Repasa los principios de Lean Analytics y cómo puedes usarlos para fortalecer tu negocio.
Lean Startup es una metodología diseñada para lograr que las empresas adopten un ciclo de desarrollo de productos: Construir, Medir y Aprender. Esto enfatiza que los equipos construyen rápidamente un MVP (Producto Mínimo Viable) de un nuevo producto, miden cómo funciona y aprenden del experimento. El objetivo es pasar rápidamente por este ciclo para maximizar el aprendizaje y reducir los gastos en un corto período de tiempo. El resultado final, es una empresa más eficaz y ágil.
Hay algunas subcategorías dentro de Lean Startup. Uno es Lean Analytics, que cubre la parte del ciclo Medir y Aprender. Porque si no puedes medir, entonces no puedes aprender. Las empresas Lean necesitan saber qué es importante rastrear, por qué deberían rastrearlo y cómo rastrearlo.
Ben Yoskovitz y Alistair Croll escribieron el libro Lean Analytics. En Microconf 2013, Yoskovitz dio una charla sobre la parte de medida del ciclo y algunos consejos para medir lo que importa. A continuación se presentan los aspectos más destacados de su charla.
¿Qué hace una buena métrica?
Antes de que podamos saber qué es una buena métrica, primero debemos definir qué es el análisis.
Yoskovitz define el análisis como la medida del movimiento hacia los objetivos comerciales. Una vez sepas cuáles son tus objetivos comerciales, necesitarás mediciones para saber si estás progresando hacia tus objetivos.
Una buena métrica también debe ser comparativa. Una tasa de conversión del 2% no te dice mucho si no tienes nada con qué compararla. ¿Cómo estuvo la métrica el mes pasado? ¿El año pasado? ¿Están aumentando tus conversiones? Una buena manera de realizar un seguimiento de las tasas de conversión a lo largo del tiempo es con el análisis de cohortes.
También debe ser comprensible. No debe ser complicado, todo el mundo debería entender lo que mide la métrica.
La métrica también debe ser una relación o una tasa. No se deben usar números absolutos. La cantidad de usuarios es inútil, el porcentaje de usuarios activos diarios es mejor. Los índices y las tasas son comparativos, lo que te ayuda a tomar mejores decisiones.
Las buenas métricas cambian la forma en que te comportas. Si la métrica se mueve y no sabes por qué es importante o qué hacer con ella, entonces es un mal número. Si no cambias la forma en que te comportas, es una mala métrica.
Esto no significa que solo debes realizar un seguimiento de una métrica. Si encuentras una métrica que te gusta pero no sabes qué hacer con ella, rastrea y ponla en la parte de atrás y preocúpate de ella más adelante.
Tipos de Métricas
Hay dos tipos de métricas: cualitativas y cuantitativas.
Cualitativo es hablar con clientes o prospectos. En una empresa Lean, esto suele ser entrevistas con clientes. Esta retroalimentación es difícil de agregar y calificar, pero la información que proporciona sobre la métrica es valiosa.
Cuantitativo son los números. No te dan respuestas, te ayudan a hacer mejores preguntas.
Descubres cosas cualitativamente, las pruebas cuantitativamente.
Debajo de cualitativos y cuantitativos, hay vanidad y métricas procesables. Las métricas de vanidad te hacen sentir bien, pero no cambian tu forma de actuar. Las métricas procesables son las que cambian su comportamiento.
Otra dimensión son las métricas exploratorias frente a las de informes. Las métricas de informes son las métricas de gestión diarias que te indican el rendimiento de tu empresa.
Las métricas exploratorias son especulativas; se utilizan para encontrar ideas desconocidas. En sus inicios, Circle of Friends tenía alrededor de 10 millones de usuarios, pero una interacción terrible. El equipo revisó sus datos y descubrió que el servicio era popular entre las mamás, por lo que cambiaron su producto (y nombre) para apuntar a las mamás. Recibieron un golpe en el total de usuarios (que es una métrica de vanidad), pero terminaron obteniendo una base de usuarios mucho más valiosa y comprometida.
Finalmente, hay métricas/indicadores rezagados versus adelantados. Lagging te dice algo histórico, informa de las noticias. Un indicador principal te ayuda a predecir o te dice lo que va a suceder. Churn es un indicador lagging, porque te dice la cantidad de clientes que han cancelado durante un cierto período de tiempo. Las quejas de los clientes podrían ser el principal indicador de abandono, porque es posible que predigan el abandono. Buffer ha descubierto su principal indicador de retención de clientes:
Indicador principal de Buffer para la retención: los usuarios que publican más de 15 veces en la primera semana tienen más probabilidades de estar activos 3/6/9 meses después — Leo Widrich (@LeoWid) 18 de febrero de 2015
Debido a que tienen estos datos, Buffer pudo trabajar para que los nuevos usuarios publiquen más de 15 veces en su primera semana. Esto se puede hacer en su proceso de incorporación, agregando algunos ajustes dentro del producto que ayuden a los usuarios a descubrir cosas interesantes para compartir, además de proporcionar un gran producto que la gente quiera usar cuando comparten en las redes sociales.
La mayoría de las startups tienen que usar métricas rezagadas porque solo tienen información histórica. A medida que crezcan y recopilen más datos, tendrán que descubrir los principales indicadores para su negocio.
Superpoderes analíticos: correlación y causalidad
Yoskovitz comienza esta parte de su charla mostrando un gráfico que muestra el consumo de helado en correlación con los ahogamientos. Cuanto más helado come la gente, más ahogamientos hay. Por supuesto, es una tontería creer que consumir helado provoca ahogamiento. Es más plausible que los ahogamientos occuren con las estaciones que también se correlaciona con el consumo de helado. Los ahogamientos ocurren en los meses más cálidos (más personas en el agua), que también es cuando la gente come helado. Aquí es donde entramos en correlación y causalidad.
Cuando algo está correlacionado, significa que dos variables cambian de manera similar (helados y ahogamientos), probablemente porque están vinculadas a otra cosa. Causal es un factor independiente que impacta directamente al dependiente. En nuestro ejemplo, serían los meses de verano los que provocan el consumo de helados y el ahogamiento.
Aquí es donde esto te ayuda:
La correlación te ayuda a predecir el futuro, porque te da una indicación de lo que va a pasar. La causalidad te permite cambiar el futuro. Si pudiera bajar la temperatura durante los meses de verano, eso haría que menos personas comieran helado o fueran a nadar y jugar en el agua. Busca la correlación en tus datos, prueba la causalidad para tratar de descubrir cómo funcionan los números juntos, y si puedes encontrar la causalidad (lo cual es difícil), entonces puedes optimizar el factor causal.
Marco de análisis lean
Este marco analiza el negocio en el que se encuentra y la etapa en la que se encuentra:
Es posible que las empresas combinen modelos de negocios, como ser una empresa SaaS en una plataforma móvil. Al formar su modelo de negocio, debe conocer a sus clientes y su proceso de compra. Cómo y por qué compran, dónde se encuentran en el ecosistema de su negocio, cómo presupuestan actualmente las cosas, etc.
No sigas al líder. Pon a prueba tu modelo de negocio. No asumas que un modelo de ingresos recurrentes (como SaaS) funciona mejor si a tus clientes no les gusta comprar de esa manera.
Etapas de análisis lean
Junto con cada etapa hay "puertas" que se requieren para que la empresa avance a la siguiente etapa:
En empatía, quieres asegurarte de que has encontrado un problema tan doloroso que la gente está dispuesta a pagarte por una solución. Esto es más aplicable para productos B2B. Si has encontrado esto, puedes pasar a la adherencia.
En la adherencia, construyes un producto MVP para (generalmente) una multitud de primeros usuarios. En esta etapa, busca la participación y retención de los usuarios. Sabrás si funciona si usan tu producto y se quedan por un tiempo lo suficientemente largo como para que quede claro que les has brindado valor. Si consigues esto, puedes pasar a la viralidad.
En la viralidad, busca adquirir clientes de una manera rentable. Si puedes escalarlo, entonces puede pasar a los ingresos.
Si tienes todo esto, puedes comenzar a concentrarte en las matemáticas y asegurarte de que la economía funciona. Esto no significa que esperes para cobrar dinero hasta este punto, significa que te enfocas en optimizar los ingresos y tu relación LTV:CAC. LTV significa la cantidad de dinero que puedes esperar recibir de un cliente, y CAC es el costo de adquirir un cliente. Encuentras la proporción dividiendo tu LTV por tu CAC. En general, tu LTV debería ser 3 veces tu CAC, suponiendo que tus márgenes sean saludables. Una vez sepas que tienes todas las matemáticas resueltas y puedes administrar una empresa sostenible, entonces pasas a escalar.
Una vez en escala, te enfocas en el crecimiento. Los enfoques para hacer crecer un negocio son únicos para cada empresa.
Seguir estos pasos es una parte importante de la construcción de los cimientos. Si saltas directamente a escalar sin antes asegurarte de que las matemáticas funcionan o de que tengas un mercado para tu producto, la base eventualmente se derrumbará. Omite los pasos bajo tu propio riesgo.
La única métrica que importa
Para encontrar la métrica que importa, debes observar la etapa en la que te encuentras y el negocio en el que te encuentras. En cada etapa de tu negocio, te enfocas en la única métrica en la que trabajas para mejorar. Eliges la métrica y te fijas un objetivo o una línea en la arena. Para encontrar el objetivo, puedes investigar y observar otras empresas similares en tu espacio y los puntos de referencia que tienen.
En una empresa SaaS como OfficeDrop, su métrica es el abandono pagado. Con esto, su objetivo es mantenerlo por debajo del 4%. Cualquier cosa por debajo de eso, todo va bien. Si va por encima, algo va mal y necesitan investigar.
Todo el mundo en la empresa necesita conocer y enfocarse en la métrica que importa.
Ciclo de análisis lean
Aquí es donde tomas todos los conceptos y los unes en un enfoque pragmático para ejecutar lo que haces en tu negocio. En última instancia, se trata de problemas comerciales. Identificas el problema, eliges la métrica que importa, dibujas una línea en la arena (u objetivo) y empiezas. Así es como se ve el diagrama de flujo:
Comienza eligiendo un KPI (indicador clave de rendimiento), dibuja una línea en la arena (o un objetivo) y encuentra una mejora potencial. Si no tienes muchos datos sobre cómo hacer una mejora, haga una suposición. Si tienes datos, busca puntos en común que te indiquen lo que debes tratar de hacer.
Luego escribes tu hipótesis, que básicamente dice "si hago ____, creo que sucederá ____, lo que me dará un resultado ___". Mete esta hipótesis en tu cabeza escribiéndola en papel y/o pizarra para que la veas todos los días. Debes adherirte a esto y recordar todos los días lo que estás intentando lograr.
A partir de ahí, realiza cambios en la producción o crea una prueba donde solo el 50% de tus usuarios ven tu experimento. Luego mide tus resultados y observa si movió la aguja más cerca de tu objetivo/línea en la arena. Si fue así, entonces has conseguido el éxito. Luego, empieza de nuevo buscando el siguiente KPI en el que debes concentrarte. Y puedes dibujar una nueva línea/objetivo o volver a intentarlo.
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Sobre el autor: Zach Bulygo (Twitter) le gusta el marketing, las finanzas y aprender sobre diferentes negocios.
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