Growth Hacking

Growth Hacking y frustración: cómo aplicar el marco LLCC

Pirata metrics lagging leading
Escrito por Víctor Campuzano

¿No paras de mirar cómo las métricas de resultados se mantienen impasibles ante todas tus acciones de Growth? Descubre LL.CC ?

Pocas personas he conocido con la tenacidad de Vicent. Su capacidad de crecimiento, su perspicacia, sus ideas, su afán de compartir y su capacidad de absorción.

Luce una gran humildad que le ayuda a coger lo mejor de cada una de las personas con las que comparte una conversación y transformarla en aprendizaje y mejora continua.

Y lo combina con una gran generosidad que hace que cualquiera que trabaje con él crezca por ósmosis instantánea.

Quizás sea esa una razón (y no la única) por la que Streamloots está cosechando muchos éxitos y, sobre todo, talento concentrado.

Aquel día lo teníamos muy claro, nuestra conversación se centraría en volver a conectar con la respuesta Growth Hacking a esta pregunta: ¿cómo podemos tomar el control de algo que aparenta no permitirlo?

Imagínate ahí, consciente del gran potencial de crecimiento que tiene algo que, en su esencia, escapa de tu control. Piensa en la necesidad de controlarlo y en la frustración de saber que no depende de ti.

Y ahora asómate por un agujerito y descubre por qué esa conversación acabó con una sonrisa, unas ganas locas por experimentar y la energía y certeza suficientes para mantenerlo en el tiempo.

Asómate a los siguientes párrafos y descubre el marco LL.CC, esencia pura del Growth Hacker. ¿Vamos? ¡Vamos!

Lagging vs Leading: escoger bien dónde enfocarse

Empecemos con las dos eles comprendiendo la esencia de todo sistema y la diferencia entre los indicadores Leading (de entrada) y los indicadores Lagging (de resultado).

Imagina un robot de cocina. Le echas ingredientes, programas ciertas variables y obtienes una rica comida. No conoces en absoluto la complejidad del robot, ni cómo fue diseñado ni cuál es el proceso que hace para convertir tus ingredientes en esa comida. Lo que sabes es que introduces ingredientes y obtienes una rica comida.

Imagina que todo lo que estás observando, tu producto, una campaña de ads, el crecimiento de tu proyecto … cualquier proceso, por pequeño o grande que sea, puede asemejarse ese sistema de entrada y salida.

leading vs lagging

¿Qué son los indicadores Leading?

Responden a métricas o indicadores de entrada de un sistema. Es decir, lo que metemos al proceso.

En una campaña de Ads, estos indicadores pueden ser el tiempo que empleamos en realizar esa campaña, el presupuesto diario, el presupuesto global, la limitación de frecuencia, el tamaño de la audiencia, la creatividad de los copies o las imágenes, etc.

¿Qué son indicadores Lagging?

Los indicadores Lagging, por el contrario, representan la respuesta del sistema, lo que obtenemos.

Siguiendo con el ejemplo anterior, estaríamos hablando de las ventas realizadas a través de esa campaña de Ads.

Lagging representa la salida del sistema y éstos indicadores son el resultado de nuestras acciones.

Difrerencias operativas entre Leading y Lagging indicators

Como ves, en un sistema o proceso existen indicadores de “lo que ponemos” e indicadores de “lo que obtenemos”. El sistema es todo el proceso por el cual se produce ese intercambio.

Pero es importante entender la diferencia de ambos, desde una perspectiva más operativa:

  • Los indicadores Lagging son más fáciles de medir. Generalmente los indicadores de resultado, puesto que están más ligados a negocio, son más fáciles de medir que los indicadores de entrada. Por ejemplo, es mucho más fácil medir la cantidad de ventas obtenidas que el grado de creatividad de los anuncios. En un proceso de ventas, es mucho más fácil de medir la cantidad de ventas obtenidas que el grado de esfuerzo del equipo, el feeling del comercial con el cliente o incluso el tiempo que se dedica a realizar llamadas. ¿Estás de acuerdo?
  • Los indicadores Leading son más fáciles de influenciar. En cuanto a nuestra capacidad de influencia, es justamente al contrario que lo anterior. Es mucho más fácil o, quizás sea mejor decirlo así, tenemos más capacidad de influenciar directamente el lado de la entrada que el de la salida. Es mucho más directo o sencillo (o posible, si te va lo conservador) influenciar en la creatividad de un anuncio que en el total de ventas. Ojalá existiese un botón “más ventas”. ¿Verdad? Pero no es así, no existe. Existe la posibilidad de aumentar el tiempo de llamada o mejorar la productividad de nuestros comerciales. Existe la posibilidad de aumentar el presupuesto diario de nuestra campaña.

Mini-conclusión: Centra tus acciones en influenciar la entrada para mejorar el resultado

Entonces, Vic, ¿no es posible controlar o influenciar en la salida del sistema?

¡Claro que es posible! Por supuesto.

Como habrás podido deducir mientras leías la diferencia entre indicadores leading y lagging, la manera de influenciar en la salida (que es medible y lo que nos interesa) es actuar y mejorar la entrada (que es donde tenemos más poder de influencia). ¿Verdad?

Piensa en una máquina capaz de convertir uva en vino (que lujazo, hip hip). No tienes ni idea de cómo funciona la máquina, sabes que pones uva y sale vino.

Catas el vino, te gusta. Pero quieres mejor vino. ¿Qué harías? Pues creo que probar con distintas o tal vez mejores uvas. ¿Lógico? Pues ya está.

Ea, aquí tienes el consejo: asegúrate de medir bien tus objetivos pero, generalmente, trata de influenciar en la entrada. Centra tus esfuerzos ahí donde tienes control y poder.

Correlation vs Causation: la búsqueda del patrón perdido

Ya Vic, muy bonito. Nos cuentas un poco de conceptos con nombre inglés que seguro que no sabes ni pronunciar y te quedas tan a gusto.

Pero la realidad es que, por norma general, nuestro producto, servicio, objetivos o situación no se asemejan en nada a una máquina que convierte la uva en vino. Ojalá fuese tan sencillo como uva-vino. Mejoramos la uva, rico vinico. Buah que sencillo.

La realidad es que (y cada vez más) los sistemas son muy complejos, asemejándose más a un condensador de fluzo esteroideo con clasificación energética A+ que recibe 1.000 ingredientes distintos, que acepta 1.000 variaciones de esos ingredientes y que da como resultado, no solo vino, sino (y a la misma vez) mosto, fibras para tejer y pepitas para sembrar.

Y aquí, amigüichis, aquí es donde entra en juego las dos C: correlación y causalidad.

La diferencia entre correlación y causalidad

La forma más común de explicar la diferencia entre estos dos conceptos consiste en enfrentar la evolución del número de piratas en el mar con el calentamiento global.

Piratas y calentamiento global

Como puedes ver, la relación es casi lineal. ¿Significa eso que la reducción de piratas en el mar está calentando el planeta? ¿O que el aumento de temperatura del planeta está acabando con los piratas? ¿Significa que eres más pirata cuando te calientas o que calentarse es piratear? Dímelo tú, yo no creo que exista una relación.

Existe una correlación. Es decir, una coincidencia. No existe una relación directa entre estas dos situaciones porque, sinceramente, no creo que poner un montón de piratas en el mar reduzca la temperatura del planeta. ¿Verdad?

La causalidad, por el contrario, establece una relación directa entre una métrica y otra de modo una es consecuencia de otra. El hecho de que B sea consecuencia de A significa que alterar A altera inevitablemente B y que puedes controlar B si controlas A. ¿me sigues por dónde voy?

Siguiendo con el ejemplo, reducir el número de vacas peiéndose a diario sí que provocaría una reducción del calentamiento global. Digo yo … Eso es una causalidad… Lo siento no he podido evitarlo.

El gran peligro es confundir causalidad con correlación

Sinceramente, deberías leerte este artículo del gran Avinash Kaushik para comprender un poco los peligros de confundir a estas dos ces. (¡Pero no ahora! Ande vas cosica, tú sigue leyendo y ya te vas luego vale?).

¿Comer más helado mejora el coeficiente intelectual? Otro claro ejemplo del grave problema de confundir la relación entre dos métricas o indicadores y pensar que uno causa el otro cuando, en realidad, simplemente es una coincidencia o correlación.

Esa confusión puede llevarte a invertir esfuerzo, dinero, tiempo en potenciar A, esperando que B cambie. Esa confusión es lo que, a fin de cuentas, genera una grandísima frustración.

Frustración porque no paras de hacer cosas, creyendo que tendrán un impacto que luego no llega. No paras de mirar el resultado sin saber por qué no mejora si estás metiendo mejor plátano en la máquina de vino…

Mini-conclusión: busca la relación de causalidad entre leading y lagging

Efectivamente, los sistemas son mucho más complejos que una variable de entrada y una de salida. Existen un montón de inputs y un montón de outputs y, en muchas ocasiones, no sabes cuál de esos inputs influye o no (ni en qué medida) en los outputs.

Por tanto, para conseguir mejoras en la salida (lagging) alterando la entrada (leading) tienes que encontrar primero una relación de causalidad entre ambos. (Buah que frasecica, esto es para tuitearlo no? Prueba a seleccionarla, verás…)

Ten mucho cuidado, cuando analices, para no confundir la correlación con la causalidad porque podrías cometer muchísimos errores y desperdiciar muchos recursos sin éxito.

Podrías condenarte a la frustración desmedida.

¿Cómo evitar esto? Experimenta y cuestiona. Debes pensar siempre con escepticismo y, cuando encuentres una posible relación de causalidad, haz pruebas para ver si realmente es eso o estás ante una correlación.

Deja de frustrarte mientras miras los resultados y pon tu mano en la barbilla, porque toca observar, explorar y comprender el sistema. Toca disfrutar del placer de descubrir.

¿Crees que más gente tuiteando sobre tu producto produce más registros? Mmmm, no se. Prueba a comprar 10.000 tuits en fiver a ver.

Conclusiones

¿Entiendes ahora por qué esa conversación nos cargó de energía y ganas de hacer cosas? ¿Entiendes cómo cambiamos una posible fuente de frustración en un método a seguir con ilusión y ganas de descubrir? ¿Entiendes por qué nos queremos tanto? (Tranquis, aún no nos hemos acostado …)

Si lo entienes, acabas de entender la esencia del Growth Hacking: la búsqueda de la verdad.

Muchas cosas que se hacen en Growth son de Marketing o de producto o de ventas o de analítica… Muchas cosas de Growth son Growth Marketing.

Reproducir «Hacks» es Growth Marketing. Montar automatizaciones es de Growth…

Pero hay una algo que es inherente al Growth Hacking: el Hacking o, dicho de otra manera, el afán de descubrir cómo funciona el sistema por dentro, escudriñar esos mecanismos y comprender cómo la uva se convierte en vino, para encontrar qué es lo que causa la relación de causalidad entre uva y calidad del vino… ¿me sigues?

Si, ese es el trabajo del Growth Hacker en su esencia… Ese es nuestro compromiso.

¡Ya ta! Buah, que post, no te puedes imaginar lo que he sentido escribiéndolo. ¿Qué te ha parecido? ¿Conocías estos 4 conceptos? ¿Habías caído en comprender cómo afectan al día a día de cualquiera? ¿Qué añadirías a esta reflexión? ¿Crees que debería esperarme al Black Friday para comprarme una cafetera nueva? ¡Cuenta, cuenta!

¿Qué te ha parecido este artículo?

¡Espero que te haya gustado! ¿Me permites pedirte un favorcito?

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Acerca del autor

Víctor Campuzano

Growth Hacker no soy, pero lo vivo. De mi blog no vivo, pero aquí si que soy como soy. Marketing Digital, Creatividad y Blogging con pasión y desenfado.

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