Month: octubre 2014

Magma Partners Invierte en Petly.co: Marketplace de Productos y Servicios para Mascotas

Santiago, Chile. Petly.co, la mejor manera de comprar comida para mascotas con despacho a domicilio, recibió inversión de Magma Partners. Teniendo una tasa de repetición de compra del 80% y un crecimiento orgánico y sostenido desde su lanzamiento en junio, Petly concretó su primera inyección de capital por parte del grupo de inversionistas privados Magma Partners. Este fondo de inversión, de origen chileno-estadounidense se interesa en emprendimientos pequeños con gran potencial de crecimiento y gran potencial de impactar en la vida de la población, acercándolos a servicios y productos que antes no les eran accesibles.

Desde sus inicios, Petly ha puesto el foco en el servicio al cliente, buenos precios y buen uso de la tecnología para facilitar la vida de dueños de mascota que aunque se preocupan encarecidamente de sus perros y gatos, no siempre tienen el tiempo necesario para darles el cuidado que necesitan. La plataforma que desarrollan los cofundadores Antonio Cabreira y Ricardo Martinez, les permitirá a dueños de mascota acceder a todos los servicios y productos que sus perros y gatos necesitan, sin la necesidad de traslados incómodos a la veterinaria y sin la necesidad de salir del supermercado con pesados sacos de alimento. Como dice Antonio: “nuestro objetivo es que las personas que adoptan un perro o gato, pueda usar su tiempo libre disfrutando de su mascota y no en las obligaciones que le permiten mantener a su mascota bien cuidada. Sabemos que de eso podemos encargarnos nosotros, de una manera mucho más óptima que incluso disminuye los costos para nuestros clientes”

Hoy en día y para comenzar a captar usuarios, Petly se enfoca en un conveniente servicio de entrega de alimento para mascotas a domicilio, trabajando sólo marcas recomendadas por médicos veterinarios y con un positivo feedback de sus clientes actuales. Petly ofrece también juguetes funcionales, que buscan estimular el aprendizaje de las mascotas y mantenerelos ocupados mientras están solos y accesorios certificados para el cuidado de las mascotas.

Petly y MagmaPartners

El fondo de inversión MagmaParnters, conformado por los también emprendedores Francisco Sáenz, Nathan Lustig y Diego Philippi tiene un marcado foco en la transparencia, confianza y verdadera asociación con los emprendedores que aceleran, buscando invertir en proyectos que apunten a crear un impacto en la vida de las personas.

“Invertimos en Petly porque creemos que Antonio y Ricardo son emprendedores muy serios y talentoso atacando un mercado interesante. Esperemos ayudarlos realizar sus metas y seguir creciendo” dijo Nathan Lustig socio de Magma Partners.

“Trabajar con MagmaPartners ha sido sumamente beneficioso para nosotros. Además de la inversión que recibimos, hemos estado en constante contacto con su equipo, con mentorías semanales y trabajando todos en un mismo espacio, lo que resulta sumamente cómodo para la colaboración y el aprendizaje,” comentó Cabreira.

Para más información:

Contacto: Antonio Cabreira, Cofundador Petly.co – antonio@petly.co
Contacto Magma Partners: Nathan Lustig – info@magmapartners.com

¿Dónde están las emprendedoras chilenas?

Desde que abrimos Magma hemos recibido 300 postulaciones, sin embargo, sólo 19 han tenido al menos una mujer como cofundadora.

Sabemos que hay emprendedoras muy buenas en Chile, como las exitosas cofundadoras de BabyTuto, ComparaOnline, First Job y muchas mas, y también sabemos que Chile tiene una de las mayores participaciones de mujeres en el mundo de la tecnología, entonces, ¿por qué las emprendedoras no están postulando a Magma?

Las estadísticas dicen que las empresas que tienen hombres y mujeres en el equipo inicial son más exitosas que las que tienen sólo hombres y a nosotros nos encantaría invertir en empresas con mujeres cofundadoras, ¡pero no podemos si no están postulando!

Tenemos algunas teorías, pero realmente no sabemos porque no están postulando! Tal vez emprendedoras chilenas se sienten menos dispuestas a pasar por un proceso de postulación? O no hemos difundido nuestro mensaje a suficiente emprendedoras? O nuestro outreach no es amigable para las mujeres? O no estamos marketeando en lugares correctas para atraer emprendedoras? O prefieren hacer bootstrapping? O tienen negocios exitosos que no necesitan levantar capital? Realmente no lo sabemos, sólo podemos decirte que si eres una emprendedora con una buena idea y un poco de tracción deberías postular sin ningún miedo a Magma! Estamos muy dispuestos a recibirte, ayudarte y evaluar objetivamente tu negocio.

Ademas de tener una perspectiva distinta que la mayoría de los hombres, las emprendedoras que hemos conocido son más aterrizadas que los emprendedores y eso es una gran virtud a la hora de emprender individualmente o dentro de un equipo. Parece que muchos de los hombres se lanzan más rápido a emprender porque pasan por alto las dificultades iniciales y miran sólo el éxito futuro. Eso es útil como impulso inicial pero luego tener bien puestos los pies en la tierra es lo más útil para lograr la continuidad en el tiempo. El crecimiento paso a paso es el más seguro para desarrollar una empresa.

También hemos visto que las emprendedoras que hemos conocidos suelen fijarse mucho en los detalles. Y un emprendimiento realmente está lleno de detalles importantes! Son muchas veces esas pequeñas cosas las que hacen la diferencia entre una empresa ganadora y su competencia.

En pocas palabras, ¡el toque femenino es muy bienvenido a la hora de emprender y realmente nos gustaría ver mas postulaciones de emprendedoras!

Si eres una emprendedora con una compañía o una idea que cumple con nuestra tesis de inversión queremos conocerte, ¡por favor postula!

Y si tienes alguna idea de por qué las mujeres no están postulando a nuestro fondo o podemos hacer algo para mejorarlo, ¡por favor avísanos para mejorar nuestro proceso!

Eric Ries: Porqué las métricas de vanidad son peligrosas

Este post de Eric Ries fue publicado originalmente en su blog Startup Lessons Learned con el título Why Vanity Metrics and Dangerous. Traducido por Magma Partners. Recomendamos su libro The Lean Startup si quieres aprender más sobre el tema.

En un post anterior, definí dos tipos de métricas: las de vanidad y las accionables. En ese post, di por sentado que las métricas de vanidad eran negativas, y me centré en las técnicas para crear y aprender a partir de métricas accionables. En este post, me gustaría hablar sobre los riesgos de las métricas de vanidad.

Mis métricas de vanidad favoritas son las de “éxitos”. Tiene todas las peores características de una métrica de vanidad. Viola la regla de ” los parámetros son personas también “: cuenta un proceso técnico, no el número de seres humanos. Es un número bruto, no por cliente: una visita de un millón de personas es una cosa muy distinta a un millón de visitas de una sola persona. La mayoría de la gente normal no lo entiende: de todos modos ¿qué es lo que cuenta como un hit (una imagen, una página, un archivo JS …)? Y no tiene incorporado ninguna medida de la causalidad: si conseguimos un millón de visitas este mes, ¿qué las causó? ¿cómo podríamos generar más visitas? ¿son todas esas visitas de igual valor? Como cada una de estas preguntas requiere sumergirse en una sub-métrica diferente, ¿por qué no utilizar esas métricas en su lugar? Esa es la esencia de las métricas accionables.

Pero las métricas accionables son más trabajo. Así que es razonable preguntarse: ¿qué hay de malo con las métricas de vanidad, al menos como sustituto de comportamiento de los clientes? Si las visitas (hits?) son más grandes este mes que el mes pasado, eso es progreso. ¿Por qué tenemos que hacer preguntas difíciles acerca de la métrica, si es al menos direccionalmente correcta?

Cuando confiamos en las métricas de vanidad, una cosa divertida sucede. Cuando los números suben, he sido testigo personalmente de que todos en la compañía lo atribuyen naturalmente a lo que están trabajando en el momento. Eso no es tan malo, a excepción de este correlato: cuando los números bajan, invariablemente culpamos a alguien más. Con el tiempo, esto permite que cada persona en la empresa viva en su propia realidad privada. A medida que estas realidades divergen, se hace cada vez más difícil para los equipos llegar a un consenso sobre qué hacer a continuación. Si esos equipos están organizados funcionalmente, el problema se amplifica. Si todos los ingenieros trabajan en la misma cosa al mismo tiempo, y todos los vendedores hacen lo mismo, y QA, y ops, y todo el mundo hasta el fin de la línea, entonces, cada departamento desarrolla su propia realidad privada en equipo. Ahora imagínese reuniones de priorización de productos en una empresa de este tipo. Cada equipo no puede creer que los idiotas del otro lado de la oficina quieren probar otro proyecto foo cuando es tan evidente que los proyectos foo siempre fallan.

¿Alguna vez has construido una de esas cartas que muestra un indicador en el tiempo, con la anotación “eventos clave” que explican lo que pasó con los números en los puntos de inflexión clave? Si nunca lo has tenido, puedes crear uno usando Google Finance. Anda, pruébalo, y luego vuelve. Acabas de experimentar un infierno en las métricas de vanidad. Todo el mundo sabe que estos gráficos son totalmente poco persuasivos. A lo sumo, sólo pueden mostrar correlación, no causalidad. Claro, puedo construir un gráfico de acciones, como éste, que muestra que el precio de las acciones de eBay entró en un declive de cuatro años inmediatamente después de que “eBay Inc compra Dutch Company Marktplaats.nl.” Pero, ¿realmente crees que eso es lo que causó los problemas de eBay? Por supuesto que no. En el peor de los casos, este tipo de métricas de vanidad se pueden utilizar fácilmente para grandes distorsiones. Y esa potencialidad puede paralizar a las empresas en esos momentos clave cuando más necesitan comprender sus datos.

Permíteme tomar un ejemplo de una empresa que estaba pasando por un momento duro de “cruzar el abismo”. Ellos acababan de experimentar dos trimestres de baja después de muchos trimestres de crecimiento constante. Naturalmente, acababan de recaudar dinero, y sus nuevos inversores estaban comprensiblemente molestos. La empresa tuvo muchas dificultades con la forma de explicar esta mala noticia. Ellos estaban acostumbrados a medir su progreso principalmente por los ingresos brutos en comparación con sus objetivos. Cuando los números comenzaron a bajar, empezaron a investigar. Resultó que, durante el curso de la decadencia, un segmento de clientes estaba perdiendo clientes, mientras que otro los fue ganando. Es sólo que los clientes del segmento en declive eran más valiosos. En retrospectiva, puedo ver la ironía de la situación perfectamente. Este descenso fue en realidad el resultado de que la empresa estaba ejecutando con éxito su estrategia. Los clientes en su salida eran más valiosos en el corto plazo, pero los nuevos clientes que entraban eran donde el crecimiento real iba a suceder en el largo plazo. Por desgracia, la magnitud del cambio, y los valores relativos de los dos segmentos, tomaron a la compañía por sorpresa.

Adivina qué tan bien les fue a esas reuniones de la junta. De repente, ahora que la compañía estaba peligrando, nuevas métricas estaban siendo utilizadas para juzgar el éxito. Los gráficos de vanidad aparecieron, mostrando los cambios que la compañía había hecho a su estrategia y los cambios posteriores en el comportamiento del cliente, desglosados ​​por segmentos. Todo muy razonable, bien diseñado, bien argumentada. En otras palabras, un desastre total. Esta tabla no tenía forma de saber si estaban escuchando una visión real o excusas simplemente bien elaboradas. La idea resultó ser correcta (siempre es claro en retrospectiva). Lástima que varios de los ejecutivos que hacían la presentación no estaban alrededor para ser vindicados.

Toda la situación se podría haber evitado si la empresa hubiera utilizado métricas accionables para establecer y evaluar los objetivos desde el principio. Los cambios de estrategia se podrían haber descartado gradualmente, segmento por segmento, en ensayos controlados. Los datos de estos ensayos podrían haber sido utilizados para predecir los efectos futuros, y podrían haber permitido a la empresa tomar decisiones más inteligentes. Las métricas accionables no garantizan que vayas a  tomar buenas decisiones. Pero al menos puedes tener los datos en la sala en el momento preciso.

Y ese es mi heurística de métricas. Considera las últimas decisiones críticas de un equipo. No las que tienen una discusión cuidadosamente coreografiada y una agenda formal. Esas son las reuniones fáciles. Estoy hablando de las decisiones de crisis adhoc, las reuniones periódicas de priorización de productos, y las de fracaso post-mortem. ¿Cuántos datos procesables habían en la habitación en ese momento? Con los datos, los equipos tienen una oportunidad de mejorar sus decisiones con el tiempo, entrenando sistemática su intuición para ajustarse a la realidad. Sin ella, sólo están tirando los dados.

Y es por eso que las métricas de vanidad son peligrosas.

Eric Ries: Métricas de vanidad vs Métricas accionables

Este post de Eric Ries fue originalmente publicado en el blog The Four Hour Work Week con el titulo Vanity Metrics vs. Actionable Metrics. Traducido por Magma Partners.

Las únicas métricas en la que los emprendedores deberían invertir energía son las que ayudan a tomar decisiones. Desafortunadamente, la mayoría de los datos disponibles en servicios de analytics tradicionales son lo que llamo métricas de vanidad. Puede que te hagan sentir bien, pero no te ofrecen una orientación clara para saber qué hacer.

Cuando escuchas de empresas haciendo relaciones públicas sobre los miles de millones de mensajes enviados mediante su producto, o el PIB total de su economía, piensa métricas de vanidad. Pero hay ejemplos más cercanos. Considera el más básico de todos los informes: el número total de “hits” o “visitas” en tu sitio web. Digamos que tienes 10 mil. ¿Y ahora qué? ¿Realmente sabes qué acciones tomaste en el pasado que llevaron a los visitantes a ver tu página, y sabes qué acciones tomar después? En la mayoría de los casos, no creo que sea muy útil.

Ahora considera el caso de una Métrica Accionable. Imagina que agregas una nueva característica a tu sitio web, y lo haces usando una prueba dividida A/B en la que el 50% de los clientes ven la nueva función y el otro 50% no. Unos días después, echas un vistazo a los ingresos que has ganado por cada grupo de clientes, notando que el grupo B tiene un 20% más de ingresos por cliente. Piensa en todas las decisiones que puedes tomar: obviamente, desplegar la función para el 100% de tus clientes; continuar experimentando con más funciones como esta; y darte cuenta de que has aprendido algo que es especialmente valioso para tus clientes.

Desafortunadamente, la mayoría de los servicios de analytics están configurados de manera predeterminada para proporcionar en su mayoría informes sobre métricas de vanidad. Esto tiene sentido, ya que son los más fáciles de medir y tienden a hacer que te sientas bien contigo mismo.

Por ejemplo, aquí hay un patrón que he presenciado en las empresas grandes y pequeñas. La compañía lanza una nueva función o un nuevo producto, y unos días más tarde, el tráfico (o ingresos, o clientes) comienza a subir. Todos los involucrados en el nuevo producto celebran. De hecho, me he dado cuenta que la gente tiende a creer que en lo que estaban trabajando justo antes de presenciar la mejorías en la métrica, es lo que probablemente causó la propia mejoría.

Así que los chicos de productos piensan que es la nueva función, los chicos de ventas piensan que es esa nueva promoción – Incluso he visto a responsables del servicio al cliente convencidos de que es debido a una nueva política amigable al cliente. En muchos casos las fluctuaciones son aleatorias o provocadas por eventos externos no relacionados. Por desgracia, el mismo engaño mental no se aplica cuando los números vuelven a bajar. Los seres humanos tienen un desafortunado sesgo al tomar el crédito por los resultados positivos y pasar la culpa por los resultados negativos.

Tomemos el ejemplo de un producto que tiene un patrón de estacionalidad semanal. Los productos “en el calendario Disneyland” verán un mayor uso los fines de semana y días festivos. Como resultado, las nuevas iniciativas que se lancen el Jueves o Viernes es probable que sean juzgadas exitosas cuando la gente venga a trabajar el Lunes. Sin embargo, los productos que tienen la desgracia de ser lanzados el domingo pueden ser juzgados como un fracaso el Martes o Miércoles – a menos que la compañía se centre en métricas accionables.

Hay algunos consejos para obtener métricas más accionables:

1. Pruebas-divididas (A/B Testing)

Experimentos A/B producen las más accionables de todas las métricas, ya que refutan explícitamente o confirman una hipótesis específica. En cualquier caso, puedes utilizar pruebas-divididas para tomar acción sobre cualquier cosa, desde ajustes de menor importancia, a grandes cambios en el producto o su posicionamiento. Sin embargo, no todos las pruebas-divididas son creadas iguales. Hay algo de valor en los ensayos de tipo optimización lineal que son una táctica útil en conversiones crecientes. Pero el valor real de las pruebas-divididas viene cuando se las integra en el circuito de decisiones: el proceso de poner tus ideas en práctica, ver lo que sucede, y el aprendizaje para tu próximo conjunto de ideas. Las pruebas que conducen al mayor aprendizaje son en las que debes centrarte. Una buena regla general es preguntarse, “si esta prueba resulta diferente a como yo esperaba, ¿arrojará serias dudas sobre lo que creo que sé sobre mis clientes?” Si no es así, trata con algo más grande.

Buenas herramientas de terceros para pruebas A/B son difíciles de conseguir – la mayoría son demasiado complejas para la mayoría de las situaciones. Si no tienes un sistema A/B, puedes utilizar Google Website Optimizer o – si tienes un equipo de desarrollo de software – construye el propio (para más detalles de implementación, consulta “La división de la prueba de una línea, o cómo A/B todo el tiempo” y ” Primeros pasos con Pruebas-Divididas “).

2. Métricas Por cliente.

Es importante recordar que “las métricas también son gente.” Las métricas de vanidad tienden a distraer nuestra atención de esta realidad al enfocar nuestra atención en grupos abstractos y conceptos. En su lugar, echa un vistazo a los datos que están sucediendo en una base por cliente o segmento. Por ejemplo, en vez de mirar el número total de páginas visitadas en un mes determinado, considera mirar el número de páginas visitadas por nuevos y antiguos clientes. Esos indicadores deben ser relativamente constantes – a menos que algo interesante este pasando con tu producto. Así que incluso una gran afluencia de nuevos clientes no debe cambiar el número de páginas que cada uno de ellos visita en promedio, a menos que estés consiguiendo un nuevo tipo de cliente.

Del mismo modo, si estás aumentando la participación de los clientes con tu producto, esto tenderá a aparecer en los datos de los clientes que regresan. Pero si sólo ves sus datos agregados, puedes perderte de importantes tendencias. A menudo he observado el siguiente patrón: un gran repunte de clientes que se une gracias a una mención en Digg o Slashdot. Si un producto tiene una vida útil media de clientes de dos meses, entonces después de transcurrido dicho período, se puede esperar que un gran número de clientes churn out al mismo tiempo. Pero estos efectos son difíciles de rastrear, ya que los clientes van y vienen todo el tiempo. Si te centras solamente en el número de páginas vistas, incluso si te limitas a los clientes que regresan, es posible que confundas un cambio positivo por algo negativo, porque lo pusiste en marcha durante un periodo churn-dominado.

Muchos paquetes de análisis, incluyendo el tan denostado Google Analytics, tienen la capacidad de romper los agregados en los análisis por cliente o por segmento. Estos pueden ayudar a hacer los informes más procesables si se combinan con la función de Goal Tracking. Por ejemplo, si puedes decir cuales referentes de la web están impulsando la mayor parte del tráfico, entonces es moderadamente útil. Pero si te puede decir cuales están impulsando más conversiones, entonces puedes comenzar a tomar decisiones basados ​​en ROI sobre dónde invertir tu tiempo en conseguir más tráfico.

3. Métricas embudo y análisis de cohorte.

El mejor tipo de métricas por-cliente para utilizar para la toma de decisiones son las métricas de cohorte. Por ejemplo, considera un producto de ecommerce que tiene un par de eventos clave del ciclo de vida de un cliente: registrarse para el producto, la suscripción a la prueba gratuita, el uso del producto, y convertirse en un cliente que paga. Podemos crear un informe simple que muestre estos indicadores para las cohortes (grupos) posteriores en el tiempo. Digamos que creamos un informe semanal. Por cada semana, a continuación, informamos qué porcentaje de clientes se registraron en esa semana pasó, posteriormente, a tomar cada acción del ciclo de vida. Si estas cifras se mantienen estables desde cohorte a cohorte, entonces tenemos información clara de que nada importante está cambiando. Si uno de repente se desplaza hacia arriba o hacia abajo, se obtiene una señal rápida para investigar.

Lo mejor de las métricas de embudo es que te permiten que reduzcas una gran cantidad de información en un puñado de números. Si no tienes el software para construir estos informes de forma automática, considera hacerlo a mano.

Esto es fácil de hacer si el número de eventos de conversión es relativamente pequeño – incluso si el número de clientes es muy grande. Por ejemplo, una página web típica tendrá una tasa de conversión registro-a-compra de un 1%. Así que incluso si estás registrando 1.000 nuevos clientes cada día, esos clientes van a resultar en algo así como 10 nuevas compras. Así que en lugar de ponerse muy elaborado, utiliza las buenas y confiables fichas de índice. Al final de cada día, crea una tarjeta de índice con la fecha y el número de personas que se registraron ese día. Luego, por cada conversión que se realice, haz una marca de la cuenta en la tarjeta con la fecha en que la persona se registró, no la fecha en que compró. Para la mayoría de los productos, esto sólo requiere que mantengas una semana o dos en fichas de índice, ya que la mayoría de los productos tienen clientes que toman decisiones de compra relativamente rápido. Luego, sobre una base semanal o mensual, recoge todas las cartas de una cohorte dada, y calcula la tasa de conversión de clientes que se registraron en ese período. Ese es el número que deseas concentrarte en subir.

4. Métricas de palabras clave (SEM / SEO).

SEM (Search Engine Marketing) y SEO (Search Engine Optimization) son grandes tácticas de adquisición de clientes, pero también pueden revelar información importante y procesable acerca de los clientes, si tratamos a los clientes que fueron adquiridos con una determinada palabra clave como un segmento y luego un realizamos un seguimiento sobre sus métricas en el transcurso del tiempo. Por ejemplo, en un inicio en IMVU intentamos publicitar frases AdWords que contenían el nombre del producto de un competidor más la palabra “chat”. Luego echamos un vistazo a las estadísticas clave para la cohorte de clientes que se registró en cada campaña separada. Lo que encontramos fueron sorprendentes diferencias en las tasas de registro y de conversión dependiendo desde qué competidor traíamos el cliente. Esa información es moderadamente útil para dirigir una campaña de marketing. Pero es mucho más útil como un indicador de quien es el cliente detrás de los números. Eventualmente encontramos que las tasas de conversión más altas vinieron de productos que se utilizan principalmente por los adolescentes y adultos jóvenes – un grupo demográfico muy diferente al que pensábamos que estábamos sirviendo. Como resultado, empezamos a ajustar la mezcla de clientes que traíamos para las pruebas de usabilidad, con resultados espectaculares. Para ejemplos concretos de respuesta de los usuarios y pruebas, mira el siguiente vídeo de una entrevista con Mixergy:

Aquí hay una pequeña muestra de la transcripción del vídeo de arriba:

De la completa desesperación nos dijimos, “Bueno, está bien, vamos a introducir una sencilla función de chatea ahora.” Fue una cosa de matching donde se podía apretar un botón y serías emparejado al azar con alguien de cualquier parte del mundo – la única cosa que tienen en común es que ambos apretaron el botón al mismo tiempo.

Y lo hicimos, y de repente, toda la gente exclamaba: “Oh, esto es divertido.” Y entonces – entonces esto es lo que pasó. Así que hacen lo de  Chatear Ahora, tal vez conocen a alguien nuevo que piensan que es cool. Sería como, “Hey, ese chico estaba buena onda, quiero agregarlo a mi Lista de Amigos. ¿Dónde está mi Lista de Amigos?”

Y decimos, “Oh, no, no. Usted no quiere su propia lista de amigos. Usted desea utilizar su lista de amigos AOL habitual” porque esa es la interoperabilidad, los efectos de red y todas estas tonterías.

Y el cliente nos mira diciendo, “Bueno, eso no tiene sentido. ¿Qué quieres que haga exactamente? ”

Y dijimos: “Bueno, sólo da a ese desconocido que acabas de conocer tu nombre de AIM para que puedas ponerlos en tu lista de amigos.”

Y puedes ver los ojos redondos como platos – diciendo algo como “¿Estás bromeando?! Un extraño en mi lista de amigos AIM? ”

Y respondemos: “¡Pero de lo contrario tendrías que descargar completamente un nuevo cliente de mensajería instantánea! Y entonces tendrías que tener una lista de amigos separada”.

Nos miran diciendo, “¿Tienes alguna idea de cuántos clientes de mensajería instantánea ya corremos?”

Dijimos: “No,  ¿unos dos o tres?”

Y el adolescente responde, “¡Duh! Corro ocho! ”

¡Ellos ya estaban corriendo como con cincuenta clientes! No tenía idea de cuántos clientes de mensajería instantánea había en el mundo. Teníamos esta idea preconcebida de “Oh, es un reto para aprender un nuevo software, y es difícil mover tus amigos a la nueva lista de amigos,” y todo esas otras tonterías metidas en nuestras cabezas, mientras que nuestros clientes nos miraban como si estuviéramos locos.

Conclusión y Desafío

Un tema común en todas estas métricas accionables es la falta de herramientas de terceros orientadas a la acción realmente buenas.

Así que me gustaría emitir este reto a todos ustedes que leen este post hoy: comparte tus historias de métricas accionables y cómo las rastreas. Si hay buenas herramientas que has utilizado, haznos saber. Lo más importante, cuéntanos cómo has personalizado herramientas off-the-shelf como Google Analytics para ponerte más orientado a la acción. Vamos a compartir los resultados en un post futuro. Estamos buscando historias que encarnen estos tres principios:

1. Medir lo que importa. Es tentador pensar que, debido a que algunas métricas son buenas, más es mejor. Es por eso que vendedores rutinariamente enumeran los miles de reportes que son capaces de generar como una función. La verdad es que la clave para las métricas accionables es tener la menor cantidad posible. Los informes detallados son útiles cuando hemos diagnosticado un problema y estamos buscando pistas sobre lo que ha ido mal. Pero ¿de dónde viene el diagnóstico en el primer lugar? Las métricas accionables nos ayudan a darnos cuenta que tenemos un problema y nos apuntan en la dirección correcta para empezar a resolverlo.

2. Las métricas también son gente. Grandes herramientas de métricas nos permiten auditar su exactitud mediante el rastreo de reportes de vuelta a las personas individuales que generaron los datos. Esto mejora la precisión, pero su efecto más importante es que nos permite usar los mismos clientes para la investigación cualitativa en profundidad. ¿No estás seguro de qué significan los números? Llama a los clientes por teléfono y pregúntales.

3. Mide lo macro. Finalmente, incluso cuando estamos divididos probando el impacto de un cambio de menor importancia, como una frase o un nuevo botón, es importante no dejarse distraer por métricas intermedias como la tasa de click-through del botón mismo. No nos importan las tasas de click-through, sólo nos preocupan los comportamientos de los clientes que conducen a algo útil, ya sea de compra, retención de publicidad CPM, o algún otro “éxito” medible particular a tu modelo de negocio.

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