Experimentación, Atribución y Growth | Mariano Rey (Co-founder Patagon AI, ex CGO Botmaker)

Lo que decís vos de Growth hacking y todo eso que hiciste. Sí, por supuesto. Son trucos entre comillas o hacks entre comillas que uno o que una persona descubre y lo vas compartiendo. Pero digo, en el overall ni cerca es lo mismo que una mentalidad de growth o pensar realmente un equipo de Growth.

Bienvenidos a un nuevo episodio del Growth Rockstar Podcast. Este es un espacio donde converso con Rockstars del mundo startup para responder todas las preguntas sobre cómo crecer productos, empresas y nuestras propias carreras. En este episodio hablo con Mariano Rey. Mariano es un especialista en Growth y ha trabajado en empresas como Restorando, la fintech Naranja X y fue Chief Growth Officer en botmaker. Actualmente está emprendiendo con Patagon, su startup de Inteligencia artificial orientada a ayudar en las ventas. Además Mariano es mentor en la red Growth Rockstar. Hablamos sobre experimentación, atribución, cómo trabajar en growth y asumir roles de liderazgo, cómo emprender en la nueva industria de inteligencia artificial y varios temas más que cubrimos en el episodio. Marian, ahí empezamos a grabar. Gracias por sumarte a grabar este episodio del podcast. Sabés que tenía ganas ni bien empecé como la temporada esta de que hagamos una sesión juntos y más con todo lo que estás viviendo vos este año. Así que mil gracias por sumarte y aprovecho decir mil gracias por acompañarme siempre en todos los cursos de Growth, Rockstar, mentoreando y demás. ¿Cómo estás para grabar conmigo hoy?

Perfecto, como siempre, como en las clases, como todo. Así que démosle para adelante.

Bueno, tenemos mucho para hablar. Escúchame, quiero hablar. Vos sabés que en los podcast los temas que la gente más le gusta son los temas controversiales, no, o las cosas que uno piensa y que alguien piensa distinto.

La atención humana va a lo controversial.

Es así, tal cual. Así que te voy a hacer algunas preguntas de las tuyas que quiero que la gente vea cómo pensás y seguramente salen cosas buenas que la gente se puede llevar. Lo primero, me dijiste una que es la Leo, me dijiste ya hablando de Growth, si no tenés muchos usuarios, correr experimentos hasta lograr datos estadísticamente significativos, no tiene sentido. Contame sobre esto, porque estamos en un momento donde todo el mundo quiere Growth, está de moda, todo el mundo quiere experimentar, quiere hacer A B Test. Contame por qué pensás esto vos.

De hecho esto algo que me crucé obviamente trabajando, pero también se lo leí a uno de las personas más importantes de experimentación en Airbnb, que decía básicamente uno cuando experimenta, quiere encontrar una suerte de efecto entre, en el, vamos a poner el caso Navy test, o querés encontrar una suerte de efecto entre la versión actual y una versión que vos modificaste, que crees o tenés una hipótesis de esto puede generar un cambio significativo en X métrica, o un cambio en X métrica que puede ser de X, ¿No? El tema es que la mayoría de los cambios, salvo que sea un cambio absolutamente abismal, de que hoy, no sé, tenés una muy mala experiencia de algo, y sabes que simplificándola te puede aumentar radicalmente la tasa de conversión, por lo general se ven cambios de un dígito o con suerte 10 15 por ciento. El tema es que para ver cambios de 1 dígito, necesitas volumen de usuarios para realmente tener datos estadísticamente significativos. Siempre hablando de un modelo frecuentista, que es el que usa el p value, es el básico que usa todo el mundo. Después hay otros modelos como el de Bayes, que sí es más probabilístico, y capaz se requieren menos datos para llegar a una conclusión así estadísticamente significativa, pero depende del approach estadístico que tenga cada uno. Pero por lo general necesitás volumen de datos. Entonces si vos tenés 100 usuarios contra 100 usuarios, a menos que veas una locura en diferencia de tasa de conversión, y cuando digo locura digo por encima de. Por encima del 15%, por encima del 20, vas a necesitar volumen de usuarios realmente. Entonces hay un montón de cosas que no vas a poder testear, justamente porque no tenés ni el volumen de usuarios ni nada. Si estás empezando de cero, peor aún, digamos, porque es como directamente no tenés datos. Entonces es como medio bueno, ¿Como avanzo en esa situación? Y un poco lo que me está pasando, si querés a mí hoy en Patagonia, estamos arrancando de cero, y uno tiene que llevarse un poco por el sentido común y también por lo que va habiendo en el día a día de las métricas, de lo que vaya ejecutando. No sé, estamos haciendo ahora campañas de outbound, por ejemplo, estamos dividiendo distintos tipos de mensajes, viendo cuál performa mejor, y con el que performan mejor nos vamos quedando, aunque esa diferencia en performance no sea estadísticamente significativa, por supuesto, pero nos vamos quedando con eso, porque es un poco lo que nos va moviendo la vara hasta que eventualmente tengamos un volumen de datos lo suficientemente grande como para decir, bueno, podemos correr experimentos estadísticamente significativos sobre la base de usuarios que tengamos. Obviamente no es experimentar, no está mal experimentar. Yo digo que si alguien quiere significancia estadística, es muy difícil hacerlo cuando tu volumen de usuarios es bajo. Es muy difícil porque te pasan dos cosas, como te dije. La primera es, no tenés el volumen de usuarios para mover la aguja de esa métrica más de un dígito, y no tenés tantos experimentos que te muevan más de dos dígitos, o dos dígitos o más las tasas de conversión. Entonces es como que te encontrás en ese lugar que bueno, nada. Obviamente tampoco es experimentar por experimentar. Hay que tener también una suerte de sentido común en ciertas cosas. Cómo funciona la experimentación también es un poco eso.

De ahí te pregunto. Ahora vamos a hablar de distintas experiencias que vos tuviste, tanto en Restaurando, que la compró TripAdvisor, vamos a hablar de Naranja X, FinTech, que en ese caso sí tenías varios millones de usuarios, por lo que entiendo. Después trabajaste en Botmaker, que es un SaaS con menos usuarios. Obviamente hoy estás en Patagon, en fase inicial de tu nueva startup. ¿Vos encontraste con eso que decías, como algún punto donde vos, porque además haces conmigo ese hecho, mentorías, haces advisory por tu cuenta, o has hecho, no sé, en este momento, encontrás algún punto donde más de tantos usuarios ya puedo experimentar como de forma más ágil y hacer más AVT o tipo de cosas, y menos de tantos usuarios, ¿Tenés algún número, algún rango donde vos digas, si tengo esta cantidad de usuarios, de clientes, voy por acá y si tengo más de tanto, me manejo de esta otra manera?

A ver, no tengo un número concreto en sí. Lo mejor que uno puede hacer es calcular en función de ese experimento que estás pensando, y lo que se llama MD o Minimum Detectable Effect, o el efecto mínimo que vos estás esperando con ese experimento. Hay calculadoras en Internet, hay un montón donde vos básicamente le pones, bueno, ¿Qué estás esperando mover, cuál es tu tasa actual? Y básicamente te calcula cuántos usuarios necesita para llegar a una conclusión que te permita entender que por ejemplo, no sé, tu tasa de conversión de gratis a pago aumenta un 10% o aumenta un 5%. Ahí te dice más o menos el volumen que necesitas. Entonces yo me guiaría más con eso, no sé si hay un número de oro como para decirte con 10.000 usuarios ya puedes empezar a probar, que probablemente con 10.000 usuarios puedas empezar a probar, pero depende, no sé si hay un número mágico, depende mucho del experimento, de cuánto quieras mover la aguja de esa métrica y si tenés el volumen como para alcanzarlo o no.

OK, Después vamos a compartir alguna de estas calculadoras que conocemos en la descripción del episodio, así los que quieran pueden entrar ahí y ver la Davy Tasty.

No tenés Davy Tasty, tenés la de Eva Miller, que es la que se usa hace mil años, que es una conocidas, que es buenísima, es simple y sigue siendo digamos, una de las mejores, de hecho yo la sigo usando, pero hay un montón, hay un montón, hay un montón en Internet para probar.

Vamos a compartir esa o algunas más. Entonces ahí como para cerrar la idea, no estés loco por obsesionar como en gran escala, sea cual sea tu etapa, si tenés pocos usuarios o estás en una etapa inicial, lo que decías, guíate más por el sentido común, trata de hacer cosas que creas que agregan valor o que tienen impacto en negocio, más allá de que un test no te lo pruebes. Significativa, estadísticamente total.

Y también pensar que muchos de los ejemplos que nos llegan de compañías diciendo corremos 100 experimentos en un mes, 80 experimentos en un mes, hay que tener en cuenta que son compañías tipo Booking, Booking en su momento, no sé, hay un montón de compañías que corren un montón de experimentos, pero tienen la masa crítica de usuarios para poder hacerlo y poder dividirlo en un segmento. Entonces este porcentaje, este 0,5 de los usuarios que nos representan 20.000 usuarios, vamos a usarlos para un experimento particular. Este otro 0,5 lo vamos a usar para. Entonces tienen ese volumen como para realmente justificar la cantidad de experimentos que hacen por mes. Cuando uno tiene 2.000 usuarios, no puedes hacer 50 experimentos por mes, 100 experimentos por mes, porque no te dan los números, es imposible el que te diga que lo está haciendo o no lo está haciendo bien o es mentira. Es básicamente eso, Sí, o no entiende.

O quiere experimentar a toda costa y no entiende la etapa en la que se encuentra su negocio o qué es lo ideal que debería ser.

Si, es que tampoco te da el tiempo, No te da el tiempo, no te da la audiencia, o sea es como que inevitablemente vas a estar pisando un experimento con otro, entonces como que eso te puede sesgar la muestra. Entonces es como muy. Hay que tener mucho cuidado con esas cosas y es complejo experimentar, no es algo algo simple, no es se me ocurrió una idea, la voy a probar y chau. Porque así se te pueden ocurrir a 100 personas que trabajan, se le ocurren 100 ideas diferentes, las probamos todas al mismo tiempo y vas a sacar un resultado que no necesariamente sea algo que correlacione con la realidad y con la verdad, digamos. Entonces es un poco eso.

Me gusta tocar ese tema porque sigue estando muy de moda todos los growth hackers y está todo el mundo con esto de hay que experimentar todo el tiempo y todo, todo es un A B test en muchas empresas, así que está bueno explicar distintas formas de pensar. Te hago una pregunta más controversial y después arrancamos con el resto de cosas que queremos hablar, porque tengo mucho para hablar con vos, pero esta me interesó que me la escribiste y yo pienso muy parecido. De hecho el otro día justo hice un post sobre esto, que es sobre los equipos. Vos me gusta trabajar con equipos chicos con perfiles generalistas. Me dijiste, no es que esté en contra de la especialización, pero los especialistas solo se justifican cuando el volumen es tan grande que necesitas una persona dedicada a una sola tarea. ¿Por qué me escribiste esto? ¿Por qué te pareció tan importante?

A ver, muchas veces, y hablo de pequeños empresas con equipos pequeños, en los equipos de growth de tres, cuatro personas, capaz en el mejor de los casos 10 ponele, está manejando un montón de cosas al mismo tiempo. No sos una persona, digamos, si sos una sola persona en el equipo, o dos más aún porque estás manejando tantas cosas al mismo tiempo y querés probar o querés ir hacia varias cosas al mismo tiempo, no sé, vamos a poner el caso de alguien que está laburando en marketing y tiene un equipo de dos personas y está encargado de hacer crecer la adquisición de manera orgánica. ¿Entonces estás una persona que sepa SEO, otra persona que haga contenido, otra persona no te da el presupuesto para hacerlo, entonces necesitas que esa persona sea lo más generalista posible para encarar un montón de cosas, entendés? ¿Entonces, no sé, como te dije y vuelvo a poner el ejemplo de Patagon porque es lo que me pasa hoy actualmente no? Y un poco en la situación en la que estoy, ese equipo es una persona que soy yo, y yo estoy haciendo contenido, yo estoy haciendo SEO, yo estoy creando la web, yo estoy creando, o sea necesitas el día de mañana cuando vas a contratar a alguien, necesitas a alguien que sea lo suficientemente generalista para que también te resuelva y te libere tiempo que vos necesitas para hacer otras cosas que también son importantes dentro de lo generalista. Y a su vez hay otra parte del generalista y es que suma otra perspectiva a la hora de pensar cosas. Entonces si vos tenés un perfil generalista que sabe de varias cosas, es más fácil salir con ideas nuevas porque hay mucha más diversidad y está mucho más enriquecido en términos de cómo funcionan las cosas en general, no te digo en particular, pero en general versus alguien más específico, que no significa que alguien más específico no sepa más de un tema que se genera, porque eso puede pasar también. Pero creo que en una etapa donde necesitas ejecutar capaz pocas cosas pero que requieren de varios conocimientos al mismo tiempo, no sé si un especialista te sirve, porque si viene alguien que sólo sabe hacer Google Ads o alguien que sólo sabe hacer SEO, no sé qué tanto te va a servir para ejecutar un montón otras cosas que probablemente vayas a necesitar. ¿Se entiende bien? Creo que va un poco por ese lado. De nuevo, no estoy en contra de la especialización, todo lo contrario, pero siento que si es una compañía chica, necesitas sí o sí compañía chica mediana o tu equipo chico, necesitas sí o sí alguien que sea generalista, pero después cuando.

Estás armando un equipo de growth en una empresa más establecida, pongamos el caso, ahora vamos a hablar en breve de Naranja X también, seguí buscando igual esos perfiles generalistas, ahí sí que ya diversificas. Porque yo te cuento de mi lado por ejemplo, a mí siempre me gusta trabajar con equipos chicos y generalistas, siempre, o sea lo prefiero, incluso he trabajado con empresas de 800 empleados y prefiero que el equipo donde yo trabajo, si puede ser de 5 o 10 personas como acabas de describir vos, yo lo prefiero, yo prefiero que sean múltiples equipos pequeños de 5 o 10 personas y después tener gente que ayude por los lados. Hay que tener un equipo de batallones, 30 especialistas, ese es mi caso por ejemplo.

Sí, yo también me siento más cómodo ahí también porque es más fácil pasar contexto, viste, y es más fácil bajar un poco hacia dónde querés ir cuando tenés tanta gente, es como medio difícil este ruido entre emisor y receptor, es como medio difícil hacerle entender al pibe que está especializado en una cosa muy particular cuál es el rol que cumple en la foto global. Cuando sos pocos y son generalistas, entienden muy bien cuál es el objetivo y dicen bueno, trabajemos todos para llegar a este objetivo, independientemente de cuál sea nuestra posición, pero trabajemos todos para llegar a este objetivo que sabemos lo que es. ¿Y se puede dar una suerte de conversación entre el equipo que cuando sos generalista es como decir che, por qué no probas esto? ¿Porque no probas aquello? ¿Estuve jugando con esto, porque no lo probas acá? Que capaz con muchos perfiles específicos o se complejiza la comunicación o es mucho más difícil de materializar, por así decirlo, discusiones de ese estilo. Pero de nuevo, como decís vos, yo también prefiero laburar en equipos chicos y generalistas que en equipos grandes con mucho nivel de especificidad. Eso desde ya.

¿Estuve viendo tu carrera y vos trabajaste en Restaurando, Naranja X, botmaker, ahora con Patagon, yo estuve descifrando un poco las cosas que te fueron pasando o cómo fue tu transición, pero cuál es el momento donde para vos empezás a trabajar en growth específicamente?

Yo creo que eso se da más que nada en Restaurando, yo te lo comenté ahí, nosotros en restaurante estábamos pasando por una etapa donde bueno, no nos olvidemos, contexto año 2018. 2017. 2018. Obviamente era otro contexto de funding de compañías, había muchísimo dinero, estaba esto de crecer a toda costa, de gastar fortunas, ya lo han visto en empresas como Uber que se gastó una fortuna en un quarter por allá por 2020 2019, no me acuerdo, que gastaron como 5 mil millones de dólares o perdieron en realidad como 5 mil millones de Dólares en un solo quarter. Como que nada, estaba mucho eso de las compañías de crecer a toda costa y un poco Restaurando se estaba quedando sin Runway, digamos. Había levantado dinero, por supuesto, una buena cantidad de dinero, pero se estaba quedando sin Runway y había que optimizar muchísimo lo que era el spend de marketing. Yo en ese momento estaba haciendo performance marketing ahí en Restaurando, más que nada Google Ads, estamos con anuncios en Facebook, en Instagram, pero básicamente manejando todo lo que tenía que ver con pauta paga por así decirlo, y bueno, nos traen un desafío de necesitamos que sí o sí las campañas sean rentables. Si bien había rentabilidad, era como oscilante, no teníamos tanto control a nivel, si querés restaurante ni nada por el estilo. Entonces lo que tuvimos que hacer fue un trabajo enorme en conjunto acá con, bueno, la gente de mi equipo, en ese momento estaba alguien que se llama Martín Tenca, que ahora está en Mudafa, haciendo muy buen trabajo también. Lo que hicimos fue agarrar toda esa estructura de campañas, ver cuáles eran rentables, cuáles no, las que no servían para nada se cortaban, o las que generaban poco, o las que no generaban el retorno que nosotros necesitábamos se cortaban, hasta que eventualmente lograron ser rentables. Entonces de ese ejercicio de rentabilidad sale también una iniciativa conjunta con el equipo técnico de Producto y Tech, donde nosotros habíamos visto que algo muy similar a lo que había visto MercadoLibre en ese mismo momento, y era que los usuarios que tenían tu aplicación eran mucho más valiosos, porque obviamente vos tenías otro medio de comunicación con ese usuario, ya te tenían en tu teléfono. Entonces habíamos visto que aquellos que tenían la aplicación reservaban de tres a cuatro veces más versus el que venía solo por web, o sea que entraba desde un anuncio, hacía clic en la web o en anuncio de restaurante, entraba nuestra web, hacia una reserva qué pasa restaurando, tenía un montón de reservas con descuento, que era uno de los atractivos principales por el cual reservar. Por ahí lo que empezamos a hacer fue esas reservas con descuentos y eran mayores a X monto, que ahora no recuerdo cuánto es, pero si eran mayores a X monto, obligamos o forzábamos a los usuarios a bajarse la aplicación. Entonces eso lo que empezó a pasar es que eficientizamos por dos lados las campañas, porque por un lado obviamente estábamos enfocándonos en las que eran más rentables, y por el otro lado estábamos convirtiendo usuarios aplicación, lo cual nos disparaba nuestro lifetime value. Entonces era como que empezaba a haber un equilibrio y era algo que yo antes no había visto en términos de che, acá hay mucho trabajo para hacer entre lo que estamos haciendo nosotros, lo que está haciendo el equipo de producto para mejorar el negocio. Pero bueno, ahí me di cuenta que había algo en lo que sí quería trabajar y era como no es solamente campañas, hay otra cosa también del lado del producto que hay que aprovechar y la performance va mucho más allá en el customer journey. No es solamente te muestro un anuncio y veo si convertizo, no. Si no, te muestro un anuncio y te mando la mejor landing posible, con la mejor experiencia posible para que vos te conviertas en un usuario de valor. Entonces te mando la landing, querés acceder al descuento, te pongo un poquito de fricción, pero vale la pena esa fricción porque después una vez que tengas la aplicación de restaurando, vas a encontrar un montón de restaurantes a los que puedes ir y no sabías que podías ir. Entonces así fuimos descubriendo un montón de cosas y la verdad que eso me encantó y fue, si querés, mi kick off para meterme en el mundo de growth.

¿Qué es para vos growth? Viste que todavía me pasa que la gente, mucha gente no entiende bien qué es growth o lo asocian con el término growth hacking o es como marketing como con esteroides. ¿Para vos qué es growth o qué es la misión de un equipo de growth?

No sé si un equipo. Si me preguntás a mí qué es growth, yo creo que es una forma de pensar la compañía o una forma de pensar cómo operas como compañía. Porque cuando vos pensás en growth, growth es un concepto que en realidad venimos acostumbrados a que los equipos están como muy divididos por tareas, viste, como medio por silos. Te pasa mucho, de hecho en las compañías más grandes, incluso en compañías no tan grandes pero que tienen mucho tiempo en el mercado, suele pasar esto de los silos, donde cada uno se dedica a su cosa y el resto, bueno, arréglense. Yo creo que un poco la mentalidad de Groves, lo que vino a traer a la mesa, por así decirlo, como concepto, es la unificación de todas las personas que trabajan adentro de una compañía bajo un mismo norte. Es decir, por supuesto que antes la compañía tenía objetivos, muchas veces se comunicaban, con suerte se comunicaban y muchas veces ni se comunicaban esos objetivos. Se le bajaban objetivos a cada uno de los equipos y cada uno operaba con eso. Ahora como que la mentalidad diferente. Ahora la compañía comparte proactivamente con todas las personas que forman parte cuál es el objetivo y cuál es el rol que tiene cada uno dentro de ese objetivo, y cómo los roles se interrelacionan entre sí para poder llegar a ese objetivo. Entonces es una visión sistémica de cómo funciona una organización o cómo debería funcionar una organización. Con un approach muy dedicado a si querés crecer en los términos en los que la compañía considera relevantes. Creo que es un poco eso lo que decís vos de growth hacking y todo eso que hiciste. Sí, por supuesto, son trucos entre comillas o hacks entre comillas que uno o que una persona descubre y lo vas compartiendo, pero digo, en el overall ni cerca es lo mismo que una mentalidad de growth o pensar realmente un equipo de growth, ni cerca es eso, porque en realidad esas cosas son cuestiones que tienen un tiempo muy finito, esos hats, porque lo usás vos, de repente se replicó, lo usan un millón, ya no es tan hack, de repente el canal de distribución de lo estabas haciendo cambia la regla del juego y ese hack ya no sirve más. En cambio pensar en growth de manera interrelacionada entre equipos te posiciona en otro lugar distinto, porque vos en realidad ya sabes cuáles son tus inputs, ya sabes cuáles son tus outputs y ya sabes cómo los equipos se interrelacionan para manejar esas dos cosas. Entonces creo que un poco va por ahí.

Me encanta cómo lo pones. Yo tengo una idea, quiero ver si vos compartís. Yo a partir de todo lo que vos acabas de decir, que yo pienso en esa línea, hace un tiempo hice un post que decía que para mí los que hoy son growth managers, head of growth, el día de mañana van a ser founders, van a ser CEOs. Bueno, mucho, quizá no me equivoqué por ejemplo en tu caso, porque vos saltaste de ser chief growth a emprender, o sea, ¿Te hace sentido lo que digo? Porque yo pienso justamente eso, que la persona de growth puede pensar la compañía o la empresa entera, hacerla crecer.

Tiene mucho sentido porque también culturalmente lo tenés embebido en vos, digamos, saber cómo interactúan los diferentes stakeholders, por así decirlo, dentro de una compañía, que en este caso serán los equipos con L, como interactúan cada uno de los equipos, ni te digo equipos, cómo interactúan cada una de las disciplinas que necesitas para llegar a donde quieres llegar. Yo creo que es un asset muy importante y que no está del todo si no laburaste o si no trabajaste en growth o si no. Si no estás embebido de este tipo de contenido, te cuesta mucho pensar en ese tipo de lineamientos, por así decirlo. Así que. Totalmente, me hace sentido, me hace sentido. Por este mismo motivo tenés una suerte de framework de cómo hago que todas estas disciplinas interactúen entre sí para que a mi empresa le vaya bien.

Contame cómo fue, antes de llegar a tu experiencia ahora emprendiendo, contame cómo fue tu salto de lo que contabas de estar en Restaurando como especialista en el equipo de Paid Marketing. Vos después de ahí saltás a Naranja X, que es una fintech. Naranja X estás en Argentina, ¿No?

Por si la gente no sabe, lo último que había escuchado que tenían intenciones de salir a otros países, pero por ahora está zona Argentina y tiene, o.

Tenía en ese momento, por lo que yo sé, varios millones de usuarios o.

Tarjetas, 4 millones de de tarjetavientes en ese momento cuando yo estaba en 2019, unos 4 millones aproximadamente, era el emisor de tarjeta más grande del país.

Fantástico Marian. Contame cómo fue pasar entonces de estar en hacer Paid Marketing a vos cuando vas a Naranja ya sos Growth Manager. ¿Cómo es ese cambio? Por si otra gente que te escucha está como especialista en un área. Me gustaría saber cómo fue para vos esa transición, pero también cómo te formaste para saltar de un rol al otro.

Fue un cambio. A ver, como te dije, yo ya en Restaurando venía haciendo algunos laburos con el equipo de producto y tecnología, más allá del que te conté de lo que era de pasar de la web a la aplicación, hicimos algunos otros laburos. Entonces como que venía más o menos embebido de este trabajo multidisciplinario y pasar a Naranja X fue. No te digo que me costó, porque yo medio que ya venía con esa idea. Lo que sí, obviamente, cuando pasas de trabajar multidisciplinariamente a ser el dueño del equipo, es otra cosa, por supuesto, porque ya sos vos quien toma las decisiones y decís cómo armar el equipo, qué iniciativas priorizar, qué iniciativas dejar de lado, con quién tenés que trabajar, cómo tenés que trabajar. Y ahí entran un montón de cosas.

Tengo una pregunta para hacerte. Una vez vos y yo habíamos hablado, me hablabas mucho del tema que mencionabas recién, de la data, de setear las tools internas en las empresas, de cuando ayudas a una empresa a setear su Turing inicial, etc. ¿En el caso de Naranja X, tuviste esta experiencia?

Sí, sí, recontra tuve. Porque en Naranja cuando yo entré no había nada. Yo estuve en ese momento, a ver, por ejemplo, para todo lo que es adquisición, el mundo de apps es completamente separado de lo que sucede en web, por lo menos en ese momento era completamente separado de lo que sucedía en web, era otro mundo completamente distinto. Entonces, lo primero es que nosotros teníamos una aplicación, no teníamos sitio web, o sea, nuestro sitio web era simplemente una ventana para derivar a los usuarios de la aplicación. Entonces, en primer lugar no sabíamos de dónde venían los usuarios que se instalaban la app. Primer gran problema. Entonces yo necesitaba un Attribution Partner, o lo que se llama un Mobile Attribution Partner, no sé qué nombre tendrá ahora porque me alejé del mundo de las apps hace un tiempo, pero básicamente herramientas del estilo Apps Flyer, cojaba en ese momento Branch, había un montón que te permitían entender básicamente de dónde estaban viniendo los usuarios que estaban instalando tu aplicación.

Sigue todo igual a todo esto, no cambió nada.

Ese fue un gran primer problema, en el sentido de, bueno, obviamente comunicar internamente la importancia que tenía esto, porque por supuesto que es importante, o sea, uno cuando tiene una web y se instala Google Analytics, que bueno, que Dios lo tenga en la gloria, ahora con esto que hicieron de Google Analytics 4, no sé exactamente qué quisieron hacer, pero bueno, por cuando uno ponía Analytics, uno de los principales reportes que uno tenía bueno, ¿De dónde viene el tráfico que estoy trayendo a mi sitio web? Entonces lo mismo pasa con la aplicación, ¿De dónde viene el tráfico que yo estoy trayendo a mi aplicación? Entonces comprar una herramienta de ese estilo, que en una página web gratuita requiere también de comunicar, esto es importante por esto, y obviamente esta herramienta tiene un costo, y tiene un costo no solo monetario para nosotros mes a mes, sino que también tiene un costo de implementación técnico, que tenés que implementar el SDK, tenés que hacer un montón de cosas para que técnicamente esté impecable, cosa que vos puedas ver los reportes que necesitas ver adentro de ese tipo de herramientas. Después otra tool por ejemplo es la de Push Notifications, o la de mandar emails, donde bueno, nosotros en ese momento terminamos usando Braze, pero hay un montón de herramientas para. Hay un montón de herramientas para hacerlo, tipo Link Plan, no sabía un montón en ese momento, ya no me acuerdo tanto. Pero también elegir una herramienta de ese estilo que te sirva para lo que vos querés que puedas hacer lo que vos necesitas hacer, por ejemplo, correr experimentos adentro de esas herramientas, un montón de cosas que uno tiene que tener en cuenta. ¿Nada, el tulling uno lo tiene que pensar como de nuevo o valga la redundancia, no? Herramientas para que te ayuden a lograr lo que vos necesitas lograr. Si vos tenés claro qué es lo que necesitas lograr y qué es lo que querés hacer, es mucho más fácil elegir el tulling porque ya sabes exactamente si vas buscas en Google o buscas en Perplexity o en cualquier lugar, sabes qué pregunta hacer para que te vuelva herramientas que hacen lo que vos necesitas. Básicamente es un poco eso.

Te hago una pregunta ahí, leo mucha gente que siempre se están cuestionado por el tema de la atribución. Todas estas herramientas nunca están perfectas, siempre hay algo que algo que no funciona del todo bien. ¿Cuál es tu punto de vista con eso? Hay un punto donde, o sea, hasta dónde trabajas en tener como atribución perfecta, si se puede decir.

Yo no sé si está bien lo que hice, pero yo en su momento lo terminé dando medio como una batalla perdida. Obviamente que se puede hacer, una implementación técnica es excesivamente compleja y muchas veces no te va a dar los resultados que vos querés. Esto lo probamos en Restaurando, haciendo un modelo interno propio, custom, desde nuestra base de datos, todo técnico y no nos funcionó del todo bien. Lo probamos directamente en ese momento Restaurando también con la herramienta que había sacado Google Analytics. ¿Que usaba? Nada, usaba el modelo, lo que se llama Data driven, que que usa algo que se llama Shapely value, que es básicamente distribuir el peso que tiene cada uno de los canales con los que interactúa un usuario en función de la probabilidad de conversión. ¿No sé si lo expliqué bien, capaz alguien que sabe estadística me mata, pero básicamente lo que te dice es, si aparece este canal, qué probabilidad tiene del usuario de convertir? Entonces como que se va mezclando eso y eso le termina asignando un valor de la conversión a cada uno de los canales con los que interactúa el usuario. Entonces eso también lo usamos y lo comparamos contra un modelo, las clicks si querés, o contra los modelos más tradicionales y no veíamos tanta diferencia. De nuevo, esto depende mucho del negocio. Después por ejemplo alguien que sí lo implementó bien es Coursera, que usó cadena de Markov para armar un modelo de atribución interno. En teoría según ellos les funcionó en ese momento, no sé hoy si lo siguen usando o no. Sé que hay muchas compañías enterprise que tienen sus propios modelos internos. Hoy hay muchos temas de privacidad también que no te permiten necesariamente trackear tanto a los usuarios. Entonces ahí es donde se empiezan a romper un montón de cosas. Yo termino yendo hoy un poco frustrado con esto de los modelos de atribución, si querés, y yendo un poco más por nada. También tenés que tener en cuenta que los modelos de atribución que existen en web contabilizan solo los impactos que pasan a través de la web. Porque puede pasar que un usuario, no sé, lo impactes en un televisor que está viendo YouTube, en la aplicación de YouTube, y capaz si no está logueado no tenés ni idea quién es, o puede ver que ve alguna vida pública tuya en la calle, como que pueden pasar mil cosas. Pero bueno, yo lo di como una batalla perdida si querés, la parte de atribución y. Y me defaulte siempre al das click como ese meme, viste que está la campana, la distribución normal y arrancas en la primera distribución dice last click attribution. Cuando vas a la distribución donde está la mayoría de los usuarios es data driven attribution y cuando llegas al final, que es el percentil más alto, es last click attribution last click de nuevo. Yo estoy como medio ahí, hoy no le encontré mucho una vuelta. Sé que hay mucha gente muy buena haciendo esto. A mí sinceramente cada vez que lo probé y cada vez que lo que lo compare contra otros modelos no me dio tanta diferencia. Probablemente por los tipos de negocio en los que yo estaba, donde los los tiempos de compra eran no necesariamente lo suficientemente largos como para decir che, acá hay multiplicidad de canales que están interactuando con el usuario. Por ejemplo cuando vas a comprar un auto, o cuando vas a comprar una casa, o cuando vas a comprar algo que te lleva mucho tiempo, donde probablemente interactúes con un montón de cosas antes de tomar una decisión, ahí puede tener sentido. Yo en las experiencias que tuve, como los tiempos de compran relativamente rápido, no, no lo usé tanto.

¿Marian, me interesa saber en tu experiencia naranja X, que es FinTech, qué es lo más importante para vos, que hiciste ahí? ¿Qué es lo que más te llevaste esa experiencia o el mayor logro en ese modelo de negocio?

Yo creo que hubieron muchísimos aprendizajes de crecer tremendo de un mes para el otro, de cómo escalar operaciones, de un mes para el otro, porque literal en Naranja arrancamos el primer mes que lanzamos eran muy poquitos usuarios, y al mes siguiente fueron como 100x y al mes siguiente de esos 100x se transformaban 10x y así sucesivamente. Entonces como que vas viendo cómo escala y un poco cómo adaptar la operación a esa escala, y un poco cómo trabajar entre equipos también para empezar a analizar los datos de sus usuarios. Me acuerdo algo muy bueno que teníamos era que nos juntamos siempre los equipos de en ese momento negocio, equipos de marketing, equipos de producto, e incluso algún que otro representante de tecnología todas las semanas para ver un poco cómo iban los objetivos. Bueno, estos son la cantidad de usuarios activos que tuvimos, estos son la cantidad de usuarios que perdimos, estos son la cantidad de usuarios que adquirimos pero todavía no activaron, como una foto de todo. Y como que íbamos actualizando los forecast semana a semana, mes a mes, viendo un poco que era lo que podíamos hacer como para corregir y como para levantar un poco más ese número. Obviamente cuando estás en BC es mucho más fácil, no sé si mucho más fácil, pero digo más fácil hacer algo que el impacto te genera órdenes de magnitud, más usuarios versus un BB que es completamente diferente. Pero nada, si querés lo que más me llevo es eso, es un poco el aprendizaje de trabajar en un equipo mucho más grande que el de restaurando, más coordinado, y si quieres ya más con la mentalidad de Growth, viste como esa mentalidad de todos compartimos ese objetivo, todos trabajamos para eso y un poco vamos para ese lado. Creo que es eso. Y después me llevo un montón de aprendizajes, obviamente de lo que significa el mundo de las apps, todo lo que tiene que ver con mobile y todo lo que tiene que ver también con pug, certifications, estrategias de cómo contactar a los usuarios, cómo modificar el producto para que los usuarios te usen. Hay un millón de cosas ahí que me llevo. Pero si querés la más importante es esta que te digo de formarme más como profesional dentro de lo que sería Growth, y cómo trabajar transversalmente con otros equipos para lograr esos objetivos de Growth.

Creo que es eso, porque después de esa experiencia, me gusta siempre cuando tengo estas entrevistas, como ver las transiciones de carrera de la gente, y sobre todo como los momentos me interesa. En tu caso estabas trabajando en fintech, todo el mundo hoy quiere trabajar en fintech todavía es como un hit Y vos saltaste, o sea, ¿En qué año te fuiste a Botmaker?

2021.

Que es un SAS, o sea, agarraste como la nueva ola los últimos años, todo el mundo quiere trabajar en un Sasuke. ¿Por qué te fuiste? ¿De que viste en el desafío de botmaker que te atrajo? Porque hiciste un cambio, un cambio bestial, ¿No?

Un poco soy como medio partidario de tener experiencias diversas, viste, y de no quedarme siempre en el mismo lugar o dentro de la misma industria, a pesar de que muchos te aconsejan especializarte si quieres en una industria particular. A mí me gusta la diversidad, así como en la música, a mí me gusta de todo, y siento que esa diversidad justamente la que te abre la cabeza, no sólo creativamente, sino a la hora también de ver las cosas. Quería una suerte de cambio de industria, y no solo de industria, como de lógica de negocio también, de pasar de venderle al usuario final a pasar a venderle a alguien que está laburando en una compañía, o alguien que está trabajando en una compañía, necesita una herramienta para lograr sus objetivos dentro de la compañía. Y es una venta distinta, una venta distinta, tiene otro tipo de ciclo, tiene otro tipo de personas que se meten en el proceso de venta. Si sos más sales LED, van un poco los vendedores en el medio, entonces tenés que empezar a hablar con los vendedores también. Si sos más product like Growth es otra dinámica, es entender un poco las señales que están dando los usuarios en el producto para entender cómo los transformas a pago, si es metiendo algún vendedor, si es con alguna estrategia dentro del producto, lo que sea, pero empezás a ver las cosas de una manera distinta. El marketing y Growth. Growth se mantiene igual, porque básicamente es esto que mencionábamos cuando hablábamos de la importancia o de lo que significaba growth, es como que bueno, si vos tenés más o menos un mapa o más o menos una idea de dónde quiere decir el rol de cada equipo, los input, los outputs, y para cómo trabajar, es más o menos sencillo. Pero ahora salir a buscar esos usuarios es distinto. ¿Podés hacer Google Ads? Podés hacer Google Ads, pero capaz el usuario que está haciendo research para tu producto necesita saber un montón de cosas antes de hablar con un vendedor. Capaz sacarse un montón de dudas antes de hablar con un vendedor, y representa un esfuerzo para esa persona también. Sacarse todas todas esas dudas que hace mucho research va entrando, ver reviews, pregunta gente si ya usó una herramienta como la tuya o no, qué experiencias tuvieron, o sea, hay un montón de cosas que se meten en el medio que son muy interesantes y nada, quería vivir esa experiencia digamos de estar en BB y fue súper interesante la verdad, como que me challengeó o me desafió como fuertemente en un montón de cosas que yo ya tenía si quieres preconcebidas como bueno, un poco cómo hacer marketing, como salir a buscar usuarios o lo que sea cuando te encontrás con algo que no funciona como te funcionaba en el BC, es como un choque porque vos pensaste que sabías cuando en realidad no sabías nada, entonces es como que bueno, ahora te tenés que acá en la cancha donde se ven los pingos, como es como dice el dicho, es un poco así, no te queda otra más que meterte en el barro, investigar dónde están esos usuarios que consumen cuando buscan una herramienta o cuando tienen el problema, cómo se dieron cuenta que tenía el problema que tu herramienta resolvía y dónde buscaron para resolver ese problema, qué es lo que vieron. Entonces hay un montón de cosas que te empiezan a dar información y que alimentan como vos por ejemplo los podrías salir a adquirir. Ni hablé de activación que ya es otra cosa completamente distinta porque en el BB también es mucho más complicado, sobre todo si tenés herramientas que son complejas de por sí. Ni te hablo de un Salesforce, porque implementar un Salesforce necesitas capaz un developer de Salesforce o una agencia que te ayude a implementarlo porque es imposible.

Te freno un segundo ahí antes de. Porque quiero ahora entrar en eso, pero seguramente gente que esté escuchando después el podcast no sabe lo que es botmaker. Podés contar un segundo si te parece qué es botmaker y me gustaría si nos haces el resumen de en los más o menos tres años que estuviste ahí, cómo fue el crecimiento, al menos un poco de noción de impacto.

Botmaker básicamente surge en el año, si mal no recuerdo, 2016, 2017, no me acuerdo ahora exactamente qué año, como una empresa de chatbots, como que muy adelantada su época, empezaron a hacer una compañía que armaba chatbots, obviamente no son los chatbots que uno ve hoy cuando entra chat GPT por ejemplo cuando entra a Antropic y usa Claude o cualquiera de esos tipos de bots, no son bots más determinísticos, donde uno le dice cuando el usuario ponga hola, respóndele hola, ese tipo de cosas. Pero bueno, para la época, en ese momento era como revolucionario, porque de nuevo tenías todas estas apps tecnológicas tipo Naranja X que manejaba millones de usuarios, en el caso de Naranja X en esa época, cientos de miles que necesitaba atender por WhatsApp, entonces como que había equipos enormes de personas respondiendo a la gente, entonces bueno, como que los chatbots eran realmente un problema, una solución que venía a resolver un problema muy incipiente pero muy ahí en lo que tenía que ver con el mundo de la tecnología, sobre todo en las compañías que estaban creciendo muy rápido, ni hablar de otras compañías ya más tradicionales como Telcos o esas ya son gigantes. Y básicamente hace eso esta construcción de bots determinísticos que se pueden integrar a un montón de herramientas o un montón de procesos. Y bueno, es básicamente eso, es la posibilidad de construir una herramienta conversacional integrada a todo tu flujo de lo que sea, ventas, customer service, lo que quieras, para hacer la operación lo más eficiente posible.

¿Cuál es la situación de botmaker cuando llegaste como Head of Growth y cómo está cuando te fuiste hace algunos meses?

Cuando yo entré, la compañía estaba facturando más o menos un millón y medio o un millón de dólares por mes, o sea yo era una compañía muy grande, no muy grande, pero una compañía muy interesante en términos de volumen facturado. Y cuando yo me fui ya estaba facturando unas cuatro veces más, más o menos aproximadamente en términos de plata.

¿Y ahí te pregunto, ahí ya siendo Head of Growth en un Saz BB, me gustaría saber en ese crecimiento, cómo era por ejemplo tu equipo inicial y cómo termina siendo al final, cómo fue mutando?

Mi equipo inicial era yo solo, básicamente botmaker no dejaba de ser un startup, era yo solo, después pude meter si querés en mi fila. Es una persona más dedicada a adquisición y adquisición en varias cosas, pero principalmente lo que yo necesitaba en ese momento para delegar era la adquisición principalmente paga, y ahí tenés un montón de cosas, tenés account based marketing, obviamente tenés campañas regulares de PE, marketing en Google, lo que sea, pero un montón de cosas que uno paga para atraer justamente estos tomadores de decisión. Y yo de mi lado me dedicaba a muchas otras cosas más deseo. También tuve una persona de contenido que estaba exclusivamente creando contenido para estas personas que tomaban la decisión de contratar este tipo de herramientas. Llegué a tener obviamente diseñador y después trabajando mucho con el equipo de producto y el equipo de tecnología, todo lo que tenía que ver con cuestiones de producto, más de activación. Botmaker no tenía un problema de adquisición, tenía un problema de activación. Eso desde el principio. Entonces un poco lo que armamos fue una suerte de task force interno, un equipo interno que se dedicaba un poco a mirar eso y ejecutar de la mejor manera posible la activación de esos nuevos clientes que venían entrando.

Puedes contar más, o sea, ¿Por qué decís ahí la empresa tenía un problema de activación, o sea, ¿Qué pasaba?

Pasaba que el vendedor terminaba vendiendo el producto, se firmaba el contrato, todo, y después cuando se hacían las capacitaciones, como que muchos quedaban en el medio y terminabas teniendo un churn grande de esa gente de que no estaban lo suficientemente capacitados como para usar la herramienta, obviamente no les servía y se terminaban yendo. Pasaba eso.

OK.

Entonces un poco lo que hicimos fue obviamente simplificar el producto. Muchísima. Mejorar los entrenamientos, mejorar la documentación también, que es vital a la hora de, o tenés algo que arman y necesitan evacuar alguna duda, necesitas documentación sí o sí. Había mucha documentación desactualizada. ¿Y fue básicamente eso, digamos, un poco, no? Lo que lo que fuimos mejorando. Para que te des una idea.

Estamos. Sí, decime.

No, no, para que te des una idea, en un momento abrimos el self service muchísimo más, y el self service más o menos de esos activaban para lo que nosotros era activación en ese momento, que eran recibir unas cincuenta sesiones en el bot los primeros treinta días, y sólo activan el diez por ciento más o menos, diez, quince por ciento self service sin un vendedor. Y gracias a las modificaciones que fuimos metiendo, que fuimos haciendo, lo pudimos saltar al 30. 30, 35, 40 en el mejor de los casos. Pero es parte de un trabajo multidisciplinario, digamos, ¿No? No solo mi equipo per se, sino más bien trabajando como interrelacionados, o sea.

Que estás hablando de que ya sos un equipo de producto, marketing, growth, diseño, todos juntos trabajando para resolver esa métrica.

Que no necesariamente me reportan a mí, sino yo más bien trabajando con equipos que reportaban a otros líderes, pero que estábamos unidos bajo cierto proyecto o bajo cierta métrica. Entonces trabajamos un poco con eso. En el caso de activación, es lo que te digo, ¿No? Un poco pegándole a la activación.

OK, Marian, y después hablando de bituisas, ahora que ya te fuiste, ¿Podés contarme un poco más, no te pío en números, pero sí más o menos como en un gráfico de torta, de dónde venía la adquisición en qué trabajabas en botmaker a lo último?

Sí, había mucho, o sea, si era.

Outbound, si era paid, si era SEO.

Etc. Te diría que de cuentas grandes, o sea enterprise por así decirlo, mucho venía de esfuerzos que hacíamos en LinkedIn en términos de ads, apuntando un segmento específico, segmento específico de personas que laburaban en compañías que estaban dentro de nuestro ID, el customer profile por así decirlo, anuncios en LinkedIn estaba la parte de Dauban para ese segmento que es el del enterprise, y después para el resto había mucho de orgánico, muchísimo orgánico, de que ya What Maker era una compañía que tenía mucho tiempo en el mercado, muchas referencias, muchos flagships de clientes que fueron súper exitosos, como, no sé, en Argentina tenés el caso de Boti de la ciudad de Buenos Aires, en Brasil tenés el caso de Sicredi, que es una cooperativa gigante, enorme, que también laburaba sobre Botmaker, y muchos otros más, McDonald's, o sea, hay un montón de compañías. Entonces eso traía mucho Word of Mouse, obviamente había mucho orgánico. Y después tenías un componente ya para más mid market, tenías un componente súper interesante de Google Ads que venía buscando exclusivamente bots en WhatsApp o bots en los canales que nosotros teníamos, principalmente WhatsApp, te diría el 95% WhatsApp, y ahí venía todo lo que era Mid Market. Pero las compañías más grandes, y si querés las que generaban el mayor volumen de revenue, por supuesto, porque eran las que mayor volumen conversacional tenían, venían por lo general de LinkedIn y de esfuerzos de outbound y de account base market.

OK, ahora te fuiste a hacer tu propia startup, Patagon. Yo todavía no sé mucho de Patagon, espero como en este ratito que tengo acá con vos, poder entender un poco más Patagonia. ¿Pero Patagon también tiene que ver con chatbots, con inteligencia artificial, no?

Es chatbots, sí, con inteligencia artificial. Son agentes en realidad. Y cuando te digo agentes, alguien va a decir, bueno, pero un agente es un chatbot. No, no necesariamente es un chatbot, porque muchas veces vos podés usar un agente como una unidad de pensamiento, entonces que haga una tarea muy particular, ¿Entendés? Y que no necesariamente eso se refleje en un chat hacia el usuario. Entonces, un poco lo que nosotros estamos haciendo hoy es crear agentes que sirvan para diversos casos de uso de ventas, exclusivamente de ventas. Estamos 100% orientados a ventas. Y ahí tenés varios casos de uso que se pueden dar en ventas. Hoy por hoy, lo que estamos desarrollando hoy y lo que ya tenemos clientes en vivo y todo, es un agente que lo que hace es calificar leads en canales conversacionales, tipo webchat, WhatsApp, lo que sea. Los califica, les habla, les pregunta qué es lo que tiene en mente, el presupuesto, lo que sea. Obviamente dependiendo del tipo de producto que se esté vendiendo, porque eso se se customiza en función de cada cliente. Y lo que hace es integrarse con varias herramientas, que pueden ser un ERP, puede ser un CRM, puede ser cualquier otra herramienta que esté metida en el proceso de calificación de leads. Usar esas herramientas, obviamente, para lo que estamos haciendo hoy básicamente es calificación de leads y agendar una reunión con un vendedor. Eso es lo que hace. Entonces, primero lo califica y trae toda la información necesaria para calificarlo. Si es necesario pegarle una API para validar que esa persona es real, se hace. Si es necesario que responda con un inventario en tiempo real, en el caso de, por ejemplo, autos, tenés un inventario de autos y tenés que responder en tiempo real a un usuario que te pregunta. Eso también se hace. Entonces, una vez que pasó todo el proceso de calificación, lo que hace la gente es crear un registro en el CRM de esa persona, con toda la información de esa persona, todo lo que preguntó, todo lo que dijo, en qué está interesado, presupuesto que tenga, lo que sea, y agendar una reunión automáticamente con un vendedor. El problema por el que empezamos, si querés, o por el que empezamos a atacar y desarrollar un producto, es. Hay compañías que hoy invierten un montón de dinero para llevar tráfico a su sitio web. Mucho de eso se va a canales conversacionales del estilo WhatsApp, webchat o lo que sea. Y es tanto el volumen que los vendedores que deberían estar vendiendo están haciendo también el laburo de calificar. Entonces, claro, tenés ineficiencias gigantes y hoy lo que estamos haciendo es poner justamente en eso a un agente para que se encargue de calificar y agendar una reunión con alguien que realmente califique, para que realmente el vendedor pueda vender más y en última instancia mejorar los resultados de la compañía. Es un poco eso. Y después se extiende si querés, o vamos a extenderlo a otros casos de uso de ventas también y no nos vamos a quedar solo en canales conversacionales. Por eso te decía que un agente no es solo un chatbot, es lo que te permite hacer un montón de acciones concatenadas también, porque se puede hacer que los agentes hablen entre ellos y que definan si tienen que tomar una acción o no. Entonces ahí tenés un montón de cosas que pueden ayudar a ventas.

¿Cómo llegaste a fundar Patagonia? Porque, o sea, me pongo a pensar en todo lo que me contás y tu última experiencia en botmaker, y digo, tengo como el tipo ideal para meter en esta startup. ¿Se te ocurrió a vos o a vos te convocaron?

Fue de la siguiente manera. Yo ya tenía ganas de emprender, hace como dos años que tenía ganas de emprender, de hecho cuando me pasé a botmaker ya tenía un poco el bichito de emprender. ¿Y justo vi que una de las personas que había laburado conmigo en Restaurando, de hecho una de las personas que lideraba el equipo ese que te digo de web básicamente que te conté, él había fundado su empresa en Brasil, todo lo había vendido, había salido digamos, de esa compañía, estaba buscando emprender en algo con inteligencia artificial, viste? Y posteo en LinkedIn, David Grandes se llama, bueno hoy es co founder de Patagon, y posteo en LinkedIn, que estaba bueno, abierto a escuchar nuevas ideas, abierto a ver qué onda, y le escribí, nos fuimos a tomar un café, le comenté un poco mi visión sobre, yo venía de botmaker, entonces un poco todo lo que tenía que ver con el mundo de los chatbots, más o menos lo tenía claro. ¿Y bueno, inicialmente arrancó con una consultoría en AI, una consultoría en inteligencia artificial, y después nos dimos cuenta que esto podía ser un negocio tranquilamente y podíamos crear un producto atrás de esto, porque básicamente había mucho fit, o sea, era increíble, pero empresa a la que ibas, empresa que te decía lo quiero ya, viste? Entonces es como, wow, acá realmente hay un dolor muy fuerte, hay algo que no está resuelto o que no está resolviendo, no está consiguiendo resolver, o no están consiguiendo resolver las alternativas que existen en el mercado, vamos a crear un producto para esto. Y nació un poco así, básicamente.

¿Qué estás viendo ahora? Cuando empezamos a grabar, me contabas un poco de cosas que están pasando en Pataon hoy, pero todo el mundo está hablando de inteligencia artificial, es el tema del momento, se supone que es el tema de la próxima década o más. ¿Qué estás viendo hoy, por ejemplo, que te sorprenda o que te den ganas de emprender en esta industria?

Una cosa, la primera es que sí, todo el mundo está hablando de inteligencia artificial, pero no es tan fácil desarrollar en inteligencia artificial como uno cree, en el sentido de cuando uno quiere realmente crear un agente que haga todo automáticamente end to end, se empieza a complicar bastante el tema, en el sentido de cuando llaman una herramienta, por qué llamar esa herramienta, el tipo de parámetros que tiene que tener en cuenta una inteligencia artificial que haga todo lo que dice el prompt, porque muchas veces lo que te pasa es que te hace lo primero que dice el prompt, lo último que dice el prompt, y lo del medio a veces te lo hace, a veces no, o es como medio errático en ese sentido, a veces alucina bastante. Entonces hay un montón de cosas que ahí tienes que resolver, la evaluación de la performance de esos agentes, hacer lo que se llama RAG, o sea, básicamente alimentás esa inteligencia artificial de información con la que vos querés que responda. Necesitas pasarle esos documentos, o pasarle esa base de datos, o pasarle lo que sea para que lea todo eso y aprenda todo eso, y muchas veces no responde sobre esa información, por ejemplo. Hay un montón de cosas que están pasando en el medio, y no es tan fácil construir un producto con AI como te lo dice todo el mundo, pero sin duda creo que los que logren sacar adelante una solución lo suficientemente valiosa, van a resolver un montón de cosas y van a pasar un montón de cosas que hoy no las podemos ver, porque todavía la tecnología es tan incipiente, tan nueva, que no lo podemos ver. Pero por ejemplo, nosotros tenemos un cliente que obviamente no voy a nombrar, pero su tasa de conversión era aproximadamente, tenían un montón de leads y su tasa de conversión era aproximadamente el 0.5%. Era baja, muy baja, y lleva muchísimo tráfico a WhatsApp el problema principal que estaban teniendo es no consigo atender toda esta demanda. Básicamente es imposible. Hace poquito, hará dos semanas, fuimos live con ellos, y las primeras, si no me equivoco, 40 conversaciones, 50 conversaciones, ya tiene una tasa de lead a reunión del 30%. Y estamos hablando de gente calificada, no es que es un 30% y la agendó a cualquiera, no, no, es gente que realmente quiere un auto, tiene un presupuesto, califica para juntarse para una concesión, aparece un test drive y ya agendó con un vendedor. Y lo loco es que nos empezamos a dar cuenta dos cosas, porque nuestra hipótesis es, bueno, podemos atender 24 7, podemos hablar no como un bot determinístico, que ya sabes que es un bot porque te tira opciones o lo que sea, sino como un humano, Tenemos el inventario en tiempo real, o sea como que podemos hacer la interacción como si fuese un humano las 24 horas del día, con la cantidad de usuarios que vos le quieras tirar. Entonces nuestra hipótesis, eso va a mejorar radicalmente la performance. Pero lo que vimos también, y que está validado de hecho con algunos estudios que se estuvieron haciendo en términos del poder argumentativo de los LMS, y es que son mejores vendedores que los humanos, De hecho consiguen argumentar mejor o convencer mejor a una persona para que realmente tenga una reunión con un vendedor para comprar lo que sea, este caso una empresa automotriz. Así que era básicamente juntarse con un vendedor, hacer un test drive, o ir a la concesionaria para ver el auto, lo que sea. Entonces como que empiezas a descubrir estas cosas, ¿No? Como decir, che, pero además de que atiende 24-7, atiende muy bien, no es que atiende mal, atiende muy bien. Entonces es como decir, wow, como que te vas llevando esas sorpresas que las vas descubriendo en el día a día y que son increíbles, pero la tecnología de nuevo, está recién comenzando y creo que todo va a ser para mejor en ese sentido.

Antes de que cerremos, ¿Qué te imaginás a futuro, o sea, estás recién empezando con Patagon, pero qué visión as qué esperas de esta empresa que estás armando?

Esperamos realmente ser, si querés, uno de los principales assets de todas las compañías que estén vendiendo, y donde nuestro producto obviamente sea parte, si querés, de los core domains de esas compañías. No sé, hoy usas Cloud para. Usas Amazon o Google Cloud o Assure para toda tu infraestructura en la nube. Perfecto. Nosotros queremos ser un poco la infraestructura, parte de esa infraestructura de ventas sí o sí. En las compañías de Latam un poco que también vienen un poco atrasadas en términos de adopción de. Pero ese es otro tema. Yo creo que vamos un poco de ahí, queremos acelerar la adopción de inteligencia artificial en América Latina, porque realmente hay mucho talento, hay mucha gente de mucha oportunidad, pero bueno, a la hora de vender o a la hora de hacer más eficiente las ventas, todos siempre tiene algún problema y nosotros creo que venimos a un poco ayudar con eso. Creo que va un poco por ese lado.

Me encanta, soy de las personas que tengo cerca que están. Que están emprendiendo con inteligencia artificial. Así que te quería hacer esa pregunta porque espero de acá unos meses, un año, volver a grabar, volver a juntarnos y ver todo lo que ha pasado.

De construcción de productos, porque todo lo que tiene que ver con uis que existen hoy, que te imaginas una app donde tenés que entrar a tocar un botón o hacer lo que sea el día de mañana puede ser simplemente chatearle una aplicación y que se conecte a diversas APIs y que haga lo que vos quieras, simplemente por chat, por vos o por vídeo.

Eso ya pasa. De hecho estaba viendo la otra vez una entrevista del founder de Nvidia, que una cosa que dijo es hasta ahora todo el mundo le decían que aprendan a programar y ya lo viste seguro.

Sí, sí, sí lo vi.

Yo le decía a la gente que no aprenda a programar por ustedes, le van a decir qué quieren hacer y lo va a hacer. Como que está. Está por cambiar todo tanto. Yo creo que va a ser fabuloso, Yo creo que va a ser genial.

Sin duda. Ante un cambio de paradigma, tampoco sé. Bueno, sí podría ser un cambio de paradigma en términos de cómo pensamos los productos, cómo pensamos las interacciones, cómo los humanos interactúan con la tecnología en general. Creo que se vienen años interesantes donde. Donde la voz, donde la visión, donde la escritura van a tener un peso preponderante en las experiencias y en cómo nosotros nos vamos a comunicar con las empresas más yendo hacia el lado más corporativo por supuesto, y cómo nos vamos a comunicar con las empresas. Así que creo que hay que estar preparado para eso. Sin duda. Y hoy yo creo que el que no adopte inteligencia artificial, realmente el día de mañana la va a tener muy complicada. La va a tener muy complicada porque no va a poder competir, básicamente no lo va a poder hacer. Entonces es un poco. Es importante que se vayan preparando desde ahora para eso, porque va todo un poco para ese lado.

Bien, te hago una pregunta. Antes, la otra vez que hablábamos, estabas como medio en beta, ¿No? Estabas todavía tomando muchos clientes. Ahora ya estás, ya estás en un momento que estás avanzando.

Si, estamos 100% abiertos de nuevo para calificación de leads. Si están recibiendo muchos leads en la web, pueden charlar con nosotros, entrar a Patagonia y dejar sus datos, o hablar conmigo directamente por LinkedIn, como quieran, o hablar a través.

Igual dejamos el link en la descripción.

Perfecto.

A ver si alguien de la. Alguien de la audiencia se interesa.

Sí, total, ya estamos abiertos y trabajando con clientes. Esta primera etapa fue medio con design partners que nos ayudan un poco a construir el producto, obviamente a armar todo lo que necesitamos armar para que el producto sea funcional y reliable, por así decirlo, que sea confiable y que funcione como queremos que funcione. Así que sí, ya estamos tomando, los que quieran venir serán bien recibidos.

Te hago la última pregunta. No te dije antes, pero yo en estos episodios cierro siempre con la misma pregunta, y la idea que tengo después es que todas las respuestas quizás en el futuro las podamos unir y hacer algo interesante con eso. La última pregunta. ¿Cuál es tu growth win del último año? Y con eso me refiero a cuál es tu mayor logro, tu mayor éxito, lo que vos más valorás o tu mayor logro éxito del último año, si me querés contar.

Yo creo que el mayor éxito del último año fue haber tomado la decisión de renunciar a mi trabajo en relación de dependencia y emprender con todo lo que eso significa, con todo el riesgo que eso significa, con todo, con toda la incertidumbre que eso significa también. Así que nada, creo que ese fue uno de los logros más importantes, porque de nuevo, es algo que cuando uno viene masticando algo por tantos años, tenés dos escenarios, o lo haces o no lo haces. Digo, no hay mucha vuelta que darle. Y animarse es muy fácil, quedarse en la zona de confort, ¿Viste? Y animarse, sin duda. Creo que a mí me costó, pero creo que fue. Ahora, mirándolo en perspectiva, creo que realmente fue algo que me sirvió en su momento, me sigue sirviendo y me va a servir un montón a lo largo de toda mi vida, a nivel experiencia, a nivel también en el futuro. Cuando me pregunte qué no hice, no me voy a poder responder, no emprendí porque lo estoy haciendo. Entonces es un poco eso, creo que haber comenzado con una nueva compañía es. Es una de las cosas más importantes del último año. Sin duda.

Me encanta. Me imaginé que tu Growth Win iba a ir por ahí, pero igual quería dejar la pregunta. Es un poco lo que decías recién, ese framework a mí me gusta mucho un framework que tiene que tiene Jeff Bezos, no sé si lo leíste alguna vez, que él dice la manera de tomar decisiones en el presente es proyectarte con 80 años, o sea, proyectarte como que sos un viejo y mirás para atrás y te preguntás de qué no te habrías arrepentido si sos grande, y pensarías en decisiones que tomas de joven y con eso tomás la decisión. Y creo que un poco a mí me pone súper contento que te conozco hace varios años, que hayas empezado a emprender. Me parece que lo que estás haciendo es el emprendimiento que uno querría hacer en este momento de la historia. Yo creo que ojalá no me equivoque, creo que lo que va a pasar con inteligencia artificial va a ser impresionante. Así que me pone súper contento que estés empezando esta experiencia y obviamente en lo que yo te pueda apoyar de mi lado, sabes que contás conmigo. Marian, te mando un abrazo gigante y gracias por sumarte a grabar.

Un abrazo, Dylan. Igualmente y un placer como siempre.

Muchas gracias por escuchar este episodio. Si te agregó valor, te hizo pensar, te dio nuevas ideas, por favor considera suscribirte al podcast en Spotify, Apple Podcast o tu aplicación de podcast favorita y compartirlo con amigos y compañeros de tu empresa.