Favorece el pensamiento con métricas: comportamiento y dinero

En la corriente analítica de producto se suele decir que la principal actividad de tu trabajo en gestión y desarrollo de producto consiste en NO MENTIRTE A TI MISMO. La sesión 6 del programa de dirección de producto del Instituto Tramontana la dedicamos a reflexionar sobre métricas de comportamiento y de dinero desde esa perspectiva.

En la medida en que somos esos animales capaces de crear realidades virtuales, como vimos en la sesión anterior, podemos hacerlo con mayor o menor encaje: es decir, sacando consecuencias que permiten progresar o que no lo permiten. La corriente analítica centra toda su atención en las métricas como una forma de corregir esos posibles desvíos cuando proyectamos cosas. La métrica, por lo tanto, es entendida como una forma de reducir el riesgo implícito en cualquier proyección que elaboramos.

La métrica ya viene manchada

Ahora bien, elaborar métricas no es un ejercicio que pueda hacerse al margen de los objetivos que buscamos. Por así decirlo, la métrica ya está manchada: la elegimos porque encaja con algo que ya queríamos demostrar, y el orden real de las operaciones casi nunca es el que se cuenta después.

Una forma de corregir ese problema de base es seguir una serie de criterios para establecer qué es una buena métrica —aunque no sea una métrica buena, que es cosa distinta—, y en nuestro caso los articulamos en torno a cinco aspectos. La corriente analítica los suele formular con vocabularios ligeramente distintos, pero apuntan a lo mismo: que sea comparable, para poder situarla en el tiempo o entre segmentos; que sea comprensible, porque una métrica que necesita explicación no se usa; que esté expresada como proporción o ratio, para no confundir crecimiento con acumulación; que cambie el comportamiento de quien la mira, porque si nada se decide distinto no es una métrica sino un adorno; y que se pueda auditar, es decir, que alguien pueda reconstruir cómo se calculó.

Reflexionamos también sobre cómo la corriente analítica aspira a conseguir lo que suele llamarse One Metric That Matters (OMTM), y debatimos sobre los riesgos que puede acarrear ese enfoque. El mayor: acabar trabajando para mejorar TUS objetivos sin que mejore el servicio al cliente.

Conviene decirlo con más precisión, porque el problema no es de intención sino estructural. En el momento en que una medida se convierte en el criterio con el que se evalúa a la gente, deja de medir lo que medía y empieza a medir el esfuerzo por moverla. La virtud de la OMTM —concentrar la atención de toda una organización en un único número— es también su mecanismo de fallo, porque concentra igualmente los incentivos. Un equipo suficientemente competente puede mover casi cualquier métrica sin haber mejorado nada, y lo hará de buena fe si eso es lo que se le pide.

Métricas de comportamiento y métricas de dinero

Desarrollamos varios aspectos relacionados con las métricas de comportamiento, siempre muy importantes y especialmente decisivas en productos donde la cuota de mercado todavía tiene más peso que la cuenta de resultados.

Las métricas de comportamiento ordenan el embudo; no dicen nada de cuánto cuesta cada paso.

Pero también nos detuvimos a analizar varias particularidades alrededor del dinero. La relación con el dinero suele ser bastante curiosa en los negocios digitales: podemos hablar mucho de él para ciertos temas —rondas, sueldos— y no mencionarlo en absoluto para otros —limitaciones que tenemos para hacer algo, tiempo de vida que le queda a la empresa. Hay algo ahí que nos da a entender que conviene profundizar un poco. En esta sesión hablamos de "dinero" en relación con las métricas, y no solo de "negocio", precisamente para subrayar ese aspecto escurridizo.

Nos viene bien primero pensar en cómo nos relacionamos en el día a día con las dos esferas principales en las que interviene el dinero en las empresas: las métricas financieras y las métricas de negocio. En una posición de dirección de producto es importante entender ambas y escoger las que más información aportan para tomar decisiones. No son intercambiables: las financieras describen la empresa como entidad económica y las de negocio describen el mecanismo por el que el producto produce dinero. Una dirección de producto que solo maneja las segundas puede optimizar el mecanismo mientras la entidad se desangra.

La rentabilidad podría ser la OMTM cuando hablamos de dinero. Las dos fuerzas principales que la componen son el empleo de dinero que tienes que hacer para poner en movimiento el negocio —desde la construcción del producto hasta la captación de los clientes— y el dinero que obtienes como contrapartida —desde el margen hasta el ingreso por cliente.

En ocasiones, la ruta hacia la rentabilidad no es ni corta ni en línea recta. Las que han acabado denominándose empresas ronderas necesitan una financiación continuada, y eso hace que a veces esa ruta quede en segundo plano o incluso llegue a perderse por completo. Cuando diriges producto, este aspecto es determinante para establecer el sentido y la función de las decisiones que tomas: en una compañía cuya siguiente ronda depende de una curva de crecimiento, las decisiones de producto que mejoran el margen pueden ser literalmente contraproducentes, y merece la pena saberlo antes que descubrirlo.

Entender el modelo de negocio sobre el que se apoya el producto en el que trabajas es necesario para poder entender esa ruta hacia la rentabilidad, así como para escoger las métricas relevantes y las palancas que pueden llevarte a mejorarlas.

Vivimos en la música del dinero, pero no siempre en la letra

Es muy común que oigamos hablar de dinero todo el rato. No siempre en la dirección correcta.

Nos enteramos constantemente de las rondas que levantan ciertas compañías. También de los sueldos que algunas están dispuestas a pagar por tener las mejores plantillas. Y sin embargo los números de las empresas en las que trabajamos son a menudo conjeturas, cuando no directamente algo desconocido. En producto eso deriva fácilmente hacia tomar decisiones sin incorporar la dimensión del dinero. A lo mejor te suena muy raro si lo ves escrito, pero esta pregunta muchas veces no tiene respuesta: ¿cuánto dinero ganamos con el producto?

Con el dinero solemos asomarnos desde detrás del muro: lo mires como lo mires, sigue estando en una caja cerrada.

Hay al menos tres dimensiones que hacen que nuestra relación con el dinero, y por lo tanto las decisiones apoyadas sobre él, sea compleja:

• Transparencia: a menudo los datos que tienen que ver con el dinero tienden a ocultarse. Piensa en tus propias experiencias laborales y verás que es muy común que la parte financiera de una empresa no se comparta; o se comparta de forma sesgada; o se haga bajo un lenguaje que hace que no tenga ningún efecto.
• Carga: el dinero es un elemento que genera una carga psicológica. Genera preocupaciones y puede llegar a producir bloqueos.
• Metapensamiento: con el dinero, una de las primeras cosas que nos ocurre es que tendemos a pensar lo que pensará la otra persona. Si el CEO va a compartir datos financieros sobre el dinero que queda en caja, lo primero que se le disparará será un pensamiento sobre el pensamiento que eso va a disparar en el resto de la gente. Es habitual encontrarse con que ese metapensamiento es la raíz de ocultar la información.

Las tres se refuerzan entre sí, y de la combinación sale un resultado bastante paradójico: la información que más determina las decisiones de producto es la que circula peor. No por mala fe, sino porque cada eslabón de la cadena tiene una razón razonable para retenerla un poco.

Las unit economics son los indicadores principales

Si conseguimos salvar las barreras anteriores —y también si no las salvamos, al menos para tener una mejor educación financiera—, es importante incorporar el pensamiento de las conocidas como unit economics. Poseen la característica belleza de algo trivial pero de enorme utilidad.

Nos muestran la comparativa de ingresos y gastos. En este sentido se puede decir aquello de old wine in a new bottle: no añaden nada sustancial a lo que ya se hacía en el pensamiento financiero, pero al concentrarse en la unidad —de producto y de cliente— hacen que todo resulte más operativo y accionable. Ese desplazamiento del agregado a la unidad es precisamente lo que las vuelve útiles en producto, porque las decisiones de producto se toman siempre sobre unidades: una funcionalidad, un segmento, un flujo de alta.

Para entender y organizar las unit economics necesitas primero saber en qué tipo de modelo de negocio te mueves. El modelo de negocio es, al mismo tiempo, la brújula para ir orientando acciones respecto de funcionalidades, así que es algo a lo que siempre tienes que volver. Es bastante común que se den híbridos de modelos puros, y esos híbridos son donde más se equivocan las métricas heredadas de un manual.

El caso de uso de la sesión: calcular el LTV con los datos que realmente hay, no con los que harían falta.

Las dos fuerzas principales, en esa comparativa de ingresos y gastos, son el CAC y el LTV. La primera te cuenta el coste que tienes que asumir para adquirir clientes. La segunda, el ingreso que te deja cada cliente. Ambas cobran sentido cuando las miras con perspectiva de tiempo: en 1 año, en 2 años, en 3 años. Y sirven igual para analizar lo que ha pasado que para proyectar lo que calculas que va a pasar.

El cruce de las dos curvas es el momento en que el cliente empieza a devolver lo que costó traerlo.

Merece la pena una advertencia final sobre ellas, porque su aparente sencillez es engañosa. El LTV incorpora una predicción sobre cuánto tiempo se quedará un cliente, y esa predicción es la parte frágil de toda la operación: en cuanto se calcula con datos de una cohorte joven, produce cifras optimistas que justifican cualquier gasto de captación. Las unit economics no son una fuente de verdad. Son un instrumento para hacer explícitas las conjeturas que ya estabas haciendo sin decirlo.

¿Podrías decir hoy, sin consultar a nadie, cuánto cuesta y cuánto deja un cliente del producto que diriges?