¿Cómo Hacer Experimentos de Growth Hacking?8 min read

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En la metodología Growth Hacking nadie está seguro de lo que funciona, por eso es que se debe confiar constantemente en hipótesis y datos, y por lo que son necesarios los experimentos.

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Tabla de contenido

Origen del Growth Hacking

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En 2010, Sean Ellis se convirtió en el primer experto en growth hacking del mundo y, en los últimos años, Sean ha ayudado a muchas empresas como Dropbox a lograr increíbles tasas de crecimiento.

El trabajo de Sean Ellis tenía como objetivo el rápido crecimiento de la base de datos de usuarios de las empresas con un costo mínimo, así que diseñó métodos para alcanzar los objetivos de crecimiento basados en experimentos.

¿Qué hace un growth hacker?

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La palabra Hack en este entorno se confunde a menudo. Muchos asocian estos métodos con sabotaje y un ciberataque dirigido a identificar y explotar vulnerabilidades de los sistemas. Muchas personas consideran que los hacks crecientes son inherentemente ilegales, pero en realidad no todos son poco éticos o ilegales.

El papel de un growth hacker es único en el sentido de que requiere una mente analítica, creatividad y capacidad para tomar medidas aventureras y asumir riesgos meditados. Con una inversión mínima, los growth hackers buscan formas dinámicas de hacer avanzar un negocio y encuentran oportunidades para mejorar el rendimiento rápidamente.

Un growth hacker puede identificar las necesidades de los usuarios estudiando los patrones de comportamiento de los usuarios del producto e identificando los puntos del embudo de conversión en los que se producen caídas de usuarios.

Por ejemplo, si el producto de la empresa es una aplicación, el growth hacker deben poder analizar cómo los usuarios encontraron la aplicación, la cantidad de usuarios registrados, la cantidad de usuarios, la frecuencia, etc.

Por lo tanto, los growth hackers deben ser capaces de reconocer las fases en las que se producen las caídas de los usuarios y encontrar soluciones ingeniosas.

Una vez que se analiza la información requerida, el growth hacker debe usar su ingenio y el conocimiento adquirido sobre el producto para generar ideas para mejorar la experiencia y satisfacer mejor las necesidades de sus usuarios. Para tales ideas, es importante establecer metas específicas y hacer hipótesis.

La siguiente tarea es traducir las ideas recopiladas en experimentos reales, analizar los resultados, probar hipótesis y ver si la respuesta del usuario se puede mejorar durante la fase de caída.

Para satisfacer mejor las necesidades de los usuarios y aumentar las tasas de conversión, es esencial crear nuevos experimentos con regularidad. También se aconseja mejorar los experimentos y optimizarlos para adaptarlos a la situación.

Considere que la creación de nuevas ideas puede ayudar a aumentar el número de usuarios cerca del inicio del proceso de conversión. Abordar los problemas actuales sin centrarse en la fase de captación de usuarios no será eficaz.

El growth hacker es creativo y siempre tiene que buscar nuevas ideas de crecimiento. Y ya que no todos los experimentos se pueden realizar y no todos los experimentos realizados darán como resultado el éxito de la empresa, los growth hackers deben ser muy persistentes

Pasos para hacer experimentos de Growth Hacking

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Para crear un experimento de Growth Hacking, lo primero que se necesita es detectar qué métrica quieres cambiar, hacer una lluvia de ideas, ser creativos, así como probar y repetir. Lo habitual es que quieras cambiarlo todo. Pero en realidad, si pierdes la concentración, no puedes ir a ninguna parte.

Para empezar a establecer experimentos, primero es importante determinar las métricas que podrían mejorarse. Por ejemplo, «aumentar el tráfico del marketing por correo electrónico» o «aumentar la tasa de activación». Después de decidir qué quieres mejorar, piensa en formas de hacerlo que vayan con cada etapa de progreso hacia tu objetivo.

Veamos el proceso de la realización de un experimento por pasos para garantizar el máximo seguimiento:

PASO 1

Cuando realizamos experimentos, nuestro principal objetivo es impulsar el crecimiento del negocio. Por tanto, nuestra primera pregunta debe ser ¿cómo podemos expandirnos? ¿Qué optimizaciones desea realizar?

Para responder a esa pregunta tendremos que recurrir al embudo. ¿En qué parte del mismo queremos actuar?, ¿Queremos llegar a más personas?, ¿Queremos que quien ya nos conoce nos compre más?, ¿Queremos recuperar clientes antiguos?

PASO 2

Supongamos que quieres optimizar la fase de activación y que una de las palancas principales es el email marketing. Lo primero que se debe hacer es relacionar dicha palanca con la métrica con la cual se mide su rendimiento. De esta forma sabremos si hemos logrado optimizarla.

PASO 3

El siguiente paso es siempre una realidad en un entorno experimental y es la formulación de una hipótesis. Dichas hipótesis deben seguir la filosofía SMART y por lo tanto ser concretas, medibles, alcanzables, relevantes y temporales.

Por ejemplo, una hipótesis sería proponer que si personalizamos los emails incluyendo el nombre del usuario, este conectará más con nosotros y durante el siguiente més habrá un aumento del 10% en la tasa de clics».

Un punto relevante es que es probable que consideres varias posibilidades al decidir qué experimento usar o cómo proceder. En este caso, debe hacer los experimentos uno por uno. No al mismo tiempo.

PASO 4

Si necesita realizar una variedad de posibles experimentos, existe una fórmula de medición para saber cuál vale la pena elegir: el puntaje ICE, método de medición que considera los siguientes parámetros.

  • ¿Qué efectos potenciales podría tener si tiene éxito?
  • Sensación de seguridad de que tendrá éxito.
  • Facilidad de aplicación.

Para seleccionar el experimento, debemos asignar una puntuación entre 1 y 10 a cada uno de los tres parámetros para todas las posibilidades disponibles y multiplicar esos valores entre sí (impacto x confianza x facilidad).

PASO 5

Una vez que hayas decidido un experimento que valga la pena realizar, es hora de actuar, pero el proceso no termina ahí. Lo más importante es mantener un registro de todas las métricas asignadas durante la duración del experimento. Durante el experimento, necesitamos documentar tanto como sea posible los efectos de las acciones realizadas, las acciones del público en general, las reacciones, las interacciones, si las hipótesis que hemos formulado son correctas o incorrectas, etc.

PASO 6

Después de todo, cada experimento implica un aprendizaje, que debe registrarse en algún lugar. Mantener un registro de todos los experimentos que ejecuta y los resultados que obtiene de ellos le brindará información adicional cuando ejecute una gran cantidad de experimentos.

Podemos comenzar a observar patrones: ¿qué tienen en común todos los experimentos exitosos? ¿Hay alguna técnica que funcione mejor que otras? ¿La gente reacciona mejor a través de un canal o medio en particular?

Ahora podemos ver que el proceso de realización del experimento, en resumen, sigue una metodología que puede enumerar los siguientes pasos.

  • Elegir qué queremos optimizar.
  • Escoger la palanca que vamos a usar.
  • Formular una o varias hipótesis.
  • Medir por cuál de los diversos experimentos posibles vale la pena empezar.
  • Ejecución, seguimiento y registro.
  • Documentación para el futuro.

Conclusión

Es muy útil desarrollar hábitos experimentales para obtener aprendizajes de los cuales extraer información que afecta el proceso crecimiento de nuestra empresa en un tiempo relativamente corto.

Debemos ver el growth hacking como una herramienta que de acuerdo con Díaz Del Dedo. (2019) es «un proceso cuyo objetivo final es maximizar ingresos de un producto digital determinado mediante la aplicación iterativa del método científico».

¿Cómo hacer un plan de Growth Hacking?

El Growth Hacking combina técnicas de marketing, de redes sociales, mejoras de productos y analítica web. Esta metodología se basa en la aplicación del método científico, en el que se plantea una hipótesis respecto a lo que se puede mejorar, se realizan tests y experimentos, y se concluye qué resultados funcionan y cuáles no.