Por qué empiezo a dejar registro

Durante los últimos dos años trabajé con Odicean Expeditions como freelancer. Fui la primera persona externa que se sumó al equipo y arranqué ayudando con un poco de todo: campañas, sistemas, desarrollo de software, y sobre el final también desde Velvok, la software factory que cofundé. El 1 de octubre ese vínculo cambió y entré full time como Head of Growth, con un objetivo bastante concreto: fundar el área de Growth, cambiar un poco la forma en que la empresa piensa su crecimiento e implementar inteligencia artificial para que funcione de la manera más eficiente posible.

Este sitio nace de ese cambio. La idea es ir dejando registro de lo que pruebo, lo que funciona, lo que no y lo que voy entendiendo en el camino, pero con cierta estructura, para que no quede como un diario de anécdotas sino como una base de frameworks y aprendizajes que le pueda servir a cualquiera que trabaje en Growth y quiera sistemas aplicables en una empresa real.

Y antes de arrancar quiero ser honesto con algo. Llevo unos ocho años haciendo cosas de Growth, de adquisición y performance a CRO, analítica, automatización y desarrollo, pero nunca armé un área de Growth desde adentro de una empresa, de punta a punta y con la responsabilidad completa. Hice muchas partes del trabajo, muchas veces al mismo tiempo y mezcladas con mantenimiento de marketing más tradicional, pero esto es otra cosa. Así que esta nota no la escribe alguien que ya lo resolvió, la escribe alguien que está por empezar y quiere hacerlo en serio.

De dónde viene todo esto

Para entender por qué me importa tanto este momento tengo que ir un poco para atrás. Cuando me estaba recibiendo de licenciado en Comercio Internacional trabajaba en análisis de viabilidad para la internacionalización de pymes argentinas, y en 2019 vi The Great Hack, el documental sobre el escándalo de Cambridge Analytica y el supuesto uso de datos de Facebook para influir en campañas políticas en Estados Unidos.

Lo que me pegó no fue tanto la parte política, que es compleja y en la que no me quiero meter acá, sino la sensación de poder que había detrás. Me sorprendió muchísimo entender que con datos y algoritmos se podía perfilar a una persona con ese nivel de detalle, saber tanto de alguien a partir de lo que hace en internet y después trabajar sobre eso con un objetivo final. Obviamente eso se puede usar para bien o para mal, y no estoy a favor de niveles de manipulación como los que se discutieron en ese caso. Pero también entendí que son cosas que pasan, que es muy difícil pelear contra ellas desde afuera, y que lo más sensato era entenderlas a fondo.

Ese fue el punto de quiebre. Empecé a investigar el mundo digital muy en serio y el camino más rápido para meterme fue el marketing. Desde ahí fui subiendo el listón de lo que quería entender: primero canales y campañas, después datos, después desarrollo de software y automatización, y más tarde inteligencia artificial. En el medio emigré a España, empecé a trabajar con clientes como freelance haciendo un poco de todo, y esa mezcla de cosas es la que hoy me trajo a este rol.

Qué cambia cuando estás adentro

Desde afuera ya veníamos haciendo cosas que funcionaban. Una de las primeras que propuse fue implementar un CRM, y cuando lo pusimos en marcha junto con marketing automation y el resto de lo necesario, el crecimiento fue muy grande. Ya sé que en Growth una frase así sin un número vale bastante poco, porque lo que no se cuantifica no se puede evaluar, pero hay datos de la empresa que no voy a poder compartir por razones lógicas, y en este archivo va a pasar más de una vez. Cuando no pueda dar cifras lo voy a aclarar y voy a intentar explicar el mecanismo con el mayor detalle posible. Después desarrollamos la web y un montón de piezas más. Odicean siempre fue muy abierta a escuchar, y lo que más valoraban de mí era justamente eso, que siempre llegaba con propuestas.

Igual, trabajando desde afuera había dos límites que ahora veo con mucha más claridad. El primero es el contexto. Como externo no tenés un conocimiento profundo y transversal de la empresa: no ves todos los números, no conocés todas las variables ni todas las partes involucradas en cada proceso, y eso hace que sea muy difícil pensar soluciones de forma activa todo el tiempo. Proponés sobre lo que te muestran, y lo que te muestran casi siempre es una parte.

El segundo límite es económico y tiene un efecto que al principio subestimaba. Cada idea que proponés desde afuera se convierte en una cotización, la empresa la tiene que evaluar, aprobar y pagar, y eso genera una resistencia lógica a hacer todo lo que se propone. Entonces el filtro deja de ser qué idea tiene más potencial y pasa a ser qué idea justifica un presupuesto, que son dos preguntas bastante distintas.

Desde adentro las dos cosas cambian. Tengo el contexto completo, y la empresa tiene a alguien que se dedica a Growth pero que además desarrolla software, trabaja con datos, implementa IA y entiende de marketing y de comportamiento del usuario. Probar una idea deja de costar una cotización y pasa a costar tiempo, que sigue siendo un recurso limitado, pero cambia por completo la cantidad de cosas que podés intentar.

Desde afuera podés tener buenas ideas, pero recién desde adentro podés probarlas todas y ver cuáles se traducen en crecimiento.

A esto se suma algo que no depende de mí. Odicean es una empresa nativa digital y tiene una estructura y una mentalidad con mucha apertura a probar cosas nuevas. Para alguien que trabaja en Growth eso es lo más parecido a tener un laboratorio, un lugar donde podés experimentar todo el tiempo y medir cómo impacta cada cambio, siempre que lo hagas con buenos frameworks y con la disciplina de demostrar que lo que probás realmente mueve los números.

El laboratorio y por dónde empiezo

Si hay algo que tengo claro es que lo primero que se prueba tienen que ser las quick wins, las palancas que te pueden dar crecimiento lo más rápido posible. Agrandar la base de adquisición es importante y lo vamos a trabajar, pero hoy el foco está en la conversión, en el final del funnel, porque ahí es donde ya tenemos volumen y donde se puede hacer una diferencia más rápido.

En concreto, eso significa meterse en el funnel particular de Odicean y mirar varias cosas a la vez: cómo nos comunicamos con los leads, cómo recuperamos los que se pierden en el camino, cómo pueden ayudar bots con inteligencia artificial a mejorar el seguimiento, y sobre todo cómo mejorar dos pasos puntuales, el de lead a llamada agendada y el de llamada agendada a venta. Además del funnel tradicional que todos conocemos, me interesa entender cómo está cambiando ese recorrido con la IA, tanto en la forma en que la gente llega como en la forma en que la atendemos.

Mi sensación es que en esos dos pasos hay bastante más margen del que parece, y que buena parte de ese margen no está en traer más gente sino en lo que pasa después de que el lead entra. Pero eso por ahora es una hipótesis, y la idea de este archivo es justamente ir contando qué pasa cuando la pongo a prueba.

Lo que todavía no tengo claro

Hay muchas cosas que no sé todavía. No sé cómo se arma un área de Growth que funcione más allá de las quick wins, cómo se cambia la mentalidad de una empresa sin que se convierta en un discurso, ni cuánto del trabajo que hoy hace una persona va a terminar haciéndolo un sistema de agentes. Tampoco sé cuánto de lo que aprendí haciendo partes sueltas del trabajo va a servir cuando tenga que sostener el todo.

Por eso prefiero contarlo mientras pasa. Mi forma de encarar esto es bastante simple: entender la empresa como sistema antes de tocar una herramienta, empezar por donde el impacto es más rápido, medir todo lo que pruebo y ordenar lo que voy entendiendo en frameworks que se puedan reutilizar. Lo que salga bien lo voy a documentar, y lo que salga mal también, porque muchas veces ahí está lo más útil.

No quiero vender algo que no soy. Quiero sentarme a hacer esto como lo hacen los mejores, ir en serio, y dejar registro del camino. Las próximas notas van a ir por ahí: el funnel, los experimentos de conversión, la IA aplicada a la operación y todo lo que vaya apareciendo cuando una empresa se convierte en laboratorio.