producto.

Entender cómo se correlaciona esa métrica con un objetivo básico del negocio (por ejemplo, vinculación a largo plazo).

Desarrollar predicciones de ese objetivo (por ejemplo, cuántos usuarios vinculados tendré en 90 días) basándose en el valor de la métrica a día de hoy.

Modificar la experiencia del usuario hoy para mejorar el objetivo de negocio futuro (por ejemplo, sugiriendo a los usuarios gente a la que podría conocer), lo que implica suponer que la métrica a día de hoy puede causar un cambio en el objetivo de mañana.

La clave del proceso de hacking del crecimiento es esa métrica temprana (también conocida como indicador predictivo, algo cuyo valor a día de hoy podrá predecir el comportamiento de mañana). Aunque parezca un procedimiento sencillo, encontrar un buen indicador predictivo y experimentar con él para ver cómo influye en el futuro de la empresa no es nada fácil. Aunque, en caso de hacerlo, tal vez consigas también un crecimiento explosivo para tu empresa, tal y como han hecho muchos emprendedores con sus startups.

Ataque al indicador predictivo

El fundador de Academia.edu, Richard Price, ha compartido algunas historias⁶ que se comentaron en una reciente conferencia sobre hacking del crecimiento⁷ y en la que varios veteranos, todos creadores de start-ups de éxito, compartieron sus indicadores predictivos con el resto de asistentes:

El anterior jefe de equipo de crecimiento de Facebook, Chamath Palihapitiya, comentó que consideraban que un usuario estaba «vincu-lado» si, tras crear su cuenta, se había puesto en contacto con siete amigos en un período de 10 días. Josh Elman, que trabajaba en Twitter, dijo que su empresa tenía una métrica similar: cuando un nuevo usuario seguía a un número mínimo de personas —y algunas de ellas lo seguían a su vez a él—, era bastante probable que el usuario quedara vinculado con la aplicación. De hecho, Twitter tiene dos clases de usuarios: los «activos», aquellos que han visitado la página al menos una vez en el último mes; y los «principales», que son los que lo han hecho al menos siete veces en ese mismo período.

Nabeel Hyatt, director general de Onetime Zynga, dueña de un juego con más de 40 millones de jugadores, indicó que su empresa se fijaba en la retención del primer día: si alguien volvía al día siguiente de haberse registrado en el juego, era probable que se convirtiera en un usuario activo (incluso en uno que comprara artículos dentro del propio juego). Hyatt también subrayó la importancia de identificar la Única Métrica que Verdaderamente Importa y de optimizarla al máximo antes de avanzar a la siguiente etapa.

ChenLi Wang, de Dropbox, explicó que las oportunidades de que alguien se convirtiera en usuario vinculado se incrementaban de forma significativa cuando colocaba al menos un archivo en una carpeta de uno de sus dispositivos.

Elliot Schmukler, de LinkedIn, dijo que su empresa hacía seguimiento del número de conexiones que establecía un usuario durante varios días para estimar la vinculación a largo plazo.

En cualquier caso, el crecimiento de los usuarios no lo es todo. También es posible intentar hackear otros objetivos críticos, como, por ejemplo, los ingresos. Josh Elman nos contó que, al principio, Twitter puso el foco en incrementar su flujo de noticias porque sabían que sus ingresos estarían ligados a la publicidad (y esa publicidad solo podría darse si los usuarios miraban el flujo de Twitter). Para ellos, el número de visualizaciones era el indicador predictivo de los posibles ingresos antes de que la empresa alcanzara la siguiente etapa, precisamente la de Ingresos.

¿Qué hace que un indicador predictivo sea bueno?

Los buenos indicadores predictivos comparten las siguientes características:

Tienden a relacionar la vinculación social (enlaces a amigos), la creación de contenido (posts, shares, número de «Me gusta») o la frecuencia de regreso a la página (días desde la última visita, tiempo en el sitio, páginas por visita).

Deben estar claramente ligados con alguna parte del modelo de negocio (como los usuarios, el tráfico diario, la propagación viral o los ingresos). Después de todo, el modelo de negocio es lo que se intenta mejorar. No se trata solo de aumentar el número de amigos por usuario, sino de conseguir un número mayor de usuarios leales.

Deben aparecer pronto en el ciclo de vida de los usuarios o en el embudo de conversión. Se trata de una mera cuestión numérica: si sigues una métrica que ya tienes el primer día de un usuario, tendrás datos de todos tus usuarios, pero si esperas a que los usuarios visiten varias veces tu sitio, tendrás menos datos (puesto que muchos usuarios ya habrán abandonado) y, por tanto, el indicador será menos preciso.

Deben permitir una extrapolación temprana para disponer de la predicción lo antes posible. Recuerda que Kevin Hillstrom decía en el capítulo 8 que la mejor manera de entender si una empresa de comercio electrónico estaba centrada en la «lealtad» o en «la adquisición de clientes» era observar cuántas segundas compras se producían en los primeros 90 días. En lugar de esperar un año entero para entender en qué modo se encontraba tu página, es mejor hacer seguimiento de los tres primeros meses y extrapolar esos datos.

Podrás encontrar tus indicadores predictivos gracias a la segmentación y al análisis de cohortes. Tal vez si comparas los datos de los usuarios que sigan visitando tu sitio con los de aquellos que ya lo hayan dejado, encuentres algo en común en todos ellos.

La correlación predice el futuro

Si has encontrado un indicador predictivo que está correlacionado con algo, podrás predecir el futuro. Y eso está bien. En el caso de Solare, el restaurante italiano que describimos en el capítulo 6, el número de reservas a las 5 de la tarde era un indicador predictivo claro del número total de clientes que cenaría por la noche (lo que permitía al equipo contratar personal a última hora o comprar género adicional).

Se ha hablado bastante de Reddit, un sitio UGC, gracias a su tráfico y al índice de vinculación de sus usuarios; a fin de cuentas, el sitio obtiene sus ingresos de la publicidad y pretende convencer a los inversores de ser una buena inversión.⁸ Más o menos la mitad de todas las visitas al sitio son usuarios logados (con cuenta de usuario), pero esos usuarios son los que generan la inmensa mayor parte del tráfico del sitio. El índice de vinculación de Reddit es bueno. «Casi todo el mundo que crea una cuenta vuelve un mes más tarde —dice Jeremy Edberg—. Un par de meses antes de que dejen de hacerlo».

¿Existe un indicador predictivo para el tráfico en Reddit? La tabla 17-2 compara el número de páginas que ven en una visita los usuarios logados con las que ven los visitantes anónimos.

Usuarios logados

Todos los usuarios

Días desde la última visita

Visitas

Páginas vistas

Páginas por visita

Visitas

Páginas vistas

Páginas por visita

0

127.797.781

1.925B

15,06

242.650.914

3.478B

14,33

1

5.816.594

87.339.766

15,02

13.021.131

187.992.129

14,44

2

1.997.585

27.970.618

14,00

4.958.931

69.268.831

13,97

3

955.029

13.257.404

13,88

2.620.037

34.047.741

13,00

4

625.976

8.905.483

14,23

1.675.476

20.644.331

12,32

5

355.643

4.256.639

11,97

1.206.731

14.162.572

11,74

Tabla 17-2. Visualizaciones de página de Reddit de los usuarios logados frente a las de los anónimos.

Estos datos sugieren que los usuarios inscritos y leales —los que tienen cuenta y vuelven todos los días— ven un número mayor de páginas en cada visita. Si alguien que visita el sitio por primera vez ve un número elevado de páginas, ¿podríamos decir que ese dato constituye un indicador predictivo de que ese usuario se inscribirá en el futuro?

La causalidad hackea el futuro

La correlación está bien. Pero si encuentras un indicador predictivo capaz de causar un cambio posterior, habrás encontrado una especie de superpoder, porque ese indicador te permitirá cambiar el futuro. Si, en nuestro ejemplo, un número alto de páginas vistas en la primera visita a Reddit causa la inscripción en la página, ¿cómo podría hacer Reddit para aumentar el número de usuarios inscritos? Pues aumentando el número de páginas vistas. De esto va el hacking del crecimiento.

Recuerda, en el capítulo 2, lo que Mike Greenfield hizo cuando comparó los usuarios vinculados con los que no lo estaban —y averiguó que la mayoría de los usuarios vinculados eran madres—. Para Mike, saber si alguien era madre o no constituía el indicador predictivo, propio de su mercado, de si esa persona acabaría vinculándose con su producto o no. Gracias a ese dato, según el número de madres que se registraran en su página en una fecha determinada, podía decidir cuántos servidores tendría que comprar seis meses después. Pero lo realmente importante no era eso, sino saber que podía dirigir sus esfuerzos de marketing directamente a las madres y cambiar así, de forma radical, su vinculación con el producto.

El hack de Mike estaba relacionado con su propio mercado, pero este tipo de hacks de crecimiento adoptan toda clase de formas. Tal vez se trate de un cambio en el precio, o de una oferta limitada en el tiempo o alguna clase de personalización de la página. Lo importante aquí es que todos los experimentos se lleven a cabo con disciplina.

Los hacks del crecimiento centrados en el producto —lo que Chamath Palihapitiya llamaba «momentos ajá»— tienen que suceder muy al principio en el ciclo de vida para tener impacto en el mayor número de posibles usuarios. Ese es el motivo de que las redes sociales te sugieran posibles amigos casi inmediatamente después de registrarte.

También puedes utilizar promociones y experimentos para intentar identificar el indicador predictivo. El vendedor de música Beatport puso en marcha una promoción, denominada Cyber Monday, para maximizar el número total de compras. Una semana antes, envió un código de descuento del 10% a todos sus clientes. Aquellos que lo utilizaran para comprar recibirían un segundo código de descuento del 20%. Si también lo utilizaban, recibían un código único y limitado en el tiempo para un descuento del 50%. Este enfoque consiguió aumentar la frecuencia de compra y animó a los usuarios a aumentar el tamaño de su carrito.

Aunque no disponemos de datos sobre la efectividad de la campaña, está claro que ahora la empresa tiene una gran información sobre cuáles de sus clientes responderán mejor a futuras promociones, y también de cómo el descuento ofrecido se relaciona con el volumen de compras, además de conseguir que sus clientes más leales se sintieran bien tratados.

El hacking del crecimiento combina muchas de las materias que estamos viendo en este libro: se trata de encontrar un modelo de negocio, de identificar la métrica más importante para la etapa en la que te encuentres y de seguir aprendiendo y optimizando esa métrica para mejorar el futuro de tu organización.

Un resumen de la etapa de Viralidad

La viralidad se refiere a la propagación de un mensaje desde los usuarios actuales, los «infectados», hacia usuarios nuevos.

Si cada usuario invita con éxito a participar a otro usuario, el crecimiento de la empresa está casi asegurado. Aunque esto se consigue muy pocas veces, el boca a boca siempre es bueno para el crecimiento y reduce los costes de adquisición de los clientes.

La viralidad inherente ocurre al interactuar con tu producto de forma natural. La artificial hay que pagarla y es menos genuina. Y el boca a boca, aunque difícil de crear y de seguir, provoca la aparición de muchos early adopters. No obstante, es necesario segmentar los usuarios atraídos por cada tipo de viralidad.

Además del coeficiente de viralidad, también debes tener en cuenta el tiempo de ciclo. Cuanto antes inviten los usuarios a los demás, más rápido crecerá la empresa.

A medida que vayas cubriendo las etapas de Viralidad y de Ingresos, tratarás de encontrar indicadores predictivos del futuro crecimiento: se trata de métricas que pueden medirse muy pronto en el ciclo de vida del usuario y que predicen —o mejor, que controlan— lo que sucederá el día de mañana.

Si tu empresa crece de forma orgánica gracias a las recomendaciones e invitaciones, sacarás el máximo partido posible a la inversión que hagas en la adquisición de los clientes. Pero ahora ha llegado el momento de maximizar tus ingresos, y tendrás que gastar algo de dinero en conseguirlos. Es el momento de la etapa de Ingresos.

EJERCICIO | ¿Deberías avanzar a la siguiente etapa?

Hazte estas preguntas:

¿Estás utilizando alguno de los tres tipos de viralidad (inherente, artificial, boca a boca) en tu startup? Describe cómo lo estás haciendo. Si la viralidad es el eslabón más débil de tu startup, apunta de tres a cinco ideas para incluir más viralidad en tu producto.

¿Cuál es tu coeficiente de viralidad? Incluso aunque sea inferior a 1 (lo que es muy probable), ¿crees que la viralidad actual será suficiente para sostener el crecimiento de usuarios y para mantener bajos los costes de adquisición de los clientes?

¿Cuál es tu tiempo de ciclo viral? ¿Cómo podrías acelerarlo? ¿Cuáles son los segmentos o las cohortes de usuarios que hacen lo que tu modelo de negocio necesita que hagan? ¿Qué tienen en común? ¿Qué puedes cambiar en tu producto, en tu mercado, en tus precios o en cualquier otro aspecto del negocio para dirigirte a ellos lo antes posible en su ciclo de vida?

Notas

1 http://www.dfj.com/news/article_25.shtml.

2 http://en.wikipedia.org/wiki/Bass_diffusion_mode.

3 La explicación del coeficiente viral de David Skok incluye dos hojas de cálculo con las que puedes jugar en http://www.forentrepreneurs.com/lessons-learnt-viral-marketing/.

4 The nPS, apoyado en primer lugar por la empresa rent-A-Car y del que ha escrito Frederick F. Feichfeld, tenía en cuenta solo a los encuestados que respondían de forma entusiasta porque esos son «los clientes que no solo volverán a alquilar con nosotros, sino que también recomendarán la empresa a sus amigos»; consulta http://hbr.org/2003/12/the-one-number-you-need-to-grow/ar/1.

5 ProductPlanner se cerró hace poco. Solía encontrarse en http://productplanner.com.

6 http://www.richardprice.io/post/34652740246/growth-hacking-leading-indicators-of-engagedusers.

7 http://growthhackersconference.com/.

8 http://www.reddit.com/about.

CAPÍTULO 18

Etapa cuatro: ingresos

En algún momento tienes que ganar dinero. Te has movido de la Adhesión a la Viralidad y has visto cómo cambiaban tus métricas. Ahora tienes que encontrar una nueva UMVI, puesto que parte del dinero que ganes lo dedicarás a conseguir nuevos clientes. Tu negocio se verá dirigido por cosas como el valor del ciclo de vida de los clientes y sus costes de adquisición. Tendrás que poner en marcha experimentos que intenten captar usuarios más leales a menor coste y ajustar cómo, cuándo y por qué cobras a tus clientes. Habrá que cambiar muchas cosas. Bienvenido a la etapa de Ingresos.

El objetivo en la etapa de Ingresos es que cambies el foco de probar una idea a probar que puedes ganar dinero de forma escalable, consistente y autosostenible. Es como una piñata; en esta etapa tienes que golpear tu modelo de negocio hasta que salgan los caramelos.

Algunos especialistas en startups recomiendan cobrar por tu producto desde el principio. Pero esto depende de varios factores, como el churn, el coste de adquisición de los clientes o la clase de aplicación que estés desarrollando. Además, estos especialistas confunden cobrar por adelantado con poner el foco en los ingresos y en los márgenes. En las etapas anteriores, no pasaba nada porque tu negocio tuviera pérdidas, ni porque perdiera clientes, ni porque tuvieras que pedir más financiación para continuar, ni porque los desarrolladores —con el precio que cobran por hora— atendieran el teléfono de atención al cliente para aprender cosas nuevas. Pero ya no. Ahora ya no se trata de desarrollar un producto, sino un negocio.

Métricas para la etapa de Ingresos

Medir los ingresos es bastante fácil, pero debes recordar que, aunque los ingresos aumenten con el tiempo, los ingresos por cliente son un mejor indicador de la salud real de tu negocio. Se trata de un ratio, después de todo, y siempre se puede aprender mucho más con ellos. Por ejemplo, si los ingresos crecen pero tus ingresos por cliente disminuyen, ese indicador te estará diciendo que necesitarás muchos más clientes para seguir creciendo al mismo ritmo. ¿Puedes hacerlo? ¿Tiene sentido? Este ratio te ayudará a poner el foco en tomar decisiones reales para tu startup.

Este nuevo enfoque te obligará a vigilar otros datos, como los índices de click-through, el índice de conversión y el tamaño del carrito de la compra, o bien el número de suscripciones y el valor del ciclo de vida de los clientes, cualquier cosa que signifique ingresos para el negocio. Tomarás esos datos de ingresos y los compararás con los costes de adquirir nuevos usuarios a un ritmo más rápido que los que abandonan, puesto que serán las adiciones netas de visitantes, usuarios y clientes —que puedas monetizar— las que indicarán tu verdadero índice de crecimiento.

También tendrás que trabajar mucho en ajustar bien tu política de precios, intentando que el máximo número de clientes de pago opten por el producto más caro. Y experimentarás empaquetando distintos servicios, niveles de suscripción, descuentos y otros mecanismos para determinar el mejor precio posible de tus productos.

La máquina del centavo

Un emprendedor camina hacia una sala de reuniones forrada de arce justo enfrente de la 280, las miradas de los trajeados inversores en torno a la mesa puestas en él, fijas en una gran bolsa de cuero. Saca entonces de ella una extraña máquina, de medio metro de altura por 25 centímetros de ancho, la coloca con cuidado en la mesa y la conecta.

En la habitación hay un silencio expectante.

—¿Alguien de ustedes tiene un centavo? —pregunta.

El director general levanta una ceja cuando uno de los miembros junior del personal le pasa una moneda de cobre.

—Observen ahora.

El emprendedor inserta la moneda en la parte superior de la máquina y tira de una pequeña palanca. Se produce un zumbido con un tono determinado, seguido de una pausa, y entonces una moneda de cinco centavos, reluciente, aparece en la pequeña bandeja situada en la parte inferior de la máquina.

El único sonido de la habitación es el del aire acondicionado, enfriando la atmósfera caliente de Palo Alto.

—Solo es un truco —dice el socio general de cabello plateado, estirándose en su asiento, mientras hace rechinar sus Mephistos marrones contra la alfombra hipoalergénica—. Hazlo otra vez.

Vuelven a darle otra moneda. De nuevo la coloca en la máquina y tira de la palanca. Aparece otra moneda de cinco centavos reluciente en la bandeja.

—Tienes ahí una bolsa con monedas nuevas —acusa a la defensiva un analista técnico, ligeramente desaliñado—. Ábrela.

Sin decir una palabra, el emprendedor tira de un pequeño cierre en el costado de la máquina y la abre. Dentro aparecen varios tubos y cables, pero nada lo suficientemente grande para guardar las monedas de cinco centavos. El analista mira ligeramente ofendido, pero el socio general está ya al borde de su silla cuando el emprendedor vuelve a cerrar la máquina.

—¿Cuántos centavos puedo meter ahí a la hora? —pregunta.

—Le lleva cinco segundos enfriarse, por lo que puede introducir 720 centavos por hora. Eso hace 36 dólares por hora en monedas de cinco centavos, lo que supone un beneficio de 28,20 dólares por hora, con un margen del 80%.

El director general se recuesta en su sillón Aeron y mira hacia la autopista, hacia las colinas Woodside. Se detiene por un minuto y pregunta:

—¿Puedo meter monedas de cinco centavos?

—Lo he intentado con monedas de diez. Funciona. Produce billetes de dólar pulcramente doblados. Todavía no lo he intentado con nada superior, pero espero que sea capaz de hacerlo también con billetes de cinco dólares —contesta el emprendedor.

—¿Cuántas podrías hacer y cuántas pueden funcionar a la vez? —pregunta el socio, olvidado ya del resto de la sala.

—Creo que podría disponer de 500 máquinas funcionando en todo momento. Cuestan 30.000 dólares cada una y me lleva dos meses fabricarlas.

—Una pregunta más —dice el socio—, y creo que tenemos un trato. ¿Hay alguien más que pueda construir una?

—Tengo la propiedad intelectual del mecanismo base y he firmado un acuerdo exclusivo con la Casa de la Moneda para ser el único productor de moneda legal.

Por supuesto, no se trata de un discurso real frente a una firma de capital riesgo, pues no hay ningún negocio real que pudiera llegar a ser tan perfecto. Pero podemos aprender mucho de la máquina del centavo, y es una gran metáfora para que el CEO de la startup tenga en cuenta cómo lo hacen los inversores.

La máquina del centavo tiene una capacidad obvia: metes dinero en ella y produce una cantidad mayor. La gente entiende claramente cómo funciona. Aunque no existe ningún negocio que funcione de manera tan clara como la máquina del centavo, todos los CEO que deseen presentar su negocio a los inversores tendrían que tener un modelo de negocio tan claro como este, especialmente para explicarlo a los que sean ajenos a la empresa, para que sea tan obvio como en este caso que la inversión reportará beneficios.

El emprendedor contaba con respuestas razonables para cuestiones clave: hasta dónde podría crecer el negocio, cuál era el margen máximo que podía alcanzarse y qué clase de barreras de entrada presentaba.

Presentó su producto consiguiendo interesar a su audiencia y les dejó que le ayudaran a contar su historia. Se trataba de gente inteligente que le hicieron las preguntas que él quería y les mostró que se había anticipado a las preguntas, proporcionando algunos detalles más sobre el producto que los que le habían solicitado al principio, pero sin describirlo en mucha profundidad.

En esta etapa no había necesidad de una explicación técnica detallada. Más tarde, seguro que los inversores se interesarían por los detalles técnicos para asegurarse de que el negocio no era ilegal, ni inmoral ni tampoco una estafa. Pero esta reunión no iba de eso. Abrir la máquina le sirvió al emprendedor como una simple prueba de que todo el mundo en aquella habitación entendía el funcionamiento del producto.

El emprendedor tampoco ofreció una valoración de su producto. Les dio a los inversores los detalles que necesitaban para pensar en una, basándose en el potencial de ingresos, el margen, los costes, etc. También podrían calcular el capital necesario para financiar la creación de las máquinas, basándose en el coste y en el tiempo, así como el retorno de su inversión.

Los CEO de las startups que buscan capital de las firmas de inversión harían bien en recordar el ejemplo de la máquina del centavo. Se trata de una buena manera de asegurarte de que estás pensando como un inversor de riesgo. Cada vez que creas que te alejas de la simplicidad de esta reunión, será una señal de que tienes que volver a pensar en tu negocio y asegurarlo más.

Máquinas del centavo y números mágicos

Esta no es solo una metáfora entretenida para los emprendedores que se estén preparando para presentar su producto. Tienes que pensar en tu empresa como en una máquina que genera, de forma predecible, más dinero que el que consume. Medir el ratio entre la entrada y la salida de dinero te dirá si tienes una de las buenas o no.

En 2008 Josh James, de Omniture, sugirió una manera de entender cómo lo estaba haciendo una empresa SaaS para decidir si había llegado el momento de apretar el acelerador o, en cambio, había que reconsiderar el modelo de negocio.¹

En realidad, es bastante simple: observa el retorno de la inversión que está produciendo el dinero invertido en marketing. En una empresa SaaS hay que gastar dinero en ventas y en marketing con la esperanza de conseguir nuevos clientes. Si todo va bien, el siguiente trimestre los ingresos habrán aumentado.

Para medir la salud de la máquina, divide la variación de los ingresos recurrentes anuales en el trimestre anterior por lo que te ha costado conseguirlos. Para hacer este cálculo, necesitas tres números:

Los ingresos recurrentes trimestrales del trimestre x(QRR[x]).

Los ingresos recurrentes trimestrales del trimestre anterior x(QRR [x – 1]).

Los gastos de la fuerza de ventas y de marketing del trimestre anterior x(QExpSM[x – 1]).

Si no tienes ventas y gastos trimestrales, puedes dividir los ingresos anuales entre cuatro. Eso también te ayudará a suavizar los picos que pueda haber en gastos de marketing o el compartimiento estacional del producto, ya que no todas las ventas de este trimestre serán resultado de los esfuerzos en el trimestre anterior (algunos podrían haberse beneficiado de trimestres previos).

La fórmula es así:

(QRR[x]-QRR[x-1])

-------------------------------

QExpSM[x-1]

Si el resultado está por debajo de 0,75, tienes un problema. Cuanto más dinero metes a la máquina, menos sale de ella. En esta etapa eso no es bueno para tu negocio, porque significa que hay un fallo fundamental en tu modelo. Si, en cambio, está por encima de 1, lo estás haciendo bien; puedes financiar tu crecimiento con tus ganancias, volviendo a meter en la máquina el incremento de los ingresos y aumentando así los gastos de ventas y de marketing.

Encontrar el ritmo de tus ingresos

En la etapa actual de tu startup, dispones de un producto que les gusta a los usuarios y que recomiendan a otros. Además, estás intentando encontrar la mejor manera de monetizarlo. Recuerda la definición del uso del marketing de Sergio Zyman (más cosas a más gente por más dinero más frecuentemente y de forma más eficiente). En la etapa de Ingresos, tienes que averiguar cuál de esos «más» de la definición previa será el que consiga un mayor aumento de ingresos en los clientes vinculados:

Si dependes de costes físicos, o hay un coste asociado a cada transacción (como sería el caso de un negocio de ventas físicas, o que tuviera que enviar el producto a los compradores o inscribir a minoristas), entonces el «de forma más eficiente» de la definición actuará, sobre todo, sobre la oferta o sobre la demanda de tu modelo de negocio.

Si has alcanzado un coeficiente viral alto, entonces el «a más gente» es el que tiene sentido, porque cuentas con un multiplicador para cada euro que inviertas en adquisición de clientes.

Si cuentas con un conjunto leal y recurrente de clientes que te compren cada cierto tiempo, entonces será el «más frecuentemente» sobre el que tengas que actuar y poner el énfasis en conseguir que vuelvan más a menudo a la página.

Si tu negocio hace ventas únicas pero de alto valor, entonces te ayudará el «por más dinero», porque solo cuentas con una única oportunidad de conseguir ingresos del cliente y necesitas ganar con él tanto dinero como te sea posible.

Si el tuyo es un modelo de suscripción y tratas de reducir tu índice de churn, entonces vender paquetes de mayor capacidad y con más funciones es tu mejor oportunidad de aumentar los ingresos existentes, por lo que pasarás mucho tiempo trabajando en el «más cosas» de la definición.

¿De dónde viene el dinero?

En muchos servicios que cobran una cuota recurrente es necesario decidir si todo el mundo tendrá que pagar o solo lo harán los usuarios premium. Un modelo freemium podría funcionar en estos casos, pero no siempre es lo mejor: concretamente si se da el caso de que los usuarios gratuitos le cuesten dinero a la startup y no haya una manera natural de distinguir la versión de pago de la gratuita en distintos niveles que un usuario pueda encontrar naturales, como por ejemplo sería el número de proyectos o de gigabytes de almacenamiento disponibles.

Una variante de este modelo es el pago por privacidad. En esta variante el contenido que los clientes creen que estará disponible para todos los visitantes del sitio, excepto en el caso de que paguen por mantenerlo en exclusiva. SlideShare, por ejemplo, utiliza una variante de este tipo. El sitio cobra por publicidad, pero también lo hace a los usuarios por un modo premium en el que el contenido que suben a la página no está disponible para los demás. Ahora, además, al formar parte de LinkedIn, la empresa matriz también inyecta dinero en el negocio.

Si todos tus usuarios pagan, entonces lo que tendrás que decidir será si ofreces un período de prueba, algún tipo de descuento u otros incentivos. En cualquier caso, no olvides que la mejor estrategia de ingresos es desarrollar un gran producto: las mejores startups son, en palabras de Steve Jobs, las «excepcionalmente buenas», es decir, las que tienen clientes que están deseando pagar por el valor que consiguen de ellas.

Si, en cambio, ninguno de tus clientes paga tendrás que apoyarte en la publicidad o en subsidios ocultos para pagar las facturas.

Muchas startups mezclan varios de los seis modelos de negocio que hemos visto para su modelo de ingresos. También encuentran maneras propias de conseguir ingresos gracias a su propio mix de viralidad y adquisición de clientes e invierten parte de los ingresos en financiar su crecimiento.

Valor de tiempo de vida del cliente > Coste de adquisición de cliente

Cuando se habla de convertir tus ingresos en más clientes, la regla básica es sencilla: gasta menos dinero en conseguir los nuevos clientes que el que ingreses gracias a ellos.

Por supuesto, se trata de una simplificación extrema, porque, en realidad, lo ideal es gastar solo una pequeña parte de los ingresos en la adquisición de nuevos clientes, ya que habrá otros gastos que serán necesarios para mantener el proyecto funcionando y generar retorno de la inversión, tales como los de contratación de personal o de investigación.

Los cálculos CLV-CAC también deben tener en cuenta que existe un retraso entre los pagos que se hacen para conseguir clientes y el dinero que se obtiene de ellos. En cualquier inversión o crédito que consigas, quien pone el dinero no solo estará pagándote por llegar al equilibrio financiero o breakeven, sino que también estará anticipándote los futuros ingresos de los clientes.

El balance entre el coste de adquisición, los ingresos y los flujos de caja es la base en la que se asientan muchos modelos de negocio; en concreto, aquellos que dependen de los ingresos por suscripciones y que pagan por conseguir clientes. Para conseguir el balance, puedes tratar de cuadrar los números trabajando sobre cuatro variables:

El dinero disponible al principio (por ejemplo, la inversión que realices).

La cantidad de dinero al mes que se emplea en adquisición de clientes.

Los ingresos que aportan los clientes.

El índice de churn de los clientes.

Haz bien las cuentas. Si aceptas demasiada inversión, la empresa dejará de ser tuya al completo; si, por el contrario, no aceptas la suficiente, te quedarás sin efectivo porque tendrás que poner por adelantado cierto dinero para conseguir a los clientes y que no cobrarás hasta pasado cierto tiempo.

CASO DE ESTUDIO | Parse.ly y la pivotación hacia los ingresos

Parse.ly desarrolla una herramienta estadística que ayuda a las grandes firmas de la web a entender qué contenido en particular está dirigiendo el tráfico. Se lanzó por primera vez tras un evento de Dreamit Ventures en Filadelfia en 2009, como un lector para que los consumidores pudieran encontrar historias de su agrado. Un año más tarde, la empresa cambió su enfoque: ya que sabían lo que podría gustar a los lectores, podrían sugerir también a las empresas que creaban contenido cuál sería el que mantendría más tiempo a los lectores en sus páginas. Y en 2011 cambiaron de nuevo y comenzaron a ofrecer herramientas de informes para las empresas que quisieran saber qué contenido que estaba funcionando mejor o peor. El producto actual, Parse.ly Dash, es una herramienta estadística para creadores de contenido.²

Hoy en día, Dash es una herramienta de éxito, pero la empresa tuvo que abandonar su enfoque inicial en busca de un modelo de negocio sostenible. «Fue muy duro cambiar nuestro lector de noticias inicial, diseñado para los consumidores. Sobre todo, porque todas las métricas eran bastante positivas», indica Mike Sukmanowsky, director de producto de Parse.ly.

«Contábamos con miles de clientes y el producto crecía a gran ritmo. Nos mencionaban en la mejor prensa tecnológica como en TechCrunch, ReadWriteWeb y ZDNet. El producto funcionaba y teníamos un millón de ideas para mejorarlo. Sin embargo, nos faltaba la métrica fundamental para cualquier negocio en crecimiento: los ingresos. Hicimos pruebas y pusimos en marcha encuestas y aprendimos que, aunque nuestros usuarios más activos estaban encantados con Parse.ly Reader, no estaban en absoluto dispuestos a pagar por él».

Los fundadores se vieron con muchísimo código, sin ingresos y con unos costes crecientes. Mike atribuye parte de esa situación al foco que los aceleradores de startup suelen poner en la creación rápida de prototipos más que en el Desarrollo de Clientes. «Uno de los retos a los que se enfrenta un acelerador es que están tan centrados en el producto (sácalo rápido) y tan presionados (una demo en dos meses) que gran parte del Desarrollo de Clientes tiene que hacerse en paralelo al propio desarrollo. De hecho, algunas de las grandes preguntas sobre el negocio se respondieron después de sacar nuestra primera versión».³

Cuando la empresa decidió cambiar de modelo de negocio, pararon el desarrollo del lector por completo. No obstante, aunque su nuevo producto se desarrolló desde cero pudieron sacar partido a mucha de su tecnología inicial y de lo aprendido de arquitectura con su primer producto. Ahora, un equipo de ventas distribuye su oferta actual, con un período de prueba para evaluación, tras el que los clientes pagan una cuota mensual.

Como puedes suponer, una empresa de analíticas como esta recopila y analiza gran cantidad de información. Aparte de utilizar su propio producto, Dash, para el análisis, también utilizan Woopra para medir la vinculación y para que su equipo de ventas cuente con datos significativos; Graphite para las series temporales de datos, y Pingdom para controlar la disponibilidad del producto y el tiempo que está activo.

Por supuesto, las métricas seguidas han ido cambiando a medida que la empresa variaba su modelo de negocio.

«Para Parse.ly Reader, nuestras métricas básicas eran los registros y la vinculación de los usuarios. Vigilábamos los clientes diarios que se registraban gracias a las críticas de prensa y cuántas conexiones diarias provenían de usuarios con cuenta —dice Mike—. En Parse.ly Publisher Platform, nos centrábamos por completo en el número de impresiones de recomendación servidas y en el índice de click-through de nuestras recomendaciones. Todavía prestamos mucha atención a estos números para los usuarios de nuestra API».

Para el producto actual, la empresa hace seguimiento de un gran conjunto de métricas, entre las que se incluyen:

Nuevos registros diarios en cuentas de prueba.

Índice de conversión del flujo de registro y del proceso de activación de cuentas.

Número de usuarios activos por cuenta (puestos) y actividad de invitaciones a nuevas cuenta.

Vinculación de los usuarios (basada en los datos de Woopra).

Llamadas al API con Graphite.

Actividad en la web con Google Analytics.

Visualizaciones de la página y visitantes únicos en sus sitios, con monitorización propia de su red.

Como su software está instalado en multitud de páginas, también siguen los datos de esas páginas como, por ejemplo, del número de post publicados, las visualizaciones medias de página y los sitios que más tráfico conducen hacia ella. Y también lo hacen con las métricas de negocio fundamentales: personal, número de clientes, cantidad de servidores, ingresos, costes y beneficio.

En conclusión, Parse.ly tuvo que tomar decisiones difíciles a pesar del aparente éxito de su negocio para el mercado de consumo. No habían probado la monetización de su producto, a pesar de ser ese uno de los aspectos con más riesgo del negocio. Pero cuando, antes de su segunda pivotación, dedicaron tiempo a hablar con sus clientes empresariales sobre su cuadro de mando, la respuesta estuvo clara para ellos: «Les enseñamos los conceptos de la herramienta estadística que íbamos a ofrecerles y se pusieron como locos con lo que les estábamos ofreciendo —recuerda Mike—. Les importaba más la herramienta futura que las recomendaciones que les dábamos en aquel momento».

Resumen

Incluso si tienes un gran crecimiento en una parte importante de tu negocio (como el número de usuarios o la vinculación), no vale de nada si no eres capaz de convertirlo en dinero que pague las facturas.

La pivotación de un negocio cambia la UMVI de forma inmediata.

Cada empresa vive en un ecosistema; en este caso, formado por lectores, creadores de contenido y anunciantes. A menudo es más fácil pivotar hacia un nuevo mercado que crear un producto desde el principio, y entonces conseguir que el mercado te ayude a darte cuenta del producto que tenías que haber desarrollado desde el principio.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

En la mayoría de los modelos de negocio se supone implícitamente la capacidad de ganar dinero. Sin embargo, debe probarse lo antes posible esa capacidad para eliminar el riesgo del modelo. En la búsqueda de ingresos tienes que estar dispuesto, además, a cambiar radicalmente, e incluso cerrar, partes completas de la empresa.

Encaje mercado/producto

Lo primero que se les ocurre a la mayoría de los emprendedores cuando su producto no va bien es añadirle más funciones. Esperamos sinceramente haber demostrado ya que ese no es el enfoque correcto, porque es muy poco probable que una función, o varias, resuelvan de pronto todos los problemas de tus clientes.

En su lugar, es mejor tratar de pivotar nuestro producto hacia un nuevo mercado. Partimos de la base, claro está, de que el producto no es el problema sino que lo es el mercado al que va dirigido. En un mundo perfecto, antes de desarrollar un nuevo producto, se habría validado el mercado, pero los errores ocurren a veces. Aunque no hayas empezado por el Desarrollo de Clientes, eso no quiere decir que estés dispuesto a deshacerte de todo lo que hayas creado. En esta tesitura, puede resultarte más fácil cambiar de mercado que de producto.

La mayoría de los creadores de startups descubren la metodología Lean Startup en un punto concreto de su crecimiento: han desarrollado un producto que tiene algo de tracción, pero no la suficiente. Se enfrentan entonces a una decisión difícil: ¿deben insistir en el camino que han emprendido o cambiar algo? Buscan respuestas. Tratan de encontrar maneras de aumentar la tracción sin tener que echarlo todo por la borda. Se trata de algo muy común en las grandes compañías y en los intraemprendedores: ya tienen algo en el mercado, pero no con la escala que desean, y quieren aumentar el índice de crecimiento o la cuota de mercado.

En lugar de desarrollar nuevas funciones o empezarlo todo desde el principio, es mejor dirigir el producto a un nuevo mercado. Por eso, preferimos hablar en este caso más de encaje mercado/producto que de encaje producto/mercado, puesto que lo que se pretende es encontrar un mercado para un producto ya existente. Esto también se puede aplicar si se tratara de un cambio en el modelo de negocio, algo perfectamente razonable si lo que se pretende es conseguir escala. De nuevo, se trataría de un encaje mercado/producto, porque lo que se cambia es una variable del mercado (el modelo de negocio) sin modificar el producto (más o menos).

Si este es tu caso y estás tratando de encontrar un nuevo mercado para un producto ya existente, a continuación te ofrecemos algunas sugerencias.

Revisa tus antiguas suposiciones

Revisa las suposiciones iniciales acerca de los mercados a los que iba dirigido el producto. Si no has hecho ninguna suposición de este tipo, tendrás que hacer una autopsia a tu producto y utilizar el conocimiento a posteriori. ¿Por qué no ha funcionado? ¿Las necesidades que tu producto resuelve le importan lo suficiente a los mercados a los que te diriges?

Fíjate ahora en los mercados relacionados con los que fueron tu primer objetivo. ¿Qué sabes de ellos? ¿En qué se parecen o se diferencian esos mercados al original?

Salir a la calle y ponerte a hacer entrevistas en nuevos mercados te ayudará a averiguar si el producto que has desarrollado puede solucionar problemas capaces de generar necesidades importantes. Con esta nueva información, deberías poder comparar lo que te cuentan los miembros del nuevo mercado con el análisis a posteriori que hayas realizado de tu base de clientes.

Comienza un proceso de eliminación

Tendrás que descartar algunos mercados y/o modelos de negocio rápidamente. Por ejemplo, un modelo freemium necesita un número muy elevado de futuros clientes. Lincoln Murphy, en una obra sobre el tema, hizo un gran trabajo al presentar los cálculos sobre el tamaño del mercado que puede conseguirse en un servicio de este tipo en una presentación denominada «The Reality of Freemium in SaaS».⁴

Una de sus conclusiones más importantes es que el modelo freemium no funciona sin un gran mercado potencial y varios factores adicionales.

Si, además, comprendes cómo funcionan varios mercados y varios modelos de negocio diferentes, podrás encontrar las combinaciones de ambos elementos que funcionen mejor.

Profundiza

Cuando hayas identificado los nuevos mercados potenciales y un modelo de negocio futuro, habrá llegado el momento de investigar en profundidad y meterte de lleno, ahora sí, en el Desarrollo de Clientes. Habla con 10-15 clientes potenciales de cada mercado al que pretendas dirigirte para validar tus suposiciones sobre sus problemas. Puede parecerte un procedimiento lento —después de todo, ya tienes un producto que puedes venderles— pero te merecerá la pena, porque así evitarás dirigirte a mercados con los que tu producto no encaje bien.

Al mismo tiempo, puedes intentar un enfoque más amplio y tratar de llegar a gran escala a los clientes, utilizando landing pages y publicidad para regular el interés en tu producto. Pero no te saltes pasos. No olvides las entrevistas de problema.

Encuentra similitudes

Cuando en esta etapa investigues los mercados, tendrás que estrechar tu punto de mira e identificar posibles nichos de mercado. Ah, y no es suficiente con utilizar el «tamaño de mercado» para definirlo. Lo hemos visto muchas veces: las Pymes (pequeñas y medianas empresas) no conforman un mercado, pues resulta una categoría demasiado amplia.

En lugar de limitarte a una definición de ese tipo, trata de encontrar similitudes entre empresas que formen parte de ella. Puedes empezar por buscar similitudes en empresas del mismo sector industrial, pero considera también la geografía, la manera de comprar sus productos, lo que han adquirido recientemente, sus presupuestos, el crecimiento del sector, la estacionalidad, las restricciones legislativas y las personas que se encargan de tomar las decisiones. Todos estos factores pueden ayudarte a definir un verdadero mercado al que dirigir tu producto.

Por otra parte, cuando presentes el producto que tienes, no te limites a describir su funcionalidad actual. Ten en cuenta que, a la vez que estés tratando de encontrar el mercado y el modelo de negocio para tu producto, tendrás que pensar qué cambios introducirás y cómo lo empaquetarás para venderlo. Al fin y al cabo, no vas a reconstruir el producto por completo ni a invertir un gran esfuerzo en modificarlo, por lo que no hay ninguna razón por la que no puedas ofrecer una versión mejorada, basada en lo aprendido sobre tu nuevo mercado objetivo.

En esencia, ya tienes un PMV —tu producto actual— y, con suerte, no necesitará grandes cambios. Así que, si con unos cuantos reajustes consigues que funcione, además dejarás maravillados a tus clientes con la velocidad de la que eres capaz.

Encontrar un nuevo mercado para un producto existente es difícil. Y la verdad es que tal vez no lo haya y tengas que pivotar mucho más profundamente o rediseñarlo por completo. Pero antes de llegar a eso, párate, frena y busca clientes dispuestos a pagar por lo que ya tienes. Para conseguirlo, tendrás que mantener tu compromiso con los procesos de Lean Startup y de Desarrollo de Clientes, pues haciéndolo así podrás empezar a mitad del camino y no tener que volver a la casilla de salida.

Líneas de referencia para el equilibrio financiero

Los ingresos no son la única métrica financiera importante para los negocios. Cualquier negocio pretende alcanzar su punto de equilibrio financiero; es decir, que los ingresos superen los gastos de forma regular. Tal vez en el momento en el que se encuentre tu startup la rentabilidad no te importe mucho —quizá te encuentres tratando de adquirir nuevos clientes— pero no pensar en ese equilibrio es completamente irresponsable. Si no puedes llegar a él en algún momento, sería mejor dejarlo, porque estarías perdiendo tiempo y dinero para nada.

Para ello, tendrás que vigilar métricas empresariales como los costes operativos, los costes marginales, etc. Por otra parte, es posible que descubras, gracias a ellas, que es mejor deshacerte de un segmento completo de tus clientes porque te estén costando más dinero del que te aporten, algo especialmente común en las startups B2B. Teniendo eso en cuenta, a continuación mencionamos algunas «puertas» que tendrás que franquear para pasar a la etapa de Escala.

Equilibrio para los costes variables

Probablemente, como creador de una startup, estés invirtiendo más dinero en conseguir crecimiento que en conseguir ingresos, sobre todo si has conseguido financiación y no estás arrancando el negocio con tus propios recursos. A fin de cuentas, los inversores no quieren una empresa en equilibrio financiero, sino participaciones que les devuelvan su inversión multiplicada, ya sea mediante una parte en la empresa o con una salida a bolsa.

En ese caso, si el dinero que te aporta cada cliente es superior al coste que implica conseguirlo y proporcionarle el servicio, tu empresa lo estará haciendo bien. Puede que estés invirtiendo dinero en nuevas funciones del producto, en contratación de personas, etc., pero, en cualquier caso, los clientes no te estarás costando el dinero.

Tiempo hasta el equilibrio de cliente

Una medida clave de un crecimiento de ingresos adecuado es si el valor del ciclo de vida de los clientes supera a su coste de adquisición, una medida que también puede utilizarse para decidir de forma estratégica el presupuesto. Imagina una empresa en la que los clientes gasten 27 euros durante sus 11 meses de actividad y a la que le cueste 14 euros conseguirlo, tal y como se muestra en la tabla 18-1.

27$

Valor de tiempo de vida del cliente

11

Meses desde la activación hasta el abandono

2,45 $

Ingresos medios mensuales por cliente

14 $

Coste de adquisición de los clientes

5,7

Meses hasta el equilibrio de clientes

Tabla 18-1. Así se averigua cuánto tiempo le lleva a un cliente amortizar la inversión que has realizado en él.

Si estos son los números que apoyan tu crecimiento, necesitarás dinero y, para saber cuánto, es el momento de abrir una hoja de cálculo y ponerte a jugar con los números: después de hacerlo, sabrás que, para que la empresa siga adelante, necesitarás un capital que cubra los gastos durante 5,7 meses.

Equilibrio en el EBITDA

El EBITDA —Earnings Before Income Tax, Depreciation, and Amortization, Beneficios Antes de Impuestos, Depreciaciones y Amortizaciones— es un término contable que cayó en desgracia después de que explotara la burbuja punto com. Muchas empresas utilizaban este modelo porque les permitía ignorar las grandes inversiones de capital realizadas y la ingente deuda que tenían. Pero en el mundo actual de las startups, en el que el gasto por adelantado ha sido sustituido por el gasto recurrente —que se hace mayor a medida que aumenta el tamaño de la empresa, tal y como sucede con los servicios en la nube, por ejemplo— vuelve a considerarse una buena manera de evaluar el comportamiento de las empresas.

Equilibrio para la hibernación

Una métrica de equilibrio particularmente conservadora es el de hibernación. Si redujeras los gastos de la empresa al mínimo —encender las luces, dar servicio a los clientes actuales y poco más—, ¿podría sobrevivir? (A veces, esta métrica se denomina «rentabilidad ramen»*). En esta situación, no hay gastos en marketing. El único crecimiento de la empresa vendrá de la viralidad boca a boca y los clientes no dispondrán de nuevas funciones. Pero se trata de una métrica que te indicará si tu empresa «es dueña de su propio destino» porque siempre podría sobrevivir. Para algunas startups, sobre todo para las financiadas con recursos propios de los creadores, puede ser un buen modelo. De esta manera tu posición negociadora será mucho más fuerte a la hora de buscar financiación adicional.

Resumen de la etapa de Ingresos

La ecuación clave en la etapa de Ingresos es el dinero que un cliente aporta al negocio menos el gasto que implica conseguir ese cliente. El retorno de la inversión en adquisición de clientes es lo que dirigirá el crecimiento del negocio.

En esta etapa, debes pasar de probar que tienes el producto correcto a demostrar que tienes un negocio de verdad. Como consecuencia, las métricas que utilices cambiarán desde los patrones de uso a los ratios del negocio.

Piensa en tu negocio como en una máquina que traga dinero y que lo convierte en cantidades mayores. El ratio entre el dinero que entra y el dinero que sale, así como la máxima cantidad de dinero que puedas meter, indicará el valor del negocio.

Tienes que averiguar dónde poner el foco: más ingresos por clientes, más clientes, más eficiencia, mayor frecuencia de ventas, etc.

Si las cosas no van bien, puede ser más fácil hacer que tu producto inicial pivote hacia un nuevo mercado que empezarlo todo desde el principio.

Aunque tu objetivo sea el crecimiento, tienes que tener muy en cuenta el equilibrio financiero, porque solo cuando puedas pagar todas tus facturas sin problemas el negocio podrá sobrevivir para siempre.

Una vez que los ingresos y los márgenes hayan alcanzado los objetivos fijados en el modelo de negocio, habrá llegado el momento de aumentar el tamaño de tu organización. Y mucho de lo que hacíamos nosotros mismos habrá que encargarlo a personal externo: empleados, canal de ventas y proveedores externos. Ha llegado el momento de la etapa de Escala.

Notas

1 http://larsleckie.blogspot.ca/2008/03/magic-number-for-saas-companies.html.

2 El equipo de Parse.ly ha descrito estos cambios de forma detallada en http://blog.parse.ly/post/16388310218/hello-publishers-meet-dash.

3 Mike también apunta que esto está cambiando, con un interés cada vez mayor en la generación de ingresos. Consulta http://go.bloomberg.com/tech-deals/2012-08-22-y-combinators-young-startups- tout-revenue-over-users/.

4 http://www.slideshare.net/sixteenventures/the-reality-of-freemium-in-saas.

* La rentabilidad ramen, que toma el nombre de la comida rápida japonesa, designa el punto de la empresa en la que esta sobrevive sin inversión adicional, solo proporcionando servicio a los clientes que ya posee. A partir de este momento se puede considerar que la empresa es autosuficiente. [N. del T.]

CAPÍTULO 19

Etapa cinco: escala

Tienes un producto que genera adhesión. Has conseguido la viralidad necesaria para multiplicar la efectividad de tus esfuerzos en marketing. Y cuentas con ingresos que pueden alimentar los gastos en adquisición de nuevos usuarios y clientes.

La etapa final para las startups es la de Escala. Esta etapa representa no solo una mayor audiencia, sino también la entrada a nuevos mercados, un mínimo de predictibilidad y sostenibilidad en el negocio y también ponerse de acuerdo con nuevos socios. Ahora tu startup comenzará a formar parte de un ecosistema mayor, en el que serás un participante activo y reconocido. Si la etapa de Ingresos consistía en probar un negocio, esta va de probar un mercado.

El hueco intermedio

El profesor de Harvard Michael Porter describe varias estrategias genéricas en las que compiten las empresas.¹

La empresas pueden poner el foco en un nicho de mercado (estrategia de segmentación), en la eficiencia (estrategia de costes) o pueden intentar ofrecer un producto único (estrategia de diferenciación). Una cafetería local que ofrezca productos sin gluten se centra en un nicho de mercado específico, Costco se centra en la eficiencia y los bajos costes, y Apple, en el diseño y la exclusividad.²

Algunas empresas, por otra parte, tienen focos diferentes para la oferta y la demanda. Amazon, por ejemplo, es tremendamente eficiente con su infraestructura de backend para su oferta y a la vez cuenta con una diferenciación de marca muy potente para su demanda.

Porter observó que las empresas con una gran cuota de mercado (Apple, Costco, Amazon) a menudo eran rentables, pero que también lo eran otras con una pequeña cuota de mercado (nuestro ejemplo de cafetería especializada). El problema eran las empresas que no eran ni grandes ni pequeñas. Para este problema acuñó el término «el hueco intermedio»: el reto que deben afrontar las empresas que son demasiado grandes para adoptar una estrategia de nicho pero demasiado pequeñas para competir en costes a gran escala. Estas empresas tienen que diferenciarse de alguna manera para sobrevivir con un tamaño medio y poder conseguir escala y eficiencia.

Esta es la razón de que la etapa de Escala sea tan crítica. Se trata de la última prueba antes de que identifiques y cuantifiques todos los riesgos de tu startup. Aquí podrás descubrir lo que será tu empresa cuando se haga mayor.

Métricas para la etapa de Escala

En esta etapa fijarás tu mirada más allá de tu propia empresa. Si pones el foco en tus competidores demasiado pronto, podría cegarte lo que estén haciendo en lugar de aprender lo que necesitan tus clientes. Pero ahora el ritmo es bueno y puedes mirar fuera. Cuando lo hagas, te darás cuenta de que el mundo está lleno de empresas que compiten por un poco de atención con la tuya.

Sabemos desde hace tres décadas que conseguir atención va a convertirse en un problema. En 1981 el científico del conocimiento y economista Herbert Simon observó que vivíamos en la era de la información y que esa información consume atención; en otras palabras, que la atención se estaba convirtiendo en un bien muy preciado y que su valor iría en aumento a medida que el mundo quedara cada vez más saturado de información. En esta etapa, tendrás que comprobar si los analistas, la competencia y los distribuidores te hacen el mismo caso que te hacían tus clientes iniciales. Para conseguir atención a gran escala, tu producto tiene que haberse hecho mayor, tiene que haber superado la etapa en la que lo alimentabas y lo mimabas constantemente.

En la etapa de Escala, tendrás que comparar métricas de alto nivel, como la UMVI de Backupify —retorno de la inversión en adquisición de clientes— por canales, regiones y campañas de publicidad. Tendrás que hacerte preguntas como: ¿es más o menos valioso el cliente que consigo a través de esos canales que el que consigo por mí mismo? ¿Qué inversión tardo más en amortizar: la empleada en ventas directas o en telemarketing? ¿Tengo que pagar demasiados impuestos por las ventas internacionales? Se trata de señales que te dicen que no podrás crecer si no lo hace también tu organización.

¿Está bien mi modelo de negocio?

En la etapa de Escala, muchas de las métricas que has utilizado para optimizar una parte concreta del negocio se convertirán en los datos de entrada del sistema de contabilidad de la empresa. Datos como las ventas, los márgenes y los costes del servicio de atención al cliente te ayudarán ahora a proyectar los flujos de caja y a entender cuánta inversión necesitarás.

La metodología lean tiende a no entrar en estas variables, pero sí que son importantes para empresas grandes, con organizaciones bien establecidas, que ya hayan encontrado el encaje producto/mercado, así como para los intraemprendedores que traten de convencer de la bondad de su producto a sus stakeholders, siempre con aversión al riesgo. Pero, incluso en el que caso de que tu empresa no fuera lean en el sentido estricto del término, para operar a gran escala tal vez deba pivotar, tal y como enseña la metodología.

Por ejemplo, imagina un producto que se distribuyera mediante venta directa y que, al tratar de introducirlo en distintos canales de venta, descubrieras que esos canales no están equipados para venderlo ni para dar el servicio de atención. El resultado sería que los costes por la atención y las devoluciones o el índice de abandono subirían. ¿Qué hacer entonces?

Un posible enfoque sería cambiar el mercado al que sirva el canal de ventas. Podrías gestionar los clientes sensibles, con necesidades de consultoría, mediante venta directa, y ofrecer una versión simplificada del producto, menos personalizable, a través de los canales. O bien cambiar los mercados a los que se dirigiera el canal y que solo se centrara en ventas institucionales o en compradores con educación superior, más capaces de utilizar el producto sin ayuda.

Es cierto que estos movimientos no parecen pivotaciones lean, pero deben realizarse con la misma disciplina y experimentación puestas en juego para tomar las decisiones anteriores sobre el producto y sus precios.

Si el negocio que tienes entre manos es bueno, pronto te encontrarás en medio de un ecosistema formado por competidores, socios de canales de venta, desarrolladores externos, etc. Para que se desarrolle, tendrás que reclamar tu lugar en ese mercado y establecer la clase de barreras de entrada capaces de mantener los márgenes ante la competencia. En ese momento, estarás ya más allá de la metodología Lean Startup, lo que no significa que puedas olvidarte del aprendizaje iterativo.

Alcanzar un gran tamaño es positivo si se traduce en ingresos incrementales para la empresa, pero habrá que vigilar la posibilidad de que se produzca un descenso en la vinculación, una saturación gradual del mercado o un aumento de costes en la adquisición de los clientes. Por otra parte, los cambios en el churn, segmentados por canales de venta, podrán mostrarte si está creciendo tu activo más importante —tus clientes— o, si a medida que tu empresa aumenta de tamaño, están abandonando el producto en masa.

CASO DE ESTUDIO | Buffer avanza desde la Adhesión a la Escala (a través de los Ingresos)

Buffer es una startup fundada en 2010 por Tom Moor, Leo Widrich y Joel Gascoigne. Joel arrancó Buffer por las dificultades que experimentaba a la hora de subir contenido de calidad, que encontraba regularmente, a Twitter. Ya existían soluciones para planificar los tuits según un calendario, pero nada tan simple y fácil de usar como lo que Joel tenía en mente, por lo que se unió a Tom y a Leo y desarrollaron Buffer.

A diferencia de la mayoría de empresas que desarrollan software para las redes sociales, ellos decidieron cobrar a los clientes de inmediato. Joel contaba con dos suposiciones: que el problema era lo suficientemente importante para la gente y que esa misma gente estaría dispuesta a pagar. Con un enfoque claramente lean, el equipo desarrolló la app y, a las siete semanas, un primer cliente se animó a pagar por el producto.³

Para Buffer, la Única Métrica que Verdaderamente Importa eran los ingresos. Tal y como dice Joel: «Nuestra situación no era la mejor: nuestro historial y ubicación (tal y como estábamos, situados en Nueva Zelanda) no nos colocaba en una buena situación para buscar financiación y, por otra parte, yo no disponía de fondos para financiar el producto y trabajaba a tiempo completo para otros clientes. De ahí que lo más importante fueran los ingresos. Necesitaba aumentar los ingresos en mi tiempo libre para poder dejar mi trabajo de aquel momento».

Joel y su equipo decidieron empezar con un modelo freemium (el que todavía tienen), por lo que, aparte de vigilar los ingresos, también seguían otras métricas relacionadas con los nuevos registros, la activación y el índice de conversión de los clientes. «Al principio, las métricas más importantes eran la activación, la retención y los ingresos —dice Joel—. Creo que tener buenos datos en esos campos es señal de contar con un producto sólido. Los ingresos eran importantes porque yo estaba constantemente calculando el número de clientes, según nuestro índice de conversión, que necesitaría para poder dejar mi trabajo». Cuando llegamos a ese número comenzamos a crecer más rápido y cuando alcanzamos la «rentabilidad ramen», nos montamos en un avión a San Francisco y presentamos nuestro producto al incubador AngelPad, tratando de encontrar financiación para nuestro producto.

Joel ha compartido algunos números con nosotros:

El 20% de los visitantes crea una cuenta (adquisición).

El 64% de la gente que se registra se convierte en usuarios «activos» (término que los fundadores definen como aquel usuario que postea una actualización de estado utilizando Buffer).

El 60% de la gente que se registra vuelve en el primer mes (vinculación/grado de adhesión).

El 20% de la gente que se registra vuelve (todavía están activos) después de seis meses (vinculación/grado de adhesión).

Su índice de conversión está entre el 1,5 y el 2,5% de usuarios que se convierten en clientes de pago. Joel utiliza análisis de cohortes para medir los resultados y dice que Buffer tiene en este campo un índice similar al de Evernote, y que, al igual que ocurre en esa aplicación, sus usuarios tardan cierto tiempo en convertirse en usuarios de pago. «Por ejemplo, para la cohorte de usuarios que se registraron en febrero de 2012, el 1,3% se ha convertido en usuario de pago en el primer mes de uso del producto —indica Joel—. Después de seis meses de uso, el 1,9% del mismo grupo de clientes ya son de pago».

Una vez que los números alcanzaron cierta consistencia y los ingresos llegaron a un punto en el que la empresa era rentable, Joel pensó que había llegado el momento de centrarse en la adquisición de clientes. Se trató de un gran cambio, ya que pasaron de probar el producto y su grado de adhesión a pequeña escala a intentar aumentar su base de clientes a gran escala. «Como emprendedores, nos dimos cuenta de que, a nivel personal, sería muy satisfactorio para nosotros si éramos capaces de convertir Buffer en un servicio con millones de usuarios —dice Joel—. Comprobamos entonces nuestro churn, porque sabíamos que es vital antes de poder centrarse en la adquisición». El objetivo de Joel era mantenerlo por debajo del 5% y, como el churn de Buffer se encontraba sobre el 2%, el equipo no tuvo que dedicar demasiado tiempo a mejorarlo, lo que les dejaba en una posición cómoda para centrarse en la adquisición.

Buffer, además, es rentable, lo que les da flexibilidad para presionar en la adquisición de clientes, probar nuevos canales de venta sin necesidad de gastar mucho dinero tratando de mejorar el negocio o de buscar nuevas rondas de financiación. Antes de decidirse por poner el foco en la adquisición, también vigilaron otras métricas. «Probablemente hubiéramos conseguido doblar nuestro índice de conversión en clientes de pago si hubiéramos trabajado duro en ello, pero para eso había que priorizarlo por encima de todo lo demás. Y, en cualquier caso, podíamos intentarlo más tarde, porque, en primer lugar, necesitábamos una base de usuarios gigantesca».

La empresa se encuentra ahora en modo de crecimiento, probando nuevos canales de venta y poniendo el foco en la adquisición de clientes, aunque sin dejar de vigilar todavía los índices de conversión y los ingresos. Joel apunta: «Medimos el embudo de conversión de nuestros nuevos canales para asegurarnos de que los usuarios que conseguimos a través de ellos también acaban por convertirse en clientes».

Resumen

Buffer utilizó los ingresos muy pronto como medida de grado de adhesión; el objetivo de los fundadores de la empresa no era conseguir toneladas de dinero y un gran tamaño, sino generar los suficientes ingresos para probar que contaban con un negocio real y escalable.

Buffer utiliza el análisis de cohortes para validar los cambios que realiza en el producto así como las iniciativas de marketing que ponen en marcha.

Cuando probaron que su producto contaba con la suficiente adhesión, movieron el foco a la adquisición y a las maneras de conseguir nuevos clientes a bajo coste.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

La realidad importa. Tu elección de poner el foco en los ingresos puede verse condicionada por la realidad del sector o por el clima económico imperante. Si pruebas que suficientes usuarios iniciales de tu producto están dispuestos a pagar lo suficiente por tu oferta inicial, no solo contarás con una prueba clave de que has encontrado un mercado para él, sino también tendrás mucha más libertad para crecer y evolucionar en tus propios términos. Combina ingresos y vinculación y sabrás si tu producto tiene el suficiente valor a largo plazo como para escalarlo. Cuando llegues a ese punto, entonces podrás comenzar a escalar la adquisición de clientes.

Ahora tu organización es mayor. Te preocupas de más gente, haces más cosas, y de nuevas maneras. Es fácil distraerse. Por eso nos gustaría proponerte una manera simple de poner el foco en las métricas que te dará la capacidad de cambiar sin los vaivenes habituales asociados a la gestión empresarial que se basa solo en las opiniones. Lo llamamos el MODELO Tres Treses y, en realidad, constituye la implementación organizativa del Canvas Problema-Solución que vimos en el capítulo 16.

MODELO | El modelo Tres Treses

En esta etapa probablemente tendrás tres niveles de gestión. Estará el consejo de dirección y los creadores de la empresa, centrados en cuestiones estratégicas y en los principales cambios para la empresa, que se reunirá mensual o trimestralmente. Estará también el equipo ejecutivo, centrado en las decisiones tácticas y en la supervisión, que se reunirá semanalmente. Y también estarán los trabajadores de base, centrados por completo en la ejecución, que se reunirán a diario.

No nos malinterpretes: para muchas startups, a estos tres tipos de reuniones acudirá la misma gente. Solo hablamos de que la mentalidad con la que el equipo se enfrenta al consejo tendrá que ser bastante diferente a la que deba poner en marcha para escribir código, apilar cajas o negociar una venta.

También hemos averiguado que es difícil mantener más de tres cosas en la cabeza a la vez. Pero si puedes limitar tu trabajo a solo tres grandes cosas, entonces todo el mundo en la empresa sabrá lo que está haciendo y por qué está haciéndolo.

Tres grandes suposiciones

En el modelo de negocio actual, contarás con algunas suposiciones fundamentales, tales como «la gente responderá a mis preguntas» o «los organizadores se suelen frustrar con la organización de las conferencias», o «ganaremos dinero gracias a los padres de los niños». Algunas de ellas, además, podrán serlo sobre el comportamiento de determinadas plataformas: «Los servicios web de Amazon son lo suficientemente fiables para nuestros usuarios».

Cada suposición lleva una métrica asociada, con su correspondiente línea de referencia. Esas métricas y sus marcas son la gran apuesta de tu empresa, las celdas de la hoja de cálculo con las que el consejo de dirección tendrá que obsesionarse. Serán los números que tendrás que vigilar para ver si puedes pagar las nóminas, cuánta inversión vas a necesitar, si las campañas de marketing aportan más de lo que cuestan, o si el modelo de negocio elegido está condenado sin remedio.

Este tipo de suposiciones no debería cambiar más de una vez al mes (a menos que te encuentres en un programa acelerador de start-ups o tengas que enfrentarte a una restricción temporal artificial). Y en la etapa de Escala no deberían hacerlo ni mucho menos tan a menudo; porque sería como dar sin descanso golpes de timón en un velero, algo que acabaría con el impulso del barco. Los cambios en las suposiciones fundamentales sobre el modelo de negocio pueden, además, necesitar la aprobación del consejo, extrañarán a tus clientes y desconcertarán a tus empleados, a menos que los comuniques muy bien. Por eso, tanto el consejo de dirección como tus consejeros tienen que estar implicados con dichas suposiciones en esta etapa de Escala.

Si lo has hecho bien, estas tres grandes suposiciones saltarán por sí mismas de tu Lean Canvas. Por supuesto, si cambias por completo el modelo de negocio, tendrás otras tres suposiciones diferentes, porque también habrás cambiado de canvas.

Estas tres suposiciones deben comunicarse todos los meses a toda la organización. El equipo ejecutivo será el responsable de validarlas o de rechazarlas en la siguiente reunión.

Tres acciones a realizar

A nivel ejecutivo, tendrás que definir las tácticas que harán posible que las grandes suposiciones mencionadas ocurran. Estas suposiciones deben ser conocidas por toda la empresa y es trabajo del equipo ejecutivo descomponer cada una de ellas en tres acciones que puedan realizarse en una semana. Por cada suposición estratégica, ¿qué tres acciones tácticas estás tomando para conseguir que las métricas se muevan en la dirección adecuada? Podría tratarse de una mejora en el producto o de una estrategia de marketing que consideras que lo mejorará. Tienes tu roadmap de funciones y la campaña de marketing semanal, que cambiarán de forma regular. Tendrás que hacer encuestas, probar y prototipar con rapidez las cosas para poder validar o rechazar las acciones. Es un proceso similar al Scrum de las metodologías ágiles de desarrollo.

Los ejecutivos deben disponer de gran libertad para idear medidas que traten de que las cosas se encaminen, pero tendrán que informar al consejo al final del mes. Eso evitará que se alejen demasiado del modelo de negocio acordado y equilibrará adecuadamente la innovación y la predictibilidad de tu empresa, tan necesarias ambas para las startups que se encuentran en sus etapas finales.

Tres experimentos que poner en marcha

A diario, la empresa tendrá que realizar tareas individuales que traten de completar las acciones tácticas semanales indicadas por los ejecutivos. Cualquiera en la empresa puede poner en marcha una prueba —desde hablar con los clientes o ajustar determinadas funciones a poner en marcha una encuesta para llevar a cabo un experimento en los precios— siempre que se haya documentado previamente y los resultados contribuyan a las acciones semanales. La prueba es el único indicador del que dispones para saber si lo estás haciendo bien o mal. Estas tareas se harán a diario, pues se trata de algo similar a los sprints en las metodologías ágiles de desarrollo.

Para cada una de las tres acciones semanales, ¿qué tres tareas se están llevando a cabo? ¿Qué tres experimentos se han puesto en marcha? Se trata de ejecución, por lo que hay que debatir diariamente con el responsable de la tarea. Por supuesto, una organización así necesita de una gran flexibilidad en los trabajadores, sin que eso signifique carecer por completo de estructura.

Cómo encontrar disciplina con la escala

La disciplina es clave para tener éxito con una startup de mayor tamaño, que se encuentre en una etapa final, sobre todo si tenemos en cuenta el fragor que introducen las tareas diarias. No puedes cambiar de criterio constantemente en busca de inspiración —tendrás inversores, empleados y expectativas—, pero, al mismo tiempo, necesitas la suficiente libertad para continuar siendo ágil y adaptativo, como al principio.

Tienes que saber, sin lugar a dudas, qué suposiciones fundamentan tu principal modelo de negocio. Y, entonces, una vez que las tengas claras, podrás, con el apoyo de los stakeholders, cambiar alguna de ellas. A continuación, discutirás el cambio con tu equipo ejecutivo: ¿qué funciones pensáis que mejorarán la suposición básica? Planifica tus actividades diarias para probar esas suposiciones: conversa con los clientes, pon encuestas en marcha, crea un nuevo segmento para probar el nuevo código, utiliza mockups. Esta combinación de agilidad y método es la que distingue a las grandes startups de las que se han quedado estancadas.

Preguntar «¿cuál ha sido tu última pivotación?» se ha convertido casi en un cliché en los eventos tecnológicos, pero se trata de algo terrible. Muchos de los fundadores reconocen estar pivotando, pero, en su lugar, deberían estar reconociendo ser unos pobres idiotas con ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder, «Desorden de hiperactividad por déficit de atención»). Debes evitar a toda costa la «pivotación cómoda».

Sin un plan detrás, solo se trata de agitar banderas al viento. La disciplina es lo que hace que todo el mundo pueda rendir cuentas a los demás.

Un resumen de la etapa de Escala

Cuando escalas, ya conoces tu producto y tu mercado. Las métricas que utilices en esta etapa deben centrarse en medir la salud del ecosistema en el que te encuentras y tu capacidad de introducirte en nuevos mercados.

En esta etapa, tendrás que vigilar las magnitudes económicas, el tráfico del API que hayas desarrollado y las relaciones con los canales de venta y con la competencia, mientras que antes solo eran distracciones.

Tienes que entender claramente si tu empresa está centrada en la eficiencia o en la diferenciación. Es difícil intentar poner el foco en ambas cosas cuando una empresa crece. Si estás centrado en la eficiencia, tratarás de reducir tus costes; si, por el contrario, lo estás en la diferenciación, tu trabajo consistirá en intentar aumentar los márgenes.

A medida que la empresa vaya aumentando de tamaño, tendrás que vigilar más de una métrica al mismo tiempo. Establece una jerarquía en las métricas que puedan mantener la estrategia, la táctica y la implementación alineadas con un grupo de objetivos consistente. A este proceso lo llamamos los Tres Treses.

En realidad, ninguna startup deja la etapa de Escala, y, a medida que tu organización se vaya convirtiendo poco a poco en una «gran empresa», tal vez te cueste cada vez más trabajo seguir innovando. Si ese es tu caso, enhorabuena, ahora eres un intraemprendedor, luchando con el statu quo y peleando desde dentro. Tal y como veremos en el capítulo 30, la innovación interna tiene sus propios retos. Pero, antes de eso, combinemos los modelos de negocio con las etapas para encontrar las métricas que te importan en este momento.

Notas

1 http://en.wikipedia.org/wiki/Porter_generic_strategies.

2 Las mejores empresas ponen el foco tanto en la eficiencia como en la diferenciación, ese es el motivo por el que Coca-Cola y Red Bull pagan generosamente por llevar su marca, por el que Costco cuenta con su línea Kirkland, y por el que Apple diseña sus nuevos sistemas de fabricación. Pero la mayoría de las empresas se centran en una cosa o en la otra.

3 http://blog.bufferapp.com/idea-to-paying-customers-in-7-weeks-how-we-did-it.

CAPÍTULO 20

El modelo más la etapa indican la métrica que debes seguir

La idea básica de Lean Analytics es esta: sabiendo la clase de negocio que tienes y la etapa en la que te encuentras, puedes vigilar y optimizar la Única Métrica que Verdaderamente Importa para tu startup. Repitiendo este proceso varias veces podrás evitar los riesgos inherentes en las etapas iniciales de cualquier empresa o proyecto, evitar un crecimiento prematuro y desarrollar tu idea sobre unos cimientos sólidos, a base de verdaderas necesidades, soluciones bien definidas y clientes satisfechos.

La figura 20-1 te muestra las etapas de Lean Analytics, junto con las «puertas» que debes franquear antes de pasar a la siguiente etapa y algunas analíticas que te indicarán si ha llegado el momento de avanzar de etapa.

Ahora que ya conoces tu modelo de negocio y la etapa en la que te encuentras, estás en una buena posición para elegir unas cuantas métricas que puedan ayudar a tu empresa a pasar a la siguiente etapa de su crecimiento. La tabla 20-1 da algunos ejemplos de las cosas que deben importar a un modelo de negocio particular a medida que crece.

Una vez que hayas identificado las métricas de las que debes preocuparte, la siguiente pregunta estará clara: ¿qué debería estar tratando de alcanzar y qué es lo normal?

Estamos decididos a averiguarlo.

Figura 20-1. ¿Dónde estás hoy? ¿Qué te hará avanzar?

MODELO DE NEGOCIO

Etapa de la empresa

Comercio electrónico

Marketplace bilateral

Software como servicio (SaaS)

App móvil gratuita

Sitio de medios

Contenido generado por el usuario

La pregunta verdaderamente importante

¿Te comprarán lo suficiente?

¿Estoy cubriendo una necesidad por la que estarán dispuestos a pagar?

¿Se quedarán vinculados y volverán al sitio gracias al contenido?

Etapa de empatía: Validación del problema: meterte en la cabeza de los integrantes de tu mercado para descubrir necesidades reales que puedas resolver. Suelen ser debates cualitativos y preguntas abiertas.

¿Cómo conocerás a los compradores que tienen una necesidad? ¿Cómo intentan encontrar una solución? ¿Qué necesidad tienen con la solución que utilizan actualmente?

¿Cuáles son sus características demográficas y tecnológicas?

¿Necesitan los compradores un lugar en el que comprar? ¿Necesitan los vendedores un lugar en el que vender? ¿Cómo se ponen de acuerdo hoy en día? ¿Cómo encuentran los artículos? ¿Qué les está impidiendo hacer negocios a través de estos canales?

¿Los posibles clientes tienen una necesidad que les cuesta trabajo resolver hoy en día? ¿Pueden hacerlo con el software? ¿Cómo han llegado a encontrar la solución? ¿Cuál es el proceso de compra?

¿Cuál es tu mercado objetivo? ¿Qué juegos y modelos similares han funcionado? ¿Hay ejemplos de juegos con precios parecidos y con una jugabilidad similar?

¿Puedes conseguir la atención suficiente sobre el tema que tratas? ¿Cómo consume información la gente?

¿Existe una comunidad? ¿Qué lo hace especial y único? ¿Cómo se unen los demás al sitio? ¿Cuál es su ritmo de crecimiento?

Etapa de empatía: Validación de la solución. Para esto se utilizan tanto enfoques cualitativos como cuantitativos y, en algunos casos, a través de PMV dirigidos o pruebas regionales.

¿Qué compite con el producto que estás proponiendo? ¿Cuál es la elasticidad de precios del producto o servicio?

¿Compartirán los compradores parte de sus beneficios de compra o acordarán la venta fuera del canal? ¿Qué funciones de valor añadido pueden hacerte conseguir una parte de los beneficios? ¿Serás capaz de generar listados? ¿Vendrán los clientes al marketplace?

¿Las funciones que les ofreces encaja en sus procedimientos y resuelven lo suficientemente bien sus necesidades como para pagarte una comisión y decírselo a sus amigos?

¿Funciona la estructura básica de los juegos? ¿Les gustará a los usuarios la mecánica de juego del PMV básico, tal y como ha mostrado la prueba de usuario?

¿Consumirán los usuarios tu contenido? ¿Qué herramientas, apps y plataformas les entregan contenido hoy en día?

¿La comunidad vendrá a tu sitio? ¿Dónde se reúnen hoy? ¿Cómo les gusta interactuar? ¿Cuáles son sus necesidades de privacidad y su tolerancia a la compartición y a la publicidad?

¿Crecerá?

¿Te encontrarás y se lo dirán a otros?

¿Se registrarán, se quedarán en el sitio y se lo dirán a otros?

¿Pueden conseguir suficiente tráfico como para monetizarlo de forma rentable?

Etapa de empatía: Conseguir un producto mínimo viable que vincule a los clientes de forma significativa y valiosa.

Conversión, tamaño del carrito de la compra. Modo de adquisición: coste de encontrar nuevos compradores. Modo de lealtad: porcentaje de compradores que vuelven en 90 días

Índice de creación de inventario, tipo y frecuencia de las búsquedas, elasticidad de precios, calidad de los listados, índices de fraude.

Vinculación, churn, embudo de conversión cliente/usuario/visitante, capas de capacidad, utilización de funciones (o rechazo).

Adopción de la inscripción; facilidad de juego; tiempo hasta el «enganche», churn diario-semanal-mensual, ejecuciones, abandono, tiempo jugado; pruebas regionales.

Tráfico, visitas, usuarios que vuelven; segmentación de métricas de negocio por tema, categoría, autor, RSS, correo electrónico. Seguidores en Twitter y click-throughs.

Creación de contenido, embudo de vinculación, índice de spam, compartición de contenido y boca a boca, canales primarios de adquisición.

Etapa de viralidad: Adopción de crecimiento mediante viralidad inherente, artificial o boca a boca; optimización del coeficiente viral y el tiempo de ciclo.

Modo de adquisición: costes de adquisición de los clientes, volumen de compartición. Modo de lealtad: capacidad de reactivación, volumen de compradores recurrentes.

Adquisición de vendedores, adquisición de compradores, compartición inherente y boca a boca. Creación de cuentas y configuración.

Viralidad inherente, costes de adquisición de clientes.

Puntuaciones en app store, compartición, invitaciones, rankings.

Contenido, viralidad, marketing y optimización en motores de búsqueda; promoción de permanencia larga en la página.

Invitaciones a ver contenido, invitaciones de usuarios, mensajes internos, compartición en sitios ajenos.

Fuente primaria de dinero

Transacciones

Usuarios activos

Ingresos por publicidad

Etapa de ingresos: Convencer a los usuarios de pagar con una política de precios óptima. A partir de ahí, dedicar parte de ese dinero a la adquisición de clientes.

Valor de las transacciones, ingresos por cliente, ratio entre coste de adquisición de los clientes y valor del ciclo de vida de los clientes, métricas de ventas directas.

Transacciones, comisiones, precios por listado, servicios de valor añadido como promociones y fotografía.

Upselling, coste de adquisición de los clientes, valor del ciclo de vida de los clientes, camino y roadmap de upselling.

Volúmenes de descarga, ingreso medio por jugador, ingresos medio por jugador de pago, costes de adquisición.

Coste por vinculación, ingresos de afiliados, porcentajes de click-through, número de impresiones.

Anuncios (igual que los sitios de medios), donaciones, ventas de datos de usuarios.

Etapa de escala: Aumentar el tamaño de la organización mediante la adquisición de clientes, las relaciones con los canales, la localización de eficiencias y la participación en el ecosistema del mercado.

Afiliados, canales, productos de marca blanca, ratings de productos, reseñas, costes de atención, retornos, devoluciones y refinanciaciones, conflictos con canales.

Otros productos relaciones en mercados verticales similares; empaquetamiento de ofertas de terceros (p. ej., alquiler de coches en un sitio de alquiler de apartamentos de vacaciones, envíos en un sitio de artesanía, etc.)

Tráfico en el interfaz de programación de aplicaciones (API), Número mágico, ecosistema de aplicaciones, canales, revendedores, costes de servicio de atención, acuerdos de conformidad, versiones privadas o instaladas en el sitio.

Spinoffs, acuerdos entre editor y distribuidor, versiones internacionales.

Acuerdos por sindicación de contenido, asociaciones con otros medios y eventos.

analíticas, datos de los usuarios, modelos de publicidad privados y de terceros, API.

PARTE 3

TRAZAR LAS LÍNEAS DE REFERENCIA

Conoces tu modelo, la etapa en la que te encuentras e incluso qué métrica debe importarte más en el momento actual, pero ¿qué es lo normal? A menos que hayas trazado una línea de referencia, no sabrás si estás machacando a la competencia o son los demás los que están haciéndolo contigo. Para intentar dibujar un panorama con los valores típicos, hemos recopilado datos de startups, analistas y distribuidores. Es posible que los datos concretos de tu empresa varíen, pero al menos sabrás qué aspecto deberían tener.

El éxito no es el final, los fallos no son fatales, es el coraje de continuar lo que importa.
Sir Winston Churchill

CAPÍTULO 21

¿Soy lo bastante bueno?

Una de las grandes preguntas con las que tendrás que lidiar cuando leas Lean Analytics es «¿qué es lo normal?». Se trata de algo que nos preguntan todo el tiempo: «¿Cómo sé el valor normal o ideal de las métricas que estoy siguiendo? ¿Cómo sé si la empresa está yendo bien o no? ¿Debo continuar optimizando esta métrica u ocuparme de la siguiente?».

Cuando comenzamos con este libro, mucha gente nos advirtió que era un error tratar de encontrar un valor típico para una métrica en concreto. Después de todo, por definición, las startups tratan de romper las reglas, lo que significa que esos valores típicos cambian muy a menudo. Sin embargo, nosotros pensamos que es importante tratar de definir esos valores típicos por dos grandes razones.

En primer lugar, tienes que saber si estás en el terreno de juego o no. Si los números de tu empresa están muy lejos de los de las demás, deberías saberlo. Por otra parte, si has conseguido alcanzar en una métrica el valor que te proponías, tendrás que cambiar a la siguiente. Si una métrica clave ya está optimizada, los intentos de mejorarla no darán fruto.

En otras palabras, hay un valor normal o ideal para la mayoría de las métricas y, sin embargo, ese valor será muy diferente si un determinado negocio pasa de ser un negocio nuevo a ser considerado mainstream.

CASO DE ESTUDIO | WP Engine descubre el índice de cancelación del 2%

WP Engine es una empresa de hosting con un crecimiento muy rápido, especializada en alojar páginas de WordPress.¹

El exitoso emprendedor y conocido bloguero Jason Cohen fundó la empresa en julio de 2010. En noviembre de 2011, WP Engine consiguió 1,2 millones de dólares de financiación para acelerar su crecimiento y gestionar los cambios necesarios para escalar el negocio.

WP Engine es una empresa de servicios. Sus clientes la utilizan para disponer de un alojamiento rápido y de calidad, con tiempos de disponibilidad muy altos. La empresa está haciendo un gran trabajo, pero los clientes continúan cancelando sus cuentas. En todas las empresas hay cancelaciones (o churn) y resulta crítico para ellas hacer seguimiento de esa métrica y entenderla correctamente; no solo es esencial para calcular otras métricas como el valor del ciclo de vida de los clientes, sino que también constituye una de las primeras señales de advertencia de que algo no va bien en el negocio o de que ha aparecido un competidor.

Ahora bien, no es suficiente con tener un dato que indique el número de cancelaciones; también hay que saber por qué la gente está dándose de baja en el producto o servicio. Jason averiguó la razón llamando a los clientes que cancelaban sus cuentas. «No todo el mundo quiso hablar conmigo, alguna gente no respondió a mis llamadas —recuerda—. Pero hubo suficientes personas dispuestas a hablar, incluso después de haber dejado WP Engine, y que me permitieron averiguar por qué la gente estaba abandonando el servicio». Según Jason, la mayoría de la gente dejaba WP Engine debido a factores ajenos al control de la empresa (como que terminaban los proyectos que necesitaban el hosting), pero no por eso Jason dejó de investigar.

Para él, saber el valor de una métrica y entender las razones que llevaban a la gente a abandonar el servicio no era suficiente. Jason salió de la oficina decidido a encontrar una referencia para el índice de cancelaciones. Se trata de una de las cosas más difíciles para una startup: encontrar un número relevante (o una línea de referencia) con el que poder comparar la marcha de la propia empresa. Jason investigó el mercado de hosting con ayuda de sus inversores y consejeros. Uno de los inversores en WP Engine es Automattic, la empresa que está detrás de Wordpress, quien también contaba con un negocio de hosting de un tamaño adecuado para proporcionarle los datos que buscaba.

Y lo consiguió. Jason averiguó que para las empresas de hosting establecidas existía una referencia de «escenario óptimo» para el índice de cancelaciones al mes y que ese valor era del 2%. Eso significaba que todos los meses —incluso para las mejores y más grandes empresas de hosting del mundo— las compañías cuentan con que un 2% de los clientes se den de baja.

Aparentemente, ese parecía un número gigantesco. «Cuando vi por primera vez nuestro churn, que estaba en torno al 2%, me preocupé muchísimo —dice Jason—. Pero al averiguar que el 2% es un número muy bueno, porque se aproxima al valor ideal en el mundo del hosting, mi perspectiva cambió por completo». Si Jason no hubiera sabido que ese índice de churn es una realidad con la que debe enfrentarse la industria del hosting, su empresa hubiera invertido tiempo y dinero intentando mejorar una métrica que no hubiera respondido, un dinero que mejor se hubiera gastado en cualquier otro lugar de la empresa.

En su lugar, al tener una referencia a mano, Jason pudo centrarse en otras cuestiones y otros indicadores clave de rendimiento (KPI), sin abandonar por ello la vigilancia de las fluctuaciones del índice de cancelaciones. No es que Jason haya abandonado la idea de reducir ese índice por debajo del 2% (después de todo, haciéndolo aportaría gran valor a la empresa) pero sí que ha sido capaz, gracias a ese valor de referencia, de priorizar, sabiendo cómo funcionan las cosas hoy en día en su negocio y focalizándose en los verdaderos problemas de su empresa, sin descuidar por ello su posible futuro.

Resumen

WP Engine consiguió desarrollar un negocio saludable de hosting para Wordpress, pero la pérdida del 24% de sus clientes al año preocupaba a sus fundadores.

Preguntando a otras empresas y a miembros del sector, el fundador descubrió que un churn del 2% mensual era normal —incluso bueno— para esa industria en concreto.

Al disponer de una buena línea de referencia, el fundador pudo centrarse en otros objetivos del negocio, más importantes, en lugar de intentar optimizar el churn.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Es fácil atascarse en una métrica específica que parezca mala e invertir una considerable cantidad de tiempo y de dinero intentando mejorarla. Sin embargo, hasta que no sepas cuáles son las métricas que tiene la competencia y la media de la industria, es avanzar a ciegas. Disponer de valores de referencia te ayudará a decidir si debes seguir trabajando en una métrica concreta o bien ocuparte del siguiente reto de la lista.

La media no es suficiente

El proyecto Startup Genome ha recopilado métricas de miles de startups a través de su página Startup Compass.² Uno de sus dos fundadores, Bjoern Lasse Herrmann, ha compartido con nosotros algunas de los valores conseguidos para la startup «media». Esos números dan una gran lección de por qué la «media» no es suficiente como indicador. Si tu empresa establece una línea de referencia (el punto que puede indicarte si puedes moverte al siguiente KPI), mejor que no hagas caso a la media porque la mayoría de las empresas ni siquiera estarán cerca de esa marca.

Por ejemplo: si tu índice mensual de churn está por debajo del 5% —idealmente, en torno al 2%—, dispondrás de un producto con un grado de adhesión razonable. Y sin embargo, la media obtenida por Bjoern oscila entre el 12% (para las páginas con monetización indirecta) y el 19% (para las páginas que dependen directamente del pago de sus usuarios), muy lejos de lo que puede considerarse una buena marca para avanzar de etapa.

Además, para el ratio CAC/CAV, la media recopilada por esa página para las aplicaciones dirigidas al mercado de consumo da un valor muy próximo a 1/1. Eso significa que la startup media gasta todo el dinero que gana en conseguir nuevos clientes. No obstante, tal y como hemos visto anteriormente, solo si gastas menos de un tercio de tus ingresos en adquirir nuevos clientes estarás en buen camino. Con los datos de Startup Compass, solo las empresas que realizan ventas de alto valor (con un CLV superior al 50.000 dólares) ofrecen una media algo mejor: la mayoría emplea entre el 0,2 y el 2% del CLV en la adquisición de nuevos clientes. Esta página ofrece información comparativa muy interesante y te animamos a utilizarla para confrontar el funcionamiento de tu empresa con otras del sector. Pero no olvides que si los números medios son tan malos es precisamente porque hay muchísimas startups que no han conseguido triunfar.

¿Qué es suficiente?

Hay unas cuantas métricas —como el índice de crecimiento, la vinculación de los visitantes, los objetivos de precios, el gasto en adquisición de clientes, la viralidad, la efectividad de las listas de correo, el tiempo de disponibilidad y el tiempo empleado en la página— que se aplican a la mayoría de los modelos de negocio (a casi todos, de hecho). Veremos estas métricas en detalle a continuación. Después, en los siguientes capítulos, investigaremos qué otros valores son los más adecuados para los seis modelos de negocio explicados en el libro. Recuerda, no obstante, que aunque tal vez pienses que la información relevante para tu startup se encuentra en el capítulo relativo a tu modelo de negocio, la información siempre se solapa y es posible que también te resulten de ayuda otras métricas vistas para modelos diferentes. De ahí que te animemos a revisar lo que se considera normal para todos los modelos de negocio, no solo para el tuyo.

Índice de crecimiento

El inversor Paul Graham ofrece una buena justificación³ de por qué, por encima de otras consideraciones, una startup es una empresa diseñada para crecer rápido. De hecho, el rápido crecimiento es lo que diferencia a una startup de otras empresas como zapaterías o restaurantes. Las startups, dice Paul, atraviesan tres fases diferentes de crecimiento: lento, cuando la organización está buscando un producto y un mercado al que dirigirse; rápido, cuando ya sabe qué producto es el suyo y cómo comercializarlo a gran escala; y lento de nuevo, cuando se convierte en una gran empresa y se enfrenta a restricciones internas o a la saturación del mercado y trata de superar el «hueco intermedio» de Porter.

En la aceleradora de startups de Paul, Y Combinator, el equipo hace seguimiento semanal, debido al poco tiempo con el que cuentan las startups para mejorar, del índice de crecimiento de las empresas que apoya. «En la etapa en la que las empresas están bajo nuestra cobertura, consideramos que un crecimiento semanal que oscile entre el 5 y el 7% es una buena marca. Si estás consiguiendo crecimientos superiores al 10% semanal, lo estás haciendo excepcionalmente bien. Si solo puedes conseguir un 1%, probablemente eso signifique que todavía no sabes lo que estás haciendo». Si la empresa se encuentra en la etapa de Ingresos, el crecimiento se mide en ingresos; si todavía no ha llegado a esa etapa, se mide en usuarios activos.

¿Es algo bueno el crecimiento a toda costa?

No hay ninguna duda de la importancia del crecimiento. Sin embargo, poner el foco en él demasiado pronto no es bueno. Ya hemos visto que la viralidad inherente —la que se ha desarrollado asociada al uso de tu producto— es mejor que la viralidad artificial añadida a posteriori. De hecho, una inundación de nuevos visitantes podría hacer crecer tu base de usuarios, pero también ser perjudicial para tu negocio. De igual manera, algunas clases de crecimiento son buenas, pero otras no son sostenibles. Escalar tu empresa de forma prematura, por ejemplo invirtiendo en motores de búsqueda de forma masiva antes de contar con un grado de adhesión alto, podría complicar cuestiones relacionadas con la calidad del producto, con los flujos de caja o con la satisfacción de los usuarios, y acabar con ella antes de empezar.

Sean Ellis hace notar que los hackers del crecimiento prueban y ajustan constantemente nuevas maneras de conseguir ese crecimiento pero que «durante ese proceso es fácil perder de vista el panorama general. Cuando eso sucede, el crecimiento puede hacer que tu empresa caiga al abismo».⁴

Continúa diciendo: «Los programas de crecimiento sostenibles solo pueden construirse con un profundo conocimiento del valor que tus mejores clientes otorgan a tu solución». Tal y como vimos en el capítulo 5, la pirámide de crecimiento de las startups, creada por Sean, ilustra que el escalado del negocio solo vendrá tras haber encontrado el encaje producto/mercado y una ventaja competitiva injusta. En otras palabras, la adhesión viene antes de la viralidad y la viralidad viene antes que la escala.

La mayoría de las startups bajo el paraguas de Y Combinator (y la mayoría de las startups, a este respecto) ponen el foco en el crecimiento antes de haber encontrado el encaje producto/mercado. En algunos casos, se trata de una necesidad, sobre todo si el valor de la startup depende del efecto red —Skype, después de todo, no vale gran cosa si nadie lo utiliza—, pero, aunque un crecimiento rápido puede ayudar a que la empresa descubra antes ese encaje, también puede acabar con ella si no se hace cuando hay que hacerlo.

Por otra parte, según nuestro punto de vista, la estrategia de crecimiento apoyada por Paul está muy sesgada por una visión del mundo propia del B2C. Las organizaciones B2B tienen un flujo diferente, que evoluciona desde unos pocos clientes para los que actúan prácticamente como consultores, a clientes de etapas posteriores que ya admiten un producto o servicio más estandarizado. El crecimiento prematuro en un negocio B2B puede provocar que el grupo de clientes iniciales, que está ayudándote a desarrollar tu negocio, desaparezca, con lo que verás mermados tus ingresos y no podrás contar ni con sus recomendaciones, ni con sus casos de negocio, ni con sus testimonios, todos ellos necesarios para aumentar tus ventas.

Se trata de un problema universal, cuya mejor descripción se encuentra en el modelo de adopción del ciclo de vida de la tecnología, propuesto en primer lugar por George Beal, Everett Rogers y Joe Bohlen⁷⁵ y ampliado por Geoffrey Moore⁶: conlleva mucho trabajo que un producto se mueva desde los early adopters a los usuarios rezagados a medida que se trasforma en un producto mainstream y desaparecen las barreras de adopción.

Límite inferior

Cuando estés validando tu problema y tu solución, pregúntate si hay suficiente gente a la que le importe como para sostener un índice de crecimiento del 5%; sin embargo, no te esfuerces en conseguir ese 5% si eso significa que tienes que dejar de intentar comprender de verdad a tus clientes y de desarrollar una solución adecuada para ellos. Cuando tu startup esté en una etapa anterior a la de Ingresos o tratando de encontrar el encaje producto/mercado, tu línea de referencia tiene que ser el 5% de crecimiento semanal de usuarios activos y, cuando ya esté generando ingresos, estos también deben crecer todas las semanas un 5%.

Número de visitantes vinculados

Fred Wilson dice que en las empresas apoyadas por Union Square Ventures existe un ratio consistente para la vinculación y los usuarios concurrentes.⁷

Él dice que para un servicio web o una app móvil:

El 30% de los usuarios registrados utiliza un servicio basado en la web al menos una vez al mes. Para las apps móviles, el 30% de la gente que haya descargado la aplicación la utiliza una vez al mes.

El 10% de los usuarios registrados utilizarán el servicio o la app móvil todos los días.

El número máximo de usuarios concurrentes será el 10% de los usuarios diarios.

Aunque se trata de una generalización, Fred dice que este ratio 30/10/10 se repite en gran variedad de aplicaciones, incluyendo aplicaciones sociales, música o juegos. Conseguir este nivel de uso regular y de vinculación es una señal de que tu empresa está lista para comenzar a crecer y para moverse a las etapas de Viralidad, Ingresos y Escala.

Límite inferior

Ponte como objetivo que el 30% de tus usuarios registrados visite la página una vez al mes y que el 10% de ellos lo haga a diario. Para ellos tendrás que detectar indicadores predictivos de crecimiento que sean fiables y compararlos con los números previstos en tu modelo de negocio.

Métricas de precios

Es difícil saber por qué cobrar. Cada startup gana dinero con algo diferente, por lo que no es fácil comparar políticas de precios entre empresas dispares. Pero sí que es posible aprender cosas observando las diferentes estrategias de precios.

Un elemento fundamental de cualquier estrategia de precios es la elasticidad: cuando cobras más, vendes menos; cuando cobras menos, vendes más. Ya en 1890, Alfred Marshal definió la elasticidad de precios de la demanda tal y como sigue:

La elasticidad (o sensibilidad) de la demanda en un mercado será grande o pequeña si la cantidad demandada aumenta mucho o poco para una determinada caída de precios y si la cantidad demandada disminuye mucho o poco para una determinada subida de precios.⁸

A diferencia de Marshall, dispones del laboratorio más grande del mundo para comprobar las estrategias de precios: Internet. Puedes probar con códigos de descuento, con promociones e incluso variar el precio según los clientes y ver qué sucede. Supongamos que has puesto en marcha varias pruebas sobre el precio de tu producto. Sabes que, para cada precio, venderás un número determinado de elementos (consulta la tabla 21-1).

Precio

5 $

6 $

7 $

8 $

9 $

10 $

11 $

12 $

13 $

14 $

15 $

Compradores mensuales

100

90

80

75

70

65

60

55

50

45

40

Ingresos

500$

540$

560$

600$

630$

650$

660$

660$

650$

630$

600$

Tabla 21-1. Cómo afecta a las venta el cambio de precio.

Si representamos gráficamente los ingresos resultantes, obtenemos una curva característica (figura 21-1). La mejor estrategia, según esa curva, se sitúa entre los 11 y los 12 dólares, puesto que ese precio es el que maximiza los ingresos.

Figura 21-1. Apunta al máximo de la curva.

Si todo lo que buscamos es la optimización de los ingresos, ese punto será el precio óptimo. Sin embargo, los ingresos no lo son todo:

Si el precio de tu producto es demasiado alto, podrías perder la guerra. El FireWire de Apple era la mejor tecnología de comunicaciones pero Apple pretendió cobrar por la licencia sobre su patente y ganó el USB.⁹ A veces, cobrar demasiado puede hacer que el mercado se estanque.

Si experimentas con tus usuarios y se corre la voz, el experimento podría volverse en tu contra, tal y como sucedió con Orbtitz cuando la empresa comenzó a recomendar productos más caros a los visitantes que utilizaban un Mac.

Si cobras demasiado poco, harás que tus usuarios sospechen y se pregunten si tu producto merece la pena o si se trata de un timo. A ojos de tus clientes, podrías estar devaluando tu oferta.

Si cobras demasiado, podrías frenar el crecimiento viral de tu producto, tan necesario para cualquier startup, o bien tardar demasiado tiempo en conseguir el efecto red que pudiera mejorar su funcionalidad.

Algunas cosas —como la atención sanitaria— puedes cobrarlas casi al precio que quieras, mientras que en otras, como el agua embotellada, los aumentos de precio aumentan la calidad percibida por los compradores, tal y como pueden decirte Pellegrino o Perrier.

Si simplificas tus niveles de precios, comprobarás que tienes mejores índices de conversión. Patrick Campbell, cofundador y CEO del servicio de consultoría sobre precios Price Intelligently, dice que, según sus datos, las empresas que ofrecen niveles de precios más fáciles de entender y un camino claro entre un nivel y otro obtienen mejores índices de conversión que aquellas con políticas de precios confusas, con funcionalidades que no se aplican siempre y con caminos enrevesados para ir de un precio a otro.

Los productos que «vuelan bajo el radar» y que no necesitan la aprobación de un jefe para ser adquiridos consiguen índices de conversión mucho más rápidos, porque gastar en ellos es más fácil.

Neil Davidson, CEO conjunto de Red Gate Software Ltd y autor de No te limites a tirar los dados (Red Gate Books), dice: «Uno de los mayores malentendidos sobre los precios es que lo que cobras por un producto o servicio está relacionado directamente con cuánto te cuesta desarrollarlo o ponerlo en marcha. No es el caso. El precio de tu producto solo está relacionado con los que tus clientes están dispuestos a pagar por él».

CASO DE ESTUDIO | Socialight descubre las métricas de precios subyacentes

Dan Melinger y Michael Sharon fundaron Socialight en 2005 y la vendieron al Group Commerce en 2011. Su idea provino de un trabajo que Dan estuvo haciendo en 2004 con un equipo en la New York University (NYU) centrado en cómo los medios digitales estaban cambiando la manera de comunicarse de la gente.

Eran los primeros tiempos de las redes sociales: Friendster era la plataforma social dominante. Socialight pensó en primer lugar en una red social de destinos de viaje para teléfonos móviles con Java, considerada por entonces la tecnología cumbre para aplicaciones móviles. Con su aplicación, la gente podría pegar notas adhesivas en destinos de todo el mundo y colaborar entre ellos, organizarse y compartirlas con amigos o con toda la comunidad.

Por entonces Dan estaba centrado en la política de precios, pero justo después de lanzar Socialight los fundadores se dieron cuenta, basándose en cómo utilizaban el producto, de que los usuarios intensivos buscaban un grupo de funciones diferentes. «El mercado del software para móviles estaba empezando a madurar, junto con servicios y dispositivos basados en la ubicación del usuario, como los iPhones —dice Dan—, y muchas compañías se acercaron a nosotros con intención de pagarnos por desarrollar y hospedar aplicaciones móviles y sociales para ellos».

Esto hizo que la empresa pivotara desde el B2C al B2B. Desarrollaron una API para permitir al resto de empresas crear sus propias aplicaciones y lanzaron un producto más avanzado para desarrollar aplicaciones móviles, lo que les permitió conseguir tracción, con más de 1.000 comunidades construidas con su plataforma.

Cuando Socialight cambió el mercado B2C por el B2B, lanzó un modelo de negocio freemium en tres niveles. Los dos niveles de pago, denominados Premium y Pro, costaban mensualmente 250 dólares o de 1.000 a 5.500 dólares, respectivamente. La diferencia fundamental que había entre ambas ofertas era la implicación de la empresa con sus clientes. Socialight podía ofrecer a sus clientes que pagaban más un grado de implicación mucho mayor y una gran cantidad de horas de trabajo con ellos al mes.

Cuatro meses después de haber lanzado este modelo, la empresa se dio cuenta de que había un problema: aunque los clientes Pro eran estupendos para los ingresos, le estaban costando mucho dinero a Socialight. «Nos dimos cuenta de que los márgenes que obteníamos de los clientes Pro estaban muy alejados de los de los Premium, aunque los ingresos fueran mucho mayores. Y no solo eso: cerrar el trato con los clientes Pro nos llevaba muchísimo más tiempo, algo que pudimos comprobar muy pronto», dice Dan.

Es en este tipo de situaciones en donde una mayor comprensión y sofisticación de las métricas relacionadas con el precio del producto se transforma en algo tan importante. Hacer seguimiento de los ingresos para cada nivel de precios, tal y como Socialight hizo desde el principio, es un buen punto de partida. Pero el resto de métricas relacionadas con el negocio son incluso más importantes. Por ejemplo, Socialight se podría haber focalizado en el coste de adquisición de los clientes en contraposición al valor del ciclo de vida de los clientes. De esa manera habrían identificado los problemas con sus ingresos y sus costes. O podría haber seguido antes los márgenes del negocio, lo que les habría ayudado a identificar los problemas. Al final, la empresa aumentó el precio para los clientes Pro, dejándolo exclusivamente en 5.500 dólares al mes, reflejando así mucho mejor lo que les costaba la atención que esos clientes demandaban.

Aunque Socialight nunca experimentó con diferentes estrategias de precios (al fin y al cabo han conseguido vender la empresa), tal vez a Dan le hubiera gustado hacerlo: «Creo que podríamos haber reducido las funciones que ofrecíamos en el paquete Pro y reducir su precio de forma significativa», dice.

Este caso subraya el delicado equilibrio que es necesario establecer en un modelo freemium o en uno con diferentes niveles de precios: ¿cómo podemos estar seguros de que las funciones o servicios que se ofrecen en los distintos paquetes se venden a un precio adecuado? En lugar de vigilar los precios, Dan pudo experimentar con otras métricas. Buscó maneras de animar a los clientes a pasarse del servicio gratuito al nivel Premium (centrándose mucho menos en los clientes Pro). Así, al poner el foco en el índice de conversión (de clientes gratuitos a clientes de pago) ayudó a que el negocio creciera para Socialight, consiguiendo que la mayoría de sus clientes contrataran un paquete rentable.

Resumen

Socialight cambió de un mercado de consumo a uno empresarial, lo que también hizo necesario un cambio en los precios.

Los fundadores no solo analizaron los ingresos, sino también el coste del servicio, y se dieron cuenta de que los clientes que aportaban más beneficios no eran los más rentables.

De forma intencionada, pusieron un precio exorbitado a uno de sus paquetes para desanimar a los clientes dispuestos a comprarlo, sin que por ello dejaran de tenerlo disponible.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Debes considerar el impacto que los precios tienen en el comportamiento de los clientes, tanto para atraerlos como para desanimarlos. El precio es una herramienta importante para que los clientes hagan lo que quieres y debe compararse no solo con el coste de las ventas sino también con el coste de los artículos vendidos y el coste marginal.

Las investigaciones sobre la elasticidad de precios sugieren que dicha elasticidad se aplica en su mayoría a mercados jóvenes y en crecimiento. Es posible que no te fijes en el precio de un corte de pelo antes de entrar en una peluquería, porque siempre se mueve en un rango conocido, pero si el peluquero trata de cobrarte 500 dólares por él, seguro que montas en cólera. En este caso hay una expectativa sobre el precio bien definida. Sin embargo, las startups viven en mercados jóvenes y en crecimiento, en los que los precios están menos establecidos. Por su parte, en mercados de mayor tamaño y más estables, a menudo los precios están sujetos a cierta comoditización, a una regulación, a grandes descuentos, a contratos a largo plazo y a otros factores externos que pueden complicar la simplicidad de la elasticidad de precios tal y como se ha descrito.

Además, el modelo de negocio de tu empresa afectará al papel que desempeñará el precio de tu producto. Si se trata de una página de medios, alguien estará tratando de optimizar los ingresos por ti en forma de subastas de anuncios. Si tienes un marketplace bilateral, es posible que tengas que ayudar a tus vendedores a que fijen precios que maximicen tus propios beneficios. Y si estás gestionando una página UGC, tal vez el precio ni siquiera te preocupe; o, por el contrario, estés tratando de aplicar estrategias similares para determinar las recompensas o incentivos más efectivos para tus usuarios.

En un estudio realizado en 133 empresas, Patrick Campbell averiguó que la mayoría de los encuestados se comparaban con la competencia a la hora de fijar sus propios precios. Otros simplemente suponían cuál sería el mejor precio o lo basaban en el coste del producto más un margen de beneficio. Solo el 21% de los encuestados dijeron que utilizaban el Desarrollo de Clientes para ello.

Figura 21-2. Muy pocos de los encuestados se tomaban en serio su estrategia de precios.

Aunque pudiera parecer que fijar los precios es una labor de equipo, la realidad de los encuestados fue que el fundador de la empresa era el que al final decidía el precio del producto, tal y como se muestra en la figura 21-3.

Figura 21-3. Al final, el precio depende de la opinión de los de arriba.

A pesar de la gran cantidad de herramientas de prueba disponibles para las organizaciones que quieran tomarse en serio su política de precios, pocas hacían mucho más que mirar a la competencia. Tal y como muestra la figura 21-4, solo el 18% hizo alguna clase de prueba con la sensibilidad de sus clientes al precio.

Figura 21-4. La mayoría de nosotros nos limitamos a seguir a ciegas a la competencia.

Por último, lo que la investigación de Patrick muestra es que, a pesar de los beneficios esperables para la empresa de una buena política de precios, la realidad es que la mayoría de las startups no miran los datos que importan y disparan un poco a voleo.

Límite inferior

No hay reglas claras que expliquen qué debe cobrarse. Pero, sea cual sea tu elección, la clave está en las pruebas. Entender qué niveles de precios son los correctos y la elasticidad de precios en tu mercado es vital para equilibrar los ingresos con la adopción de tu producto. En cualquier caso, cuando hayas encontrado el punto «dulce» en tus ingresos, bájalo un 10% para que aumente tu base de usuarios.

Coste de adquisición de los clientes

Aunque resulte imposible decir cuál debe ser el coste de conseguir un nuevo cliente, sí que podemos definirlo como un porcentaje del valor de su ciclo de vida. Para un determinado cliente, este valor serán los ingresos totales que aporta a lo largo de toda su relación con tu empresa. Este valor cambia dependiendo del modelo de negocio, por lo que veremos esta métrica más en profundidad en los capítulos siguientes, que tratan de los modelos de negocio específicos, pero una buena regla general sería que el coste de adquisición de los clientes debe ser menor que un tercio del valor total que el cliente aporte. No es que se trate de una regla infalible, pero se cita muy a menudo. Algunos de los razonamientos para hacerlo son los siguientes:

El CLV que hayas calculado probablemente estará mal. En todos los modelos de negocio hay incertidumbres. Para hacer el cálculo estarás suponiendo cuánto ganarás con un cliente a lo largo de todo su ciclo de vida. Pero tal vez hayas gastado demasiado en conseguir ese cliente y te lleve demasiado tiempo averiguar que has infravalorado el churn o sobrestimado el gasto. «Según mi experiencia, el churn es lo que tiene mayor impacto en el cálculo del CLV y, por desgracia, el churn es un indicador histórico, no predictivo», dice Zach Nies. Él sugiere ofrecer inicialmente solo suscripciones mensuales para poder hacerse antes una idea cabal de cuál puede ser el verdadero churn del producto.

Casi seguro que el coste de adquisición de los clientes también esté mal. Ten en cuenta que lo estás pagando por adelantado, porque si la empresa consigue nuevos clientes, tendrá que gastar dinero antes de tenerlos; por ejemplo, en inversiones en infraestructura, en personal, etc.

Entre el momento en el que gastas el dinero hasta que recuperas la inversión, estás «prestando» dinero al cliente. Cuanto más tiempo tardes en recuperar esa inversión, más dinero necesitarás. Y, dado que el dinero vendrá, bien de un préstamo bancario, bien de un inversor, o pagarás intereses por él o perderás credibilidad frente a tus inversores. Se trata de un equilibrio difícil de conseguir. La mala gestión de los flujos de caja acaba a menudo con las startups.

Si limitas el CAC a un tercio del CLV, te forzarás a verificar antes esos costes de adquisición. Eso aumentará tu honestidad contigo mismo y la oportunidad de reconocer los errores antes de que sea demasiado tarde. Si, por otra parte, te cuesta mucho dinero entregar tu producto u operar tu servicio, tal vez incluso un tercio sea demasiado para que funcione tu modelo financiero y tengas que reducir aún más ese porcentaje.

Lo que realmente dirige el coste de adquisición de los clientes es el modelo de negocio subyacente en la empresa. Puede que no exista un estándar en la industria para esta métrica, pero es de suponer que, como emprendedor, tendrás algún objetivo en cuanto a márgenes, que, a su vez, estarán limitados por el porcentaje de ingresos que dediques a la adquisición de nuevos clientes. Cuando te pongas a pensar en ello, empieza por tu modelo de negocio.

Límite inferior

A menos que tengas una buena razón para hacerlo, no dediques más de un tercio del dinero que esperas ganar con un cliente (y con los demás clientes a los que este invite) en conseguirlo.

Viralidad

Recuerda que la viralidad está compuesta en realidad por dos métricas diferentes: cuántos nuevos usuarios puede invitar un usuario actual (tu coeficiente viral) y el tiempo que tarda en hacerlo (tu tiempo de ciclo viral). En el caso de esta característica, no existen valores «normales». Ambas métricas dependen de la naturaleza de tu producto, así como de la saturación del mercado.

Un coeficiente de viralidad sostenido y superior a 1 es un indicador extremadamente potente de crecimiento, pues da a entender que puedes mantener los clientes a medida que los añades. Pero incluso un coeficiente viral inferior resulta útil, porque reduce de forma efectiva el coste de adquisición de los clientes. Supongamos que te cuesta 1.000 euros conseguir 100 nuevos clientes. Tu CAC es, por tanto, de 10 dólares. Pero si tienes un coeficiente viral de 0,4, entonces esos 100 clientes invitarán a 40 clientes más, que, a su vez, lo harán con 16 más, etc. Al final, esos 100 usuarios serán, en realidad, 165, por lo que tu CAC real habrá sido de 6,06 dólares y no de 10. Dicho de otro modo, la viralidad es un multiplicador de tu esfuerzo en conseguir atención. Si se hace bien, será una de tus ventajas competitivas injustas.

También es fundamental distinguir entre viralidad artificial e inherente. Si tu servicio es inherentemente viral —lo que significa que el uso del producto implica la invitación a otras personas de forma natural, tal y como hacen productos como Skype o Uberconf— los usuarios recién invitados tendrán una buena razón para utilizar el producto. Un usuario de Skype te invita a utilizar el producto para poder establecer una videollamada contigo. Los usuarios que comienzan a utilizar el producto de esta manera estarán más vinculados con él que aquellos que reciban invitaciones de otro tipo, menos intrínsecas (por ejemplo, a través del boca a boca de los amigos).

Por otra parte, si se fuerza la viralidad —por ejemplo, si permites a la gente participar en una versión beta solo si invitan a 5 amigos o la recompensas con funciones extra por configurar algo en el programa— los usuarios que reciban las invitaciones no tendrán un grado de adhesión tan grande. Dropbox, por ejemplo, ha encontrado una manera inteligente de hacerlo, al ofrecer gratis parte de su valor (almacenamiento en la nube) parece que su viralidad es inherente cuando, de hecho, no puede ser más artificial. La gente invita a otra gente porque quiere más espacio para ellos mismos, no porque necesiten compartir el contenido. Solo en una etapa posterior la empresa agregó funciones de compartición avanzada que convirtió su viralidad en algo más inherente al producto.

No olvides, además, la compartición por correo electrónico pues, tal y como vimos en el capítulo 12, casi el 80% de todo el contenido que se comparte online se hace a través de este medio, en concreto con el contenido de páginas de medios y para usuarios mayores.

Límite inferior

No hay una viralidad «típica» para las startups. Si el coeficiente de viralidad está por debajo de 1, estará ayudando a bajar el coste de adquisición de clientes. Si está por encima, el número de clientes crecerá con el tiempo. Si está por encima de 0,75, las cosas pintan bien. Intenta desarrollar una viralidad inherente al producto y haz seguimiento de ella teniendo en cuenta tu modelo de negocio. Por otra parte, debes tratar la viralidad como lo harías con el coste de adquisición de clientes y segmentarla según el valor que aporten los nuevos clientes conseguidos gracias a ella.

Efectividad de las listas de correo

El gestor de listas de correo MailChimp ha hecho pública un gran cantidad de datos sobre el buen funcionamiento de las listas de correo.¹⁰

Los índices de apertura de los correos enviados a una lista varían ampliamente según la industria.¹¹ Un estudio de 2010 mostró que sectores como la construcción, el hogar y la jardinería y los correos con fotografías conseguían cerca del 30% de índice de apertura, pero los relacionados con la medicina, la política y la música no llegaban al 14%. Y esto con mensajes legítimos cuyos receptores se han mostrado de acuerdo en recibir los correos, no con spam.

Hay muchas cosas que puedes hacer para mejorar el índice de apertura de tus emails. Por ejemplo, personalizar el mensaje dependiendo del segmento al que vaya dirigido puede aumentar ese índice hasta un 15%. Asimismo, el índice de apertura de los correos varía según la hora del día a la que se reciban; según parece, es más probable que la gente abra los correos recibidos en torno a las 3 p.m., pero casi nadie abre los correos en fin de semana. Además, cuantos más enlaces tengan los correos más posibilidades habrá de que los usuarios hagan clic. Por último, también es más probable que los usuarios más nuevos abran los correos que reciban.

Jason Billingsley recomienda probar un calendario de envío de correos individualizado, con la misma hora de envío a la que un usuario único suela conectarse. Es decir, si un usuario se suele conectar a las 9 a.m., sería bueno programar el envío de sus correos a esa misma hora. «La mayoría de herramientas de correo electrónico no está preparada para esta técnica pero es una prueba extremadamente valiosa de la que es posible obtener grandes resultados», indica.

Pero, con mucho, el factor más importante en la efectividad de las listas de correo es simple: escribe un asunto decente. Un asunto bien escrito consigue un índice de apertura de entre el 60 y 87%, mientras que uno malo apenas obtiene entre un 1 y un 14%.¹²

Resulta que se abren los mensajes simples y autoexplicativos que incluyen algo sobre el receptor. A veces, basta con una sola palabra: Experian informó de que la palabra «exclusivo» en las campañas promocionales por correo aumentaba el índice de apertura en un 14%.¹³

François Lane, CEO de la plataforma de correo CakeMail, ofrece precauciones adicionales que subrayan la interrelación existente entre las diferentes métricas en el envío de correos:

Cuanto más frecuentes sean los envíos, más bajo será el índice de rebote y de correos marcados como spam (porque las direcciones que rebotan o que marcan de esa manera los correos se eliminan rápidamente de la lista), pero el envío frecuente también tiende a reducir las métricas relacionadas con la vinculación como el índice de apertura o el índice de click-through, porque los receptores se cansan.

Un mayor índice de correos marcados como spam de forma automática conlleva un menor índice de correos marcados como spam por los propios receptores, porque los usuarios no se quejan de los correos que no reciben.

El índice de apertura es una métrica fallida, porque está basada en que el cliente de correo cargue un píxel oculto (lo que, por omisión, no hacen la mayoría de las aplicaciones modernas). Esta es una de las principales razones de que los diseñadores de newsletters hagan diseños sin imágenes. El índice de apertura es una métrica que solo resulta útil como muestra para probar diferentes asuntos o listas de contactos en una única campaña y, en el mejor de los casos, siempre se tratará de una métrica sesgada.

Límite inferior

Los índices de apertura y de click-through varían significativamente, pero una campaña bien gestionada debería conseguir un índice de apertura en torno al 20-30% y un índice de click-through del 5%.

Disponibilidad y fiabilidad

La web no es perfecta. Un estudio de 2012 acerca de las páginas estáticas ejecutadas en 10 proveedores diferentes de servicios en la nube mostró que casi el 3% de las pruebas realizadas en esos proveedores acabó en error.¹⁴

Esto quiere decir que, aunque tu sitio estuviera disponible siempre, la Internet y la infraestructura subyacente de la red podrían causarte problemas.

Conseguir una disponibilidad superior al 99,95% cuesta mucho dinero también, y eso solo para evitar una indisponibilidad anual de 4,4 horas al año. Si los usuarios que tienes son leales y están vinculados con tu producto, admitirán cierto tiempo de caída en la página, particularmente si eres transparente sobre ello en las redes sociales y los mantienes informados.

Límite inferior

Para un servicio de pago del que dependan los clientes (como una aplicación de correo electrónico o una de gestión de proyectos hospedados en un servidor) deberías contar con un tiempo de disponibilidad de al menos un 99,95% y, en caso de que se produzcan caídas en el servicio, mantener a los clientes informados. Otro tipo de aplicaciones pueden sobrevivir con un tiempo de disponibilidad menor.

Vinculación del sitio

Todo el mundo se preocupa de la vinculación de su sitio (a menos que tu empresa sea exclusivamente móvil, pero incluso en ese caso probablemente tendrás presencia en la red que pueda dirigir las descargas). En algunos casos (como por ejemplo en los sitios de comercio electrónico centrados en las transacciones), lo que se quiere es que los visitantes lleguen a la página y queden rápidamente vinculados, mientras que en otros (como en las páginas de medios que monetizan gracias a los anuncios) se preferirá que los visitantes pasen el mayor tiempo posible en la página.

La firma de analíticas Chartbeat mide la vinculación de las páginas en muchos sitios. Esta empresa define a los usuarios «vinculados» como a personas que tienen la página abierta y han hecho scroll o que han escrito o interactuado con ella en los últimos segundos. «Normalmente, podemos ver claramente la separación existente entre landing pages, con gran tráfico pero de muy baja vinculación, y el resto de páginas —dice Joshua Schwartz, un analista de datos de la empresa—. En mi muestra de distintas páginas, el tiempo medio de vinculación a las landing pages es de 61 segundos, y en el resto, de 76 segundos. Por supuesto, estos datos varían muchísimo entre diferentes páginas del mismo sitio y entre sitios diferentes, pero se trata de un valor de referencia razonable».

Límite inferior

Un tiempo empleado en una página de un minuto es normal, pero existe una gran varianza entre distintos sitios y entre distintas páginas del mismo sitio.

Rendimiento de la web

Todos los estudios hasta la fecha han demostrado que las páginas web rápidas tienen mejores números en prácticamente todas las métricas importantes, desde el tiempo empleado en el sitio, el índice de conversión o el tamaño del carrito de la compra.

Y aun sí muchas startups no dan importancia al tiempo de carga de su página y solo tratan de mejorarlo a posteriori. Charbeat mide estos datos en varios cientos de sus clientes y que permiten a la empresa analizar sus analíticas de una manera anónima y con datos agregados.¹⁵

Al mirar los sitios más pequeños y con menor tráfico de su conjunto de datos, pudieron comprobar que tardaban entre 7 y 12 segundos en cargar. También encontraron que las páginas con tiempos de carga muy lentos tenían muy pocos usuarios concurrentes, tal y como muestra la figura 21-5.

Figura 21-5. Después de 10 segundos de tiempo de carga, la gente se va.

«Parece existir un límite infranqueable para aquellas páginas que tardan entre 15 y 18 segundos porque los usuarios simplemente no están dispuestos a esperar todo ese tiempo y, para las que se encuentran en ese rango, el tráfico cae radicalmente —dice Joshua—. También resulta notable que los sitios más grandes de nuestros datos de muestra, aquellos que cuentan con miles de usuarios concurrentes, tengan los tiempos de carga más rápidos, por debajo de los cinco segundos».

Límite inferior

La velocidad del sitio es algo que puedes controlar y que puede darte una ventaja real. Haz que tus páginas se carguen en menos de cinco segundos para los visitantes nuevos. Si tardas más de 10 segundos comenzarán los problemas.

EJERCICIO | Traza tus propias líneas de referencia

En este capítulo y en los seis siguientes, compartiremos las líneas o valores de referencia que deberías marcarte como objetivo. Ya deberías tener una lista de métricas clave que estés siguiendo (o que te gustaría seguir). Ahora debes comparar los valores que tengan esas métricas con las líneas de referencia que proporcionaremos en los siguientes capítulos. ¿Cómo puedes hacerlo? ¿Cuál es la peor? ¿La peor es precisamente la Única Métrica que Verdaderamente Importa?

Notas

1 Para ser completamente sinceros, también alojan la página de este libro.

2 http://www.startupcompass.co.

3 http://paulgraham.com/growth.html.

4 http://startup-marketing.com/authentic-growth-hacks/.

5 http://en.wikipedia.org/wiki/Technology_adoption_lifecycle.

6 http://www.chasminstitute.com/METHODOLOGY/TechnologyAdoptionLifeCycle/tabid/89/Default.aspx.

7 http://www.avc.com/a_vc/2011/07/301010.html/.

8 http://en.wikipedia.org/wiki/Price_elasticity_of_demand.

9 http://www.guardian.co.uk/technology/2012/oct/22/smartphone-patent-wars-explained.

10 http://mailchimp.com/resources/research/.

11 http://mailchimp.com/resources/research/email-marketing-benchmarks-by-industry/.

12 http://mailchimp.com/resources/research/email-marketing-subject-line-comparison/.

13 «The 2012 Digital Marketer: Benchmark and Trend Report, experian Marketing Services» (http://go.experian.com/forms/experian-digital-marketer-2012).

14 De un estudio sobre proveedores en la nube llevado a cabo por Bitcurrent/Cloudops del 15 de diciembre de 2011 al 15 de enero de 2012 junto con webmetrics.

15 Chartbeat no ha incluido datos de clientes que han preferido declinar aparecer en este análisis agregado; también ha excluido algunos períodos de tráfico inusualmente alto, relacionado con las elecciones en EE.UU.

CAPÍTULO 22

Comercio electrónico: líneas de referencia

Antes de que empecemos con las métricas específicas para los sitios de comercio electrónico, nos gustaría reforzar una cuestión importante en la segmentación de clientes.

Existe la tendencia de pensar que el uso de todos los usuarios móviles es el mismo, pero no es cierto. «Una de las cosas engorrosas que me ocupan últimamente es cómo se define el tráfico “móvil” —dice el inversor y emprendedor Derek Szeto—. A menudo se define como los usuarios de tablet más los de smartphones y, especialmente desde la perspectiva del comercio electrónico, se trata de dos cosas muy diferentes. Si gestionara un market-place o un sitio de comercio electrónico, segmentaría los usuarios en tres grupos: usuarios de escritorio, de tablet y de smartphones».

Parte de la diferencia proviene del hecho de que la inmersión online de los usuarios se realiza desde tres perspectivas diferentes: creación (a menudo con un ordenador con teclado), interacción (normalmente con un smart-phone) y consumo (con una tablet). Mezclar las tablets con los teléfonos móviles en la misma categoría es un error peligroso. Además, los usuarios compran más contenido de medios en una tablet que con un PC porque, básicamente, es donde lo consumen.

En otras palabras, el consumo variará dependiendo de la plataforma. Dependerá de si tu sitio de comercio electrónico está en modo de adquisición o centrado en la lealtad de los clientes; y también de si tus clientes se conectan desde una tablet, un teléfono o un ordenador y de muchas otras variables importantes. Lo único que puedes hacer al respecto es medirlo, aprender y segmentar apropiadamente a tus clientes.

Índice de conversión

En marzo de 2010, Nielsen Online informó de los mejores índices de conversión de los vendedores online, tal y como se muestra en la tabla 22-1.¹

Compañía

Índices de conversión

Schwan’s

40,6%

Woman Within

25,3%

Blair.com

20,4%

1800petmeds.com

17,8%

vitacost.com

16,4%

QVC

16,0%

ProFlowers

15,8%

Office Depot

15,4%

Tabla 22-1. Mejores índices de conversión de los sitios de comercio electrónico.

Otras grandes empresas de comercio electrónico como Amazon, Tickets.com y eBay tienen índices de conversión más bajos (9,6%, 11,2%, y 11,5%, respectivamente).²

Estas empresas se engloban en tres categorías: sitios con catálogo (que cuentan con un número considerable de catálogos impresos que dirigen el tráfico hacia ellas), gigantes de la venta al por menor como eBay y Amazon, y sitios especializados en regalos, muy unidos a la intencionalidad del regalo, como las floristerías online (la gente no navega por floristerías de forma casual, sino que acuden a esos sitios con una intención concreta).

Muchas de las empresas que más arriba están en el ranking de Nielsen son minoristas online con clientes leales, cuyo índice de conversión se espera alto. Schwan es una tienda de comestibles online, no el tipo de negocio por el que mucha gente navegaría para hacer comparaciones. Otros, como Amazon y eBay, cuentan con marcas tremendamente conocidas que existen previamente en la mente de los clientes, tanto dentro como fuera de la Web. «Según mi experiencia, la mayoría de las startups de comercio electrónico, ya vendan sus propios productos o lo hagan de terceros, pueden esperar índices de conversión del 1 al 3%, como máximo —dice Bill D’Alessandro—. Las startups no deberían suponer en su modelo de negocio índices de conversión del 8 al 10%, porque, simplemente, eso no va a pasar. Las tres cosas que pueden hacer que tu índice aumente del 2 al 10% son: usuarios verdaderamente leales, gran cantidad de referencias diferentes y clientes que repitan la compra. E incluso en ese caso se trataría de un gran logro».

En sectores diferentes los índices de conversión típicos varían, además, de forma significativa. Un post de Invesp de 2007 citaba datos de una encuesta de FireClick que mostraban la diferencia que podía existir entre ellas (consulta la tabla 22-2).³

Tipo de sitio

Índices de conversión

Catálogo

5,8%

Software

3,9%

Moda y decoración

2,3%

Especialidades

1,7%

Electrónica

0,50%

Actividades exteriores y deportes

0,40%

Tabla 22-2. Índices de conversión por mercado vertical.

Fuera de estas categorías, parece comúnmente aceptado que un índice de conversión del 2 al 3% es típico para sitios normales. El autor de best-sellers, conferenciante y experto en marketing digital Bryan Eisenberg tiene una explicación de dónde podría venir este número: en 2008 Shop.org aseguró que sus miembros afiliados tenían un índice de conversión medio que se movía en ese rango y el índice de FireClicks indicaba asimismo que el índice de conversión global era del 2,4%.⁹⁴ Bryan argumenta que las páginas que tienen índices más elevados son las que están centradas en la intención del visitante: cuando vas a comprar flores ya te has decidido a hacerlo y solo te queda elegir cuáles. Un estudio más reciente de 2012 estimó que el índice de conversión medio era del 2,13% para toda la web.⁵

Límite inferior

Si gestionas un sitio de venta minorista, conseguirás índices de conversión iniciales alrededor del 2%, que pueden variar dependiendo del sector al que te dediques. Si puedes conseguir un 10% estarás haciéndolo increíblemente bien. En caso de que tus clientes lleguen a tu página con la firme intención de comprar, tu índice será mayor de ese 2%, pero, para conseguir que te tengan en cuenta a la hora de elegir, también tendrás que invertir dinero.

Kevin Hillstrom de Mine That Data también nos precave de que las medias aquí pueden ser peligrosas. Muchos vendedores de artículos electrónicos, que cuentan con muchos usuarios de paso haciendo sus propias investigaciones, tienen índices de conversión inferiores al 0,5%. Por otra parte, también existe una correlación entre el tamaño medio de pedido y el índice de conversión.

Abandono del carrito de la compra

Un estudio de 2012 estimó que casi el 65% de los compradores abandonan sus carritos de la compra.⁶

De aquellos que abandonan el carrito, el 44% lo hacen debido a los altos costes de envío, el 41% decide que todavía no están listos para hacer la compra y el 25% encuentra demasiado alto el precio de todo lo incluido en él. Un estudio realizado en febrero de 2012 estimaba que este tipo de abandono era aún mayor, del 77%.⁷

Mejorar ese 65% de abandono del carrito puede parecer un gran reto, pero eso no desanima a las empresas de intentarlo:

Fab.com, un sitio de compra de muebles de diseño, colocó un temporizador como técnica de presión para convencer a sus clientes de completar sus transacciones: compra pronto o alguien más puede robarte lo que tienes en el carrito. La exclusividad de la marca y su estrategia de exigir a los clientes que se registren en primer lugar antes de poder ver las ofertas quedaban así reforzadas por el temporizador.

Si empiezas el proceso de compra de anuncios en Facebook pero lo dejas a medias, la empresa te envía crédito para tus primeros anuncios con la esperanza de que vuelvas al proceso.

El precio parece jugar un papel importante. Es posible que Listrak estime que el índice de abandono es de un 77%, pero ese índice cayó al 67,66% el 14 de diciembre de 2011 —un día que muchos vendedores online declararon «el día del envío gratuito».⁸

KP Elements, que vende productos para el cuidado de la piel que combaten la queratosis pilar (una enfermedad cosmética de la piel bastante común), puso en marcha una prueba de precios. En la página de compra comparó un precio de 30 dólares más unos gastos de envío de 5 dólares con un precio de 35 dólares por el mismo producto, pero con gastos de envío gratuitos. El índice de conversión subió del 5 al 10% con ese simple cambio. El precio era el mismo, 35 dólares, pero la oferta de envío gratuito atrajo a más del doble de clientes.

En 2012, el Baymard Institute revisó 15 estudios diferentes sobre el índice de abandono y concluyó que aproximadamente un 66% era la media habitual, tal y como se muestra en la figura 22-1.⁹

Figura 22-1. Los meta estudios son tan meta...

El precio no es la única causa del abandono. Jason Billingsley dice que la mayoría de los estudios sobre el tema ignoran variables clave, como, por ejemplo, la fecha de entrega prevista. «Esta se convierte en un factor clave cuando cada vez más compras en las que el tiempo es importante se hacen en la Web —dice—. Los vendedores deben ofrecer sus fechas estimadas de llegada de los productos y no solo sus fechas de preparación y envío».

Límite inferior

El 65% de la gente que comienza a recorrer tu embudo de compras dejarán sus compras antes de pagarlas.

Efectividad de las búsquedas

Los consumidores utilizan las búsquedas como primera opción para investigar y encontrar productos, tanto para hacerse una idea de las tiendas como para buscar productos concretos dentro de ellas. Este hecho resulta especialmente relevante para los sitios de comercio electrónico, pero también lo es para las páginas de medios, los sitios de contenido generado por el usuario (UGC) y los marketplaces bilaterales.

Concretamente, en el comercio electrónico, el 79% de los compradores online pasan al menos el 50% del tiempo de la compra investigando productos. Además, el 44% de los compradores online empiezan utilizando un motor de búsqueda.¹⁰

En concreto, el tráfico móvil está particularmente centrado en la compra. El 54% del tráfico web realizado con iOS está dedicado a búsquedas, un número mucho mayor que el 36% del tráfico del total de Internet dedicado a ellas. Además, 9 de cada 10 búsquedas móviles llevan a algún tipo de acción, y más de la mitad acaban en compra.

Límite inferior

No pienses en una estrategia como «en primer lugar, el móvil», sino más bien en una que sea «en primer lugar, las búsquedas» e invierte en consecuencia en poder registrar las métricas relacionadas con las búsquedas de tu propia página web y también dentro de tu propio producto. Así verás lo que buscan los usuarios y lo que no son capaces de encontrar.

Notas

1 http://www.marketingcharts.com/direct/top-10-online-retailers-by-conversion-ratemarch-2010-12774/.

2 http://www.conversionblogger.com/is-amazons-96-conversion-rate-low-heres-why-i-think-so/.

3 http://www.invesp.com/blog/sales-marketing/compare-your-site-conversion-rate-to-ecommercesite-averages.html

4 http://www.clickz.com/clickz/column/1718099/the-average-conversion-rate-is-it-myth.

5 http://www.ritholtz.com/blog/2012/05/shopping-cart-abandonment/.

6 http://www.ritholtz.com/blog/2012/05/shopping-cart-abandonment/.

7 http://www.bizreport.com/2012/02/listrak-77-of-shopping-carts-abandoned-in-last-six-months.

8 http://www.internetretailer.com/2012/02/02/e-retailers-now-can-track-shopping-cartabandonment-daily.

9 http://baymard.com/lists/cart-abandonment-rate.

10 Consulta http://blog.hubspot.com/Portals/249/docs/ebooks/120-marketing-stats-charts-and-graphs.pdf para ver esta y muchas otras analíticas de uso de las búsquedas. Chikita proporciona el número de búsqueda por sistema operativo, y Search Engine Land, el número móvil de compra.

CAPÍTULO 23

SaaS: líneas de referencia

Inscripciones de pago

El churn, la vinculación y las métricas de upselling son similares en la mayoría de las empresas SaaS. Pero hay un factor que hace que se comporten de forma muy diferente: pedir el pago por adelantado en una prueba del producto.

Totango, un proveedor de software SaaS de inteligencia de clientes y vinculación, dispone de datos de más de 100 empresas de este tipo y ha medido los índices de prueba, de conversión y de abandono de sus productos. Esta empresa ha averiguado que pedir la tarjeta de crédito durante el proceso de registro significa que solo probarán el producto entre el 0,5 y el 2% de los usuarios, mientras que si no se solicita esa información para la prueba, el porcentaje subirá a un rango de entre el 5 al 10% de los clientes.

La inscripción de los usuarios no es el único objetivo, por supuesto. También lo es que los clientes que se apuntan a la prueba gratuita acaben por convertirse en clientes de pago. A pesar de lo anterior, apenas el 15% de los clientes que no hayan proporcionado su tarjeta de crédito se convertirán en clientes de pago. Y, sin embargo, los que sí la hayan proporcionado pagarán por el producto en un porcentaje mucho mayor, de entre el 40 y el 50%.

Sin embargo, pedir la tarjeta de crédito por adelantado también puede suponer un mayor churn después del primer período pagado si no se satisfacen claramente las expectativas de los clientes. Hasta el 40% de los clientes de pago pueden cancelar su subscripción tras ese primer pago, algo que suele deberse a que olvidan que estuvieron de acuerdo con probar el producto y en que les cobraran tras el período de prueba y cuando ven el cargo en el extracto de su tarjeta, lo cancelan. Una vez superado este primer obstáculo, no obstante, la mayoría de los clientes continúan pagando mensualmente. Un estudio de Pacific Crest de 2009 estableció que las mejores empresas SaaS tenían un churn anual por debajo del 15%.¹

La tabla 23-1 muestra un rápido resumen de las diferencias en las métricas cuando se pide o no la tarjeta de crédito por adelantado.

Tarjeta de crédito

Sin tarjeta de crédito

Prueba

2%

10%

Se transforman en suscriptores

50%

15%

Churn en el primer periodo de pago

Superior al 40%

Superior al 20%

Extremo a extremo

0,6%

1,2%

Tabla 23-1. Impacto de solicitar la tarjeta de crédito para poder probar un producto SaaS.

Las tarjetas de crédito no son el único indicador del índice de conversión. Algunas de las personas que prueban un producto SaaS solo tienen curiosidad por él, mientras que existen otras que sí que están evaluando seriamente la herramienta. Ambos grupos muestran comportamientos diferentes y deben ser tratados como segmentos diferentes, según las actividades que lleven a cabo con el producto y el tiempo que dediquen a explorarlo.

Veamos ahora los dos embudos de conversión básicos para analizar cómo trabajan ambos grupos. Para ello, nos centraremos en los análisis de Totango de estos «evaluadores serios» y utilizaremos los valores más altos de la tabla 23-1. Consulta la tabla 23-2 para ver los datos.

5.000 evaluadores serios visitan el sitio

Tarjeta de crédito por adelantado

Sin tarjeta de crédito por adelantado

Lo prueban 100 (2%)

Lo prueban 500 (10%)

50 se transforman en suscriptores (50%)

75 se transforman en suscriptores (15%)

20 abandonan inmediatamente (40%)

15 abandonan inmediatamente (20%)

30 clientes se quedan (0,6%)

60 clientes se quedan (1,2%)

Tabla 23-2. Dos embudos de vinculación y de churn diferentes.

En nuestro ejemplo, podemos ver que pedir por adelantado la tarjeta de crédito concluye con 30 clientes de pago (de un total de 5.000 visitantes) y no hacerlo dobla el número de los clientes de pago (60 en total). Por tanto, una página con datos bancarios aleja a la gente que no son evaluadores serios, pero también lo hace con aquellos que tienen dudas al respecto. Los datos de Totango muestran que, para la mayoría de proveedores SaaS, el 20% de los visitantes son evaluadores serios, el 20% son evaluadores informales y el 60% restante es solo gente con curiosidad sobre el producto.

La mejor estrategia en estos servicios es personalizar el marketing según la actividad de los usuarios. Necesitas convencer a los evaluadores serios de que tu producto es la opción correcta y también a los evaluadores informales para que se lo tomen más en serio. Para ello, deberás identificar a los usuarios con más posibilidades de convertirse en clientes y centrar tus recursos de venta en ellos. Los mejores resultados en estos casos provienen de la combinación de las analíticas de uso (de esta manera, averiguarás quién es un evaluador serio) con una política de puertas abiertas (sin muro de pago).

Ahora agreguemos un tercer embudo de conversión a los dos anteriores —uno en el que el proveedor SaaS identifique e intente atraer a los evaluadores serios mediante marketing personalizado—. En este caso, aunque todo el mundo pueda probar la herramienta, son menos los que pagan la suscripción, pero, en cambio, es más probable que quienes paguen se queden como clientes (consulta la tabla 23-3).

Tarjeta de crédito por adelantado

Sin tarjeta de crédito por adelantado

Sin tarjeta de crédito pero focalizándose en los usuarios serios

Lo prueban 100 (2%)

Lo prueban 500 (10%)

Lo prueban 500 (10%)

50 se transforman en suscriptores (50%)

75 se transforman en suscriptores (15%)

125 se transforman en suscriptores (25%)

20 abandonan inmediatamente (40%)

15 abandonan inmediatamente (20%)

25 abandonan inmediatamente (20%)

30 clientes se quedan (0,6%)

60 clientes se quedan (1,2%)

100 clientes se quedan (2%)

Tabla 23-3. Los datos de Totango sobre un tercer embudo de conversión para los evaluadores serios del producto.

De acuerdo a los datos de Totango, la mejor estrategia no es colocar un muro de pago que pida los datos de la tarjeta para probar el servicio, sino segmentar los usuarios en tres grupos diferentes para así poder personalizar el marketing dirigido a cada grupo: apoyar a los evaluadores informales y no perder el tiempo con los espectadores curiosos (o, mejor, conseguir que hablen bien del producto a sus amigos, que sí que podrían convertirse en verdaderos clientes).

Límite inferior

Si pides la tarjeta de crédito por adelantado, solo el 2% de los visitantes probará el producto y el 50% de ellos acabará usándolo. Si no lo haces, entonces habrá un 10% que lo probará y hasta un 25% acabará pagando por él —aunque si se ven sorprendidos por el cargo en su tarjeta, los perderás muy pronto—. En nuestro ejemplo anterior, no pedir la tarjeta de crédito por adelantado aumenta un 40% las conversiones, siempre que puedas personalizar las ventas para los distintos segmentos de usuarios, según sea su actividad con el producto.

Freemium versus pago

Uno de los principales debates presentes en las startups, sobre todo en aquellas que ofrecen software, es saber cuál de los dos modelos es mejor: el modelo freemium o el de pago.

Los defensores del modelo de prueba gratis apuntan que la adopción y la atención son la moneda más preciada en Internet. Twitter esperó a tener millones de clientes antes de introducir publicidad y, a pesar de los tuits de enfado de sus clientes, su crecimiento continúa. Chris Anderson, antiguo editor jefe de Wired y autor de The Long Tail (Hyperion) [trad. esp.: La economía Long Tail: de los mercados de masas al triunfo de lo minoritario, Ediciones Urano, Barcelona, 2007], indica que King Gillette fue uno de los pioneros en la defensa de la idea de regalar algo (maquinillas de afeitar) para ganar dinero con algo relacionado (cuchillas para esas maquinillas).² No obstante, hay que tener en cuenta que muchos usuarios en línea esperan, de muy diversas formas, que Internet sea gratis, lo que significa que cobrarles será difícil, incluso por herramientas que les merezcan la pena.

Los detractores del modelo freemium observan, por su parte, que por cada éxito de ese modelo, como por ejemplo el de Dropbox o el de LinkedIn, hay un vertedero lleno de negocios que se fueron al traste por regalar las cosas. Así, ponen como ejemplo, citado por el Wall Street Journal, la firma de software de gestión Chargigy, que estuvo a punto de la quiebra en 2010, pero que, sin embargo, al cambiar a un modelo de pago sorteó la quiebra y en julio de 2012 comenzó a tener beneficios gracias a sus 900 clientes.³

Neil Davidson, por su parte, está preocupado por la popularidad de los modelos freemium, sobre todo entre las startups. «Creo que, para la mayoría de la gente, el modelo freemium no es sostenible —dice—. Es muy difícil desarrollar algo lo bastante bueno como para que la gente lo utilice pero con una diferencia funcional suficiente como para que los usuarios se conviertan en usuarios de pago». Neal piensa que demasiadas startups cobran demasiado poco por sus productos, con lo que se infravaloran. «Si creas algo que tus clientes valoran, no deberías avergonzarte por pedir que paguen por ello. Si no lo haces, no habrás creado un verdadero negocio».

Incluso cuando el modelo freemium funciona, los usuarios tardan mucho tiempo en empezar a pagar. Phil Libin, de Evernote, habla sobre el «gráfico de la sonrisa», que se muestra en la figura 23-1 y que ilustra cómo aquellos clientes que abandonan el producto vuelven a él después de un tiempo.

Figura 23-1. Evernote llama a este gráfico el gráfico de la sonrisa y no solo por su forma.

Phil estima que, a pesar de que menos del 1% de los usuarios se actualiza al modelo de pago después del primer mes, el número crece hasta el 12% después de dos años. De hecho, tras pasar el tiempo suficiente recopilando datos de usuarios que podrían actualizarse, la empresa experimenta lo que David Skok denomina churn negativo (que se produce cuando los ingresos provenientes de las expansiones del producto, del upselling y de las ventas cruzadas a la base de clientes actual sobrepasan las pérdidas provocadas por el churn).⁴

Sin embargo, muchos analistas consideran que Evernote es una anomalía: a menos que la estrategia freemium se haga realmente bien, los usuarios gratuitos pueden llevarte a la bancarrota.

Jules Maltz y Daniel Barney de IVP, una empresa de capital riesgo y de inversiones en bolsa en crecimiento, ya en sus últimas etapas, sugieren que el modelo freemium puede funcionar para los productos que:

No gasten mucho dinero en proporcionar el servicio a un nuevo cliente (es decir, un bajo coste marginal).

Puedan hacer uso de un marketing barato, e incluso gratuito, a medida que la gente utiliza el producto.

Sean herramientas simples que no necesiten de largos períodos de evaluación y que se puedan aprender con rapidez.

Tengan una oferta que encaje bien con la gratuidad. Algunos productos (como los seguros de hogar, por ejemplo) pueden escamar a los clientes si se ofrecen gratis.

Aumenten de valor cuanto más tiempo se utilicen. Por ejemplo, Flickr aumenta de valor para los usuarios a medida que suben más fotos.

Tengan un buen coeficiente viral para que los usuarios puedan hacer el marketing del producto.⁵

¿Y qué ocurre si cobras? Christopher O’Donnell de Price Intelligently apunta que las startups intentan equilibrar la optimización de los ingresos (haciendo el mayor dinero posible), la maximización de las ventas (promoviendo la adopción masiva cuando el negocio crece) y la percepción de su valor (si se cobra demasiado poco, los clientes pueden sospechar de la calidad del producto).⁶

Los vendedores, por su parte, para llegar a diferentes mercados con diferentes precios, deben también entender cómo empaquetar varias funciones diferentes en una oferta y cómo vender esos paquetes en diferentes niveles de pago.

Incluso si cobras a todos los clientes, es posible experimentar con la estrategia de precios. Puedes utilizar promociones, descuentos y ofertas por tiempo limitado. Todas ellas son hipótesis que pueden probarse mediante análisis de cohortes (en el caso de que utilices ofertas por tiempo limitado) o comparaciones A/B (si ofreces precios diferentes a visitantes diferentes).

Alex Mehr, el fundador del sitio de citas por Internet, Zoosk, entiende cómo funciona la curva de «ingresos óptimos», pero argumenta que es mejor errar por cobrar de menos que por lo contrario.⁷

«Prefiero ganar un 10% menos de dinero pero tener un 20% más de clientes. Para mí, es mejor quedarse en la parte izquierda de la montaña, lo que, por otra parte, tampoco es estar demasiado lejos del máximo: supone un 90% de los máximos ingresos posibles». Sin embargo, según nuestro punto de vista, con este modelo, Alex obvia las cuestiones relativas a elasticidad, percepción del valor y descuentos estratégicos.

Upselling y crecimiento de ingresos

Los mejores proveedores SaaS son capaces de aumentar sus ingresos un 20% todos los años. Este aumento proviene de los usuarios adicionales que comienzan a pagar por el servicio, debido a su propagación dentro de sus organizaciones y de una estructura de niveles de precios y un camino fácil para el upselling. Si se hace bien, los ingresos del upselling deberían prácticamente compensar las pérdidas, en torno a un 2% mensual, debidas al churn. Pero estamos hablando de los mejores proveedores de todos en su categoría y todos ellos cuentan con una forma sencilla de aumentar ingresos a medida que sus clientes incrementan el uso que hacen del producto.

Patrick Campbell ha analizado datos, agregados y anónimos, para medir cuántos clientes de una empresa suben de nivel de precios. En su muestra de datos, ha comprobado que, en cualquier mes, el 0,6% de los usuarios gratuitos se convierten en usuarios de pago y que el 2,3% de los clientes suben de nivel de precios.

Límite inferior

Intenta conseguir un aumento anual del 20% en los ingresos de los clientes —que pueden provenir del aumento en el número de licencias individuales—. Y márcate como objetivo que todos los meses el 2% de los usuarios de pago paguen algo más de dinero por el servicio.

Churn

(El churn también es importante en los juegos móviles, en los marketplaces bilaterales y en los sitios UGC)

Los mejores sitios y aplicaciones SaaS tienen normalmente un churn mensual de entre el 1,5% y el 3%. Para otros sitios, este valor dependerá de la definición de «usuario desvinculado». Mark MacLeod, socio de Real Ventures, dice que necesitas bajar del 5% de churn mensual antes de saber si tienes o no un negocio escalable. En cualquier caso, recuerda que si sorprendes negativamente a tus clientes (por ejemplo, cobrándoles por algo que no sabían que habían pedido), el churn se disparará en el primer período de pago, en algunos casos hasta el 50%, por lo que debes tenerlo en cuenta a la hora de hacer tus cálculos.

David Skok está de acuerdo con el límite del 5% pero solo para las empresas que se encuentren en las etapas iniciales y afirma que tienes que ver un camino claro de reducción del churn por debajo del 2% si quieres que tu negocio consiga una escala significativa:

Al principio de los servicios SaaS, el churn no importaba demasiado. Digamos que perdías el 3% de los clientes un mes determinado. Si tienes solo 100 clientes, perder 3 no es tan terrible. Era fácil encontrar tres nuevos clientes que los sustituyeran. Sin embargo, a medida que los negocios crecen, el problema se transforma en otra cosa. Imagina que tu empresa fuera realmente grande y que tuvieras un millón de clientes. Un churn del 3% significa perder 30.000 clientes al mes, un volumen muy difícil de reemplazar.

CASO DE ESTUDIO | La métrica clave de OfficeDrop: El churn de pago

OfficeDrop ayuda a los pequeños negocios a gestionar archivos digitales y de papel en la nube. Su servicio proporciona almacenamiento en la nube, en el que puede buscarse un archivo en concreto, junto con aplicaciones descargables que permiten a los negocios sincronizar, escanear y compartir archivos desde cualquier lugar y en cualquier momento. Actualmente, tienen 180.000 clientes que almacenan datos con el servicio y que acceden y suben millones de archivos todos los meses.

La empresa ofrece su solución con un modelo freemium en el que hay un plan gratuito y tres planes de pago. Hablamos con Healy Jones, vicepresidente de marketing, para aprender sobre las métricas clave de su empresa y lo que han aprendido al respecto.

«Nuestro número más importante es el churn de pago», dice Healy. OfficeDrop define el churn de pago como el número de clientes de pago que pasan a utilizar la versión gratuita dividido entre el número de clientes de pago que podrían abandonar a principios de mes. Para esta empresa, el churn de pago es un indicador clave de la salud general de su negocio. «Por ejemplo, según nuestro churn de pago podemos averiguar qué tal están funcionando nuestros mensajes de marketing —si muchos de los nuevos clientes se dan de baja, sabemos que los mensajes no encajan con lo que esos clientes encuentran cuando comienzan a utilizar el producto», explica Healy.

También sabemos gracias a él si el desarrollo de nuestras funciones está progresando en la dirección que los usuarios más antiguos desean: si siguen con nosotros durante mucho tiempo, eso significa que estamos haciendo bien las cosas, pero si abandonan, será que no hemos desarrollado el producto en la dirección en la que deseaban. Asimismo, si hay algún error en nuestro producto que moleste a la gente —si muchos usuarios cancelan un día en concreto—, no permite revisar si ha habido algún problema técnico que les haya hecho marcharse».

La empresa se marca como objetivo un churn mensual inferior al 4%. «El 3% está bien —dice Healy—. Pero cualquier valor por encima del 5% y dejaremos de tener un negocio con un crecimiento positivo en los márgenes brutos». Healy dice que, últimamente, la empresa ha estado consiguiendo índices de churn mensuales por debajo del 2% y que espera que se mantenga.

Como suele suceder, el churn es la métrica inversa de la vinculación, que resulta ser la segunda métrica clave de OfficeDrop. La empresa define a los usuarios activos como a personas que hayan utilizado el producto en el mes anterior. Cuando se lanzó OfficeDrop, los fundadores asumieron que la gente no estaría dispuesta a instalar aplicaciones en sus ordenadores y dispositivos y que preferirían una experiencia mejorada con sus navegadores. «Todo lo hicimos por instinto, y casi todo lo hicimos mal —dice Healy—. Nuestra hipótesis fue que el uso del navegador (la forma más fácil de empezar y con las menores barreras de entrada para los clientes nuevos) crearía la vinculación con nuestros clientes más fácilmente, pero, hasta que no comenzamos a desarrollar aplicaciones descargables, no comenzamos a ver una vinculación real, ni tampoco un verdadero crecimiento de clientes y descenso del churn».

La figura 23-2 muestra la clásica figura de palo de hockey con un fuerte incremento alrededor de junio de 2011. Justo en ese momento se puede advertir cómo aumenta la base de clientes (como resultado de una mayor vinculación y de un churn reducido).

Figura 23-2. ¿Podrías decir cuándo OfficeDrop añadió una aplicación móvil de cliente?

«A mediados de 2011 pasamos al móvil y comenzamos a ofrecer por primer vez una app móvil. Tuvo un gran impacto —dice Healy—. En el gráfico es más difícil de ver, pero fue igual de importante cuando lanzamos una aplicación de escáner para Mac, en enero de 2011. Esa fue nuestra primera aplicación descargable importante y, gracias a ella, aparecimos en gran cantidad de medios y mejoró mucho nuestra vinculación».

Después de observar la primera subida en esa métrica, OfficeDrop se comprometió a desarrollar aplicaciones móviles. La empresa lanzó una app para Android en mayo de 2011, seguida de otra para iPhone en junio de 2011. «En contra de nuestras suposiciones iniciales, cuando sacamos nuestra aplicación, vimos que triunfaba. Tal y como yo lo veo, el comprometernos con las aplicaciones supuso para nosotros una especie de pivotación, algo que nos dio la confianza para cambiar la oferta de nuestro producto. Los resultados están ahí: una mayor vinculación y un menor churn», dice Healy.

Resumen

OfficeDrop vigila el churn de pago —clientes de pago que cambian a la oferta gratuita o que dejan el producto— como Única Métrica que Verdaderamente Importa.

El producto inicial que desarrollaron estaba centrado en el uso del navegador, porque supusieron que los usuarios no querrían clientes móviles o de escritorio para su producto, una decisión que tomaron solo por instinto.

La introducción de una aplicación de escaneado, seguida de un software de cliente para móviles, aumentó tremendamente el crecimiento de la empresa.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Cuestiónate siempre tus suposiciones, aunque veas tracción en la empresa. Es posible que los clientes quieran utilizar determinadas aplicaciones de maneras concretas (consultar mapas con los teléfonos móviles, por ejemplo). Realiza un análisis de un día-en-la-vida de tus clientes o prueba a pivotar la empresa: muchas veces, introduciendo una aplicación sencilla puede probarse o invalidarse una suposición importante rápidamente y cambiar así el destino de la empresa.

Algunos productos o servicios generan un gran grado de adhesión, en parte porque, a medida que los usan, los usuarios los necesitan cada vez más. Es difícil abandonar los sitios de subida de fotos o de copia de seguridad en línea, por ejemplo, porque los clientes ya tienen muchos datos almacenados en ellos, de ahí que el churn en estos productos pueda ser menor. Por otra parte, en otros sectores en los que no sea tan costoso cambiar de producto, el churn puede ser considerablemente mayor.

Los sitios sociales también usan algunos trucos para disminuir el churn. Por ejemplo, si los usuarios intentan dejar Facebook, la empresa se encarga de recordarles que hay amigos que los echan de menos y que, al darse de baja, no podrán ver sus fotos. Este fue un caso claro de manipulación emocional, que más tarde quedó refrendado por los datos: cuando la implementaron, este último correo de culpabilización redujo las desactivaciones en un 7%, lo que en su momento significó que millones de usuarios continuaran utilizando Facebook.⁸

Si, en tu caso, estás pensando en ofrecer a los usuarios un incentivo por seguir utilizando el servicio —como un mes gratuito o una actualización a un nuevo teléfono móvil— tendrás que ponderar si el coste de hacerlo es superior al coste de conseguir un cliente completamente nuevo. Además, como es natural, si se extiende el rumor de que estás incentivando a los usuarios descontentos para que sigan utilizando el servicio, muchos clientes amenazarán con irse para obtener el incentivo o descuento. A fin de cuentas, Internet sirve justo para eso: para extender rumores.

Límite inferior

Intenta que el churn mensual sea menor del 5% antes de intentar optimizar otras cosas. Si el churn es mayor que ese valor, tal vez tu producto no genere suficiente adhesión. Si consigues reducir el churn por debajo del 2%, lo estarás haciendo excepcionalmente bien.

Notas

1 http://www.pacificcrest-news.com/saas/Pacific%20Crest%202011%20SaaS%20Workshop.pdf.

2 http://www.wired.com/techbiz/it/magazine/16-03/ff_free.

3 Sarah E. Needleman y Angus Loten, «When Freemium Fails», Wall Street Journal, 22 de agosto de 2012; http://online.wsj.com/article/SB10000872396390443713704577603782317318996.html.

4 http://www.forentrepreneurs.com/why-churn-is-critical-in-saas/.

5 http://www.ivp.com/assets/pdf/ivp_freemium_paper.pdf.

6 Christopher O’Donnell, Developing Your Pricing Strategy; price.intelligent.ly/downloads/Developing_Your_Pricing_Strategy.pdf.

7 Tarang Shah y Sheetal Shah, Venture Capitalists at Work: How VCs Identify and Build Billion Dollar Successes (Apress), mencionado por Sean Ellis en http://www.startup-marketing.com/greatguidance-on-pricing-from-zoosk-ceo/.

8 http://blog.kissmetrics.com/analytics-that-matter-to-facebook/.

CAPÍTULO 24

Aplicaciones móviles gratuitas: líneas de referencia

Descargas móviles

En cuestiones de popularidad, el negocio de las aplicaciones móviles se ajusta al modelo «long tail»: unas pocas aplicaciones lo hacen muy bien y la inmensa mayoría apenas sobrevive. Según Ken Seto, fundador y CEO de la empresa de juegos móviles, Masiva Dagame: «Algunos desarrolladores de juegos independientes consiguen un par de descargas al día, como mucho. El número de descargas depende por completo del marketing, de la viralidad y de la posición que la aplicación ocupe en el ranking de la app store».

Todos los negocios tienen competidores pero, en el caso de las aplicaciones móviles, la competencia forma parte del mismo núcleo del ecosistema de las app store. No puedes ignorarlo ni relajarte. «La parte más delicada —continúa diciendo— es la dificultad que tienen todas las aplicaciones para permanecer en un determinado ranking de la app store, precisamente porque todas las demás harán todo lo posible por superarte. De ahí que si tu juego no provoca una reacción masiva de forma natural —o si Apple o el marketing pagado no lo promociona—, caerás de posición. Por eso precisamente no existe un valor típico para las descargas».

Límite inferior

En cuanto al número de descargas, debes ser consciente de que estarás a merced de las promociones, del marketing y de los vientos que soplen en la app store. La batalla en estas tiendas puede llegar a ser frustrante y desmoralizante. No obstante, si eres inteligente utilizarás en tu favor la abundancia de información disponible en esas tiendas y tomarás nota de lo que funciona. Así podrás emular su éxito y evitar errores.

Tamaño de descarga móvil

El tamaño de los archivos de las aplicaciones móviles aumenta a medida que lo hace su complejidad. Esto puede constituir un riesgo para sus desarrolladores, porque los consumidores que tengan conexiones más lentas pueden abandonar las descargas si tardan demasiado. Alexandre Pelletier-Normand, cofundador de Execution Labs, un acelerador para desarrolladores de videojuegos, dice: «Si quieres que tu aplicación se pueda descargar fácilmente en cualquier sitio, debe estar por debajo de los 50 megabytes, “en el portal”».

Una aplicación mayor de 50 megas para dispositivos iOS necesitará de una conexión Wi-Fi y, si no está disponible para el usuario en ese momento, no podrá descargarla, con lo que será poco probable que lo vuelva intentar.

En los dispositivos Android sí que es posible descargar aplicaciones de mayor tamaño, pero los mensajes de advertencia que muestra Google Play causan un gran impacto en el proceso porque interrumpen a los usuarios y hacen descender la velocidad de la descarga. Alexandre, además, da en el clavo cuando utiliza la expresión «en el portal» para referirse a la descarga inicial desde el App Store de Apple o las tiendas de Android. Tal y como dice: «Algunos desarrolladores pueden evitar la limitación poniendo una app pequeña a disposición de los usuarios en los portales de Google o de Apple y, una vez que el usuario esté jugando, descargar contenido adicional de forma transparente para él».

Límite inferior

Las descargas iniciales de tu aplicación deberán ser de pequeño tamaño e inferiores a 50 MB si quieres reducir el abandono en la descarga.

Coste de adquisición de cliente móvil

Algunos desarrolladores de aplicaciones utilizan los servicios de marketing de terceras empresas a las que pagan por hacer instalaciones de su propio producto. Se trata de un tema ambiguo: a fin de cuentas, están pagando a mercenarios para inflar artificialmente el número de descargas y mejorar así en los rankings, con la esperanza de que esa mejora convenza a los verdaderos usuarios de descargar la aplicación. Si decides hacerlo así, hay servicios legítimos de marketing de este tipo, pero debes poner cuidado a la hora de elegir con quién trabajar. No hemos encontrado a mucha gente dispuesta a hablar del precio de estos servicios, pero tenemos datos que hablan de un rango de precios que va desde los 0,10 dólares a los 0,70 por instalación final.

Muy pocas de estas instalaciones darán lugar a jugadores vinculados, por lo que resulta fundamental que las elimines de tus datos para evitar que contaminen el resto de tus métricas. La métrica de la que debes preocuparte realmente es cuántos usuarios legítimos has conseguido atraer gracias a tus mercenarios y cuántos de ellos se convierten en jugadores vinculados y de pago.

Un modo más legítimo de conseguir clientes es insertar banners o anuncios dentro de otras aplicaciones. Normalmente, cuestan entre 1 y 4 dólares por instalación, pero es más probable que los usuarios que descarguen tu app gracias a estos anuncios sean legítimos, porque, a fin de cuentas, son ellos los que han elegido instalarla. «El truco aquí consiste en conseguir que el coste por instalación (tanto con instalaciones mercenarias como legítimas) se sitúe entre 0,50 y 0,75 dólares —dice Ken Seto—. Sin embargo, estos son los valores correctos para los juegos gratuitos [con monetización interna al juego]. No creo que sea eficiente utilizar instalaciones pagadas en juegos de pago».

Keith Katz también advierte contra el gasto excesivo en CLV, un comportamiento que ha observado en muchos desarrolladores:

Demasiados desarrolladores de aplicaciones móviles parecen pensar que los números de su negocio funcionarán si invierten en adquirir clientes todos y cada uno de los dólares del valor de sus clientes. Pero suelen olvidar que hay que pagar impuestos al gobierno por los beneficios y que también hay un «impuesto de plataforma», que hay que abonar a la App Store de Apple o a Google Play, y que supone el 30% de los ingresos. Si gastas 1 dólar en generar 1 dólar, en realidad, estarás gastando 1 dólar en conseguir solo 60 centavos.

Límite inferior

Deberías pagar más o menos 0,50 dólares por una instalación pagada (mercenaria) y sobre 2,50 dólares por una instalación legítima, pero tendrás que asegurarte en primer lugar de que el coste global de adquisición de clientes no supere los 0,75 dólares por usuario (y, por supuesto, que ese valor sea menor que el valor de ciclo de vida de tus usuarios). Estos costes, además, están aumentando, en parte porque las grandes empresas de videojuegos se están introduciendo en el mercado y están provocando que los precios suban, y en parte porque se están tomando medidas contra cierto tipo de técnicas de marketing para las instalaciones pagadas.

CASO DE ESTUDIO | Sincerely se enfrenta a los retos de la adquisición de clientes móviles

Sincerely Inc. es el creador de la red de regalos Sincerely y de varias aplicaciones móviles, entre las que se encuentran Postagram, Ink Cards y Sesame Gifts. La primera aplicación de la empresa, Postagram, permitía que la gente creara y enviara una postal desde cualquier lugar del mundo. Ink Cards, su segunda aplicación, servía para enviar tarjetas personalizadas de felicitación. Y, por último, Sesame Gift permite a sus usuarios enviar regalos, empaquetados en bonitas cajas. La empresa ha evolucionado desde el envío de los artículos más baratos posibles, las postales, hasta llegar con Sesame Gift a regalos por un valor que va desde los 30 a los 50 dólares.

Cuando la empresa comenzó su actividad, allá por 2010, sus fundadores, Matt Brezina y Bryan Kennedy, supusieron que utilizar los anuncios en móviles les daría una gran ventaja, algo similar a lo que ocurrió en 2000 con los pioneros en AdWords, es decir, que al ser de los primeros en usarlos conseguirían muchos clientes aunque el canal fuera todavía ineficiente. «Pensamos que vendiendo el regalo más simple del mundo, esto es, una postal por 99 centavos, podríamos disponer de usuarios, conseguir sus tarjetas de crédito y convertir en rentable nuestra red especializada en regalos —dice Matt—. Nuestra estrategia estaba basada en nuestra intuición y en algunos experimentos pequeños que pusimos en marcha con una app sin nuestra marca (es decir, una app que no estaba claramente vinculada a Sincerely)».

Resultó que Sincerely consiguió, gracias a los anuncios en los móviles, adquirir usuarios para Postagram pero no a un precio barato. «El dato que necesitábamos para confirmar nuestro éxito era que los usuarios adquiridos para Postagram nos costaran lo suficientemente baratos como para que fueran rentables en menos de un año —dice Matt—. Si no lo eran, les ofreceríamos promociones cruzadas para que utilizaran una app de regalos más caros tratando, de nuevo, de que fueran rentables en menos de un año, incluso en solo tres meses».

Matt y Bryan averiguaron no solo que los anuncios en los móviles eran demasiado caros, sino también difíciles de seguir, y que entre el índice de adquisición y los de descarga y ejecución había un verdadero abismo. Debido a eso, lanzaron Ink Cards, seis meses después de Postagram, con unos precios que empezaban en 1,99 dólares por postal. «Gracias a la promoción cruzada conseguimos aumentar el valor del ciclo de vida de los clientes alrededor de un 30% —indica Matt—. Pero el retorno de la inversión realizada en ellos continuaba sin ser el que queríamos».

Ahora Sincerely ha lanzado Sesame, que ofrece regalos a un precio mayor. «Ahora esperamos que el negocio alcance un crecimiento sostenible mediante los anuncios», dice Matt. Pero, debido al alto precio y a los retos que plantean los anuncios en móviles, Sincerely ahora dedica gran parte de su tiempo a aumentar su viralidad. «Ha sido una cuestión de necesidad —porque la ecuación con publicidad en el móvil no ha funcionado todo lo bien que nos hubiera gustado— pero, a cambio, hemos aprendido mucho de dirigir nuestro crecimiento gracias a los usuarios que comparten su experiencia con nuevos amigos —afirma Matt—. Lo hacemos regalando a nuestros usuarios postales gratuitas para usuarios que nunca hayan enviado una». Al haber puesto el foco en el crecimiento viral han reducido su dependencia de la publicidad para la adquisición de usuarios, en una industria, la móvil, en la que las herramientas para adquirir usuarios todavía no son eficientes o no han alcanzado su madurez.

Resumen

Sincereley lanzó Postagram para que sus usuarios pudieran enviar postales personalizadas por 99 centavos, suponiendo que la publicidad en los móviles sería lo suficientemente barata y eficiente para que la empresa creciera.

Aunque la empresa, gracias a esta estrategia, fue capaz de captar clientes, descubrieron que era demasiado caro hacerlo (porque la publicidad en el móvil era difícil de seguir y porque los índices de conversión eran muy bajos) y que el retorno de la inversión era muy bajo (porque el valor del ciclo de vida de los clientes no era bueno).

La empresa entonces lanzó Ink Cards, un servicio de tarjetas de felicitación personalizadas a mayor precio. Este nuevo servicio mejoró el valor de ciclo de vida de sus clientes en un 30%, pero el tiempo hasta el equilibrio financiero era demasiado largo y tampoco los situaba en un camino rentable.

Ahora Sincerely ha sacado al mercado Sesame Gifts, regalos personalizados que pueden enviarse por un precio de entre 30 y 50 dólares. Los fundadores esperan que esta nueva línea de precios les permita crecer de forma rentable y para ello se han centrado más en el crecimiento viral con el objetivo de reducir su dependencia de los canales de anuncios.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Los anuncios en los móviles son más complicados y más caros que lo que podría suponerse inicialmente, por lo que tendrás que hacer un seguimiento muy cuidadoso de tu coste de adquisición de clientes. También será necesario que sigas el tiempo que los usuarios tardan en amortizar la inversión realizada en su adquisición, así como de su valor de ciclo de vida. Para ello, lo mejor es probar diferentes canales y seguir el comportamiento de los usuarios adquiridos a través de cada uno de ellos. También puedes utilizar la viralidad como un modo de reducir los costes de adquisición.

Índice de ejecución de la aplicación

Conseguir que los usuarios descarguen tu aplicación no es suficiente. También tienen que ejecutarla y algunos de ellos se toman su tiempo para hacerlo. Además, no solo existen las restricciones sobre el tamaño de las aplicaciones ya mencionadas, sino que muchas tablets y teléfonos con una única cuenta de conexión pueden hacerlo por trozos. De ahí que las analíticas de ejecución de la aplicación puedan verse distorsionadas. En otras palabras, no es nada fácil seguir esta métrica.

En el caso de las aplicaciones gratuitas, muchos usuarios solo miran aquí y allí de forma casual y no tienen vinculación con ninguna en particular, por lo que un alto porcentaje de las aplicaciones no llegan a ejecutarse nunca. Por ejemplo, en el caso de Massive Damage, apenas el 83% de las descargas de su juego señero, Please Stay Calm, se ejecutan.

Límite inferior

Debes esperar que un alto número de las descargas de tu app no lleguen a ejecutarse nunca, sobre todo si se trata de una aplicación gratuita.

Porcentaje de jugadores/usuarios móviles activos

Si hablamos de inactividad, el primer día es el peor. Existe una disminución gradual de los usuarios activos, pero la caída en el primer día tras la descarga puede llegar hasta el 80%. Después de esta gran bajada, todos los días continuará el descenso: para una determinada cohorte de usuarios, solo el 5% de ellos seguirá siendo usuario activo después de un mes.

Un estudio de 2012, realizado por la empresa de analíticas móviles Flurry, mostraba que, en más de 200.000 aplicaciones, solo el 54% de los usuarios seguían estando activos tras el primer mes; que se convertía en el 43% después del segundo, y que tan solo un 35% continuaban utilizando la aplicación después de tres meses.¹

Los usuarios interactuaban con las aplicaciones unas 3,7 veces al día, de media, aunque estas métricas mostraban una gran variación según el tipo de aplicación que utilizaran.

Es importante hacer notar que, según los números de Flurry, la vinculación general se incrementaba a medida que pasaba el tiempo (del 25% en el segundo mes al 35% en el tercero) pero que la frecuencia de uso descendía (de 6,7 veces por semana a 3,7 veces). Flurry advertía asimismo que el dispositivo afectaba a la vinculación: los usuarios de smartphones interactuaban con las aplicaciones 12,9 veces por semana, de media, pero solo durante 4,1 minutos, mientras que los usuarios de tablet interactuaban 9,5 veces por semana pero lo hacían durante 8,2 minutos.

Límite inferior

Debes asumir que habrá gran cantidad de gente que pruebe tu aplicación y que no vuelva a usarla nunca más —no obstante, tras la gran caída inicial, observarás un descenso más gradual en los usuarios vinculados—. La forma de esta curva puede variar según la aplicación, la industria y la demografía de los usuarios, pero esa curva siempre estará ahí, por lo que, una vez obtengas algunos puntos de datos, podrás predecir el churn y la desvinculación con bastante precisión.

Porcentaje de usuarios móviles que pagan

Si tu aplicación es solo de pago, todos tus usuarios estarán incluidos, como es natural, en esta categoría, pero si estás gestionando tu aplicación con un modelo freemium en el que los usuarios paguen por alguna mejora en la funcionalidad, una buena regla a tener en cuenta es que solo el 2% de los usuarios contratarán la oferta completa. En el caso de los juegos móviles con compras internas, Ken Seto dice que, de forma general en la industria, apenas el 1,5% de todos los jugadores comprarán algo en el juego durante el tiempo que estén utilizándolo.

Las compras internas en los juegos siguen una ley de potencia típica, con unas pocas «ballenas» gastando cantidades significativas de dinero en el juego, mientras que la inmensa mayoría apenas gastará nada. Un factor clave para el éxito de las aplicaciones móviles es encontrar el balance entre la calidad del juego (que aumenta su puntuación en los ratings y el número de jugadores) y las compras dentro del juego (que dirige los ingresos). Por su parte, en un juego multijugador el reto estriba en encontrar el equilibrio entre jugadores gratuitos y de pago.

Límite inferior

Con un modelo freemium, tu objetivo debe ser un índice de conversión del 2% de jugadores que pasen de ser gratuitos a ser de pago. Para las aplicaciones móviles o para los juegos basados en compras internas, debes asumir que apenas el 1,5% de los usuarios pagarán algo en él.

Ingreso medio diario por usuario activo

El ingreso medio diario por usuario activo (Average Revenue Per Daily Active User, ARPDAU) proporciona datos muy desagregados para medir la tracción y los beneficios. La mayoría de los desarrolladores de juegos se centran en los usuarios activos diarios y, por tanto, en los ingresos que generan dichos usuarios.

SuperData Research ha publicado los valores típicos de ARPDAU para juegos de diferentes géneros:

De 0,01 a 0,05 dólares para puzles, juegos de cuidado de mascotas y juegos de simulación.

De 0,03 a 0,07 dólares para juegos de aventura, de competición o de encontrar objetos ocultos y resolver puzles.

De 0,05 a 0,10 dólares para juegos de rol, de azar y póker.²

GAMESbrief.com ha recopilado información adicional para tres empresas de juegos, DeNA, A Thinking Ape y WGT:

Tanto DeNA³ como A Thinking Ape⁴ han afirmado que para la mayoría de los juegos móviles, el APRDAU es de menos de 0,10 dólares. No obstante, YuChiang Cheng, CEO de WGT indicó en la Login Conference de 2012 que un ARPDAU de menos de 0,05 dólares es una señal de bajo rendimiento y que un buen valor de referencia podría ser de entre 0,12 y 0,15 dólares. También dijo Cheng que el ARPDAU en las tablets es de un 10 a un 15% mayor que en los smartphones.

Límite inferior

Una buen métrica depende en gran medida del tipo de juego pero tu objetivo debería ser que el ARPDAU sea superior a 0,05 dólares como mínimo.

Ingresos medios mensuales por usuario móvil

No tenemos un buen método para generalizar estos ingresos, puesto que dependen por completo del modelo de negocio elegido. Para obtener una directriz, deberías analizar los precios y niveles de precios de la competencia y no tener miedo de mover los precios de tu aplicación al comienzo de su andadura, siempre que puedas medir el efecto que provoquen esos cambios. No obstante, algunos expertos de la industria nos han dicho que para los juegos móviles, una media de 3 dólares al mes, o de 0,10 dólares al día, es bastante decente.

Límite inferior

Tal y como sucede con los costes de adquisición de clientes, los ingresos que se obtengan de ellos provendrán del modelo de negocio y de sus objetivos de margen. Cada mercado vertical tiene su propio valor. En cualquier caso, si conoces tu ARPDAU, el número de días que permanecen los usuarios y el coste de cada instalación, deberías poder calcularlo sin problemas y así decidir si tienes un modelo de negocio viable o no.

Ingresos medios por cliente de pago

Es difícil tratar de establecer un valor de referencia para los ingresos medios por cliente de pago (Average Revenue Per Paying User, ARPPU), puesto que depende tanto del tipo de app (y aquí nos estamos centrando principalmente en los juegos) como del sistema operativo.

Nicholas Lovell de GAMESBrief.com divide en tres categorías a los usuarios de pago: ballenas, delfines y plancton.

Las verdaderas ballenas pueden gastar una enorme cantidad de dinero. Social Gold estima que los usuarios que gastan más dinero tienen un valor de ciclo de vida de más 1.000 dólares y que hay algunos usuarios que pueden llegar a gastar más de 20.000 dólares en un único juego.⁵ Flurry, por su parte, dice que para los sistemas operativos iOS y Android en los EE.UU. el valor medio de transacción para una compra interna al juego es de 14 dólares y que el 51% de los ingresos se generan gracias a compras internas al juego de más de 20 dólares.⁶

Nicholas recomienda hacer seguimiento del ARPPU por separado para estas tres categorías:

Ballenas: 10% de los jugadores de pago, ARPPU de 20 dólares

Delfines: 40% de los jugadores de pago, ARPPU de 5 dólares

Plancton: 50% de los jugadores de pago, ARPPU de 1 dólar.

«Estas medias dependerán del juego que desarrolles —dice Nicholas—. No solo de la plataforma o del género para el que lo hagas sino también de cómo hagas el diseño. Para que tus jugadores ballena alcancen un ARPPU de 20 dólares, algunos de ellos tendrán que gastar más de 100 dólares al mes ¿Es posible? Por su parte, tus jugadores delfín tendrán que seguir gastando pequeñas cantidades de dinero todos los meses. ¿Tienes algún jugador de este tipo? Tus jugadores plancton tendrán que dejar de ser jugadores gratuitos y comenzar a pagar algo por él. ¿Cómo puedes conseguir que den el salto?».

Límite inferior

Asume que en los juegos multijugador gratuitos tendrás que soportar a muchos jugadores que no te aportarán nada a cambio de conseguir jugadores de pago. Precisamente por eso, deberías utilizar algún indicador predictivo al inicio de su actividad —las veces que juegan al día, el número de batallas o de áreas exploradas— que pueda encuadrarlos en alguna de las categorías vistas: usuarios gratuitos, plancton, delfines o ballenas. Una vez los hayas clasificado, deberías utilizar diferentes clases de monetización interna al juego para los cuatro segmentos —adaptando tu marketing, precios y promociones a su comportamiento— y ofrecer, por ejemplo, cosas de poca importancia a los jugadores plancton, contenido a los delfines y actualizaciones a los jugadores ballena.

Índice de click-through en ratings para la app móvil

Contar con un buena nota en los ratings y comentarios positivos tiene gran importancia en las descargas de un juego, pero conseguir que los usuarios puntúen la aplicación puede ser complicado. La mayoría de los desarrolladores, después de unos cuantos usos de la aplicación, muestran un mensaje en el que piden un comentario; algunos de ellos varían el mensaje de una vez a otra en el intento de conseguirlas. Por ejemplo, un desarrollador móvil puede hacer preguntas como «¿Te gusta esta aplicación?» o «¿Te gustaría ver más funciones y contenido gratis de la aplicación?» y llevar al usuario a la página de puntuaciones cuando haga clic en «Sí».

Alexandre Pelletier-Normand avisa de que cualquier mensaje que ofrezca algo a cambio de una buena puntuación y que no sea neutral puede hacer que la app store bloquee la aplicación. Pero también dice: «Debes ofrecer al usuario la posibilidad de que puntúe tu aplicación en un momento estratégico —lo ideal sería al principio porque querrás ver muchas puntuaciones tan rápido como sea posible—, como, por ejemplo, después de una secuencia memorable. Las puntuaciones son el factor más importante para la posición que una aplicación ocupa en el ranking».

Los índices de usuarios que dejan comentarios, por otra parte, dependen del tipo de aplicación y de su precio. En una respuesta a Quora, un desarrollador indicó que las aplicaciones caras obtenían un índice de comentarios del 1,6%, que las más baratas obtenían un 0,5% y que apenas un 0,07% de los usuarios de las aplicaciones gratuitas se molestaban en hacerlo.⁷ Tal y como ese participante indicaba, sitios como xyologic.com disponen de datos detallados sobre descargas y recuento de ratings, por lo que puedes comparar por ti mismo los resultados de tu aplicación con los de tu segmento concreto. Para los juegos gratuitos, Massive Damage indica, por su parte, que el ratio entre descargas y puntuaciones es del 0,73%.

Límite inferior

Debes esperar menos del 1,5% de índice de comentarios para las aplicaciones de pago y un número muy por debajo del 1% para las gratuitas.

Valor de tiempo de vida del cliente móvil

No existe manera de ofrecer un valor de referencia general para el valor de ciclo de vida de un cliente, porque ese valor es una función del gasto, del churn, de la vinculación y del diseño de la aplicación. Y, sin embargo, resulta fundamental en cualquier modelo de negocio y además influye en el cálculo de otros factores también importantes como el coste de adquisición de clientes y el flujo de caja.

Ryam Kim de GigaOm ha observado⁸ que, de acuerdo a datos recientes,⁹ las aplicaciones con un modelo freemium (en las que los usuarios pagan por cosas dentro de la propia aplicación) han eclipsado, en términos de ingresos, a las aplicaciones con modelo premium (en las que el desarrollador también ofrecía una segunda versión de la aplicación, más completa, de pago), tal y como se muestra en la figura 24-1.

Figura 24-1. El modelo Premium es tan del 2010…

La lealtad de los clientes también está unida al valor de su ciclo de vida y depende en gran medida del tipo de aplicación. Flurry ha realizado una investigación muy amplia, tal y como se puede ver en la figura 24-2, con los datos de aplicaciones móviles que utilizan sus herramientas analíticas.

Figura 24-2. Tal vez no sea solo cosa tuya: la vinculación varía con la categoría de las aplicaciones.

Tal y como apunta Sarah Perez, de TechCrunch, dividir los tipos de aplicaciones en dos dimensiones —la frecuencia con la que se utilizan las aplicaciones y qué tipo de retención puede observar la aplicación durante un período de 90 días— indica unos patrones diferentes de lealtad.¹⁰ Dichos patrones pueden ofrecer datos sobre la mejor estrategia para maximizar los ingresos de los usuarios:

Las aplicaciones que se utilizan con frecuencia y que retienen bien a los usuarios pueden ser el mejor vehículo para la publicidad, las cuotas recurrentes o para ofrecer contenido de pago, bien diseñado, interno a la aplicación.

Las aplicaciones que se utilizan con frecuencia pero que, tras cierto tiempo, pierden a sus usuarios pueden estar satisfaciendo una necesidad puntual (como comprar una casa o completar el juego). En este caso, cobrar por la transacción una vez esta se complete y ponerse en contacto con los usuarios cuando esa necesidad se produzca de nuevo, podría ser más importante que la vinculación a largo plazo.

Las aplicaciones que no se utilizan mucho y cuyos clientes no son muy fieles, tienen que «tomar el dinero» lo antes posible, por lo que una buena estrategia podría ser cobrar un precio por ellas o utilizar un pago único.

Las aplicaciones que no se utilizan mucho pero con clientes muy fieles deben intentar conseguir lo máximo posible de esas interacciones infrecuentes mediante el upselling, animando a los usuarios a que inviten a otros y asegurándose de que los usuarios las lleven siempre en su «cinturón de utilidades».

Notas

1 http://blog.flurry.com/bid/90743/App-Engagement-The-Matrix-Reloaded.

2 http://www.gamesbrief.com/2012/09/arpdau/.

3 http://techcrunch.com/2012/06/13/the-1-grossing-game-on-android-and-ios-denas-rage-ofbahamut-has-almost-even-revenues-from-both/.

4 http://www.insidemobileapps.com/2011/11/16/a-thinking-ape-interview-kenshi-arasaki/.

5 http://www.gamesbrief.com/2010/06/whats-the-lifetime-value-of-a-social-game-player/.

6 http://blog.flurry.com/bid/67748/Consumers-Spend-Average-of-14-per-Transaction-in-iOS-andAndroid-Freemium-Games.

7 http://www.quora.com/iOS-App-Store/What-percentage-of-users-rate-apps-on-iTunes.

8 http://gigaom.com/mobile/freemium-app-revenue-growth-leaves-premium-in-the-dust/.

9 http://www.appannie.com/blog/freemium-apps-ios-google-play-japan-china-leaders/.

10 http://techcrunch.com/2012/10/22/flurry-examines-app-loyalty-news-communication-apps-topcharts-personalization-apps-see-high-churn/.

CAPÍTULO 25

Sitios de medios: líneas de referencia

Índices de click-through

(Los índices de click-through también se aplican a los sitios UGC)

Tal vez los anuncios bien situados y relevantes consigan que el visitante haga clic sobre ellos, pero es mejor no llevarse a engaño: incluso los mejores anuncios apenas consiguen un índice de click-through superior al 5%.

Un estudio de CPC Strategic de mayo de 2012 mostraba una comparativa de los sitios de compras más importantes, junto con sus índices de click-through, siempre que fuera relevante.¹ Consulta la tabla 25-1.²

Comparador de ventas

Índice de conversión

Índice de coste-por-clic

Google

2,78%

Too early to know

Nextag

2,06%

0,43 $

Pronto

1,97%

0,45 $

PriceGrabber

1,75%

0,27 $

Shopping.com

1,71%

0,34 $

Amazon Product Ads

1,60%

0,35 $

Become

1,57%

0,45 $

Shopzilla

1,43%

0,35 $

Bing

1,35%

N/A

TheFind

0,71%

N/A

Tabla 25-1. Top 10 comparativa de los sitios de compra.

Por su parte, la agencia de marketing de búsquedas globales Covario informaba en 2010 de que el índice de click-through medio para los anuncios pagados, a nivel mundial, era del 2% (véase la tabla 25-2).

Bing

2,8%

Google

2,5%

Yahoo!

1,4%

Yandex

1,3%

Tabla 25-2. Índice medio de click-through para las búsquedas pagadas.

Hablemos del líder en venta online y de algunos de sus datos en este campo. Por ejemplo, el vendedor, afiliado a Amazon, Titus Hoskins dice que del 5 al 10% de los visitantes que envía a la página de Amazon acaban comprando algo en ella y que ese porcentaje es significativamente mayor en ingresos que los conseguidos de otras plataformas de la competencia.³

Amazon, y otras tiendas de propósito general, recompensan más generosamente a las páginas que les envían visitantes que otras compañías más especializadas. Amazon, por ejemplo, paga un porcentaje del total del carrito de la compra a sus afiliados. Es decir, si un autor envía a un usuario a Amazon a comprar un libro, y ese comprador adquiere comestibles, el autor también consigue parte de la venta de comestibles. Al ser más lucrativos, esta política anima a las páginas que incluyen anuncios a dar más relevancia a los de Amazon. Derek Szeto opina que, gracias también a sus altos índices de conversión, es más probable que sus afiliados dirijan su tráfico hacia ellos.

Amazon, por otra parte, ha conseguido un equilibrio interesante entre el gran número de sitios que figuran en su programa de afiliados y una vida relativamente corta para sus cookies. Es decir, sus afiliados ganan un porcentaje del total de la compra, es cierto, y precisamente por ello tiene muchos, pero, a la vez, como las cookies caducan con rapidez, esos afiliados solo ganan dinero si la persona que pulsa en los enlaces de sus páginas compra algo en un plazo inferior a 24 horas.

De todas maneras, independientemente del click-through de Amazon, recuerda que los anuncios en blanco de las pruebas realizadas por la Advertising Research Foundation obtenían un índice de click-through del 0,08%, por lo que si el tuyo es inferior a ese valor, hay algo que estás haciendo rematadamente mal.

Límite inferior

El índice de click-through de los anuncios de tu sitio variará entre un 0,5% y un 2%. Por debajo del 0,08%, es que hay algo que estás haciendo francamente mal.

Ratio entre sesiones y clics

(El ratio entre sesiones y clics también se aplica a los sitios UGC, a las páginas de comercio electrónico y a los marketplaces bilaterales)

Debes esperar que del 4 al 6% de los clics que provengan de los motores de búsqueda o de los anuncios nunca lleguen a tu página. Puedes mejorar ese porcentaje ajustando el rendimiento y el tiempo de disponibilidad de tu página, pero hacerlo requiere vigilancia constante. También tendrías que ajustar tu página de manera que tal vez no tuvieras oportunidad de añadir ciertas funciones o de hacer experimentos en ella. Hasta que hayas encontrado tu encaje producto/mercado, quizá no deberías emplear demasiado tiempo tratando de mejorar esta métrica.

Límite inferior

Perderás en torno al 5% de los clics antes de que los visitantes lleguen a tu página. Tendrás que vivir con ello. Si tu producto genera el suficiente grado de adhesión, el visitante lo intentará de nuevo.

Prescriptores

Los sitios de medios se apoyan en otras páginas que hacen referencia a las suyas (prescriptores) y que dirigen el tráfico hacia ellos. Pero no todas estas páginas se crean del mismo modo. Encargamos a Chartbeat que pusiera en marcha algunos análisis que compararan, por un lado, las referencias provenientes de varios sitios, categorizados en grupos amplios, como, por ejemplo, «de política» o «tecnológicos», con las referencias incluidas en redes sociales como Facebook y Twitter.⁴

Una referencia media en cualquiera de los sitios analizados daba como resultado un pico de 70 usuarios concurrentes y, a lo largo de dos semanas, los usuarios dirigidos desde esas páginas emplearon un total de 9.510 minutos vinculados con la página referenciada.

No obstante, el tráfico dirigido desde redes sociales estuvo mucho menos tiempo vinculado con la página referenciada. Las referencias desde Facebook produjeron un pico de 51 usuarios concurrentes y 2.670 minutos en tiempo de vinculación, mientras que las referencias en Twitter dieron lugar a 28 usuarios concurrentes, con un total de 917 minutos de vinculación. Joshua Schwartz, de Charbeat, afirma respecto a estos datos: «El menor número de minutos de vinculación proveniente de las redes sociales, en contraposición con las referencias introducidas en agregadores de noticias más estándar, nos habla de la naturaleza fugaz de los enlaces en esas redes; una página estándar con referencias puede dar lugar a flujos de tráfico durante días, mientras que los picos que producen las redes sociales tienen una duración mucho más corta».

Límite inferior

Debes conocer cuáles son los orígenes del tráfico más beneficioso para tu sitio y qué artículos en particular buscan los usuarios que pinchan en los enlaces para así dedicar tiempo a cultivar esas fuentes y esos temas. Cuando pongas en marcha experimentos, segméntalos por plataforma: los fans en Facebook buscan un contenido diferente al preferido por tus seguidores en Twitter.

Tiempo de vinculación

La medida de las visitas o de las páginas vistas en tu sitio puede indicarte cuánto tráfico tienes, pero no te dice cuánto tiempo pasan los visitantes buscando el contenido que ofreces en tu página (dato también conocido como tiempo en la página). Los navegadores pueden capturar estos datos, utilizando un script en la página que envía el tiempo que cada usuario pasa en la página.

Pedimos a Charbeat que segmentara la medida de su métrica «tiempo de vinculación» según el tipo de sitio. Sabíamos que encontraríamos diferencias significativas entre los sitios de medios, los de comercio electrónico y los de SaaS, que reflejarían los diferentes patrones de uso en ellos. La investigación de Charbeat, agregada a partir de clientes que accedieron a ofrecer sus datos para que se analizaran de forma anónima, se muestra en la figura 25-1.

Figura 25-1. Se supone que te quedas en los sitios de medios. Los SaaS quieren que te muevas más rápido.

Chartbeat averiguó que el tiempo medio de vinculación en la landing page de un sitio de medios es de solo 47 segundos, pero que el tiempo medio empleado en una que no lo sea sube hasta los 90 segundos. Estos datos son considerablemente distintos de las medias mencionadas en capítulos anteriores (61 segundos para las páginas de llegada y 76 para las que no lo son). En concreto, los usuarios no pasan demasiado tiempo en los sitios SaaS, algo lógico si tenemos en cuenta que este tipo de páginas pretenden que los usuarios sean productivos y completen sus tareas lo antes posible.

Joshua indica: «A medida que íbamos haciendo análisis, advertíamos con más claridad la importancia del tiempo de vinculación para los sitios de medios. Es importante que haya muchas visitas, pero si el tráfico que llega a la página se va con rapidez de ella, es decir, si rebota, se trata más bien de algo negativo. El tiempo de vinculación, en cambio, sí es una métrica que indica la calidad del contenido en un sitio de medios».

Límite inferior

Los sitios de medios deberían marcarse como objetivo 90 segundos o más de tiempo de vinculación con sus páginas de contenido. No debes esperar (ni tampoco intentar conseguirlo) que el tiempo de vinculación en las landing pages sea muy alto, pero sí que la gente encuentre con rapidez el contenido que esté buscando y siga investigando en el sitio.

MODELO | Lo que la vinculación con el sitio puede decirte de los objetivos y los comportamientos

La gente emplea, de media, más o menos, un minuto en una página cuando está vinculada con ella. Este dato varía ampliamente dependiendo del tipo de sitio pero también según las diferentes páginas dentro del mismo sitio. ¿Cómo podrías entonces utilizar esta información?

Fíjate en los extremos. «Si una página tiene un gran número de visitantes y un bajo tiempo de vinculación, piensa en los motivos que están llevando a la gente a abandonarla con rapidez. ¿Llegaron a ella esperando algo más? ¿Funciona bien el diseño? ¿O simplemente se trata de una página que no ha sido diseñada para mantener a la gente durante más tiempo?», se pregunta Joshua.

Presume de buen contenido. Si una página cuenta con pocas visitas pero con un alto tiempo de vinculación, deberías promocionarla para que llegue a una audiencia mayor.

Asegúrate que el propósito de la página coincide con la vinculación que provoca. «Si tu página es de comercio electrónico, es posible que prefieras que tu landing page tenga un tiempo de vinculación bajo —dice Joshua—. En cambio, si estás produciendo contenido editorial, seguramente preferirás que las páginas con artículos tengas un tiempo de vinculación alto».

Compartición de contenido

(La compartición de contenido también se aplica a los sitios UGC)

La compartición es el boca a boca de la viralidad. Un artículo en Adage de Jon Steinberg de Buzzfeed y de Jack Krawczyk de StumbleUpon revisaba qué grado de popularidad habían alcanzado las historias compartidas por los usuarios.⁵

Tal y como ocurre con muchas otras métricas, en este caso también la popularidad se ajustaba a una poderosa ley de potencia. La inmensa mayoría de las historias fueron compartidas por un grupo pequeño y solo una minúscula fracción de ellas se compartió en grupos muy amplios. Las 50 historias más vistas de Facebook en los últimos cinco años han recibido centenares de miles —incluso millones— de visualizaciones.

Pero si eliminamos de la ecuación estos valores extremos, el coeficiente medio de visualizaciones de las historias compartidas es de solo 9, lo que significa que, normalmente, cada vez que una historia se comparte solo hay nueve personas que la ven. En otras palabras, la compartición de contenido es una acción íntima, que se produce en pequeños núcleos muy unidos, entre iguales. En Twitter este coeficiente es de 5 a 1; en Reddit, que coloca enlaces populares en su página de inicio, de 36 a 1.

StumbleUpon realizó su estudio con la observación de 5,5 millones de acciones de compartición durante un período de 45 días. Su conclusión fue que los usuarios compartían contenido de forma «íntima» (con otro usuario StumbleUpon o por correo) dos veces más a menudo que lo que lo hacían de forma abierta, difundiendo un mensaje a una audiencia mayor.

Límite inferior

Con algunas excepciones importantes, Steinberg y Krawczyk concluyeron que la compartición se producía en corrientes de pequeñas interacciones entre colegas y amigos, en lugar de con acciones masivas entre una persona y un ejército de seguidores.

CASO DE ESTUDIO | Los gags de JFL hacen que la gente se parta de risa en YouTube

Desde 1983, los cómicos de todo el mundo se han estado encontrando todos los veranos en Montreal para el festival Just For Laughs. Hoy en día se trata del festival de comedia más importante del mundo.

En el año 2000, Just For Laughs Gags, un programa mudo de bromas con cámara oculta, comenzó a emitirse en televisión. Seguramente hayas visto alguno de estos breves sketches, porque su formato corto y su falta de palabras los hacen ideales para los aviones y otros sitios públicos, aparte de poder tener una audiencia global.

Hemos hablado con Carlos Pacheco, director digital de Just For Laughs, sobre el trabajo que está realizando con la monetización de Gags TV, el canal de YouTube del show.

El descenso de los canales existentes

«Hasta hace poco, la serie de Gags TV se financiaba (y era rentable) a la anticuada manera propia de la TV —explica Carlos—. Cada nueva temporada, vendíamos los derechos de TV y los digitales a cadenas locales e internacionales, que habían estado emitiéndola desde que comenzó su andadura, hace 12 años. Sin embargo, los productores empezaron a observar un descenso gradual en los precios de las licencias —en esencia, se trataba de que las cadenas ya no estaban dispuestas a pagar los precios que pagaban anteriormente».

El show contaba con un canal de YouTube desde 2007 pero ni tenía mucho contenido ni se mantenía de forma regular. El plan original era crear un sitio web dedicado, realizado en Adobe Flash y que mostrara contenido de Just For Laughs, incluyendo actuaciones de cómicos y gags. «Una vez que entramos, el equipo de Gags decidió concentrar sus esfuerzos en YouTube —dice Carlos—. Incluso a pesar de que el canal había sido socio de YouTube desde 2009, no fue hasta 2011 cuando los productores comenzaron a ver que algunos ingresos venían de los pocos vídeos que teníamos en ese canal». Con la hipótesis de que más vídeos supondrían más dinero, el equipo subió más de 2.000 clips con bromas de cámara oculta al sitio.

Desde su creación, Gags se había formateado para la televisión, lo que significaba un show de media hora (con interrupciones comerciales) que incluía de 12 a 14 bromas de este tipo. En YouTube, las restricciones respecto a la duración desaparecían. Por muchas razones, el formato corto de una única broma era más adecuado para la Web que para la televisión. «La subida en masa de contenido no se hizo de forma demasiado estratégica —dice Carlos— pero unos cuantos de los 2.000 vídeos que subimos se convirtieron en virales, ayudando al canal a crecer. Los ingresos provenientes de la publicidad comenzaron a ser significativos a comienzos de 2012».

Equilibrio correcto de los anuncios

En YouTube, los dueños del contenido pueden mostrar anuncios de varias maneras. Pueden crear sobreimpresiones en la parte superior del vídeo que muestren enlaces y también crear anuncios que se muestran antes o después del contenido. El proveedor de contenido también puede decidir si los anuncios se pueden saltar o no. Encontrar el equilibrio entre el contenido y los anuncios es básico, porque a más anuncios, más ingresos (medidos en coste de vinculación, o CPE, cost per engagement, el ingreso obtenido por la impresión de un anuncio) pero, a su vez, demasiados anuncios pueden alejar a los posibles espectadores.

Al principio, la única métrica que seguía el equipo eran las visualizaciones diarias y los ingresos. Ahora, en cambio, están haciendo seguimiento de métricas mucho más sofisticadas, como el tiempo visto de cada vídeo, los orígenes del tráfico, las ubicaciones en los números cómicos, la demografía de los espectadores, las anotaciones y la retención de la audiencia. Un objetivo clave para ellos, por ejemplo, es analizar el momento en el que los espectadores dejan de ver el vídeo, una métrica que ayuda a Carlos a encontrar el formato correcto para los vídeos: «Por ejemplo, hace algunos meses, comenzamos a producir vídeos exclusivos para la web, “lo mejor de Gags” —dice Carlos—. Los primeros vídeos incluían una introducción animada de 10 a 15 segundos, pero observamos que hasta un 30% de la gente abandonaba durante ese tiempo. Después de eso, eliminamos la introducción de los vídeos que habíamos subido inicialmente y también lo hicimos para todos los vídeos que subiríamos en el futuro, algo que ponía a disposición de nuestra audiencia el contenido que buscaban justo después de hacer clic».

Al principio, Gags utilizaba anuncios sobreimpresos, después el equipo añadió un tipo de anuncio previo, propio de YouTube, que podía saltarse y que se denomina TrueView, que incrementaba el CPE general pero que no ralentizaba el crecimiento. «No quisimos utilizar otro tipo de anuncio diferente del TrueView porque nuestro contenido es corto. Sabíamos que nuestros fans no estaban interesados en ver un anuncio de un minuto para ver una broma con cámara oculta de uno o dos minutos de duración», afirma Carlos. El equipo también experimentó con canales de YouTube como Revision3, con buenos resultados.

A principios de 2012, YouTube anunció que priorizarían el contenido más largo en las recomendaciones que ofrecían a los espectadores. Dado que el equipo de Gags había observado que otros productores de contenido estaban subiendo episodios completos de TV al sitio, pensaron que era el momento de experimentar con episodios sin cortes y que en ellos podrían introducir anuncios previos, en medio del contenido y posteriores al episodio.

Los resultados mostraron que aunque el formato largo funcionaba bien, los clips más cortos lo hacían aún mejor:

En las primeras 24 horas después de subir un vídeo largo, el número de visualizaciones era prácticamente el mismo que para los clips de dos minutos, con una media de entre 30.000 y 40.000 visualizaciones.

Los ingresos publicitarios para los vídeos de formato largo eran cinco veces superiores que los de los vídeos de dos minutos. Parece un dato positivo pero los vídeos largos incluyen 12 vídeos cortos, con lo que, globalmente, resultaban menos lucrativos.

Los episodios en formato largo contaban con una cola más larga en la visualización, es decir, mantenían una media de visualizaciones mayor durante un período de tiempo más largo.

La retención de la audiencia era muy diferente. Debido a las introducciones de los episodios largos, un 40% de la audiencia no acababa de verlos, frente a solo un 15% de espectadores que abandonaban los episodios cortos.

Merchandising en el canal

Hasta ese momento, el equipo de Gags no había intentado vender productos a través de su canal. Les habían llegado peticiones para comprar vídeos e incluso solicitudes de compra de la música que aparecía en algunos vídeos. «Es una gigantesca oportunidad perdida para nosotros, sobre todo si tenemos en cuenta que generamos más 4 millones de impresiones publicitarias al día —dice Carlos—. Contábamos con 4 o 5 millones de personas que visitaban nuestra tienda todos los días pero no había nada que pudieran adquirir. Me tomé como algo personal cambiar eso utilizando los vendedores aprobados por YouTube, lo que nos permitía incluir enlaces en las anotaciones para nuestro merchandising, así como firmar acuerdos con distribuidores digitales».

¿Cerrar o no cerrar los sitios que utilizan tu contenido?

Gags posee todos los derechos del contenido que sube a YouTube. Su aproximación viral y su contenido atrayente provocan que mucha gente lo copie y lo modifique. No obstante, el equipo no ha retirado ninguno de esos vídeos, algo que podría conseguir fácilmente con la Digital Millennium Copyright Act* en la mano. Parte de esta estrategia está relacionada con llegar a nuevos mercados gracias al boca a boca. «La mayoría de las veces, las recopilaciones realizadas por los fans y las subidas de nuestros vídeos a cuentas personales de YouTube se convierten en virales en el mercado específico del que ha subido el contenido —dice Carlos—. Lo que nos ha ayudado a expandir nuestra marca y a llegar a mercados en los que nunca habíamos pensado».

«Pero hay otra razón, más lucrativa, detrás de que no retiremos esos vídeos. Cada vez que un fan sube contenido nuestro modificado a su canal personal de YouTube, lo podemos ver en nuestro sistema de gestión de contenido, y tenemos tres opciones: retirar el vídeo de ese canal, renunciar a nuestra reclamación o intentar monetizar el contenido subido —dice Pacheco—. En casi todos los casos, reinstauramos el contenido y monetizamos los vídeos generados por los usuarios».

Desde que decidimos centrarnos en YouTube, el canal ha crecido radicalmente. «El último año, de media, hubo 100.000 vídeos generados por los usuarios, con contenido de Gags, que han generado entre el 40% y el 50% de nuestras visualizaciones —dice Carlos—. Hemos visto mashups de dos horas con contenido nuestro que han generado millones de visualizaciones, algo que nunca hubiéramos imaginado».

Aunque los vídeos hechos por los fans proporcionan menos ingresos por vinculación que el contenido original producido por Gags, al haber tantísimas visualizaciones, estos vídeos representan una parte importante de los ingresos. Carlos indica: «También presto atención a la manera que tienen los fans de hacer sus recopilaciones para ver si podemos aprender de ellos e imitar su éxito, porque, a menudo, los vídeos generados por los usuarios consiguen más visualizaciones que los nuestros».

Fundamentalmente, una nueva oportunidad

Carlos apunta que el crecimiento de Gags en YouTube ha sucedido de forma completamente independiente de cualquier tipo de apoyo en la web del festival Just For Laughs o de sus canales en las redes sociales. Antes de febrero de 2012, Gags no contaba ni con página de Facebook oficial, ni con cuenta en Twitter ni tampoco con página web. «Por supuesto, uno de los factores clave en el triunfo de Gags ha sido que hemos estado en el aire durante más de 10 años en más de 100 países. Pero, hasta hace bien poco, nuestra presencia online prácticamente no existía», dice Carlos.

Al principio, los productores pensaban que subir el catálogo completo a la web canibalizaría las ventas a los canales de TV. Pero eso no ha sucedido. Las ventas a las televisiones han mejorado porque ahora han descubierto Gags en nuevos mercados a los que nunca habíamos llegado. Además, hay otros proveedores de contenido online que se ponen en contacto con nosotros de forma regular, para ofrecernos nuevas oportunidades de monetización.

«El éxito de nuestro canal de YouTube en los últimos 12 meses ha cambiado por completo las cosas para Gags —dice Carlos—. Los productores ya no dependen de la caridad de las cadenas de televisión o de cable. Ahora, con oportunidades de financiación como los canales originales de YouTube, hay lugar para que creadores de contenido como nosotros desarrollen nuevos espacios en la web, algo que estamos considerando muy en serio».

La naturaleza del contenido producido por Gags, mudo en su mayor parte, les ha ayudado a trascender fronteras, culturas e idiomas. Carlos cree que esa peculiaridad ha ayudado a la marca a expandirse de forma tremenda. «Aunque nuestro canal principal alcanzará los 1.000 millones de visualizaciones dentro de pocos meses, el total de todos nuestros canales, teniendo en cuenta también el contenido generado por el usuario, ya ha superado los 2.100 millones de visualizaciones».

Resumen

Just For Laughs Gags produce números cómicos cortos y populares, muy adecuados para la Web.

El canal de YouTube de Gags consigue ingresos tanto de su propio contenido como del contenido creado por los usuarios finales.

Los vídeos cortos, sin largas introducciones previas, se ha demostrado más lucrativos que el contenido más largo.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

A veces es mejor desarrollar algo en la plataforma de otro que desarrollar tu propia plataforma desde el principio. Por otra parte, el contenido generado por los usuarios puede ser un modelo de ingresos lucrativo para los sitios de medios, en concreto cuando aprendes de lo que los usuarios hacen con tu contenido y lo imitas. La clave está en medir la vinculación y en optimizar el contenido para el medio concreto en el que se muestre.

Notas

1 http://www.internetretailer.com/2012/05/03/why-google-converts-best-among-comparisonshopping-site.

2 http://mashable.com/2012/09/11/google-shopping-to-switch-to-paid-model-in-october/.

3 http://www.sitepronews.com/2011/12/30/what-amazon-shows-us-about-achieving-higherconversion-rates/.

4 Estos sitios incluían techCrunch.com, wired.com, HotAir.com, Drudge.com, realClearPolitics.com, theDailyBeast.com, HuffingtonPost.com, engadget.com, thenextweb.com, AllthingsD.com, PandoDaily.com, Verge.com, VentureBeat.com, gawker.com, Jezebel.com, Mashable.com, Cracked.com y Buzzfeed.com.

5 El presidente de Buzzfeed Jon Steinberg y Jack Krawczyk de StumbleUpon observaron el comportamiento de compartición en varias redes sociales; consulta http://adage.com/article/digitalnext/content-shared-closefriends-influencers/233147/.

* La Digital Millennium Copyright Act es la ley que protege los derechos de los creadores de contenido en EE.UU. [N. del T.]

CAPÍTULO 26

Contenido generado por el usuario: líneas de referencia

Éxito en la subida de contenido

(El éxito en la subida de contenido también se aplica a los marketplaces bilaterales)

Si estás interesado en que los usuarios tomen un curso de acción determinado en tu sitio porque te resulte clave, necesitarás hacer seguimiento del embudo de conversión correspondiente y optimizarlo. Por ejemplo, en Facebook, compartir fotos es una de las cosas más habituales que hacen los usuarios. En 2010, Adam Mosseri, de Facebook, reveló algunos datos sobre el funcionamiento del embudo que utilizaban para medir la subida de fotos en su empresa:

El 57% de los usuarios encuentran y seleccionan con éxito sus archivos de fotos.

El 52% de los usuarios encuentran el botón de subir.

El 42% sube con éxito una foto.¹²⁴

Aquí el problema estaba en la propia definición de éxito. Por ejemplo, el 85% de los usuarios subían una única foto para sus álbumes, algo negativo para la forma de organizar fotos que tenía Facebook. Por eso los desarrolladores agregaron un nuevo paso en la subida para que los usuarios pudieran seleccionar fácilmente más de una foto. Después de ese cambio, el número de álbumes con una única foto descendió un 40%.

Límite inferior

No hay un valor de referencia claro, pero si una determinada función en la generación de contenido (tal y como ocurre con la subida de fotos de Facebook) es clave para tu aplicación, deberás optimizarla hasta que todos tus usuarios puedan utilizarla. Sigue también los errores que se produzcan para averiguar qué puede estar sucediendo.

Tiempo diario en el sitio

(El tiempo diario en el sitio también se aplica a los sitios de medios)

Hay una norma sorprendentemente consistente para las redes sociales y los sitios UGC. Entre muchas de las empresas que hemos consultado, el tiempo medio que los usuarios emplean en el sitio parece ser de 17 minutos. Por ejemplo, varias empresas que participan en el programa acelerador TechStars mencionaron este número varias veces recientemente, en un día de demostración, y también es el uso medio diario que hacen los usuarios de Reddit. Otro estudio, además, mostró que los usuarios de Pinterest pasan 14 minutos en el sitio al día, los de Tumblr pasan 21 minutos y que los usuarios de Facebook pasan una hora al día en el sitio.¹²⁵

Límite inferior

Contarás con un indicador de adhesión francamente bueno si los visitantes de tu sitio pasan 17 minutos al día en él.

CASO DE ESTUDIO | Reddit Parte 1—De los enlaces a una comunidad

Partiendo de unos comienzos humildes como startup en el primer grupo del acelerador Y Combinator de Paul Graham, Reddit ha acabado por convertirse en uno de los destinos de mayor tráfico de la Web. Reddit empezó simplemente como un sitio en el que la gente compartía enlaces, pero a lo largo de los años ha cambiado mucho. «Un montón de las funciones surgieron de alguno de nosotros pensando: “¿Estaría guay si añadiéramos...?”», dice Jeremy Edberg, quien fue el primer empleado de la empresa y que gestiona las operaciones relacionadas con infraestructuras. «Cuando salió el sitio por primera vez, se trataba solo de un lugar en el que compartir enlaces y votarlos. La idea de añadir comentarios se debió en gran parte porque Steve Huffman (cofundador de Reddit) quería comentar en algunos enlaces». Pero, incluso después de agregar la posibilidad de comentarios, no había manera de iniciar un debate dentro del propio Reddit; así los usuarios encontraron maneras de hacerlo por su cuenta. Los hilos de los comentarios se transformaron en debates por derecho propio. Al verlo, el equipo añadió una nueva función, denominada self-post, que permitía a cualquiera iniciar una conversación sin tener que subir ningún enlace. «La primera vez que los añadimos (los self-post) fue, en gran parte, como reacción a toda esa gente que ya estaba haciendo lo mismo, pero utilizando trucos, de ahí que decidiéramos ponérselo más fácil», dice Jeremy. Se trata de un gran ejemplo de lo que Marc Andreesen afirma: «Si un determinado mercado cuenta con una gran cantidad de clientes potenciales reales será el propio mercado el que extraiga el producto a la startup».¹²⁶ Los self-post se han convertido desde entonces en una de las piedras angulares del sitio y han generado una comunidad muy activa. «Hoy en día, hay más self-post enviados al sitio que enlaces».

Reddit cuenta con una comunidad de usuarios muy fan del producto y muy vinculados con él. Además, está perfectamente diseñado para recoger su feedback. «Todo el sitio está configurado para que los usuarios puedan opinar sobre el producto fácilmente, lo que facilita también que la empresa discrimine entre las opiniones que son importantes de las que no lo son», indica Jeremy. También advierte que no es suficiente con escuchar a los usuarios, también hay que observar lo que hacen en el sitio. «El feedback directo, incluso en Reddit, no es una representación precisa de cómo se sienten realmente los usuarios. La frase “las acciones hablan más alto que las palabras” se aplica a los negocios tanto como a cualquier otra cosa. Lo que hacen tus usuarios es lo que debe dirigir tu negocio, no lo que dicen».

Resumen

Reddit pivotó desde un sitio en el que compartir enlaces a uno en el que debatir sobre ellos, para acabar siendo una plataforma de comentarios con moderadores, gracias a que observaron y siguieron el comportamiento de sus usuarios.

A pesar de todas las opiniones de los clientes que recopilaron, la verdadera prueba para ellos fue observar su comportamiento, no lo que decían.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Aunque es importante no acumular funciones sobre tus funciones básicas —la compartición de enlaces en el caso de Reddit—, si sabes escuchar, una comunidad floreciente de usuarios puede sacarte la funcionalidad que necesita. Reddit incluía solo funcionalidad básica al inicio pero facilitó a los usuarios que extendieran esa funcionalidad y también aprendió lo que funcionaba mejor para incorporarlo a su plataforma.

Cambios en el embudo de vinculación

El conocido consultor sobre usabilidad de la web Jakob Nielsen observó una vez que, en cualquier población online, el 90% de los usuarios mira, el 9% contribuye con contenido de forma intermitente y solo el 1% contribuye de forma intensiva.¹²⁷ Sus datos sugerían que existen ciertas leyes de potencia implícitas en los embudos de conversión de todos los sitios de Internet, unos patrones que han formado parte de la web desde el principio; también se produjeron hace mucho tiempo en foros online como Compuserve, AOL y Usenet. La tabla 26-1 muestra algunas de sus estimaciones.

Plataforma

Mirones

Ocasional

Frecuente

Usenet

?

580.000

19.000

Blogs

95%

5%

0,1%

Wikipedia

99,8%

0,2%

0,003%

Amazon reviews

99%

1%

Tiny

Facebook donation app

99,3%

0,7%

?

Tabla 26-1. Estimaciones de vinculación de Jakob.

Nielsen ha desarrollado varias estrategias para hacer que los mirones se animen a participar. Entre estas, se incluyen facilitar su participación y hacer que el simple uso del sitio se convierta en participación, como efecto colateral. Por ejemplo, en un sitio de compartición de enlaces, podría estimarse el tiempo que tarda un usuario en volver de ver un enlace y utilizar ese tiempo como medida de su calidad (el usuario no tendría así que puntuar el enlace, sino que la puntuación se asignaría de forma automática). Cualquier intento de optimizar la contribución de los usuarios y su vinculación podría convertirse así en una hipótesis que podría probarse.

El ratio de Nielsen está cambiando, a medida que el uso de la Web se va convirtiendo en parte inseparable de nuestra vida diaria. Un estudio de la BBC de 2012 sobre vinculación online mostraba que el 77% de la población online de Reino Unido participaba con contenido, en parte, debido a la ubicuidad de Internet como plataforma social y a la facilidad de participar sin esfuerzo, tan solo subiendo una foto o actualizando un estado.¹²⁸

Charlene Li, de Altimeter Group, ha trabajado mucho en investigaciones relacionadas con la vinculación. Su pirámide detalla varios tipos de vinculación en los usuarios. En su libro Open Leadership (Jossey-Bass) cita el Global Web Index Source de 2010, que entrevista a los usuarios de la Web de varios países sobre el tipo de actividades que suelen realizar online.¹²⁹

Apenas el 80% de los encuestados eran pasivos en el consumo; el 62% compartían contenido; el 43% comentaban contenido subido por otros; y el 36% producían contenido propio. (Consulta la tabla 26-2.)

China

Francia

Japón

Reino Unido

EE.UU.

Mirones: Ver vídeos, escuchar podcasts, leer blogs, visitar un sitio con recomendaciones para consumidores o foros

86,0%

75,4%

70,4%

78,9%

78,1%

Compartidores: Comparten vídeos o fotos, actualizan el estado en redes sociales o en blogs

74,2%

48,9%

29,2%

61,8%

63,0%

Comentadores: Comentan noticias, en blogs o en sitios de venta en blogs

62,1%

35,6%

21,7%

31,9%

34,4%

Productores: Escriben un blog o en un sitio de noticias, suben vídeos

59,1%

20,2%

28,0%

21,1%

26,1%

Tabla 26-2. Vinculación por país.

La diferencia entre países es notable; por ejemplo, más de la mitad de los usuarios chinos producían su propio contenido, pero solo el 20% de los franceses e ingleses lo hacían. Estos datos muestran claramente, por tanto, que la vinculación «normal» depende la cultura de los usuarios.

La participación, podemos concluir entonces, está ligada a las expectativas culturales y al propósito de la plataforma. Facebook cuenta con un grado alto de adhesión porque las interacciones de sus usuarios son muy personales y los usuarios suben fotos a Flickr porque, en fin, en Flickr es donde hay que tener las fotos para que los demás puedan verlas. No obstante, la participación claramente directa (como escribir una entrada para la Wikipedia o postear una reseña sobre un determinado producto) sigue siendo difícil de conseguir para muchas startups, a no ser que esa participación sea la principal razón para utilizarlas.

El modelo propuesto por la BBC divide a los usuarios en cuatro grupos:

El 23% de los usuarios de Internet y de la Web son pasivos y solo consumen contenido.

El 16% de los usuarios reaccionan ante algo que les resulta interesante (votando, comentando o etiquetándolo).

El 44% iniciará algún tipo de contenido (posteará contenido, creará el hilo de un debate, etc).

El 17% de los usuarios contribuyen de forma intensiva, haciendo cosas aunque sean difíciles o no formen parte de la actividad básica de la plataforma, como, por ejemplo, reseñar un libro en un sitio de comercio electrónico.

Siguiendo con este tipo de analíticas, también encontramos datos interesantes en un hilo creado en Reddit que debatía sobre la vinculación de los usuarios.¹³⁰

Un usuario escribió que había enviado una foto que había recibido 75.000 visualizaciones en 24 horas en Imgur. El propio tema del debate en Reddit tenía 1.347 votos positivos, 640 votos negativos y 108 comentarios. Estos datos sugieren que existe un 2,5% de vinculación «fácil» y un 0,14% de vinculación «difícil».

Jeremy Edberg indica que, en 2009, la contribución de los usuarios de Reddit seguía la regla 80/20, propia de muchos sitios UGC, es decir, que el 80% de los usuarios se conectaban y votaban los enlaces, un 20% de los cuales comentaba sobre ellos. Aunque este comportamiento ha cambiado, después de que el sitio se haya vuelto más social y se haya centrado en su comunidad de usuarios, el porcentaje de usuarios que realizan comentarios continúa siendo bajo.

Por otra parte, incluso los mirones podrían estar haciendo algo con el contenido que pasara inadvertido. Un estudio de 2011 de la Sloane School of Management del MIT sugiere que muchos de ellos comparten de forma pasiva, a través de canales ocultos, como el correo electrónico o mediante conversaciones en otros sitios.¹³¹ En esta línea, Yammer indica que más del 60% de sus usuarios se suscriben al resumen regular de actividad, lo que significa que la empresa cuenta con su permiso para enviarles ese resumen.¹³²

Límite inferior

Según nuestras estimaciones, debes esperar que el 25% de los visitantes del sitio sean solo mirones, que de un 60% a un 70% hagan cosas fáciles, incluidas en el propósito central de tu aplicación, y que solo de un 5% a un 15% de tus usuarios se vinculen de tal forma al sitio que creen contenido por ti. Además, entre estos últimos usuarios vinculados, el 80% del contenido provendrá de un pequeño e hiperactivo grupo de usuarios. Asimismo, debes esperar que solo el 2,5% de los usuarios interactúe con el contenido de manera informal y que menos del 1% dedique algún esfuerzo a esas interacciones.

CASO DE ESTUDIO | Reddit Parte 2 —Hemos encontrado oro en esos usuarios

Cuando Reddit pivotó de la compartición de enlaces a la creación de una comunidad, pudieron observar que, aunque contaran con usuarios vinculados, todavía no ganaban dinero y les costaba mucho trabajo pagar los gastos de infraestructura, necesarios para poder gestionar el crecimiento en la carga de tráfico. La publicidad era una posible fuente de ingresos, pero no era del agrado de sus usuarios. De hecho, había tal cantidad de ellos que utilizaba bloqueadores de anuncios en sus navegadores que, en una ocasión, el propio sitio creó un anuncio para dar las gracias a aquellos que no lo hacían.

Entonces la empresa encontró una fuente alternativa de ingresos: las donaciones. «Los usuarios siempre estaban bromeando sobre que tal y tal función solo estaba disponible a través de Reddit Gold, un programa premium que no existía por entonces —dice Jeremy Edberg—. En un momento determinado, nuestra empresa matriz nos pidió que pensáramos cómo aumentar los ingresos (algo que, dicho sea en su beneficio, tardaron tres años en hacer). Entonces pensamos: “¿Por qué no hacemos de verdad un Reddit Gold?”».

El equipo añadió a nuestro sitio la capacidad de comprar «oro», algo sin ningún efecto más allá de poder presumir de ello. «Cuando se lanzó la nueva función, el único beneficio que se obtenía era el acceso a un foro secreto y un trofeo (electrónico). Ni siquiera teníamos un precio fijo (le pedíamos a la gente que pagara lo que ellos consideraran justo). Una persona pagó 1.000 dólares por un mes de Reddit Gold; algunos, un centavo —cuenta Jeremy—. Pero la media se situó en torno a los 4 dólares, que fue el valor que tomamos para fijar el precio».

Con el tiempo, los usuarios de Reddit Gold obtuvieron acceso a nuevas funciones antes que los demás. Como usuarios dedicados que eran, estaban más que dispuestos a darnos su opinión sobre ellas, un feedback que nos resultaba muy útil; aparte de eso, nos permitía contar con un grupo de usuarios de prueba con los que lanzar nuevas funciones en servidores aislados de la carga total del tráfico. Al final, Reddit añadió también la posibilidad de regalar «oro» a otros usuarios y de recompensar los buenos post con él. La empresa no ha desvelado los ingresos que obtiene gracias al «oro», pero es una parte importante de sus ingresos y están tomando pasos para incluirlo directamente en la página. «También nos dimos cuenta de que la gente compraba oro para otros usuarios, como propina por el buen contenido, así que también le hemos puesto fácil a nuestros usuarios hacerlo directamente», indica Jeremy.

Resumen

A pesar de un crecimiento sostenido en el número de usuarios, Reddit no conseguía pagar las facturas, puesto que siempre tenía que invertir en nuevas infraestructuras.

Esperando la benevolencia de sus usuarios y gracias al feedback obtenido de ellos, el equipo diseñó un modelo de donaciones que encajara con el tono y la cultura de su comunidad de usuarios.

Analizaron el resultado de la campaña «paga lo que creas justo» para establecer el precio.

Una vez que comprobaron que su idea tenía éxito, encontraron maneras de facilitar las donaciones y de expandir el uso que hacían de ellas los miembros de su comunidad.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Recuerda el flipbook de los modelos de negocio: solo porque tu negocio sea un sitio UGC no significa que tus ingresos tengan que provenir de la publicidad. Wikipedia y Reddit generan ingresos de su comunidad gracias a las donaciones, ingresos que les ayudan a ser fieles a su cultura y a retener a sus usuarios.

Spam y contenido inapropiado

Los sitios UGC se desarrollan gracias al buen contenido. Para muchas de las empresas de este tipo con las que hemos hablado —como Community Connect o Reddit— el contenido fraudulento o el spam es un problema muy real que requiere de un análisis constante y de una inversión significativa en ingeniería. Además de algoritmos para su detección y heurísticas automáticas, empresas como Google y Facebook pagan personal a tiempo completo para vigilar el contenido, en busca de material delictivo o inapropiado, un trabajo que puede llegar a ser extenuante.¹³³ Por su parte, Jeremy Edberg estima que el 50% del tiempo de desarrollo de Reddit está centrado en eliminar el spam y las trampas en los votos de sus enlaces, aunque durante los primeros 18 meses de existencia bastaba con los votos de los usuarios para bloquear todo el spam que llegaba al sitio y no contaban con ninguna herramienta específica.

Los que se dedican a enviar spam a menudo crean cuentas de un único uso, algo fácil de detectar. Las cuentas robadas son una cuestión más difícil, pero la mayoría de los sitios UGC permiten a sus usuarios etiquetar contenido como spam, con lo que revisarlo es más fácil. Aun así, y a pesar de las promesas de la comunidad de autorregularse, esa no es la mejor manera de identificar contenido inapropiado. Por ejemplo, en Reddit, muchos de los votos a posts son realizados por spammers que así esperaban mejorar la posición de su propio spam. «Al final, para evitarlo tuvimos que desarrollar un sistema que analizara la calidad de los informes por usuario (cuántos de los informes acababan llevando a spam verificado)», indica Jeremy.

En Reddit, por tanto, los filtros automatizados y los moderadores de la mayoría de los debates atrapan casi todo el spam (que en 2011 representó casi la mitad de todo el contenido enviado al sitio). «Ese 50% viene de un porcentaje muchísimo menor de usuarios —dice Jeremy—. La manera en que desarrollamos la mayoría de nuestras herramientas antifraude ha sido la misma: encontrar un caso en el que alguien hubiera tenido éxito en su enlace con el fraude, analizar las razones de su éxito, encontrar otros ejemplos similares en el corpus y entonces desarrollar un modelo capaz de identificar ese fraude en concreto».

Por último, el spam le ha sugerido al sitio otra posible vía de ingresos para su modelo de negocio. «Imaginamos que los spammers tratan, con engaños, de que la gente vea su contenido: ¿por qué entonces no ofrecerles una manera de pagar por ello y que sea evidente a los demás que lo han hecho? —recuerda Jeremy—. Si observas el enlace esponsorizado del día, podrás ver que el estilo y el funcionamiento son casi idénticos al que Google utilizaba en 2008».

Límite inferior

A medida que tu sitio se haga popular, tendrás que dedicar una cantidad significativa de tiempo y dinero a luchar contra el spam. Para ello, empieza por diferenciar el contenido bueno del malo, y por identificar qué usuarios etiquetan el contenido inapropiado antes (la clave para desarrollar algoritmos efectivos es disponer de un buen conjunto de datos con los que puedan trabajar). La calidad del contenido es un indicador predictivo de la satisfacción de los usuarios, por lo que si se produce un descenso en esa calidad, tendrás que gestionarla antes de quedarte sin comunidad.

Notas

124 http://blog.kissmetrics.com/analytics-that-matter-to-facebook/.

125 http://tellemgrodypr.com/2012/04/04/how-popular-is-pinterest/.

126 http://www.stanford.edu/class/ee204/ProductMarketFit.html.

127 Véase http://www.useit.com/alertbox/participation_inequality.html, que tiene una serie de excelentes consejos para mejorar la participación.

128 http://www.bbc.co.uk/blogs/bbcinternet/2012/05/bbc_online_briefing_spring_201_1.html.

129 Global Web Index Wave 2 (enero de 2010), trendstream.net.

130 http://www.reddit.com/r/AskReddit/comments/bg7b8/what_percentage_of_redditors_are_lurkers/.

131 http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1041261.

132 http://blog.yammer.com/blog/2011/07/your-community-hidden-treasure-lurking.html.

133 http://www.buzzfeed.com/reyhan/tech-confessional-the-googler-who-looks-at-the-wo.

CAPÍTULO 27

Marketplaces bilaterales: líneas de referencia

Los marketplaces bilaterales son, en realidad, una mezcla de otros dos modelos: el de comercio electrónico (porque se crean sobre las transacciones entre compradores y vendedores) y el de los sitios con contenido generado por el usuario (porque se apoyan en los vendedores para crear y gestionar listados, cuya calidad afecta a los ingresos y a la salud del marketplace). Al tratarse de la unión de dos negocios en uno, debes vigilar todas las analíticas importantes para ambos negocios. Como puedes ver, en este modelo las analíticas son fundamentales.

Existe otra razón para que los creadores de un marketplace de este tipo deban preocuparse de las analíticas. Los vendedores no suelen tener la sofisticación necesaria para analizar los precios, la efectividad de sus imágenes o qué artículo se vende mejor. Pero tú, como dueño del marketplace, sí que puedes ayudarles con el análisis. De hecho, siempre podrás hacerlo mejor que ellos porque tú dispondrás de los datos agregados de todos los vendedores del sitio.

Un vendedor individual podría no saber qué precio poner a sus productos e incluso si hiciera el análisis, tal vez no dispusiera de suficientes datos. Sin embargo, ya que el dueño del marketplace sí tiene acceso a todas las transacciones, podrías ayudarle a optimizar el precio (y de paso mejorar tus ingresos). Airbnb realizó este tipo de optimización experimental en nombre de sus vendedores, es decir, de los dueños de las casas, y, tras probar el impacto de los servicios de fotografía profesional en los precios de los alquileres, les ofreció ese servicio directamente, algo que mejoró mucho su cuenta de resultados.

Como ya hemos visto en otros capítulos los modelos para los sitios de comercio electrónico y para los UGC, en este solo trataremos los retos específicos que deben afrontar los marketplaces bilaterales.

Tamaño de la transacción

Algunos marketplaces gestionan artículos de compra infrecuente y caros (como las casas), mientras que otros albergan artículos más pequeños y de compra habitual (como todos los incluidos en eBay). Eso significa que el número de artículos por vendedor y el precio de la transacción pueden variar ampliamente y, por tanto, que resulta imposible ofrecer un valor útil de referencia.

No obstante, a menudo existen correlaciones entre el tamaño de la compra y el índice de conversión. Cuanto más grande sea esa compra, más importancia tendrá para el comprador y, por tanto, más precios comparará. Las compras menores conllevan menos riesgo y pueden responder a conductas impulsivas o caprichos.

Límite inferior

No podemos establecer un valor de referencia para el tamaño típico de las transacciones pero sí indicarte que debes medirlo junto con tus índices de conversión. De esa manera entenderás el comportamiento de tus clientes y podrás pasar esa información a tus vendedores.

CASO DE ESTUDIO | Las métricas que sigue Etsy

Etsy es una tienda online para que la gente creativa pueda compartir y vender su trabajo. Fundada en 2005 por un pintor, un fotógrafo y un carpintero que no tenían ningún lugar en el que vender su trabajo online, la empresa vende ahora objetos por valor de 500 millones de dólares al año a través de su marketplace compartido.

La empresa sigue muchas métricas. Sigue, por ejemplo, métricas de ingresos como el tamaño del carrito de la compra (ventas individuales), el número de artículos vendidos, las ventas brutas al mes y el porcentaje ganado gracias a esas ventas. También vigila el crecimiento de compradores y de vendedores contando el número de nuevas cuentas, de nuevos vendedores y de cuentas confirmadas totales. Con el tiempo, la empresa también ha comenzado a seguir el incremento anual de estas métricas básicas.

Más allá de estos pilares, Etsy también hace seguimiento del crecimiento de las categorías individuales de productos, del tiempo hasta la primera venta por parte de un usuario, del valor medio del pedido, del porcentaje de visitas que se convierten en ventas, del porcentaje de los compradores que vuelven a la tienda y de los distintos vendedores para una misma categoría de productos. También calcula el tiempo hasta la primera venta y el valor medio de los pedidos por categoría de productos.

Recientemente, la empresa también ha comenzado a observar en detalle valores como el margen bruto total vendido y el porcentaje de las visitas que se convierten en ventas, diferenciando entre acceso móvil y por ordenador, así como de los vendedores activos en una región determinada. También calcula medias históricas suavizadas que le sirven como valor de referencia contra el que identificar cualquier anomalía en los datos.

El VP de ingeniería de Etsy, Kellan Elliott-McCrae, dice que para cualquier producto Esty calcula varias métricas relacionadas con la búsqueda interna del sitio. La empresa gestiona su sistema de búsqueda como si fuera una red de anuncios y «mide de forma constante la demanda (búsquedas) y la oferta (artículos) para todas las keywords que atraviesen el sistema, poniéndolas a disposición de los compradores y fijando el precio cuando existe tanto demanda como oferta».

Cuando Etsy adoptó en ingeniería su estrategia de despliegue continuo, los cuadros de mando iniciales del negocio incluían los registros por segundo, las conexiones por segundo (comparadas con los errores en la conexión), las compras por segundo (comparadas con los errores de compra) y los «usuarios fastidiados» (usuarios distintos que veían algún mensaje de error). «Es importante señalar que todas ellas son métricas basadas en índices que nos servían para ver rápidamente si algo se había roto —dice Kella—. Más tarde, añadimos otras métricas como los tiempos de carga medios de las páginas y su percentil 95, y comenzamos a realizar cálculos de regresión con los datos de nuestro rendimiento».

Más recientemente, Etsy ha estado intentando aclarar cómo contribuyen a las ventas algunas de las funciones del sitio. «Por ejemplo, podemos saber qué porcentaje de las ventas proviene directamente de las búsquedas, pero también hemos averiguado que los visitantes que navegan primero y entonces buscan algo tienen un índice de conversión mayor —dice Kellan—. El reverso de la moneda es que el índice de conversión es una métrica estadísticamente poco significativa, ya que, si comparamos las ventas con nuestro patrón de visitas global, al ser tan poco frecuentes producen resultados anómalos».

Kellan apunta que las páginas de ayuda de Etsy cuentan con el mayor índice de conversión de todo el sitio (porque la gente que acude a ellas ya va con la idea de comprar algo), pero bromea sobre el hecho de que la empresa no ha tomado la decisión sobre el producto que sería lógica: convertir las páginas de ayuda en el corazón de la experiencia de usuario. «Si quieres datos significativos de verdad, tienes que acotar los experimentos».

Incluso con un volumen de ventas tan grande, la empresa no está empeñada en crecer. «Jugamos con un margen muy estrecho, de ahí que hayamos sido siempre muy precavidos a la hora de pisar el acelerador y hayamos preferido monitorizar muy de cerca las métricas relacionadas con la salud del negocio y la sostenibilidad del crecimiento», explica.

Como la anticipación de la demanda ayuda a dirigir las ventas, la empresa envía todos los meses una newsletter a los vendedores, en la que explican datos analíticos, les ofrecen investigación de mercado y también información sobre tendencias históricas. La empresa cuenta asimismo con una herramienta de investigación de mercado para vendedores. «Si un vendedor buscara “escritorio”, podría comprobar con nuestra herramienta que los “calendarios de escritorio” normalmente se venden entre 20 y 24 dólares, que un calendario de escritorio descargable se vende en torno a los 4 dólares, que lámparas de escritorio están alrededor de 50 dólares y que solo se venden unos pocos escritorios al día».

Etsy es un mercado compartido, pero superó el tradicional problema del huevo y la gallina gracias a una serendipia, a un descubrimiento afortunado. «Al principio, nuestros vendedores y nuestros compradores eran las mismas personas, algo que dejamos claro al principio animando a la gente a vender artesanía y también material para artesanos —dice Kellan—. En sus comienzos, Etsy estaba absolutamente centrada en una comunidad de creadores que se apoyaban los unos a los otros nosotros les ayudábamos a encontrarse».

Resumen

Etsy es una empresa dirigida por métricas, pero esas métricas se han ido centrando progresivamente en diferentes aspectos del negocio a medida que ha encontrado el encaje producto/mercado.

La empresa superó el problema del «huevo y la gallina», que deben afrontar la mayoría de los marketplaces bilaterales, porque inicialmente sus compradores también eran sus vendedores.

Comparten sus analíticas con los vendedores, para ayudarles a vender con éxito, algo que también ayuda a Etsy.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

El modelo de comprador/vendedor en un marketplace compartido funciona de forma muy parecida a como lo hace el inventario de una red de anuncios. Saber lo que quieren los compradores y el grado de éxito a la hora de satisfacer esa demanda, es un indicador temprano de cuáles serán los ingresos. Y, como un mercado de este tipo tiene interés en ayudar a los vendedores, debes compartir algunos datos analíticos seleccionados con ellos, para que así puedan mejorar sus ventas.

Listas Top 10

Las listas Top 10 son una buena manera de comenzar a entender cómo funciona tu marketplace. Ejecuta algunas consultas sobre algunos de tus KPI, como los ingresos y el número de transacciones, en los distintos segmentos de productos:

¿Quiénes son tus compradores Top 10?

¿Quiénes son tus vendedores Top 10?

¿Qué productos o categorías de productos generan la mayoría de tus ingresos?

¿Qué rangos de precios, horas del día y días de la semana tienen picos de ventas?

Puede parecer simple, pero hacer listas como estas, de los segmentos o categorías Top 10, y fijarse en cómo cambian, te dará información cualitativa muy valiosa sobre la salud de tu marketplace. Una información que podrás transformar más tarde en pruebas cuantitativas y en innovaciones.

Límite inferior

A diferencia de las empresas tradicionales de comercio electrónico, en un marketplace bilateral no tendrás el control del inventario y de los listados de artículos. Pero sí puedes investigar lo que se está vendiendo bien para tratar de atraer a más vendedores del mismo género de artículos. Si averiguas que una categoría concreta de productos, una región geográfica, un tamaño de casa o un color se están vendiendo bien, podrás animar a esos vendedores y tratar de conseguir más como ellos.

CAPÍTULO 28

¿Qué hacer si no tienes un valor de referencia?

Hemos intentado hasta ahora ofrecer algunos valores de referencia útiles. Pero si has leído los siete capítulos anteriores, sabrás que los números que hemos dado son, cuando menos, rudimentarios: el churn deberá ser inferior al 2,5%, querrás que los usuarios empleen 17 minutos en tu sitio si gestionas un sitio de medios o un UCG; menos del 2,5% de la gente inter-actuará con el contenido ofrecido; el 65% de los usuarios dejarán de utilizar tu aplicación móvil tras 90 días, etc. Además, para muchas métricas ni siquiera existe un valor «típico».

La realidad es que trazarás rápidamente tu propia línea de referencia para tu mercado o producto concretos. Eso es lo que hay que hacer. Recuerda tan solo que no debes mover esa marca solo para que se ajuste a la capacidad que tengas, sino hacer que tu capacidad se aproxime a la marca que hayas fijado.

Por otra parte, prácticamente todos los esfuerzos de optimización tienen una recompensa que disminuye a medida que aumenta la ambición de los objetivos. Es fácil hacer que una página web se cargue en 1 segundo en lugar de en 10, pero es muchísimo más difícil conseguir que una que lo hace en 1 segundo lo haga en 100 milisegundos. Y 10 milisegundos son prácticamente imposibles. Es decir, al final intentarlo ni siquiera merece la pena.

No queremos desanimarte. En realidad, este hecho te puede resultar bastante útil, porque significa que, a medida que te aproximas a un máximo local, puedes representar gráficamente tus resultados y ver una asíntota. En otras palabras, la velocidad a la que tus esfuerzos obtienen recompensa puede darte un valor de referencia e indicarte que ha llegado el momento de cambiar la Métrica que Verdaderamente Importa.

Consideremos el esfuerzo de optimización a 30 días de un sitio que esté tratando de convencer a sus visitantes para que se inscriban, mostrado en la figura 28-1. Al principio, de 1.200 visitantes, solo 4 se inscriben —un índice de conversión minúsculo, de tan solo el 0,3%—. Sin embargo, cada día la empresa ajusta y prueba las inscripciones aunque el aumento de tráfico registrado sea modesto. Al final del mes, el sitio ha conseguido convertir al 8,2% de sus 1462 visitantes.

Figura 28-1. ¿Puedes ver la mejora gradual en el gráfico?

La pregunta es: ¿debería esta empresa seguir intentando mejorar la inscripción de sus visitantes o la recompensa de intentarlo está disminuyendo tan rápido que ha dejado de merecer la pena? Si aplicamos una línea de tendencia al índice de conversión, podremos ver claramente que la recompensa está disminuyendo.

Figura 28-2: Tal vez el 9% sea todo lo que pueda conseguirse sin cambios radicales en el sitio.

Al final, según el gráfico, lo que la empresa podrá conseguir será un índice de conversión de alrededor del 9%. Es decir, por un lado, la empresa cuenta con un buen valor de referencia y se puede observar que está consiguiendo algo; por otro, todo lo demás ha seguido igual, lo que indica que tal vez habría que cambiar completamente la estrategia de adquisición de usuarios para cambiar la cosas más allá de ese 9%.

Este ejemplo trae a colación el párrafo anterior sobre máximos locales. Al iterar y mejorar la situación actual, llegará un momento en el que la recompensa que consigas disminuya, pero tal vez lo conseguido sea suficiente para satisfacer tu modelo de negocio y poder avanzar. En este ejemplo, si el modelo de negocio de la empresa ha supuesto que el 7% de los visitantes se inscribirán en la página, habrá llegado el momento de moverse en una nueva dirección, como, por ejemplo, tratando de aumentar el número de visitantes.

Si no sabes claramente lo que es normal y lo que no en tu sector, debes utilizar este enfoque. Al menos, sabrás lo que es normal —y además alcanzable— en el negocio que tienes.

Llegados a este punto, ya tienes una idea de tu modelo de negocio, de la etapa en la que te encuentras, y tienes algunos valores de referencia con los que compararte. Avancemos ahora más allá de las startups, hacia otras áreas en las que Lean Analytics tiene todavía un papel importante que jugar: vender a las empresas y a los intraemprendedores.

PARTE 4

CÓMO PONER LEAN ANALYTICS A TRABAJAR

Ya has leído mucho sobre datos. Ha llegado la hora de remangarse y de ponerse a trabajar. En esta parte del libro, veremos cómo las enseñanzas que pueden sacarse de Lean Analytics son diferentes para las startups centradas en el mercado empresarial y para los intraemprendedores que tratan de cambiar las cosas desde dentro. También hablaremos de cómo cambiar la cultura de tu organización para que todo el equipo tome decisiones más inteligentes, más rápidas y más iterativas.

Aquel que rechaza el cambio es el arquitecto del deterioro.
La única institución humana que rechaza el progreso es el cementerio.
Harold Wilson

CAPÍTULO 29

Vender al mercado empresarial

¿Crees que Lean Analytics solo se aplica a los negocios dirigidos al mercado de consumo? Piénsalo de nuevo.

Está claro que, en ese mercado, es más fácil experimentar —hay tantos consumidores ahí fuera, tomando decisiones irracionales, que seguro que puedes jugar con sus emociones—. No hay duda de que la computación en la nube y las redes sociales han facilitado mucho lanzar un producto y hacer correr la voz sin tener que invertir demasiado dinero por adelantado, y que las startups se han convertido en iconos para los medios, incluso para Hollywood.¹

Incluso las startups business-to-business, como los proveedores SaaS, a menudo se centran en pequeñas y medianas empresas. No obstante, para cualquier organización, es positivo contar con un enfoque específico para vender en empresas. Muchos de los creadores de startups más famosos se hicieron ricos mientras trataban de solucionar grandes problemas empresariales. Tal y como dice el reportero de TechCrunch, Alex Williams: «Es posible que las empresas sean aburridísimas, pero todas están forradas».²

Las startups centradas en el mercado empresarial tienen que lidiar con retos únicos, que cambian las métricas que deben vigilar y el modo de recopilarlas, pero, tal y como decía Alex, merece la pena el esfuerzo.

¿Por qué los clientes empresariales son diferentes?

Comencemos con las buenas noticias: es más fácil encontrar empresas con las que hablar que consumidores. Aparecen en la guía telefónica. Disponen de tiempo para tomar un café. Tienen presupuestos. Y para muchas personas de estas organizaciones forma parte de su trabajo evaluar nuevas soluciones, reunirse con vendedores y compartir sus necesidades para ver si alguien es capaz de resolverlas adecuadamente. Con una buena tolerancia a la cafeína, podrás hablar muy rápidamente con posibles clientes. Una vez dicho esto, hay muchas cosas importantes que diferencian la venta a las empresas de la venta a la plebe. Ben Horowitz llamó la atención sobre este tema:

Todos los días tengo que oír de los emprendedores, de los angel investors y de los inversores de capital riesgo que hay un nuevo movimiento, excitante, llamado «consumerización de la empresa». Me dicen que los agentes de ventas, con sus Rolex y su carácter expansivo, son cosa del pasado y que, en el futuro, las empresas «consumirán» productos empresariales de forma proactiva, tal y como los consumidores utilizan Twitter.

Pero cuando hablo con las nuevas empresas de más éxito, como WorkDay, Apptio, Jive, Zuora y Cloudera, veo que todos ellos dedican un gran esfuerzo, muy serio, a contar con un buen personal de ventas, que normalmente incluye a personas expansivas, algunas de las cuales llevan Rolex.³

Grandes ventas, ventas directas

La única cosa que diferencia a las startups centradas en el mercado empresarial de las demás es esta: en el B2C el proceso de Desarrollo de Clientes se hace con una encuesta y en el B2B, con un censo.

En la mayoría de los casos, las ventas empresariales implican ventas muy importantes, pero a muchos menos clientes. Es decir, más dinero pero de menos fuentes. El juego cambia radicalmente si estás tratando de vender productos muy caros. Por ejemplo, los que empiezan pueden permitirse hablar con todos los clientes. En este tipo de mercado, el alto precio de las ventas compensa el coste de las ventas directas, sobre todo en sus etapas iniciales.

Como, además, hay muy pocos usuarios iniciales, la diferencia es aún mayor. No se trata de hablar con una muestra de 30 personas y utilizarla como representación de todo el mercado. Se trata de hablar con todas y cada una de las 30 empresas que pueden convertirse en tus primeros 30 clientes.

Muchas de las analíticas que hemos visto intentaban entender gran cantidad de información para captar mejor los patrones subyacentes y actuar sobre ellos. Sin embargo, en las etapas iniciales de una startup B2B, no hay patrones, solo clientes:

Puedes coger el teléfono y llamarlos sobre la marcha.

Pueden llamarte y decirte lo que quieren.

Puedes reunirte con ellos en una habitación.

No puedes probar algo en una muestra de la población estadísticamente significativa y dar marcha atrás si la prueba falla, porque perderás clientes.

Protocolo

Los compradores empresariales tienden a comportarse de forma más reglada. No pueden tomar decisiones basadas en la emoción o el instinto —bueno, sí que pueden, siempre que estén justificadas con un buen caso de negocio—. Las empresas grandes a menudo deben hacer públicas sus cuentas y balances. En ellas, la persona que paga por el producto (departamento financiero) no es la que lo utilizará (la línea de negocio), una dicotomía que resulta fundamental entender para el desarrollo y las ventas del producto.

Las empresas tienen una estructura formal por buenas razones. Estas estructuras les ayudan a evitar la corrupción y ponen sus datos a disposición de las auditorías. Pero, al mismo tiempo, esas estructuras dificultan entender su funcionamiento. Tal vez el contacto que tengas en la organización sea un defensor de tu producto, pero alguien podría estar en contra, o tener alguna preocupación al respecto de la que no seas consciente. Por eso la estrategia directa de ventas es tan común en las etapas iniciales: te permite moverte a través de la burocracia y entender la parte del proceso de ventas que no se percibe desde fuera.

Productos legacy

Los consumidores pueden deshacerse de sus viejos productos a su antojo. Las pequeñas empresas pueden migrar sus sistemas con relativa facilidad, tal y como demuestra el éxodo reciente a sistemas de software en la nube. Sin embargo, las grandes empresas han invertido en el pasado mucho dinero en sus sistemas, que debe depreciarse al ritmo adecuado. Junto con el dinero, también han hecho una inversión política y, en muchas ocasiones, esa es la oposición más difícil de superar.

La mayoría de las organizaciones de cierto tamaño habrán desarrollado su propio software y sus propios procesos y esperarán que te adaptes a ellas. No cambiarán su manera de trabajar: el cambio es difícil y la formación cuesta dinero. Esto puede aumentar tus costes de despliegue, porque tendrás que integrar tu producto con lo que ya tengan. También implica que tu producto tendrá que ser más configurable y adaptable, lo que se traducirá en una mayor complejidad y una menor facilidad de uso.

Incumbentes

Todas estas cuestiones sobre productos legacy forman parte de otro problema —los incumbentes—. Si tratas de hacer algo nuevo o de sustituir algo, tendrás que convencer a la organización de que lo harás mejor que ellos, a pesar de todo el esfuerzo que hayan dedicado a su solución. Las organizaciones tienen aversión a los cambios y les encanta el statu quo. Si tratas además de venderles tu solución y tu producto aún está en las etapas iniciales del ciclo de adopción tecnológica, te penalizarán por el mero hecho de ser nuevo en el negocio. Los consumidores adoran las novedades; las empresas las llaman riesgos.

Esto significa además que los desarrolladores habituales de estos incumbentes podrían ralentizar significativamente tus ventas si se enteran de lo que tratas de hacer: solo tienen que decir que ellos también van a desarrollarlo. Pueden dejarte sin oxígeno prometiendo algo y, cuando estés muerto, retractarse de su promesa. Por supuesto, las empresas grandes y establecidas también tienen debilidades. Por ejemplo, los nuevos entrantes pueden impactar en el mercado porque sus productos sean más fáciles de usar y no necesiten formación. Hace una década, la única gente que sabía lo que era un «feed» eran los operadores de bolsa que estaban conectados a terminales de Bloomberg, y hoy, en cambio, todo el mundo que utilice Facebook o Twitter sabe lo que es. No necesitan recibir formación al respecto.

La simplicidad no es solo un atributo necesario para entrar en este mercado, es más que eso: es el precio de entrada. DJ Patil, analista de datos residente en Greylock y anterior jefe de producto en LinkedIn, llama a esto el Principio de Gastos Cero:

Un tema central en esta nueva ola de innovación es la aplicación a la empresa de dogmas básicos ya existentes para el mercado de consumo. En concreto, una lección universal que trato de compartir con todos los emprendedores que crean productos empresariales es el Principio de Gastos Cero: ninguna aplicación puede añadir gastos de formación para sus usuarios.⁴

Un tiempo de ciclo más lento

Los modelos de Lean Startup funcionan porque te facultan para aprender rápida e iterativamente. Sin embargo, es muy difícil hacer las cosas rápido cuando tu cliente se mueve a paso de caracol y con tanto cuidado; es decir, como tu mercado objetivo tiene un tiempo de ciclo más lento, te será muy difícil iterar con rapidez. Esta es la razón de que muchas de las historias que han tenido éxito con Lean Startup provengan de negocios para el mercado de consumo.

No obstante, la aparición del mercado SaaS ha cambiado esto, porque es relativamente fácil alterar la funcionalidad de las cosas sin tener que contar con el permiso del mercado. No obstante, si estás tratando de vender software empresarial tradicional, o camiones de entrega o trituradoras de papel, tienes que asumir que no vas a iterar y a aprender tan rápido como podrías hacerlo con los consumidores. Lo único bueno es que la competencia tampoco puede hacerlo: no tienes que ser rápido sino solo más rápido que los demás.

Racionalidad (y falta de imaginación)

No todas las empresas comparten el estereotipo de ser clientes grandes, lentos y anticuados, pero la aversión al riesgo sí es algo común. Debido a que los compradores empresariales no pueden asumir los riesgos que sí que asumen los consumidores, limitan incluso la manera que tienen de pensar. Piden pruebas de que algo funcionará antes de probarlo, lo que significa que, por buena que sea una idea, siempre podrá quedarse atascada entre casos de negocio, análisis del retorno de la inversión y gigantescas hojas de cálculo con los datos más pormenorizados que sea posible sobre el coste total de las licencias o cualquier otra cuestión que les preocupe.

Sin embargo, toda esta racionalidad está justificada. En 2005 el presidente del comité del IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers, Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos), Robert N. Charette, estimó que del billón de dólares que se gastaba en software cada año, del 5 al 15% se abandonaba justo después de la entrega y que gran parte se entregaba con retraso o con sobrecostes tremendos.⁵ Un estudio similar, realizado por PM Solutions, estima que el 37% de los proyectos de IT se encuentran en situación de riesgo.⁶

Como las empresas están llenas de personas —y para muchas de ellas su trabajo es solo eso, su trabajo—, su prioridad es minimizar el riesgo de cometer errores aunque a largo plazo sus decisiones puedan ser perjudiciales para la empresa. Es difícil inspirar a una organización si sus empleados están preocupados por si los cambios que prometes van a costarles el puesto.

En cualquier caso, no hay que ser tan pesimistas. Solo hay que saber que, debido a estas razones, la mayoría de las startups centradas en negocios B2B deben contar con dos personas diferentes: un experto en el dominio y un experto en disrupción.

El experto en el dominio conoce el sector y el dominio del problema. Tiene un Rolex y puede actuar como representante de los clientes en las primeras etapas de definición del producto. A menudo, proviene de la misma línea de negocio para la que se está desarrollando el producto y desempeña algún papel en marketing, ventas o desarrollo de negocio.

El experto en disrupción conoce la tecnología capaz de provocar el cambio que la startup puede capitalizar. Puede ver más allá del modelo actual y entender qué aspecto tendrá su sector después de que el cambio se haya producido y, además, trae el enfoque novedoso al mercado existente. Normalmente, se trata del experto en tecnología.

El ciclo de vida de las startup empresariales

Las startups comienzan de muchas maneras. A lo largo de los años, no obstante, hemos observado un patrón recurrente en el crecimiento de las start-ups empresariales. Normalmente sucede de alguna de las tres siguientes maneras:

La empresa pivota

Con este patrón, la empresa crea un producto popular para el mercado de consumo y entonces pivota y trata de lidiar con el mercado empresarial. Esto es lo que, por ejemplo, hizo Dropbox y, hasta cierto punto, el cambio que tomó BlackBerry al eludir a los departamentos de IT empresariales y poner el foco en los vendedores independientes. En cualquier caso, no se trata de un camino fácil: las empresas tienen expectativas muy diferentes a las del mercado de consumo.

Copiar y volver a crear

Otra estrategia es tomar una idea desarrollada para el mercado de consumo y adaptarla al mercado empresarial. Yammer utilizó este enfoque cuando rediseñó el modelo de actualización de estados de Facebook y copió su interfaz de feeds.

Provocar una disrupción en un problema existente

Hay gran cantidad de disrupciones que suceden en una misma industria, desde la llegada de los datos móviles al Internet de la cosas,⁷ desde la adopción de la máquina de fax a las aplicaciones basadas en la ubicación. Todas ellas pueden ofrecer suficientes ventajas para que a las grandes empresas les merezca la pena abandonar su vieja manera de hacer las cosas. Taleo, por ejemplo, lo hizo con el negocio tradicional de gestión de recursos humanos.

Inspiración

Muchas de las startups empresariales con las que hemos hablado comenzaron con una idea básica, a menudo incubada dentro del mismo ecosistema en el querían provocar la disrupción. Esto ocurre normalmente porque en este tipo de aplicaciones el conocimiento del dominio es fundamental y porque existen elementos importantes del funcionamiento de los negocios —sobre todo en las operaciones del back-office— ocultos a cualquier persona externa. Cuando se conoce el dominio es cuando los cuellos de botella se hacen evidentes.

Por ejemplo, pensemos en los creadores de Taleo. Dejaron la importante empresa BAAN, especializada en Planificación de Necesidades Empresariales (Enterprise Requirements Planning, ERP) para ofrecer a las empresas herramientas de gestión del talento. Habían visto que los grandes retos del ERP eran la integración y el despliegue y se dieron cuenta que la Web era el medio a través del que muchas organizaciones se ponían en contacto con sus candidatos de trabajo. También vieron que la gestión del talento, tanto antes como después de las contrataciones, estaba cada vez más dirigida por los datos.

Pudieron advertir muchas de estas cuestiones porque en su trabajo estaban muy al tanto de las tendencias tecnológicas. Pero su conocimiento básico de la industria de los RR.HH. provenía del tiempo que habían pasado en BAAN. Y no lo hicieron nada mal: en febrero de 2012 Oracle compró Taleo por 1.900 millones de dólares.

Esto no significa que el equipo creador de la startup deba incluir a alguien de la industria, solo que hacerlo puede ayudarles. Recuerda, no obstante, que también los miembros de las industrias tienen que «salir del edificio» y validar sus suposiciones; puede resultar desastroso no validarlas porque se cuenta con un experto.

Veamos cómo se aplican las cinco etapas del marco de trabajo de Lean Analytics a una startup centrada en el B2B. La figura 29-1 muestra lo que una empresa B2B necesita hacer en cada etapa, así como los riesgos que hay que afrontar en cada una de ellas.

Figura 29-1. Las etapas de Lean Analytics cuando vendes tu producto a las empresas.

Empatía: consultoría y segmentación

Muchas startups autosuficientes comienzan su andadura como organizaciones de consultoría. La consultoría es una buena manera de descubrir las necesidades de los clientes y ayuda a pagar las facturas. También proporciona un modo de probar las ideas iniciales, porque, aunque todos los clientes tengan necesidades, las únicas sobre las que es posible desarrollar un negocio son aquellas que sean comunes en un mercado lo suficientemente grande y al que puedas dirigirte.

Una vez dicho esto, es necesario aclarar que para las consultoras supone un gran esfuerzo hacer la transición de proveedores de servicios a empresas que ofrezcan un producto porque, en algún momento, necesitarán abandonar los ingresos que proporciona el servicio y poner el foco en el producto, un cambio muy difícil desde la perspectiva de los flujos de caja. De ahí que la mayoría de los proveedores de servicios nunca den el salto.

También es necesario «quemar las naves» en el negocio de los servicios para asegurarte de comprometerte realmente con tu producto. No hay más remedio que dejar atrás a los mejores clientes para poder ofrecer un producto interesante para todo el mercado y, aunque resulte tentador hacer un trabajo a medida para ellos no es posible llevar un producto y un negocio de servicios al mismo tiempo. Si hasta IBM tuvo que dividirse en dos, ¿qué te hace pensar que tú podrías conseguirlo con una startup recién salida del cascarón?

CASO DE ESTUDIO | Cómo encontró su mercado Coradiant

Coradiant, un fabricante de equipos para mejorar el rendimiento de la Web, comenzó en 1997 como Networkshop y fue adquirida por BMC Software en 2011.⁸

Inicialmente era una consultora de IT que elaboraba informes sobre rendimiento, disponibilidad y tecnologías web como el SSL.⁹

Sin embargo, pronto comenzaron las empresas y las startups a pedirles ayuda con sus despliegues de red. Los clientes necesitaban equipos variados y muy costosos de infraestructura de red: balanceadores de carga, firewalls, aceleradores criptográficos, switches, routers y herramientas de monitorización relacionadas, que podían llegar a costar hasta 500.000 dólares, capaces de gestionar un tráfico hasta 100 megabits por segundo (Mbps), capacidad de la que, no obstante, solo utilizaban una fracción.

Networkshop desarrolló entonces una infraestructura front-end virtualizada con la que los clientes podían adquirir paquetes de 1 Mbps. Desplegaron esta infraestructura en un único data center en una sola ciudad, ofreciendo parte de su capacidad únicamente a los clientes de ese centro. Los números salían: cuando consiguieron aumentar un 35% el uso de su infraestructura por parte de los clientes, cada dólar que ingresaba la empresa se iba directamente a beneficios.

Con este ejemplo, Networkshop cambió su nombre por el de Coradiant y consiguieron financiación de Serie A, utilizando la recaudación para desplegar «grupos» similares de infraestructura en data centers de todo EE.UU. Añadieron además servicios adicionales de gestión en su infraestructura, llegando a acuerdos con firmas como LoudCloud y SiteSmith, importantes firmasen el creciente negocio de los Proveedores de servicios gestionados (Managed Service Providers, MSP).

Al cabo de unos años, sin embargo, los dueños de los data centers en los que Coradiant había ubicado sus equipos se dieron cuenta de que podían sacarle más partido a sus instalaciones y, para aumentar el beneficio por metro cuadrado, comenzaron a ofrecer servicios similares. En ese momento los fundadores de Coradiant se enfrentaron a un dilema: o competían codo con codo con los mismos data centers que hospedaban a sus clientes —una mala idea— o pivotaban a un nuevo modelo de negocio que no tuviera que pedirles permiso.

Coradiant había desarrollado un servicio de monitorización (denominado OutSight) para ayudar a sus clientes a gestionar su infraestructura y a medir su rendimiento. En el verano de 2003 la empresa redujo su tamaño de forma radical, despidiendo a la mayoría de su personal operativo y contratando desarrolladores y arquitectos para que se centraran en el desarrollo de un dispositivo con su tecnología. El nuevo producto, apodado TrueSight, se lanzó en 2004 y, en esta ocasión, Coradiant no tuvo que pedir permiso a nadie para desplegar su producto.

Algunos de los clientes MSP de Coradiant se convirtieron en usuarios de TrueSight, con lo que contaron rápidamente con una cartera de clientes estable, que podían recomendar el producto. La versión inicial de TrueSight solo contenía funciones básicas; por ejemplo, la mayoría de los informes exportaban información a Excel. Sin embargo, Coradiant tenía un equipo de ingenieros pre y post venta muy práctico y que trabajaba muy estrechamente con los clientes. Así que, cuando la empresa supo qué tipo de informes generaban con sus datos los clientes y cómo utilizaban su dispositivo, incorporaron esos informes en versiones posteriores.

Coradiant no utilizó su canal de ventas hasta que el producto estuvo lo suficientemente maduro. El contacto directo con los clientes les ayudó a conseguir feedback de campo con la frecuencia que necesitaban. Además, la empresa comenzó a organizar una conferencia de usuarios dos veces al año para saber cómo la gente utilizaba su producto, información que les condujo a explorar cosas nuevas, como la visualización en tiempo real y la exportación de datos para detección de vulnerabilidades.

Coradiant, básicamente debido a su etapa de consultoría, entendió las necesidades de su mercado objetivo. Su oferta inicial de producto estuvo basada en la compartición de la infraestructura de IT y en amortizar el coste de los componentes de red vendiéndolos por partes a muchos clientes diferentes. Ese servicio, por su parte, ayudó a la empresa a aprender qué funciones necesitarían los clientes de un producto de monitorización, algo que al final les condujo a desarrollar el dispositivo gracias al cual vendieron la empresa.

Resumen

Coradiant comenzó vendiendo servicios de red gestionados, pero un cambio importante en el mercado cambió la dinámica del negocio.

La empresa averiguó que el valor que les hacía únicos era un subconjunto de servicios gestionados enfocados a la experiencia de los usuarios en los sitios web.

Los clientes querían esta funcionalidad integrada en un dispositivo y no como servicio.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

A veces, los cambios en el entorno, como los provocados por nuevas leyes o por la competencia, invalidan las suposiciones sobre el negocio. Cuando eso suceda, mira cuál es tu proposición de valor básica y piensa si puedes venderla en un mercado diferente o empaquetándola de forma diferente y evitar así las consecuencias de esos cambios; en este caso, la empresa decidió mantener solo parte del servicio y desplegarlo como dispositivo.

El lanzamiento de una startup como empresa de consultoría tiene sus riesgos. Es fácil quedar atrapado en ese negocio. Si tu negocio crece, querrás seguir haciendo felices a tus clientes y no tendrás ciclos que dedicar a desarrollar el producto o el servicio que deseas. Muchas startups han perdido de vista su plan inicial y se han convertido en empresas de consultoría, algunas de ellas con muy buenos resultados, pero que no superarían la prueba de Paul Graham del crecimiento rápido, repetible y escalable. En suma, han dejado de ser startups.

Y lo que es más importante, para hacer el viaje desde la consultoría a la startup debes probar en primer lugar si las necesidades de tus clientes actuales también se dan en una audiencia mayor. Dado que eso podría violar los acuerdos de confidencialidad que tengas con tus clientes, debes realizar tu Desarrollo de Clientes con delicadeza. Además, tus clientes actuales podrían pensar que el producto estandarizado que pretendes ofrecerles se ajusta peor a sus necesidades, por lo que tendrás que convencerlos de que un producto estandarizado, a la larga, resultará mejor opción, pues, de esa manera, podrán compartir el coste de las nuevas versiones entre muchos compradores diferentes.

Una vez que hayas identificado el problema que vayas a resolver y hayas verificado que la solución puede funcionar en tus clientes actuales y futuros, tendrás que segmentarlos. No todos los clientes son iguales; de ahí que sea inteligente elegir, por ejemplo, una región geográfica, un mercado vertical en concreto o los clientes de uno solo de tus equipos comerciales. De esa manera, podrás ofrecer una mejor atención a esos early-adopters y limitar el impacto de los errores.

Pongamos por caso que estás desarrollando una herramienta de gestión de contrataciones de personal. La manera que tiene un despacho de abogados de contratar y retener a sus candidatos es muy diferente de cómo lo hace un restaurante de comida rápida. Tratar de encontrar una única herramienta para ambos —sobre todo en los comienzos— no es buena idea. Todo será diferente: el número de entrevistas, la cualificación necesaria o el número de años que alguien permanece en la empresa. Y ten en cuenta que las diferencias implican personalización y parámetros, algo que incrementa la complejidad y que te hará violar el Principio de Gastos Cero de DJ Patil.

Adhesión: estandarización e integración

Una vez que conozcas la necesidad de tus clientes y hayas identificado tus segmentos iniciales, tendrás que estandarizar el producto. Con algunos productos, es posible venderlos antes de desarrollarlo. En lugar de un PMV, puedes utilizar un prototipo o un conjunto de especificaciones para que el posible cliente se comprometa a pagar a la entrega. Esta posibilidad de venta, al aumentar las posibilidades de éxito, reducirá, además, tu esfuerzo en financiación.

En el mundo B2C, las startups se preocupan menos de si pueden desarrollar determinada solución y más de si la solución que creen le importará lo suficiente a la gente. En el mercado empresarial el riesgo está en si, como empresa, serás capaz de integrar tu producto. La integración con las herramientas, procesos y entornos existentes es el lugar donde, con más probabilidad, tendrás problemas. Ten cuidado: puedes acabar personalizando tanto tu producto que todos los esfuerzos en pos de la estandarización realizados al inicio del proyecto queden en nada.

El manejo de esta tensión entre personalización y estandarización es uno de los principales retos a los que las startups empresariales deben enfrentarse en sus etapas iniciales. Si no puedes conseguir que los usuarios de tu cliente prueben tu producto, estás condenado. Además, si tu tecnología funciona pero no se integra bien con sus sistemas legacy el fallo será tuyo, no suyo.

Viralidad: boca a boca y referencias

Si asumimos que has vendido con éxito tu producto estandarizado a un segmento de mercado inicial, tendrás que crecer. Precisamente porque las empresas no se fían de los recién llegados, como herramientas de marketing solo contarás con las referencias elogiosas que tus clientes hagan de ti y con el boca a boca. Para ello, tendrás que crear casos de estudio con tus primeros éxitos y pedir a los clientes satisfechos que te hagan el favor de responder las llamadas de los nuevos clientes para hablar bien del producto.

Las referencias son básicas en esta etapa. Un par de nombres de empresas y clientes no tienen precio. Los vendedores empresariales, de hecho, muchas veces ofrecen descuentos a cambio de que las empresas permitan que su nombre se incluya en los casos de estudio promocionales.

Ingresos: ventas directas y apoyo

Cuando los clientes y el dinero comiencen a fluir, tendrás que considerar los flujos de caja y cómo estructurar las comisiones que ofrezcas a tus equipos comerciales. Para saber si cuentas con un negocio sostenible, también tendrás que vigilar los costes del servicio de atención, el churn, las ventas problemáticas y otros indicadores de costes del negocio en marcha para saber cuánto aporta a los beneficios cada cliente en concreto. Si el margen operativo no es bueno, la rentabilidad global del negocio se verá arrastrada por ese dato.

En esta etapa, el feedback que te den los equipos comerciales y el servicio de atención serán básicos, porque podrá indicarte si tu éxito inicial está bien cimentado, o si solo se trataba de unos cuantos clientes potenciales que te habían comprado la historia que les contaste (a largo plazo, no será sostenible entonces). Zach Nies, jefe de Tecnología en Rally Software dice: «Esto es absolutamente primordial para las startups, porque cuentan con una gran ventaja en este punto. En la mayoría de los incumbentes, el equipo de desarrollo de producto está tan alejado del trabajo de campo que son incapaces de detectar las tendencias del mercado. A menudo, las startups saben más de los clientes de los incumbentes que ellos mismos».

Escala: ventas por canal, eficiencias y ecosistemas

En la etapa final de una startup dirigida a las empresas, tendrás que poner el énfasis en la escala. A estas alturas, es posible que cuentes con canales de venta con diferentes revendedores de valor añadido y distribuidores. A tu alrededor aparecerá un ecosistema completo de analistas, desarrolladores, diversos API (Application Program Interfaces, Interfaces de Programación de Aplicaciones) y plataformas, socios y competidores, que definirán y perfeccionarán el mercado. Todos ellos también estarán invirtiendo en procesos, en relaciones con sus propios vendedores y en tecnología para trabajar con tu producto, un buen indicador de que también apuestan por él y que confían en las empresas continúen contratándotelo. Ten en cuenta, no obstante, que aumentar de tamaño una empresa de software empresarial puede llevar años. Zach estima que pueden transcurrir entre 5 y 10 años hasta que la empresa haya establecido y validado sus canales y domine por completo los procesos de venta.

¿Qué métricas son las importantes entonces?

Al igual que existen muchos paralelismos entre las startups B2B y B2C, también muchas de las métricas que ya hemos visto para las empresas dirigidas al mercado de consumo se pueden aplicar igualmente a las de productos empresariales. Sin embargo, hay unas cuantas métricas que son más aplicables en este último tipo de startups.

Facilidad de vinculación del cliente y feedback

A medida que hablas con los clientes, ¿cuál es la facilidad para reunirte con ellos? Si estás pensando en utilizar una estrategia directa de ventas, este será un indicador temprano de cómo será vender tu producto.

Flujo para versiones iniciales, betas y pruebas de concepto

Cuando empieces a firmar con tus futuros clientes, seguirás las métricas de venta habituales. Pero, a diferencia de las plataformas B2C, en las que se hace seguimiento de las suscripciones y la vinculación, si estás realizando ventas por grandes importes, lo que tendrás que vigilar serán los contratos. Aunque todavía no tengas ingresos, sí que cuentas con un volumen de ventas y de reservas que puedes analizar y esos datos deberían darte perspectiva sobre el coste de cada venta cuando el producto esté en el mercado.

Es importante —desde el principio— que articules las estepas de tu embudo de conversión de ventas y que identifiques los índices de conversión en cada punto del camino. El ciclo de ventas, además, tiene que estar bien documentado, medido y entendido después de las primeras ventas. Con esos datos, podrás ver si puedes crear una estrategia repetible. Cuando tengas una, podrás aumentar el número de comerciales para aumentar también las ventas.

Adhesión y usabilidad

Tal y como hemos visto, en una solución disruptiva, la usabilidad es la mejor apuesta de los nuevos entrantes hoy en día. Las empresas esperan facilidad de uso, porque, como no han necesitado que nadie les enseñe a utilizar Google o Facebook, no querrán tener que recibir formación para utilizar tu producto. DJ Patil sugiere utilizar los datos para encontrar elementos de fricción en el uso y adopción del producto. Él siempre dice: «Si no puedes medirlo, no puedes arreglarlo». Si instrumentas el producto para monitorizar los flujos de usuario, serás capaz de probar nuevas ideas y de mejorarlo iterativamente.

Costes de integración

Al calor del momento, es difícil tomar notas, pero la integración juega un papel tan importante en las ventas a las empresas que tienes que ser muy disciplinado a la hora de medirla. ¿Cuál es el verdadero coste del servicio de atención pre y post venta? ¿Qué grado de personalización es necesario? ¿Cuánta formación, explicación y resolución de problemas debes llevar a cabo para poder entregar tu producto con éxito?

Tienes que capturar estos datos lo antes posible, porque si lo haces demasiado tarde, lo único que tendrás es un dato que te dirá si has creado una startup o más bien una consultora que ofrece un producto altamente estandarizado. Si haces demasiada consultoría, pensando en cambio que lo que tienes es una startup, en el momento que tengas que atender a un mercado mayor y que cuentes con nuevos canales de venta, estarás muerto. Además, puedes utilizar esos mismos datos como argumento de venta ante los incumbentes: con ellos demostrarás que el coste total de tu producto es mucho menor que el del software a medida.

Vinculación de los usuarios

Independientemente de lo que estés desarrollando, la métrica más importante de todas es si la gente utiliza tu producto o no. En una empresa, no obstante, es menos probable que el comprador sea también el usuario. Tu contacto tal vez sea un gestor de proyectos de TI, alguien del departamento de compras o un ejecutivo, pero tus usuarios reales serán empleados rasos con los que no tendrás contacto alguno.

Evita la tentación de hablar directamente con los usuarios: es fácil hacer una encuesta con un pop-up en un sitio web dirigido a los consumidores, pero a los empleados de una empresa no les hará mucha gracia tener que perder su precioso tiempo contestando tus preguntas.

Por otra parte, limitarte a medir métricas como «tiempo desde el último uso» también será engañoso, porque a los usuarios les pagan por utilizar tu herramienta. Se conectan a diario porque forma parte de su trabajo, lo que no significa que se lo pasen bien haciéndolo. Las preguntas pertinentes en este caso son si se están conectando o no y si tu herramienta los hace más productivos. Los usuarios tienen tareas que deben realizar y su producto irá bien si es la herramienta perfecta para sus tareas. Por eso algunos expertos en marketing defienden que es mejor analizar las necesidades del cliente en función de las tareas que tengan que hacer (un enfoque conocido como «jobs-be-done») en lugar de agruparlos por segmentos.¹⁰

Antes de desplegar tu producto, debes conseguir valores de referencia que se apliquen al negocio real de tus clientes. ¿Cuántos pedidos introducen al día? ¿Cuánto tiempo le lleva a un empleado conseguir información sobre las nóminas? ¿Cuántas entregas de camiones puede manejar un almacén? ¿Cuál es el tiempo en espera habitual para las llamadas? Una vez hayas realizado el despliegue, utiliza esta información para medir tu progreso y ayudar así a los que te apoyan dentro de la empresa a demostrar que el ROI (Return of Investment, Retorno de la Inversión) es bueno. Así podrás incluirlos como casos de estudio para que otros clientes puedan tomar ejemplo.

Independencia

A medida que transites desde un negocio de consultoría con una relación estrecha con tus clientes a uno estandarizado con menos interacción con ellos, necesitarás centrarte en la independencia. Tu objetivo debe ser no tener clientes «lastre» que representen una cantidad desproporcionada de tus ingresos o que copen tu servicio de atención, porque si los tienes no podrás crecer.

Sitúa tus clientes iniciales, con los que tenías una relación estrecha, en un segmento y compáralos con el resto de clientes. ¿En qué se diferencian? ¿Consumen una cantidad desproporcionada de tus recursos de atención? ¿Sus peticiones sobre funciones concuerdan con las de los demás clientes? No ignores a las empresas que te han convertido en lo que eres, pero adviérteles de que ya no estás casado con ellos, de que ya no tienes una relación exclusiva con ellos.

Zach Nies sugiere ir incluso más lejos, segmentando los clientes en tres grupos. «Los “clientes A” son los clientes realmente grandes que negociaron grandes descuentos y que esperan que les ofrezcas el mundo. Los “clientes B” tienen pocas necesidades de mantenimiento, no te piden grandes descuentos y, como se ven como parte de tu negocio, siempre te hacen aprender. Los “clientes C” causan problemas y son una piedra en el zapato, siempre pidiéndote cosas que sabes que pueden dañar tu negocio —explica—. No pierdas mucho tiempo en los clientes A. Aunque parecen buenos, no son los mejores para tu negocio. Intenta conseguir tantos clientes B como te sea posible. Y trata de pasar los clientes C a la competencia».

Coste de los servicios de apoyo

El consejo de Zach se basa en algunas verdades incuestionables. En muchas empresas B2B, el 20% de los mejores clientes generan del 150% al 300% de los beneficios; el 70% de clientes apenas cubren gastos; y el 10% restante reduce los beneficios de un 50% a un 200%.¹¹

Para poder diferenciarlos tendrás que seguir métricas como las funciones más solicitadas, el número de tickets de averías pendientes de resolución, el apoyo postventa necesario, el tiempo empleado en llamadas a los call centers, etc. Estos datos te indicarán si estás perdiendo dinero, si el producto está lo suficientemente estandarizado y si es lo suficientemente estable para tratar de crecer.

Segmenta los datos, averigua también qué clientes te cuestan más dinero y considera entonces si merecen o no la pena.¹²

Hace tiempo era difícil calcular el coste individual de cada cliente, pero los sistemas electrónicos actuales hacen posible asignar distintas actividades a los clientes individuales: llamadas del servicio de atención, correos electrónicos, almacenamiento adicional y visitas a domicilio, por ejemplo.

Por supuesto, a pesar de las obras citadas, no tendrás que «despedir» a tus clientes. Bastará con que cambies tu política de precios para que, bien se conviertan en clientes rentables, bien se animen a marcharse con una empresa de la competencia. Esta enfoque debe formar parte de tu política de precios antes de que el tamaño de tu negocio llegue a cierto punto, porque, de lo contrario, los clientes no rentables pueden hacerte mucho daño.

Grupos de usuarios y feedback

Si en tu negocio el importe de las ventas es elevado, es posible que tengas tan pocos clientes que puedas reunir a muchos de ellos en una sola sala. La interacción informal con ellos puede ser una bendición para las start-ups empresariales. Estas reuniones recuerdan a las etapas de validación de problema y solución del proceso Lean Startup, con la diferencia de que, en lugar de validar una solución, estarás validando el roadmap de tu producto. Incluso cuando tengas muchos clientes deberías, dice Zach, «identificar a los verdaderos defensores de tu producto y traerlos para darles un buen abrazo». También sugiere ayudar a que tus mejores clientes se pongan en contacto entre ellos, tal y como Rally hace en su sitio web.¹³

Para que las reuniones de usuarios tengan éxito hay que prepararlas concienzudamente. Los usuarios estarán ansiosos por agradar o locos por quejarse, en estas reuniones no suele haber término medio. También se mostrarán de acuerdo con todas las nuevas funciones que les propongas, de ahí que tengas que forzarles a elegir; no pueden tenerlo todo y tendrás que presentarte ante ellos con alternativas claras (también denominadas elecciones discretas).

Se ha trabajado mucho en entender cómo toma decisiones la gente. «Una elección discreta —dice el profesor de Berkeley Dan McFadden— es una decisión de sí o no o bien la selección de una única alternativa entre varias posibles». Su aplicación del modelo de elección discreta para estimar la adopción del sistema de Tránsito Rápido del Área de la Bahía de San Francisco —en construcción cuando hizo su investigación— le valió el Premio Nobel de Economía en 2000.¹⁴ Una de las conclusiones importantes que pueden extraerse de este trabajo es que resulta más fácil para la gente descartar algo que no quieren que elegir algo que quieren (lo que les parece un compromiso), por lo que una batería de preguntas en las que se pida a la gente que descarte una o dos opciones puede funcionar bien.

Las matemáticas tras la modelación de la elección son complejas. Hay conferencias completas dedicadas a ellas y se utilizan ampliamente en el desarrollo de nuevos productos en toda clase de industrias, desde detergentes a coches. Pero las metodologías que utilizan pueden enseñarnos algunas cosas. Por ejemplo, se pueden obtener mejores respuestas pidiendo a los clientes que comparen dos posibles mejoras de funciones y que elijan aquella sin la que no pueden pasar, en lugar de pedirles que puntúen de 1 a 10 esas mejoras. Los resultados todavía serán mejores si, en cada comparación, se mezclan varios atributos de esas funciones, independientemente de si una combinación en concreto tiene sentido o no.

Imagina que estás tratando de encontrar un nuevo alimento de dieta para introducirlo en el mercado. Sabes que los atributos que podrían afectar a la elección de los compradores incluyen las calorías, el contenido de gluten y que los ingredientes sean ecológicos. Si preguntas a los posibles clientes si el sabor es más importante para ellos que el contenido calórico, obtendrás información. Pero si les pides que elijan solo entre dos ofertas —incluso si las combinaciones que les ofreces son teóricamente imposibles— el resultado es todavía mejor.

¿Qué preferirías?:

¿Un caramelo delicioso, libre de gluten, con alto contenido calórico, hecho con ingredientes artificiales?

¿O un caramelo insulso, con alto contenido en gluten, bajo en calorías y ecológico?

Al pedir a los clientes que elijan una y otra vez entre varias combinaciones, la precisión de las predicciones mejora radicalmente. De hecho, esta estrategia es análoga a las pruebas multivariadas ya vistas en el libro, que se aplicaban a las encuestas y a las entrevistas.

Por último, cuando diseñes eventos para tus usuarios, debes tener claro qué esperas aprender de tus usuarios e invertir tiempo en conversar con ellos y en diseñar los experimentos. Así obtendrás respuestas reales que podrás incluir en tu roadmap de producto.

Éxito en el discurso de ventas

Ya has medido tu efectividad en las reuniones en las fases iniciales de tu startup. Más tarde, esa efectividad también tiene su importancia, sobre todo cuando quieras comenzar a trabajar con tus propios canales comerciales. Los socios que elijas para esta labor no sabrán de tu producto tanto como tú y tendrás que dotarlos de herramientas y de los discursos que necesiten para que puedan cerrar tratos sin tu ayuda. Ten en cuenta que si intentan colocar tu producto o servicio y encuentran resistencia por parte del cliente, tratarán de venderle otra cosa. Los canales comerciales son así y es poco probable que, si la primera impresión de tu producto no es buena, tengas una segunda oportunidad.

Crea herramientas de marketing para tus canales comerciales y haz que ellos mismos las prueben. Haz llamadas con los guiones que estén utilizando, acompáñalos en una venta de tu producto a nuevos clientes. Envía correos con formularios y prueba los índices de respuesta.

Este enfoque consigue dos cosas: en primer lugar, te enseña qué guion, discurso de ventas o formulario debes utilizar (porque, al final, todo es un experimento, ¿no es así?); y en segundo lugar, te da un valor de referencia con el que comparar la efectividad del canal. Si un determinado canal comercial no está cumpliendo con ese valor, debe de haber algo que no esté bien y que podrías corregir antes de que hunda tu producto.

Asimismo, si proporcionas alguna clase de marketing colateral a los canales de venta (folletos, etc.), marca cada elemento con algo que identifique al canal. Por ejemplo, en los PDF que crees para explicar tu producto, podrías utilizar una URL acortada con un código que identifique al socio comercial concreto para así poder ver cuáles son los que llevan tráfico a tu sitio.

Barreras de salida

Cuando consigas nuevos clientes, esperarás que se queden con tu producto. Si cuentas con un ecosistema de desarrolladores con buena salud y un buen API, tus clientes podrán integrar tu producto con sus sistemas por sí mismos, convirtiéndote así en un nuevo incumbente y ayudándote a responder a las amenazas de la competencia y los nuevos entrantes.

Simon Wardley, que estudia la evolución de las organizaciones y los conflictos entre ellas, desde el Leading Edge Forum, apunta que las empresas deben priorizar la larga lista de funciones que necesitan los clientes. Si se desarrollan demasiadas, no todas ellas serán rentables; si demasiado pocas, dejarás una puerta abierta a la competencia. Las API, dice él, ofrecen la solución.

Todas las innovaciones… dependen del azar y mientras podamos reducir los costes, nunca podremos eliminarlas. El valor futuro de algo es inversamente proporcional a la certeza que tengamos sobre ello y no podemos evitar esa barrera en la información, al igual que no podemos predecir de forma fiable el futuro. Sin embargo, podemos maximizar nuestra ventaja de varias maneras.

Si, gracias a las API, ponemos nuestros servicios a disposición de los demás, no solo nos beneficiaremos nosotros, sino que abriremos nuestros componentes a un ecosistema mayor. Si con ello conseguimos, además, encaminarlo hacia la innovación y las nuevas actividades que desarrolle fallan, el coste no será nuestro. Por desgracia, tampoco nos podremos beneficiar del éxito que tengan.

Por fortuna, el mismo ecosistema proporciona un mecanismo de advertencia temprana para el éxito (por ejemplo, con la adopción)… de ahí que, si somos capaces de crear un ecosistema lo suficientemente grande en torno a nuestro producto, no solo apoyaremos una mayor velocidad de innovación sino que también ayudaremos a ese ecosistema a identificar si tiene éxito. Entonces lo copiará (una estrategia propia de ecosistemas débiles) o lo comprará (estrategia de ecosistemas fuertes). Así es como maximizaremos nuestra ventaja.¹⁵

Si tienes una API, haz seguimiento del uso que los clientes hagan de ella. Aquellos que muestren mayor actividad serán los que estén invirtiendo más en su relación contigo; para los que tengan menos actividad, resultará más fácil cambiar de proveedor. Si cuentas con un programa de desarrolladores, examina las búsquedas y las peticiones de funciones que hacen tus clientes para saber lo que quieren y, a continuación, encuentra a desarrolladores que puedan crear las funciones que no vayas a desarrollar por ti mismo.

El límite inferior: las startups son startups

Aunque las startups centradas en el mercado empresarial presentan algunas diferencias significativas con las dirigidas al mercado de consumo, en ellas la base del modelo Lean Startup sigue verificándose: determina cuáles son las partes del negocio con más riesgo y encuentra la manera de cuantificar y mitigar ese riesgo creando algo de una forma rápida, midiendo el resultado y aprendiendo de ello.

Notas

1 En febrero de 2012, la página Next web de Allen Gannett enumeró tres catalizadores en la rápida expansión de adquisiciones en el mercado de software empresarial: la nube, la adopción masiva de tecnología en el mercado de consumo y los modelos SaaS.

2 La reacción de Williams después de asistir a un día de demostración de Acceleprise, un acelerador centrado en startups dirigidas al mercado empresarial; consulta http://techcrunch.com/2012/11/09/notes-from-astartup-night-the-enterprise-can-be-as-boring-as-hell-but-the-whole-goddamn-thing-is-pavedwith-gold/.

3 http://bhorowitz.com/2010/11/15/meet-the-new-enterprise-customer-he%E2%80%99s-a-lot-likethe-old-enterprise-customer/.

4 http://techcrunch.com/2012/10/05/building-for-the-enterprise-the-zero-overhead-principle-2/.

5 http://spectrum.ieee.org/computing/software/why-software-fails/0.

6 http://www.zdnet.com/blog/projectfailures/cio-analysis-why-37-percent-of-projects-fail/12565.

7 http://en.wikipedia.org/wiki/Internet_of_Things.

8 Información completa: Coradiant fue cofundada por Alistair Croll y Eric Packman en 1997 como Networkshop; cambiaron el nombre por a mediados de los 2000.

9 http://www.infosecnews.org/hypermail/9905/1667.html.

10 http://hbswk.hbs.edu/item/6496.html.

11 Robert S. Kaplan y V. G. Naranyanan «Measuring and Managing Customer Profitabi-lity», Journal of Cost Management (2001), 15, pp. 5-15, citado en Shin, Sudhir y Yoon, When to ‘Fire’ Customers.

12 Jiwoong Shin, K. Sudhir y Dae-Hee Yoon, «When to “Fire” Customers: Customer Cost-Based Pricing», Management Science, diciembre de 2012 (http://faculty.som.yale.edu/ksudhir/papers/Customer%20Cost%20Based%20Pricing.pdf).

13 http://www.rallydev.com/community.

14 http://elsa.berkeley.edu/~mcfadden/charterday01/charterday_final.pdf.

15 http://blog.gardeviance.org/2011/03/ecosystem-wars.html.

CAPÍTULO 30

Lean desde dentro: intraemprendedores

En los tiempos de la Segunda Guerra Mundial, los Estados Unidos, a medida que la guerra se extendía por Europa, se dieron cuenta de que tenían que contrarrestar los avances de los alemanes en aviación, especialmente en los aviones a reacción. El ejército norteamericano pidió a Lockheed Martin (entonces llamada Lockheed Aircraft Corporation) que construyera un avión de combate a reacción. Los tiempos desesperados requieren medidas desesperadas: en un mes, el equipo de ingeniería tenía una propuesta. Menos de seis meses después, trabajando en una carpa de circo férreamente vigilada, construyeron el primer avión.¹

El grupo fue conocido a partir de entonces como Skunk Works (Operaciones mofeta), un nombre que se ha convertido en sinónimo de grupo independiente y autónomo, encargado de la innovación, pero perteneciente a una organización mayor y más lenta. A menudo, estos grupos no tienen las restricciones, habituales en el resto de la empresa, respecto a proyectos o presupuestos. También cuentan con objetivos propios y diferentes a los de los demás, un método para contrarrestar la inercia propia de los negocios grandes. Las empresas como Google o Apple adoptan una estrategia parecida, creando sus propios grupos de investigación avanzados, como es el caso de Google X Labs.²

En estos casos es difícil conseguir que cambien las cosas con rapidez, pero si te vas a dedicar a ello, ten en cuenta que tu autoridad deberá ser proporcional a tu responsabilidad. Si estás intentando provocar una disrupción desde dentro de una gran empresa, tienes un trabajo hercúleo por delante y, aunque muchas de las lecciones que hemos aprendido sobre el mundo de las startups puedan aplicarse a este caso, hay que ajustarlas para que funcionen en un entorno corporativo.

El alcance del control y el ferrocarril

Si trabajas en una empresa de cierto tamaño, debes la estructura organizativa en la que te mueves, aunque no lo sepas, a un superintendente general de empresa de la era del ferrocarril llamado Daniel C. McCallum.³

En la década de 1850 los ferrocarriles eran negocios florecientes. Sin embargo, por desgracia para los inversores, no escalaban bien. Los trenes pequeños daban beneficios pero los grandes no.

McCallum se dio cuenta de eso y dividió su ferrocarril en secciones más pequeñas, cada una gestionada por un subordinado que le enviaba un informe estándar definido por él. El enfoque de McCallum, así como otros que copiaron su estrategia, se extendió. Su modelo, inspirado por sus tiempos de soldado y las jerarquías propias de su regimiento aprendidas en el ejército, se aplicó a partir de entonces a otras industrias.

McCallum fue el primer experto en gestión de la historia e introdujo controles, estructura y regulaciones en su empresa para reducir el riesgo y aumentar su predictibilidad. Por desgracia para ti, los intraemprendedores no están en esa onda, no tratan de reducir el riesgo y aumentar la predictibilidad, sino lo contrario: su trabajo consiste en asumir riesgos y en desvelar lo que no resulta obvio ni predecible. Si estás tratando de provocar una disrupción en el statu quo, el tipo de organización introducido por McCallum será tu kriptonita. Tendrás que protegerte de alguna manera, tal y como hicieron los ingenieros de Skunk Works hace décadas. Pero, al mismo tiempo, no podrás olvidarte de que trabajas en una empresa mayor, porque, a diferencia de la startups independientes, lo que consigas deberá integrarse de algún modo en ella.

Lo que haces puede canibalizar el negocio existente o amenazar el trabajo de los empleados. Ten en cuenta que, debido a ello, la gente podría actuar de forma irracional. Tal y como dijo Marc Andreesen en una cita ya famosa: «el software se lo come todo» y una de sus comidas favoritas son los trabajos de la gente.⁴ Cuando una empresa de software introduce una versión SaaS de su aplicación, es lógico que se enfaden los comerciales que se ganan la vida vendiendo licencias empresariales.

La inercia es real. Si pides a la gente que cambie su forma de trabajar, tendrás que ofrecerles una buena razón para hacerlo. Piensa, por ejemplo, en una tienda Apple: no hay registro central de caja y los recibos te los envían por correo electrónico. Tardas mucho menos tiempo en comprar algo, y la empresa hace así un mejor uso del espacio y, sin embargo, para convencer al dueño de una tienda existente de que cambie a ese modelo habrá que formarle en el nuevo procedimiento y modificar el diseño de su tienda.

Si haces bien tu trabajo, provocarás una disrupción en el ecosistema. Una discográfica tradicional tiene relación con distribuidores y tiendas. Eso les dificultaba mucho cambiar a la distribución online de música, dejando así la oportunidad en manos de otros, que estuvieron listos para hacerlo en cuanto aparecieron las tecnologías disruptivas necesarias, como el MP3 y la banda ancha.

Tu innovación vivirá o morirá en manos de otros. Aunque es fácil que, con respecto a tu trabajo, seas miope y desdeñes lo que hace el resto de la empresa, todos estáis en el mismo barco. «Cuando surgen los problemas de la nada, es fácil ver las cosas desde tu propio punto de vista —dice burlonamente Richard Templar en Las reglas del trabajo: el código definitivo para el éxito personal (Pearson Alhambra, Madrid, 2005)— [pero] cuando pasas explicar al resto de la empresa tu trabajo, resulta más fácil dejar de verlo así y contemplar los problemas desde una perspectiva más amplia, la de toda la empresa».⁵

En su libro Haga lo que hay que hacer: un modelo para diagnosticar la situación de su empresa y proyectarla al futuro (Ediciones Granica, Barcelona, 2006), Larry Bossidy y Ram Charan enumeran los seis hábitos de los líderes poco realistas: información filtrada, escucha selectiva, wishful thinking,⁶ miedo, sobreinversión emocional y expectativas poco realistas sobre los mercados de capital.⁷

Para poder desarrollar su labor, los intraemprendedores necesitan los atributos opuestos y muchos de ellos deben estar dirigidos por los datos y por la iteración. Tendrás que tener acceso a información real e ir a donde te lleven los datos, evitando el sesgo de confirmación. Tendrás que dejar a un lado tus propias suposiciones e ideas preconcebidas y combinar un trabajo de alto nivel con unas expectativas bajas.

MODELO | Skunk Works para intraemprendedores

El grupo Skunk Works necesitaba resultados y permiso para poder moverse rápidamente. Fijaron 14 directrices (conocidas como las 14 reglas y prácticas de Kelly, en honor del ingeniero que lideraba el grupo Clarence «Kelly» Johnson), que pueden adaptarse a cualquiera que esté tratando de cambiar una empresa desde dentro.⁸ Con nuestras disculpas a Johnson, nos gustaría compartir nuestras propias 14 reglas para los intraemprendedores lean:

Si vas a romper las reglas, necesitas que la responsabilidad para hacer los cambios sea tuya (y, por tanto, la autoridad necesaria para ellos, que solo puede venir de los niveles superiores de la empresa). Debes conseguir un ejecutivo patrocinador y asegurarte de que todo el mundo sepa que tienes uno.

Insiste en tener acceso tanto a los recursos de la empresa matriz como a los clientes reales. Probablemente, necesitarás el permiso de los equipos de atención al cliente y de ventas para hacerlo, a los que, además, no les gustarán los cambios y las incertidumbres que puedas introducir al hablar con los clientes, pero debes insistir en ello en cualquier caso.

Crea un equipo pequeño y ágil de gente preparada que no tenga miedo al riesgo y que esté dispuesto a hacer cosas. Si no puedes reunir un equipo así, será una señal de que no cuentas con el apoyo por parte de la dirección que pensabas que tenías.

Utiliza herramientas que puedan manejar los cambios rápidos. Alquila en lugar de comprar. Inclínate por tecnologías bajo demanda como el cloud computing y da preferencia al opex por encima del capex.⁹

No te atasques con las reuniones. Informa de tu trabajo lo más simple y consistentemente que puedas, pero sé disciplinado a la hora de registrar los progresos de manera que puedan analizarse más tarde.

Mantén los datos al día, y no intentes ocultar cosas a la organización. Ten en cuenta el coste total de la innovación en la que estás trabajando, no solo los costes a corto plazo.

No tengas miedo de elegir a nuevos proveedores si son mejores, pero apóyate en la escala y en los contratos ya firmados por la organización matriz cuando tenga sentido, para ejercer presión, por ejemplo.

Esquematiza el proceso de prueba y asegúrate de que los componentes de tu nuevo producto son fiables en sí mismos. No reinventes la rueda. Construye utilizando bloques que ya existan, sobre todo en las versiones iniciales.

Haz tú el trabajo duro y dedica tu propio tiempo a los usuarios finales, en lugar de delegar en otros las pruebas y la investigación de mercado.

Llega a un acuerdo, previo al proyecto, sobre objetivos y criterios de éxito. Esto resulta esencial para los ejecutivos que te hayan comprado la idea y, además, reduce la confusión y evita que aumenten innecesariamente las funciones y que se cambien los objetivos sobre la marcha.

Asegúrate de que tienes acceso a financiación y a capital circulante sin que tengas que hacer mucho papeleo ni tener que «volver a vender» tu idea a mitad del proyecto a más personas.

Interactúa a diario con los clientes o, al menos, hazlo con un representante cercano a ellos, como alguien del servicio de atención al cliente o de postventa, para evitar confusiones y problemas de comunicación.

Limita todo lo posible el acceso del personal ajeno a los miembros del equipo. No envenenes el ambiente del equipo con gente negativa ni permitas filtraciones de ideas a medio acabar antes de que se prueben convenientemente.

Recompensa el rendimiento en función de los resultados. Debes estar dispuesto a romper los modelos habituales de compensación. Después de todo, estás tratando de mantener a los emprendedores en la empresa y, si tienen talento, podrían intentar montar su propio proyecto.

¿Cambiar o innovar para resistir el cambio?

Hace falta una clara amenaza o un líder absoluto para forzar el cambio en una empresa. Si cuentas con ambas cosas, incluso una empresa gigantesca puede moverse rápido. A finales de los 90, cuando los navegadores web estaban adquiriendo más importancia, los analistas predijeron la caída de Microsoft, pero infravaloraron la capacidad de Bill Gates de mover rápidamente su empresa. En unos pocos meses, la empresa había creado Internet Explorer y comenzaba a insinuarlo en su sistema operativo: escribías una URL y Windows lo transformaba en un enlace. Guardabas un documento y disponías de la opción de hacerlo en HTML. Incluso aquel maligno clip que hablaba todo el rato sabía qué era la Web.

Es cierto que Microsoft tuvo que hacer frente a acusaciones de abuso de posición dominante ante las autoridades antimonopolio, pero su rápida respuesta segó la hierba bajo los pies de la entonces floreciente Netscape. De hecho, Jim Clark, CEO de Netscape, dijo que la respuesta de Gates fue despiadada pero también dijo que esa crueldad fue posible gracias a la posición dominante de la empresa en el mercado de los ordenadores de sobremesa. «Para ser despiadado tienes que tener alguna clase de poder y, en la mayoría de los casos, yo he tenido enfrente a Microsoft, así que nunca he tenido ninguno».¹⁰

Desde entonces la empresa ha hecho lo mismo con su Office. En 2005 Gates y Ray Ozzie anunciaron que se movían desde un paquete de software hacia una oferta en servidores, basada en SaaS.¹¹

En esta ocasión, la amenaza provenía de la naciente oferta de Google en software de escritorio, que se financiaría gracias a su máquina de hacer dinero: la publicidad. A pesar de que el producto de Google no era por entonces más que una idea en las mentes de sus creadores, otros servicios como Write.ly habían dejado claro que los paquetes de escritorio se encontraban en el punto de mira de muchas empresas.¹²

Los críticos de Microsoft se quejan de que es una empresa que no cambia, sino que se arregla para mantenerse en el mismo sitio y que abusa de su posición dominante para evitar o retrasar los cambios en el mercado. «Me he dado cuenta de que Microsoft no ha cambiado después de todo —decía Dave Winer en 1999—. Lo que está sucediendo actualmente es que Microsoft está empleando una energía tremenda en quedarse justo donde está».¹³

Como intraemprendedor, podrías acabar averiguando que esa «innovación para no ir a ningún sitio» no encaja contigo. A fin de cuentas, intentas provocar una disrupción en el mercado, ¿no? Sin embargo, cuando trabajas para un incumbente con una gran cuota de mercado, a veces la innovación va dirigida a mantener la posición de dominio de la empresa y a suprimir los incipientes cambios que pudieran amenazar su manera tradicional de ganar dinero.

Si no te gusta, tal vez deberías plantearte dejar la empresa y empezar tu propio negocio.

Estrellas, perros, vacas y signos de interrogación

¿Por qué, dentro de una empresa, querrías provocar una disrupción? Para entenderlas, es necesario observar cómo las grandes organizaciones planifican sus productos y su estrategia de mercado.

El cuadro de Boston Consulting Group (BGC), mostrado en la figura 30-1, es una manera simple de pensar en el portfolio de productos de las empresas. Este cuadro clasifica los productos o empresas filiales según dos posibles dimensiones: con qué rapidez crece el mercado y la cuota que la empresa tenga en ese mercado.

Los productos en los que la empresa tiene una gran cuota pero cuyo mercado crece con lentitud se denominan «vacas lecheras». Generan ingresos pero no merece la pena invertir mucho dinero en ellos. Por el contrario, los productos de un mercado con gran crecimiento, pero en los que la cuota sea pequeña, se denominan «signos de interrogación» y son buenos candidatos a recibir inversiones y a que la empresa apueste por ellos. Aquellos en los que hay crecimiento y gran cuota, se denominan «estrellas nacientes». Los que, por su parte, no cuentan con una cosa ni con la otra, se denominan «perros» y es mejor venderlos o cerrarlos.

El cuadro de BCG muestra el portfolio en miniatura de los productos de una empresa. También es una buena manera de pensar en la innovación. Si estás tratando de cambiar la empresa desde dentro, estarás, bien intentando crear un nuevo producto (con suerte en un mercado creciente), bien tratando de innovar para revitalizar un producto existente añadiendo nuevas funciones, mercados o servicios.

Figura 30-1. El cuadro de BCG: ¿te preguntabas de dónde venía el término «vacas lecheras»?

Desde una perspectiva lean, el cuadro de BGC nos muestra la etapa en la que estamos trabajando y qué métricas debemos aplicar en ella. Si estás creando nuevos productos o empresas (signos de interrogación) entonces deberás centrarte en la empatía. Si tratas de rescatar un perro, necesitarás empatía y tener acceso a los clientes existentes. En ambos casos, o bien vas a cambiar un producto (para entrar en un área con un mayor crecimiento) o bien el mercado.

Si tienes un signo de interrogación (gran crecimiento pero cuota poco importante en ese mercado), tendrás que poner el foco en aumentar la cuota con medios orgánicos (viralidad) o inorgánicos (adquisición de clientes).

Si tienes una estrella y la cuota de mercado se está estabilizando, necesitarás optimizar los ingresos y reducir los costes para que el coste marginal del producto sea mejor. De esa manera, podrás sobrevivir cuando el producto se comoditice y comiencen las guerras de precios. Por otra parte, si se produce una disrupción en la industria que pudiera expandir el mercado —como fue la aparición de la tecnología móvil o la importancia de la demanda internacional—, tendrás que poner el foco en incrementar el índice de crecimiento para convertir así en estrella una vaca lechera.

Las empresas tienden a intentar mejorar lo que ya tienen, una de las razones por las que los incumbentes sufren las disrupciones provocadas por otros. En su libro Imagine (Canongate Books), su autor Jonah Lehrer habla de la creación de la mopa Swiffer.¹⁴ Se trata de un ejemplo perfecto del modo en que las empresas tratan de encontrar un máximo local en lugar de resolver un problema.

CASO DE ESTUDIO | Swiffer abandona la química

Proctor & Gamble (P&G) fabrica muchos productos de limpieza. Trataba constantemente de mejorar y revitalizar sus productos vaca lechera, pero, a pesar del trabajo de expertos muy bien pagados, sus esfuerzos por inventar un mejor líquido de limpieza se habían estancado.

Los ejecutivos de la empresa sabían que había llegado el momento de provocar una disrupción en la industria y no podían hacerlo desde dentro. De ahí que contrataran a Continuum, una agencia externa, para conseguirlo.¹⁵

En lugar de probar con una nueva mezcla de sustancias químicas, el equipo de Continuum decidió observar cómo pasaba la mopa la gente. Durante la fase de investigación, se centraron en registrar y probar diferentes cosas en un proceso iterativo muy rápido.¹⁶

En un determinado momento observaron cómo uno de los sujetos de prueba limpiaba café molido derramado. En lugar de estropear una mopa, el sujeto barrió el café molido seco con una escoba y después limpió los restos que quedaban con un trapo húmedo.

Sin mopa.

Eso abrió los ojos al equipo de diseño, lo que les llevó a enfocar el problema desde un ángulo diferente. Descubrieron que la clave era la mopa y no el líquido de limpieza. Investigaron la composición de la suciedad del suelo (que, en parte, es polvo y, por tanto, se limpia mejor sin agua)¹⁷ e innovaron en la propia herramienta de limpieza, entregando así a P&G una innovación de 500 millones de dólares —la Swiffer, una mopa más fácil de usar— en una industria, la de limpieza, que, de otro modo, habría seguido estancada.

Esta capacidad, la de salir del marco habitual de referencia de una organización y detectar las necesidades verdaderas en lugar de tratar de mejorar la solución ya existente, es fundamental para un intraemprendedor.

Resumen

Utilizando estrategias básicas de Desarrollo de Clientes, P&G pudo crear una categoría de productos completamente nueva.

Fingir que eres una startup y, en la etapa de Empatía, poner el foco en la disrupción, es una buena manera de redescubrir las cosas y de quitar la venda de los ojos al resto de la empresa

Hay que resistir la tentación de recurrir a las encuestas y la investigación cuantitativa; la observación individual de los clientes puede desbloquear un segmento completo de mercado.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Para los intraemprendedores, comenzar desde el principio, volviendo a considerar el problema que se trata de resolver, es, a veces, la mejor manera de conseguir que un producto vaca lechera —lucrativo pero en un mercado estacado— vuelva a formar parte de una industria con un alto crecimiento. Después de todo, si no eres capaz de ver a tus clientes con nuevos ojos, alguien lo hará.

Podrías ser capaz de innovar y de implicar a la vez a los clientes en la innovación e incluso convertir las pruebas y las analíticas en una campaña de marketing. Eso es lo que hizo Frito-Lay cuando decidió encontrar un nuevo sabor para sus nachos.

CASO DE ESTUDIO | Doritos escoge un sabor

Si la tuya es una gran empresa, es difícil incorporar el feedback de los clientes en tiempo real. Normalmente, te apoyas en focus groups y en pruebas antes de gastar mucho dinero en el lanzamiento de un nuevo producto. Frito-Lay, sin embargo, encontró una manera de aliviar este problema y, durante el proceso, consiguió un nuevo hito en el Desarrollo de Clientes, generando además una interesante campaña de publicidad gracias a él.

En 2009 Dachis Group ayudó a Doritos a introducir un nuevo sabor sin nombre. A continuación, pidieron a los clientes que eligieran el nombre que más les gustara.¹⁸

En los últimos años, la empresa ha realizado otras campañas similares. Por ejemplo, pidieron a sus clientes que eligieran qué sabor debían añadir a sus Doritos, etiquetando los sabores como A y B y a continuación dándolos a probar.¹⁹ También les solicitó ayuda para escribir el final de un anuncio que se emitiría durante la Superbowl, poniendo sus equipos creativos y su agencia de publicidad a su disposición.²⁰

Todo este trabajo requirió modificaciones en los canales de distribución, desde cambios en los estantes de las tiendas a la inclusión de inventarios temporales. Pero la verdad es que la campaña funcionó. Su canal de YouTube tuvo 1,5 millones de visitas y los clientes enviaron más de 500.000 votos. Frito-Lay consiguió con ella iterar a gran escala, realizar una investigación de mercado y profundizar en el conocimiento de su marca, todo a la vez.

Resumen

El sistema de distribución establecido en el sector de productos envasados podría parecer un impedimento para innovar en el mercado, pero Frito-Lay encontró una manera de hacerlo.

Apoyándose en las redes sociales y en la cartelería de las tiendas, la empresa convirtió su canal de YouTube en un gigantesco focus group y aumentó la vinculación con sus clientes.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Otra forma de revitalizar un producto es utilizar una tecnología disruptiva —en este caso, la interacción en dos direcciones a través de las ubicuas redes sociales— para cambiar la manera en la que se realiza la prueba de los productos.

Trabajar con un ejecutivo patrocinador

Como intraemprendedor, tú y tu ejecutivo patrocinador tenéis que ser absolutamente claros sobre qué tipo de cambio estáis tratando de provocar, sobre cómo mediréis el progreso de ese cambio, a qué recursos tendréis que tener acceso y a qué reglas estaréis sujetos. Aunque esto pueda parecer demasiado «corporativo» para alguien que está tratando de cambiar el statu quo en el ámbito de las grandes organizaciones, es simplemente la realidad con la que tendrás que lidiar.

Si no te gusta, siempre puedes crear tu propia empresa, pero si quieres trabajar desde dentro del sistema, el cambio que pretendes conseguir deberá encajar con el que pueda digerir la organización. De ahí que sea tan importante contar con un ejecutivo patrocinador: él marcará la diferencia entre ser un «agente clandestino» o un «miembro de las fuerzas especiales».

Los negocios existentes son muy diferentes de las startups porque ellos ya existen, ya tienen estructura y, aunque los innovadores podrían tratar de hacer su trabajo en la clandestinidad —pidiendo perdón en lugar de permiso a la hora de llevar a cabo las cosas—, el sistema inmunitario de la empresa acabará por rechazarlos. Por último, las empresas necesitan reestructurarse para seguir en un ciclo continuo de innovación, pero para hacerlo podrían necesitar de muchos pequeños pasos —con pruebas más acotadas y controladas desde el punto de vista de las analíticas—. Esa es la estrategia que empleó David Boyle en EMI Music para introducir una cultura corporativa basada en los datos.

CASO DE ESTUDIO | EMI abraza los datos para entender a sus clientes

David Boyle es el vicepresidente senior de Conocimiento del Cliente en EMI Music, una de las discográficas más importantes del mundo. Su trabajo consiste en ayudar a EMI a tomar decisiones basadas en los datos y a ayudar a la empresa a navegar por las aguas agitadas de una industria en transición.

Para que la empresa adoptara una cultura más centrada en los datos y en las analíticas y menos preocupada de las opiniones de unos y otros, Boyle tuvo, en primer lugar, que elegir qué decisiones había que tomar y, más tarde, encontrar datos que pudieran fundamentar esas decisiones para mostrarlos a los directivos que debían encargarse de ellas.

«Las decisiones en las que estábamos centrados eran del tipo de “¿Con qué tipo de consumidores deberíamos intentar conectar la música de un determinado artista y en qué países?” y “¿Qué tipo de marketing deberíamos poner en marcha para llegar a esos consumidores?”. Y obtuvimos la mayoría de los datos en una investigación directa con clientes».

No es que Boyle no tuviera datos a su disposición. EMI disponía de miles de millones de registros de transacciones en servicios digitales, así como de logs de uso de los sitios webs y aplicaciones de sus artistas. «Sin embargo, cada una de estas fuentes de datos estaba muy limitada en alcance y sus datos clasificaban a los usuarios de forma demasiado limitada», explica Boyle. De ahí que EMI desarrollara su propia herramienta para encuestas. «Averiguamos que hacer preguntas a la gente y ponerles música era la mejor manera de obtener nuestro propio conjunto de datos». Así generaron más de 1 millón de entrevistas detalladas y centenares de miles de entradas de datos.

«Es muy difícil vender datos malos a tu gente y, aun siendo buenos, tampoco es fácil hacerlo si no ayudan a nadie, ya sea porque no estén formulados para que la gente sepa qué hacer con ellos, o porque no respondan las preguntas que tienen —dice—. Pero cuando se cubren ambos supuestos, nadie puede rechazarlos».

Muchos intraemprendedores hablan de la fricción que deben afrontar cuando intentan que sus organizaciones adopten una cultura basada en los datos, pero Boyle se cuida mucho de llamarlo resistencia. «Una de las primeras cosas que aprendí es que no ayudaba nada pensar en ello así, como resistencia. Cuando te das cuenta de que esa resistencia está formada en realidad por un montón de buena gente preocupándose por los artistas y por la música con la que trabajan, intentando protegerlos de recomendaciones erróneas, o de datos malos, lo ves todo de forma muy diferente».

«Si realmente crees en la información y en las recomendaciones que se puedan extraer de los datos, lo mejor que puedes hacer es centrarte en por qué las personas no los entienden y ayudarlas a hacerlo —explica—. Cuando por fin lo comprenden, se les iluminan los ojos y se vuelven más adictos a los datos que yo mismo».

A pesar de su éxito con EMI, Boyle admite que existen tremendas diferencias entre una startup y una gran empresa. «En una startup cuentas con la ventaja de crear los procedimientos de la nada: puedes modelar su cultura, su manera de pensar o de comportarse incorporando las analíticas, por ejemplo, desde el mismo comienzo. Eso es una gran ventaja respecto a trabajar en un negocio con una cultura empresarial ya establecida». «Pero el mundo de la startup no es perfecto —dice—. Una startup tiene otro gran problema: una gran presión para cumplir con las expectativas. Y me he dado cuenta de que esa presión, si no se pone cuidado, puede impedir el desarrollo de una buena cultura corporativa».

Para desarrollar el servicio de atención e informar de los progresos en EMI, Boyle utilizaba casos de estudio.

«Tenemos mucha gente que ha utilizado nuestros datos con éxito y que, gracias a ellos, han conseguido ayudar a sus artistas a encontrar su lugar. Ellos han sido mejores y más creativos que cualquier idea que pudiéramos haber tenido en la sede central para correr la voz». Los nuevos datos de EMI han ayudado a alinear artistas concretos con los datos demográficos a los que interesaban más, permitiéndoles así llegar a audiencias más receptivas a su música.

Boyle no cree que los buenos resultados se deban solo a los resultados de su investigación. «Nosotros propusimos: preguntar a miles de personas es mejor que no hacerlo, ¿no? y como demostramos que podíamos hacerlo a bajo coste y con gran calidad, nos pusimos a ello. Después de la primera remesa de datos, la gente se enamoró del procedimiento: les ayudaba y les encantaba».

Al principio, los datos obtenidos gracias a la nueva investigación ayudaron a EMI a entender el mercado y el ecosistema en el que se encontraban los artistas, la música y los servicios digitales. Pero ahora, una vez que la empresa ya conoce el contexto, puede volver a los miles de millones de transacciones registradas en el pasado. «Si hubiéramos intentado hacerlo antes de entender el contexto en su totalidad, hubiéramos aconsejado mal a nuestros artistas y les hubiéramos llevado por direcciones equivocadas», dice Boyle.

El proyecto ha crecido más allá del equipo inicial de información que lo inició y ahora es un grupo corporativo de EMI quien se encarga de él. Al final, y gracias a que todos podían acceder a la información, la organización al completo compró el cambio. Pero lo que verdaderamente sorprendió a Boyle es la importancia que continúa teniendo la investigación con consumidores (algo relativamente de poca importancia), incluso en organizaciones que pueden tirar de Big Data y analizar miles de millones de transacciones. «Los buenos datos superan el Big Data —concluye—. Siempre me sorprende lo buenos que pueden llegar a ser si se hace bien».

Resumen

EMI contaba con una inmensa cantidad de datos pero no tenía demasiada idea de cómo utilizarlos.

En lugar de intentar sacar conclusiones a partir de los datos que ya tenían, la empresa organizó entrevistas, creando así un conjunto de datos más específico y simple que los que podían obtener del Big Data y con el que los ejecutivos se sentían más a gusto.

Una vez demostrado el valor de esa información, con conjuntos de datos más pequeños y obtenidos de entrevistas directas, fue más fácil vender al resto de la organización el valor de una cultura empresarial basada en ellos.

Lecciones aprendidas sobre analíticas

Solo porque tengas un montón de datos a tu disposición, eso no significa que la cultura de tu empresa esté dirigida por ellos. A veces, para conseguir que toda la organización utilice bien los datos de los que dispone, puede ser de ayuda empezar desde el principio con un conjunto pequeño de datos que ayude a resolver un tema específico. También es más probable obtener el apoyo de la dirección limitando y restringiendo el problema a un ámbito pequeño, porque es posible que dentro de los grandes conjuntos de datos que la organización ha recopilado durante años, acechen toda clase de controversias y problemas.

Las etapas de un intraemprendedor Lean Analytics

Figura 30-2. Los intraemprendedores tienen que dar un paso extra: conseguir primero un patrocinador ejecutivo.

Si eres un intraemprendedor pionero, atravesarás varias etapas, análogas a las que hemos visto para otros modelos de startups. Pero, a diferencia de esos modelos, tendrás que considerar en especial algunos pasos importantes, tal y como ilustra la figura 30-2. Advierte que hemos añadido una etapa «cero» para los intraemprendedores: «Conseguir que los ejecutivos compren tu idea».

Previa: que te compren la idea

Antes de poder empezar con el Desarrollo de Clientes, necesitas que los ejecutivos te compren la idea. Tal vez forme parte de tu trabajo intentar encontrar nuevas oportunidades, pero, incluso en ese caso, tendrás que conseguir una aprobación explícita para tu proyecto. Tendrás que saber en qué cuadro del esquema BGC que hemos visto se encuentra tu producto y a qué cuadro tratas de llevarlo, y también conocer las métricas por las que te juzgará el resto de la organización. Asimismo, tendrás que saber con qué recursos cuentas y qué reglas se te aplican. Es un poco como los acuerdos prematrimoniales: es mucho mejor firmarlos antes de la boda.

En esta etapa, estás definiendo la estrategia analítica que utilizarás y los líneas de referencia por los que te juzgarán. Pueden ser objetivos corporativos globales, como los márgenes del negocio, por ejemplo, o un índice de crecimiento específico que sea considerado señal de éxito. También tendrás que definir cómo ajustar estas métricas a medida que aprendas cosas nuevas.

Empatía: identifica problemas, pero no pruebes la demanda

Una vez que comiences con el Desarrollo de Clientes, recuerda que estás probando problemas y soluciones y no la demanda existente. Si eres verdaderamente disruptivo, los clientes no te dirán lo que quieren, pues eso forma parte de tu trabajo, pero sí que te dirán por qué lo quieren. En 2008 el creador de la Swiffer, Gianfranco Zaccai, explicaba: «La innovación en los negocios tiene éxito cuando no les das a los clientes lo que necesitan a día de hoy, sino lo que desearán en el futuro».²¹

Los clientes no le dijeron a Netflix que querían que la empresa comenzara a emitir vídeo por la red, pero sus patrones de uso, la adopción tecnológica, el despliegue de la banda ancha y el uso de navegadores, todos estos datos, le dijeron a la empresa que esa necesidad existía.

Esta es una etapa de entrevistas cualitativas. Por supuesto, deberías hablar con tus clientes y usuarios actuales, pero si estás tratando de aumentar la cuota de mercado, también tendrás que hacerlo con los clientes de la competencia, con los distribuidores y con cualquiera implicado en la compra del producto. Si, en cambio, lo que intentas es aumentar el índice de crecimiento, tendrás que hablar con los clientes adyacentes a tu producto. Esto es lo que hizo Bombardier cuando amplió su negocio de las motos de nieve a las de agua (a pesar de que ya había habido una incursión previa y fallida en los años 60 en una industria saturada de artículos mecánicos).²²

Sáltate el caso de negocio y ponte con las analíticas

En algún momento, después de acabar las entrevistas con la gente, tendrás que crear un caso de negocio. Los gestores de producto tradicionales desarrollan análisis de pérdidas y ganancias para tratar de justificar sus planes: configuran un caso de negocio convincente y, cuando alguien se cree los números, obtienen la financiación necesaria para poner el negocio en marcha. Sin embargo, una mentalidad lean le da la vuelta al procedimiento: se trata de vender el modelo de negocio —no el plan— sin tratar de predecir demasiado y de centrarse por completo en las analíticas para decidir si descartar el producto o, por el contrario, redoblar la apuesta.

Este modelo, en el que se realiza un análisis posterior en lugar de centrarse en predicciones previas, es posible porque muchos de los costes que conlleva la innovación ahora pueden posponerse en el ciclo de desarrollo de productos. La fabricación just-in-time, la impresión bajo demanda, los servicios en alquiler, el pago de la capacidad según el consumo, el diseño CAD/CAM y los proveedores externos que realizan proyectos llave en mano, todo ello implica que la mayor parte de la inversión no hay que hacerla por adelantado (y, por tanto, no tienes que argumentar un caso de negocio al principio). En su lugar, puedes pedir un presupuesto modesto, desarrollar las analíticas y lanzar un producto antes. Y por menos dinero. Entonces podrás utilizar los datos y el feedback de los clientes, mucho más barato de obtener con todas estas herramientas, y basar tu caso de negocio en pruebas reales.

Adhesión: conoce tu mínimo real

Si ya has identificado un problema que merece la pena y una solución que los clientes quieran adoptar, ha llegado el momento de construir un PMV. Pero tendrás que saber el mínimo real que puedes desarrollar. Ten en cuenta que formar parte de una gran organización implicará restricciones sobre compartición de datos, sobre fiabilidad o sobre cumplimiento de ciertas normas que las organizaciones más pequeñas no tienen (ellas tienen menos que perder). También tendrás que identificar tus ventajas competitivas injustas.

Considera, por ejemplo, todas las herramientas para pedir comida por adelantado que están hoy disponibles. Estas aplicaciones te permiten pedir comida entre muchos restaurantes, pagarla y recogerla a una hora preacordada sin que haya que esperar. A los restaurantes les encantan estas aplicaciones porque les permite ahorrar un tiempo precioso que necesitarán a la hora de la comida, y a las cafeterías también porque son simples y los compradores pueden echar un vistazo al menú en su tiempo libre. Es como Uber, la aplicación para alquilar coches por horas con o sin conductor, pero para la comida.

Ahora piensa en lo que sucedería si McDonalds decidiera competir con su propia aplicación. Podría encontrarse con restricciones en determinadas franquicias, o con regulaciones para los restaurantes situados en los aeropuertos o con leyes estatales sobre información sobre el contenido calórico de sus comidas. Y todas ellas deberían formar parte de su PMV.

Como compensación, sin embargo, la empresa puede contar con su gigantesco control del mercado. La empresa podría promocionar la app ofreciendo tres hamburguesas gratis a cualquiera que la instalara y recuperar el dinero rápidamente gracias al tiempo ahorrado en caja y, además, disponer de un nuevo canal de marketing y de muchos más datos analíticos sin explotar de sus clientes.

Los intraemprendedores necesitan tener en cuenta este tipo de restricciones y ventajas en su PMV mucho más que las startups independientes.

Y lo que es más, a medida que la gente comenzara a utilizar el PMV, tendrás que gestionar el proceso con mucho cuidado. Podría interferir con acuerdos ya existentes con los canales de ventas, o dar más trabajo al servicio de atención. Si ese fuera el caso, necesitarás la aprobación de la empresa para desplegarlo y que los stakeholders compren tu idea. Por su parte, si estás lanzando una línea de productos nueva, tal vez tengas que ocultarla hasta comprobar que no canibaliza parte del mercado existente. Esto, por supuesto, puede minar la capacidad de utilizar ventajas competitivas injustas, como la que te ofrecería contar con tu base existente de clientes.

Viral desde el comienzo

Si estás tratando de moverte hacia arriba en el cuadro de BGC, tu producto debería incluir elementos virales y boca a boca. En un mundo en el que todos tenemos acceso a servicios móviles, todos los productos deben contar con una estrategia interactiva. Simplemente, no hay excusa a la hora de encontrar un ángulo viral sobre el que poder actuar para conseguir multiplicar el crecimiento. De hecho, la adición de un componente viral es una de las claves para convertir a los «perros» y las «vacas lecheras» en «signos de interrogación» y «estrellas».

Ingresos dentro del ecosistema

Tendrás menos flexibilidad para fijar el precio de tu producto y para reinvertir los ingresos en marketing, porque, a medida que el producto crezca, tendrá que convivir con el resto del marketing que la empresa matriz pone en marcha para otros productos. Cuando Microsoft quiso probar su Office basado en SaaS, pudo hacerlo de una forma relativamente controlada. Pero, en el momento en el que quiso monetizar el producto, tuvo que lidiar con la canibalización de su producto estrella y con el rechazo de los canales de venta, que dependían de la venta de las licencias.

El precio tendrá que considerar también la aportación a los canales, a los distribuidores y otros factores que restringirán tu libertad de experimentación, porque los cambios que hagas impactarán también en otros productos del mercado. Si Blockbuster hubiera entrado en el mercado del streaming, tendría que haber lidiado con cuestiones inmobiliarias y sindicales en sus tiendas.

Escala y transferencia

En las etapas finales de la innovación introducida por los intraemprendedores, el producto habrá probado su viabilidad. Aquí pueden suceder dos cosas: o bien otro departamento se apropia del producto —porque pueda convertirlo en algo verdaderamente masivo—, o bien el equipo que lo haya creado lo convierte en un modelo de negocio más estructurado y tradicional y ocupa su lugar entre el resto de divisiones y productos de la empresa madre.

En la mayoría de las ocasiones, el ADN propio de una organización disruptiva no se adapta bien a la gestión y crecimiento tradicionales, más «aburridos», por lo que es posible que tengas que transferirlo al resto de la organización y encontrar algo en lo que volver a entretenerte provocando una nueva disrupción. Esto quiere decir que, en realidad, tienes dos clientes: el externo que compra el producto, y el interno, que tiene que fabricarlo, venderlo y darle soporte.

Por último, el intraemprendedor debe gestionar la relación con la empresa matriz igual de bien que lo hace con el mercado objetivo. Al principio, esa relación puede ser distante, algo buscado de forma intencional, pero, a medida que el producto disruptivo se convierta en parte de la empresa madre, la transferencia debe hacerse sin problemas.

Notas

1 http://en.wikipedia.org/wiki/Skunkworks_project.

2 http://www.nytimes.com/2011/11/14/technology/at-google-x-a-top-secret-lab-dreaming-upthe-future.html?_r=2.

3 http://en.wikipedia.org/wiki/Daniel_McCallum.

4 http://beforeitsnews.com/banksters/2012/08/the-stanford-lectures-so-is-software-really-eatingthe-world-2431478.html.

5 Richard Templar, The Rules of Work, Upper Saddle River, New Jersey, Pearson Education, 2003, p. 142 [trad. esp.: Las reglas del trabajo: el código definitivo para el éxito personal, Pearson Alhambra, Madrid, 2005].

6 El wishful thinking es un tipo de pensamiento, sin traducción clara al español, que analiza la realidad tal y como le gustaría que fuera y no como es en realidad. [N. del T.]

7 Larry Bossidy y Ram Charan, Confronting Reality. Doing What Matters to Get Things Right, Crown Business, New York, 2004, pp. 22-24 [trad. esp.: Haga lo que hay que hacer: un modelo para diagnosticar la situación de su empresa y proyectarla al futuro, Ediciones Granica, Barcelona, 2006].

8 http://www.lockheedmartin.com/us/aeronautics/skunkworks/14rules.html.

9 http://www.diffen.com/difference/Capex_vs_Opex.

10 http://www.cnn.com/books/news/9906/18/netscape/.

11 http://ross.typepad.com/blog/2005/10/turn_on_a_dime.html.

12 http://anders.com/cms/108.

13 http://scripting.com/1999/06/19.html.

14 http://www.npr.org/2012/03/21/148607182/fostering-creativity-and-imagination-in-theworkplace.

15 http://www.kinesisinc.com/business/how-spilt-coffee-created-a-billion-dollar-mop/.

16 http://www.dcontinuum.com/seoul/portfolio/11/89/.

17 http://www.fastcodesign.com/1671033/why-focus-groups-kill-innovation-from-the-designerbehind-swiffe.

18 http://www.dachisgroup.com/case-studies/become-the-doritos-guru/.

19 http://www.packagingdigest.com/article/517188-Doritos_black_and_white_bags_invite_consumers_to_vote_for_new_flavor.php.

20 http://thenextweb.com/ca/2011/02/05/online-campaign-asks-canadians-to-write-the-end-of-acommercial/.

21 http://www.beloblog.com/ProJo_Blogs/newsblog/archives/2008/02/swiffer_invento.html.

22 http://www.oldseadoos.com/.

CAPÍTULO 31

Conclusión: más allá de las startups

Si todo va bien, finalmente dejarás de ser una startup. Habrás encontrado el encaje producto/mercado correcto y habrás aumentado de tamaño hasta que el crecimiento se ralentice y sea el propio de una gran empresa. Con suerte, tu empresa seguirá analizando sus analíticas con cuidado, continuará pensando en términos de aprendizaje y de mejora continua y seguirá basándose en los datos para apoyar su opinión.

Tu startup habrá triunfado cuando sea un negocio sostenible y repetible que genere beneficios para sus fundadores e inversores. Es posible que, justo en este momento, necesites una ronda adicional de financiación pero el propósito de esos fondos ya no será identificar y mitigar las incertidumbres, sino poner en marcha un modelo de negocio probado. Los datos serán datos contables, en lugar de datos sobre los que optimizar el negocio. Si tu empresa continúa siguiendo el modelo de Lean Analytics, los datos que maneje hablarán de descubrimiento de nuevos productos o funciones y se parecerán más a los que deben tener en cuenta los intraemprendedores.

Empezamos diciendo que si no podías medir algo, no podías gestionarlo. Pero hay una observación opuesta, tal vez más filosófica, que también hay que tener en cuenta. Se trata de una afirmación de Lloyd S. Nelson, que trabajaba en Nashua Corporation. «Los números más importantes que se necesitan para la gestión son desconocidos o incognoscibles, pero, independientemente de eso, los que tienen éxito en la gestión consiguen tenerlos en cuenta». Esto engarza con los «desconocidos que no se conocen» de Donald Rumsfeld, y, cuando tu empresa crezca y alcance cierto grado de consistencia operativa, averiguar cuáles son esos «desconocidos» se convertirá en una de las tarea clave de la gestión.

Lo que apuntaba Nelson iba en la dirección de que, a veces, hacemos cosas que no sabemos si funcionarán. Eso se llama experimentación. Pero la experimentación —para empresas del tamaño que sea— solo triunfa si forma parte de un proceso de aprendizaje continuo, un proceso que esperamos haber conseguido inculcarte, independientemente del tamaño o la etapa de tu empresa.

Cómo inculcar una cultura de datos en tu empresa

Si eres jefe —el fundador de una startup o un ejecutivo de nivel C en una gran empresa— puedes convertir las analíticas en una ventaja competitiva solo con hacer las preguntas correctas. Anteriormente en este libro, hemos dicho que una buena métrica es aquella que dirige la toma de decisiones. Como jefe en tu organización, también debes pedir datos de prueba antes de hacerlo.

Los datos no solo te llevan a tomar mejores decisiones. También mejoran la eficiencia operativa. Puedes crear una organización menos jerarquizada y más autónoma cuando todo el mundo haya comprado la estrategia de utilizar los datos en lugar de esperar el mensaje desde arriba, porque puedes dejar que los hechos hablen por sí mismos. Una vez que los empleados dispongan de datos en los que apoyarse, puedes facultarlos para que tomen más decisiones y asuman más responsabilidades. Crea una cultura empresarial en la que todo el mundo deba rendir cuentas y, después, recompensa a aquellos que se adelanten y hagan cosas positivas.

Independientemente de que estés en una posición de liderazgo o no, puedes hacer que tu organización esté más centrada en los datos. Aquí te explicamos cómo.

Empieza con algo pequeño, una sola cosa, y muestra tu valor

Siempre habrá gente negativa en una organización que crea que hacer caso al instinto y que «hacer las cosas como siempre se han hecho» es suficiente. Lo mejor que puedes hacer para convencerlos es tomar un problema pequeño pero significativo con el que tu empresa deba lidiar (coge una única métrica de importancia, sea esta el churn, el porcentaje de usuarios activos diarios, las conversiones del sitio web, etc.) y trabaja en mejorarla a través de las analíticas.

No trates de solucionar el problema más grande al que se enfrente la empresa —seguro que ya hay demasiada gente tratando de resolverlo o, lo que es peor, es un problema sobre el que existen muchas discusiones políticas, algo en lo que no quieres entrar—. En su lugar, céntrate en un tema secundario, algo que pueda añadir un valor al negocio de forma demostrable y que la gente esté pasando por alto.

Este enfoque, si se lleva demasiado lejos, puede hacer que aparezcan silos funcionales en la empresa, algo no deseable. Por ello, una vez que hayas demostrado los beneficios de una estrategia basada en los datos, despliégala en el resto de departamentos y áreas de producto.

Asegúrate de que se entienden bien los objetivos

Para probar el valor de una empresa centrada en las analíticas, cualquier proyecto que se ponga en marcha debe contar con objetivos claros. Si no tienes un objetivo en mente (incluyendo una línea de referencia con el que puedas comprobar su éxito), habrás fallado. Además, todos aquellos implicados con el proyecto tendrán que estar alineados con esos objetivos.

Haz que los ejecutivos te compren la idea

A menos que seas el CEO de la empresa y puedas aplicar esta estrategia de arriba abajo, necesitarás que los ejecutivos compren tu idea. Por ejemplo, si quieres mejorar el índice de conversión de los visitantes al sitio web y que se registren para una prueba gratuita del software, asegúrate de que cuentas con el apoyo de la persona encargada del marketing. Que esa persona te compre la idea será básico para que el personal esté alineado con los objetivos, pero también para extender la cultura de los datos tanto hacia arriba en la organización como hacia abajo.

Haz que las cosas sean fáciles de resumir

Una buena métrica es aquella que puede entenderse de un vistazo. No abrumes a la gente con números. Se frustrarán y es probable que empiecen a centrarse en los números incorrectos y a tomar decisiones sin entender lo que están mirando. Las métricas pueden ser extremadamente valiosas pero si se usan mal te llevarán por el camino equivocado.

Recuerda lo visto en la Única Métrica que Verdaderamente Importa. Utiliza ese principio como una manera de facilitar a la gente la entrada en las analíticas y a jugar con los números.

Asegura la transparencia

Si vas a utilizar los datos para tomar decisiones, es importante que los compartas y que también lo hagas con las metodologías utilizadas para adquirirlos y procesarlos. Los marcos de trabajo en la toma de decisiones son necesarios, porque así tu empresa podrá encontrar estrategias repetibles para utilizar las analíticas (y no improvisar, tal y como parecen hacer las empresas tan a menudo). La transparencia (tanto en el caso de éxito como de fracaso) es importante para acabar con los silos de datos y con las ideas preconcebidas de la gente sobre las analíticas.

No elimines el instinto

Tal y como hemos dicho antes, Lean Analytics no va de acabar con el instinto, sino de poder probar si ese instinto es correcto o no. El director de investigación de Accenture, Kishore Swaminathan, dice: «La ciencia es puramente empírica y desapasionada, pero no lo son los científicos. La ciencia es objetiva y mecánica pero también valora a los científicos que son creativos, intuitivos y que se arriesgan porque tienen fe en sus ideas».¹

Puedes ayudar a que tu empresa adopte una cultura basada en los datos. Para ello, enfrenta la idea habitual de que basta con el instinto con los resultados de experimentos pequeños y dirigidos por los datos. De esa manera, probarás el valor de las analíticas sin eliminar por ello los beneficios del instinto.

Inculcar el cambio en una organización, sea del tamaño que sea, lleva su tiempo. No puedes esperar que una empresa cambie la manera que tiene de hacer negocios y de tomar decisiones de la noche a la mañana. Empieza con algo pequeño y pon en marcha experimentos que puedas empaquetar fácilmente y que puedan generar resultados medibles con rapidez. Prueba el valor de las analíticas para mover los KPI de tu empresa (aunque sea solo un poco) y serás capaz de convencerla para que se mueva un poco en la dirección correcta: que tenga un poco más en cuenta las analíticas. Utiliza conceptos como el de Única Métrica que Verdaderamente Importa y herramientas como el Canvas Problema-Solución para que todo el mundo pueda entender las analíticas y no solo los analíticos que se encargan de ellas. Haz que la gente se centre en los líneas de referencia —objetivos medibles con los que todo el mundo, incluyendo a los ejecutivos, esté de acuerdo— para que puedas demostrar los resultados.

Haz las preguntas correctas

Nunca ha habido mejor momento para conocer tu mercado. Tus clientes, desde el primer momento en el que saben de ti hasta el último día en el que abandonan tu aplicación, dejan un rastro de miguitas de pan con cada clic, con cada tuit, con cada voto, con cada Me gusta, cada vez que comparten algo, cada vez que hacen check-in y que compran un producto, ya sea online u offline. Si sabes cómo recoger estas miguitas, tendrás un conocimiento sin precedentes de sus necesidades, sus particularidades y sus vidas.

Este conocimiento cambia constantemente lo que significa ser líder en los negocios. Antes, un líder era alguien que convencía a los demás de actuar en ausencia de información. Hoy, contamos con demasiada información disponible. No tenemos por qué suponer qué será lo mejor, sino saber dónde poner el foco. Necesitamos una estrategia disciplinada para crecer que identifique, cuantifique y supere el riesgo en cada paso del camino. El líder de hoy no tiene que tener todas las respuestas, sino saber qué preguntas hacer.

Avanza y haz las preguntas correctas.

1 http://www.accenture.com/us-en/outlook/Pages/outlook-journal-2011-edge-csuite-analytics.asp.

Índice analítico

A

abandono del carrito de la compra

Abrams, Jonathan

acciones (Modelo Tres Treses)

acelerador Acceleprise

acelerador Y Combinator

Acrónimo AARBR

Advertising Research Foundation

alcance del control

Amazon.com

estrategias competitivas

índice de conversión para

foco en la lealtad de

marketing de afiliados y

servicio Mechanical Turk

análisis de cohortes

sobre

embudo de vinculación y

Anderson, Chris

Andreesen, Marc

anuncios en el juego

anuncios vacíos

apps

Blizzard

de comunicación

Draw Something

Please Stay Calm

App Store de Apple

sobre

volumen de instalaciones y

ARPDAU (average revenue per daily active user, ingreso medio por usuario activo diario)

ARPPU (average revenue per paying user, ingreso medio por usuario de pago)

ARPU (average revenue per user, ingreso medio por usuario)

Atkinson, Rowan

B

BAAN ERP

Baldwin, Ben

Barney, Daniel

Bass, Frank

Baymard Institute

BCG (Boston Consulting Group)

Beal, George

Begemann, Jens

Blank, Steve

blog Users Know

bloqueadores de anuncios

BMC Software

Bohlen, Joe

bolsas de empleo

Bossidy, Larry

Boston Consulting Group (BCG)

Botton, Alain de

Bouchard, Nicolas

Boyle, David

Breinlinger, Josh

Brezina, Matt

C

CAC (coste de adquisición de los clientes)

caso de estudio Backupify

en modelo SaaS

en modelo de apps móviles

motor de pago y

Caddell, Bud

caída en ventas tras el primer mes

calidad del contenido

campaña de respuestas a escala

Campbell, Patrick

sobre política de precios

sobre upselling

campo de distorsión de la realidad

canal de adquisición (modelo de negocio)

Canvas Problema-Solución

caso de estudio Varsity News Network

captura de datos

creación de una campaña de respuestas escalada y

fallos a evitar

Casos de estudio

Airbnb

Backupify

Buffer

Circle of Friends/Moms

ClearFit

Cloud IDE

Coradiant

Doritos

DuProprio/Comfree

EMI Music

Etsy

HighScore House

LikeBright

Localmind

OfficeDrop

Parse.ly

qidiq

Rally Software

SEOmoz

Sincerely Inc

Socialight

Solare Ristorante

Static Pixels

Swiffer

Timehop

Varsity News Network

WineExpress.com

WP Engine

Chadha, Vik

Charan, Ram

Charette, Robert N.

Churchill, Winston

churn

caso de estudio OfficeDrop

complicaciones en cálculo

modelo de comercio electrónico y

modelo de sitio de medios y

modelo de app móvil y

negativo

modelo SaaS y

motor de adhesión y

modelo de contenido generado por el usuario y

sobre

ciclo crear-medir-aprender

ciclo de vida de las startups empresariales

etapa de Adhesión en

etapa de Empatía en

etapa de Escala en

etapa de Ingresos en

etapa de Viralidad en

sobre

Clark, Jim

Clarke, Arthur C.

Clinton, William Jefferson

CLV (valor de tiempo de vida del cliente)

caso de estudio Backupify

caso de estudio WineExpress.com

consideraciones de UMVI

determinación de valores normales para métricas

en etapa de Ingresos

en modelo de comercio electrónico

en modelo de app móvil,

en modelo SaaS

motor de pago y

coeficiente viral

cálculo

determinación del valor normal para

etapa de Ingresos sobre

etapa de Viralidad sobre

sobre

tiempo de ciclo viral y

Cohen, Jason

Colombo (serie de TV)

compra de la idea, ejecutivos

Consultoría Rubicon

correo electrónico

instrumentación del patrón viral

redes sociales y

viralidad y

coste de adquisición de los clientes. Consulta CAC (coste de adquisición de los clientes)

coste variable

costes de envío en modelo de comercio electrónico

CRM (gestión de relaciones con los clientes)

cruzar el abismo

cultura organizativa, inculcar

curva de difusión de Bass

D

D’Alessandro, Bill

Dachis Group

Davidson, Neil

Dawkins, Richard

decidir en lo que trabajar

definición de marketing

Desarrollo de Clientes

estrategias de entrevistas para

modelo Lean Canvas y

sobre

Digital Millennium Copyright Act (DMCA)

dispositivo Fitbit

Dixon, Phillip

DMCA (Digital Millennium Copyright Act)

Dorf, Bob

Dreamit Ventures

Dropbox.com,

Drucker, Peter

E

Edberg, Jeremy

efectividad de los canales

efecto red sobre los negocios

Eisen, Michael

Eisenberg, Bryan

ejecutivo patrocinador

ejemplo de la máquina del centavo

ejemplo del ferrocarril

ejercicio de evaluación de métricas

El arte de la conversación enfocada (Stanfield)

El manual del emprendedor (Blank y Dorf)

El río del Edén (Dawkins)

elasticidad de precios de la demanda

elasticidad, precios

elemento

de adquisición (AARBR)

de activación (AARBR)

ingresos (AARBR)

referenciador (AARBR)

retención (AARBR)

Elliott-McCrae, Kellan

Ellis, Sean

Elman, Josh

embudo largo

embudos de conversión

modelo de negocio de comercio electrónico

posicionamiento de indicadores predictivos en

sobre

empresa

de capital riesgo IVP

de consultoría Mine That Data

de estadísticas Chartbeat

de estadísticas Flurry

de estadísticas móviles Flurry

de hospedaje Automattic

de software Chargify,  

de software Totango

Empresa Rent-A-Car

encuesta FireClick

encuestas

el reto de

sobre índices de conversión

creación de una campaña de respuestas escalada

diseño

caso de estudio qidiq

prueba

enfoque ORID

Ennis, Gail

entrevistas de problema

caso de estudio Cloud IDE

dirección

aproximaciones convergente y divergente

creación de una campaña de respuestas escalada

preguntas sobre datos demográficos en

hacer conscientes a los clientes del problema

encontrar gente con la que hablar

identificación de necesidades

manipular al testigo en

consideraciones sobre puntuación

comprensión de un día en la vida del cliente

entrevistas

de problema convergentes

de problema divergentes

de solución

equilibrio en el EBITDA

equilibrio para la hibernación

estacionalidad de los datos

estrategia jobs-be-done

estudios

de CPC Strategy

de la BBC sobre vinculación online

Pacific Crest

PM Solutions

longitudinales

transversales

Etapa de Adhesión (Lean Analytics)

adhesión del PMV

Canvas Problema-Solución

comparaciones entre modelos de negocio

descripción

ejercicios para

intraemprendedores y

iteración del PMV

resumen de

usabilidad y

feedback de los usuarios en

objetivo de retención

sobre

startups empresariales y

viralidad prematura

visión mínima viable

Etapa de Empatía (Lean Analytics)

comparaciones de modelos de negocio

conseguir escala para las respuestas

consideraciones sobre PMV

descrita

determinación de necesidades

descubrimiento de problemas que merezca la pena resolver

ejercicio para

ejemplo de uso

entrevistas de problema convergentes y divergentes

encontrar gente con la que hablar

entender un día en la vida de los clientes

entendiendo el mercado

intraemprendedores y

métricas para

resolver problemas que crean necesidad en la gente

resumen de

sobre

startups dirigidas a empresas y

validación de problemas

validación de soluciones

vectores de consciencia del problema-

Etapa de Escala (Lean Analytics)

caso de estudio Buffer

comparaciones de modelo de negocio

consideraciones sobre el modelo de negocio

descripción

ejemplo de utilización

ejercicio para

intraemprendedores y

métricas para

problema del hueco intermedio

resumen de

sobre

startups empresariales y

Etapa de Ingresos (Lean Analytics)

caso de estudio Parse.ly

comparaciones entre modelos de negocio

descripción

ejemplo de utilización

ejemplo de la máquina del centavo

encaje mercado/producto

encontrar el ritmo de tus ingresos

intraemprendedores y

objetivo de

resumen de

startups empresariales y

sobre

Etapa de Viralidad (Lean Analytics)

caso de estudio Timehop

comparaciones entre modelos de negocio

descripción

ejemplo de utilización

ejercicio para

hacking del crecimiento

instrumentación del patrón viral

intraemprendedores y

métricas para

maneras en las que se propagan las cosas

resumen de

sobre

startups empresariales y

etapas en Lean Analytics. Consultar etapas específicas

Experiencia de usuario para lean startups (Laura Klein)

experimentación

aprendizaje con

sobre

F

Fab.com

fabricante Networkshop

Falk, Peter

Farina, Massimo

feedback de los usuarios

gestión de

startups empresariales y

feedback, del usuario. Consulta feed-back de los usuarios

Feld, Brad

Ferriss, Tim

FireWire de Apple

firma de capital riesgo Draper Fisher Jurvetson

firma de inversiones Skyway Ventures

Fishkin, Rand

fraude, seguimiento

Frito-Lay

fuente de ingresos (modelo de negocio)

G

GAMESbrief.com

Gannett, Allen

Gascoigne, Joel

Gates, Bill

Gehm, Barry

gestión de relaciones con los clientes (CRM)

Godin, Seth

Google Adwords

Google Analytics

Google Consumer Surveys

Google Maps

Google Now

Google Play

Google Voice

Google Wave

Google X Lab 

Goward, Chris

gráfico de sonrisa

Graham, Paul

acelerador Y Combinator

sobre crecimiento de las startups

Greenfield, Mike

guiones para entrevistas

H

hacking del crecimiento

Haga lo que hay que hacer (Bossidy y Charan)

Haidt, Jonathan

herramientas

ClickTale

Dash

Followerwonk

Skimlinks

Webtrends

Herrmann, Bjoern Lasse

Hillstrom, Kevin

Horowitz, Ben

Hoskins, Titus

Huffman, Steve

Hyatt, Nabeel

I

IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

Imagine (Lehrer)

indicadores clave de rendimiento. Consultar KPI (indicadores clave de rendimiento)

indicadores predictivos

índice

anual de recompra

de aceptación de recomendaciones

de cancelaciones

de crecimiento de compradores y vendedores

de visualizaciones

en métricas

índices de click-through

caso de estudio DuProprio/Comfree

como ganancia a corto plazo

en las listas de correo

en modelo de comercio electrónico

en modelo de sitio de medios

en modelo de app móvil

ruido de fondo e

sobre

índices de conversión

en modelo de comercio electrónico

en modelo de contenido generado por el usuario

en modelo SaaS

en modelo de marketplace bilateral

mercados empresariales y

relaciones con afiliados y

sobre

información, clases de

informe Social Visitors Flow

ingreso medio

ingreso recurrente

mensual (MRR)

trimestral (QRR)

inscripción de pago

en modelo SaaS

versus modelo freemium

Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

intraemprendedores

alcance del control del ferrocarril

cambio e

caso de estudio Doritos

caso de estudio Swiffer,

cuadro BCG

ejecutivos patrocinadores e

etapas para

saltar los casos de negocio

Skunk Works para

sobre

inversores de capital riesgo, ejemplo de la máquina del centavo

J

James, Josh

Jobs, Steve

Johnson, Clarence «Kelly»

Jones, Healy

juegos

Hawken (Meteor Entertainment)

MMO (juegos multijugador online)

multijugador online (MMO)

para móvil de la empresa Massive Damage

Tower Madness

K

Katz, Keith

Kaushik, Avinash

Kennedy, Bryan

keywords que dirigen tráfico al sitio

keywords

Kim, Ryan

Klein, Laura

KP Elements,

KPI (indicadores clave de rendimiento)

caso de estudio Moz

caso de estudio WP Engine

para motores de crecimiento

sobre

UMVI y

KPI de retención de clientes

Krawczyk, Jack

L

La economía Long Tail (Anderson)

Lane, François

Las reglas del trabajo (Pearson)

Lean Analytics

ciclo de vida de las startups

etapas en

Lean Canvas

Canvas Problema-Solución y

ejercicio para

sobre

sugerencias de uso

Lean Startup

expansión de la visión y

motores de crecimiento

sobre

Lehrer, Jonah

Li, Charlene

Libin, Phil

Liew, Roger

limpieza de datos

listas de correo

campaña de respuestas escalada y

determinación de valores normales para las métricas de

en modelo de comercio electrónico

listas top

llamada a la acción

Lockheed Martin

Lord, Joanna

Lovell, Nicholas

Luk, Raymond

M

MacLeod, Mark

Maltz, Jules

manipulación de testigos en las entrevistas

marcos estadísticos. Consulta modelo estadístico de análisis posterior

marketing de guerrilla, dirigido por datos

marketing de motores de búsqueda

marketplace de venta directa

marketplaces de subastas

Marshall, Alfred

Maurya, Ash

May, Robert

McCallum, Daniel C.

McClure, Dave

McFadden, Dan

McLuhan, Marshall

Mehr, Alex

Melinger, Dan

mercados empresariales

barreras de salida en

caso de estudio Coradiant

ciclo de vida de las startups en

diferencias de los clientes en

medición de métricas en

productos legacy y

sobre

métricas

adhesión

adiciones netas

atención

balance contenido/publicidad

cambios en el embudo de vinculación

compartición de contenido

compras por año

contrataciones de un nuevo producto

contribución a la campaña

coste de los servicios de apoyo

coste por vinculación

costes de integración

creación de contenido, ,

de abandono

de cancelación de cuentas

descargas móviles

días medios desde la última visita

direcciones de correo recopiladas

disponibilidad y fiabilidad

efectividad de las búsquedas

efectividad de las notificaciones

éxito en la subida de contenido

frecuencia de uso

frecuencia de visitas

funciones más solicitadas

índice de apertura

índice de ejecución de la aplicación

índice de ejecuciones

índice de respuestas

ingreso medio diario por usuario activo

inscripción

inventario de anuncios

número de descargas

número de hits

número de páginas vistas

número de páginas

número de seguidores/amigos/me gusta

número de tickets de averías pendientes de resolución

número de ventas

número de visitantes vinculados

número de visitas

número único de visitantes, ,

porcentaje de jugadores/usuarios móviles activos

porcentaje de listados marcados

porcentaje de usuario que pagan

porcentaje de usuarios activos /jugadores

porcentaje de usuarios móviles que pagan

precio de los anuncios

quejas de los clientes

rendimiento de la web

reservas trimestrales de nuevos productos

tamaño de descarga móvil

tamaño de la audiencia

tamaño de la transacción

tiempo de compra

tiempo de vinculación

tiempo desde el último uso

tiempo diario en el sitio

tiempo en el sitio

valor del contenido creado

vinculación del sitio

volumen de instalaciones

métricas accionables/reales

sobre

versus métricas de vanidad (o egométricas)

métricas causales

hacks del crecimiento en

sobre

versus correlacionadas

métricas correlacionadas

hacks del crecimiento sobre

versus causales

métricas cualitativas

en etapa de Empatía

proceso PMV y

sobre

sesgo en

versus cuantitativas

métricas cuantitativas

conseguir respuestas escaladas

medición de los efectos de las funciones

sobre

versus cualitativas

métricas de equilibrio

cálculo CLV-CAC

coste variable

EBITDA

hibernación

métricas de precios

caso de estudio Socialight

determinación de valores normales para

establecimiento correcto de precios

métricas de vanidad (o egométricas)

caso de estudio SEOmoz

fallos a evitar

sobre

versus métricas reales/accionables

métricas exploratorias

sobre

versus métricas informativas

métricas falsas

métricas históricas

sobre

versus métricas predictivas

métricas informativas

sobre

versus exploratorias

métricas predictivas

sobre

versus históricas

métricas reales/accionables

sobre

versus métricas de vanidad (o egométricas)

Microsoft

modelación de la elección

modelo de app móvil

caso de estudio DuProprio/Comfree

caso de estudio Sincerely Inc

comparación de etapas en

flujo de usuarios descrito

medición de métricas en, ,

monetización en

obstáculos en

pistas clave

publicidad en

sobre

modelo de comercio electrónico

caso de estudio WineExpress.com

comparaciones de etapa en

costes de envío y

disponibilidad de stock en

flujo de usuarios descrito

medición de métricas en

modos en

obstáculos en

pistas clave

sobre

segmentación y

tradicional versus con suscripción

tiempo de envío y

modelo de entrega (modelo de negocio)

modelo de Infraestructura como servicio (IaaS)

modelo de inventario compartido

modelo de marketplace bilateral

caso de estudio DuProprio/Comfree

caso de estudio Etsy

ejemplo de consolas de segunda mano

flujo de los usuarios descrito

masa crítica de actividad y

medición de métricas en

obstáculos en

sobre

modelo de Métricas para piratas

modelo de plataforma

modelo de sitio de medios

comparación de etapas en

ejemplos de

flujo de usuario descrito

medición de métricas en

obstáculos en

pistas clave

sobre

modelo de suscripción

modelo freemium

caso de estudio Buffer

caso de estudio Socialight

cálculo simple de churn

etapa de Ingresos en

métricas clave para

obstáculos en

sobre

versus modelo de pago

modelo IaaS (infraestructura como servicio)

modelo PaaS (plataforma como servicio)

modelo SaaS (software como servicio)

caso de estudio Backupify

caso de estudio ClearFit

caso de estudio OfficeDrop

comparaciones de etapa en

medición de métricas en

flujo de usuarios descrito

obstáculos en

pistas clave

sobre

upselling en

modelo software como servicio. Consultar modelo SaaS (software como servicio)

Modelo Tres Treses

modelo UGC (contenido generado por el usuario)

caso de estudio Reddit

comparaciones de etapas en

ejemplo de Pinterest

flujo de usuario descrito

medición de métricas en

obstáculos en

pistas clave

sobre

modelos de negocio

aspectos de

categorías de

consideraciones de la etapa de Escala

ejercicio para elegir

etapas y

flipbook de

indicadores predictivos ligados a

sobre

modo (modelo de comercio electrónico)

modo de adquisición (modelo de comercio electrónico)

modo de lealtad (modelo de comercio electrónico)

modo híbrido (modelo de comercio electrónico)

momentos Ajá

monetización

en modelo de app móvil

en modelo de sitio de medios

visión mínima viable en

Moor, Tom

Moore, Geoffrey

Mosseri, Adam

motor de adhesión (motores de crecimiento)

motor de pago (motores de crecimiento)

MRR (ingreso recurrente mensual)

MSP (proveedor de servicios gestionados)

Mulkey, Jody

multiplicador de fuerza

Murphy, Lincoln

N

Nashua Corporation

navegador Netscape

Nelson, Lloyd S.

Nielsen Online

Nielsen, Jakob

Nies, Zach

No te limites a tirar los dados (Davidson)

Noble, Steven H.

normalización de datos

notas de compradores y vendedores

O

O’Donnell, Christopher

objetivos móviles en métricas

Omniture software

optimización

dirigida por datos

ingresos

realizada exclusivamente con máquinas

resultados progresivamente menores en

sobre

UMVI y

organización restringida

organizaciones de consultoría

Osterwalder, Alex

Ozzie, Ray

P

P&G (Proctor & Gamble)

Pacheco, Carlos

página Startup Compass

Palihapitiya, Chamath

Parmar, Jay

Patil, DJ

patrones y reconocimiento de patrones

métricas cualitativos y

sitio ProductPlanner

Pelletier-Normand, Alexandre

Perez, Sarah

Pirámide de crecimiento de las startups

pivotación de productos y mercados

ciclo de vida de las startups empresariales y

etapa de Ingresos en

plan de productos

planes de suscripción

para comercio electrónico

para SaaS

para marketplaces bilaterales

suscripciones

plataforma Android

modelo de apps móvil y

volumen de instalación y

plataforma de correo CakeMail

plataforma iPhone

modelo de apps móviles y

volumen de instalación y

PMV (Producto mínimo viable)

caso de estudio Airbnb

caso de estudio HighScore House

caso de estudio Qidiq

consideraciones sobre desarrollo de funciones

intraemprendedores y

iteración

medir el

objetivos móviles y

sobre

política de precios correcta

Porter, Michael

precio en niveles

prescriptores

startups dirigidas a empresas y

tráfico de

Price, Richard

Principio de Gastos Cero

problema del hueco intermedio

Proctor & Gamble (P&G)

producto SquareAndYearsAgo 

Producto mínimo viable conserje (PMV)

productos legacy

incumbentes

sobre

tiempo de ciclo más lento

programa Just For Laughs

proveedor de listas de correo MailChimp

proveedor de servicios de coches Uber

proveedor de servicios gestionados (MSP)

proyecto Startup Genome

prueba de sensibilidad a los precios

pruebas

A/B

encuestas

importancia de las

mediante análisis de cohortes

mediante segmentación

multivariadas

problemas

sensibilidad a los precios

soluciones

pruebas A/B

acerca de

caso de estudio de WineExpress.com

pruebas de concepto

pruebas multivariadas

Pruijn, Ivar

publicidad

creación de una campaña de respuestas escalada

en modelo de sitio de medios

en modelo de apps móviles

que se dirige a audiencias

puertas (apps móviles)

puestos de limonada

puntuación de las entrevistas de problema

caso de estudio Cloud IDE

en etapa de Empatía

puntuación de promotores en red

Q

QRR (ingresos recurrente trimestral)

R

ratios

día/semana

en métricas

entre costes del personal e ingresos brutos del día anterior

entre sesiones y clics

propiedades vendidas/propiedades listadas

Reichfeld, Frederick F.

relaciones con afiliados

caso de estudio DuProprio/Comfree

markeplaces bilaterales y

modelo de comercio electrónico y

modelo de contenido generado por el usuario y

modelo de sitio de medios y

rentabilidad ramen

retención

como objetivo en la etapa de Adhesión

indicadores predictivos para

motor de adhesión y

Ries, Eric

ejemplo de Embudo de conversión largo

sobre motores de crecimiento

sobre Lean Startup

ritmo de crecimiento de inventario

Rogati, Monica

Rogers, Everett

Rose, Kevin

ruido de fondo en sitios

Rumsfeld, Donald

Running Lean (Maurya)

S

Sack, Andy

Salesforce

Salesforce.com

Schmukler, Elliot

Schneiderman, Jamie

Schwartz, Joshua

Seaman, Kyle

segmentación

caso de estudio HighScore House

en modelo de marketplace bilateral

modelo de comercio electrónico y

mercados empresariales y

sobre

self-posts

Seto, Ken

Shah, Hiten

Sharon, Michael

Shop.org

Simon, Herbert

síndrome «Esos datos no son de aquí»

sitios web

Academia.edu

Craigslist

eBay

como marketplace bilateral

índice de conversión para

política de precios en

Evernote

gráfico de la sonrisa

medida de la vinculación

upselling y

Facebook

anuncios en

caso de estudio Circle of Moms

como fuente para las entrevistas de problema

embudo de subida de contenido

embudo largo y

ejemplo de motor de adhesión

índice de vinculación

interacción y creación de contenido

niveles de vinculación

valor del contenido creado

viralidad boca a boca

Flickr

Hotwire

Indiegogo

Instagram

Kijiji

KISSmetrics

LinkedIn

Picatic

Pinterest

modelo de comercio electrónico y

relaciones con afiliados y

valor del contenido creado

Priceline

ProductPlanner

Reddit

caso de estudio

creación de contenido e interacciones

indicadores predictivos en

capas de vinculación

publicidad en

spam y contenido inapropiado

Shopzilla

SlideShare

TechStars

Twitter

caso de estudio Localmind

como fuente para entrevistas de problema

fremium versus pago en

publicidad en

vinculación en

Tynt

Wikipedia

creación de contenido e interacciones

modelo de contenido generado por el usuario y

valor del contenido creado

Write That Name

Yammer

Yipit

YouTube

capas de vinculación

creación de contenido e interacciones

monetización

publicidad en

Zoosk

sitios de citas

Skok, David

Skunk Works

Sloane School of Management (MIT)

Smerik, Randy

Smerik, Tommy

Smith, Julien

sobre

Soman, Nick

spam y contenido inapropiado

Stanfield, R. Brian

Startup Compass

Steinberg, Jon

storyboards, día en la vida

Sukmanowsky, Mike

suposiciones (Modelo Tres Treses)

Swaminathan, Kishore

Szeto, Derek

T

tablas dinámicas

Taleo Corporation

técnica de venta (modelo de negocio)

tecnología de agentes Siri

tecnología FireWire

Templar, Richard

The Four Steps to the Epiphany (Blank)

The Righteous Mind (Haidt)

Tickets.com

tiempo de ciclo viral

tiempo de envío en modelo de comercio electrónico

tienda de comestibles online Schwan

tipo de producto (modelo de negocio)

transparencia

en la toma de decisiones

en las métricas utilizadas

tendencias, métricas cualitativas y

U

UMVI (Única Métrica que Verdaderamente Importa)

caso de estudio SEOmoz

caso de estudio Solare Ristorante

ejercicio para

elección

la cuestión del juguete antiestrés

optimización de

razones para utilizar

sobre

UMVI como juguete antiestrés

Union Square Ventures

upselling en modelo SaaS

V

Vacanti, Vinicius

vacas lecheras

validación

problemas

soluciones

valor del ciclo de vida de los clientes. Consulta CLV (valor del ciclo de vida de los clientes)

valor del máximo local

valor normal (ideal) para las métricas

coste de adquisición de los clientes

determinación de si es bastante bueno

disponibilidad y fiabilidad

ejercicio para

efectividad de las listas de correo

índice de crecimiento

métricas sobre precios

número de visitantes vinculados

rendimiento de la web

sobre

vinculación del sitio

viralidad

valores atípicos, fallos a evitar

valores de referencia para las métricas

Vaughn, Ryan

vendedor Costco

vendedor de comercio electrónico Elastic Path

vendedor de música Beatport

ventaja competitiva injusta

como componente de Lean Canvas

visión mínima viable en

vinculación

determinación de valores normales para las métricas

indicadores predictivos para

mercados empresariales y

modelo de app móvil y

modelo de comercio electrónico y

modelo de marketplace bilateral y

modelo SaaS y

modelo de sitio de medios y

modelo de usuario generado por el usuario y

viralidad

clases de

determinación del valor normal para las métricas

en modelo de comercio electrónico

en modelo de app móvil

en modelo SaaS

en modelo de contenido generado por el usuario

motor de viralidad (motores de crecimiento)

visión de la empresa

visión mínima viable

vómito de datos

W

Wang, ChenLi

Wardley, Simon

Wegener, Jonathan

Widrich, Leo

Williams, Alex

Wilson, Fred

Wilson, Harold

Wong, Benny

Y

Year One Labs

caso de estudio Qidiq

consideraciones sobre la UMVI

PMV como proceso

visión mínima viable

Young, Indi

Z

Zaccai, Gianfranco

Zadeh, Joe

Zappos.com

Zyman, Sergio