Cuándo sufrir un experimento y cuándo matarlo rápido
Lo que aprendí de Nicolás Rojas, fundador de Dapta, sobre experimentación.
La semana pasada tuvimos a Nicolás Rojas en una sesión en vivo del Growth Club.
Nico es founder de Dapta, una plataforma que permite a las empresas crear agentes de AI conversacionales por voz y por texto. Programa desde los 13 años y fundó su primera empresa de software a los 17.
Hoy Dapta tiene 150.000 usuarios. Y hace sólo cuatro meses tenía 50.000!
Pero lo que más me interesa de Nico no es lo rápido que crece Dapta. Es cómo decide qué experimento mantener vivo y cuál matar. Y eso es lo que quiero desarmar en este artículo.
En Dapta no se toman decisiones. Se plantean hipótesis.
Lo primero que hay que entender es cómo piensa Nico todo lo que hace.
“Nosotros solo hablamos en hipótesis. Entonces hay hipótesis de mercadeo, hipótesis de ventas, hipótesis de producto, y después hay que salir a comprobar la hipótesis.”
Esto es Lean Startup en estado puro. Build, measure, learn. Cada idea es una apuesta que hay que validar con datos, no defender con opiniones.
Pero hay un detalle táctico que cambia todo: Nico no corre una hipótesis a la vez.
Cuando Dapta todavía era una iniciativa interna de Imagine Apps, su software factory de 120 personas, montó una célula chiquita, dos developers y él como product manager, y atacó tres hipótesis en paralelo.
Una plataforma de talento para acelerar reclutamiento. Una automatización de DevOps. Y un creador de APIs. A cada una le puso una métrica que tenía que mover.
Eligió Dapta aunque la de talento iba mejor en números. Le veía más techo y más posibilidad de pivotear si algo se rompía. El número no alcanza para decidir solo, pero sin número no hay decisión. Las dos cosas juntas.
Y desde entonces, todo lo nuevo en Dapta se construye así: célula aparte, equipo chico, métrica clara.
El problema aparece después. Si vos solo mirás el número de la primera medición, casi nada te funciona. Las cosas que explotan al primer intento son poquísimas. La mayoría arranca floja, con métricas que dan ganas de cerrar el experimento y pasar a otra cosa.
Y ahí es donde se mezcla el arte con la ciencia.
Si le tenés convicción, hay que sufrirlo
Esta es la idea más fuerte que me dejó la charla:
“Si uno le tiene convicción al experimento, hay que sufrirlo y hay que comerse el dolor y seguirlo trabajando hasta que ya en algún punto comiences a ver señales de que sí funciona.”
El ejemplo que usó es YouTube. Nico quería volver al canal y arrancó un experimento hace dos meses. Producciones bien pensadas, bien editadas. El primer video tuvo 200 views. El segundo, 500.
El equipo se desmoralizó. La lógica era obvia: esto no mueve la aguja, mejor hagamos 700 mil TikToks más.
Pero no lo mataron. Nico le tenía convicción.
En los últimos 45 días duplicaron los subscribers y van por 4.000. Los videos nuevos promedian entre 8.000 y 10.000 views. Si hubieran parado después de los primeros dos, no hubiera pasado nada.
El día que la conversión cayó 90% y no lo mataron
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