El método Lean Startup

ACCESIBLE
Hay demasiados informes imposibles de entender para los empleados y para los directivos que,
supuestamente, deben usarlos para guiar su toma de decisiones. Desgraciadamente, la mayoría de directivos
no responde a esta complejidad trabajando codo con codo junto al equipo de almacenamiento de datos para
simplificar los informes, de manera que puedan entenderlos mejor. Los departamentos suelen dedicar su
energía a aprender cómo usar los datos para obtener lo que quieren en lugar de como un feedback genuino
que sirva para guiar sus acciones futuras.
Hay un antídoto ante este mal uso de los datos. En primer lugar, hacer los informes tan simples como sea
posible para que todo el mundo los entienda. Recuerde el dicho: «Los indicadores también son personas». La
forma más fácil de hacer informes comprensibles es usar unidades concretas y tangibles. ¿Qué es una visita a
una página web? Nadie está seguro, pero todo el mundo sabe qué es una persona que visita una página web:
se puede ver la imagen de esa persona sentada delante de su ordenador.
Éste es el motivo por el cual los informes basados en el análisis de cohortes son los mejores indicadores de
aprendizaje: convierten las acciones complejas en informes basados en las personas. Cada análisis de cohorte
dice: «Entre la gente que usó nuestro producto durante este período, ésta es la proporción que mostró cada
uno de los comportamientos que nos interesan». En el ejemplo de IMVU vimos cuatro comportamientos:
descargarse el producto, conectarse al producto desde el ordenador, participar en un chat con otros
consumidores y pasarse a la versión de pago del producto. En otras palabras, el informe trata de la gente y de
sus acciones, algo mucho más útil que montones de datos. Por ejemplo, piense en cómo habría sido de difícil
decir si IMVU estaba teniendo éxito o no si sólo hubiéramos incluido en el análisis el número total de
conversaciones personales que se producían en la web. Digamos que tuvimos 10.000 conversaciones en ese
período. ¿Es bueno? ¿Se trata de una persona muy social, o se trata de 10.000 personas que probaron una vez
el producto y después abandonaron? No hay manera de saberlo sin elaborar un informe más detallado.
A medida que se incrementaban las cifras brutas, la accesibilidad era más y más importante. Es difícil visualizar
qué significa que el número de visitas a la página web disminuya de 250.000 en un mes a 200.000 al mes
siguiente, pero la mayoría de la gente entiende qué significa perder a 50.000 consumidores. Esto es casi un
estadio entero lleno de gente que abandona el producto.
La accesibilidad también hace referencia al acceso generalizado a los informes. Grockit lo hizo especialmente
bien. Cada día, su sistema generaba automáticamente un documento que contenía los datos más recientes
para cada uno de sus experimentos de split-test y otros indicadores de acto de fe. Este documento se mandaba
por e-mail a todos los empleados de la empresa: todos tenían una copia actualizada en la bandeja de entrada
de su correo. Los informes estaban bien explicados y eran fáciles de leer, con cada experimento y sus
resultados explicados en un lenguaje llano.
Otra manera de hacer que los informes sean accesibles es usar una técnica que desarrollamos en IMVU. En
lugar de almacenar los datos en un sistema separado, nuestros datos y su infraestructura se consideraban
parte del producto y pertenecían al equipo de desarrollo de producto. Los informes estaban disponibles en
nuestra web, accesibles para cualquiera que tuviera una cuenta de empleado.
Cada empleado se podía conectar al sistema en cualquier momento y escoger un elemento de la lista de todos
los experimentos actuales y pasados y ver en una página el resumen de los resultados. A lo largo del tiempo,