Growth Discovery, Growth Delivery
Growth Discovery, Growth Delivery
El proceso de growth, definido.
Cuando pregunto cómo trabajan en growth, la mayoría dan vueltas sobre las mismas rutinas, pero es difícil que me den una respuesta directa.
Tener un proceso claro es fundamental. De hecho, si analizamos qué hacen los grandes equipos de growth – que el resto no – , lo más importante es que siguen un proceso de experimentación riguroso y lo repiten una y otra vez.
En este artículo, defino el proceso de growth con los conceptos "Growth Discovery" y "Growth Delivery":
Proceso de Growth
Trabajando en growth, hay dos problemas esenciales: necesitamos definir qué crecer, y luego aprender cómo crecerlo.
Para conseguir growth, necesitamos un proceso que nos permita constantemente:
Definir cuánto podemos mejorar las palancas que hacen crecer el negocio.
Generar ideas sobre cómo podemos mejorar nuestra performance para crecer más.
Testear esas ideas de forma eficiente.
Utilizar nuestros aprendizajes para continuar definiendo objetivos y generando más y mejores ideas.
Cuando hablé con Ramiro Castro (Sr. Growth Manager en IPSY, ex Sr. Growth PM en MURAL), me comentó cómo es su proceso de growth en estas palabras:
"Mi proceso se centra en la definición rigurosa y el seguimiento de métricas clave, apoyándome en un análisis profundo de datos para desentrañar las palancas de negocio más influyentes y desplegar experimentos estratégicamente dirigidos.”
Esto es exactamente lo que quiero plantear con Growth Discovery y Growth Delivery. Yo explico el proceso continuo de growth en estos pasos:
Growth Discovery
Identificar las palancas que queremos mejorar. Analizar los datos, nuestros ratios de conversión, drop offs, etc (idealmente utilizando un modelo de growth).
Entender a nuestros usuarios para definir nuestras hipótesis sobre qué podemos hacer. Cada número depende de la decisión o acción de un usuario o cliente.
Growth Delivery
Ejecutar experimentos informados por nuestro análisis y el conocimiento de nuestros usuarios.
Extraer aprendizajes y retroalimentar nuestro modelo de growth y el entendimiento sobre nuestros usuarios.
Repetir los pasos una y otra vez.
A continuación, voy a profundizar sobre ‘Growth Discovery’ y ‘Growth Delivery’.
Growth Discovery
A esta fase la llamo discovery porque es el momento en que estamos activamente investigando y descubriendo piezas de información que puedan ayudarnos a conseguir ideas de growth sobre las que experimentar.
El objetivo de todo el proceso es poder experimentar y aprender qué cosas realmente funcionan para mejorar nuestras palancas de growth.
Al final, todo experimento es una apuesta. La puedes hacer con mayor o menor información. Pero si la haces con más información, tienes mayor seguridad en que funcione. Cuanto mejor sea el discovery, mayores las probabilidades de que un experimento arroje buenos resultados.
Con cada experimento que lanzas buscas entender la verdad sobre cómo puede crecer tu producto o negocio. Para facilitar esta búsqueda, en el discovery nos hacemos dos preguntas fundamentales: ‘Qué’ y ‘Por qué’.
Datos Cuantitativos (Qué): ¿En qué área puedo generar impacto? ¿Qué palanca puedo mejorar?
Esta parte requiere sumergirse en los datos para entender en profundidad las palancas del negocio. Los flujos de adquisición, activación, retención y monetización. Idealmente tienes un modelo de growth en el que puedas estudiar los números y pensar cuánto puedes mejorarlos.
Datos Cualitativos (Por qué): ¿Por qué creo que puedo mejorar esta palanca? ¿Por qué los usuarios harían X acción?
Los datos te dicen qué está sucediendo, pero el análisis cualitativo te dice por qué sucede. Detrás de cada ratio de conversión está la decisión de un usuario – que hace clic o no, que compra o no. El objetivo es comprender las motivaciones, los desafíos y las actitudes de los usuarios, para conseguir ideas sobre cómo mejorar.
Algunos ejemplos de cómo se trabaja en discovery:
Emiliano Loiacono – Product Manager, Pura Mente
Cuando quisimos re-crear nuestro onboarding, hicimos 3 cosas:
1. Analizamos datos de drop offs en cada pantalla del flujo
2. Analizamos las sesiones de nuestros usuarios en UXCam
3. Hicimos benchmark de otras apps similares.
4. Tomamos feedbacks de usuarios de todos lados, desde mensajes que enviaban hasta comentarios en nuestras cuentas de social media.
Martín Gontovnikas – Ex SVP Marketing & Growth, Auth0
En los comienzos de Auth0 encontrábamos a programadores en twitter y les pagábamos $50 para tomar una videollamada de 30min con nosotros. Les preguntábamos donde aprendían sobre autenticación, cuando buscaban información, y dónde. Todos nos decían que odiaban trabajar en autenticación y que solamente buscaban en Google soluciones a problemas que les surgían, o en Github proyectos de autenticación que pudieran usar.
Esa información cualitativa nos ayudó a definir experimentos que fueron fundamentales para crecer Auth0.
Lucas Patanó – Ex Chief Product Officer, Global66
En Global66 nuestro onboarding necesitaba mucha mejora, pero no teníamos las métricas. Nos propusimos entrevistar a 10 personas por semana y que hagan el onboarding en vivo con nosotros. En esas sesiones detectábamos insights y dolores de los usuarios, y luego intentábamos trabajar sobre eso. Muchas veces nos enterábamos de puntos de mejora que no tenían que ver con el onboarding. Otra cosa que hacíamos era analizar sesiones en Hotjar para entender cómo más usuarios interactuaban con el producto.
La clave está en facilitar que nuestros equipos estén constantemente haciendo discovery. De esa manera podemos conseguir buenas ideas de growth.
Algunas buenas prácticas para mantener el discovery y conseguir insights constantemente:
Semanal/quincenalmente reunirse con el equipo a revisar grabaciones de sesiones de usuarios de un paso del flow específico.
Eliminar los usuarios de tu equipo del producto para que cada semana necesiten ingresar nuevamente y experimentar el onboarding, tal como lo hace un usuario nuevo.
Dentro del producto, cambiar las cajas de feedbacks escritos por la posibilidad de agendar llamadas al equipo, para que puedan tener entrevistas con usuarios constantemente.
Entrevistas grupales programadas con usuarios.
Enviar emails automatizados a usuarios que hicieron una acción específica que estamos estudiando, preguntando directamente lo que queremos saber, y seguir la conversación.
Siempre nos dijeron que hablemos con usuarios. Esta es la manera de hacerlo en escala.
Growth Delivery
En la fase de Growth Delivery, tomamos toda la información que recolectamos de la fase previa y la utilizamos para poder ejecutar nuestros experimentos y mejorar nuestras palancas de growth.
En este momento, las ideas que conseguimos en discovery toman forma de hipótesis:
“Si este experimento tiene éxito, [MÉTRICA/VARIABLE] va a aumentar en [IMPACTO ESPERADO], porque [DISCOVERY].”
Una vez que tenemos suficientes hipótesis sobre cómo mejorar la métrica que queremos, necesitamos priorizarlas. No todas las hipótesis van a tener el mismo potencial de impacto.
Cada equipo debe encontrar su manera de priorizar iniciativas. Algunos métodos conocidos son los modelos de scoring ICE, RICE, DRICE. Pero en definitiva depende de los límites y las capacidades de cada uno poder definir qué pueden hacer, en función de cuántos recursos de tiempo y dinero conlleva.
Algunas ideas que partieron de discovery:
Emiliano Loiacono – Product Manager, Pura Mente
Investigando nos quedó claro que, para activar bien a nuestros usuarios era fundamental que vieran contenidos de meditaciones específicas para lo que necesitaban. Por eso, contrario a lo que se cree, nosotros nos dimos cuenta que necesitábamos más información del usuario y entonces probamos agregando pasos en el onboarding. Entendíamos qué experiencias tenían meditando, o qué cosas les generaban stress o ansiedad, y luego entregábamos meditaciones más personalizadas.
Martín Gontovnikas – Ex SVP Marketing & Growth, Auth0
Nuestro gran competidor era Okta (que nos terminó comprando). Ellos hacían mucho contenido sobre Single-Sign-On SSO). Pero en nuestra investigación habíamos encontrado que los programadores no buscaban esto. Entonces probamos cosas como generar páginas de contenido explicando cómo solucionar errores en los que uno podía incurrir cuando implementaba autenticación. Eso es lo que los programadores querían. Otra cosa fue sponsorear proyectos de Github sobre autenticación. Ese tipo de experimentos funcionaron muy bien.
Lucas Patanó – Ex Chief Product Officer, Global66
Si los usuarios nos decían que tenían dudas en una pantalla del onboarding, entonces podíamos empezar a pensar formas de mitigarlas. Por ejemplo añadir chat en vivo o hacer a/b tests midiendo conversión de distintas pantallas. De nuestras sesiones con usuarios también salieron grandes proyectos, como fue el loop viral de envíos de remesas internacionales (Esta historia está desarrollada en otro artículo, sobre Hitos de Growth en Fintech)
A partir de que tenemos nuestras ideas de growth, el mindset cambia a la búsqueda de aprendizajes.
Notemos que lo que queremos hacer no es “experimentar”, sino “aprender”. Parece un detalle, pero no lo es. Tener claro que lo que buscamos es aprender cómo podemos mejorar la métrica en la que estemos trabajando nos orienta a buscar ejecutar tests mínimos viables que permitan aprender de la manera más rápida y eficiente posible.
Entonces, vamos a diseñar los tests teniendo claro qué sería un éxito y qué un fracaso, cómo lo vamos a medir, y cómo nos vamos a dar cuenta. Generalmente luego de ejecutar un test, nos hacemos tres preguntas:
Éxito o fracaso: ¿funcionó como esperábamos o no?
Impacto: queremos entender si tuvo el impacto que creíamos o no.
¿Por qué?: la pregunta más importante. Necesitamos entender por qué funcionó de la manera prevista o no.
Estas preguntas retroalimentan nuestro discovery. Si la métrica se modifica, entonces tenemos que actualizar nuestro modelo de growth. Pero más importante, necesitamos tomar en cuenta los aprendizajes de por qué algo funciona o no, para informar futuros experimentos.
Optimizar el proceso
Growth es un proceso continuo. Nunca está terminado. Siempre hay espacio para seguir creciendo más rápido, mejor, más eficientemente.
A medida que implementas este proceso y lo repites, lo que debes garantizar es conseguir hacerlo cada vez mejor. Puedes pensarlo en tres áreas:
Conocimiento
Debes desarrollar un sistema útil de documentar tus experimentos y aprendizajes, que permita apalancarse en todo el conocimiento que construyes. Aprender algo no sirve si el resto del equipo no lo aprende también, o si en el futuro otras personas deben volver a aprenderlo. ¡La documentación es fundamental para poder generar cada vez mejores ideas! (En el Curso Growth Rockstar enseño a trabajar con mi plantilla.)
Infraestructura
Nuestras herramientas de data y analytics, nuestros modelos de growth y los métodos de discovery que utilizamos necesitan refinarse una y otra vez.
Efectividad
Se dice que los experimentos de growth suelen tener un alto porcentaje de fracasos. Pero eso no es así. Depende de la etapa.
Cuando testeas algo nuevo, generalmente empiezas con varios fracasos. Pero a medida que vas entendiendo más con tus aprendizajes, comienzas a tener más éxitos. Llega un punto en que son más los éxitos que los fracasos.
Si el proceso está bien implementado, la efectividad debería aumentar. El conocimiento que tenemos aumenta, las ideas cada vez deberían ser mejores, y las predicciones de impacto también.
Ahora tienes un framework…
Mi esperanza con este artículo es dar claridad y nombre a lo que ya hacen los equipos de growth. Al introducir "Growth Discovery" y "Growth Delivery", quiero que estos términos se conviertan en herramientas cotidianas para nosotros, facilitando la comunicación y el trabajo en nuestros proyectos.
Es ponerle etiqueta a nuestro proceso diario, ayudándonos a enfocarnos mejor y a compartir nuestras ideas y aprendizajes de forma más efectiva.
Seguir este proceso no es difícil, pero requiere disciplina y persistencia. Muchos equipos suelen querer saltear pasos (por ejemplo, analizar los resultados de sus experimentos para entender los aprendizajes. Simplemente quieren seguir otras iniciativas) o no respetar su discovery para definir sus experimentos (quieren hacer lo que quieren hacer o lo que más les gusta). Pero si sigues el proceso, verás que growth se vuelve más alcanzable.
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Saludos Rockstar,
Dylan 👋
 | Una publicación invitada por
|
Me dio mucha claridad! gracias!
Me recuerda al pensamiento de Product Discovery, entre más investiguemos sobre el problema y el contexto entonces mejores serán las soluciones y hipótesis que ideamos