Lean Analytics es un sistema de medición basado en el método prueba y error para definir las métricas esenciales para tu negocio.
Las métricas son importantes ya que están relacionadas directamente al modelo de negocio de tu empresa: cómo obtiene la empresa el dinero, cuáles son sus costos, cuántos clientes tiene y la efectividad de las estrategias para captar más.
Sin embargo, en una startup no siempre es sencillo encontrar la métrica correcta, ya que la información que se analiza está cambiando en todo momento, y por ende, los datos que resultan relevantes para tomar decisiones siempre serán distintos.
Lean Analytics permite a las empresas encontrar la métrica correcta para conocer la respuesta del mercado hacia su producto, antes de invertir demasiado dinero.
¿Qué hace por tu empresa una métrica correcta?
Una buena métrica es comparativa: permite cotejar tus resultados con los de un periodo anterior; entender las diferencias entre diversos grupos de usuarios; y por supuesto, enfrentar tu producto con el de la competencia.
Una buena métrica debe ser fácil de comprender: integrar a toda la organización comunicando objetivos claros y fáciles de entender, ayudará a obtener resultados óptimos. Si una meta es difícil de comprender, será aún más difícil de alcanzar. .
Una buena métrica puede comparar proporciones: particularmente, para el área de finanzas, resulta más sencillo analizar información expresada en porcentajes para entender rápidamente la salud financiera de la organización.
Datos que no podemos medir en números
Los datos cuantitativos son aparentemente sencillos de medir, permiten conocer información concreta, los marcadores de un partido de fútbol o incluso la valoración de una película.
En contraste, los datos cualitativos presentan mayores desafíos a emprendedores, son estos los que permiten, por ejemplo, conocer la respuesta emocional del público a tu producto. Esta información resulta valiosa para las empresas y nunca es fácil de medir.
Inicialmente puede que sólo se busques información cuantitativa, pero para el crecimiento de la organización es necesario tratar de advertir el posible resultado de un lanzamiento a mayor escala.
Los datos que se generen durante el proceso de experimentación deben ser utilizados para encontrar indicadores que permitan anticipar el resultado de los esfuerzos puestos en el producto.
Métricas reales
Si se tiene una gran cantidad de datos numéricos en información, pero estos no permiten accionar nueva estrategias, entonces sólo son datos superficiales. Los grandes números pueden verse muy bien, pero no ayudarán en nada al crecimiento de la empresa.
Lo que se necesita es que estos datos informen y guíen a optimizar el modelo de negocio en la organización, y de esta forma implementar nuevas estrategias o modificar las actuales.
En un negocio, no importando en qué etapa de su desarrollo se encuentre, el entender la respuesta que tu producto tiene en el mercado es vital para su evolución a futuro.
Si quieres saber más de métricas aplicadas a tu negocio, te recomiendo el libro “Lean Analytics: use data to build a better startup faster”.
