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El desarrollo de productos de datos plantea retos que solo pueden contrarrestarse mediante la aplicación temprana de técnicas de diseño de producto. Por otra parte, para garantizar el éxito de estos productos a lo largo de todo su ciclo de vida es imprescindible la involucración de un buen Product Manager.

Finalizamos nuestra serie sobre productos basados en datos (ver aquí y aquí) hablando del papel que en ellos debe tener el diseño de producto y de cómo gestionarlos a lo largo de su ciclo de vida.

Diseño desde el principio

Los productos basados en datos son inherentemente complejos tanto desde el punto de vista de los problemas que resuelven como de las tecnologías involucradas, lo que hace difícil cumplir la promesa de valor para el cliente. Además específicamente plantean serios retos tanto en la entrada como en la presentación de los datos, que constituyen aspectos clave de la experiencia de usuario.

Diseño de productos de datosPor ello estos productos hacen imprescindible incorporar los roles de diseño desde el principio. Recordemos que el diseño de producto va mucho más allá del diseño visual y consiste en la conceptualización de la solución al problema que se quiere resolver, incluyendo su especificación funcional y su experiencia de usuario. Estos son algunos consejos para aplicar el diseño al desarrollo de productos basados en datos:

  • Diseña tu producto para que sea comprable, no solo usable. Hay que enfocarse en los compradores, no solo en los usuarios (cuando son distintos). Es necesario mirar más allá de los analistas que van a usar los datos, para descubrir a la gente que ve el valor y tiene el presupuesto para respaldar su interés. Es crucial conseguir que el producto sea comprable por diseño.
  • Diseña con datos reales. Cuando crees mockups de interfaz para mostrar a potenciales clientes usa datos reales. Los datos inventados que no tienen que ver con la realidad son peligrosos en la fase de diseño de un producto: perderemos inmediatamente el interés de cualquier cliente con el que queramos validar los resultados. Valida usando datos reales que cuenten historias reales de manera que los clientes puedan decirte cómo valoran las historias que estás contando con tu producto.
  • Entiende la diversa soltura de tus usuarios en el manejo de datos. Seguro que vamos a tener mucha variedad en la capacidad de los usuarios para trabajar con datos. ¿Cómo seducir a los “yonquis de los datos” a la vez que se da respuesta a los novatos?
  • Evita el “vómito de datos”. A los científicos de datos les encantan los datos en crudo porque saben cómo manejarlos, combinarlos, analizarlos y visualizarlos, pero la mayoría de nuestros clientes no tienen esa capacidad. Resulta natural desarrollar el producto que querríamos nosotros, pero es muy fácil sobreestimar las capacidades de nuestros usuarios. Uno de los mayores retos de desarrollar un producto de datos es decidir cómo se le van a devolver los datos al usuario. Devolverles demasiados datos, de una manera que resulta abrumadora y paralizante, es “vomitar datos”. Si quieres impresionarles con la cantidad de cosas que puedes hacer con los datos probablemente estás vomitando datos. Por el contrario, si eres capaz de llevarlos a una serie clara de acciones, entonces has construido un producto con un foco definido.
  • Mantén la sencillez en la visualización. Tenemos que evitar que, si somos unos “locos de la visualización” nuestro entusiasmo por una excesiva sofisticación en este aspecto perjudique al producto. Lo más importante es mantener simple la visualización de los datos, de modo que los resultados sean consumidos fácilmente por los clientes que no son unos expertos en esta área.
  • Ve directo al asunto rápidamente. Hay que concentrarse en entregar valor. No hagamos trabajar a nuestros usuarios escudriñando exhaustivamente los datos para extraer conclusiones. Resulta tentador crear cosas abiertas que permiten una exploración ilimitada. Pero esto es peligroso. Los clientes son gente ocupada e impaciente que utilizan nuestro producto para resolver un problema real – ayudémosles a llegar a la línea de meta rápidamente.
  • En definitiva, informa las acciones de los clientes. Muchas soluciones proporcionan datos que son interesantes pero que no se conectan con las decisiones. La mejor manera de evitar el vómito de datos es concentrase en la accionabilidad de los datos. Es decir ¿qué acción queremos que los usuarios emprendan? ¿qué información es accionable?

Contrata a un buen product manager

Cuando tenemos el producto ya desarrollado eso no significa (contrariamente a lo que muchos ingenieros podríamos pensar) el principio del fin, sino el fin del principio. La mayor parte de la vida de un producto -y sus posibilidades de ingresos- están más allá del período de desarrollo.

En empresas orientadas a productos para un mercado (no proyectos a medida de un cliente) es imprescindible una figura que gestione el producto como un negocio a lo largo de todo su ciclo de vida, desde el análisis de la oportunidad, pasando por la concepción y construcción del producto hasta su explotación comercial y ulterior retirada: ese es el rol que se suele conocer como Product Manager y que se suele describir como un “mini-CEO” del producto.

Gestión de productos de datosLos productos de datos no son una excepción y las empresas basadas en ellos necesitan personas que se responsabilicen  de hacer productos que la gente quiera comprar y del éxito de esos productos en el mercado, con toda la extensión y profundidad de actividades que requiere esa función. Y como vemos, el desarrollo de producto es solo una parte de la gestión de producto.

Como en todas las empresas tecnológicas, en empresas de datos existirá la tentación de asignar la función de gestión de producto a una persona más o menos competente del departamento de Tecnología/Ingeniería (al fin y al cabo, los perfiles tecnológicos abundan en ese tipo de empresas). Pero eso suele ser un error: esas personas carecen de formación y experiencia en la vida del producto fuera de su fase de desarrollo y en muchos casos no tienen ni tiempo ni ganas de salir de su zona de confort tecnológica.

En esas circunstancias es mejor que ese tecnólogo ejerza las funciones de Technical Product Manager o de Product Owner y se ocupe del enlace entre el “negocio” y el equipo de implementación. Y adicionalmente debería contratarse a un Product Manager experto (aunque esa experiencia no sea exactamente en el sector de los datos y la analítica) que se ocupe de los aspectos más estratégicos y de relación con el mercado: descubrimiento y cuantificación de oportunidades de mercado, comprensión de los clientes y sus necesidades, definición de requisitos, análisis competitivos, diseño de producto, lanzamiento, habilitación y coordinación con marketing y ventas, evaluación y control.

Y todo ello aplicando un enfoque de Product Management más Agile/Lean que se caracterice por un intenso foco en el mercado y en las experiencias del cliente, una máxima flexibilidad y adaptación y una mínima burocracia, que se aplican en todo el ciclo de vida del producto.

El aspecto clave de crear un producto de datos es poner el “producto” primero y los “datos” después. O dicho de otra manera, los datos son un mecanismo por el cual hacemos que el producto esté centrado en el cliente.

El post “Desarrollando productos basados en datos (3)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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La dificultad del desarrollo de productos basados en datos aconseja filosofías de desarrollo basadas en la iteración y la experimentación en el mercado. Por otro lado, los datos resultan ser una materia prima muy difícil de tratar.

Seguimos hablando del desarrollo de productos basados en datos, enfocándonos en las filosofías más recomendables y en la dificultad de usar datos como materia prima.

Los productos de datos tienen que construirse de manera diferente

Aparte de los inevitables riesgos de clientes y mercado los productos basados en datos se caracterizan por un elevado nivel de riesgo tecnológico. La dificultad intrínseca de desarrollo de productos basados en datos aboga por un proceso iterativo y centrado en los objetivos del cliente.

Parafraseando la famosa frase “la gente no quiere un taladro de un cuarto de pulgada, quiere agujeros de un cuarto de pulgada” la gente no quiere datos, sino que quiere soluciones e información accionable. Los clientes probablemente están considerando tu producto basado en datos para entender cómo les puede ayudar a tomar una decisión o realizar una acción. Así que tenemos que averiguar qué quieren hacer con el resultado y ponerles fácil que terminen con algo tangible.

Productos de DatosEn “Designing great data products” J. Howard, M. Zwemer y M. Loukides proponen el enfoque Drivetrain, una filosofía basada en objetivos para diseñar productos de datos. Con este enfoque no usamos los datos para generar nuevos datos (en forma de predicciones) sino que usamos los datos para producir resultados accionables.

Por su parte DJ Patil, uno de los primeros científicos de datos de LinkedIn y Chief Data Officer de la administración Obama propone en su libro “Data Jujitsu” un método para resolver problemas de datos que evita intentar “la gran solución” desde el principio y en su lugar se concentra en construir algo rápido e iterar. A esto as a lo que llama Data Jujitsu, basado en aplicar la filosofía de esta antigua arte marcial que consiste en manipular la fuerza del oponente contar él mismo en lugar de enfrentarnos a ella con nuestra propia fuerza.

Data Jujitsu es el arte de usar varios elementos de datos de manera inteligente para resolver iterativamente problemas que, cuando se combinan, solucionan un problema de datos que de otra forma sería intratable. Como vemos, una especia de “divide (e itera) y vencerás”.

Según este enfoque no deberíamos resolver el problema entero de una vez. En su lugar tenemos que resolver una parte sencilla que nos demuestre si hay interés en el mercado y vamos a poder encontrar clientes. No tiene que tratarse de una gran solución; basta con que sea suficientemente buena como para hacernos saber si vale la pena ir más allá. Como vemos, este lenguaje del Data Jujitsu está totalmente en sintonía con los principios de Lean Startup y Customer Develoment (ej.: Producto Mínimo Viable o MVP).

La iteración y la experimentación son clave en el desarrollo de un producto de datos y algunas técnicas de MVP están especialmente indicadas en estos escenarios. La gran ventaja de algunas de ellas es que nos van a permitir sustituir tratamientos automáticos por procesamiento manual y así evitarnos el incurrir costes en desarrollar tecnologías e implementar productos que no va a ser necesarios. Por ejemplo:

  • Concierge. Consiste en resolver el problema del cliente de una manera abiertamente manual, mediante un experto en continua interacción con el usuario. El objetivo es encontrar la mejor manera de resolverlo y descubrir una solución replicable. Es, por consiguiente, una técnica generativa que produce ideas de producto.
  • “Mago de Oz” (también conocida como “Turco Mecánico” o “Los Picapiedra”). Consiste, en lugar de desarrollar la tecnología necesaria, en implementar la solución mediante procesos manuales. Esta circunstancia es desconocida por el usuario, que tiene una experiencia similar (aunque inevitablemente más lenta) a la que tendría con el producto final. De este modo validamos si la solución es aceptable. Una manera de implementar esta técnica de MVP es mediante un servicio tipo Amazon Mechanical Turk (cuyo irónico slogan es “Artificial Artificial Intelligence”). Se trata, por tanto, de una técnica evaluativa que nos permite comprobar si una solución concreta es válida y vale la pena implementarla.

Cuidado con los datos

Los datos son una materia prima muy complicada y difícil de conseguir, limpiar y adaptar para su uso. Según algunos estudios, las actividades de limpieza de datos habitualmente van a suponer el 80% o más del trabajo. En un escenario de desarrollo de productos basados en datos estos son realmente parte del problema y contribuyen a la dificultas del proceso.

  • ¿De qué datos vamos a poder disponer? No tiene sentido construir un producto alrededor de datos que no tenemos. Más de una vez me he encontrado, al definir un producto de datos con un partner, que ese proveedor que nos iba a proporcionar la materia prima de nuestro producto al final no disponía de ella con los requisitos de volumen y calidad necesarios. Por otra parte, las nuevas leyes de protección de datos de carácter personal (p.ej., GDPR en la UE) son cada vez más restrictivas en cuanto al tratamiento que se puede hacer de los datos personales. Eliminemos estos riesgos comprobando que podemos aprovisionarnos de los datos antes de empezar el diseño. Del mismo modo que los grandes chefs empiezan a cocinar en el mercado, descubriendo qué ingredientes están disponibles y frescos, a la hora de “cocinar” con datos deberíamos seguir la misma política.
  • ¿Cómo vas a conseguir esos datos? También me ha sucedido que a pesar de que el conjunto de datos parecía accesible a la hora de la verdad -y debido a problemas de índole técnica o legal- poder extraerlos con las consultas necesarias era un quebradero de cabeza. Si no eres al propietario de los datos haz un análisis de las capacidades técnicas y de licenciamiento del proveedor.
  • ¿Cómo de limpios y completos son tus datos? Por mucho que nuestro proveedor diga que el conjunto de datos es exacto nunca lo es. Siempre hay problemas, sean datos que faltan, valores erróneos o esquemas ambiguos. Hay que intentar afrontar estos problemas lo antes posible ya que cambiar un script es barato, reimplementar un producto es caro y publicar algo basado en datos erróneos es devastador.

En el próximo post hablaremos de la necesidad de incorporar el diseño de producto a los productos basados en datos y de cómo gestionarlos a lo largo de todo su ciclo de vida.

El post “Desarrollando productos basados en datos (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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La oportunidad para desarrollar y comercializar productos basados en datos nunca había sido tan grande. Pero hacerlo exige aplicar una “mentalidad de producto” diferente a la de proyectos a medida.

Ahora que “los datos son el nuevo petróleo” asistimos a un auge del desarrollo de nuevos productos basados en ellos. Nunca había sido tan grande la oportunidad para desarrollar productos de datos, a la que han contribuido la explosión del big data -que ha multiplicado la “materia prima” para estos productos- y la madurez y accesibilidad de las nuevas herramientas de almacenamiento y analíticas, que permiten su transformación.

Podemos definir un producto de datos como un producto que facilita un objetivo final mediante el uso de datos. O, dicho de otra manera, un activo de información envuelto en analítica que proporciona un valor a sus clientes. Ejemplos de productos de datos son un motor de búsqueda, un recomendador de productos, los datos de compras con tarjeta de crédito distribuidos por hora y ubicación, un servicio DMP (Data Management Platform), o un generador predictivo de leads para Account Based Merketing.

LProductos basados en datosEn general un producto de datos se compone tanto de datos como de procesos analíticos, pero hay productos donde los datos son más manifiestos y visibles como parte del resultado (por ejemplo, la función “gente que podrías conocer” de una red social) y otros donde los datos están más encubiertos (por ejemplo, el software para proponer la “siguiente mejor acción” a los usuarios de un sitio de e-commerce).

¿Cualquier solución basada en datos es un producto de datos?

Para muchos profesionales de los datos, desarrollar un producto no es ni obvio ni su primera opción. En general, suelen ser personas más acostumbradas a otras actividades y negocios basados en datos/analítica: mejora de procesos y decisiones internos, desarrollo de proyectos, consultoría externa.

Resulta difícil adoptar una “mentalidad de producto”, especialmente para un cierto perfil de data scientist que se encuentra más familiarizado y cómodo en el mundo de los desarrollos a medida para un cliente (sea interno o externo). Sin embargo, las perspectivas de rentabilidad y escalabilidad de este tipo de negocios los hacen muy atractivos.

Este asunto de la diferencia de los negocios basados en producto estándar frente a los basados en proyectos a medida lo hemos tratado anteriormente en el blog desde una perspectiva general. Por centrarnos en este caso digamos que, frente a otras actividades y negocios basados en datos, los productos poseen  unos aspectos diferenciadores esenciales:

  • Los productos de datos deben ser replicables y para un mercado. Cuando hablamos de “producto” no utilizamos el término en el sentido en que se usa en proyectos a medida, y que designa al resultado final de ese proyecto. Un producto debe ser replicable, en el sentido de debemos poder vender unidades del mismo (con las mínimas modificaciones) al mayor número de clientes posible, y orientarse a un mercado, compuesto de clientes relativamente heterogéneos y difíciles de acceder.
  • Uno de los aspectos primordiales de los productos para un mercado es cómo entender a los clientes y sus necesidades y decidir en qué segmento nos enfocamos para poder desarrollar un producto suficientemente estándar y rentable.
  • Los productos de datos se caracterizan por unos costes de desarrollo y unos costes de replicación que definen completamente la rentabilidad del negocio. Estos costes de desarrollo, habitualmente muy elevados, hacen que un producto sea rentable con la repetición y su negocio plantee unas necesidades financieras muy exigentes al principio.
  • Las expectativas de los clientes, especialmente si el producto se dirige al mercado de consumo, son muy elevadas. Acostumbrados a unas experiencias de uso impecables en todo tipo de productos, los clientes no van a exigir menos de los productos de datos. Y, sobre todo, no se van a conformar solo con los datos: el producto debe habilitar a los usuarios a hacer lo que quieren hacer (que muchas veces no tiene nada que ver con consumir datos).

Si no se tienen en cuenta estos aspectos diferenciadores nuestras iniciativas de desarrollo de productos de datos pueden fracasar

Desarrollo de productos

El desarrollo de un producto no es lo mismo que el desarrollo de un proyecto. La gran diferencia proviene del hecho de que un producto por su propia naturaleza debe satisfacer las necesidades de un conjunto amplio de clientes y, para garantizarlo, las actividades de diseño y construcción deben ser precedidas por (y hasta cierto punto simultaneadas con) actividades de comprensión de los clientes y descubrimiento de sus necesidades. Lo hemos descrito en detalle aquí aquí.

Desarrollo de Productos

El desarrollo de producto propiamente dicho está a su vez precedido por una fase previa en la que se identifican problemas de mercado y se cuantifican las oportunidades que representan. De esa evaluación se seleccionan las oportunidades que vale la pena perseguir y que pasarán al proceso de desarrollo de producto estrictamente hablando. En resumen, el proceso queda así:

Fase previa

0. Identificar problemas de mercado y evaluar oportunidades

Desarrollo de producto (fases que se solapan en un proceso iterativo):

1. Definición. Entender el mercado, recoger requisitos (= problemas de mercado) y definir los que el producto va a resolver

2. Diseño. Conceptualizar la solución y elaborar la especificación funcional y la experiencia de usuario

3. Implementación. Elaborar la especificación técnica, construir y probar la solución

Podéis encontrar más información sobre el proceso de desarrollo de productos en los numerosos posts sobre el tema que hemos publicado.

En el próximo post seguiremos hablando del desarrollo de productos de datos, centrándonos en las peculiaridades de su proceso de construcción y de los datos como su materia prima.

El post “Desarrollando productos basados en datos (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El crecimiento ya no consiste en una lista de “growth hacks” o tácticas que pueden funcionar en tu caso o no. El growth hacking es ahora un sistema, un proceso. Incluso una filosofía sobre cómo llevar un negocio al siguiente nivel.

La pregunta más habitual que reciben los expertos en growth hacking es “¿Qué táctica debería usar para hacer crecer mi negocio?” Muchas veces esta pregunta surge de una concepción del crecimiento como algo mágico, y del deseo de encontrar un truco o receta secreta que libere el potencial de desarrollo de un negocio.

Pero se trata de una pregunta equivocada y cualquier intento de responderla sin más contexto está destinada al fracaso. Según Brian Balfour (ex VP Growth de HubSpot y fundador de Reforge) la respuesta en realidad está en dejar de buscar las tácticas primero y en su lugar empezar a establecer una filosofía y unos fundamentos de crecimiento.

Principios, antes que tácticas

Una filosofía de crecimiento está basada en principios, que se materializan en un proceso y un equipo, no en tácticas.

  • Principios. Son los valores esenciales que guían al equipo hasta el éxito. Dirigen la articulación de nuestro proceso, forman parte de los requisitos para contratar a nuevos miembros del equipo y ayudan a tomar decisiones difíciles. Estos son algunos de los principios habituales en los equipos de growth hacking de éxito: maximizar el aprendizaje, buscan el impacto, equilibrar creatividad y analítica y aceptar el cambio.
  • Proceso. ¿Cómo articular nuestras actividades para que, partiendo de nuestros objetivos de crecimiento, lleguemos a descubrir una serie de tácticas escalables y replicables que nos permitan alcanzarlos? Nuestro proceso da respuesta a estas preguntas y despliega la capacidad de nuestro equipo para generar crecimiento. El proceso es nuestra máquina de crecimiento: un marco que nos ayuda a generar ideas, priorizarlas, evaluarlas, implementar las mejores tácticas e ir mejorando nuestras capacidades para hacer crecer el negocio.
  • Equipo. Necesitamos una mezcla de personas con un conjunto de capacidades organizadas para ejecutar nuestro proceso.  Los equipos de growth hacking suelen ser multidisciplinares, compuestos de personal de marketing, producto, analítica e ingeniería.
  • Tácticas. Las tácticas son el resultado del proceso: una combinación única de ingredientes que hacen posible el crecimiento de nuestro negocio. Nuestro trabajo es descubrir esa combinación única.

Según Brian Balfour existen varias razones por las que hay que priorizar el proceso antes que las tácticas:

  • El crecimiento resulta de la suma de muchas pequeñas partes. Antes y después de una curva tipo “stick de hockey” hay una multitud de factores que se combinaron para desatar el crecimiento inicialmente y para mantenerlo vivo después. La realidad es que no hay “balas de plata”: aunque pueda haber experimentos que produzcan resultados excepcionales, solo es posible llegar a ellos como resultado del aprendizaje combinado de multitud de otros experimentos. Es necesario un proceso que genere nuevas ideas, las pruebe eficientemente, aprenda de los resultados y use ese aprendizaje para generar crecimiento de una manera continua.
  • La velocidad de cambio en los canales digitales está incrementándose. Aparecen nuevos canales continuamente y las tácticas que funcionaban hace unos meses ya no son eficaces. Necesitamos un proceso que permanentemente adapte nuestras tácticas a este entorno cambiante.
  • Lo que funciona para una empresa no funciona necesariamente para las demás. Las audiencias son diferentes, los productos son diferentes, los ciclos de vida de los clientes son diferentes, los modelos de negocio son diferentes… en una palabra los negocios son diferentes. Debemos tomar lo que ha funcionado para otros como una inspiración, no como una prescripción. Necesitamos un proceso que descubra las combinaciones únicas de elementos que funcionan para nuestra audiencia, producto y modelo de negocio.
  • Necesitamos una máquina de crecimiento. Para alcanzar el éxito no basta con encontrar una táctica que funcione. El éxito está en construir un motor de crecimiento, una máquina que sea escalable, predecible y repetible. Un proceso de growth hacking, que reciba como entrada los objetivos a alcanzar y produzca como resultado las tácticas, constituye esa máquina.

Elementos de un proceso de growth hacking

No existe un proceso de crecimiento correcto o perfecto. Lo importante es tener uno, ajustarse a él e ir mejorando con el tiempo. Pero cualquier proceso de crecimiento debería incorporar una serie de elementos clave:

Proceso Growth Hacking

0. Alcanzar encaje producto/mercado

El growth hacking debería empezar con un producto y el encaje producto-mercado es un requisito previo y la base del growth hacking. Si no tenemos todavía un producto y un modelo de negocio validados es mejor parar.  No podemos aplicar growth hacking para llegar al encaje problema-solución o producto-mercado, así que tenemos que enfocarnos en eso antes. Es necesario asegurarnos de que entendemos bien nuestros segmentos de clientes, propuesta de valor, estructura de costes, corrientes de ingresos, etc. antes de continuar.

1. Definir objetivos accionables

Nuestros objetivos no pueden ser tan amplios que no sean significativos. Por supuesto que el objetivo es el crecimiento, pero uno no alcanza ese tipo de resultado final si no se divide éste en tareas más pequeñas y alcanzables. Una manera de conseguirlo es enfocándose en algunas de las etapas del funnel AAARRR (Awareness, Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue) y, dentro de ella, descomponiéndola en subobjetivos.

2. Idear

Generar hipótesis para estrategias, campañas y tácticas que se alineen con la consecución de nuestros objetivos y puedan avanzar nuestros indicadores. Estas hipótesis pueden estar relacionadas con canales de marketing o características del producto y juntas constituyen nuestro backlog de ideas. Las técnicas de fomento de la creatividad como el brainstorming o el mindstorming son útiles en esta fase. Cuando un objetivo se puede descomponer como el resultado de varios inputs hay que generar ideas para mover dichos inputs, mejor que el resultado final.

3. Priorizar

Aplicar un proceso riguroso para determinar qué hipótesis perseguir. Existen diversos enfoques para, de una manera relativamente científica, asignar puntuaciones a cada idea en el backlog. Uno de ellos, comúnmente aceptado, es el ICE (Impact, Confidence, Ease) que les otorga un score en función de su efecto previsto en los objetivos, probabilidad de éxito  y cantidad de recursos necesarios para ejecutarlas.

4. Experimentar

Diseñar y ejecutar los experimentos para ver qué ideas producen las mayores ganancias. En esta fase es útil un enfoque de Experimento Mínimo Viable, que con el mínimo coste proporciona el máximo aprendizaje, eficiencia y validez. En el diseño del experimento, además de la hipótesis que queremos validar/refutar debe figurar el proceso de la prueba y la métrica que vamos a utilizar para evaluar el resultado. Lo importante de los experimentos es aprender algo, con independencia del resultado concreto.

5. Analizar

Sin analítica, los objetivos están vacíos. Se trata de descubrir nuevas oportunidades de crecimiento mediante análisis cualitativos y cuantitativos. En el análisis de éxito/fracaso debemos cuantificar el impacto real (diferencia respecto a la predicción de la hipótesis) y entender el porqué de esos resultados. Obviamente, la infraestructura y procesos de análisis deben estar desplegados antes de empezar con los experimentos.

6. Sistematizar

Utilizar los resultados de los experimentos para optimizar nuestra ejecución y sistematizar las ideas que funcionan, productizándolas (aplicando tecnología e ingeniería) o materializándolas en guías paso a paso para hacerlas repetibles.

7. Repetir el ciclo

Volver a ejecutar el ciclo, intentando cada vez ser más precisos en nuestras predicciones, más eficientes en la realización de experimentos y más eficaces en el aprendizaje. Y hacerlo con la mayor cadencia posible: el growth hacking es, en gran parte, un juego de velocidad.

El éxito en el growth hacking proviene principalmente de seguir escrupulosamente un proceso, porque la mayoría de la gente no lo hace. El proceso es difícil y puede resultar frustrante y, de hecho, es muy fácil desviarse de él y perseguir el último “objeto brillante”, pero eso nos llevará a la ineficacia. En su lugar, hay que enfocarse en configurar los anteriores elementos en un proceso que funcione para nuestra organización.

El post “El growth hacking es un proceso, no una lista de tácticas” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El growth hacking está muy ligado al mundo de las start-ups porque la urgencia y la escasez de recursos de estas les ha obligado a reinventar los métodos para hacer crecer el negocio. Pero el growth hacking se caracteriza por una mentalidad y una serie de enfoques que son aplicables en cualquier empresa.

Se ha hablado mucho del growth hacking como algo propio de las start-ups de Internet, hasta al punto que algunos definen al growth hacker como “un marketer que trabaja en Silicon Valley”. En este post estudiamos la relación entre growth hacking y start-ups y analizamos si este enfoque es algo más que buen marketing digital.

Growth hacking y marketing en start-ups: mucha prisa y poco dinero

Las start-ups poseen algunas características que las diferencian del mundo corporativo y que condicionan su manera de hacer marketing:

  • Extrema incertidumbre: es habitual que al principio de su vida una start-up no conozca a sus clientes objetivo, no haya validado su propuesta de valor, no sepa si el mercado va a comprar sus productos y mucho menos cuáles son los medios para llegar a él.
  • Obligadas a un crecimiento astronómico: las start-ups parten de cero y deben multiplicar sus cifras a toda velocidad si quieren afianzarse en el mercado, tomar ventaja sobre la competencia y acceder a financiación.
  • Falta de recursos: marca, personal, dinero, etc. Las start-ups carecen del activo de una marca conocida y en muchos casos ni siquiera tienen un presupuesto o un departamento de marketing.
  • Falta de experiencia en marketing tradicional: en muchos casos los integrantes de una start-up no poseen un bagaje en las técnicas y canales habituales de marketing.

Para algunos, el growth hacking es un resultado de la desesperación de las start-ups por alcanzar sus agresivos objetivos de crecimiento con muy escasos recursos. Las start-ups no tienen el presupuesto o la experiencia para implementar lo que típicamente entendemos como marketing, así que están expandiendo la definición de ese término, consiguiendo con ello enormes beneficios. Esencialmente, los growth hackers plantean el marketing con un foco en la innovación, la escalabilidad y el bajo coste.

Growth HackingUna pregunta clave del nuevo marketing en start-ups es cuál es el mejor momento para empezar a aplicar el growth hacking. Y la mayoría de los expertos aconseja que no se aplique este enfoque antes de haber alcanzado el encaje producto/mercado. En general no es una buena idea escalar un negocio si no se ha llegado a esta situación, que implica tener una versión del producto con una propuesta de valor consolidada y por la que los clientes están dispuestos a pagar. Intentar escalar mediante growth hacking un negocio no validado es frustrante, ineficaz y contraproducente, al no hacer más que aumentar la visibilidad y accesibilidad de un producto inmaduro.

¿El growth hacking es marketing con otro nombre?

Cuando uno empieza a leer sobre “los 100 mejores growth hacks para tu empresa” (ver, por ejemplo, aquí o aquí) se encuentra con consejos como “escribir un blog”, “hacer SEO” o “difundir en medios sociales” que sin duda forman parte del repertorio habitual de un marketing digital más o menos moderno. ¿Es en eso en lo que ha quedado el growthg hacking? ¿Se trata en realidad de un nuevo nombre para el marketing actual?

Pues la respuesta es si… y no. El growth hacker y el marketer comparten algunos objetivos de negocio pero sus retos, alguna de sus tácticas y -sobre todo- su mentalidad son diferentes.

¿Cuáles son las técnicas y actitudes específicas del growth hacking? ¿Qué aporta sobre el marketing más convencional? Como hemos mencionado, el growth hacking comparte muchas técnicas y canales con el marketing digital moderno; sin embargo existen una serie de tácticas y enfoques que –sin ser exclusivos del growth hackinges en el ámbito de esta filosofía donde alcanzan su máximo desarrollo:

  • Desarrollo de producto. El principal diferenciador del growth hacking es su foco en el producto frente al foco en los canales que caracteriza al marketing tradicional. El growth hacking no solo ha cambiado el marketing, sino también la forma en que los productos se analizan y desarrollan. La búsqueda exitosa del crecimiento empieza al nivel del producto y el growth hacking es esencialmente un puesto basado en el producto: un growth hacker ve el producto como el canal primordial para el crecimiento.
  • Montarse en las superplataformas existentes. Una de las mejores maneras de hacer crecer la base de usuarios de una start-up es aprovechar el potencial y la popularidad de una plataforma de éxito como Facebook o LinkedIn. Integrarse con ellas (incluso por procedimientos poco convencionales, como en algún hack célebre) nos permitirá “subirnos a hombros de gigantes” y llegar más lejos antes.
  • Bucles virales. El marketing viral está en el corazón del growth hacking. Los growth hackers aplican un enfoque basado en la medida y la iteración a la viralidad, que se implanta dentro del propio producto. Ya no basta con estimular la viralidad mediante campañas de marketing para incentivar la recomendación: un producto crece gracias a que crea una base de clientes tan satisfechos que lo recomiendan de manera natural o incorporando dinámicas de viralidad en el propio producto (por ejemplo, funcionalidad compartida entre usuarios).
  • Funnel completo. Pensemos en un funnel que cubre todo el ciclo AAARRR (Awareness, Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue). Aunque el marketing también se ocupa de todo el funnel, es en el growth hacking –con su foco en la activación, la retención la referencia y los ingresos de los clientes– donde los tramos medio y final del funnel adquieren más protagonismo. El growth hacking no trata solo de conseguir visitantes en un sitio, tiene que ver con ganar dinero a lo largo de todo el ciclo.
  • Creatividad. Un growth hacker siempre está a la búsqueda de nuevas estrategias y tácticas que le otorguen ventaja respecto a la competencia e impulsen sus métricas. A diferencia del marketing tradicional, el growth hacking persigue activamente nuevos canales y reimagina los canales existentes. Tanto es así que muchos consideran que si algo no es nuevo estrictamente no puede ser considerado growth hacking.
  • Experimentación y analítica. Un growth hacker cultiva una obsesión por los ciclos de aprendizaje rápidos que le permitan descubrir lo que funciona y rechazar lo que no. La exploración, medida, análisis y aprendizaje en ciclos iterativos es lo que permite descubrir las estrategias con potencial para acelerar las métricas, en un proceso que guarda similitudes con lo que se conoce como Agile Marketing.

La función de growth hacking vive típicamente en la intersección de marketing y desarrollo de producto y se enfoca en todas las fases del funnel para hacer crecer el negocio mediante ciclos de aprendizaje rápido.

En el próximo post hablaremos de si el growth hacking se puede reducir a una lista de tácticas y cómo implementar un proceso de búsqueda del crecimiento.

El post “Growth hacker: ¿es algo más que un marketer que trabaja en una start-up?” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Analizando los casos más célebres de growth hacking inmediatamente emergen una serie de tácticas de éxito que contribuyen a caracterizar este enfoque.

Growth HackingCuando uno se aproxima al tema del growth hacking inevitablemente aparece un conjunto de casos de éxito que han perfilado y ejemplifican esta actividad. Si repasamos esta lista de empresas nos daremos cuenta de un hecho sorprendente: una serie de tácticas que nadie habría descrito previamente como “marketing” resultaron ser los esteroides que impulsaron el crecimiento de su negocio. Veamos cuáles son los casos de growth hacking más comentados y las tácticas que utilizaron:

  • Hotmail (ahora Microsoft). Es considerado por muchos el “padre” de todos los growth hacks. En 1996 a uno de los inversores en esta plataforma de correo web se le ocurrió firmar cada mensaje que se enviaba desde ella con un “PS I love you. Get your free E-mail at Hotmail.” De esta manera se fomentó una recomendación viral que consiguió multiplicar los registros, que llegaron a 12 millones un año y medio después de su lanzamiento. Esta táctica ha sido replicada posteriormente por los fabricantes de terminales móviles con soporte a email.
  • PayPal. Este proveedor de pagos online llegó a ser uno de los preferidos por los vendedores de artículos en eBay (el sitio de subastas), que daban de alta explícitamente a este medio de pago en sus perfiles. Esta popularidad permitió a PayPal llegar a un acuerdo con eBay para que este sitio ofreciera a PayPal como medio de pago predeterminado, junto a los otros grandes proveedores del mercado. Esto aumentó enormemente la visibilidad de PayPal y llevó a muchos compradores en eBay a crearse cuentas en ese proveedor de pagos.
  • YouTubeEl sitio líder para compartición de videos aplicó diversos hacks para atraer y retener audiencias: sorteos, comentarios, canales, monetización… Probablemente uno de los más eficaces fue la posibilidad de insertar videos publicados en YouTube en sitios web de terceros mediante la sencilla inclusión de un código en la página web. Esto multiplicó la visibilidad de YouTube y le proporcionó una cantidad masiva de enlaces entrantes.
  • Groupon. Este sitio de cupones de descuento lleva la compartición social en su ADN: desde la natural inclinación a comunicar nuestra última compra, pasando por la urgencia por difundir una posible oferta para que la gente se apunte y finalmente el descuento alcance el número mínimo de registrados y se libere, y terminando en los programas de referencia del tipo “Recomiéndanos a un amigo y cuando realice su primera compra recibirás un bono de 10 $”. Otras empresas de compra con descuento como LivingSocial han empleado tácticas análogas, por ejemplo, “Reenvía la oferta que has comprado y si tres amigos acaban comprándola te reembolsamos tu pago”.
  • DropboxEl popular servicio de almacenamiento en la nube dio una vuelta de tuerca a las tácticas para fomentar la viralidad de su producto, estimulándola por varias vías, entre ellas implementar características virales en el propio producto (ejemplo, carpetas compartidas) y fomentarla mediante incentivos bilaterales del tipo member-get-member (concediendo espacio de almacenamiento gratuito tanto a referenciador como a referenciado).
  • Airbnb. Este conocido sitio de reserva de habitaciones entre particulares es famoso por su uso de diversos growth hacks. De ellos probablemente el más comentado es su “integración” con Craiglist (un sitio de anuncios clasificados). Durante una época a cualquiera que publicara una habitación en Airbnb se le ofrecía la opción de anunciarlo automáticamente en Craiglist, multiplicando su visibilidad y de paso consiguiendo valiosos enlaces para el primer sitio. Lo curioso del caso es que entonces Craiglist no proporcionaba una API para realizar esta integración de manera programática, con lo que los ingenieros de Airbnb tuvieron que implementar un proceso de automatización que “navegara” los formularios web de Craiglist. Esta mezcla de creatividad, “cabalgar” redes ya existentes y usar al máximo lo que nos permite hacer la tecnología forma parte de la quintaesencia del growth hacking.
  • Spotify. Este servicio de música en streaming cerró una operación exclusiva con Facebook para ser el “servicio de música por defecto” de la red social. Gracias a él los usuarios de Facebook podían compartir la música que estaban escuchando con sus seguidores y amigos en la red. Al recibir estas canciones en su newsfeed, los usuarios podían hacer clic y llegar a una página donde escucharlas, a la vez que se les invitaba a unirse a Spotify.
  • LinkedIn. Esta red social profesional líder ha venido aplicando diversos hacks para la adquisición de nuevos usuarios, entre ellos la importación de los contactos de un usuario y la opción de enviarles invitaciones y la publicación de los perfiles de los usuario como páginas web públicas, que resultaba muy atractivo como herramienta básica para empezar a crear una marca personal. Pero también es muy conocida por sus hacks, basados en el desarrollo de nuevas funcionalidades de producto sustentadas en ciencia de datos, para retener y estimular el uso en los usuarios ya registrados. Entre ellos la propuesta a los usuarios de otros “Usuarios que podrías conocer”, basada en diversos heurísticos y que fomentaba la conexión y la utilidad de la plataforma.
  • Twitter. Es otro ejemplo de un growth hacking consistente en cambios en la experiencia de uso del producto basadas en ciencia de datos para fomentar la retención de los usuarios. En concreto Twitter se percató de que el uso recurrente del producto por un usuario dependía de a cuántos otros usuarios estaba siguiendo y por ello implementó una funcionalidad de recomendación de cuentas a las que seguir para todos los nuevos usuarios.
  • Quora. Esta red social de preguntas y respuestas ha aplicado una variedad de hacks que van desde el reclutamiento de personas con gran visibilidad y autoridad en la industria para que sirvieran como reclamo, pasando por la monitorización de la calidad de preguntas y respuestas, hasta al análisis del comportamiento de los usuarios más activos, para crear patrones de uso que hicieran que los demás usuarios replicaran esos comportamientos.
  • ZyngaEl proveedor de videojuegos sociales saltó a la fama lanzando juegos sobre Facebook. Los usuarios de juegos Zynga compartían automáticamente su status en Facebook e incluso, en algunos juegos, para pasar al siguiente nivel era obligatorio invitar a los amigos en la red social. Zynga mantuvo durante algún tiempo una alianza privilegiada con Facebook, incluyendo cláusulas de exclusividad. Tan rápidamente como creció su situación se estancó cuando la demanda de juegos sobre Facebook se estancó y la alianza se canceló, obligando a Zynga a diversificar sus plataformas.

Creatividad, bucles virales, integración con las superplataformas existentes, desarrollo de producto dirigido por datos… son algunos de los ejes que conforman el growth hacking. En el próximo post hablaremos de su relación con las start-ups y de si todo este enfoque no es más que un nuevo nombre para el marketing digital.

El post “Growth hacking: algunos casos célebres” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El growth hacking ha pasado en los últimos años a ser el enfoque más comentado en marketing de productos tecnológicos. En este post explicamos la historia y el significado de este término.

A estas alturas supongo que todo el mundo en marketing (especialmente en negocios digitales) ha oído hablar del término growth hacking. Todos hemos leído casos sobre cómo Airbnb, Hotmail, Dropbox, etc. hackearon su camino hasta el éxito más espectacular aplicando una serie de tácticas muy creativas y de productividad exponencial.

La popularidad de estos casos consiguió que la idea del growth hacking se extendiera. Y muchos marketers quisieron emular esos crecimientos de 10x copiando sus tácticas pero sin preocuparse de la estrategia y el proceso, y en la mayoría de casos con resultados discutibles.

Pero ¿en qué consiste realmente el growth hacking? ¿Es sustancialmente diferente del (buen) marketing digital? ¿Cómo desarrollar un proceso de growth hacking para mi negocio? A estas y otras preguntas dedicaremos el presente y los siguientes posts. Y para ello empecemos con un poco de historia.

Historia del growth hacking

Durante los primeros años del presente siglo muchas start-ups tecnológicas se encontraban en una encrucijada: tras el estallido de la burbuja puntocom de los años 90 los inversores se mostraban más cautos e inyectaban menos dinero en este sector, lo que reducía la financiación de las que estas empresas disponían para sus iniciativas. Por otro lado estas compañías estaban acuciadas por crecer en su número de clientes y su cifra de negocio, como manera de sobrevivir y de conseguir financiación. Todo ello hizo que se vieran obligadas a agudizar su ingenio a la búsqueda de ese difícil crecimiento y exploraran diversas técnicas poco convencionales para conseguirlo, en algún caso con un éxito espectacular.

Profesionales como Sean Ellis, que parecían entender las claves de este proceso eran contratadas por esas start-ups con el fin de que les aportaran sus fórmulas milagrosas para el crecimiento. Ellis trabajó para empresas como Dropbox, Eventbrite, Lookout, LogMeIn y Uproar con gran éxito pero descubrió que, una vez cobrado su cheque y preparado para saltar a su siguiente encargo, se solía encontrar con un problema: localizar a un sustituto que diera continuidad a su trabajo. En su post de 2010 “Find a Growth Hacker for Your Startup” Ellis defiende que una start-up que haya llegado al encaje producto/mercado y haya validado un proceso eficiente de conversión o monetización, y que se enfrente al reto de descubrir maneras escalables, repetibles y sostenibles de hacer crecer el negocio, en lugar de contratar al típico VP de Marketing debería contratar a un growth hacker, acuñando así el término.

Según Ellis, un growth hacker es una persona cuya única meta es el crecimiento. Sus características son la capacidad para asumir la responsabilidad sobre el crecimiento y un impulso emprendedor. Debe poseer la creatividad para imaginar nuevas maneras de producir crecimiento y debe ser disciplinado para seguir un proceso de priorizar ideas, probarlas y aplicar la analítica para decidir qué métodos mantener y cuáles suprimir. Cuanto más rápidamente se repita este proceso más probable es que encuentre maneras escalables y repetibles de hacer crecer el negocio.

El nuevo término permaneció en una relativa oscuridad hasta que en 2012 Andrew Chen (una de mis referencias, que actualmente es responsable de crecimiento en Uber), publicó “Growth Hacker is the new VP Marketing”, que tuvo una gran difusión y que llevó el concepto del ostracismo a la popularidad. En el artículo Chen describe al growth hacker como un cruce entre marketer y programador y a su disciplina como algo a caballo entre el marketing y el desarrollo de producto. El autor también resalta que en esta época de superplataformas como Facebook y Apple, que pueden abrir la puerta a cientos de millones de usuarios, la habilidad del growth hacker para cambiar la trayectoria del  producto e integrarlo con estas superredes resulta primordial para su difusión.

¿Qué queremos decir cuando hablamos de hacker?

Muchos asocian el término growth hacker a un programador que hace marketing, pero esto no tiene que ser necesariamente así. En este contexto el término hacker tiene varios significados:

  • Uno, muy cercano al de programador o experto técnico que usa su conocimiento para superar un problema. Como hemos visto, influenciadores como Andrew Chen concebían al growth hacker como un híbrido de programador y marketer, aunque –tal como otros argumentan– ser un growth hacker es una cuestión de enfoque y actitud más que de conocimientos técnicos personales y muchos de los mejores growth hackers no son programadores.
  • Otro, en un sentido más figurativo (similar al término life hacker), para definir a alguien que piensa “fuera de la caja”, ignora las reglas y descubre nuevas maneras de superar retos.

No es una coincidencia que muchos growth hackers famosos tengan un bagaje de ingeniería, pero esta correlación no se debe tanto a que esa formación sea necesaria para dicha actividad, como a que les proporciona la capacidad para entender el producto, el rigor y la precisión necesarios para desempeñarla con éxito.

Resumiendo, el growth hacking es un proceso de experimentación rápida a través de los canales de marketing y el desarrollo de producto para identificar las maneras más eficaces y escalables de hacer crecer el negocio.

En los próximos posts presentaremos algunos casos célebres de growth hacking, discutiremos si en realidad no es más que marketing con un nuevo nombre y presentaremos un proceso para implementarlo.

El post “Growth hacking: historia y concepto” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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¿Cómo acotar el espacio del problema a la hora de definir un producto? Después de entender las necesidades de los clientes hay que expresarlas como un conjunto de requisitos priorizados.

En las anteriores entregas de este post hablamos de la importancia de acotar el espacio del problema para desarrollar un producto y de cómo entender las necesidades de los clientes. En esta entrada analizamos diversas formas de articular esas necesidades en forma de requisitos que sirvan de base al diseño y la implementación de la solución.

Requisitos: expresando problemas de mercado

RequisitosEn definitiva, la comprensión de los problemas de los clientes tiene por objetivo identificar un conjunto de necesidades de dichos clientes lo más completo posible, estructurado (en una jerarquía o similar) y priorizado. A esta colección de expresiones de problemas es lo que se conoce como requisitos (de mercado) y constituye el componente principal del Market Requirements Document (un artefacto tradicional usado en desarrollo de productos).

Los requisitos no son especificaciones

Es importante resaltar que los requisitos son expresiones de problemas, no de soluciones. Las referencias a posibles formas de resolver el problema corrompen los requisitos, que deben ser siempre agnósticos respecto a la implementación. Sólo cuando entramos en fase de Diseño generamos un concepto de solución, una experiencia de usuario deseada y una descripción funcional que reflejan la manera en que esa solución resuelve el problema. Esa descripción se traduce en especificaciones de producto. En definitiva un requisito expresa el PARA QUÉ, una especificación expresa el CÓMO.

Artefactos para expresar requisitos

Existen muchos enfoques para expresar requisitos, a continuación os resumo los que han ido apareciendo por este blog. Es importante tener en cuenta que para cada una de ellos existen métodos y procesos para destilar las necesidades y convertirlas en requisitos, que iremos describiendo en futuros posts.

  • Expresiones literales (verbatims) de los clientes. Ésta es la forma preferida por los enfoques tradicionales de análisis VoC (Voz del Cliente). Según ellos, las citas literales dan idea del mundo del cliente, de cómo él percibe y vive sus problemas. Por eso según estas técnicas no sólo hay que utilizar las expresiones de los clientes, sino que la estructuración y priorización de estas expresiones también deben realizarlas los propios clientes, para evitar que los proveedores contaminen el análisis con sus ideas y soluciones.
  • Trabajos y Job Stories. Provenientes de la filosofía Jobs-To-Be-Done, las job stories tienen la forma
    Cuando <SITUACIÓN> quiero <MOTIVACIÓN> de manera que <RESULTADO>
    (por ejemplo: “Cuando un nuevo cliente importante se registra quiero que se me notifique, de modo que pueda iniciar una conversación con él”) y tratan de explicitar el contexto y el problema específico que hay que resolver en esa situación.
  • Resultados deseados. También relacionados con la filosofía Jobs-To-Be-Done y en las antípodas de las expresiones literales de los clientes, Tony Ulwick de Strategyn propone unas expresiones de necesidad que él denomina resultados deseados que siguen una sintaxis precisa:
    <DIRECCIÓN DE LA MEJORA> <UNIDAD DE MEDIDA> <OBJETO DE CONTROL> <CONTEXTO>
    (por ejemplo, “Minimizar la probabilidad de hacer cambios inadvertidos en la configuración cuando manipulo el dispositivo”). Estos resultados deseados son métricas que el cliente usa para medir el éxito cuando está realizando un trabajo.
  • Mi formato favorito para expresión de requisitos está muy influido por las enseñanzas de Pragmatic Marketing y tiene la forma:
    <PERSONA> cuando <ESCENARIO> necesita resolver <PROBLEMA>
    (por ejemplo, “el Gerente de Ventas, cuando una vez a la semana lleva a cabo una revisión de su territorio con el Director Comercial, necesita conocer el estado de todas las cuentas de los miembros de su equipo”).
    Este formato tiene la ventaja de que, además de explicitar el contexto y el problema a resolver, identifica a la persona (arquetipo) que lo padece. Esto es útil en productos de compra compleja, con varios usuarios diferentes y con varios roles involucrados en la compra y uso del producto, cada uno con sus objetivos y necesidades.
  • NOTA: diferencias con las user stories. Las historias de usuario son un artefacto de las metodologías ágiles que se utilizan para la especificación funcional de un producto. Tienen la forma
    Como <PERSONA> quiero/necesito <HACER ALGO> para conseguir <BENEFICIO>
    y se utilizan en la fase de Implementación de producto, para definir las funcionalidades que se van a construir en un sprint. Por lo tanto las user stories tienen sentido cuando ya se ha diseñado (al menos parcialmente) el producto y no residen en el espacio del problema sino en el de la solución.

El marco importancia / satisfacción

El proceso de recogida de requisitos suele finalizar con una estructuración de dichos requisitos en una jerarquía de temas y con su valoración según dos ejes: la importancia que para los clientes tiene ese requisito y el grado de satisfacción de dicho requisito mediante las soluciones actuales. Tanto la estructuración de los requisitos como su valoración según esos dos criterios deben ser realizadas por los clientes, para definir el espacio de problema desde su punto de vista. Obviamente las mayores oportunidades para el desarrollo de nuevos productos radican en requisitos que son muy importantes para los clientes pero que no están adecuadamente satisfechos por las soluciones actuales.

En conclusión, los requisitos son “requisitos del mercado”, no (especificaciones) del producto. La principal responsabilidad del equipo de producto para con sus colegas de diseño y desarrollo es proporcionarles requisitos que expresen problemas de mercado que valga la pena resolver. Sólo eso facilita el desarrollo de productos que los clientes quieran comprar.

El post “Definiendo tu producto: explorando el espacio del problema (3)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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¿Cómo acotar el espacio del problema a la hora de definir un producto? Entender las necesidades de los clientes es la primera etapa, como paso previo a expresarlas como un conjunto de requisitos.

En la primera parte de este post hablamos de la importancia de acotar el espacio del problema a la hora de desarrollar un producto. Como veremos en las siguientes entregas, esto se consigue en primer lugar entendiendo las necesidades de los clientes, para poder articularlas luego en forma de requisitos agnósticos respecto a la solución.

Cómo entender el problema del cliente

LInvestigación Clientesa comprensión de las necesidades de los clientes es uno de los temas más habituales de este blog. A continuación presentamos una breve panorámica de algunas de las técnicas que se aplican, con enlaces a otras entradas para los que queráis profundizar en este asunto. En resumen las técnicas para descubrir y entender problemas de mercado se pueden clasificar en cinco categorías, basadas en los siguientes aspectos:

Lo que los clientes dicen

Aquí se recogen las técnicas más tradicionales de investigación de mercados, tanto cualitativas (exploratorias) como cuantitativas (estadísticamente representativas), por ejemplo, entrevistas en profundidad, focus groups o encuestas. El foco de estas técnicas en la expresión del pensamiento consciente, y su dificultad para recoger necesidades no articuladas, no reconocidas o inconscientes han hecho que frecuentemente se complementen con herramientas provenientes de la Psicología tales como las técnicas proyectivas o el laddering. Últimamente la “netnografía” -el análisis de las publicaciones y comportamientos online espontáneos de los usuarios- ha venido a ampliar el repertorio de técnicas de esta categoría, aunque algunos la consideran a caballo entre ésta y la siguiente.

Lo que los clientes hacen

Se trata de técnicas que provienen del mundo de la Antropología y el Diseño y que consisten en “empatizar” con el cliente, bien observando directamente sus contextos, actitudes y comportamientos -para descubrir problemas no expresados, comportamientos compensatorios y limitaciones de los productos actuales- bien sumergiéndonos profundamente en dichas situaciones, para “sentir su dolor” en primera persona. Las visitas a clientes, las consultas contextuales, la investigación de factores humanos o el mapeado de experiencias de usuario son ejemplos de estas técnicas, que también nos ayudan a descubrir necesidades no expresadas o inconscientes.

Lo que los clientes construyen

En ocasiones, los usuarios avanzados “fabrican” soluciones para sus problemas más acuciantes. La técnica de los lead users nos permite de una manera sistemática no sólo aprovechar esa identificación de necesidades, sino también la innovación generada por los propios clientes. Con un enfoque diferente, la técnica de elicitación de metáforas nos permite sortear las limitaciones de la expresión consciente, la lógica y la verbalización al invitar a los clientes a elaborar collages a partir de fotografías y recortes de revistas que involucren sus canales de pensamiento y expresión no verbales (especialmente, visuales) y nos proporcionen información profunda sobre cómo conceptualizan un problema o experimentan un producto.

La interpretación del mercado

En lugar de preguntar u observar a los propios clientes, a veces es útil recurrir a “intérpretes” (expertos provenientes de ámbitos diversos) que analicen con nuevos ojos la experiencia global de los usuarios y nos ayuden a imaginar experiencias nuevas y no solicitadas. Éste enfoque nos sirve para descubrir necesidades anticipadas o inciertas y es habitual en lo que se conoce como innovación de significado o “dirigida por el diseño”.

La experimentación y aprendizaje en el mercado

Este enfoque, puesto de moda a raíz de las filosofías de Customer Development y Lean Startup, pero que cuenta con predecesores en forma de Marketing Expedicionario o Probe&Learn, consiste en realizar incursiones en el mercado real con versiones preliminares de la oferta que nos permitan validar el encaje problema/solución y el encaje producto/mercado e ir refinando dicha oferta.

Algunas de las técnicas y metodologías anteriores (por ejemplo, lead users, Customer Development) no son solo herramientas de investigación sino también de innovación en el sentido de que cubren todo el ciclo completo que va desde el descubrimiento de necesidades hasta la construcción del producto o solución.

Al final el método de investigación más adecuado depende del tipo de insight que deseemos obtener y de factores como nuestro grado de familiaridad con los clientes y sus necesidades y el de innovación de las soluciones que podemos proponer. Pero el éxito de nuestras investigaciones siempre va a depender de un factor clave: nuestra capacidad para desproveernos de nuestros prejuicios y opiniones preconcebidas; porque como dice el proverbio la empatía no consiste únicamente en caminar con los zapatos de otro, antes tienes que quitarte tus propios zapatos.

En la tercera parte de este post hablaremos de cómo destilar estas necesidades en forma de requisitos.

El post “Definiendo tu producto: explorando el espacio del problema (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

[¿Quieres aprender a aplicar estas ideas en tu empresa? Nuestros talleres sobre Marketing estratégico para empresas tecnológicas y Product Management de productos tecnológicos te pueden ayudar.]

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La definición del problema que va a resolver nuestro producto es un aspecto al que no se le suele prestar la debida atención. Hacerlo así y saltar prematuramente al diseño y a la implementación del producto (solución) puede traer consecuencias fatales.

Como hemos dicho más de una vez por estas páginas, esencialmente un producto es una solución a un problema de mercado. Para que haya una oportunidad para un producto debe existir un problema de mercado que sea lo suficientemente importante, urgente y generalizado dentro de un conjunto de potenciales clientes.

Espacios de problema y solución

Por eso en estrategia de producto hablamos de espacios de problema y de solución:

  • El espacio del problema es donde residen las necesidades que queremos que cubra nuestro producto. Este espacio se expresa en forma de problemas, necesidades, trabajos y objetivos que encontramos en los clientes y, a un nivel más bajo, de resultados deseados, requisitos, etc.
  • El espacio de la solución es donde residen los productos que aportamos para resolver esos problemas. Este espacio se expresa en términos de productos y soluciones y, a un nivel más bajo, de funcionalidades, prestaciones, características, atributos, especificaciones, etc. de dichos productos.

Al final, un producto de éxito es el que con mayor fortuna logra una intersección o mapeado óptimo entre los espacios de problema y de solución.

Espacio problema vs espacio solucionUna vez evaluada una oportunidad de mercado la primera fase en el desarrollo de un nuevo producto consiste en lo que algunos denominan Definición de producto, que consiste en descubrir y cuantificar esos problemas de mercado, y articularlos en forma de requisitos. Esta definición es un componente esencial de la estrategia de producto y una de las responsabilidades más importantes del Product Manager. De forma más o menos solapada con la Definición de producto, las actividades de Diseño crean una conceptualización, una funcionalidad y una experiencia de usuario para la solución y las de Implementación construyen dicha solución.

La decisión sobre qué problema vamos a resolver y para quién (y, por extensión, de los problemas que NO vamos a resolver) es la primera encrucijada clave de un producto.

No saltes demasiado pronto al espacio de solución

Uno de los errores más frecuentes que socavan las actividades de desarrollo de nuevos productos es saltar apresuradamente a concebir la solución sin haber llegado a comprender adecuadamente el espacio del problema. Especialmente en el caso de las empresas que deben comercializar nuevas tecnologías, la urgencia por aplicar éstas en soluciones hace que todo lo veamos desde la óptica de estas tecnologías y no dediquemos suficiente esfuerzo a entender y cuantificar los problemas de los clientes (como se suele decir, “al que tiene un martillo todo le parecen clavos”). La consecuencia es una mala comprensión de la verdadera naturaleza, importancia, urgencia y extensión del problema y de la variedad de soluciones alternativas que los clientes pueden utilizar para resolverlo.

Uno de los ejemplos más citados en la literatura sobre Product Managemente en relación a este tema es el del famoso “bolígrafo espacial”. Parece ser que en los pasados años sesenta, en plena carrera espacial entre americanos y soviéticos, ambos rivales se encontraron con la necesidad de dotar a sus astronautas de dispositivos para escribir en las naves espaciales, donde la falta de gravedad impedía el funcionamiento de bolígrafos y plumas convencionales. Los americanos se enfrascaron en un millonario proyecto para el desarrollo de un bolígrafo con un cartucho de tinta presurizado, capaz de funcionar en ausencia de gravedad. Por el contrario los soviéticos, que formularon el problema como “dispositivo para escribir en ausencia de gravedad”, dotaron a sus astronautas de… lapiceros. En conclusión, una mala comprensión del problema nos puede llevar a la construcción de productos inadecuados para el mercado.

¿Quiere esto decir que no deberíamos empezar con las fases de diseño hasta que no hayamos identificado y analizado exhaustivamente el problema de los clientes? Pues lo cierto es que no. Como veremos a continuación la comprensión de los problemas de mercado es una labor extremadamente difícil y a veces la mejor manera de acabar de entender las necesidades de los clientes, incluyendo su importancia y el grado de satisfacción con otras soluciones, es exponer a esos clientes a versiones preliminares de nuestros productos. Y de hecho, los nuevos enfoques ágiles en desarrollo de productos nos llevan a solapar las actividades de definición, diseño e implementación. Pero lo que siempre debemos impedir es que una insuficiente comprensión de las necesidades de mercado nos lleve a soluciones “miopes”.

El problema define el mercado

Como hemos dicho varias veces por aquí, el problema es el que crea y mide el mercado. No es sólo, como decía Theodore Levitt, que “la gente no quiere un taladro de un cuarto de pulgada, sino agujeros de un cuarto de pulgada”, en realidad probablemente lo que la gente quiere es un “método para fijar un cuadro a la pared de la manera más sencilla y menos invasiva posible”, abriendo el camino a otras soluciones como por ejemplo las fijaciones adhesivas.

Sólo cuando miramos al mercado desde el prisma del problema a resolver entendemos su magnitud y contra qué otras soluciones competimos. Un mercado no está específicamente ligado a un tipo de solución que cubre esas necesidades. Ése es el motivo por el cual solemos asistir a “disrupciones”, cuando un nuevo tipo de producto (espacio de solución) cubre mejor esas necesidades de mercado (espacio de problema).

En las siguientes entregas de este post pasaremos revista a las técnicas para entender los problemas de los clientes y a cómo expresarlos en forma de requisitos.

El post “Definiendo tu producto: explorando el espacio del problema (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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