Lanzar un Programa de Growth y Experimentación en eCommerce es una tarea desafiante.
Aunque puede tener un impacto significativo en tu negocio, muchas cosas pueden salir mal rápidamente, como:
Si bien no puedes eliminar el riesgo por completo, aquí hay 10 elementos para incluir en tu Programa de Growth para aumentar tus posibilidades de éxito:
Un programa efectivo de Growth y experimentación en eCommerce debe establecer una North Star Metric.
Según el blog de MixPanel, Signals & Stories: "Una North Star Metric está destinada a ser una guía. Es una brújula que te apunta en la dirección correcta y te mantiene enfocado en tu objetivo principal de crecimiento y éxito de la empresa basado en lo que hace más felices a tus clientes y los mantiene regresando por más."
Esta métrica vincula el valor que tus clientes obtienen al usar tu producto con tus ingresos.
Por ejemplo:
You might ask, "Why not use revenue instead?" Long-term revenue is only part of the picture. By fTe presento la traducción del texto, manteniendo las palabras Growth, eCommerce y North Star Metric:
Te preguntarás, "¿Por qué no usar los ingresos?" Los ingresos a largo plazo son solo parte del panorama. Al enfocarte únicamente en los ingresos, podrías perder otros objetivos importantes. Como afirma Jim Collins, autor de Built to Last:
"Las empresas visionarias persiguen un conjunto de objetivos, de los cuales ganar dinero es solo uno—y no necesariamente el principal. Sí, buscan ganancias, pero están igualmente guiadas por una ideología central—valores fundamentales y un sentido de propósito más allá de solo hacer dinero. Sin embargo, paradójicamente, las empresas visionarias ganan más dinero que las empresas puramente orientadas al beneficio."
Los datos de alta calidad tienen dos aspectos clave: deben ser completos y confiables. Inicialmente, rastrear visitantes y tasas de conversión puede ser suficiente. Sin embargo, a medida que tu programa madura, necesitas capturar más métricas como ingresos, costo de bienes vendidos, IDs de clientes y tasas de devolución. Esto te permite:
Mostrar productos con los mejores márgenes o menos devoluciones.
Medir resultados basados en beneficios en lugar de ingresos.
Experimentar con métricas a largo plazo como NPS, LTV y abandono.
La confianza en tus datos es crucial ya que la mayoría de tus decisiones se basarán en ellos. Asegúrate de que los eventos se disparen correctamente, el DataLayer capture todos los datos y tu equipo sepa cómo usar la plataforma de análisis. Descubrir errores puede erosionar la confianza en los resultados y complicar esfuerzos futuros.
Ejecutar pruebas y estrategias sin investigación es como lanzar espaguetis a la pared esperando que algo se pegue. Tu estrategia de Growth y experimentos deben estar informados por análisis cualitativo y cuantitativo en profundidad. Los métodos esenciales incluyen:
Este enfoque aumenta tus posibilidades de éxito y mejora la efectividad de tus acciones.
En su libro Range, David Epstein mostró que los laboratorios con científicos diversos tenían más probabilidades de producir avances. Lo mismo aplica a los equipos de Growth. Incluye miembros de:
Cada miembro aporta su experiencia única, llevando a ideas originales de alto potencial.
Si bien tener una amplia gama de ideas es excelente, el tiempo y el dinero son limitados. Un marco de priorización probado ayuda a clasificar ideas y enfocarse en aquellas con la mayor probabilidad de éxito. Los marcos populares incluyen PIE, ICE o PXL, pero puedes crear el tuyo propio conforme ganes experiencia. Si estás comenzando, el ICE Score es simple e intuitivo. Clasifica las ideas basándose en:
Este es probablemente el elemento más importante de un Programa de Growth. A medida que los experimentos e ideas progresan, almacena tus resultados en una plataforma centralizada.
Esto permite a tu equipo ver qué funcionó (y qué no) y usar estos datos para informar futuros experimentos.
Los aprendizajes centralizados también benefician a equipos como Anuncios Pagados y UX, mejorando sus decisiones basadas en el comportamiento real del cliente.
Pocos saben que Jeff Bezos no fue el inventor de Amazon Prime; fue un ingeniero de software junior. Sin embargo, Bezos creó un canal de comunicación de abajo hacia arriba que permitía que las ideas llegaran a la cima.
Las ideas revolucionarias pueden venir de los lugares más inesperados, así que construye sistemas para capturarlas y fomentarlas.
Construir una cultura de experimentación en toda la organización es crucial.
El equipo de Growth debe compartir experimentos exitosos, hojas de ruta y lecciones, generando entusiasmo sobre el trabajo en curso.
El verdadero poder de la experimentación surge cuando el crecimiento exponencial se activa. Y eso solo es posible cuando retienes los efectos positivos y descartas los negativos. Si este proceso de descarte no ocurre, los impactos positivos y negativos terminan neutralizándose entre sí.
El desafío es que no es fácil distinguir los experimentos que produjeron mejoras de los que no. A menos que el impacto sea obvio, muchos factores externos pueden nublar los datos. Aquí es donde entra el A/B testing.
Los experimentos controlados aleatorios (también conocidos como A/B Tests) te ayudan a aislar una variable—el cambio que estás introduciendo—para analizar su impacto en el negocio.
De esta manera, puedes estar (casi) seguro si tu idea está produciendo resultados positivos o negativos.
¿Pero por qué exponencial?
Simple.
Cada experimento positivo se construye sobre los anteriores, multiplicando los efectos.
En esencia, ¡no solo se suman, se multiplican!
Así que no te alejes de los A/B tests—son una herramienta invaluable en tu arsenal de Growth.
No des por sentado este pilar. La estadística es compleja, y alguien en tu equipo de Growth necesita tener un profundo entendimiento de ella.
Sin esta experiencia, te arriesgas a tomar decisiones basadas en interpretaciones erróneas, potencialmente perdiendo millones y ralentizando el crecimiento.
Conceptos como peeking, falsos positivos, falsos negativos, tasas de falsos descubrimientos y análisis no binomial deberían ser conocimiento común.
Asegúrate de que el equipo que construyes o la agencia que contratas sea competente y honesta.
Las Ideas de Growth Fallan Más a Menudo de lo que Tienen Éxito. Y eso es NORMAL. La realidad es que la naturaleza de nuestro trabajo es incierta.
A primera vista, es casi imposible saber con seguridad qué funcionará y qué no. Podemos crear cientos de informes en GA4, pasar horas entrevistando clientes y tener el método de priorización más detallado. Esto reduce el riesgo de fracaso y da una base sólida a nuestras hipótesis.
Pero nunca garantizará el éxito de nuestros experimentos.
La solución es aprender a aceptar el fracaso y tomarlo como parte del proceso.
Si nuestras ideas se basan en investigación y creatividad, es solo cuestión de tiempo antes de que una de ellas logre un gran éxito. Porque muchas veces solo necesitas uno para alcanzar el siguiente nivel.
Growth y Experimentación es difícil.
Pero lo estás haciendo más difícil al no integrar estos 10 elementos en tu programa. Si quieres aprender más sobre cómo puedes lanzar o mejorar tu Programa de Growth y Experimentación, contáctame.