Victoria Colombato, la primera contratación de growth de Mural, el unicornio SaaS latino que pasó de $5M a +$100M ARR en tres años.

La charla giró en torno al libro que estamos leyendo en el Growth Club, The Cold Start Problem de Andrew Chen; y nos enfocamos en tres de los motivos por los cuales a un producto le cuesta ganar tracción cuando sale al mercado.

La idea de este artículo es bajar en limpio cada uno.

#1: Se van antes de ver por qué sos bueno

Hay productos donde el valor se construye con el tiempo. Una app de journaling, un curso, un tracker de hábitos. El valor está, pero aparece a las semanas.

El problema de esto es que cuando alguien prueba tu producto por primera vez, se está haciendo una sola pregunta. ¿Esto me resuelve mi problema? No el de dentro de seis meses. El de hoy.

Si te parás en ese lugar y le contestás esa pregunta rápido, se queda. Si le pedís que espere semanas para ver si valió la pena, lo perdés.

Por eso muchos usuarios se van antes de experimentar el valor.

Victoria lo armó así en Pausa, su app de journaling. El onboarding te hace dos o tres preguntas. Qué querés lograr, cómo estás hoy, qué te traba. Con eso te muestra el gap entre dónde estás y dónde querés llegar. Nombrar ese gap ya es valor. La persona se siente vista en el minuto uno.

O pensemos en un ejemplo más conocido, Duolingo.

Aprender un idioma te puede llevar años. Pero si a los cinco minutos ya decís “buen día, dónde está el desayuno”, eso te da una prueba rápida de que vas a poder.

Esa es tu obsesión en esta etapa. Cuál es el pedacito de valor más chico que podés entregar en el primer uso.

Vicky lo llama bite-size value. Si no lo tenés, no importa lo bueno que sea tu producto a los tres meses. Nadie va a llegar a verlo.

#2: Lo ven una vez y no vuelven

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Una vez que la red cruzó ese punto, entra en la etapa que Chen llama Escape Velocity, el momento en que el crecimiento se acelera y el network effect empieza a t…

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Querés usar IA para hacer crecer tu negocio como lo hace Global66? En noviembre arranca la 5ta Edición de Xtreme Growth AI.

APLICA HOY MISMO

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Esta vez cambiamos el estudio por un auto.

Salí a manejar por las calles del Chicó, en Bogotá, con Tomás Bercovich, cofundador y CEO de Global66, la fintech chilena que mueve más de USD 10.000 millones al año.

Hablamos de cómo escala una compañía rentable sin agrandar el equipo, por qué apostó todo a la IA y cómo hace para que la mayoría de sus clientes lleguen sin gastar en publicidad.

PS: Gracias Audi por prestarnos el auto y hacer este episodio posible.

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Capítulos:

00:00 - Intro
00:52 - Historia de Cuponatic
07:56 - Inicio de Global66
12:02 - GTM de Global66
15:31 - Modelo de adquisición inicial
22:43 - Cómo decide qué productos construir
26:01 - Claves de un negocio eficiente
36:05 - AI Champions
38:24 - AI & Growth
46:03 - Volverse AI-First
52:16 - Las tres verticales de growth de Global66
55:53 - Cierre

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Dylan puede ser inversor de las empresas mencionadas en los episodios.

Esta vez Román se reencontró con Nico Rodríguez Seara, un viejo conocido de su paso por Mercado Libre.

Nico estuvo 10 años en Mercado Libre, donde armó buena parte del stack de martech y vivió el arranque de Mercado Pago. Después pasó 3 años en Kavak, liderando growth y el e-commerce. Hoy fundó Prominara, un SaaS de GEO que ayuda a las marcas a que la IA las recomiende.

La charla, dentro de la lectura de The Cold Start Problem, pasó por:

• Cómo la IA rompió el tráfico orgánico, y por qué el SEO de siempre ya no alcanza.

• Por qué el nuevo SEO se juega afuera de tu sitio: foros, Reddit, LinkedIn, YouTube y reviews.

• Cómo se siembra una red desde cero, con el caso del QR de Mercado Pago y la atomic network de Kavak.

Y varios temas más.

Esta grabación es exclusiva para miembros del Growth Club.

Si todavía no formas parte de esta comunidad que estamos construyendo, podés sumarte al Growth Club y acceder a las próximas sesiones en vivo, al grupo de WhatsApp y a todo el contenido privado que compartimos dentro.

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En los últimos meses tuve el placer de sentarme a grabar para el Growth Rockstar Podcast con Fernando Scasserra y Pablo Guzzi, dos personas muy importantes en la implementación de AI en Ualá.

Estamos hablando de un unicornio con más de 1.400 personas, oficinas en Argentina, México y Colombia, y más de 8 millones de usuarios.

Esto me hace pensar en que si una empresa con ese tamaño pudo implementar la IA de una forma rápida y eficiente, cualquiera en su negocio lo puede hacer. Sólo hace falta un poco más de claridad sobre cómo llevarlo a cabo.

Esa es mi intención en este “playbook” que armé basado en lo que me dijeron Fernando y Pablo sobre cómo lo lograron en Ualá.

Una guía de 7 pasos. Vayamos uno por uno.

#1: Definí la meta

La mayoría de los founders con los que hablo saben que tienen que meter AI en su empresa, pero casi ninguno sabe cómo. Y muchos creen que la solución es contratar a alguien que lo resuelva.

Pero antes de contratar a nadie, hay una pregunta que tenés que responder vos. Qué tiene que pasar para que digas que lo lograste?

Por eso en Ualá arrancaron por darle una definición clara a ser una AI First Company.

“Que todo el mundo la integre como tenés integrado WhatsApp. Desde el pibe de marketing hasta el de tecnología o el de compras” - Fernando Scasserra (CTO de Ualá)

Si tu meta es que tech use AI, vas a armar un equipo técnico. Pero si tu meta es que la use compras, vas a armar otra cosa completamente distinta.

Con la meta clara, el primer objetivo del equipo de AI se ordena solo:

“El equipo de AI tiene que saber cómo aprovecharla y orientar a toda la empresa a que la aproveche, sepa o no sepa del tema” - Pablo Guzzi (ex Chief Data & AI Officer de Ualá)

#2: Armá el equipo

Cuando Ualá armó su primer equipo de AI, no existían los AI Engineers. Así que no salieron a buscar el título. Buscaron perfiles cercanos, y algunos ya estaban adentro de la empresa.

Por eso en la compañía los primeros AI engineers venían de data engineering. Sabían usar APIs y el resto lo aprendieron adentro.

Los data analysts hicieron un salto parecido. Antes curaban dashboards para que marketing, finanzas y producto no tuvieran cada uno su propio funnel. Hoy hacen lo mismo con chatbots: deciden cuál es el oficial para que no haya cinco respuestas distintas a la misma pregunta.

Pensalo en tu empresa. Esa persona de BI que todos van a buscar cuando no entienden un número ya sabe hacer la mitad del trabajo de un AI analyst.

#3: Elegí el primer proyecto

Acá es donde veo a más empresas equivocarse. Arrancan por el proyecto más cómodo, y a los seis meses nadie se acuerda de qué hicieron.

La forma de elegir es mucho más fría. Abrí el P&L de tu empresa y buscá dónde están tus costos más grandes. Ahí va tu primer proyecto de AI.

La lógica es política, no solo financiera.

“Si voy con una idea buenísima, pero no tiene impacto en el corto plazo, la voy a chocar. Voy a necesitar primero meter un par de goles. Y ese par de goles, en general, van a estar atados a eficiencia, a mirar los costos, dónde están altos, cómo los bajo”. - Pablo Guzzi

En Ualá esa línea era soporte. Miles de chats por día y un montón de gente atendiendo todo el tiempo. Tenían dos caminos: pruebas chiquitas que fueran sumando reputación de a poco, o ir all-in a un proyecto donde el impacto estuviera garantizado. Eligieron all-in.

Y funcionó. Uali, el asistente que armaron, hoy resuelve el 70% de lo que entra de forma autónoma. Lo hicieron dos juniors, dos semi-seniors y un senior, varios de ellos en su primer proyecto de AI.

Pero lo más valioso de ese proyecto no fue el ahorro. Fue lo que generó adentro de la empresa.

“Cuando resolvés algo crítico, todos lo ven. No solo asegurás el éxito del proyecto. También cambiás la percepción que tiene la AI en toda la compañía. Esa es la confianza que te abre la puerta para todo lo que viene después”. - Pablo Guzzi

Cuál sería el soporte de tu empresa?

Buscá el área donde más gente hace el mismo trabajo repetitivo todos los días, y empezá ahí. Si tenés un e-commerce, probablemente sea atención al cliente o logística. Si tenés un SaaS B2B, capaz es el equipo de onboarding que configura cada cuenta a mano.

Antes de continuar un breve anuncio…

Abrimos las inscripciones para la quinta edición del Curso Xtreme Growth AI. Uno de los programas más esperados por ustedes.

Son 3 semanas en donde te enseñamos cómo aplicar AI en tu negocio. Desde adquisición y activación hasta retención, monetización y experimentación.

Y los sábados tenemos MASTERCLASSES con líderes de la región que hoy usan AI para crecer.

Arranca el 2 de noviembre y lo cupos son limitados.

QUIERO APLICAR

Ahora sí, continuamos.

#4: Sacá la fricción para usar AI

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Ahora viene la parte que separa a los productos que quedan chicos de los que se comen un mercado entero. Chen la llama el Tipping Point, el punto en que la red deja de necesitar que la empujes y empieza a crecer sola.

Lo interesante es que ese punto no se cruza una sola vez, sino muchas. Cada ciuda…

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En la última sesión del Growth Club, Francisco Gómez los desarmó pieza por pieza. Francisco es Global Head of Marketplace Growth and Operations en Rappi: prioriza el crecimiento de más de 1.000 barrios en Latam, cada uno con 15 métricas de flywheel y su propio umbral mínimo de densidad.

La charla, moderada por Román Hughes, fue la puesta en práctica del libro. The Cold Start Problem te da los conceptos. Francisco explicó cómo se ejecutan adentro de un marketplace tripartito.

Esto es lo que nos llevamos:

• El flywheel se mide barrio por barrio, no a nivel país. Rappi mide densidad zona por zona, y ese mapa hiperlocal define la prioridad de toda la compañía.

• Las tres patas prenden juntas o no prende ninguna. Restaurantes, repartidores y usuarios se activan en simultáneo. El ancla es siempre el restaurante.

• El incentivo trae, la propuesta de valor retiene. El CAC no te avisa cuando estás sosteniendo la red con cupones. El Payback sí.

• El 20% de tus usuarios genera el 70% de tu negocio. Un usuario no es un usuario. El trabajo de growth es encontrar a los mejores. Ese es el hard side.

• Lanzar a escala antes de tiempo no es ir rápido, es quemar plata. Primero el playbook a mano y en chico. Después la escala.

• Una red sólida no solo te defiende, te desbloquea. La misma flota y base de usuarios habilitan verticales nuevas. Por ejemplo, Rappi Turbo triplicó la frecuencia.

Y varios temas más.

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Es uno de los cursos que más nos piden, y las cuatro ediciones anteriores se llenaron.

Junto a Tatiana León abrimos cupos para esta nueva edición que arranca el 2 de noviembre.

APLICAR AL CURSO

Antes de contarte qué vas a construir, dejame contarte por qué este curso existe.

Cuando ya entendés los fundamentos de growth, la pregunta que sigue es ¿cómo ejecuto más rápido?

Hoy la respuesta es una: inteligencia artificial.

No como buzzword. No como un prompt de ChatGPT para escribir un email. Hablo de IA como una capa transversal en todo tu sistema de growth: adquisición, activación, retención, monetización y experimentación.

Qué vas a construir en 3 semanas

Son 7 sesiones en vivo con Tatiana y conmigo. Trabajamos los 6 pilares de IA aplicada a growth:

• Acquisition Loops con IA: loops virales, de contenido y pagos hiperpersonalizados con data estructurada.

• Retención, Engagement & Resurrection: activar, retener y recuperar usuarios usando IA en cada touchpoint.

• Activación: onboarding acelerado con IA para convertir más rápido.

• Monetización & Pricing: modelos de pago por uso, por resultado e híbridos. La ecuación de conversión optimizada con IA.

• Experimentación: hipótesis, tests y learning agenda a velocidad IA. Más experimentos, menos tiempo.

• Defensibilidad: cómo construir ventajas competitivas reales usando efectos de red de datos e IA.

QUIERO APLICAR

Quiénes damos el curso

Dylan Rosemberg. Founder & CEO de Growth Rockstar. Impulsó el crecimiento de +400 empresas y formó a +10.000 profesionales en Latam.

Tatiana Leon. Cofundadora y CTPO de KAMAI. Además, construyó productos y features virales en Rappi, y lideró el equipo de IA aplicada en Taxfyle, en Estados Unidos. Es una de las personas que más sabe en Latam sobre cómo ejecutar growth con IA de forma práctica y operativa.

Para quién es

Si ya hiciste el Curso Growth Rockstar, este es el complemento natural. Es el paso que sigue después de entender el framework.

Si no lo hiciste, igual podés aplicar.

Los cupos son limitados. Las tres ediciones anteriores se cerraron antes de lo esperado.

Participá del Curso Xtreme Growth AI

Saludos rockstar,

Dylan 👋

El instinto te dice que lances en grande, que llegues a la mayor cantidad de gente posible desde el día uno. Ese es justo el error. Una red a medio llenar no atrae, expulsa. El usuario entra, ve que no hay nadie del otro lado, y no vuelve.

La salida es contraintuitiva. En vez de apunt…

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De esto hablamos en esta nueva sesión del Growth Club, que le dió inicio a la lectura de The Cold Start Problem.

En esta ocasión tuvimos el placer de reencontrar a Román con una vieja conocida de su paso por Mercado Libre. Victoria Colombato, quien tuvo dos pasos en Mural: primero en los comienzos y luego en la etapa de hypergrowth.

Hoy, junto a Agustín Soler (fundador de Mural), es cofundadora de Pausa, una app que usa IA para convertir tu journaling en insights accionables.

Otros puntos que se tocaron:

• Por qué el growth se apoya en la frecuencia natural del producto.

• Cómo subir esa frecuencia: sumar use cases sobre tu core, recién cuando ya tenés PMF.

• El valor del producto es la mejor palanca para conseguir word of mouth.

Y varios temas más.

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Saludos 👋

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Un negocio con network effects.

Lo que casi nadie te cuenta es que ese efecto, al principio, juega en tu contra. Una red vacía no le sirve a nadie. El primer usuario entra, no encuentra a nadie del otro lado, y se va. Así se muere la mayoría de los productos que sueñan con tener red. No por falta de producto, sino porque nunca lograron arrancar.

De eso trata The Cold Start Problem, el libro que vamos a leer este mes en el Growth Club.

Andrew Chen lo escribió después de años operando growth en Uber, viendo de primera mano cómo se prendían y se apagaban las redes ciudad por ciudad. Hoy es general partner en Andreessen Horowitz, el fondo detrás de medio Silicon Valley, y una de las voces más influyentes de growth en el mundo.

El corazón del libro son dos ideas.

La primera es que no se arranca grande, se arranca chico. Chen lo llama atomic network: la red más chica que se sostiene sola y crece sin ayuda. Zoom funciona con dos personas en una llamada. Airbnb necesita cientos de propiedades activas en una ciudad. Por eso Uber nunca lanzó “en Estados Unidos”, lanzó ciudad por ciudad, una red a la vez.

La segunda es que toda la vida de una red entra en una sola curva S, con cinco etapas, desde el arranque en frío hasta el moat que te vuelve imbatible. Cada etapa tiene su propio problema y su propio playbook.

Durante estas semanas lo vamos a ir desglosando parte por parte. Arrancamos por la base, qué es un network effect y cómo funciona esa curva, y después recorremos etapa por etapa con aplicaciones concretas para tu negocio.

Como siempre, con invitados de primer nivel en las sesiones en vivo para que las discusiones tengan la profundidad que merecen.

Si todavía no sos parte del Growth Club, este es el momento de sumarte 👇

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Aprende a implementar AI para escalar negocios en nuestro Curso Xtreme Growth AI

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En este episodio converso con Pablo Guzzi, uno de los primeros en ocupar el rol de Chief AI Officer en Latam, en Ualá, el unicornio fintech más grande de Argentina.

Es de las pocas personas que estuvo metiendo IA en una empresa a gran escala cuando casi nadie sabía cómo hacerlo. En este episodio tuvimos su mirada en temas como:

• Eficiencia vs. valor con IA

• Cómo adoptar IA en tu empresa

• El costo de la IA

• Construir o comprar tus herramientas

• IA aplicada a growth

• A quién contratar para liderar IA

• Y mucho más...

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Dónde encontrar a Pablo:

• LinkedIn: in/pablo-a-guzzi/

Dónde encontrar a Dylan:

• Instagram: /dylanrosemberg/

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• Sitio web: www.growthrockstar.com/

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Capítulos:

00:00 - Intro
01:50 - Qué es un Chief Data & AI Officer
06:23 - Por dónde arranca cualquier empresa con IA
10:12 - Inicio en Ualá
13:22 - Qué modelo de IA usar y para qué
14:35 - Cómo controlar el costo de la IA
22:40 - Armar un equipo de AI
28:04 - Soporte con IA
35:33 - Cómo lograr que el equipo adopte IA
45:04 - Construir o comprar tus herramientas de IA
53:17 - En qué áreas conviene meter IA primero
57:20 - IA aplicada a growth
1:04:44 - Qué perfiles contratar para liderar IA
1:12:15 - Cierre

Mis mayores aprendizajes de esta conversación

1. La economía de la eficiencia es solo el principio.

   Pablo lo dijo claro: hoy casi todo lo que hacemos con IA es ahorrar tiempo, y eso es la punta del iceberg. No porque esté mal, sino porque es lo natural. Cuando alguien te empuja a usar IA, lo primero que buscás es eficiencia. El salto real viene después, cuando esa etapa se agota y empezás a crear valor nuevo. El error es querer saltearse la eficiencia para ir directo ahí.

2. Antes de meter IA, mirá el P&L.

   Le pregunté por dónde arranca cualquier empresa y no me habló de herramientas. Me habló de plata. Mirá tus líneas de costo más grandes y buscá eficiencia ahí. La razón es simple: necesitás meter un par de goles rápidos atados a eficiencia para ganar reputación interna. Si arrancás con una idea fumeta sin impacto de corto plazo, la chocás.

3. Comprar te da el corto. Construir te da el largo.

   Pablo es muy de build y me explicó por qué. Todo lo que comprás es una solución genérica para un problema genérico. Te resuelve rápido, pero en algún momento choca contra un límite que no podés mover. Su ejemplo: un proxy que te deja poner límites de gasto por mes, pero vos los necesitás por día, y no se puede. Ahí decidís cuánta potencia estás dispuesto a resignar.

4. El talento que buscás no sabe de IA.

   Esto me voló la cabeza. Pablo no busca un experto en IA. Busca a alguien senior, con actitud, y sobre todo con capacidad de desaprender. Me contó de gente que sabía muy poco de IA y terminó en las empresas más grandes del mundo. Es el mismo perfil que yo busco cuando digo “traeme un emprendedor”: curioso, que empuja, que se hace dueño de algo.

5. Ir all-in tiene un costo escondido.

   El proyecto de IA más grande que hicieron los puso en el mapa, pero Pablo fue honesto: mientras pusieron todas las fichas ahí, perdieron foco en democratizar la IA en el resto de la compañía. Después lo recuperaron. Es un buen recordatorio de que apostar fuerte a una cosa siempre significa dejar otra pasar por el costado.

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Dylan puede ser inversor de las empresas mencionadas en los episodios.

El equipo de branding piensa la marca de una forma, el de paid optimiza en base a otra, el de datos arma modelos en base a una tercera y el de owned (o CRM o Lifecycle) comunica en base a una cuarta.

Pueden estar todos haciendo un trabajo razonablemente bueno dentro de su propio scope. Pero no están coordinados. Y ahí es donde todo se rompe…

Este tema salió en la última sesión de Office Hour del Growth Club, donde estuvimos un buen rato desarmándolo en vivo con el resto de miembros.

Acá te lo dejo ordenado. Es el mismo esquema que trabajé adentro de Mercado Libre y de Rappi, y el mismo que uso hoy cuando entro a ordenar un área.

Si querés tener este tipo de conversaciones, con gente que está trabajando growth, producto y adquisición, te espero adentro.

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Capacidades por un lado, problemas por el otro

Lo tenés que pensar en términos matriciales.

Por un lado tenés capacidades técnicas. Por el otro, responsabilidades de negocio. Las capacidades técnicas son los frentes que normalmente viven dentro de un área de growth:

• Owned media

• Paid media

• SEO y SEM (y cada vez más, AEO y GEO)

• Branding

• Datos

• Martech, o sea la tecnología del equipo

En un mundo ideal, hoy en growth deberías estar trabajando en células. Una célula es un grupo de personas con un mismo objetivo y capacidades distintas.

Ponele una célula de activación. Todos preocupados por la activación. Pero adentro tenés una persona de paid, una de owned, una de branding, una de datos y potencialmente un PM que hace medio el rol de coordinación. Todos apuntan al mismo objetivo desde capacidades distintas, y colaboran entre sí.

Lo que une las columnas es la especialización, el skill. Lo que une las filas es el North Star.

Las células tienen que ser mutuamente excluyentes

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Vamos por grupos.

Este es un contenido exclusivo para miembros del Growth Club

#1: Ventas y afiliados

Son los dos c…

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Primero, identifico la North Star Metric y la bajo a palancas concretas. Después junto todo lo que ya se sabe de cada palanca. Con eso sobre la mesa busco los patrones y los cruzo con mis loops. Después ordeno esas oportunidades por impacto. Y al final bajo cada una a experimentos concretos para salir a ejecutar.

De esa forma ya tengo por dónde arrancar.

No será la estrategia más completa o perfecta (esa se construye con los meses a medida que me meto cada vez más en el negocio), pero me alcanza para tener algo bien armado y corriendo en la primera semana.

A continuación, voy a detallar más cada paso de este proceso que uso.

Paso #1: Elegí tu North Star Metric y bajala a palancas

El primer paso es definir la North Star Metric.

Pero qué es exactamente la North Star Metric?

Dicho de una manera simple, es la métrica que mejor captura el valor que tu producto le entrega a la gente.

En un marketplace podría ser el número de transacciones. En una app de mensajería, los mensajes que se mandan. En Netflix, las horas vistas.

Y acá hago una aclaración.

Si el negocio es medio complejo, no te cases con una sola métrica. Elegí hasta tres, una de cada familia. Una de retención (que la gente vuelva), una de engagement (que use el producto) y una de monetización (que pague). Porque si mirás una sola, podés terminar optimizándola a costa de las otras.

Una vez que ya identificaste cuál es tu métrica principal lo siguiente es bajarla a sus inputs. Porque tú North Star Metric no se mueve directamente. Es una foto, no una palanca.

Por eso hay que descomponerla hasta llegar a números que el equipo pueda tocar.

Voy a tomar a Mural, la plataforma de colaboración online para equipos de trabajo, como caso de estudio para que puedan entender de forma más gráfica a lo que me refiero (además, hace poco Ramiro Castro nos habló de este caso en una de las sesiones en vivo que tuvimos en el Growth Club).

Para ellos su North Star Metric eran los usuarios activos mensuales, y esos activos los descomponen en nuevos, más retenidos, más resucitados, menos los perdidos.

Usuarios activos mensuales = Usuarios nuevos + Retenidos + Resucitado - Perdidos

Entonces lo que pasa ahí es que ya tienen cuatro palancas distintas para tocar. Pero ahí no termina, porque podés seguir descomponiendo cada una de estas cuatros palancas.

Por ejemplo, cuando descomponemos a los usuarios nuevos estos llegan por:

• Invitación

• Marketing website

• Búsqueda orgánica

• Anuncios pagos

Una vez que ya tenés mapeada tu North Star Metric y sus palancas, el siguiente paso es organizar lo que ya sabes de cada una.

Antes de continuar, un breve anuncio…

Si estás armando la estrategia de growth de tu negocio, o necesitás una mano para implementar un proceso que funcione, eso es justamente lo que trabajamos en el Curso de Growth Rockstar.

Si te interesa no cuelgues en aplicar! La próxima edición arranca el 14 de septiembre y los cupos son LIMITADOS. Esto lo hacemos así para poder ofrecerte un seguimiento más personalizado.

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Paso #2: Juntá todo lo que ya sabés de cada palanca

Cada experimento que corriste, cada llamada con un cliente, cada métrica que mirás todas las semanas. Todo eso ya lo tenés.

La parte más difícil de esto es que en la mayoría de las empresas tienen toda esta información desparramada. En la cabeza de una persona, en un doc viejo, en un hilo de Slack de hace tres meses.

Pero este paso también te ayuda a comprender las áreas donde se carece de conocimiento y en donde se requiere actualizar información.

Y esto nos lleva al siguiente paso.

Paso #3: Buscá los patrones y cruzalos con tus loops

Con todo junto, lo siguiente es buscar los patrones.

Leé de corrido todo lo que juntaste. Qué se repite? Qué tema aparece una y otra vez en las llamadas con clientes, en los experimentos, en los números?

Por suerte hoy los LLM’s nos dan una mano enorme para hacer este trabajo 😅. Le tirás todos tus aprendizajes y le pedís que te marque los patrones.

Pero lo más importante es agarrar esos patrones y cruzarlos con tus loops.

Volviendo al caso Mural…

Ellos cuando analizaron la data que tenían de los usuarios nuevos, detectaron que el 60% venía de las invitaciones de otros usuarios. Sabiendo esto, analizaron su loop de referidos.

Alguien arma un mural y, para trabajar en equipo, invita a sus compañeros. Esos invitados reciben el email, entran y se vuelven usuarios. Al poco tiempo arman sus propios murales y, para trabajarlos, invitan a más gente.

A su vez, cuando analizas cada parte del loop, las podés seguir descomponiendo. Por ejemplo, las invitaciones enviadas dependen de cuántos usuarios invitan y de cuántas manda cada uno. El email tiene su open rate y su CTR. Y el registro tiene la tasa de aceptación, cuántos de los que hacen clic terminan creando la cuenta.

Cada una de esas es una palanca que podés mover. Pero no todas rinden igual, así que el próximo paso es ponerlas en orden.

Paso #4: Ordená las oportunidades por impacto

Del paso anterior te queda una lista de oportunidades. Son más de las que podés atacar a la vez, así que las ordenás.

El criterio es el impacto. A cada oportunidad ponele un número de cuánto pensás que va a mover la métrica. Es una estimación, pero alcanza. Si querés afinarla, armás un growth model simple, una planilla donde ves cómo se conectan tus inputs y simulás qué pasa si movés cada palanca.

Con los números puestos, priorizá con el método que uses, RICE, esfuerzo contra retorno, el que sea. Ordenás de mayor a menor en una planilla y listo.

Esa lista ordenada es con lo que arrancás a ejecutar.

Paso #5: Bajá cada apuesta a experimentos

Y el último paso es bajar cada oportunidad a experimentos.

Porque una oportunidad todavía es algo grande. Por ejemplo, “Mejorar el share” no es algo que se ejecuta. Hay que partirla en hipótesis concretas, y esas son las que probás, una por una.

En Mural, la primera hipótesis fue que el sign-up de los invitados estaba roto. El email te llevaba a un login en vez de a crear cuenta, así que la mayoría se caía antes de entrar al mural donde la habían invitado. Si arreglaban ese flujo, iban a entrar más. Lo rearmaron en una sola pantalla, con el email ya cargado, y eso mejoró más de un 80% la conversión de esos invitados en usuarios.

Ese experimento fue fácil de medir porque el loop ya existía. Tenían el número de antes para comparar contra el de después.

Pero con un loop nuevo es distinto. No hay nada que medir todavía, porque primero tenés que construirlo.

Por eso, antes de construir un loop nuevo, conviene probar si hay demanda. Se hace con un fake door o painted door.

Armás la entrada del feature que todavía no existe, un botón, una landing, un plan de precios, y medís cuánta gente hace clic. Si de tu audiencia te responde alrededor del 5%, hay señal para construir. Si no responde nadie, te ahorraste el trabajo.

Arrancá simple y ejecutá

Después de años haciendo esto, estoy convencido de una cosa. La mayoría de los equipos se traba buscando la estrategia perfecta, y esa estrategia no existe. Lo que funciona es empezar simple, ejecutar y aprender.

Al principio te dije que esta no es la estrategia completa, es la que me alcanza para arrancar en la primera semana. La completa, la que se mete a fondo en tu negocio, es lo que trabajamos en el Curso de Growth Rockstar.

Estamos abriendo la edición 15. Si querés armar la tuya con nosotros y aplicarla a tu propio negocio, sumate acá.

Saludos, Dylan 👋

📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• “Confianza”: La nueva palanca de growth

• Tu negocio necesita un arquitecto de growth

• El método para convertir tu North Star Metric en experimentos concretos

• La métrica que mueve capital entre áreas

Una vez por mes paramos las sesiones con invitados y hacemos algo distinto. Los miembros traen sus dudas, lo que están tratando de resolver en sus propias empresas esa semana, y lo trabajamos en vivo aplicando lo que venimos viendo en el libro que estamos leyendo y en las sesiones con invitados.

Esta vez arrancamos con una pregunta que aparece siempre: cómo se arma un equipo de growth y cuándo conviene contratar para un canal. De ahí la charla se abrió a un montón de temas prácticos.

Algunos de los que tocamos:

● No existe la estructura de equipo de growth perfecta. Pensala como una matriz: capacidades técnicas (paid, SEO, owned media, data) cruzadas con problemas de negocio (activación, retención, reactivación), todas apuntando al mismo objetivo y hablándose entre sí.

● No puede haber operación sin estrategia. Podés tercerizar la ejecución en una agencia, pero necesitás a alguien interno que la briefee y la mida, o es plata tirada.

● Por qué podés hablarle a públicos muy distintos sin romper tu marca. Rappi le habla a ICPs opuestos, pero siempre desde los mismos pilares: conveniencia, velocidad y precio.

● Reach y frecuencia no son lo mismo. En medios donde nadie te está buscando, si no le hablás a tu audiencia al menos 4 veces al mes, no impacta.

Y varios temas más.

Esta grabación es exclusiva para miembros del Growth Club.

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QUIERO SER MIEMBRO DEL GROWTH CLUB

Saludos 👋

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De eso van los tres canales de esta semana. Ninguno depende de cuánto presupuesto de pauta tengas. Dependen de cómo diseñás el pro…

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Lo veo todo el tiempo. Algunos ponen toda la plata en paid esperando que Google y Meta le resuelvan la vida. Otros arman un evento carísimo, seguros de que lo van a llenar de leads calientes.

Pero cuando esto no sucede, no significa que el canal sea malo. El problema es lo que esperan de él.

De esto hablamos en la última sesión del Growth Club con Ezequiel Werthein. Eze es Global Head of Growth Marketing en Clara, la plataforma de gestión de gastos para empresas que opera en México, Brasil y Colombia. Antes pasó casi cinco años en Mercado Libre liderando marketing en Mercado Pago y Mercado Crédito, y antes de eso hizo consumo masivo en L’Oréal y Procter & Gamble.

Vio crecer canales a escala de 25 millones de usuarios y también los está construyendo hoy desde una startup B2B.

Este es el resumen de lo que saqué en limpio de la charla.

Esto es una de las cosas que más me gusta de armar el Growth Club. Leemos un libro como Traction, traemos a operadores como Seba que lo bajan a tierra con lo que les pasó, y después ordenamos entre todos los problemas que cada uno tiene sobre la mesa.

Si querés tener este tipo de conversaciones, con gente que está trabajando growth, producto y adquisición, te espero adentro.

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Paid no es una máquina de conversiones que funciona sola

Empecemos por el más malentendido de todos: paid.

La creencia general es que performance es una máquina. Ponés un dólar de un lado, sale un cliente del otro. Y no funciona así. Paid no convierte por sí mismo. Convierte cuando tu marca ya está validada y cuando los creativos hacen bien su trabajo. Si el que ve tu anuncio no sabe quién sos ni por qué debería confiar en vos, no hay campaña que lo salve.

Mirá Nubank.

El banco digital más grande de Latam tiene un costo de adquisición de alrededor de 7 dólares por cliente. Un banco tradicional gasta entre 200 y 400. Nubank destina cerca del 2% de sus ingresos a marketing, cuando el promedio de la industria es 7%. Entre el 80 y el 90% de sus clientes llegan de forma orgánica, por recomendación de otros usuarios.

¿Eso quiere decir que Nubank no hace paid? Lo hace. Pero el paid es una capa fina arriba de un producto que la gente ama y una marca en la que confía. El canal no es la máquina. El producto y la marca son la máquina. El paid solo amplifica lo que ya funciona.

Cuando tu marca es fuerte, hasta te sale más barato pautar. Esa es la parte que casi nadie mide.

El lead caliente no lo trae un canal, lo traen varios juntos

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Eze arrancó en lo que él llama “el lado oscuro” del growth, el consumo masivo, con años en L’Oréal y Procter & Gamble. De ahí saltó al mundo digital, pasó varios años en Mercado Libre y Mercado Pago, y hoy es Head of Growth de Clara, la fintech de gastos corporativos que ya trabaja con más de 20.000 empresas en la región.

La charla cayó justo con Traction, el libro que estamos leyendo. Hablamos de canales, de cómo elegir dónde jugar cuando tenés recursos limitados, y nos metimos a fondo en uno que casi todos subestiman: los referidos.

Algunos de los temas que tocamos:

● Los referidos son un canal, no un truco: sirven, se saturan y hay que refrescarlos. Su regla rápida: de cada 100 clientes, entre 5 y 10 refiriendo es un número sano.

● Por qué no hace falta correr los 19 canales de Traction. Con equipo chico, priorizá con IA según tus números y arrancá con 2 o 3 experimentos baratos.

● Cuándo conviene experimentar en paralelo y cuándo en secuencia, y por qué hacer todo junto te deja sin saber qué funcionó.

● Cómo hacer que marketing y ventas jueguen para el mismo lado en B2B: objetivos compartidos y feedback constante sobre la calidad de los leads.

Y varios temas más.

Esta grabación es exclusiva para miembros del Growth Club.

Si todavía no formas parte de esta comunidad que estamos construyendo, podés sumarte al Growth Club y acceder a las próximas sesiones en vivo, al grupo de WhatsApp y a todo el contenido privado que compartimos dentro.

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Saludos 👋

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Aprendé a escalar tu negocio como Gastón en el Curso Growth Rockstar.

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Gastón Zelerteins lleva más de dos décadas resolviendo problemas en tecnología, y con Alephee se metió con uno de los más difíciles: ordenar el caos del sector autopartes.

Lo hizo de la mano de Mercado Libre, y hoy su plataforma conecta marcas, distribuidores y talleres en toda Latam.

En esta charla cuenta cómo se apoyó en socios estratégicos para construir, cómo es expandirse por la región, y cómo está adoptando inteligencia artificial en el negocio para convertirlo en AI First.

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Escucha ahora en Spotify, Apple Podcast y YouTube.

Dónde encontrar a Gastón:

• LinkedIn: in/gzelerteins/

Dónde encontrar a Dylan:

• Instagram: /dylanrosemberg/

• LinkedIn: in/dylanrosemberg/

• Sitio web: www.growthrockstar.com/

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Capítulos:

00:00 - Intro
01:37 - Background de Gastón Zelerteins
03:23 - Socios estratégicos
10:02 - Cómo conseguir partners
12:07 - Inicio de Alephee
20:03 - Qué es Alephee
27:25 - Expansión regional
31:01 - Desafíos de expansión a Brasil
43:23 - Entrada a Y Combinator
51:32 - Los principales milestones de Alephee
57:11 - Modelo de monetización de Alephee
59:39 - El rol del founder
1:04:27 - Errores de ventas B2B
1:07:11 - Cómo adoptar AI en el negocio
1:20:40 - La obsesión por crear más valor
1:28:06 - Cierre

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Mis mayores aprendizajes de esta conversación

1. Un buen padrino vale más que un cheque. Gastón usó la misma jugada dos veces: primero con Microsoft, después con Mercado Libre. Su lectura es que un socio estratégico bien elegido no es solo un inversor, es un canal de distribución, infraestructura y credibilidad al mismo tiempo. Apoyarte en el padrino correcto te puede ahorrar años de camino.

2. Service hace software, no al revés. Cuando Mercado Libre lo convoca, la competencia decía “armá tu catálogo y vení a publicar”. Gastón fue con un servicio: mandaba un fotógrafo a abrir las cajas y sacar las fotos de cada pieza. Ese foco en resolver el problema, y no en entregar una herramienta, fue lo que lo diferenció. Como dice él, antes el software hacía el service, ahora el service hace el software.

3. Para ganar en Brasil hay que vivir Brasil. Gastón no viajó tres días a vender. Se mudó, estudió portugués, armó equipo local y vivió los problemas desde adentro. Y dejó una frase que me quedó grabada: el error más común al expandirse es llegar diciendo “mirá lo que hice en otro lado”, cuando eso es apenas el 20% de lo que necesita una empresa de otro mercado. Localizar no es traducir.

4. Meter AI no es quemar tokens. Esto lo discutimos en vivo. Veo empresas gastando fortunas en cuentas de AI sin ningún impacto en el negocio. Gastón lo puso al revés: la pregunta no es cuántos tokens quemás, es qué outcome generás. Él armó en cuatro horas un plan para entrar a un mercado nuevo que antes le hubiera llevado más de un año. Ahí está el valor, no en la factura.

5. La data es el moat. Alephee tiene años de información de toda la cadena de valor: marcas, distribuidores, precios, stock, órdenes, logística. Ese es el activo que ninguna AI genérica puede copiar. La próxima etapa de la empresa no es la AI por la AI, es poner esa data a generar valor para el cliente. El moat no es el modelo, son los datos.

6. La obsesión es el motor. Gastón se levanta todos los días con una pregunta: cómo crear hoy más valor que ayer. Dice que la industria tecnológica tiene más piñas que abrazos, que las felicitaciones duran un segundo y que el e-commerce es 24/7. Esa obsesión por mejorar, más que cualquier táctica, es lo que sostiene una empresa en el tiempo.

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Dylan puede ser inversor de las empresas mencionadas en los episodios.