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

De esa forma ya tengo por dónde arrancar.

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

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

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

El primer paso es definir la North Star Metric.

Pero qué es exactamente la North Star Metric?

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

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

Y acá hago una aclaración.

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

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

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

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

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

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

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

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

• Invitación

• Marketing website

• Búsqueda orgánica

• Anuncios pagos

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

Antes de continuar, un breve anuncio…

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

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

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

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

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

Y esto nos lleva al siguiente paso.

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

Con todo junto, lo siguiente es buscar los patrones.

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

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

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

Volviendo al caso Mural…

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

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

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

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

Paso #4: Ordená las oportunidades por impacto

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

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

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

Esa lista ordenada es con lo que arrancás a ejecutar.

Paso #5: Bajá cada apuesta a experimentos

Y el último paso es bajar cada oportunidad a experimentos.

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

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

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

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

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

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

Arrancá simple y ejecutá

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

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

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

Saludos, Dylan 👋

📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• “Confianza”: La nueva palanca de growth

• Tu negocio necesita un arquitecto de growth

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

• La métrica que mueve capital entre áreas

En parte, porque se mueven rápido y trabajan duro. Pero hay muchas startups que se mueven rápido y trabajan duro, y aún así no crecen tan rápido.

Entonces, en qué se diferencian unas de otras?

Lo que pude ver en mi experiencia, hablando con decenas de founders y analizando cientos de negocios a lo largo de mi carrera, es que por lo general las empresas que más crecen son las que hacen foco en la demanda y no en la oferta.

La oferta es lo que construís. La demanda es lo que la gente ya necesita, con o sin tu producto.

Suena obvio, pero en la practica veo todo el tiempo que la mayoría parte de una idea de producto o una visión del futuro y sale a encajarla en algo vendible. El resultado es un producto buscando su mercado.

Y de ahí salen ventas que suenan a spam, un value prop que no le habla a nadie, un equipo inflado, un producto que se estira para todos lados.

Construir para la demanda es lo contrario. Y hay una forma de hacerlo.

Hay una ley vieja de sistemas, la Ley de Gall:

“Todo sistema complejo que funciona, evolucionó desde uno simple que funcionaba”.

Aplicada a tu negocio significa que no necesitás un MVP. Necesitás tres sistemas mínimos viables. Y en este orden: 1. capturar demanda, 2. convertir demanda, 3. entregar valor.

Vamos uno por uno.

#1: Capturar demanda

Capturar demanda no es hacer marketing. Algo pasa en el mundo de tu cliente que lo obliga a cambiar, y en ese momento te encuentra, o vos lo encontrás.

Esa evento que pasa es un trigger. Alguien contrató a un Head of Growth. Alguien levantó una ronda. Alguien publicó algo y no le respondió nadie. Ahí, justo ahí, aparece la necesidad. Tu trabajo es estar parado en ese momento.

Pensamos el go-to-market como algo complicado, lleno de canales y métricas. Y es mucho más simple. Es poner el puesto de limonada un día de calor, en una esquina con gente. No en un sótano en pleno invierno.

La demanda ya existe en algún lado. El sistema más simple es ir a donde está. Encontrá el trigger, armá la forma más directa de llegar a esa gente, y hablales. Después vas a poder sumar más triggers, más canales, más complejidad. Pero eso viene después.

Mirá cómo arrancó Airbnb, en 2007.

No salió a construir marca ni a comprar ads. Había una conferencia grande de diseño en San Francisco y no quedaba una habitación de hotel libre en toda la ciudad. Miles de personas llegaban con la necesidad de dónde dormir y sin lugar para hacerlo.

Ahí sus fundadores armaron un sitio y les ofrecieron un colchón inflable en el piso de su propio departamento. Consiguieron tres huéspedes a 80 dólares la noche.

No inventaron esa necesidad, ya estaba, disparada por la conferencia. Solo se pararon justo en el medio. Eso es un trigger, y así se captura demanda.

Encontrar el trigger y pararte donde la demanda ya está suena simple, pero armar ese sistema para que funcione en la práctica a veces no es tan sencillo.

Y es de las cosas que más trabajamos en el Curso Growth Rockstar.

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#2: Convertir demanda

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Marketing tiene que traer revenue. Producto tiene que mover revenue. Growth existe para acelerar revenue. Y cada decisión, cada roadmap, cada experimento se juzga por cuánto factura este trimestre.

Hacer eso aparentemente es lo más intuitivo, pero la realidad es que el revenue se tiene que mirar como el resultado. No como el objetivo.

En este artículo voy a explicar por qué el revenue tiene que ser un output y no tu métrica principal (North Star Metric), con dos casos que conozco de cerca: Rappi y Mural.

Hay dos métricas que podés perseguir

Cuando armás una empresa, tu North Star Metric puede ir por dos caminos. O medís el valor que tu producto genera, o medís la plata que entra.

El dinero es más fácil de medir que el valor. El revenue es un número limpio, comparable, que aparece solo en el dashboard. El valor es más difuso, cuesta más definirlo, hay que pelearlo. Entonces por comodidad todos se van al número fácil.

El problema es que el revenue sostenible viene por el valor. Una empresa entrega valor al mundo, y por ese valor factura. A mayor valor entregado, más dinero debería entrar. Si medís solo la plata, estás midiendo el efecto y perdiendo de vista la causa.

Esto lo charlé hace poco en una sesión del Growth Club con Ramiro Castro, que trabajó en growth en Mural, y lo dejó clarísimo.

“Si fuera una charla de café, tu North Star siempre debería ser valor. Cuando la métrica se te va a revenue, en general es porque no supiste mapear bien el valor que estás creando”.

Si tu North Star es revenue, cada equipo va a mover las palancas que suban ese número ya. Y las palancas rápidas casi nunca son las que construyen valor.

Rami me contó que cuando armaron el equipo de growth eligieron monthly active members (miembros activos mensuales) como su North Star Metric. Una métrica de valor de uso, no de plata.

Esa elección tenía un costo. Priorizar el uso del producto significaba resignar algo de revenue en el corto plazo. No se pueden subir todas las perillas a la vez.

Mural eligió el producto. Y el revenue vino detrás. Pasó de un ARR de cerca de 14 millones de dólares a fines de 2019 a alrededor de 125 millones en 2024. En 2021 alcanzó una valuación de 2.000 millones y se convirtió en unicornio.

El revenue creció, y mucho. Pero creció como consecuencia de poner el valor en el centro, no de perseguir la plata de frente.

Antes de continuar, un breve anuncio…

Si estás en este punto, preguntándote cuál es la métrica que tenés que perseguir y cómo bajarla a la práctica, es una de las cosas que trabajamos en el Curso de Growth Rockstar.

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Perseguir el número te empuja al cortoplacismo

Cuando el revenue es el objetivo, todo se ordena alrededor de conseguirlo lo antes posible. Y ahí empiezan las decisiones que envenenan el negocio.

Aparecen los dark patterns. Escondamos el plan gratis. Hagamos la cancelación más difícil. Metamos fricción para que no se den de baja. Subamos el precio para comprarnos un año más de runway. Todo mueve el número este mes y te rompe la confianza del cliente el año que viene.

Y al mismo tiempo, matás lo que tarda en madurar. Cualquier apuesta que no devuelva plata dentro del trimestre queda afuera. No hay tiempo para eso, hay que llegar al número. Así perdés las iniciativas que te iban a dar crecimiento sostenido.

Hace un tiempo Cristian Calla, que lidera Marketing Science en Mercado Libre, me dijo:

“Querer atribuir el revenue de este mes a una campaña puntual es como querer bajar de peso y preguntarte qué bocado te adelgazó. No hay un bocado. Es la suma de todo lo que comiste, o dejaste de comer, a lo largo del tiempo”.

El revenue funciona igual. Es el efecto acumulado de haber entregado valor mes tras mes, no el resultado de un movimiento aislado. Cuando lo tratás como objetivo, te obsesionás con atribuirlo en el cortísimo plazo, y esa obsesión es la que te hace matar todo lo que no muestra resultado inmediato.

Perseguir el top line funciona hasta que el capital se encarece

Rappi pasó por esto. Durante años pensó en top line. El foco era el Gross Merchandise Value (valor total de todo lo que se transacciona en la plataforma), crecer a toda costa, meter más órdenes y más usuarios. Eso funcionó mientras el capital era barato y los fondos financiaban crecimiento sin pedir rentabilidad. Rappi llegó a valer 5.250 millones de dólares en 2021, en plena era del dinero fácil.

Después el mercado cambió. Subieron las tasas, se secó el venture capital, y de un día para el otro nadie financiaba el crecimiento a pérdida.

Débora Gutiérrez, que estuvo tres años en Rappi en estrategia y capital allocation, lo contó en una sesión del Growth Club.

La compañía tuvo que pasar de potenciar el GMV al máximo a pensar en margen, en que todo devuelva plata, en estirar el runway.

El resultado? Rappi alcanzó breakeven a fines de 2023.

Además, Débora marcó algo que vale la pena mencionar acá:

“El número te da confort porque es blanco y negro, cómodo para decidir. Pero ese confort te puede mentir. Un número mirado de arriba, sin abrirlo, te da la falsa sensación de que estás decidiendo bien. Lo cuantitativo te sirve para comparar lo maduro, pero no te mide lo nuevo, no te mide una hipótesis”.

Para crecer no alcanza con hacer más de lo mismo, y el revenue como brújula única te encierra justo ahí.

Poné el revenue en su lugar

No estoy diciendo que el revenue no importa. Importa, y mucho. Toda empresa necesita facturar y necesita un camino a la rentabilidad. Lo que digo es dónde lo ponés en tu lista de prioridades.

El revenue va en el tablero, pero como output del sistema, no como la palanca que optimizás. Tu North Star tiene que medir el valor que entregás. Si ese valor sube, el revenue sube detrás. Si ponés el revenue arriba de todo, vas a exprimir el corto plazo y vas a matar el valor que sostiene ese revenue a largo plazo.

Así que la pregunta no es cuánto facturaste este mes. La pregunta es qué valor estás creando, cómo lo medís, y si toda tu empresa está empujando esa métrica en vez de correr atrás del número fácil.

Cambiá esa pregunta y el revenue se va a ordenar solo.

Todo esto, y mucho más, lo trabajamos a fondo en el Curso de Growth Rockstar. La edición 15 arranca el 14 de septiembre (cupos limitados).

Si quieres reservar tu cupo aplica haciendo clic acá.

Saludos, Dylan 👋

📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• “Confianza”: La nueva palanca de growth

• Tu negocio necesita un arquitecto de growth

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

• La métrica que mueve capital entre áreas

El marketing digital es una de las palancas de growth (quizás una de las más importantes), pero es sólo UNA de las palancas.

Growth es conectar varias palancas al mismo tiempo para llevar a más personas a tu propuesta de valor lo más rápido posible. Producto, adquisición, activación, retención, monetización. El marketing digital vive adentro de una de esas.

Belén Gavilán aprendió esto en carne propia. Hizo toda una carrera en performance y marketing digital, big media, SEO, paid, hasta que dio el salto a Chief Growth Officer en Tenpo, la fintech chilena que en enero de 2026 se convirtió en el primer neobanco 100% digital del país.

Cuando la escuchás explicar la diferencia, queda clarísima.

“Marketing digital es uno de los habilitadores que puede tener una estrategia de growth. Es una parte importantísima, pero no es lo mismo.”— Belén Gavilán, Chief Growth Officer de Tenpo

Tenpo pasó de una billetera digital sin la mejor propuesta de valor a superar los 2,6 millones de clientes. Belén lo cuenta como un x6, x7 sobre la base de usuarios en poco más de tres años. No lo hizo con un solo canal. Lo hizo conectando palancas. Estas son.

Un paréntesis antes de arrancar…

Belén es una de las mentoras de la red de Growth Rockstar. En Mentor te conectamos a founders, líderes con operadores senior como ella; gente que ya construyó growth adentro de las mejores empresas de Latam, para que te acompañen en el crecimiento de tu producto.

Si querés agendar una llamada 1 a 1 con Belén o con cualquier otro mentor de nuestra red, lo puedes hacer haciendo clic acá.

Producto: la propuesta de valor se construye mientras crecés

La mejor propuesta de valor no está al principio. La construís mientras crecés.

Esto rompe con medio Twitter de startups, donde se supone que primero encontrás el PMF perfecto y recién después salís a crecer.

Tenpo hizo lo contrario. Cuando Belén llegó, la ambición ya era ser el primer neobanco de Chile, pero el producto era una billetera digital saliendo de la pandemia. No tenían la mejor value prop del mercado. Tenían que adquirir usuarios igual, pidiéndoles un salto de fe.

“No teníamos la mejor propuesta de valor, pero sí teníamos cosas que nos diferenciaban de lo que estaba en el mercado y que nos hacían lo mejor para un nicho.”

De qué se agarraron mientras construían el resto? Del producto. De detalles que hacían sentir magia.

En Tenpo importás tus contactos en un click para transferir, no tenés que ir a buscar los datos que están en otro banco. Ese tipo de fricción cero es lo que hacía que alguien se quedara aunque la propuesta todavía estuviera a medio hacer.

Y no es un detalle menor de diseño: Tenpo ganó dos premios iF Design en 2023, por UX y por UI. La experiencia era el ancla mientras el producto se completaba.

Si tu propuesta de valor todavía no es la mejor, ganá en la experiencia de un nicho. Que ese nicho, usando tu producto, tenga algo que en los comparables no existe. Eso te compra el tiempo para construir el resto.

Adquisición: los canales que sostenés y los spikes que no

Un buen spike te trae volumen de golpe, pero ese volumen solo se sostiene con los canales que ya tenías corriendo.

Tenpo tiene sus canales core siempre prendidos. Paid, orgánico, SEO, ASO, branding, partnerships, referidos. Ese es el motor que corre todos los días. Arriba de eso, de vez en cuando, meten un spike para que la marca salga del ruido de fondo y la gente vuelva a mirar.

“Lo que queríamos ahí era que nos conocieran de forma masiva, que todos se enteraran de lo que era Tenpo, y después retener a ese usuario.”

El caso más grande fue Daddy Yankee. En mayo de 2022, la preventa exclusiva del recital era solo con cuenta Tenpo. Para entrar tenías que descargarte la app, abrir la cuenta y cargar saldo. Miles de personas lo hicieron. La fila virtual llegó a casi 1,2 millones de personas por unos 6.000 tickets.

Pero no todo fue color rosa. La app colapsó. La preventa se terminó cancelando y el SERNAC ofició a Tenpo por las fallas.

Un spike de adquisición sin producto e infraestructura que lo aguanten no es un canal, es un riesgo.

Belén me comentó que viéndolo en retrospectiva igual les sirvió para crecer, pero el episodio muestra exactamente por qué growth no es solo marketing. Si el equipo de producto y el de tecnología no están adentro de la misma conversación que el de adquisición, el spike te explota en la cara.

Un spike te trae la gente. Lo que hace que se quede es todo lo que viene después.

Activación: que el usuario llegue rápido al primer valor

Adquirir no es activar. Podés tener a alguien descargando la app y no haber logrado nada todavía.

La activación es el puente entre “se registró” y “entendió para qué sirve esto”. Y en Tenpo ese puente son las misiones. Challenges personalizados que empujan al usuario a hacer la primera acción que le muestra el valor del producto.

“Las misiones son distintas para cada uno de los clientes, personalizadas según su comportamiento. Sirven para que conozcan realmente todo lo que tenemos para ofrecer.”

El challenge puede ser “hacé cinco compras en el supermercado con Tenpo”. Suena a retención, y en parte lo es, pero primero es activación pura. Le estás mostrando al usuario un caso de uso que quizás no sabía que existía. La primera vez que lo hace, activó ese feature. Combinado con la fricción cero de importar contactos, el usuario llega al primer valor rápido, sin fricción, sin manual. Ese es el trabajo de activación bien hecho.

Esta forma de conectar las palancas es justo lo que trabajamos, paso a paso, en el curso de growth de Growth Rockstar. Si venís enganchado con el artículo, ahí lo vas a ver aplicado de punta a punta.

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Retención: se diseña con hábitos, no se compra

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Y no es sólo una sensación mia.

Por ejemplo, HubSpot, que tiene uno de los mejores equipos de SEO del planeta, perdió entre 70% y 80% de su tráfico orgánico entre fines de 2024 y mediados de 2025. Su propia CEO lo dijo en un earnings call: los AI Overviews de Google responden la pregunta y la gente ya no hace clic. Si le pasa a HubSpot, le pasa a cualquiera.

Por eso en este artículo voy a compartir por qué para mi la confianza se convirtió en la palanca de growth más importante de esta década. Y sobre todo, cómo se construye.

Tus canales no están caros. Están rotos.

Hay una diferencia enorme entre un canal caro y un canal roto. Uno lo optimizás. El otro lo tenés que reemplazar.

Y hoy los tres canales clásicos están rotos al mismo tiempo.

El SEO se apoyaba en una hipótesis: la gente busca en Google y hace clic para entrar a tu web. Esa hipótesis se cayó. Ahora preguntan en ChatGPT, en Claude, en Perplexity, y cuando sí usan Google, el AI Overview les da la respuesta arriba de todo. Los zero-click searches, las búsquedas que terminan sin un solo clic hacia afuera, pasaron de 56% a 69% en un año.

El SEM es el mismo problema pero con la cuenta a la vista. El CPC promedio de Google Ads llegó a US$5.26 en 2025, casi 13% más que el año anterior. Estás pujando por las mismas keywords que todos, en un total de búsquedas que no crece, contra herramientas de IA que resuelven el mismo problema por US$20 al mes (o incluso gratis 😬).

Las redes sociales corporativas es el tercer canal roto. Las plataformas cambiaron las reglas para que la gente se quede adentro, así que cualquier link que la mande a tu web queda enterrado. Podés juntar likes, pero convertir eso en tráfico hacia tu producto se volvió carísimo.

Y a dónde se fue toda esa gente? A hablar con una IA. ChatGPT ya tiene más de 800 millones de usuarios semanales. Ese es tu nuevo competidor por la atención, y no puja en tu subasta de keywords.

Cuando todo se comoditiza, queda una sola cosa

La IA no solo te rompe la adquisición. Te rompe la retención.

Pensá por qué alguien te elige. Al final siempre se reduce a tres opciones: sos más barato, sos más eficiente o sos más efectivo. La mayoría de los SaaS se construyeron sobre las dos primeras.

Y ahí es donde todo se rompe…

Porque la IA es más rápida que tu workflow, más barata que tu licencia y contesta mejor que tu base de conocimiento. Si tu propuesta de valor era “te ahorro tiempo” o “te sale más barato”, estás compitiendo contra algo que te gana en las dos dimensiones.

Cuando todas las capacidades se vuelven commodity, la gente se queda con los productos en los que confía.

Esa es la tesis. La confianza no es un valor lindo para poner en la landing. Es la única propuesta de valor que la IA no te puede comoditizar. Y como todo en growth, no es magia; es un sistema que se construye.

Las 4 palancas para construir confianza

Y como todo sistema, este se arma por partes. Son cuatro palancas, y cada una activa la confianza desde un lugar distinto de tu negocio. Ninguna alcanza sola, pero juntas convierten la confianza en tu palanca de growth más eficiente.

Veamos cada una.

Antes de continuar, un breve anuncio…

Ya abrimos la inscripciones para la edición 15 de nuestro Curso de Growth Rockstar.

En este artículo te muestro una palanca. En el curso trabajamos el sistema completo de growth, cómo se conectan retención, adquisición y monetización, acompañado de frameworks accionables y casos de éxito de las principales empresas de Latam como Mercado Libre, Rappi, Nubank y muchas más.

Arranca el 14 de septiembre y los cupos son limitados, así que si esto te resuena, es tu momento para aplicar.

QUIERO APLICAR

Ahora sí, seguimos.

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Por más capaz que sea, primero le das tareas chicas para ver cómo se mueve y para que entienda cómo trabaja la empresa. Y de a poco le vas dando más autonomía a medida que te demuestra que la puede manejar.

Con la IA pasa exactamente lo mismo.

La mayoría cuando construye su producto de IA quiere que haga todo solo desde el arranque. Le entregran las decisiones más importantes antes de que el sistema se haya ganado esa confianza. Y ahí es donde todo se rompe…

Por qué construir con IA es distinto

Un producto de IA no se construye como cualquier otro producto. Por dos razones.

La primera: no sabés con exactitud qué va a hacer el usuario ni qué va a responder el sistema. En el software tradicional el usuario hace clic en un botón, completa un formulario, dispara una acción conocida, y vos escribís la lógica que conecta ese input con un resultado.

Con IA no. El usuario te habla en lenguaje natural, pide cosas de mil formas distintas, y el modelo genera respuestas plausibles según patrones, no según reglas fijas. La misma pregunta puede darte dos respuestas diferentes. La incertidumbre está en las dos puntas.

La segunda: cada vez que le das más autonomía al sistema, resignás control. Si el sistema te sugiere una respuesta, la podés corregir antes de que salga. Si la manda solo, más te vale que esté bien. Ese es el trade-off de fondo, y define todo lo demás. El error más común es saltar a darle autonomía total antes de haber testeado qué pasa cuando el sistema se equivoca.

En este artículo voy a compartir un framework para trabajar con estas dos realidades: bajar la incertidumbre y hacer que la autonomía se gane, no se regale. Se llama CC/CD y es lo más cercano que vi a un playbook ordenado para construir con IA.

El framework CC/CD

CC/CD significa Continuous Calibration / Continuous Development. Calibración continua y desarrollo continuo. El nombre es un guiño al CI/CD que ya conocés del mundo del software, pero pensado para sistemas donde el comportamiento es impredecible y la autonomía hay que ganársela.

Es un loop de seis pasos partido en dos mitades, con el deploy como bisagra entre las dos.

La primera mitad es desarrollo (CD). Ahí definís qué querés que haga el sistema, lo construís y armás cómo lo vas a medir. La segunda mitad es calibración (CC). Ahí observás cómo se comporta en la vida real, entendés qué se rompió y lo arreglás. Después volvés a empezar, y en cada vuelta el sistema se gana un poco más de autonomía.

Con el tiempo el loop se convierte en un flywheel: cada versión hace al producto más fuerte, más confiable y más autónomo.

Estos son los seis pasos:

• Paso 1. Definí la capacidad y armá tu dataset de referencia. Empezás por lo más chico y controlable, y juntás ejemplos de cómo se ve un buen comportamiento.

• Paso 2. Armá la aplicación. Construís la versión más simple que te dé una señal útil. Nada de sobre-ingeniería.

• Paso 3. Diseñá los evals. Definís cómo vas a medir si el sistema hace lo que esperás.

• Deploy. Lanzás a un grupo chico de usuarios. No es la meta, es el pasaje a la segunda mitad.

• Paso 4. Corré los evals. Aplicás tus métricas sobre datos reales de usuarios.

• Paso 5. Analizá el comportamiento y detectá patrones de error. Revisás a mano dónde falla y por qué.

• Paso 6. Aplicá los arreglos. Corregís con datos en la mano y armás la próxima versión.

Ahora voy a profundizar más en cada uno de estos pasos.

Todo esto que sigue lo enseñamos en profundidad en Xtreme Product AI, nuestro curso de IA aplicada a producto.

Arranca la semana que viene y quedan los últimos cupos. Si querés dejar de improvisar con la IA y construir con método, aplica a la próxima edición que arranca el 20 de julio!

QUERO APLICAR A XTREME PRODUCT AI

Paso 1: definí la capacidad y armá tu dataset de referencia

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Este artículo está escrito en colaboración con Fernando del Río, la persona que lidera growth, branding y comunicación en Logrand Entertainment Group, uno de los grupos de entretenimiento y casinos más grandes de México.

Antes de eso fue Chief Growth & Marketing Officer en Talisis, un grupo educativo de referencia en el país; también lideró equipos comerciales y de operaciones en Mercado Libre y en Linio, y pasó por consumo masivo en compañías como PepsiCo.

Te lo voy a decir sin rodeos: crecer lento no le vende a nadie.

No vas a ver ninguna portada de revista de negocios que diga “vender lento es el futuro”. Tampoco va a generar ni un solo aplauso en LinkedIn. Pero es lo que construye empresas que siguen vivas cuando las demás ya no están.

Hace tres años, todo el mundo hablaba de la empresa que venía creciendo 300% contra el año pasado, que levantó millones, que estaba escalando como loca.

Muchas de esas empresas hoy ya no existen. Sacaron todo el dinero que les invirtieron, contrataron muchísima gente, compraron las herramientas más caras del mercado, hicieron onboardings con los expertos más caros de la industria. Y desaparecieron.

Y en un mundo donde todo el mundo habla de hacks, de escalar en seis meses, de levantar 20 millones antes de tener el Product Market Fit, decir que prefieres crecer lento suena hasta provocador.

Pero para mí el growth lento no es una falta de ambición, es respeto por la construcción. Mi filosofía es crecer con propósito, escalar con una base sólida, construir valor antes que volumen y no olvidar que detrás de cada métrica hay una persona. Es imposible crecer 300% mes con mes y no tener una base sólida.

Desde dónde te hablo

Yo llevo growth y marketing al mismo tiempo, y eso significa que vivo dentro de una pelea todos los días. El de growth quiere meter un dólar hoy y que regresen dos hoy mismo; el de marca quiere construir algo que rinda dentro de un año; y el CFO quiere ver resultados esta semana.

Pero alguien tiene que sostener las tres cosas con el mismo presupuesto. Ese alguien soy yo.

Cuando llegué a Talisis me encontré con lo de siempre, todo era 100% performance y toda la inversión iba al hoy. “Tráeme leads, no importa la calidad, no importa cómo.” Marketing se medía por una sola cosa, cuántos leads trajo. Si convertían o no convertían, si generabas engagement, si el sentimiento de marca estaba arriba o en el piso, no importaba nada. Puro lead y se acabó.

El problema es que cuando solo persigues el hoy, en cinco años el costo por lead no para de subir, porque nadie te busca. Tú los persigues a ellos, siempre, con performance, performance, performance.

Antes de continuar…

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

Si querés sentarte con él a pensar cómo repartir tu presupuesto entre el número de hoy y la construcción de mañana, o conversar sobre cómo unir growth y marca con alguien que hizo crecer a Harmon Hall un 65% año contra año y dirigió las operaciones comerciales de Mercado Libre en toda Latam, podés sumarte haciendo clic acá.

Ahora sí, continuamos con el artículo.

Mi regla del 80-20

No existe una fórmula mágica. Cada empresa, cada industria y cada momento es distinto. Pero sí tengo un framework que me ha funcionado para crecer con dirección y no a ver hacia dónde va el viento.

El 80% del foco y de la inversión va a lo que puedo mover hoy o este mes. Porque es lo que me está pidiendo el crecimiento, y yo no puedo crecer a largo plazo si no estoy creciendo hoy. Ahí está toda la adquisición, las campañas activas, las metas comerciales del mes, los cierres de ciclo. Es el momento en el que el negocio respira o se ahoga. Y lo trato con mucho respeto, porque si no llegas al número de hoy, no hay éxito mañana, ni para mí, ni para mi equipo, ni para la empresa.

Pero ojo, ese 80% no es solo correr, es correr con calidad. No repito tácticas si no mejoran algo, no corro campañas sin propósito, y no dejo que la urgencia se coma el aprendizaje. A eso le llamo supervivencia con excelencia.

El otro 20% es más lento y casi siempre invisible. Es donde rediseño un journey que todavía nadie nota, donde construyo una capa de valor que aún no tiene retorno, donde experimento con inteligencia artificial, con referral, con nuevas narrativas de marca. Es donde nadie me va a exigir nada, donde no le rindo cuentas a la compañía. Mi equipo es el único que sabe qué estamos haciendo con ese 20%. Y ojo con algo, no es solo presupuesto, también es tiempo. El 20% del tiempo de mi equipo se dedica a esto, no nada más la plata.

Ese 20% es donde sí me puedo equivocar. Si la riego, no pasa nada, lo cambiamos mañana. Donde no la puedo regar es en el 80%.

Por qué 80-20 y no 50-50

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Eso se terminó.

Hace un tiempo entrevisté a Fernando Scasserra para el Growth Rockstar Podcast. Fer tiene una de las trayectorias más completas que vi en Latam: 15 años dentro de Mercado Libre, donde entró cuando la empresa tenía unas 100 personas y se fue cuando ya eran más de 8.000. Después cuatro años como CTO de Kavak. Y hoy liderando la transformación tecnológica de Ualá. O sea, un tipo que vio escalar tecnología en todas las escalas posibles.

Le pregunté qué está cambiando en su rol con la IA. Y me dio la respuesta más clara que escuché sobre el tema.

La tecnología dejó de pasar por una sola persona

El punto de Fer es simple: con IA, cualquier persona de la empresa puede construir software.

La chica de compras que arma una automatización para responder mails. El equipo de marketing que conecta un modelo a sus campañas. La gente de legales que hace una investigación con un agente. Ninguno de ellos necesita al equipo técnico para arrancar.

Como dice Fer, vino un tsunami. Y el CTO que sigue con la actitud de “yo tengo que revisar todo” simplemente no puede. No es que no debería. No puede. No hay forma de que una persona sea el cuello de botella de toda una empresa que de golpe se convirtió en un equipo de tecnología.

Entonces el rol cambia. El CTO ya no es el que construye toda la tecnología y es dueño de toda la tecnología. Pasa a ser un C-level de negocio que tiene su expertise en tecnología. Así como el de marketing sabe de marketing y el de ventas sabe de ventas, el CTO sabe de tech. Nada más. Y nada menos.

Soltar el control es la parte difícil

En la teoría todos están de acuerdo, pero en la práctica cuesta muchísimo porque significa aceptar que se van a mandar cag#das.

Que gente sin formación técnica va a construir cosas que a veces van a estar mal. Que vas a perder el control sobre una parte enorme de lo que se produce en tu empresa.

La reacción instintiva del CTO es cerrar. Poner reglas, procesos, aprobaciones. Y ahí es donde se equivoca. Porque el verdadero upside no está en controlar, está en desbloquear.

Fer lo explica con un cálculo:

Si en vez de frenar a todos, alineás la tecnología correcta y destrabás a mil personas que estaban haciendo algo mal, y esas mil personas ahora lo hacen 20% mejor, el impacto es gigante. Mucho más grande que cualquier cosa que el CTO pudiera construir solo con su equipo.

El nuevo trabajo no es hacer. Es habilitar.

Cómo se ve esto en la práctica

En Ualá, Fer está ejecutando un plan concreto para volver a la empresa AI First.

Primero, herramientas para todos. Le pagan Claude a cada persona de la empresa. El problema no es la falta de opciones, hay miles, el problema es elegir cuáles.

Segundo, trainings. Porque no alcanza con darle la herramienta a la gente y tirarla a la pileta. Y los trainings son distintos según el área.

Por ejemplo, al equipo técnico le vino gente de Amazon a enseñar a usar Kiro, y al de marketing le va a venir alguien de Google a mostrar cómo conectar un modelo a Meta. No es el mismo entrenamiento para el que programa que para el que hace campañas.

Tercero, una especie de academy donde después del training la persona viene con su caso de uso concreto y el equipo la ayuda a construirlo. Porque ahí es cuando realmente se aprende, cuando lo ponés a hacer.

Mi ejemplo favorito de todo esto es el de legales. En vez de esperar a que el equipo de legales se vuelva experto en IA, Fer les está armando un equipo virtual de agentes. La lógica es brillante: le ponen una casilla de mail. La persona manda un pedido a ese mail, tipo “necesito una investigación sobre tal regulación en México”, y del otro lado un manager agente agarra el proyecto, lo divide en tareas, se las pasa a otros agentes que las ejecutan, hay un QA que revisa, y 40 minutos después te vuelve un mail con la investigación hecha en PDF.

Y por qué mail y no una interfaz nueva? Porque todo el mundo ya usa mail todos los días. Nadie tiene que aprender qué es un MCP ni entender una herramienta nueva. Escribís un mail, te responden un mail. Fin.

Eso es pensar como un habilitador, no como un dueño.

Y esto no aplica solo a legales o a compras. El caso más interesante es el de producto. El PM que hasta hace un par de años escribía un PRD y se lo pasaba al equipo técnico, hoy puede definir, construir y deployar un producto con IA él mismo.

Ese cambio es tan profundo que armamos un programa entero alrededor de eso, Xtreme Product AI. Son cuatro semanas para que dejes de escribir specs y pasarle el trabajo al equipo técnico, y empieces a definir, buildear y deployar producto con IA vos mismo.

Si sos PM, founder con foco en producto o líder de un equipo que quiere construir con AI, podés ver el programa acá (cupos limitados).

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La pregunta que sí importa

Hay un debate que escucho seguido: ¿la IA hace que necesites menos gente o que produzcas más?

Y la respuesta de Fer es “depende de qué empresa querés ser”.

Si venías mal de costos, la IA te deja hacer lo mismo con menos gente y mejorar esa línea. Pero si lo que necesitás es sacar más productos lo más rápido posible, te conviene mantener el equipo, o agrandarlo, y darle IA a todos.

Anthropic está sacando dos features por semana, y no lo está haciendo achicando el equipo. Lo está haciendo con un equipo grande que le saca todo el jugo posible a la IA.

O sea, la IA no te dice qué hacer. Te da una palanca más. La decisión de negocio sigue siendo tuya.

Y ese es el punto. El CTO del futuro no es el que sabe más de tecnología. Es el que entiende que la tecnología ahora es de todos, y que su trabajo es tomar las decisiones de negocio que hacen que esa tecnología distribuida empuje en la dirección correcta.

El que siga aferrado a ser el dueño de todo, va a terminar siendo un cuello de botella. El que aprenda a soltar y habilitar, va a desbloquear a toda su empresa.

Si querés aprender a construir producto con IA en vez de esperar a que el equipo técnico lo haga por vos, este es el momento.

En nuestra formación Xtreme Product AI Ramiro Castro, Product & AI en AceUp y ex Growth PM en Mural, enseña en cuatro semanas a construir y lanzar producto con IA, dominando los frameworks que usan hoy los mejores equipos de producto del mundo.

La primera cohorte arranca el 20 de julio y los cupos son limitados.

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Pero ¿cómo mantenés tu producto simple mientras intentás captar nuevas audiencias y agregar nuevas propuestas de valor?

¿La solución es confiar en los efectos de red u otros altos costos de cambio para retener usuarios?

Bueno, existen una serie de tácticas que podés aplicar para lograr mantener un producto simple e intuitivo a medida que le agregás nuevas features y casos de uso; y en este artículo te voy a mostrar cinco.

Cuánto te paga cada cliente

Antes de meternos de lleno en la seis tácticas para mantener un producto simple, quiero que mires el siguiente gráfico:

Este gráfico nos ayuda a entender qué tan grandes tienen que ser los esfuerzos en mantener una experiencia más intuitiva a nivel self-serve vs el esfuerzo de un equipo de Customer Success que puedan asistir a los usuarios para que adopten tu producto.

En el eje vertical tenemos el ARPU (Average Revenue Per User). Es decir, el ingreso promedio por usuario.

Esto se calcula con una sencilla fórmula:

Por ejemplo, si un software genera $50.000 en un mes y tiene 1.000 usuarios activos en ese mismo período, el ARPU será de $50 por usuario.

En el eje horizontal vemos el nivel de simplicidad del producto.

Lo que nos dice este gráfico es que los productos con un mayor ARPU, como Salesforce que le cobra fortunas a cada empresa, puede tener un ejército de Customer Success que entra, configura, entrena y le resuelve todo al usuario. El producto puede ser complejísimo, porque hay humanos del otro lado haciéndolo andar.

En cambio un producto como WhatsApp, que es gratis, no puede asignar a una persona para enseñarte a mandar un audio. En estos casos el producto tiene que ser tan intuitivo que se explique solo.

Esa es la regla. Más ARPU, más resolvés la complejidad con gente. Menos ARPU, más self-serve tiene que ser tu producto.

Cómo manejar la complejidad en tu producto

El ARPU te dice cuánto podés invertir en guiar al usuario. No te dice cómo.

Para eso hay cinco formas de manejar la complejidad.

Antes de meternos en las tácticas, un paréntesis rápido…

Construir producto y mantenerlo simple mientras crece, y apoyarte en la IA para lograrlo, es justo lo que trabajamos en Xtreme Product AI.

Un programa intensivo de 4 semanas y 7 módulos. Cada módulo suma una capa: visión, prompts, RAG, evals, agentes y deploy (cupos limitados).

QUIERO APLICAR AL PROGRAMA

Táctica #1: Entrenar al usuario

Algunos productos son complejos porque hacen muchas cosas y resuelven problemas grandes. Y esa complejidad es, en buena parte, lo que los hace valiosos. En estos casos, en lugar de esconder funcionalidades, lo que conviene es enseñarle al usuario a aprovecharlas.

Un buen ejemplo es HubSpot. Su producto es un CRM con módulos de marketing, ventas y servicio, así que tiene mucha tela para cortar.

En vez de simplificarlo a la fuerza, crearon HubSpot Academy, una plataforma con cursos y certificaciones gratuitas para que cualquiera aprenda a usar la herramienta. De esta forma, la educación se vuelve parte del producto, y de paso les funciona como canal de adquisición.

Además, HubSpot cuenta con un equipo de onboarding y de Customer Success que acompaña a las empresas durante el onboarding, las ayuda a configurar la herramienta y se asegura de que la adopten bien.

Algo parecido hace Tiendanube. Armar y administrar una tienda online, con sus pagos, envíos y catálogo, puede ser complicado para un comerciante que nunca trabajó con tecnología. Por eso invierten en cursos, eventos y contenido para acompañar a sus usuarios y que no se queden trabados en el camino.

Táctica #2: Segmentar las experiencias

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Y aún así, escucho que todo el mundo “construye” un producto con IA en una tarde. En realidad construye software. Que es muy distinto.

Entonces, qué es un producto?

Hay tres cosas que hacen a un producto:

• Resuelve un problema recurrente para una audiencia definida.

• Se distribuye a muchos usuarios sin reconstruir todo cada vez. Si cada cliente te obliga a rehacer todo casi from scratch, no tenés un producto. Tenés un servicio.

• Crea valor de forma consistente. Es decir, que le sirve al usuario cada vez que lo usa, no una sola vez.

Para decirlo de una forma mucho más simplificada, es una solución repetible a un problema específico.

En base a esta definición que le estamos dando al producto, podemos decir que el software es solo un mecanismo de distribución. Es el medio por el que entregás la solución, no la solución en sí.

En cambio el producto es la promesa que le hacemos a un usuario y sostenemos a escala.

Construir software hoy usando la IA se volvió muy fácil y barato. Pero construir producto sigue siendo complejo.

Acá podemos tener una ventaja porque la mayoría de los equipos se están obsesionado con construir software. Pero los mejores equipos se obsesionan con la promesa.

Y obsesionarse con la promesa no es construir más software. Es crear claridad y teniendo todos nuestros product artifacts. Una product vision muy clara, el positioning afilado, un repositioning si hace falta.

Ahí es donde alguien de producto agrega valor. No deployando una feature más rápido, porque eso ya lo hace cualquier junior.

Y para construir esos artifacts, yo uso un AI Product Coach que me ayuda a potenciar las decisiones.

Qué es un AI Product Coach?

Es un sparring partner senior de producto. No un generador de documentos, no un asistente que te dice que sí a todo. Su único trabajo es ayudarte a pensar mejor y decidir mejor.

La mayoría usa IA para producir más rápido. “Dame el PRD”, “Dame el pricing”, “Dame la estrategia”. Eso da velocidad, no da claridad.

Mi coach hace lo contrario. Antes de construir nada, me desafía. Me pregunta lo difícil primero. Si mi idea es débil, me lo dice. Si es buena, la mejora.

Los modelos vienen entrenados para ser complacientes. Un buen coach prioriza la claridad por encima de la validación. Parece un detalle menor, pero es una de las ventajas más grandes.

Cómo armar tu AI Product Coach, paso a paso

Acá va lo táctico. Esto lo podés tener funcionando hoy.

Una sola recomendación antes de arrancar: empezá simple. Cuando el prompt se vuelve muy complejo, perdés el control. Arrancá con una versión básica y mejorala sobre la marcha.

Lo que viene es una versión inicial, la que podés armar solo hoy. En Xtreme Product AI lo construimos en vivo y vamos mucho más a fondo, con invitados que ya están gestionando producto con IA en sus equipos.

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Paso 1: Elegí dónde vive

Yo uso Projects en Claude. En GPT hay un equivalente. Pero la idea es la misma: un espacio persistente, con instrucciones fijas y archivos, que funciona como un agente dedicado a tu producto.

Creá un proyecto nuevo, ponele “AI Product Coach” y listo.

Paso 2: Elegí el modelo según tu presupuesto

Esto es muy personal y depende del budget de cada uno.

Yo uso Claude Opus 4.6 con el razonamiento en Medium. Para mi AI Product Coach, que lo uso todo el tiempo para hacer trabajo de producto, todavía me quedo ahí. Es donde más tokens gasto, donde más plata gasto, así que el modelo importa.

De ahí puedo subir la vara. Si estás en una cuenta sin límite, tipo las Enterprise donde nunca llegás a ver el techo, te recomiendo pasar a Opus 4.8 y probarlo. Si andás corto de tokens, pasá a Sonnet sin culpa, el coach sigue funcionando igual.

Probá el modelo que quieras y fijate cuál te deja más contento. A mí 4.7 no me convenció, lo sentí caro y no me pareció una mejora clara, así que me quedé en 4.6.

Igual esto es algo que va evolucionando todo el tiempo.

Paso 3: Construí el prompt

El prompt tiene varias secciones y te las paso como las tengo yo.

## Quién sos. La primera responde una pregunta: ¿quién sos? La mía dice, casi textual: “Sos mi sparring partner senior de producto. Tu trabajo es ayudarme a pensar mejor, no a producir documentos.” Esa última parte es la clave. No lo quiero como productor de output. Quiero pensar mejor yo.

## Cómo se comporta. Le pido, explícito, que desafíe mi pensamiento antes de construir. Que pregunte lo difícil primero y produzca después. Si mi idea es débil, me lo tiene que decir. Si es buena, la tiene que mejorar. Tres reglas más:

• Que sea socrático y mentor: que me haga preguntas y me haga pensar mejor.

• Que no sea complaciente. Los modelos están entrenados para serlo, porque están calibrados para gustarle a la gente. Por eso se lo digo de frente: la claridad es más valiosa que la validación.

• Que no haga más de dos preguntas antes de actuar. Así evito la muerte por preguntas, eso de que te interroga y nunca avanza.

## Qué calidad de respuesta quiero. Una buena respuesta de este agente tiene que ser clara y simple. Intencional, no impresionante. Sin jargón, sin vocabulario complejo. Y le pido un balance entre claridad, empatía de usuario e impacto de negocio, sin que una vaya a costa de la otra. En el fondo, lo que hago es crear tensiones, que es lo que me sirve para decidir.

## Mi producto. Acá le doy el contexto con el que va a pensar. Los campos que cargo:

• Nombre

• Descripción

• Usuario principal

• Problema

• Métrica clave

## En qué estoy trabajando ahora. El último campo, y el más dinámico. Le digo en qué estoy enfocado hoy, porque es lo que más cambia y lo que más condiciona cada decisión.

Te lo muestro con un proyecto personal mío, Vera, un sistema de registro de novedades por voz para residencias geriátricas.

Con eso, el coach ya puede pensar conmigo en serio.

Paso 4: Hacelo evolucionar

El coach del día 1 es simple. Pero a medida que pasa el tiempo lo vas evolucionando. Cada vez que generás un artifact, lo sumás.

El mío hoy tiene cargada la product vision, los principles, la estrategia del quarter, las iniciativas anteriores con lo que aprendí, las apuestas actuales con sus riesgos y mis success metrics. Y arriba de todo, una north star question: la pregunta a la que vuelvo cada vez que estoy en duda.

Con el tiempo también le fui sumando una sección de lo que no quiero:

• Respuestas genéricas.

• Templates innecesarios o fancy.

• Validación vacía.

• Preguntas infinitas.

• Que ignore mi estrategia.

Ese último es el más fino. Un agente puede avanzar rapidísimo pasando por encima de tu estrategia. No lo querés.

El resultado es que todo conecta. Hace poco quise sumar una iniciativa que me parecía fundacional. El coach me frenó: “Eso no encaja con tu estrategia del quarter. O hacés otra cosa o actualizás la estrategia”. Fui y actualicé la estrategia.

Eso es lo que querés. No un sí automático, un challenge real.

Lo que la IA todavía no reemplaza es el criterio, la claridad y la decisión. Ahí está tu trabajo ahora. Armá tu AI Product Coach esta semana, empezá simple, dejá que te haga pushback. Vas a llegar a cada decisión sabiendo mucho mejor qué es tu producto y qué no.

Porque al final no gana el que construye más rápido. Gana el que tiene la promesa más clara.

Lo que leíste es solo el principio. En Xtreme Product AI aprendés a construir y deployar productos con IA de punta a punta, con sesiones de build en vivo y founders que ya lo están haciendo.

Abrimos las aplicaciones a la primera edición, con cupos limitados. Si querés dar el salto, aplicá ahora.

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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…

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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!).

QUIERO APLICAR

📚 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…

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

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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.

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