Nir Eyal en Hooked (el libro que estamos leyendo este mes en el Growth Club) las llama trigger (el disparador que te trae), action (una acción mínima que hacés), y reward (una recompensa que te deja volviendo).

Pero esas tres piezas no funcionan igual en todas las industrias.

De esto hablamos en la última sesión en vivo que tuvimos con Fernando Del Río, quien pasó por e-commerce en Mercado Libre y Linio, dirigió growth y marketing en Harmon Hall dentro del grupo Talisis, y hace tres meses entró a un grupo de casinos y entretenimiento. Marketplace, educación y apuestas, tres lógicas de hábito que no se parecen en nada.

En este artículo bajo un poco lo que hablamos y algunas ideas que me quedaron dando vueltas.

Tres industrias, el mismo modelo, tres trabajos distintos

Lo bueno de la carrera de Fernando es que pasó por tres negocios donde el hábito juega un papel completamente distinto. Así que en la sesión agarramos cada pieza del modelo (trigger, action y reward) y las miramos en las tres industrias, para ver cómo cambia de una a la otra.

El modelo es siempre el mismo, pero el trabajo que hace cada pieza depende de si tu producto crea un comportamiento, lo acelera, lo sostiene, o directamente es el comportamiento.

Este es el resumen de lo que salió:

Ahora vamos industria por industria.

Charlas como esta, con operadores que cuentan lo que hicieron y cómo les fue, las hacemos todas las semanas en vivo en el Growth Club. Además tenemos club de lectura, sesiones con expertos y una comunidad de founders y operadores de Latam para seguir estas conversaciones.

Si querés estar del otro lado la próxima vez, sumate al Growth Club.

Marketplace: capturar demanda o fabricarla

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Un libro que suele leerse pensando en productos de consumo: hábitos, triggers, recompensas emocionales. Pero ¿qué pasa cuando ese modelo lo aplicás a una empresa 100% B2B? De eso se trató la charla.

Esta vez nos acompañó Juan Sebastián Zuluaga, Global Product Director en Clara, la startup que Financial Times marcó como la de más rápido crecimiento de Latinoamérica.

Nos metimos de lleno en cómo funciona el modelo de trigger, acción y recompensa cuando tu usuario no es una persona, sino una organización entera.

Algunos de los temas que tocamos:

• La acción mínima que predice tracción en Clara.

• Por qué en B2B la decisión es más racional que emocional.

• Cómo pensar la fricción: ¿filtra calidad, protege a alguien, o solo existe porque nadie la rediseñó?

• En B2B la recompensa no es dopamina, es alivio. Y el alivio es un arma de marketing.

Y varios temas más.

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Falta el paso que cierra el círculo. La inversión.

Es el paso que menos se trabaja y el que más retiene. Sin inversión, el usuario pasa por el producto pero no deja nada suyo adentro, y así el hábito no termin…

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Esta semana en la sesión en vivo del Growth Club nos acompañó Fernando Del Río, que en 16 años de carrera aplicó growth en industrias que no podrían ser más opuestas: consumo masivo, e-commerce en Mercado Libre y Linio, educación como CMO en Talisis, y hoy lidera growth, branding y comunicación en uno de los grupos de entretenimiento y casinos más grandes de México.

La conversación cayó perfecta con Hooked, el libro que estamos leyendo este mes. Nos metimos de lleno en cómo funciona el modelo de trigger, acción y recompensa según la industria en la que estés.

Algunos de los temas que tocamos:

• Por qué el mismo Hook funciona distinto en cada categoría: en un marketplace el hábito acelera un comportamiento que ya existe, en educación el trigger es de identidad (quién querés llegar a ser), y en un casino el ciclo de hábito no es una palanca de growth, es el producto.

• Por qué no toda fricción es mala. La acción mínima que separa a un curioso de una intención real es el momento en que la persona pone algo propio en juego: tiempo o plata.

• Las 3 capas para pasar de un trigger externo a uno interno sin quedar preso de la promoción eterna.

Y varios temas más.

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Hoy toca el tercer paso, la recompensa. Pero no cualquier recompensa. La clave está en que sea variable.

Dale siempre lo mismo al usuario y, tarde o tempr…

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Lo difícil es que vuelva. Y que vuelva sin que le pagues cada vez.

Esa es toda la pelea de los dos primeros pasos del Hook Model. El trigger, que es lo que lleva al usuario al producto. Y la action, que es lo que hace que efectivamente lo use.

Hoy vamos a fondo con los dos.

1. El trigger tiene d…

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Dos años después levantó la ronda. La diferencia no fue el pitch. Fue que esta vez llegó con cientos de transacciones por día y miles de productos procesándose. El mismo negocio, pero ya no había que imaginárselo.

Esa diferencia resume bastante bien lo que cambió en estos años.

La semana pasada cerramos el libro Lean Startup en el Growth Club y para la última sesión en vivo trajimos a Tomi, uno de los emprendedores más rápidos que conocemos. Empezó a los 18 patentando el primer palito de selfie de Latinoamérica, después armó Simpleat vendiendo viandas congeladas, y hoy volvió con Galo, una empresa 100% AI que automatiza departamentos comerciales de distribuidores por WhatsApp.

Y de todo lo que charlamos nos quedamos con dos ideas. Una es cómo cambió la forma de validar un producto con la IA. La otra es por qué esa misma velocidad hizo que el problema ya no sea construir, sino el foco.

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Por eso competir con un producto más rápido, con mejor interfaz, con más features… muchas veces no alcanza. Si otro ya generó un hábito de eso en el usuario, eso pesa más que cualquier mejora.

Y de eso trata Hooked, el libro que leemos este…

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Esta vez nos acompañó Tomás Iakub, emprendedor nato que viene construyendo desde los 18 (patentó el primer palito de selfie de Latam). Después pasó por AB InBev armando una aceleradora, levantó 3 millones y medio de dólares con Simpleat, y hoy lidera Galo AI, una compañía 100% AI que automatiza departamentos comerciales enteros por WhatsApp.

La charla cayó perfecta para cerrar el libro: nos metimos de lleno en cómo cambió validar un MVP en la era de la IA.

Algunos de los temas que tocamos:

• Por qué el MVP de hoy ya no es una mesa a la que le faltan patas. Ahora se vibecodea un producto funcional y se pone a testear en 48 horas.

• Cómo armaron todo el producto de Galo a partir de lo que pedían los clientes, y por qué esa velocidad también es una trampa para perder el foco.

• El pivot que les cambió el negocio: pasar de cobrarle $1.000 al mes a una cadena de 40 sucursales (con 40 onboardings encima) a darse cuenta de que un distribuidor a $500 con un solo onboarding escalaba infinitamente mejor.

• Por qué pensar en grande cuesta lo mismo que pensar en chico, y cómo Tomi lo lleva a la práctica escalón por escalón sin marearse.

• Cuándo matar a un cliente que te empuja a ser una software factory en lugar de un producto que escala.

Y varios temas más.

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Tres partes del libro, sesiones en vivo con founders que pasaron por casi todas las decisiones que plantea Ries, y una conclusión que se sostiene incluso a más de diez años de publicado: bajo incertidumbre extrema, la velocidad de aprendizaje vence a la velocidad de ejecución.

Por las sesiones ya pasaron:

Nicolás Rojas, founder de Dapta, que escaló una plataforma de automatización con IA a más de 27.000 empresas y multiplicó por 12 la facturación en el último año.

Agustín Perelman, co-founder de Bonda, que lleva más de 10 años construyendo una plataforma de beneficios para empresas como IBM, JP Morgan y BBVA, con alcance a más de un millón de empleados en Latam.

Y Ramiro Roballos, founder de Tukki, que pivoteó del modelo B2C al B2B y ganó $1M en 43North Finals 2025 para escalar la operación.

En este artículo te dejo los aprendizajes que me llevo del libro y de esas conversaciones.

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Esta vez nos acompañó Ramiro Roballos, CEO y co-founder de Tukki. Una empresa que ayuda a fundadores y empresas a tramitar sus visas a Estados Unidos con un enfoque mucho más ágil y tecnológico que el de los estudios de abogados tradicionales.

Rami arrancó con un solo tipo de visa y se mantuvo ahí durante un año y medio, rechazando el 90% de los leads que le llegaban. La idea nunca fue crecer rápido. Era construir un producto mucho mejor que el del resto de la industria.

Lo que cuenta sobre MVP y foco es justo lo que venimos viendo este mes en Lean Startup. En la sesión también hablamos de cómo pivoteó de B2C a B2B sin romper el producto, por qué dejó pasar dos años antes de meterle AI y qué hubiera hecho distinto si tuviera que arrancar Tukki de nuevo hoy.

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En la tercera y última parte de Lean Startup (el libro que estamos leyendo actualmente en el Growth Club), Ries plantea que toda startup escala con uno de tres motores, y cada uno te obliga a mirar métricas distintas.

El motor sticky, el motor viral y el motor pago.

También habla de por qué los lotes chicos te dan feedback más rápido que los grandes, cómo los Cinco Por Qué te llevan a la causa raíz de cualquier problema, y por qué innovar dentro de una empresa grande necesita reglas distintas al core.

Veamos esto en profundidad para que llegues afilado a la próxima sesión en vivo.

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Esta vez nos acompañó Agustín Perelman, founder de Bonda, una plataforma de programas de beneficios corporativos que hoy opera en 6 países de Latinoamérica, pero que arrancó hace 16 años siendo algo completamente distinto.

Su historia nos calza perfecto con la parte de Lean Startup que estamos leyendo esta semana: pivots.

Agus pivoteó dos veces la compañía.

La primera por decisión propia, cuando entendió que el modelo de negocio no daba. La segunda en plena pandemia, cuando se le cayó casi la mitad del negocio en 3 meses.

De eso hablamos en la sesión. Cuándo pivotear, cómo tomar la decisión y cómo seguir adelante cuando el contexto te obliga a reinventarte.

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Nico es founder de Dapta, una plataforma que permite a las empresas crear agentes de AI conversacionales por voz y por texto. Programa desde los 13 años y fundó su primera empresa de software a los 17.

Hoy Dapta tiene 150.000 usuarios. Y hace sólo cuatro meses tenía 50.000!

Pero lo que más me interesa de Nico no es lo rápido que crece Dapta. Es cómo decide qué experimento mantener vivo y cuál matar. Y eso es lo que quiero desarmar en este artículo.

En Dapta no se toman decisiones. Se plantean hipótesis.

Lo primero que hay que entender es cómo piensa Nico todo lo que hace.

“Nosotros solo hablamos en hipótesis. Entonces hay hipótesis de mercadeo, hipótesis de ventas, hipótesis de producto, y después hay que salir a comprobar la hipótesis.”

Esto es Lean Startup en estado puro. Build, measure, learn. Cada idea es una apuesta que hay que validar con datos, no defender con opiniones.

Pero hay un detalle táctico que cambia todo: Nico no corre una hipótesis a la vez.

Cuando Dapta todavía era una iniciativa interna de Imagine Apps, su software factory de 120 personas, montó una célula chiquita, dos developers y él como product manager, y atacó tres hipótesis en paralelo.

Una plataforma de talento para acelerar reclutamiento. Una automatización de DevOps. Y un creador de APIs. A cada una le puso una métrica que tenía que mover.

Eligió Dapta aunque la de talento iba mejor en números. Le veía más techo y más posibilidad de pivotear si algo se rompía. El número no alcanza para decidir solo, pero sin número no hay decisión. Las dos cosas juntas.

Y desde entonces, todo lo nuevo en Dapta se construye así: célula aparte, equipo chico, métrica clara.

El problema aparece después. Si vos solo mirás el número de la primera medición, casi nada te funciona. Las cosas que explotan al primer intento son poquísimas. La mayoría arranca floja, con métricas que dan ganas de cerrar el experimento y pasar a otra cosa.

Y ahí es donde se mezcla el arte con la ciencia.

Si le tenés convicción, hay que sufrirlo

Esta es la idea más fuerte que me dejó la charla:

“Si uno le tiene convicción al experimento, hay que sufrirlo y hay que comerse el dolor y seguirlo trabajando hasta que ya en algún punto comiences a ver señales de que sí funciona.”

El ejemplo que usó es YouTube. Nico quería volver al canal y arrancó un experimento hace dos meses. Producciones bien pensadas, bien editadas. El primer video tuvo 200 views. El segundo, 500.

El equipo se desmoralizó. La lógica era obvia: esto no mueve la aguja, mejor hagamos 700 mil TikToks más.

Pero no lo mataron. Nico le tenía convicción.

En los últimos 45 días duplicaron los subscribers y van por 4.000. Los videos nuevos promedian entre 8.000 y 10.000 views. Si hubieran parado después de los primeros dos, no hubiera pasado nada.

El día que la conversión cayó 90% y no lo mataron

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De acá salen casi todos los términos que después se hicieron parte del vocabulario diario de cualquier equipo de producto: build-measure-learn, MVP, innovation accounting, pivot or persevere.

Es la sección donde Lean Startup deja de ser teoría y se vuelve método.

Acá te dejo las ideas centrales para l…

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Esta vez nos acompañó Nicolás Rojas, founder de Dapta, una plataforma de agentes de AI conversacionales.

La conversación cayó perfecta con lo que estamos leyendo este mes: Lean Startup.

Nos metimos de lleno en uno de los temas centrales del libro: cómo formular hipótesis y experimentar bien.

Cómo nació Dapta dentro de ImagineApps probando 3 hipótesis en paralelo con un equipo de 3 personas. Por qué para construir algo nuevo Nico siempre arma una célula aparte, separada del día a día. Cuándo matar un experimento rápido y cuándo aguantar con convicción aunque las primeras señales sean malas. Y cómo combinan velocidad y calidad con dos equipos internos que llaman Attack y Defense.

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Si alguna vez en tu vida dijiste MVP, pivot, build-measure-learn o validated learning, le estás hablando con las palabras de Eric Ries. El libro reescribió el vocabulario entero de la industria tech.

Este mes en el Growth Club lo vamos a desglosar entero. Parte por parte, con invitados, sesiones en vivo y debate.

Acá te dejo las ideas principales de la primera parte para que llegues afilado a la próxima sesión en vivo.

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Semana a semana tuvimos grandes charlas en las sesiones con Cristian Calla, Debora Gutierrez y Ramiro Castro.

Me siento un privilegiado de poder sentarme a conversar con personas de este calibre.

Y la frutilla del postre...

La semana pasada tuvimos una sesión especial con Benjamin Yoskovitz, el autor del libro.

Me fui de la sesión pensando en varias cosas.

Este artículo lo escribo para bajar un poco a tierra todas estas ideas que me quedaron dando vuelta. Y espero que a ustedes también les sirva y los deje pensando como a mi.

El OMTM cambia. La North Star, no.

Lo primero que tocamos fue la diferencia entre el One Metric That Matters y la North Star Metric. La mayoría las mezcla.

El OMTM es la métrica en la que estás enfocado hoy. Si estás peleando para bajar el churn, ahí está tu OMTM. El mes que viene puede ser otra. La North Star, en cambio, no se debería mover. Es la que te dice si el negocio funciona o no.

La confusión parece menor, pero no lo es.

Cuando mezclás OMTM con North Star, terminás confundiendo foco con estrategia. Una cosa es decidir qué cuello de botella atacar este mes. Otra muy distinta es cambiar la definición de éxito del negocio cada vez que aparece un problema nuevo.

Por etapa cambia el OMTM. La estrella es fija.

Me acordé de la conversación con Ramiro unas semanas atrás, donde bajaba todo a una forma muy simple de mirar el crecimiento: usuarios adquiridos + retenidos + reactivados - perdidos.

Cada componente de esa ecuación puede ser tu OMTM en distintas etapas. La North Star es la ecuación entera.

Mapeá tu negocio como una máquina

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Y de todo lo que dijo, hay una frase que nos quedó dando vueltas.

“Si no sos owner de una métrica, hay algo raro.”

Esa frase resume un problema que vemos en casi todos los equipos con los que trabajamos.

Las compañías eligen su North Star Metric. La hacen pública. Empapelan las paredes con el número. Pero después llega el equipo de growth a la oficina el lunes a la mañana, y nadie sabe qué tocar.

Porque la North Star Metric no se mueve directamente. Se mueve por debajo.

Antes de continuar…

Ramiro forma parte del cohorte de mentores de Mentor, nuestra plataforma donde podés agendar reuniones 1 a 1 con operadores que ya hicieron lo que estás tratando de hacer.

Si querés sentarte con él a desarmar el driver tree de tu propio negocio, o conversar sobre experimentación y métricas con alguien que escaló un producto de 10 millones a unicornio de 2 billions, podés sumarte haciendo clic acá.

Ahora sí, continuamos con el artículo.

La North Star Metric no es una palanca. Es el resultado de varias.

Ramiro tiene una técnica muy clara para resolver esto. La llama KPI driver tree.

La idea es bajar la North Star Metric a una ecuación matemática. Cualquier número grande es el resultado de números más chicos que se suman, se restan o se multiplican entre sí. Si lográs escribir esa ecuación, dejás de mirar un número que nadie sabe cómo mover y empezás a ver palancas concretas que un equipo puede tocar.

Pero antes de descomponer, Ramiro nos dejó una idea sobre qué tipo de North Star Metric conviene elegir.

“Hay dos grandes tipos de North Star Metric. Una es valor, es cuál es el valor que crea tu producto. La otra es revenue. Yo diría que debería ser siempre valor. Cuando una compañía elige revenue es porque no puede mapear bien valor. El revenue sostenible viene siempre por el valor entregado.”

La trampa es que el revenue es más fácil de medir. Y por eso muchas compañías van por el atajo aunque sepan que no es el indicador más sano.

Mural eligió ir por valor. Su North Star Metric era Monthly Active Members: usuarios activos mensuales. La idea era simple. Si la gente usa el producto activamente, el revenue va a venir detrás. Si optimizás solo por revenue, podés terminar exprimiendo a usuarios que ni siquiera están usando bien el producto.

Pero Monthly Active Members tampoco es algo que un equipo pueda mover el lunes a la mañana. Es una foto. No una palanca.

Ahí entra el driver tree.

“Usuarios activos es igual a nuevos, más retenidos, más resucitados, menos los perdidos.”

Listo, ya tenés cuatro cosas para mirar en vez de una. Y cada una de esas cuatro, a su vez, se puede seguir descomponiendo.

Ramiro fue a los nuevos. ¿De dónde vienen? Algunos por la marketing website. Otros por invitaciones de gente que ya está dentro del producto. En Mural, que es colaborativo y viral, descubrió que el 60% de los nuevos usuarios venía de invitaciones. Ese era el lever grande, no la home.

Y de las invitaciones, siguió descomponiendo. La fórmula quedó así:

Nuevos usuarios vía invitación = Invitaciones enviadas × CTR × Acceptance rate

Ahora sí tenés algo que un equipo puede atacar. Mejorar el copy del email. Cambiar el flujo de aceptación. Pelear cada paso con experimentos.

“Cuando lo descomponés así, te regala cosas. Decís: bueno, para subir esta métrica puedo mandar más emails, o subir el open rate, o mejorar la tasa de aceptación. Cada una es un experimento distinto.”

Una vez que tenés el árbol, ves lo que está roto

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Tuvimos el honor de conversar con Benjamin Yoskovitz, coautor de Lean Analytics, el libro que estuvimos leyendo todo este mes.

Algunas de los temas que tocamos son:

• La diferencia entre el One Metric That Matters y el North Star Metric.

• Cómo mapear tu negocio para encontrar dónde está la pieza más rota.

• Cómo HubSpot creó el Customer Happiness Index para predecir el churn antes de que ocurra.

• Por qué los agentes van a ser tus principales usuarios en cinco años y cómo eso te cambia la UI, las métricas y el modelo de negocio.

Y varios temas más.

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