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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Pero lo que más me interesa de Debora no es por dónde pasó. Es lo que construyó adentro de Rappi: una métrica única que logró alinear a una compañía que iba en 900 direcciones distintas. La llamaron CPID. Cost per Incremental Delivery, o Costo por orden incremental.

Y esa métrica es lo que quiero desarmar en este artículo.

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Acá Croll y Yoskovitz salen del foco que tuvieron durante todo el libro y muestran cómo el mismo enfoque se aplica en otros contextos.

Empresas que venden a clientes corporativos, equipos dentro de organizaciones grandes que quieren innovar desde adentro, y el cierre, qué pasa cuando una startu…

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Esta vez nos acompañó Ramiro Castro, que fue parte del equipo que escaló Mural de 10 a 120 millones de dólares de revenue anual.

En esta sesión hablamos de por qué si no tenés una métrica que estás persiguiendo en tu rol o en tu equipo, no estás haciendo nada. De cómo descomponer tu métrica más importante en un KPI Driver Tree para entender qué palancas mueven el negocio. De por qué no perseguir vanity metrics. Y de cómo experimentar bien sin perder tiempo.

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Cada semana traemos un crack del mundo del growth para que comparta su experiencia con nosotros. El mes pasado tuvimos a Sean Ellis, autor del libro que estábamos leyendo, y la próxima semana se viene una sorpresa muy top.

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Sin un punto de comparación, los datos no significan mucho. Un churn del 5% suena horrible si no sabés que en ciertas industrias el promedio es del 12%. Una conversión del 2% parece baja hasta que descubrís que en la mayoría de los e-commerce ese …

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Esta vez nos acompañó Debora Maron Gutierrez, que lideró data y growth durante varios años en Rappi y XP Inc., midiendo crecimiento en compañías con bases de decenas de millones de usuarios.

La conversación cayó perfecto con lo que estamos leyendo en Lean Analytics.

Nos metimos de lleno en uno de los temas centrales del libro: cómo diferenciar las métricas que mueven el negocio de las que solo te dan una falsa sensación de progreso.

Por qué medir conversión sin medir incrementalidad te hace gastar plata en órdenes que igual iban a pasar. Cómo usar el capital allocation para sacar plata donde sobra y ponerla donde falta. Por qué la hiperpersonalización tiene un límite, y en qué punto la complejidad supera al retorno. Y cómo alinear a una organización entera alrededor de un set finito de métricas, cuando cada área mide al mismo cliente con una vista distinta.

Además, Debora compartió aprendizajes muy concretos de su paso por Rappi: cómo definieron el CPID (cost per incremental delivery), cómo lo usaron para decidir dónde invertir y dónde desinvertir, y cómo lograron que una compañía que funcionaba más como un conjunto de startups empezara a tomar decisiones como una sola empresa.

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Si hay una idea que atraviesa toda esta segunda parte del libro es que en cada momento de tu empresa hay una sola métrica que importa más que todas las demás. UNA! No cinco, no diez, no un dashboard entero.

Encontrar cuál es depende de dos cosas: qué tipo de negocio tenés y en qué etapa estás.…

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Pero lo que más me interesa de Cris no es el tamaño del equipo que maneja. Es cómo llegó a armarlo.

Hace 20 años Cris construía dashboards. Era un rol clásico: tomaba data, la transformaba, entregaba un reporte y listo. Si alguien después lo usaba, bien. Si no, también. Su trabajo terminaba ahí.

Hoy no concibe un producto de datos que no incluya automación y optimización. Ese cambio de cabeza es lo que quiero desarmar en este artículo.

#1: Reportar es el punto de partida, no el de llegada

Este fue el primer quiebre en la carrera de Cris, y me parece clave para cualquier líder que hoy tenga un equipo de datos.

“Me di cuenta que hacer reportes no generaba valor para la compañía, que en general muy pocas personas pueden tomar decisiones con esos números, que es muy difícil linkear las palancas con los números de un reporte. Y me di cuenta que si yo no lograba automatizar las decisiones, era muy difícil generar impacto desde los datos.”

Un equipo de data que optimiza por la calidad del dashboard está optimizando la parte más visible del problema, pero no la que tiene impacto.

Lo que importa no es el reporte. Es qué decisión desbloquea ese reporte, quién la toma, y cuánto tarda en llegar a la acción.

#2: Cada métrica necesita estar anclada a un accionable

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Esta vez nos acompañó Cristian Calla, Sr Director de Marketing Science en Mercado Libre, donde lleva 9 años construyendo un equipo que hoy tiene 80 personas y que opera cross-país y cross-business unit en toda la región.

La charla cayó perfecta con el libro que arrancamos a leer este mes: Lean Analytics.

Nos metimos de lleno en uno de los conceptos centrales: One Metric That Matters.

Qué métrica realmente mueve la aguja. Cómo diferenciar decision making metrics de vanity metrics. Por qué tantas empresas optimizan tráfico y le terminan regalando la plata a Meta y a Google. Y cómo pasar de un equipo de data que hace reportes a un equipo de operaciones que mueve palancas.

Además, Cristian compartió aprendizajes muy concretos de su recorrido en Mercado Libre: cómo dejaron de medir open rate y conversión para empezar a medir incrementalidad, y cómo terminaron automatizando las palancas de cada canal para generar impacto sobre el negocio.

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Y ahora decidimos dar el siguiente paso… Un encuentro presencial en Bogotá!

Igual que en las sesiones en vivo, pero esta vez vamos a estar todos juntos en un mismo lugar para tomar algo y conocernos más.

Este evento lo vamos a llevar a cabo las oficinas de Growth Rockstar el jueves 23 de abril desde las 18:30 hasta las 21:00 hs.

Para participar de este evento es necesario ser miembro del Growth Club y llenar el formulario de inscripción (si ya eres miembro simplemente debes llenar el formulario que se encuentra a continuación 👇).

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Cómo dejar de engañarte con tus propios números. Qué hace que una métrica sea útil, por qué los promedios te pueden estar mintiendo, y cuándo tiene sentido hacerle caso a los datos vs. cuándo conviene frenar y pensar.

Para que llegues afilado a la sesión de mañana, acá van…

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