Usando datos en Startups: la última encuesta de MailTrack como caso de estudio

Aunque las startups cuentan con una estructura pequeña y sencilla, se diferencian de otras compañías similares debido a su ambición de escalar y crecer de forma rápida. Para ello, el análisis basado en datos es algo esencial, pero el problema es cómo llevarlo a cabo sin contar con recursos suficientes. Los datos recopilados en una encuesta realizada entre los usuarios de MailTrack nos ha ayudado a aprender lecciones muy importantes.

Data Startup

Implantar la planificación y el análisis de datos en una startup es, sin lugar a dudas, un gran desafío.

Por un lado, la falta de tiempo y de recursos es algo propio del sector tecnológico. El día a día de una startup no implica destinar todos los recursos a la planificación y diseño de negocio como cualquier libro especializado en la materia nos explica.

Por el contrario, una startup también se caracteriza por su escalabilidad: la capacidad de encontrar y crear un modelo de negocio que genere un retorno sin comprometer el presupuesto de la compañía ni su estructura. Cuando esas limitaciones desaparecen uno se pregunta si la compañía sigue siendo una ‘startup’.

Para el departamento de Marketing de MailTrack, la encuesta realizada en la newsletter de agosto supuso un punto de inflexión en la exploración de esta cuasi-contradicción. Sin duda, nuestra empresa sigue siendo una startup, lo que significa que tenemos que hacer mucho con muy pocos recursos. No obstante, la creciente necesidad de tomar decisiones basadas en datos nos empuja a la investigación, sin importar lo ocupados que estemos con otros temas.

En este sector se aprende inmediatamente que esta es la única forma de que las cosas sucedan en una startup. Todo es imposible hasta que se vuelve inevitable.

 

El increíble nivel de participación en nuestra encuesta

Un primer análisis de nuestra encuesta nos transmitió el interés de los usuarios en nuestro producto así como su ayuda para crecer. Tras hacer pruebas A/B en la newsletter, por ejemplo, detectamos un mayor compromiso usando la palabra “ayuda” que al centrarnos solo en el beneficio obtenido por ayudarnos. Este no es un patrón típico en el email marketing.

El gran nivel de participación estuvo altamente influenciado por lo que ofrecíamos a cambio: acceso exclusivo a la beta de MailTrack para iOS y Android. Pese a ser conscientes de que esto añadía una desviación importante en el proceso de evaluación (la mayoría de las respuestas podría estar llegando de usuarios expertos en tecnología, muy interesados en este lanzamiento), decidimos que se trataba de uno de los métodos que iban a tener menor impacto en los resultados.

Más adelante, el perfil obtenido mediante las respuestas de los encuestados nos mostró que, probablemente, la desviación no afectase tanto a los resultados. Sin embargo, estuvimos alertas ante falsos positivos, especialmente al conocer la propensión de los usuarios a recomendar nuestro producto.

Huelga decir que no hay que confundir esta preocupación con un alarde de humildad. Por supuesto que nos encanta saber que los encuestados están contentos con nuestros double-checks. Estos resultados coinciden con los obtenidos de otras encuestas y entrevistas realizadas previamente a nuestros usuarios, lo que los convierte en un buen método de validación. No obstante, una de nuestras prioridades ahora mismo es estudiar la percepción de usuarios que no ven nuestro producto de forma positiva — lo que supone, sin duda, un feedback inestimable para nosotros.

 

Conclusiones contraintuitivas: Aplicar resultados basados en datos supone ir más allá de las hipótesis

Las suposiciones correctas se hallan en el centro de la racionalidad científica. Aunque esenciales, las hipótesis son siempre un primer paso y deben confrontarse rápidamente con la realidad (si es posible), sea cuál sea la definición de realidad.

Especialmente al inicio de una startup, se hace necesario confiar en las hipótesis más de lo deseable. Aunque abundan los libros que ahondan en la importancia de la toma de decisiones basada en datos, las restricciones antes mencionadas y la necesidad de actuar con rapidez y tomar decisiones a tiempo puede obligar a nuevas empresas a depender de suposiciones durante un tiempo.

Una de las hipótesis más importantes que nos gusta cuestionarnos en MailTrack hace referencia a las características de nuestros usuarios: cuál es su perfil profesional y personal, qué uso hacen de nuestra herramienta y cómo esperan que la desarrollemos.

A continuación, quiero compartir 3 principios que hemos asumido como válidos durante bastante tiempo en la empresa y que han resultado ser erróneos. Hemos llegado a esta conclusión gracias a la participación de nuestros usuarios, y ahora somos mucho más capaces de entender de dónde venimos y hacia dónde debemos ir.

 

Hipótesis #1: La mayoría de nuestros usuarios son comerciales

La idea de MailTrack surgió mientras parte del equipo trabajaba en otro proyecto donde era necesario contar con información de lectura de los e-mails de ventas. Naturalmente, por este motivo, pensamos que la mayoría de nuestros usuarios, especialmente los más activos, serían comerciales de ventas.

La encuesta de agosto ponía en duda ese principio, apoyada con algunos datos que estábamos recibiendo de otros canales como el Departamento de Soporte y Social Media. Resultados de diversos países e idiomas nos hicieron ver que el perfil de usuario de MailTrack es muy variado y afecta la forma en que gente usa nuestra herramienta.

 

Hipótesis #2: MailTrack se utiliza sobre todo como herramienta profesional

Se trata, probablemente, de una variante directa de la hipótesis nº 1. Creíamos que MailTrack atraía especialmente a perfiles de negocios.

De hecho, nuestros usuarios han confirmado que MailTrack es una de esas funcionalidades que nadie entiende por qué no figura por defecto en el correo electrónico. Hemos visto esto desde el inicio sin pensar que nuestros usuarios llevarían MailTrack a todas partes, incluidos sus hogares.

Esta información supone una gran oportunidad de negocio para nosotros. La simplicidad del concepto tras los “double-checks” en Gmail hace que los usuarios usen nuestra extensión en su esfera personal, pero también a la inversa.

La gente conoce nuestra extensión a través de sus colegas, familiares, amigos… y también nos llevan a sus puestos de trabajo. Esta característica potencia la viralidad de nuestro producto, lo que supone una gran noticia para cualquier startup de tecnología..

 

Hipótesis #3: No debemos centrarnos demasiado en SEO

MailTrack nació a finales de 2013, cuando la conversación sobre la “muerte del SEO” comenzó a estar en boca de todos. En marketing digital, muchos de nosotros supimos que Google clasifica cada vez más los sitios web según la calidad de su contenido. Al final los viejos trucos de palabras clave no volverán nunca a ser tan eficaces.

De algún modo, esta visión nos ayudó a conceptualizar mejor lo que es MailTrack, menos centrada en cómo nos clasifica Google y más en la forma en que nuestro producto puede conectar con nuestros usuarios, tanto en la práctica como por argumentos emocionales.

Esto nos invitó a contar bien la historia de MailTrack. Nuestro elevator pitch, como se le suele llamar, es tan breve y directo que hemos podido adaptarlo fácilmente en un tweet con diversos hashtags. Somos el ✓✓ para Gmail. ¿Te has preguntado alguna vez por qué no los veías en el correo electrónico? Nosotros también.

Dicho esto, ¿por qué tantos usuarios nos encuentran a través de Google?

La explicación para nosotros es sencilla: al cometer el “error” de no pensar demasiado en “viejos trucos de palabras clave”, que siempre han sido la parte negativa del SEO, ¡al final estábamos haciendo un buen SEO!

Nos hemos centrado en contar bien nuestra historia y las menciones en blogs y medios de comunicación de todo el mundo no se han hecho esperar. Ahora, al buscar información acerca de software de seguimiento de correo electrónico, los usuarios encuentran menciones nuestras sin importar el continente donde viven.

 

¿Qué te sorprende de MailTrack?

Uno de los resultados más importantes de la encuesta que nos ayudaste a completar fue asentar en nuestro equipo la idea de que la investigación es importante, y también que nuestros usuarios están siempre dispuestos a ayudarnos en la mejora de nuestro producto y negocio.

¡De nuevo, gracias por tu ayuda! Comparte con nosotros cualquier idea, sugerencia o crítica acerca de nuestro producto.

¿Se te ocurre alguna otra hipótesis que deberíamos confrontar? ¡Dínoslo!