Estás pensando en matar una idea que venís construyendo hace meses o años. El equipo se sumó por eso, le metiste un montón de laburo, gastaste plata, y encima hay gente que te dice que le encanta lo que hacés. Pasaste meses convenciendo a todos, y de paso convenciéndote a vos, de que esto iba a ser enorme.

Y siempre queda esa vocecita. “¿Y si le doy un poquito más de tiempo y por fin arranca?“

Por eso la pregunta más difícil de un pivot no es cómo hacerlo. Es saber si tenés que hacerlo.

Nadie te va a dar un sí o un no automático. Pero hay un puñado de preguntas que, si te las hacés con honestidad, te acercan bastante a la respuesta.

Estas son las que yo me haría.

¿Tu plan para arreglarlo es siempre “un feature más”?

Si cada vez que los usuarios no terminan de adoptar el producto, no llegan a experimentar el aha moment o no convierten a pago, tu respuesta es sumar un feature, prestá atención. Eso no es una solución. Es una señal.

Y también es una de las trampas más comunes que hay. La fantasía de que lo próximo que construyas va a ser, por fin, lo que haga despegar todo. Casi nunca pasa.

Por ejemplo, miremos el caso de Mono, la fintech colombiana. Ellos arrancaron para ser algo así como el banco digital de las pymes, las empresas chicas. Le metieron dos años y medio y 6 millones de dólares de inversión a construir una cuenta para empresas buenísima.

Hace un tiempo grabé un episodio del Growth Rockstar Podcast con Juan Camilo Poveda, uno de los founders, y contó que cuando ese negocio no terminaba de arrancar, cayeron justo en esta trampa.

“Nos falta el pago de impuestos, nos falta esta otra integración, ya estamos a nada”, decían. Sumaban funciones a ver si alguna por fin hacía que la gente pagara.

Hasta que uno de los socios, Sebastián, el más realista del grupo, dijo la frase que nadie quería escuchar: esto no es un negocio.

Si tu mejor argumento para seguir es la próxima feature, es muy probable que el problema no sea ninguna feature.

Antes de continuar…

Ninguna de estas preguntas se responde bien sólo. Las decisiones más difíciles de un negocio, como la de pivotear o aguantar, casi siempre se toman mejor después de hablarlas con alguien que ya estuvo parado en ese mismo lugar.

Para eso está Mentor, nuestra plataforma donde podés agendar reuniones 1 a 1 con operadores que ya tomaron estas decisiones en sus propias empresas. Si querés sentarte a revisar tu caso con alguien que ya pasó por ahí, podés sumarte haciendo clic acá.

Ahora sí, continuamos con el artículo.

¿La gente que entra, se queda o se va?

Si mirás los pivots que salieron bien, casi todos tenían la misma señal antes de pivotear. La gente probaba el producto y rebotaba. Entraba, no encontraba un motivo para quedarse, y se iba. Un interés tibio que no se calienta nunca.

A Mono le pasaba algo parecido y tardaron en verlo.

“Las pymes abrían la cuenta, pero no la usaban”, contó Juanca.

Tenían 1.000 empresas, pero entre todas les dejaban apenas 10.000 dólares por mes. Mucha alta, pero poco uso y poca plata.

Si ves poca retención, un crecimiento que se estancó y cada vez que alguien prueba el producto tenés que volver a convencerlo de usarlo, no estás frente a un problema de marketing. Estás frente a un producto que no genera suficiente valor por sí solo. Y eso suele ser una señal bastante clara de que hay que pivotear.

¿Estás seguro de que lo que está roto es el producto?

Antes de matar tu producto, frená. Porque a veces el producto está perfecto y lo roto es otra cosa.

Hay dos lugares donde mirar.

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El usuario va a settings, hace clic en cancelar, confirma y se va. Sin contexto, sin preguntas, sin un intento de entender qué pasó.

Y ese es de los mayores errores que veo.

Porque trabajar el churn no se trata sólo de recuperar usuarios. Trabajarlo te permite entender en qué está fallando tu producto, dónde, qué tipo de usuarios estás trayendo, etc.

Hace un tiempo hablamos de esto en el Growth Rockstar Podcast junto a Daniela Gómez, y en este artículo quiero bajar algunas de estas ideas a tierra.

Qué ganas cuando trabajas el flujo de cancelación

En la mayoría de los productos, cancelar es un trámite rápido. Clic. Confirmar. Fin.

Pero algo que los equipos ignoran es que durante ese proceso, por un momento, tenemos la atención del usuario. La idea es aprovechar esto para intentar recuperarlo, y en el caso de que ya sea una decisión definitiva, entender el por qué se va.

Para eso necesitamos introducir una pequeña encuesta durante el proceso de cancelación. Pedirle que nos diga el motivo.

Si se va, se va por algo. Y ese “algo” puede ser:

• no llegó a experimentar el valor del producto

• el producto está fallando

• el onboarding fue débil

• el precio no se siente justificado

• cambió su necesidad o la del mercado

Saber esto es fundamental para poder segmentar a los usuarios que se van.

A esto le podemos sumar otra capa de segmentación por:

• lifetime value;

• tiempo usando el producto;

• geografía;

Un buen flujo de cancelación no es un modal genérico con un dropdown. Es un sistema que se adapta según quién es el usuario y por qué se quiere ir.

Por eso es tan importante poder segmentar a estos usuarios.

Qué podés hacer cuando alguien quiere irse

Las tácticas dependen del segmento, pero hay algunas cosas que suelen funcionar bien.

Soporte o llamada

Muchas cancelaciones no son una ruptura definitiva, sino un pedido de ayuda mal expresado. Incluir la posibilidad de reservar una llamada o contactar al equipo en el mismo flujo puede cambiar la historia.

En Porter Metrics, por ejemplo, parte del flujo de cancelación incluye la opción de agendar una llamada en ese mismo momento. No es un “hablá con ventas”. Es resolver el problema que detonó la cancelación. Cuando el usuario siente que alguien lo escucha y entiende el contexto, muchas veces la relación se reabre.

Recordar la propuesta de valor

Cuando alguien dice “me voy por precio”, casi nunca es solo precio. Es valor percibido.

Ahí el flujo puede cumplir un rol muy concreto: recordar qué está obteniendo y qué pierde si se va.

Canva, por ejemplo, te muestra tus diseños, tu trabajo guardado, el historial que construiste. Te recuerda que no estás pagando solo una herramienta, sino continuidad.

Rappi Pro hace algo parecido: te muestra cuánto ahorraste con la membresía. Pone números al valor.

Si el usuario no está viendo el valor completo, el flujo puede ayudar a hacerlo visible antes de que tome una decisión definitiva.

Descuento con lógica

Si ofrecés un descuento, debería tener sentido económico.

Una forma de pensarlo es mirar el LTV ideal. Si el usuario todavía está lejos de ese punto, un descuento puede ser una inversión para extender la relación y acercarlo a ese LTV saludable.

Otra forma es mirar el CAC. Si todavía no recuperaste el costo de adquisición y dejás que se vaya sin intentar al menos extender uno o dos meses más la suscripción, estás asumiendo una pérdida evitable.

No se trata de regalar margen. Se trata de entender tus números.

Pausar la suscripción

A veces el usuario no quiere cortar el vínculo. Solo necesita un tiempo. Permitir pausar puede ser mucho más inteligente que forzarlo a cancelar.

Por ejemplo, el cliente escribe: “Soy estudiante y no necesito esto durante el verano”.

Sabemos que tiene el plan de estudiante. Sabemos que es un usuario satisfecho y comprometido.

Una “buena oferta” podría ser un mes gratis, pero la “mejor oferta” sería permitirle pausar el proceso durante tres meses (lo que dure el verano).

Cambiar de plan

En muchos productos, hacer downgrade es más difícil que cancelar.

Y eso no es churn. Es fricción. Si el cambio de plan es claro y simple, parte del churn desaparece.

Undo cancellation

Permitir que el usuario revierta la cancelación sin fricción también reduce pérdidas innecesarias. Hay decisiones impulsivas. Dar una puerta de vuelta es simple y efectivo.

Recuperarlo no alcanza

Evitar que alguien cancele es solo la mitad del trabajo.

Si aceptó un descuento, pidió soporte o pausó, eso es una señal de riesgo. No podés volver a tratarlo como a cualquier otro usuario. Hace falta seguimiento, acompañamiento y foco en que use el producto y vea valor.

Si no, lo salvás hoy y lo perdés en el próximo ciclo.

Trabajar churn no es mandar un mail cuando alguien cancela.

Es entender por qué se va, qué se puede recuperar y qué parte del producto está fallando.

En el episodio del podcast con Daniela Gómez hablamos justamente de esto y de cómo lo resolvieron construyendo un sistema específico para trabajar las cancelaciones.

Si querés dejar de tratar churn como un botón y empezar a tratarlo como una palanca de revenue y aprendizaje, podés conocer más sobre ChurnCut aquí.

📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• Cómo medir tu churn

• Una guía para mejorar tu churn

• Tu negocio necesita un arquitecto de growth

• Growth: flywheels y loops

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Pasó con los buscadores en los 2000 como Google, Yahoo, MSN Search… o con las redes sociales por 2007/2008 teniendo a Facebook, MySpace, hi5.

Hoy, con esta nueva tecnología que es la IA (y ya no tan nueva), veo como ChatGPT, Claude, Gemini y otras plataformas están teniendo cada vez mayor adopción y compitiendo entre sí para convertirse en el gran canal de distribución de esta nueva era.

En el próximo Google o Facebook.

Pero todavía veo un mercado muy fragmentado. Y honestamente, las principales opciones son muy parecidas.

Porque si hablamos de modelos, no existe una diferencia de 10X entre unos y otros.

Anthropic saca su versión más avanzada Opus 4.7 para Claude, y a la semana OpenAI saca su versión GPT-5.5; y así sucesivamente.

Y cuando todos hacen lo mismo, lo que ofrecen deja de ser diferencial.

Lo que sí es diferencial es cuánto sabe la herramienta de vos. Que conozca tu contexto mejor que la competencia.

Por ejemplo, si usás ChatGPT para investigar ciertos temas de interés, decidir qué computadora comprar, buscar actividades turísticas en alguna ciudad, que te de un diagnóstico rápido de los análisis de sangre que recién te llegaron, y así puedo seguir nombrando cientos casos de uso… todo ese contexto acumulado hace que las respuestas que te va a dar ChatGPT sean mucho más personalizadas.

Lo mismo pasa a nivel compañía. Cuantas más tareas ejecute, cuantos más diagnósticos le pidas y cuanta más data le metas; más va saber sobre tu negocio.

Entonces ahí veo que está el diferencial.

Antes de continuar, un breve anuncio...

Si estás leyendo esto, seguramente te interese lo que estamos haciendo en Xtreme Growth. Es nuestro programa donde construimos, escalamos y experimentamos con IA aplicada a growth.

La próxima edición arranca el 25 de mayo y los cupos son limitados.

QUIERO APLICAR

Ahora sí, continuo con el artículo.

El momento que estamos viviendo

Lo que está pasando ahora es que todas las plataformas de IA están más abiertas que nunca al mercado.

Y tiene su lógica.

Como pasó con Google a inicios de los 2000 con el SEO. Hacías buen contenido, rankeabas, te llegaba tráfico gratis. Cualquiera podía aparecer primero de forma orgánica.

Eso hizo que todos empezaran a pensar su contenido para que Google los indexe mejor y te muestre en los primeros resultados.

Facebook hizo lo mismo. En 2007 lanzó su plataforma de developers con un mensaje claro. “Construí lo que quieras sobre Facebook, usá nuestros canales virales, quedate con el 100% de tu revenue”. Zynga construyó FarmVille sobre esa apertura hasta valer 10.000 millones de dólares.

Cada vez que un canal de distribución arranca, hace lo mismo. Abre las puertas de par en par para acelerar la adopción.

Y eso es exactamente lo que estoy viendo hoy en las plataformas de IA.

En noviembre de 2024, Anthropic lanzó MCP, Model Context Protocol. Un estándar abierto que permite que cualquier herramienta del mercado se conecte con cualquier IA. OpenAI lo adoptó en marzo de 2025. Google lo adoptó en abril de ese mismo año. Todos usan el mismo protocolo abierto.

Esto hace que Notion, HubSpot, Grain, Slack, Zoom y prácticamente cualquier herramienta de software pueda conectarse con ChatGPT, Claude o Gemini sin necesidad de un acuerdo entre empresas. Sin negociaciones. Sin partnerships.

Las plataformas de IA simplemente abrieron la puerta y dijeron “vengan todos”.

Es la misma jugada que hizo Google con el SEO. La misma que hizo Facebook con su plataforma de developers. La misma que hizo Apple con la App Store.

Lo que viene

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“La canción número 1 del Billboard Country el año pasado la escribió una IA”.

“En China hay gente comprando Mac minis para que les instalen agentes de código abierto, casi como volver a las cabinas de internet de los 2000”.

Tengo un slide que uso en mis capacitaciones con estas noticias. Lo actualizo una vez por mes y siempre me quedo corta.

Con esto quiero decir que la IA dejó de ser hype hace rato y dejó de afectar solo a roles técnicos. Cambió cómo la gente se comporta, qué espera de un producto, con qué interactúa todos los días.

Eso obliga a tu empresa a moverse. El problema es que la mayoría se mueve mal.

Hace unos meses el MIT (Massachusetts Institute of Technology) publicó un estudio que todo el mundo citó en LinkedIn: “el 95% de las iniciativas de IA en empresas fallan”.

Claro que todos compartieron ese número, pero casi nadie leyó la siguiente parte del estudio.

Y es que esos proyectos no fallaron por la tecnología. Fallaron por tres razones muy concretas:

1. No había nadie del C-suite genuinamente comprometido con el problema

2. Las expectativas eran irreales (sobre todo, el deseo de reemplazar equipos enteros con IA)

3. La calidad de data era tan baja que ningún modelo, por potente que sea, podía hacer nada útil con ella.

El caso de 11X en Estados Unidos lo ilustra bien.

La compañía levantó 274 millones de dólares prometiendo reemplazar equipos de ventas completos con agentes; y en los primeros tres meses perdieron entre el 70% y el 80% de sus clientes.

El problema no fue de tecnología. Fue un problema de sobrepromesa sin el contexto de negocio necesario.

Quisieron usar IA para reemplazar un trabajo completo, con demasiadas variables, demasiadas excepciones y demasiado contexto comercial en juego. Y hoy, en la mayoría de casos, ese salto sigue siendo demasiado grande.

La salida no es construir un agente. El 80% o 90% del valor que podés capturar hoy con IA está en otro lado.

Y por eso en este artículo voy a mostrarte tres capacidades concretas que ya están moviendo la aguja en empresas de Latam.

PD: Antes de continuar, un pequeño anuncio…

El próximo mes comienza una nueva edición del curso Xtreme Growth, un programa táctico de Growth para quienes construyen, escalan y experimentan con AI. Arranca el 25 de mayo, así que si no te quieres quedar sin cupos aplica hoy mismo.

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#1: Conocé a tu cliente como nunca antes lo conociste

La mayoría de las empresas tiene data de primer nivel de sus clientes. Nombre, edad, género, tamaño de empresa si es B2B.

Con IA podés llegar al nivel 5.

Caso Qrew, una empresa de software de recursos humanos con modelo B2B clásico. Antes tenía gente dedicada a entrar a internet a buscar posibles clientes uno por uno. Tedioso y lento.

Contrataron Clay, una herramienta de enriquecimiento que jala información de múltiples fuentes para armar un panorama completo de cada empresa.

¿Qué hace Qrew con Clay? Para cada lead, consulta portales de contratación. Ve cuántas contrataciones recientes tiene esa empresa, cuántos puestos abiertos, en qué verticales.

Si una empresa viene contratando fuerte los últimos 3 o 4 meses, ahí ponen sus balas. Si no contrató a nadie en 6 meses y Qrew vende software de contratación, no hace sentido. Se descarta.

Podés tener la mejor pastilla para el dolor de cabeza. No se la vas a vender a alguien que no tiene dolor de cabeza.

Esto no es solo para B2B. Si vendés a personas, hacé lo mismo. Usá Clay para entender qué hace esa persona, qué dice en redes, a qué se dedica. Claude incluso sacó un conector nuevo que te permite pedirle listas de leads con características específicas y te las arma.

Empezás con nombre y edad. Terminás con contexto profundo y mensaje personalizado.

#2: Análisis profundo a un nivel que antes no podías

Procesar data grande era un problema. No porque fuera imposible, sino porque tomaba semanas y equipos enteros de data science. Cuando terminabas el análisis, la decisión ya no servía.

Eso cambió.

Caso Rappi. Armó un sistema de agentes que analiza todo lo que pasa con cada uno de sus merchants. Cada transacción, cada patrón, cada anomalía. Genera insights en tiempo real que después usan para mejorar la facturación.

Acá es donde alguien siempre me dice: “pero eso es Rappi, yo no tengo esa escala”.

OK. ¿Tienes 100 clientes? ¿Tienes algo de data histórica de ellos?

Abrí Claude. Tirale la data. Pedile un análisis descriptivo. Después un análisis de proyección. Después una regresión para entender qué variables mueven la aguja.

Si estás usando Claude solo para redactar mails y no para hacer análisis de variables, te estás perdiendo buena parte de lo que la herramienta puede hacer.

#3: Recargá al equipo con acceso directo a la data

Esta para mí es la más potente de las tres.

Caso Mercado Libre. Tiene toda su información en Amplitude. Y como en cualquier empresa grande, acceder a esa data antes implicaba saber queryar, entender la herramienta, armar funnels, cruzar variables. Tenías que ser medio analista para sacar cualquier número.

Se conectaron a Amplitude a través de MCPs. El Model Context Protocol: el puente que permite a herramientas como Claude conversar directamente con otras plataformas sin APIs complejas.

Ahora cualquier persona en Mercado Libre le pregunta a Claude en lenguaje natural: ¿cuáles fueron las ventas más grandes de ayer? ¿Cuál es mi producto con mayor margen? ¿Dónde está la caída más fuerte del funnel?

Claude usa el MCP de Amplitude, hace el cálculo, y te devuelve el resultado. En tabla, gráfico o texto. Como lo pidas.

El impacto: la empresa se vuelve accionable mucho más rápido. Porque la data deja de estar concentrada en quienes saben queryar.

Y no es solo para empresas del tamaño de Mercado Libre. Hace unas semanas, capacitando a un equipo en Buenos Aires, uno de los chicos le pidió a Claude conectarse a Looker Studio. Tres pasos. Listo. De ahí en adelante pudo hacer preguntas en lenguaje natural sin aprenderse las tablas.

El cambio de mirada

Cuando la gente piensa en IA, piensa en optimizar procesos. “Antes me demoraba 10 minutos escribiendo un mail, ahora lo hago en 1.” Está bien como punto de arranque.

Pero el principal diferencial no está ahí.

Está en repensar el proceso entero. Todos vamos a aprender a optimizar con IA, así como todos aprendimos Excel en su momento. La persona clave a futuro es la que pueda reinventar cómo se hacen las cosas ahora que tenemos estas capacidades.

Un equipo de growth de este año no necesita más personas. Necesita más alcance. Y ese alcance se diferencia por el criterio humano que maneja el coche.

Si te quedaste con ganas de bajar todo esto a ejecución, en Xtreme Growth trabajo estos frameworks con Dylan en grupos reducidos. No es sólo teoría; cada persona termina aplicando las capacidades sobre su propio negocio.

La próxima edición arranca el 25 de mayo y los cupos son limitados.

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📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• La defensibilidad en la era de la IA

• Adquisición: qué cambió con IA

• Retención: qué cambió con IA

• 6 mitos sobre monetización e IA

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Empiezan a hablar de defensibilidad. De cómo van a construir un moat cuando el mercado madure.

Pero el mercado ya maduró!

Lo que muchos llaman “el futuro de la defensibilidad en AI” ya tiene empresas ejecutándolo hoy.

Veamos cómo lo están haciendo.

El switching cost de la IA

La barrera más fuerte que estoy viendo en productos de AI es el switching cost.

Lo interesante de esta moat es que ya no depende de un contrato que te ate, ni del costo de migración técnico. Es el contexto acumulado que se construye con el uso.

Veamos esto con tres ejemplos.

Cursor: El 67% del Fortune 500 lo usa y genera 150 millones de líneas de código por día. Pero lo que lo hace defendible no es el modelo de AI. Es lo que pasa cuando un equipo entero lo adopta.

El sistema aprende la arquitectura del codebase, las convenciones de código, el contexto acumulado de meses de trabajo colaborativo. Si un dev se quiere ir a otra herramienta, no pierde solo un asistente de código. Pierde todo ese conocimiento compartido.

Y cuantos más devs del equipo lo usan, más doloroso es cambiarse. El switching cost se multiplica con la adopción.

ChatGPT: En abril de 2025 lanzaron memoria comprehensiva. El sistema empezó a referenciar todas tus conversaciones pasadas para personalizar cada respuesta. Cuanto más lo usás, más te conoce. Más sabe sobre tu trabajo, tu estilo, tus proyectos.

Si mañana aparece un modelo mejor, el costo de cambiarte no es técnico, es perder meses/años de contexto personalizado.

Claude: Es la herramienta que más usamos con mi equipo. Y pasa exactamente lo mismo. Sabe el contexto de nuestros proyectos, cómo pensamos ciertos temas, nuestras preferencias de formato. Si hoy quisiéramos migrar a otra herramienta, sería como arrancar todo desde cero.

Lo que podemos ver en estos tres casos es que cada interacción que tenés con una herramienta de AI es una inversión en contexto que no te podés llevar.

Y acá va algo que vengo pensando mucho.

La diferencia de performance entre los mejores modelos es cada vez más chica. Cuando los modelos sean prácticamente indistinguibles, el diferencial no va a ser quién tiene el mejor modelo. Va a ser quién te conoce mejor.

Shopify y el embedding

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Y ese es el problema.

La mayoría de las empresas terminan contratando a alguien que sabe correr campañas, armar landing pages y hacer A/B tests. Un perfil táctico.

Pero la realidad es que tu negocio no necesita más tácticas. Necesita a alguien que diseñe el sistema completo de cómo tu producto crece. Necesita un “arquitecto de growth”.

Qué hace un arquitecto de growth?

Para explicar esto voy a usar una analogía que me encanta.

En Fórmula 1 tenés al piloto, que ejecuta. Tenés al director del equipo, que toma decisiones estratégicas. Pero la persona más importante no es ninguno de los dos. Es el que diseña el auto.

En Red Bull, esa persona era Adrian Newey. El tipo que decidía cómo entraba el aire, si el auto iba a ser rápido en curvas o en rectas, cómo funcionaba cada componente. Newey se fue de Red Bull y el equipo se resintió. Dejaron de dominar la competencia como lo venían haciendo. Porque sin el que diseña el sistema, no hay sistema.

En una compañía pasa lo mismo. El arquitecto de growth es el que diseña el auto. Es la persona que entiende cómo se conectan adquisición, retención y monetización, y arma un sistema donde cada pieza alimenta a la otra.

Growth es un sistema, no una lista de tácticas

Todo el tiempo veo en diferentes negocios que el equipo de marketing persigue una métrica, ventas persigue otra, producto lanza cosas que no se conectan con nada, y nadie termina de entender qué es lo que realmente está haciendo crecer al negocio.

El arquitecto de growth es la persona que cierra esa brecha.

Su trabajo es que la estrategia no sea sólo perseguir vanity metrics, sino en sistemas, loops y decisiones del día a día. Que el crecimiento sea una propiedad estructural del negocio, no una campaña mensual.

Te lo muestro con LinkedIn…

Si le preguntás a alguien cómo creció LinkedIn, te va a decir “viralidad” o “SEO”. Y sí, ambas cosas son ciertas. Pero eso no explica nada.

Mirá lo que pasa por debajo.

Una persona se une a LinkedIn porque alguien le dijo que tiene que estar ahí. Un recruiter, un colega, un jefe. El incentivo es que si no estás en LinkedIn, te perdés oportunidades de carrera. Eso es viralidad, pero no del tipo “invitá a un amigo y ganá un cupón”. Es viralidad construida sobre una necesidad genuina.

Cuando esa persona se registra, arma su perfil. Su CV digital. Y acá viene lo brillante: LinkedIn indexó esos perfiles en Google. Entonces cuando alguien googlea tu nombre, tu perfil de LinkedIn aparece entre los primeros resultados.

Y qué significa eso? Que millones de personas descubren LinkedIn sin que nadie las invite. Es un segundo motor de adquisición, por SEO, alimentado por contenido que los propios usuarios crean cada vez que actualizan su experiencia laboral.

No es un equipo de contenido escribiendo artículos. Son los usuarios generando páginas indexables sin siquiera saberlo.

Pero la cosa sigue. Una vez adentro, LinkedIn te muestra “Personas que quizás conozcas”. Te conecta con colegas, compañeros de universidad, personas de tu industria. Eso mejora tu experiencia, genera más engagement, y te hace volver. Más retención.

Y cuando tenés una base enorme de usuarios activos que vuelven todos los días... ahí lanzás LinkedIn Premium, LinkedIn Recruiter, LinkedIn Ads. Monetización.

Ves cómo se conecta? Viralidad trae registros. Registros generan contenido. Contenido trae más usuarios por SEO. Las conexiones mejoran retención. Y la retención habilita monetización. Cada pieza alimenta a la siguiente.

Así es como se diseña un sistema de growth.

El founder muchas veces arranca siendo ese arquitecto

Acá hay otro punto importante.

En las etapas iniciales, ese arquitecto muchas veces no es un Head of Growth.

Es el founder.

Porque es la persona que más habla con usuarios. La que más entiende por qué alguien entra. Qué le interesa. Qué lo frena. Qué objeciones tiene. Qué cosas le hacen clic. Qué necesita el producto para ser más valioso.

Por eso muchos founders tienen buen instinto de growth, aunque no lo llamen así.

El problema aparece cuando la empresa empieza a crecer y ese conocimiento queda encerrado en su cabeza.

Ahí necesitás convertir intuición en sistema.

Ese es el primer gran punto de inflexión.

De hacer cosas que no escalan a construir el sistema

Hay un momento en la vida de toda startup donde tenés que hacer esa transición.

Al principio hacés todo manual. Hablás con cada usuario, mandás emails uno por uno, cerrás ventas por llamada. Está bien. Es necesario. Te da tracción inicial.

Pero llega un punto donde si seguís haciendo todo manual, te estancás. Y la salida no es “contratar más gente que haga lo mismo”. La salida es diseñar el sistema.

Dropbox es un caso perfecto para entender esta transición. Drew Houston armó un video demo explicando el producto. En 24 horas, sumó más de 75.000 personas en la lista de espera. Eso es tracción. Algo que no escala.

Lo que vino después fue la arquitectura: el referral loop. Cada usuario que invitaba a un amigo recibía 500 MB de espacio extra, y el amigo también. Ese loop conectaba adquisición con retención, porque más espacio generaba más uso, y el flywheel se alimentaba solo. Dropbox pasó de 100.000 a 4 millones de usuarios en 15 meses.

El video fue la táctica de growth. El referral loop fue el sistema de growth.

Qué tiene que saber esta persona?

Un arquitecto de growth tiene que pararse frente a un producto y responder ¿Cómo crece este negocio?

No con una lista de canales. Con un sistema.

Entiende cómo se adquiere al usuario, qué lo activa, por qué se queda, cuándo y por qué recomienda el producto, cómo monetizarlo mejor, y qué hay que mejorar en el producto para que todo ese sistema funcione mejor.

Y entiende que todo está conectado:

• Mayor retención: más puntos de contacto con el usuario = más instancias de monetización

• Mejor experiencia: adquisición más fácil y barata

• Más adquisición: más datos = mejores decisiones

Esta persona tiene que poder ver esas conexiones. Y saber qué palanca mover primero según el momento de la compañía.

No busques un hacker. Buscá un arquitecto.

La diferencia entre un growth hacker y un arquitecto de growth es la diferencia entre alguien que ejecuta tácticas y alguien que diseña el sistema completo.

Los dos pueden aportar.

Pero si tu startup quiere crecer de forma sostenida, necesitás al que ve el plano entero. Al que conecta adquisición, retención y monetización. Al que puede explicarte en una pizarra cómo crece tu producto y qué palancas mover para acelerarlo.

Esa persona no persigue hacks.

Diseña sistemas.

Y si hoy mirás tu empresa y sentís que nadie está pensando growth de esta manera, justamente, eso es lo que trabajamos en nuestro Curso de Growth.

En nuestra formación enseñamos a pensar growth como un sistema. A modelar adquisición, retención y monetización. A entender al usuario. A construir programas de experimentación con criterio. Y mucho más.

Si te interesa desarrollar esa forma de pensar o entrenar a tu equipo, podés aplicar acá (quedan los ÚLTIMOS cupos!).

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📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• Growth: flywheels y loops

• El crecimiento no es una línea recta

• No busques un Growth Hacker, encuentra un Growth Rockstar

• Growth vs Marketing

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Saludos,
Dylan 👋

Hoy quiero hacer algo más interesante: aplicar ese mismo playbook a un caso que, en teoría, no tiene nada que ver con empresas.

Bizarrap.

Y no, no me interesa analizarlo desde la música. Me interesa analizarlo como si fuera un producto.

Porque lo que hizo Biza es un sistema de adquisición que muchas compañías en Latam quisieran poder replicar.

Si no leíste el playbook, acá dejo los tres artículos: Parte 1, Parte 2, Parte 3.

Pero antes de comenzar, pongo un poco de contexto sobre quién es Bizarrap (por si algún perdido no sabe de quién estoy hablando 😅)

Gonzalo Julián Conde, o más conocido como Bizarrap, es un productor argentino que construyó su marca colaborando con artistas y convirtiendo esas colaboraciones en un formato propio. Las “BZRP Music Sessions”.

Hoy acumula más de 25.000 millones de reproducciones entre YouTube y Spotify, y grabó con algunos de los artistas más influyentes del género urbano (Daddy Yankee, Shakira, J Balvin, Peso Pluma, por mencionar algunos).

Ahora sí paso al análisis de cómo construyó su sistema de adquisición.

Primero networking, después producto

Antes de Shakira, Quevedo o Nicky Jam, Bizarrap en 2017 editaba compilados de batallas de freestyle (los Combos Locos).

Esto no es un detalle menor.

De primeras no fue a una audiencia masiva. Fue a un nicho muy específico. Estaba cerca de los artistas, entendía la cultura, participaba activamente.

Muchos founders subestiman esta etapa. Creen que todo empieza cuando lanzan el producto. Pero en realidad, muchas veces el punto de partida es la red de contactos que construyes antes.

Bizarrap conocía a los raperos de las batallas. Algunos con el tiempo se volvieron enormes. Pero en ese momento eran accesibles. Esos artistas que conoció, fueron su primera red de distribución.

En términos de growth, es empezar por tu canal más obvio: tu red.

Además, al enfocarse en un nicho específico, pudo validar su “producto” y a partir de ahí empezar a escalar.

Producto: convertir canciones en un formato

El movimiento más inteligente no fue colaborar con artistas. Fue crear las “BZRP Music Sessions”.

Un nombre y numeración secuencial - (Nombre del Artista): Bzrp Music Session, Vol. (Número).

Y un encuadre visual repetido. De hecho, él empieza grabando en su casa, pero el encuadre está pensado para poder replicarlo en cualquier otro estudio. Algo similar a lo que ocurre con el formato Tiny Desk.

Eso transforma colaboraciones aisladas en un producto serializado.

Este formato hace que la audiencia no espere “una canción nueva”. Espera la próxima Session.

Esto es clave. El formato reduce la fricción cognitiva. La gente ya sabe qué va a recibir. No necesita entender algo nuevo cada vez.

En un negocio pasa lo mismo. Cuando tu propuesta es clara y repetible, cada lanzamiento suma al anterior.

Viralidad bien usada

Muchos dicen que Bizarrap “la pegó porque se hizo viral”.

Es una lectura superficial.

La viralidad fue consecuencia de cómo estaba armado el sistema.

La session se lanza con un invitado, el artista invitado trae a su propia audiencia, parte de esa audiencia nueva se engancha al formato y esperan por la próxima colaboración.

Eso genera un efecto acumulativo.

Es un loop de adquisición viral que se retroalimenta con cada nueva session.

No es muy diferente a un producto que integra partners estratégicos para expandir su base de usuarios. Cada colaboración suma alcance y fortalece la marca del formato.

YouTube como canal dominante

En el playbook siempre insisto que no necesitás muchos canales; necesitás dominar uno. Cuando encontrás ese canal, lo exprimís al máximo antes de diversificar.

Bizarrap entendió que su principal canal debía ser YouTube, pero no por lo obvio. La mayoría de los artistas eligen esta plataforma como su principal canal de distribución por la cantidad de tráfico que trae.

Pero Bizarrap lo opera desde una visión distinta a la de la mayoría de artistas que solamente se dedican a sacar un single tras otro.

YouTube funciona como escenario (estreno) y como archivo (catálogo). Cada session no muere cuando pasa el hype del invitado; queda como parte de una serie. Y una serie tiene una ventaja que la mayoría de las compañías no construye: el inventario te hace onboarding. La gente llega por una pieza, y el propio catálogo le da recorrido sin que él los tenga que empujar.

En la práctica, esta es la diferencia entre tener picos virales o tener un motor de crecimiento: un canal donde cada nueva entrega aumenta el valor del stock anterior.

El lanzamiento empieza antes del tema

Bizarrap no trata el lanzamiento como “subo el tema y veo qué pasa”.

Días antes de cada Session empieza a moverse, principalmente en redes. Suelta pistas sobre el invitado, cambia algo en su perfil de instagram o arma partnerships para anunciar la colaboración.

Todo eso genera conversación antes de que salga oficialmente el tema. Cuando lo lanza, esto impulsa aún más su viralización.

Por ejemplo, la session con Paulo Londra estuvo años en el aire por problemas contractuales entre el artista y su productora anterior. Todo esto generó cierto FOMO en la gente, que Bizarrap supo capitalizar.

Cuando se destraban los problemas legales y finalmente la canción puede salir, Bizarrap no la anuncia de una. Empieza a tirar pistas durante semanas y deja que la conversación se arme sola alrededor de la famosa Session #23.

Con Milo J hace algo parecido. Empieza a dar pistas sin revelar el artista, publica un corto en su canal de YouTube con actores reconocidos de Argentina, y hasta cambia su nombre en Instagram a “Bizapop”.

Eso dispara una especulación enorme. Aparecen todo tipo de nombres y teorías (hasta se habló de que Justin Bieber podría ser esa próxima colaboración).

O por ejemplo con Quevedo, hizo un partnership con Burger King en España para anunciar la Session.

La idea es bastante simple.

Tratar el pre lanzamiento como un evento y generar conversación antes de publicar para potenciar la viralidad cuando salga.

De tracción a escala

Cuando llegan las Sessions con artistas globales, el sistema ya estaba validado.

No fue que Shakira “lo hizo grande”. Más bien, la estructura que ya existía permitió que una colaboración así explotara al máximo.

El formato tenía marca.
La audiencia tenía hábito.
El canal estaba consolidado.

Para una empresa es igual. El gran partnership o el gran lanzamiento no construyen el sistema desde cero. Funcionan porque hay una base sólida atrás.

Si no hay sistema, el pico de viralidad se diluye. Bizarrap convirtió cada pico en un nuevo piso.

Lo que hay que mirar

Si analizás este caso, hay lecciones muy claras para cualquier founder:

Primero, empezar por tu red de contactos y un nicho para ganar tracción inicial.
Segundo, convertir lo que hacés en un formato repetible.
Tercero, encontrar tu canal dominante y construirlo como hub.

Cuarto, tratar cada lanzamiento como un evento especial para generar FOMO
Quinto, diseñar colaboraciones que expandan tu red de distribución.

Bizarrap no intentó ser global desde el día uno. Construyó un sistema que, con el tiempo, se volvió inevitable.

Si estás construyendo un negocio, la pregunta no es cómo hacer algo viral. La pregunta es si tienes un sistema que pueda sostener y capitalizar esa viralidad cuando llegue.

Y si querés aprender a construir un sistema como este, y no solo de adquisición, sino también de retención y monetización, ya abrimos las inscripciones para la próxima edición del Curso de Growth Rockstar.

Ahí trabajamos todo esto de forma práctica. Con métodos probados y frameworks para aplicarlos hoy mismo en tu negocio.

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📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• El playbook de adquisición definitivo

• Cómo definir tus canales de adquisición

• Desde tracción hasta escalar tu adquisición

• Cómo ganar tracción cuando lanzas un producto al mercado

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Saludos Rockstar,
Dylan 👋

Equipos que llevan semanas discutiendo qué features van en cada tier sin haberle preguntado nada a un cliente. Otros que copian el pricing de su competidor como si eso fuera una estrategia. Algunos que mueven precios de golpe por presión externa.

En todos los casos, el problema es el mismo: el pricing se decide por intuición o por presión. No por un proceso.

Cuando una empresa se equivoca con su pricing, no solo está dejando plata sobre la mesa. También frena su adquisición y activación, empeora la retención, o hace inviables sus unit economics.

El pricing no es una decisión aislada de monetización. Es una decisión de GROWTH.

Por eso conviene pensarlo con método. Y para mí, hay un proceso simple de cinco pasos para hacerlo bien.

1. Definir tu pricing alrededor del value metric.

2. Entender la willingness to pay de tus clientes.

3. Validar que tu pricing no rompa tu growth loop.

4. Confirmar que los unit economics cierran.

5. Testear, aprender e iterar.

Mi idea en este artículo es traer un poco de claridad sobre cómo definir tu estrategia de pricing.

1. Define tu value metric

La mayoría de las empresas arranca por la pregunta equivocada. Cuánto cobrar.

Pero antes hay que preguntarse qué están cobrando en realidad.

Ahí entra el value metric. Es la unidad que conecta el precio con el valor que recibe el cliente.

Pensemos en un ejemplo simple. Si tu producto genera más valor a medida que el cliente lo usa más, probablemente tenga sentido cobrar por uso. Si el valor aparece cuando más personas participan, el modelo por asiento tiene lógica. Si lo que vendés es un resultado claro, puede que tenga más sentido empaquetar por outcome.

Además, acá entra packaging. Y mucha gente subestima esto.

No se trata solo de poner un precio mensual. Se trata de decidir cómo estructurás la oferta. Qué se incluye en cada plan. Qué límites hay. Qué desbloquea upgrade. Qué parte del valor queda abierta y cuál queda empaquetada.

Hay tres formas bastante comunes de hacerlo.

La primera es por features. Plan básico, plan pro, plan enterprise. Cada nivel desbloquea características distintas del producto.

La segunda es por uso. Más consumo, más pago.

La tercera es por outcome. El precio escala si el cliente obtiene más resultado.

No hay una correcta para todos. Lo importante es que exista coherencia entre cómo se usa el producto, cómo se percibe el valor y cómo captura valor la empresa.

Antes de continuar con el siguiente paso, un breve anuncio…

Ya abrimos las inscripciones para la próxima edición del Curso Growth Rockstar, la formación por la que ya pasaron miles de líderes de la principales empresas de nuestra región.

Y justamente ahí trabajamos este tipo de decisiones: cómo conectar producto, adquisición, monetización y retención, para crecer y potenciar tu negocio.

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2. Entiende cuánto está dispuesto a pagar tu cliente

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Al principio te tenés que obsesionar por alcanzar Product Market Fit. Y eso lo hacés desarrollando el producto hasta el punto en que realmente tengas algo que el mercado quiere.

Puede ser porque el producto es muy bueno o porque tiene algo que lo diferencia de la competencia, pero lo importante es encontrar ese combo de propuesta de valor que engancha y que la gente quiere comprar.

Y como estás enfocado en desarrollar producto, no estás pensando en construir canales súper escalables que requieran inversión, estructura y tiempo. Estás pensando en traer tráfico para testear y validar Product Market Fit rápido.

Por eso en la primera etapa te enfocás en canales de tracción: cosas más fáciles de ejecutar, más baratas y más rápidas. Porque tu mayor foco sigue estando en el producto.

Después viene el segundo momento. Cuando empezás a ver que el producto engancha.

A veces lo notás porque empieza a llegar tráfico solo. O porque la gente lo recomienda. O porque aparecen referidos sin que los estés empujando tanto.

Esas son las primeras señales.

Ahí es cuando tenés que tener buen timing y cambiar el foco. Si ya encontraste una propuesta de valor que conecta con la audiencia, entonces empezás a construir el canal o los canales que te permitan escalar. Es decir, un growth loop.

Por ejemplo, miremos el caso de Uber.

Al principio usaron tácticas lineales para conseguir usuarios. Por ejemplo, salían a repartir cupones en la calle para que la gente pruebe la app. Eso no escala, obvio! Pero les servía para traer usuarios, validar el producto y entender cómo reaccionaba el mercado.

Recién después comenzaron a construir su primer growth loop de viralidad. Un usuario refería a otro, ese nuevo usuario refería a otros más y así sucesivamente.

Rappi hizo algo parecido cuando se lanzaron al mercado. Regalaban donas en plazas de Bogotá y a cambio le pedían a la gente que se descargue la aplicación. Era una táctica completamente manual. Lineal. Pero les daba los primeros usuarios y las primeras señales.

Una vez que validaron el PMF, empezaron a trabajar en su primer growth loop de ventas.

Armaron equipos que salían a la calle a conseguir los restaurantes y a negociar con los supermercados. Cuantas más opciones de comercios ofrecía la app, más usuarios la usaban. Y cuantos más usuarios había, más negocios querían aparecer en Rappi.

En resumen, cuando ya validaste que tenés PMF, entonces ahí construís tu primer growth loop.

Y con el tiempo vas sumando más.

Estos son sólo dos ejemplos concretos, pero existen varios canales de tracción que podés usar para traer esos primeros usuarios.

Voy a cubrir algunos más.

Canales de tracción

1. Aprovechar eventos

Si estás en etapa temprana, un evento puede ser la forma más rápida de exponerte a un grupo de personas que ya están interesadas en el problema que querés resolver.

El caso de Mural lo muestra muy bien.

Antes de lanzar su producto al mercado fueron con un prototipo a SXSW, uno de los eventos tech más grandes de EE.UU. No tenían el producto perfecto ni una estrategia de adquisición sofisticada. Sólo tenían algo construido y la necesidad de ver cómo reaccionaba la gente.

Lo mostraron. Hablaron con quienes se acercaban. Escucharon preguntas. Recibieron feedback en vivo. Y después de eso, varios usuarios se enamoraron de su value prop y empezaron a anotarse en una waitlist que armaron para tener acceso al producto.

Así fue cómo generaron tracción inicial.

En esta etapa el objetivo no es cerrar todo ni tener el pitch perfecto. Es salir del evento con claridad.

Claridad sobre quién se interesa de verdad y sobre qué parte del producto entusiasma.

2. Aprovechar las redes personal

Al principio tu mejor canal suele ser tu propio entorno. Ex compañeros de trabajo, amigos, founders conocidos, incluso inversores. Gente que ya confía en vos y está dispuesta a probar lo que estás construyendo o a presentarte a alguien que lo pueda necesitar.

Generalmente mapeas a tus conocidos. Conocidos de conocidos. Empresas en las que tus inversores hayan invertido también y puedan hacerte intros.

Deberías llegar a contactar a toda esa gente. Costo $0.

3. Aprovechar comunidades existentes

Meterte en espacios donde ya se habla del problema que querés resolver para encontrar a tus primeros usuarios. Puede ser un grupo de Slack, un Discord, un foro o un meetup. La idea no es spamear, sino conversar con personas que ya tienen ese problema, entender cómo lo están resolviendo hoy y, cuando tenga sentido, invitarlos a probar tu producto.

Antes de continuar…

Si estás lanzando algo y sentís que todavía estás en esta etapa de conseguir tus primeros usuarios, en nuestro curso de Go To Market trabajamos exactamente esto.

Vemos cómo validar Product Market Fit, cómo elegir estos primeros canales de tracción y cómo hacer la transición a growth cuando llega el momento.

La formación arranca el 16 de marzo y quedan los últimos cupos disponibles.

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En este tiempo armé y lideré múltiples equipos que hoy trabajan con distintas marcas, industrias y presupuestos.

Así que si hay algo que vi muchas veces es a empresas que quieren construir su equipo de performance marketing, pero no saben por dónde empezar.

Armar este equipo no es traer gente que “haga anuncios”. Es diseñar una estructura que piense, ejecute y aprenda.

Y ya sea que estés trabajando con una agencia o que quieras armar todo desde cero, en este artículo quiero compartir cómo haría yo para construir un equipo de performance marketing interno que escale la adquisición de tu negocio.

Paso 0: ¿Necesitás equipo in-house, agencia… o los dos?

La etapa en la que estás define la estructura que necesitás.

Primero ubicate en uno de estos 2 escenarios.

1. Necesitás una agencia

• No tenés a nadie con experiencia en marketing.

• Estás probando canales y validando qué funciona.

• Necesitás velocidad.

• No podés sostener todavía un equipo completo.

Una agencia te da experiencia acumulada y curva de aprendizaje más corta.

Pero hay una condición no negociable:

Nunca podés reemplazar el conocimiento del negocio.

Si una agencia te dice “yo me ocupo de todo, despreocupate”, cuidado!

Podés tercerizar la ejecución. Podés tercerizar lo técnico. Pero la estrategia y el entendimiento del negocio deben quedarse con vos.

Y cuando tu negocio escala, muchas veces lo más sano es combinar la agencia con un equipo in-house.

Un líder interno que defina estrategia. Con una agencia que te aporta especialización y actualización.

La empresa dirige. La agencia potencia.

2. Necesitás construir un equipo in-house

Y este es el caso en donde más me quiero enfocar en este artículo.

Algunas señales de que necesitás un equipo interno para manejar el marketing de resultados de tu negocio son:

• Ya validaste canales de adquisición.

• Invertís de forma constante.

• El marketing impacta directamente en los ingresos.

Si esta es tu situación, entonces es momento de armar tu propio equipo.

Pasemos a definir qué roles necesitás y en qué orden incorporarlos.

Antes de continuar, un breve anuncio…

En tres semanas comienza la cuarta edición de nuestro curso Go To Market, y nos quedan los últimos cupos disponibles.

En esta formación te enseñamos a lanzar productos al mercado con éxito, sabiendo cómo generar tracción con claridad y SIN CORRER PARA TODOS LADOS!

Puedes reservar un lugar haciendo clic acá.

Paso 1: Contratar al líder

La primera persona que traería es alguien que lidere el marketing. Alguien con una mirada más estratégica y macro del negocio.

Necesita conocer el producto, entender a los clientes, saber cómo se vende, dónde están los márgenes y qué prioridades tiene la empresa.

Que pueda sentarse con el founder o con dirección, y discutir qué estrategia de performance marketing necesita el negocio.

Paso 2: El trafficker

El siguiente perfil es el trafficker o ad manager. La persona que ejecuta campañas y optimiza inversión.

Pero acá hay una distinción importante. Un buen trafficker no es alguien que simplemente enumera métricas.

En entrevistas, lo primero que hago es pedirles que me muestren cuentas reales que estén manejando y que me expliquen qué están haciendo. Cuando alguien me dice: “Este anuncio tiene 3,5% de CTR y este otro 1,2%”, mi siguiente pregunta automáticamente es: ¿por qué?

Si no me puede explicar qué cambió en el hook, en la propuesta de valor, en el público o en la etapa del funnel, entonces se está quedando en la superficie.

Un buen trafficker entiende que hay detrás del número.

Si un costo de adquisición alto tiene sentido porque está trabajando top of funnel y buscando audiencias nuevas, o si es una señal de que el mensaje no está conectando.

Que defienda sus decisiones con lógica de negocio y que proponga hipótesis concretas para mejorar resultados.

La diferencia entre uno bueno y uno mediocre no está en saber leer un dashboard. Está en poder traducir métricas en decisiones.

Y acá agrego algo más.

En la agencia estamos todo el tiempo viendo cuentas distintas, probando cosas nuevas y aprendiendo de otros rubros. En un equipo interno eso no pasa tan fácil. Si no lo empujás a formarse, se queda haciendo siempre lo mismo.

Así que la capacitación no es opcional. Tiene que saber dónde actualizarse, qué referentes seguir y cómo mantenerse al día.

Paso 3: El área creativa

El tercer componente es el área creativa. Puede ser un diseñador, un editor de video o un perfil creativo más integral, dependiendo del tipo de negocio.

En performance, la creatividad no es solo estética. Es una palanca directa de resultados.

Por eso, cuando evalúo creativos, no me quedo únicamente con el portfolio. El portfolio muestra criterio visual, pero no necesariamente criterio de conversión.

Lo que me interesa es entender si esa persona puede generar ideas que funcionen dentro de una estrategia de adquisición.

En procesos de selección suelo incluir ejercicios prácticos: planteo un brief real y les pido que desarrollen una propuesta. Eso me permite ver cómo piensan, cómo justifican sus decisiones y si entienden cuál es el objetivo del negocio detrás de cada pieza.

Tampoco busco al creativo completamente desconectado de los números. No necesita ser analista, pero sí tener una comprensión mínima de métricas para entender qué funciona y qué no.

Cuando creatividad y data conversan, el equipo evoluciona mucho más rápido.

Paso 4: Data Analytics

Por último, cuando el equipo ya está funcionando y empezás a invertir más en serio, sumo a alguien de data.

Este perfil trabaja codo a codo con el líder de marketing y responde cosas muy concretas: dónde se pierde plata, qué campañas dejan margen y en qué parte del funnel se está trabando el crecimiento.

Muchas veces el problema no es el anuncio, sino la landing. O no es la campaña, sino el público. Si no hay alguien mirando esto en detalle, empiezas a tocar cosas sin saber realmente dónde está el problema.

Cuando empiezas a escalar, necesitas claridad. Si no entiendes bien los números, puedes invertir más y ganar menos.

Armar un equipo de marketing es una decisión estratégica. Define cómo vas a salir al mercado y cómo vas a crecer.

Si estás en esa etapa (lanzando un producto o reordenando cómo sales al mercado) nuestro Curso Go To Market está por comenzar.

Son cuatro semanas intensivas para definir propuesta de valor, pricing, cómo armar el equipo para salir al mercado y mucho más.

Puedes ver toda la información y aplicar aquí.

Fue parte del equipo de Growth en MURAL, donde ayudó a escalar el negocio de ~$12M ARR a más de $115M ARR, multiplicando la base de usuarios 15x.

En este guestpost comparte algunos de sus aprendizajes.

Hay cosas que se repiten mucho entre las personas que trabajan en Producto.

Una agenda que no da más. El estrés por las nubes. Un roadmap de un año entero… y aun así no saben qué es lo más importante para mañana.

Todo el mundo pide cosas. Ventas. Marketing. El CEO. Operaciones. Ingeniería.

El Product Manager está en la intersección entre negocio, tecnología y usuarios.

Es una posición central que se convierte rápidamente en fricción: demasiadas prioridades, demasiadas expectativas y poco foco.

Tantos años trabajando en producto me han dejado claro algo: si no tienes criterio, te conviertes en el cuello de botella de la organización.

Tu meta: ser un puente estratégico que traiga resultados dinámicos.

En este artículo vas a encontrar, mis mejores consejos para Product Managers.

8 cosas que separan a un PM promedio de uno excelente

#1 Si solo entregas features, no estás haciendo producto

Muchos se enfocan en “qué tan rápido puedo mover tickets”.

La realidad es que puedes estar todo el día refinando backlog, priorizando en Jira, pasando tareas de “To Do” a “Done” y cumpliendo sprints…y aun así no mover ninguna métrica que importe.

Pero el punto no es cuántas cosas lanzas. Es si cada cosa que lanzas crea valor en al menos uno de estos tres frentes:

• negocio (revenue, costos, eficiencia)

• usuario (dolor resuelto, adopción, retención)

• sostenibilidad (lo podemos mantener sin romper el sistema)

Si no mueve nada medible en alguno de esos vértices, no es prioridad.

Es ruido.

Y acá viene lo más incómodo:

Cada feature innecesaria agrega complejidad permanente. Es una carga que alguien va a pagar a futuro.

Ser PM no es producir más. Es elegir mejor. Tener criterio.

#2 Más capacidad no arregla una mala estrategia

Cuando un equipo está colapsado (lo que es muy común en producto), la reacción automática es: “Necesitamos más ingenieros.”

Casi nunca es verdad.

Más capacidad sin foco solo produce más cosas irrelevantes más rápido. El caos escala con el headcount.

El síntoma clásico es un roadmap lleno por 12 meses, pero cada semana todo cambia porque “todo es urgente”.

Eso no es falta de capacidad. Es falta de decisión.

El verdadero rol del PM es usar el “no” como herramienta estratégica.

Decir “no” no es fricción. Es cuidado.

Cuidas:

• el foco del equipo

• la energía

• la claridad

• y la métrica que realmente importa

Decir que sí a todo es una forma elegante de delegar responsabilidad.

Un PM sólido no vacía listas. Define qué iniciativa tiene el mayor potencial de mover la métrica principal y elimina el resto.

Si todo es prioridad, nada lo es.

Tu valor no está en cuánto construye tu equipo. Está en qué eliges que no construyan.

Si te sentiste identificado con esto de “roadmap lleno, cero foco”, no es falta de capacidad. Es falta de criterio.

En Product Rockstar trabajamos justo ese músculo: priorizar con intención y conectar lo que construyes con métricas que importan.

Tres semanas para dejar de empujar features y empezar a mover outcomes.

Si quieres formar parte de la siguiente edición de este programa, no dudes en aplicar (cupos limitados).

Aplica hoy mismo!

#3 Las métricas de vanidad son cómodas porque no te obligan a decidir

Puedes construir algo, y nunca sabrás si es brillante o no, a menos de que elijas la métrica correcta.

Las métricas de vanidad son peligrosas porque te dan dopamina sin decirte la verdad:

• downloads

• clics

• adopción superficial de un feature

Se ven bien en slides, pero te dicen nada sobre el progreso del usuario.

No es:
“¿Cuánta gente usó esto?”

Es:
“¿Esto ayudó al usuario a resolver el problema por el cual vino?”

La gente no usa tu producto por curiosidad. Lo paga para avanzar en algo. Si no mides ese avance, estás optimizando el ruido.

Yo encontré que hay que evolucionar de métricas lentas a métricas accionables.

Revenue y Retención por sí solas son importantes… y lentas.

Un buen PM las descompone.

Si quieres mover revenue, ¿qué tiene que hacer el usuario primero para que eso suceda?

Si quieres mover retención, ¿qué acción temprana predice que alguien volverá?

Cuando conectas la métrica de negocio con una métrica de comportamiento específica, tu equipo deja de trabajar en features y empieza a trabajar en outcomes.

Y ahí cambia todo.

#4 No hay que hacerle caso al usuario

Tu producto no es una lista de features. Es el empleado de tu cliente.

El usuario lo “contrata” para progresar en algo específico. Si no cumple esa misión, lo despide.

Jobs to be Done cambia una cosa fundamental:

Confundir lo que el usuario pide con lo que realmente necesita.

Un usuario puede pedir: “Agreguen esta función.”

Pero esa función es solo una hipótesis.

Tu no tienes que cumplir el pedido. Tienes que entender qué progreso está intentando hacer esa persona.

Si no identificas el “job”, terminas optimizando botones, no resultados.

Esto cambia contra quién compites.

No compites contra el que tiene tu mismo feature set. Compites contra cualquier alternativa o sustituto que permita al usuario lograr el progreso por el que te pagan a ti.

Cuando mides progreso, la conversación empieza a ser sobre valor.

Y ahí sales de la feature factory.

#5 No definas estrategia sin leer el risk appetite

Un PM no opera en el vacío.

Puedes tener el mejor plan del mundo, pero si no está alineado con el apetito de riesgo de tu CEO, vas a generar fricción innecesaria.

Producto no es solo decidir qué construir. Es decidir cuánta incertidumbre está dispuesto a absorber el negocio.

Proponer el mismo tipo de roadmap en cualquier empresa. Grave error.

Hay compañías que quieren crecimiento agresivo, apuestas grandes, experimentar aunque algo falle.

Y hay otras quieren estabilidad, previsibilidad, proteger métricas críticas.

Si propones disrupción en una empresa conservadora, pareces imprudente.

Si propones incrementalismo en una empresa que necesita explotar, pareces lento.

No es un problema técnico. Es un problema de lectura del contexto.

Antes de definir el objetivo del trimestre, pregunta esto al líder estratégico:

“Cuál es el nivel de riesgo que estamos dispuestos a asumir?”

Un PM maduro no solo propone iniciativas. Diseña un portafolio coherente con la ambición real del negocio.

#6 Deja de buscar hacks o “best practices”

Producto no es una receta. No es una fábrica donde si repites el proceso obtienes el mismo resultado.

Es un sistema en el que dependes de comportamiento humano, contexto, timing, competencia, cultura.

Lo que funcionó en Instagram no es una “mejor práctica”. Es una historia única que ocurrió en un contexto específico.

Copiar tácticas sin entender tu negocio es una forma de procrastinar pensar en tu estrategia.

Entonces, ¿qué sí funciona? Experimentar con intención.

No experimentar por ansiedad. No lanzar ideas al aire. Sino diseñar hipótesis alrededor de un problema claro.

Y aquí está el punto que casi nadie gestiona bien: No todo experimento debe ser “innovación loca”.

Un PM fuerte construye un portafolio balanceado:

• Iniciativas de bajo riesgo donde sabes que hay fricción evidente (optimización real).

• Experimentos más inciertos donde el upside puede ser grande.

Si todo es incierto, quemas al equipo. Si todo es optimización, te estancas.

El balance entre las dos depende del apetito de riesgo de la compañía.

En producto no gana quien copia mejor. Gana quien aprende más rápido sobre su propio problema.

#7 La regla del 55/5

55 minutos en el problema, 5 en la solución.

Tu cerebro está mal entrenado. Desde el colegio nos premiaron por responder rápido.

En producto, eso es un vicio peligroso.

El valor del PM no está en tener la respuesta más veloz. Está en identificar el problema correcto.

Escucho mucho “Necesitamos el botón X”.

Eso no es un problema. Es una solución forzada.

Habitar el espacio del problema significa preguntar (aunque incomode)

• ¿Qué comportamiento está roto?

• ¿Qué métrica está cayendo?

• ¿Qué está intentando lograr el usuario y no puede?

Si no puedes describir el dolor sin mencionar una feature, aún no entiendes el problema.

Si inviertes el tiempo (5 minutos en problema, 55 en solución),

construyes más cosas.

Si inviertes bien el tiempo (55 en problema, 5 en solución),

construyes menos…y mueves más.

#8 Producto es un problema complejo, no complicado

Ingeniería resuelve lo complicado. Tú navegas lo complejo.

Ir a la luna es complicado. Requiere expertos, precisión, conocimiento técnico. Pero una vez entiendes la fórmula, puedes repetirla.

Producto no funciona así. Producto es complejo.

No depende solo de sistemas técnicos. Sino de comportamiento humano.

Y el comportamiento humano no es lineal.

Puedes lanzar algo que “tiene todo el sentido del mundo”… y que nadie use.

No porque esté mal construido. Sino porque la gente no lo necesitaba como tú creías.

En problemas complicados: analizas, defines, ejecutas y repites.

En problemas complejos necesitas: hipótesis, experimento, observación y ajuste.

Recuerda, no hay recetas replicables. Hay probabilidades.

Un buen PM no busca certezas absolutas. Busca aumentar las probabilidades de impacto.

Tienes que asumir que probablemente estás equivocado.

Esa mentalidad cambia cómo decides, cómo priorizas y cómo lanzas.

Si quieres ser el PM que trae claridad (no más caos), este es el programa.

Product Rockstar inicia el 23 de marzo.
3 semanas para afinar criterio, priorizar mejor y elevar tu nivel operativo.

Si quieres entrar a esta edición, ya puedes aplicar aquí.

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📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• Lo que aprendí de escalar un unicornio para crecer como Product Manager

• La importancia de lanzar nuevos productos

• El framework que todo Product Manager debe conocer

• Los productos simples ganan

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Saludos Rockstar!

Es tu mensaje? Tu posicionamiento? El precio? El producto en sí? Estás targeteando a la gente equivocada? Es la llamada de ventas?

Hay infinitas razones por las que podrías no estar vendiendo y un sinfín de cosas que podrías cambiar.

Y esa es la parte más difícil de montar un negocio.

Porque en etapa temprana no tenés una sola variable. Estás trabajando con 20 al mismo tiempo.

Estás construyendo un producto, pero no sabés si el mercado lo quiere.

Tenés una propuesta de valor, pero no sabés si resuena.

No tenés del todo claro quién es tu cliente.

Vendés a perfiles distintos.

No sabés si el precio es el correcto.

No sabés si el problema es el canal, el mensaje, el proceso de ventas o el equipo.

Eso es lo que vuelve todo caótico!

De hecho, ordenar todo ese caos (producto, mercado, propuesta de valor, pricing, canales) es exactamente el trabajo de Go-To-Market. Y es lo que trabajo en profundidad en el curso de Go-To-Market de Growth Rockstar: darte una forma clara de atacar todas esas variables juntas, sin volverte loco.

Ahora bien, antes de tocar 20 cosas a la vez, hay algo más simple por donde empezar: entender si tu problema es de (1) Product Market Fit o de (2) ventas.

Comencemos por el primero.

(1) Problema de Product Market Fit

En términos simples, PMF es que exista una necesidad urgente, y que mi producto cubra esa necesidad.

Suena obvio. Quién vende algo que el mercado no quiere?

Pero en la práctica muchos fundadores se convencen de tener PMF porque cerraron algunas ventas. Y esto no siempre es así.

Una forma de validar si tenés PMF es tomar algunas llamadas de ventas que tuviste y responder tres cosas:

1. Existe demanda?

2. Si existe, qué tipo de oferta encaja con esa demanda?

3. Lo que vendo hoy se parece a esa oferta o no?

Vamos paso a paso.

Existe demanda?

Que exista una demanda significa que la persona quiere resolver algo YA!

Para saber si la hay, usá esta checklist de cuatro cosas y completala con información de tus llamadas de venta.

Si no puedes completar estas 4 cosas con claridad, no hay demanda.

1. Proyecto

Lo primero que miro es qué está tratando de lograr realmente esta persona o esta empresa.

Por ejemplo: cerrar más deals este trimestre, reducir churn en un segmento específico, lanzar un canal nuevo que hoy no existe.

Si no podés explicar eso en una frase simple, no hay demanda.

2. Urgencia

Después miro qué tan urgente es ese proyecto.

Por qué ahora? Qué pasa si no lo resuelven?

Sin urgencia, no hay venta.

3. Opciones actuales

Las personas ya está resolviendo su problema de alguna forma.

No importa si es bien o mal. Algo ya están haciendo.

Puede ser un competidor, Excel, una agencia, un equipo interno o hacerlo a mano.

Siempre hay una opción, aunque sea mala.

4. Limitaciones

Por último, miro por qué esa opción actual no les alcanza.

Dónde se rompe? Qué no escala? Qué les genera fricción todos los días?

Si no hay una limitación, si no existe una molestia con lo que usan hoy, no hay motivo para cambiar.

Si completaste estas cuatro cosas y validaste que existe demanda, lo siguiente entender qué oferta funciona mejor y si tu producto encaja con esa oferta.

Entonces resumiendo:

Si no hay demanda, es un problema de product-market fit

Si hay demanda pero tu oferta no encaja, sigue siendo un problema de product-market fit

Y si lo anterior está bien, es decir, hay demanda y hay fit con tu oferta, pero el cliente no compra, recién ahí es un problema de ventas.

Y esto nos lleva al siguiente punto.

Qué tipo de oferta encaja con esa demanda?

Una vez que entendés la demanda, lo siguiente es ver cómo encaja tu producto en esa demanda.

Justamente de eso se trata tener Producto Market Fit. De hacer que encajen ambas piezas (producto y mercado).

Quiero que mires la siguiente imagen:

Del lado izquierdo está el mercado. Con un problema concreto, un público específico que tiene ese problema y una motivación para resolverlo.

Del lado derecho está tu producto.

Y la pregunta es:
lo que estás ofreciendo responde exactamente a eso o no?

Si el mercado tiene este problema, tu propuesta de valor tiene que atacarlo de frente.

Si la motivación es urgente, tu producto tiene que entregar valor rápido.

Y si alguien empieza a usarlo, tiene que haber una razón clara para seguir usándolo.

Eso es Product-Market Fit.

Y acá es donde muchos se equivocan.

Validan que hay demanda… pero diseñan una oferta que no responde exactamente a esa demanda.

Entonces resumiendo:

Si no hay demanda, es un problema de product-market fit

Si hay demanda pero tu oferta no encaja, sigue siendo un problema de product-market fit

Y si lo anterior está bien, es decir, hay demanda y hay fit con tu oferta, pero el cliente no compra, recién ahí es un problema de ventas.

Y esto nos lleva al siguiente punto.

(2) Problema en el proceso de ventas

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Yo lo que estoy pensando es “cómo hago que un usuario me traiga más usuarios a CAC $0?”.

Una forma simple de explicar esto es así: si yo gasto $10 en traer un usuario (digamos que haciendo publicidad en Instagram), y ese usuario me trae un amigo, mi CAC promedio es $5. No $10. O si me trae 4 amigos, mi CAC promedio baja a $2.

Me explico?

Por eso siempre quiero tener algún factor viral en mi producto. Porque esa es la forma de aprovechar al máximo cada dólar que ya invertí en atraer un usuario.

Eso es en teoría y suena divino. Pero para trabajar en esto, necesitás entender el factor viral y cómo mejorarlo una y otra vez:

El factor viral

El factor viral se saca con una ecuación sencilla.

Tomo un grupo de control, en mi caso una cohorte de 100 usuarios, y analizo la cantidad de usuarios que este grupo trajo a lo largo de una X cantidad de tiempo.

Factor viral = usuarios nuevos traídos / usuarios del cohort original

Por ejemplo:

100 usuarios traen 50 en X tiempo → factor viral = 0.5

100 usuarios traen 150 en X tiempo → factor viral = 1.5

A simple vista, podemos decir que si este resultado se mantiene por encima de 1, espectacular! Cada nuevo usuario va a atraer más personas a tu producto y el negocio no va a parar de crecer. Si es menor a 1, siempre vas a necesitar adquirir a los usuarios “zero” (usuarios que no vienen por viralidad).

Pero en la práctica, esto no funciona así porque el factor viral puede madurar de manera distinta según el tipo de producto.

Por ejemplo, si pensás en un generador de imágenes con IA. Un usuario entra, crea su retrato estilo animé, lo comparte en redes, y ese contenido atrae a otros usuarios que quieren hacer lo mismo.

La viralidad explota en las primeras sesiones. Pero después de ese uso inicial, el usuario ya no tiene razón para seguir compartiendo. El factor viral empieza siendo alto y después de un tiempo cae.

Pero pensemos en productos como Figma o Dropbox. La viralidad aparece con el uso cotidiano. Cada vez que alguien comparte un archivo o invita a un colega a colaborar, está activando el loop viral. En estos casos, el factor viral al principio es menor, pero se acumula a lo largo del tiempo.

Antes de continuar, un breve anuncio.

El 9 de febrero comienza la siguiente edición del Curso de Growth Rockstar, una formación en la que profundizo mucho más en este tema y otros.

Adquisición, activación, retención, monetización, psicología de usuario y mucho más. Si quieres entender cómo funcionan los negocios que crecen, no dudes en aplicar a esta nueva edición. Quedan los últimos cupos disponibles.

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Ese es un error que me lo encuentro todo el tiempo. El canal principal empieza a desacelerar y la reacción es: “Necesitamos diversificar”. Se prueban tres canales nuevos al mismo tiempo. Ninguno recibe el foco necesario. Todos fallan.

Pero si miramos a las empresas que más crecen, el 70-80% de su adquisición viene de un solo canal. Mercado Libre con SEO. Slack con viralidad. Despegar con paid.

La pregunta no es “¿qué canales probar?” Es: “¿cuándo tiene sentido diversificar?”. Y en este artículo quiero hacer foco en esta pregunta.

Tres preguntas que definen el timing

Antes de lanzarte a probar otro canal, te recomiendo hacerte estas tres preguntas:

1. Mejoraron los unit economics de tu negocio para tolerar períodos repagos más largos?

Los canales nuevos tardan en madurar. Si tu negocio depende de recuperar la inversión rápido, no tienes el colchón para experimentar. Primero mejora tu LTV o reduce tu CAC en el canal actual.

2. Tu producto o base de contenido desbloqueó nuevas maneras de llegar a usuarios?

A medida que tu producto evoluciona o tu base de usuarios crece, se abren nuevas formas de distribución que antes no existían. Si nada cambió desde la última vez que probaste un canal, probablemente siga sin funcionar.

3. Tus loops de engagement subieron la retención o el LTV lo suficiente?

Más usuarios sin retención es llenar un balde con agujeros. Si la gente se va, no importa de qué canal venga. Arregla primero el producto.

Si respondiste “no” a las tres, todavía no es momento de diversificar tus canales de adquisición. Lo ideal es seguir trabajando sobre tu canal principal.

Ahora, si la respuesta a estas tres preguntas es “sí”, entonces te puedes plantearte probar nuevos canales.

Cuándo diversificar tu canal de adquisición

Ya escribí varias veces sobre los cuatro métodos de adquisición: Viralidad, Contenido, Paid Marketing y Ventas. Cada uno tiene un techo. El timing correcto para expandir depende de reconocer cuándo lo alcanzaste.

Veamos cómo se ve esto en la práctica.

Slack: de viralidad a ventas

Slack llegó a 10 millones de usuarios sin gastar un peso en ads. Puro word-of-mouth. Un empleado invitaba a otro, un equipo completo se sumaba.

Pero la viralidad tiene un límite. En algún momento, menos gente acepta invitaciones. El mercado de “no te conocen pero te necesitan” se achica.

Para Slack, el techo llegó cuando los equipos que iban a adoptar el producto orgánicamente ya lo habían hecho. Las empresas grandes —Fortune 100— no iban a cambiar su comunicación porque un analista junior lo sugirió.

Slack esperó hasta estar valuado en $1B antes de armar un equipo de ventas. Recién ahí el timing hizo sentido: base enorme de usuarios, producto probado, y un mercado enterprise que requería otro approach.

Mercado Libre: de contenido a paid

Mercado Libre indexó millones de páginas de productos en Google. Cada búsqueda de “iPhone” o “zapatillas Nike” los mostraba en los primeros resultados. Dominaron SEO como pocos.

Pero el contenido también tiene techo. Cuando las keywords de alta intención ya están capturadas, el crecimiento orgánico se aplana. Cada pieza nueva trae menos que la anterior.

Para Mercado Libre, ya no quedaban keywords importantes por capturar. El SEO seguía funcionando, pero no podía crecer al ritmo que el negocio necesitaba.

La expansión a paid (TV, redes sociales, sponsors de fútbol) coincidió con tener unit economics que soportaban campañas de awareness con repagos más largos.

TikTok: de paid a contenido

TikTok quemó +$1Bn en ads para robar usuarios de Instagram y Snapchat. Estrategia kamikaze que solo funciona con fondeo gigante.

Lo que pasa en paid, es que el CAC sube a medida que las audiencias de alta intención se agotan. Duplicar presupuesto no duplica resultados. Los retornos son cada vez más bajos.

Pero el objetivo de TikTok nunca fue mantener el paid para siempre. Era construir la masa crítica de usuarios y contenido que activara el loop orgánico.

Cuando lo lograron, el modelo cambió: los usuarios creaban videos, los compartían fuera de TikTok, y eso atraía nuevos usuarios. El contenido generado por usuarios reemplazó al paid como motor principal.

Mural: de ventas a viralidad

Mural empezó con ventas B2B clásicas. Equipos tocando puertas, demos, ciclos largos.

En ventas, el techo llega cuando el pipeline de leads se seca, cada cliente cuesta más conseguir, y los vendedores buscan más de lo que cierran.

Lo que pasó en Mural fue que evolucionaron su producto hacia algo más colaborativo. Introdujeron features que hacían natural invitar a otros a una sesión.

Y eso cambió todo: cada equipo que usaba Mural empezó a traer colaboradores externos. Esos colaboradores veían el valor y lo llevaban a sus propias empresas.

En lugar de seguir escalando ventas, optimizaron el loop de invitaciones. Hicieron el producto más fácil y natural de compartir.

Ventas construyó la base. Viralidad la escaló.

El timing lo es todo

Si hay algo que aprendí trabajando con startups es esto: el crecimiento no se frena por falta de canales. Se frena por falta de foco.

La próxima vez que sientas que tu canal principal se estancó, no salgas corriendo a probar tres cosas nuevas. Frená. Mirá tus números. Responde las tres preguntas con honestidad.

Si tu negocio todavía no está listo, tu trabajo es profundizar. Si ya está listo, elegí UN canal nuevo y dedícale el foco que merece.

Si querés profundizar en cómo construir tu sistema de adquisición completo —desde elegir tu método hasta escalarlo— en nuestro Curso de Growth dedicamos un módulo entero a esto.

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📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• Las ventajas que deciden tus canales

• El playbook de adquisición definitivo

• Cómo definir tus canales de adquisición

• Desde tracción hasta escalar tu adquisición

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Saludos Rockstar,
Dylan 👋

Estamos por arrancar una nueva edición de Xtreme Growth y me la paso dándole vueltas a estos temas. Así que voy a usar este artículo para hacer una catarsis y tirar todo lo que tengo en la cabeza.

Algunas son mitos que quiero romper. Otras son cosas que estoy viendo y todavía no tengo respuesta, pero que valen la pena pensar. Veamos.

#1: La IA no va a matar tu empresa

El mito más grande que escucho: “La IA va a hacer que los precios de software bajen a cero“.

ERROR.

Lo que está pasando es lo contrario. La IA está expandiendo el TAM de una forma que nunca vimos. Y esto es porque ahora el software puede entrar en el presupuesto de salarios.

Sí, como lo escuchaste!

La IA no compite contra otras herramientas. Compite contra contratar una persona.

Piénsalo así: antes, el software llegaba hasta cierto punto y siempre necesitaba interacción humana. Ahora, la IA puede reemplazar ese trabajo “cognitivo”. Eso significa que la gente está dispuesta a pagar más. Mucho más.

El presupuesto de personal es ~10x más grande que el de software. Si tu producto con IA entra en esa conversación, tu techo de precios es 10 veces mayor que el de una herramienta.

#2: Nadie tiene el modelo de precios ideal (y está bien)

Todos están haciendo experimentos. Todos.

Escucho fundadores que dicen “tenemos que encontrar EL modelo de precios para IA“. No existe. Lo que existe son principios que se adaptan.

Hay tres formas clásicas de escalar precio con valor:

• Por funcionalidades: Netflix te cobra lo mismo uses mucho o poco. Lo que cambia entre planes es qué puedes hacer: cuántas pantallas, si tienes 4K, etc.

• Por uso: Twilio te cobra por cada mensaje o llamada que mandas. Notion te cobra por miembro del equipo. Cuanto más usas, más pagas.

• Por resultado: Uber no te cobra por kilómetro ni por minuto de forma separada. Te cobra por llevarte de A a B. Si llegas, pagas. Thumbtack te cobra cuando consigues un cliente, no por publicar tu perfil.

Y qué pasa con la IA? La tendencia es moverse hacia cobrar por resultado. Tiene sentido: si tu producto con IA le ahorra 10 horas a alguien, ese alguien está dispuesto a pagar por esas 10 horas ahorradas, no por cuántas veces abrió la app.

El problema: cobrar por resultado requiere que puedas medir ese resultado y demostrar que fue gracias a tu producto. Si no puedes, el modelo no funciona.

La realidad: elige el modelo que mejor se adapte a cómo piensa tu usuario, que le genere menos dudas al pagar, y que puedas operar sin volverte loco.

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Todo esto que estoy escribiendo acá lo desarrollo mucho más en nuestra formación Xtreme Growth. Tres semanas donde bajamos a tierra cómo aplicar IA a adquisición, retención y monetización.

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#3: El modelo freemium está roto (o al menos diferente)

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Pero si venís leyendo este newsletter hace tiempo, sabes que mi mayor foco está en retener usuarios (eso es lo que separa a los mejores productos de sus competidores)

Entonces, qué capacidades nos aporta la IA para mejorar nuestra retención?

Para mejorar la retención de tu producto, podés trabajar la activación, el engagement, y la recuperación de usuarios.

Acá me voy a enfocar en el engagement.

Las estrategias de engagement

Cuando hablo de engagement, hablo de qué tan integrado está tu producto en la vida (o el trabajo) del usuario. No de métricas aisladas, sino de hábitos.

Un producto con buen engagement es un producto al que el usuario vuelve, usa cada vez más y le resuelve más cosas.

Y ese engagement se puede aumentar de distintas maneras.

1. Agregar nuevos casos de uso: llevar al usuario a usar tu producto de más maneras.

2. Aumentar la frecuencia de uso: lograr que el usuario use el producto más seguido. Cuanto más seguido lo usa, más integrado queda en su vida y más retiene.

3. Expandir el uso de features: si el usuario usa más features de tu producto, lo va a usar más y por más tiempo.

4. Incrementar la intensidad: si consigo que cada uso del producto tenga más inversión del usuario (por ejemplo, de tiempo o dinero), entonces naturalmente se integra más y retiene por más tiempo.

La IA no cambia estas estrategias. Pero las puede potenciar. Veamos cómo (con varias ideas, ejemplos, y experiencias que hablé con líderes de empresas latinas):

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En el Curso Xtreme Growth AI, invertimos tres semanas de trabajo estratégico en transformar y escalar negocios mediante el uso práctico de inteligencia artificial aplicada al crecimiento. Abordamos en profundidad los principales vectores de impacto: adquisición, retención, monetización, junto con múltiples estrategias avanzadas y la implementación de herramientas tecnológicas de última generación.

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Estoy teniendo reuniones con líderes de empresas todos los días hablando sobre esto. Así que traigo las ideas al newsletter:

Hoy es más fácil o más difícil adquirir usuarios? La IA nos da una ventaja o aumenta la competencia? Mejora nuestros negocios o destruye los márgenes?

Estas, y muchas otras, son preguntas súper importantes hoy en día:

2 años atrás escribí una serie de artículos con mi playbook completo de adquisición, partiendo de los cuatro métodos de adquisición: 1. Viralidad 2. Contenido 3. Paid marketing 4. Ventas.

Con inteligencia artificial, van a llegar nuevos canales de adquisición (por ejemplo, cuando le paguemos a ChatGPT por publicidad. Esto va a ser una bomba!)

Pero quizás más importante son los cambios que está generando la IA en absolutamente todos los métodos de adquisición. Algunos cambios positivos, y otros negativos. Y si no los entendemos, vamos a estar bastante jodidos.

Primero, un breve repaso

Antes de analizar los cambios que trae la inteligencia artificial a nuestros mecanismos de adquisición, hagamos un repaso rápido de cada método de adquisición:

1. Viralidad: un usuario ayuda a atraer más usuarios (ej. referidos, boca-a-boca, invitaciones).

2. Contenido: se genera y distribuye contenido, que atrae a más usuarios al producto (ej. SEO, redes sociales).

3. Paid Marketing: se compran anuncios para atraer usuarios (ej. Meta Ads, Google Ads, etc).

4. Ventas: se utilizan vendedores para atraer usuarios.

Generalmente, empezás con foco en una forma de adquisición, y a medida que tu negocio crece los vas agregando todos a tu mix.

El punto hoy es: qué cambios trae la IA que necesitas saber?

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En nuestro Curso Xtreme Growth AI, dedicamos 3 semanas a evolucionar nuestros negocios con inteligencia artificial, viendo los cambios en adquisición (más que este artículo, claro), retención, monetización, y también usando herramientas modernas.

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Veamos los cambios que trae la inteligencia artificial a nuestra adquisición de usuarios/clientes:

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En los últimos años, la conversación sobre la IA se volvió omnipresente.

Herramientas nuevas, promesas de automatización, casos de uso que suenan bien en un slide. Pero cuando estás metida en la operación diaria, la pregunta cambia rápido.

Deja de ser qué herramienta usar y pasa a ser dónde hay fricción, qué decisiones se están tomando con poca información y qué partes del negocio no escalan.

Ahí es donde la IA empieza a tener sentido. No como un experimento aislado, sino como infraestructura: una forma de reducir fricción, mejorar decisiones y, con el tiempo, construir growth loops que sí pueden sostenerse.

Sobre eso quiero hacer foco en este artículo: cómo usamos IA en Chiper no para “hacer más”, sino para construir y reforzar los loops que hoy están en el corazón de nuestro crecimiento.

Primero un poco de contexto…

En Chiper trabajamos con algo muy simple y cotidiano en Latinoamérica: las tiendas de barrio.

Son tiendas que se abastecen a través de distribuidores. A veces por WhatsApp, a veces cuando pasa el vendedor, muchas veces cuando ya hay una urgencia.

Del otro lado, el distribuidor maneja cientos o miles de tiendas tomando decisiones con poca información en tiempo real y mucho trabajo manual.

Eso, en la práctica, se traduce en quiebres, inventario de más y poco margen para crecer.

Chiper nace para ordenar esa relación entre distribuidor y tienda.

De la operación diaria a los growth loops

Al operar el negocio todos los días, vimos que algunas mejoras simples (mejor servicio, mejor disponibilidad, mejor timing) no se quedaban en un impacto puntual. Se repetían y se potenciaban.

Ahí entendimos que no eran acciones aisladas, sino sistemas que se reforzaban solos.

Una acción mejora el sistema, esa mejora genera más uso, ese uso genera data y esa data permite tomar mejores decisiones. Al final, las mejores decisiones mejoran el sistema.

Durante mucho tiempo, este tipo de loops no escaló bien. Dependían demasiado de personas y de información que llegaba tarde.

Ahí es donde la IA empieza a ser clave para nosotros porque permite que estos loops se sostengan en el tiempo y sean más eficientes.

A partir de esa lógica, en Chiper terminamos diseñando y reforzando varios loops.

Voy a explicar tres de los más importantes.

Loop #1: Eficiencia operativa

El abastecimiento en el canal solía funcionar de una forma bastante manual. El distribuidor miraba históricos, usaba su experiencia y tomaba decisiones con la información que tenía a mano.

Cuando el volumen crece, ese modelo empieza a romperse.

Con IA, ese proceso cambia. El sistema empieza a anticiparse:

• Entiende la demanda

• Ajusta el inventario

• Define cuánto y cuándo comprar a cada proveedor, considerando restricciones del negocio.

El impacto no es sólo operativo.

Menos capital queda atrapado en inventario, hay menos quiebres y el nivel de servicio mejora.

Eso hace que las tiendas compren con más frecuencia, que el sistema genere más información y que las decisiones siguientes sean mejores.

Ahí aparece el loop:

Loop #2: Retención

En Chiper la retención mejora cuando entendemos cómo compra cada tienda y cómo cambia ese comportamiento en el tiempo. Ahí es donde la IA nos empieza a aportar valor.

Al mirar la data, el sistema empieza a detectar señales tempranas:

• Tiendas que compran con menos frecuencia.

• Cambios en el mix de productos.

• Comportamientos que anticipan una posible caída.

Con esa información, podemos activar acciones mucho más precisas, en el momento correcto.

Puede ser una promoción puntual, una línea de crédito o simplemente un mensaje relevante. No se trata de empujar incentivos todo el tiempo, sino de intervenir cuando hace sentido.

Cuando eso funciona, el loop aparece de forma natural:

En Growth Rockstar llevamos todo esto a la práctica en Xtreme Growth AI.

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Loop 3: Chiper Ads

Este fue uno de los aprendizajes más interesantes para nosotros.

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En 99minutos no somos una empresa de software ni una startup tecnológica. Hacemos logística, fulfillment, entregas de última milla en México, Colombia, Chile y Perú. Nuestra naturaleza es la operación física, el mundo offline. Tenemos más de 400 personas administrativas y más de 3,000 operativos entre repartidores, almacenistas y personal de campo.

Menciono esto porque cuando la gente escucha “AI First”, asume que es algo exclusivo de startups tecnológicas o empresas de software. No es así. Y si nosotros podemos integrar la IA en nuestros flujos y el minster de nuestros equipos, cualquier empresa puede.

Y en este artículo quiero mostrar cómo…

Nota: ya están abiertas las inscripciones a la próxima edición de Xtreme Growth AI, nuestro programa intensivo de growth aplicado con AI (cupos limitados).

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¿Por qué convertirse en una empresa AI First?

Antes de hablar del cómo, necesito explicar el porqué. No se trata de seguir una moda. Hay cuatro razones concretas que me convencieron de que esto es urgente:

1. Ya existe correlación entre AI y resultados de negocio. Las empresas que integran AI en su estrategia muestran mejores resultados a nivel de top-line. Esto ya no es teoría: es data.

2. AI no destruye empleos, los transforma. Sé que todos escuchan “AI” y piensan “me van a quitar el trabajo”. La realidad es diferente: las investigaciones proyectan 78 millones de empleos creados por AI para 2030. No es una amenaza, es una oportunidad. Depende de cómo lo veas.

3. El gasto corporativo en AI está explotando. Empresas de todos los tamaños están invirtiendo. Esto ya no es opcional. Moverse es una necesidad, no un acto de proactividad.

4. La productividad se multiplica. Con las herramientas correctas, cada persona puede tener un throughput muchísimo mayor. Ser más eficiente, hacer más, en menos tiempo.

Pero antes de entrar al framework, tengo que ser honesto… en 99minutos aún no somos AI-First. Estamos en construcción. Pero tenemos una visión clara de cómo llegar ahí. Y nadie es realmente experto en esto. Lo que aprendes hoy, en seis meses es completamente diferente. Todos estamos empezando desde cero constantemente.

Ahora sí comparto el framework que usamos.

El framework de 99minutos para convertirse en AI First

1. Comunicación y commitment del liderazgo

El primer paso que dimos fue un memo interno del CEO. Un mensaje claro para toda la compañía: vamos hacia AI-First.

De hecho, esa carta la escribió un agente de AI que creamos para que hablara como Alexis, nuestro CEO. Es un ejemplo de cómo predicamos con el ejemplo.

https://www.linkedin.com/posts/duolingo_below-is-an-all-hands-email-from-our-activity-7322560534824865792-l9vh/

El objetivo es que AI sea el default, lo dado por sentado. No la excepción.

2. Evaluar tu empresa

Antes de mejorar algo, necesitas saber dónde estás parado.

Evalúa a tu equipo. Entiende quiénes son usuarios básicos que solo usan ChatGPT para preguntas simples, y quiénes ya tienen un nivel más avanzado. Conocer el punto de partida de tu equipo es fundamental para diseñar el camino.

3. Capacitación y recursos

Esto no es gratis. Sería gratis si absolutamente todos los empleados tuvieran la proactividad de aprender por su cuenta, pero en el mundo real no es así. La gente tiene miedo, no le gusta, no entiende los conceptos, se frustra fácil, prioriza su día a día.

Por eso depende de los líderes y del C-Level invertir constantemente en esto.

Recursos Humanos e IT deben trabajar juntos para que toda la compañía tenga acceso a conocimientos y herramientas.

4. Considerar IA al reclutar

Este punto me parece brillante. Lo vi en Shopify con Toby Lutke, su CEO.

La regla es simple: no se abre una posición si no se demuestra primero que esa posición no puede hacerla un agente de AI.

Todos estamos acostumbrados a resolver problemas agregando personas al problema. Esta filosofía te obliga a cuestionarte y crear un business case para cada persona que quieres agregar a tu equipo.

Si puedo lograr que todos los que entran tengan un nivel de AI —o al menos saber en qué nivel están— ya tengo una base sólida para llevarlos a donde necesito que estén.

5. Implementación iterativa

Esto sucede en fases. La implementación de AI comienza con proyectos pequeños, con experimentos.

Te doy un ejemplo concreto de lo que hicimos en Growth en 99minutos, sin ayuda del equipo de IT. Ningún programador participó.

En la imagen se ve un agente de AI que diseñamos.

Cuando alguien llena el formulario de contacto en nuestro sitio web, recibe una llamada o mensaje de WhatsApp de un agente de AI que hace una precalificación. No trabajamos con cualquier empresa; tenemos criterios específicos. El agente prefiltra estos leads para que cuando lleguen a un agente de ventas humano, ya estén calificados.

¿Cómo lo hacíamos antes? Teníamos un equipo de tres personas que recibían la llamada y hacían exactamente lo mismo que ahora hace el agente.

Resultados del primer intento:

• 88% de precisión en la calificación

• 2 semanas de desarrollo

• Cero participación de IT

• Conocimientos intermedios de AI (nada súper avanzado)

6. Retroalimentación continua

Esto es un ciclo. Necesitas ir iterando constantemente. En Amazon lo llamamos “Evergreen”: siempre aprendiendo, siempre avanzando. Porque si no, te quedas atrás.

Comparte tus éxitos. El FOMO es muy poderoso. En el momento que la gente sabe que se está quedando atrás, la urgencia por ponerse al día aumenta exponencialmente.

No tienes que hacerlo solo. Nombra campeones. Crea un SWAT team de AI en tu empresa que te ayude a bajar esta visión de manera holística a todas las áreas.

En Growth Rockstar llevamos todo esto a la práctica en Xtreme Growth AI.

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Startups vs. Corporativos

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Ya estamos en diciembre! El año voló… Y siempre me tomo el último mes del año para planificar, así que voy a compartir mi proceso…

Así estoy planificando el crecimiento de Growth Rockstar para 2026:

Ayer 10am estuve hablando de esto con Cris, una de las últimas incorporaciones del equipo. Le pregunté cuánto esperamos crecer y me dijo “duplicar el negocio” - le dije “a ver, cómo que duplicar? pero si venimos volando. encendé los motores Cris y a las 16pm me traes un plan de verdad, y así nos ponemos a trabajar” - a las 16pm quedamos en multiplicar el negocio 6X y ahora sí que se viene un año divertido :)

Ahora, cuando te pones un objetivo así, te obliga a pensar: qué vamos a priorizar, qué vamos a cambiar y dónde está el crecimiento.

Y eso es lo que quiero compartir acá: cómo estamos armando nuestro plan. Nada rebuscado. Simple - Lo mismo que hago con mi equipo.

Paso 1: Analizar en qué etapa está tu negocio

Antes de pensar en objetivos o números, lo primero que hago es ver en qué etapa está el negocio. Y para eso uso una idea muy simple: la curva S.

• Exploración: cuando estás probando y validando si algo funciona.

• Expansión: cuando ya viste que funciona y toca empujar a full.

• Extracción: cuando ya está maduro y lo que importa es optimizar y capturar valor.

Si quieres profundizar más sobre cómo funcionan estas curvas, te invito a leer otro artículo mío: “El crecimiento no es una línea recta”.

Esto me ordena la cabeza. Porque no es lo mismo planear un año cuando estás explorando algo nuevo, que cuando estás en plena expansión, o cuando ya estás exprimiendo una curva de algo que te hizo crecer. La estrategia cambia.

Entonces, primero me pregunto, en qué etapa de la curva está mi negocio hoy? Y de ahí ya entendemos más o menos qué tenemos que hacer.

Y después esta misma lógica la llevo a todas las áreas del negocio y a todos los equipos. Por ejemplo, puedo pensar cosas como:

• El equipo de ventas, todavía está aprendiendo a vender? ya podemos escalarlo? nos falta alguien en el equipo para que performemos mejor?

• Cómo está nuestro principal canal de adquisición? Sigue escalando bien? Tiene más potencial? o se está saturando y necesito activar otro?

• Cómo está cada uno de nuestros productos? Cuál falta validar? Cuál hay que escalar? Cuál necesitamos optimizar?

• Lo mismo pienso para cada equipo, producto, marketing, ops, etc.

Paso 2: Definir las palancas que vas a mover

Después de entender en qué etapa está el negocio y cada área, pasamos a decidir en qué palancas vamos a trabajar.

Esto significa “qué cosas vamos a hacer que tengan potencial alto de impacto en el negocio - en facturación, en plata”

Para mí hay 7 maneras de crecer tu negocio:

• Abrir un canal nuevo de adquisición.

• Lanzar una feature Core.

• Crear un producto nuevo.

• Entrar a un mercado o segmento nuevo.

• Mejorar la propuesta de valor.

• Ajustar o mejorar la monetización.

• Acelerar algo que ya funciona.

Por ejemplo, en Growth Rockstar, cuando hicimos este ejercicio, vimos varias oportunidades claras:

• Crecer mucho más en YouTube e Instagram (toca expandir los canales y top-of-funnel)

• Lanzar nuevos cursos y productos (en breve se vienen noticias!)

• Entrar más fuerte en el segmento enterprise (ya con el negocio validado, queremos ir por las grandes oportunidades)

• Mejorar la propuesta de valor usando IA (obvio - hacerlo o morir)

• Ajustar pricing (siento que en algunas cosas estamos baratos y odio ser barato)

• y expandirnos a más países.

Paso 3: Sentarte con tu equipo de líderes

Antes de bajar nada al resto del equipo, me junto con los líderes de mi equipo solos.

En esa reunión definimos:

• El problema #1 del año. A esto le vamos a dar principal prioridad.

• Un rango de ingresos para el año.

• Equipo y contrataciones (cómo vemos a cada persona del equipo, qué cambios necesitamos hacer, qué área necesitamos reforzar, etc)

• Entre 2 y 3 momentos clave del año (lanzamientos, eventos, campañas grandes). Tenes que tener un calendario de tu empresa donde entiendas los grandes momentos de tu año.

Paso 4: Bajar al equipo y escucha

Cuando tenemos todo claro, se lo presentamos al equipo.

Y ahí hacemos tres preguntas claves:

• Es realista este plan en 12 meses?

• Cuántas personas necesitas para lograrlo?

• Qué no estamos viendo?

Lo que escuches de los desarrolladores va a ser muy diferente a lo que escuches de ventas. Ventas siempre quiere ser más ambicioso. Producto siempre quiere más tiempo.

Tu trabajo es encontrar el punto medio.

Esto toma 2-4 semanas. No más.

Paso 5: Cierra números y fechas clave

Con las opiniones del equipo, volvés con los líderes:

• Cerrás el presupuesto por área.

• Definís los momentos importantes del año (ej. ese evento en junio, ese lanzamiento en octubre).

• Acordar los límites: ¿cuánto podemos gastar para conseguir un cliente? ¿Cuánto cash mínimo necesitamos tener siempre en el banco?

Paso 6: Decidir qué vas a hacer con IA

Y esto (ahora) no es opcional!

En 2026 no puede existir un plan que ignore la IA.

Tenes que elegir mínimo una de estas dos cosas (idealmente las dos):

Por ejemplo, en Growth Rockstar estamos trabajando en las 2. Todavía no puedo contar de la primera, pero sí de la segunda:

Armamos un grupo de chicos jóvenes que son nativos de IA, y los vamos a ir rotando por cada área para repensar procesos completos y ver cómo hacerlos más eficientes con el uso de IA desde cero. Como una célula de IA y automatizaciones.

Si no definís qué vas a hacer con IA, te aseguro que te van a pasar por encima.

Errores que veo siempre cuando la gente arma su plan

Estos son los 5 errores que más se repiten. Vale la pena revisarlos antes de cerrar cualquier plan.

1. Demasiadas prioridades.
   Si tenes diez prioridades, no tenes ninguna. Máximo tres.

2. No pensar en escenarios.
   Qué pasa si los ingresos vienen 20% abajo? Y si necesitas estirar tu dinero 6 meses más? Piensa en malos escenarios para estar preparado.

   Por lo menos hacé el ejercicio de malo-bueno-genial y tené claro cómo actuarías en cada uno y decisiones a tomar.

3. Elegir un número fijo.
   Un solo número para todo el año no sirve. Usá rangos.

4. No dejar colchón.
   Guarda 10-20% de reserva en contrataciones y en cash. Las sorpresas malas son más comunes de lo que crees.

5. Planear una vez y olvidarlo.
   Revisa el plan cada trimestre. Y si estás justo de caja, cada mes, cada semana.

Con esto ya podes armar tu plan. Es lo mismo que estamos haciendo nosotros para 2026.

Sigue los pasos, toma decisiones y ajusta durante el año. Nada más.

Y si quieres ir más a fondo en cómo construir producto y generar growth, en Growth Rockstar armamos formaciones que cubren todo eso. No dudes en aplicar!

Éxitos en 2026!!!!!!!

Te gustaría sponsorear este newsletter? Escríbenos a roberto@growthrockstar.com con el asunto “Sponsor”.

📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• La guía definitiva para escalar una startup (Parte I) - PMF

• Cómo crecer una empresa con éxito

• Las ventajas que deciden tus canales

• Growth: flywheels y loops

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