IA generativa: una guía para profesionales de Growth
IA generativa: una guía para profesionales de Growth
Cómo mover palancas de Growth usando IA.
Por qué innovar es importante para crecer
Sin innovación, es muy difícil crecer y ser competitivos. Por algo en Growth es tan importante experimentar. Es una herramienta que nos permite descubrir cosas nuevas que pueden tener un impacto significativo en el negocio o, en el peor de los casos, nos dejan muy buenos aprendizajes de cara al futuro. Es un win-win.
Para los profesionales de Growth, mantenerse a la vanguardia no es solo una opción, sino una necesidad. En un entorno donde las expectativas de los consumidores y las tecnologías cambian rápidamente, y el entorno competitivo es cada vez más difícil, adaptarse e incorporar nuevas herramientas y metodologías es crucial para el éxito continuo.
Siguiendo la Ley de Difusión de las Innovaciones de Everett Rogers, entendemos que la adopción de nuevas ideas se divide en grupos:
Innovadores: Son los primeros en probar la nueva idea o producto. Les gusta explorar y asumir riesgos.
Early Adopters: Son líderes de opinión y a menudo influyen en otros. Adoptan las novedades después de los innovadores y ayudan a popularizarlas.
Early Majority: Este grupo es más cauteloso y adopta la nueva idea una vez que otros ya lo han hecho y demostrado sus beneficios.
Late Majority: Son escépticos y necesitan ver que una mayoría significativa ya ha adoptado la novedad antes de hacerlo ellos mismos.
Laggards: Son los últimos en adoptar la novedad. A menudo resisten el cambio hasta que no tienen otra opción.
Nosotros queremos estar entre los innovadores, early adopters y al principio del early majority para aprovechar lo máximo posible las tecnologías, metodologías o herramientas antes de que las use todo el mundo.
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Desafíos principales en Growth
El camino hacia el crecimiento sostenible está plagado de desafíos que requieren estrategias específicas en 4 palancas importantes:
Adquisición
Atraer nuevos usuarios de manera eficiente y rentable es un reto constante. La competencia es feroz y los costos de adquisición pueden ser elevados.
Activación de usuarios
Convertir a los nuevos usuarios en clientes activos es crucial. Sin una activación efectiva, los esfuerzos de adquisición pueden ser en vano.
Engagement
Mantener a los usuarios comprometidos con la marca y sus productos es vital para fomentar la lealtad, maximizar el lifetime value de cada uno de los clientes y acelerar los períodos de repago.
Retención
Una buena retención habilita el crecimiento y permite mejorar la salud financiera del negocio. Si adquirimos usuarios pero los perdemos en el corto plazo, es probable que nuestro negocio no prospere.
Detectar las oportunidades estratégicas en cada una de estas palancas es importantísimo (entendiendo a éstas como oportunidades que harán que nuestro negocio crezca y a las que deberíamos dedicarles recursos y tiempo). ¿Qué características tienen?:
Estrategia: están alineadas a la misión de la compañía y a su modelo de Growth.
Problema del cliente: un problema claramente definido que podríamos resolver con un experimento. Tienden a aparecer gracias a feedbacks de usuarios o análisis de datos.
Resultado de negocio: métricas específicas que se usarán para medir el éxito o fracaso de las iniciativas que se encaren.
Estos puntos son los que diferencian una buena de una mala priorización y, en última instancia, permitirán que quienes estén a cargo de Growth puedan apuntar sus esfuerzos a oportunidades que generen un impacto real.
Lo podemos pensar como una narrativa, de la siguiente manera:
IA generativa, una herramienta poderosa
La IA generativa emerge como una herramienta revolucionaria para enfrentar estos desafíos. ChatGPT, de OpenAI, llegó a un millón de usuarios en tan solo 5 días, posicionándose así como la app para consumidores de más rápido crecimiento.
Algún atento dirá que Threads de Meta lo hizo más rápido, y tendrá razón, pero no es lo mismo llegar a 1 millón de usuarios sin ningún historial, que con una base gigante a la que se puede atacar (o, como dicen por ahí, pescar en una pecera).
¿Cómo están usando la IA generativa las empresas que mejor performan? De acuerdo al último reporte de McKinsey:
Los AI high performers lo están usando principalmente para:
Crear nuevos negocios o fuentes de revenue
Incrementar el revenue del negocio core
Mejorar las ofertas de valor al integrar features basados en IA
Es decir, los high performers lo están usando principalmente para crecer y no tanto para ahorrar costos. Aquí está el insight interesante, y los profesionales de Growth deben estar atentos si no quieren formar parte del late majority. Hay una oportunidad gigante y hay que aprovecharla.
Y, de hecho, no les está yendo mal, según este mismo estudio:
Un 39% vieron sus costos decrecer.
Un 44% vieron sus revenues crecer.
Implementando IA generativa en estrategias de Growth
Ahora bien, dentro de nuestras oportunidades estratégicas, ¿hay algo que podamos probar con IA generativa? Por supuesto que esta tecnología no es milagrosa y, como todo, hay que aplicarla solo si hace sentido. Usar IA por el simple hecho de usarla no tendrá ningún tipo de sentido.
Volvamos a las 4 palancas de las que hablamos más arriba y veamos ejemplos de qué se podría hacer en cada uno de esos casos:
Adquisición
La inteligencia artificial puede analizar datos de comportamiento y segmentar audiencias de manera más precisa, optimizando las campañas de marketing y reduciendo los costos de adquisición.
¿Cómo lo hace? Podemos utilizar uno o varios agentes para analizar el tráfico de nuestra web, lo que nos permitiría segmentar mejor las audiencias y las campañas de marketing. Además, la IA puede ayudarnos a entender de dónde proviene el tráfico con mayor engagement y sugerir estrategias para atraer más tráfico de calidad.
En el ámbito B2B, ya existen herramientas que utilizan IA generativa para calificar leads inbound (como Patagon AI), para realizar outbound (como Clay, Unify, y Octolane AI), y para otros casos de uso.
Activación de usuarios
Mediante la personalización de experiencias y contenido, la IA puede mejorar significativamente la tasa de activación, ofreciendo a los usuarios nuevos una experiencia más alineada con sus intereses y necesidades.
Estamos acostumbrados a pensar la activación en forma de correlaciones, donde NO todos los usuarios entran dentro de un camino específico, sino que elegimos el camino que mayor probabilidad de éxito da. Pero esto deja mucha gente afuera.
Una IA podría acompañar al usuario en todo su proceso de setup, aha e incluso en la generación del hábito. Puede actuar como un concierge personalizado. Algo que con los humanos es imposible en términos de escala (o, al menos, increíblemente costoso).
Engagement
La IA generativa puede crear contenido dinámico y relevante, manteniendo a los usuarios interesados y comprometidos. Desde correos electrónicos personalizados hasta recomendaciones de productos, las posibilidades son infinitas.
Una vez que un cliente esté activado (o tengamos la confianza de que generó un hábito con nuestro producto), otra IA generativa podría usar esa información para sugerir próximos pasos en términos de engagement y ayudar al usuario a moverse más allá de su primer paso.
¿Cómo llevo a un usuario de A a B teniendo en cuenta que cada cliente tiene su propio contexto y objetivo con mi producto? Con IA generativa esto ya es posible, a escala.
Retención
Al analizar patrones de comportamiento y predecir posibles churns, la inteligencia artificial puede ayudar a implementar estrategias proactivas para retener a los clientes, como ofertas personalizadas o mejoras en el servicio.
Por ejemplo, se podrían tener dos agentes de IA trabajando en paralelo, utilizando un enfoque conocido como multiagente. Uno de los agentes se encargaría de evaluar los datos de engagement de un usuario, mientras que el otro generaría contenido personalizado para ese usuario basado en el nivel de engagement.
Si la IA detecta que un usuario está perdiendo interés en nuestro producto, puede notificar al otro agente para que genere una notificación, modifique la interfaz de usuario, o implemente cualquier otra estrategia que permita recuperar los niveles de engagement anteriores.
Estas son solo algunas ideas para cada palanca. Cada negocio es único, por lo que estos ejemplos pueden o no aplicar. Lo importante es entender el potencial de esta tecnología para mejorar métricas clave.
Riesgos de no usar IA generativa
No adoptar la IA generativa puede tener consecuencias significativas para las empresas en el competitivo entorno actual. Algunos riesgos incluyen:
Pérdida de ventajas competitivas
Aquellos que no incorporen IA generativa en sus estrategias de crecimiento pueden quedar rezagados frente a los competidores que sí lo hagan. Éstos últimos podrían atraer y retener clientes de manera más efectiva, optimizando sus procesos y personalizando experiencias a gran escala.
Aumento de costos
Si hay empresas usando IA generativa para adquisición, es altamente probable que sus costos mejoren (como ya vimos en el estudio de McKinsey más arriba). Con mejores costos y tasas de conversión, las empresas que usen esta tecnología podrán invertir más por usuario, dejando a los que no lo hacen en una posición difícil.
Falta de innovación
La innovación es crucial para el crecimiento sostenible. No adoptar IA generativa puede limitar la capacidad de una empresa para experimentar y descubrir nuevas oportunidades de negocio, lo que a largo plazo puede estancar su crecimiento y hacerla menos competitiva.
Ineficiencia operativa
La IA generativa puede automatizar y optimizar muchas tareas operativas, desde la segmentación de audiencias hasta la generación de contenido. No aprovechar estas tecnologías puede resultar en procesos operativos menos eficientes, aumentando la carga de trabajo manual y los errores humanos.
Casos de éxito
Notion
Uno de los mejores casos aplicados de IA generativa y que le pega a varias palancas de crecimiento de la compañía.
Hoy, con la IA de Notion, es posible hacer preguntas sobre los datos que existen en un proyecto particular, hacer brainstorming de ideas, escribir y editar contenido, incluso hacer autofill de información dentro de tablas.
Esto tiene impacto no solo a nivel de engagement y retención, donde los usuarios usan estos features para hacer su día a día más eficiente (levantando así la barrera de salida de Notion), sino también a nivel adquisición. Hay MILES de posts en redes hablando de cómo usar la IA, mejores prácticas, incluso muchos templates (un UGCD loop con el cual les ha ido muy bien).
Pueden ver más sobre la IA de Notion haciendo click en este link.
Miro
En Miro no se quedaron atrás y decidieron dar a su producto un set de features con IA generativa que suman a la experiencia de quien lo usa: permite crear contenido directamente con un prompt (como diagramas, documentos y más), atajos para hacer resúmenes, reportes y otras cosas.
Además, sumaron un AI Sidekick que puede hacer las veces de un Product Leader, Product Marketing Manager u otros roles para dar puntos de vista sobre algún documento.
Pueden ver más sobre el update desde acá.
Conclusión
La IA generativa es una herramienta poderosa para los profesionales de Growth. No solo optimiza y personaliza en masa, sino que también abre puertas a la innovación y eficiencia. Integrarla en tus estrategias no es solo una ventaja, sino una necesidad si quieres liderar en tu mercado.
Para crecer y mantenerte competitivo, es crucial entender y usar la IA. Desde atraer usuarios hasta retenerlos, estas tecnologías te darán una ventaja significativa en un entorno en constante cambio.
Adaptarse no es opcional, es esencial. La IA generativa no solo te ayuda a crecer, sino que te enseña constantemente. Si buscas éxito sostenible, no puedes dejarla fuera de tu estrategia.
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Saludos Rockstar