¿Qué es el growth hacking?

Sean Ellis publicó el 26 de julio de 2010 el artículo «Find a Growth Hacker for Your Startup». Allí define al growth hacker como una persona cuyo norte es el crecimiento: todo lo que hace se examina por su posible efecto en un crecimiento escalable. Ellis recomendaba a las startups contratar o nombrar a un growth hacker en lugar de un vicepresidente de marketing con los requisitos habituales del puesto.

Andrew Chen retomó la idea en abril de 2012 en su texto «Growth Hacker is the new VP Marketing». Describe a los growth hackers como una mezcla de marketer y programador que responde a la pregunta de cómo conseguir clientes con tests A/B, landing pages, factor viral, entregabilidad del correo y Open Graph.

De ahí sale la diferencia con el marketing clásico. Una campaña clásica se planifica por canal y por mensaje. El growth hacking toma una sola medida, el crecimiento, y busca palancas en todas las fases, también dentro del propio producto: el registro, la primera experiencia o la invitación a otros.

La diferencia con el CRO es de alcance. El CRO trabaja con el tráfico que ya existe y busca que más visitantes completen una acción. El growth hacking incluye esa fase, pero también la captación, la retención, la recomendación y los ingresos. El A/B testing es una herramienta de ambos.

Un marco para ordenar esas fases es AARRR, que Dave McClure presentó en agosto de 2007 en sus diapositivas «Startup Metrics for Pirates». Divide el ciclo de vida del cliente en cinco pasos y da una frase para cada uno: - Acquisition (captación): los usuarios llegan al sitio por distintos canales. - Activation (activación): los usuarios disfrutan de la primera visita, con una experiencia satisfactoria. - Retention (retención): los usuarios vuelven y visitan el sitio varias veces. - Referral (recomendación): a los usuarios les gusta el producto lo suficiente como para recomendarlo. - Revenue (ingresos): los usuarios realizan alguna acción que genera ingresos.

Las cifras de ejemplo de esas diapositivas no son datos reales, como advierte el propio McClure en ellas.

El trabajo diario es un ciclo de experimentos. El equipo elige la fase con más margen, formula una hipótesis que pueda resultar falsa, decide cuánto esfuerzo merece frente a otras ideas, la prueba con una métrica fijada de antemano y decide con el resultado. Después vuelve a empezar. Para la retención, el análisis de cohortes muestra si un cambio retiene mejor a los usuarios que llegaron después de él.

Un caso documentado es Dropbox. En las diapositivas «Startup Lessons Learned», subidas el 23 de abril de 2010, Drew Houston escribe que un programa de recomendación con incentivo para las dos partes aumentó los registros de forma permanente en un 60 %. Según las mismas diapositivas, en abril de 2010 los usuarios enviaron 2,8 millones de invitaciones directas en 30 días, y el 35 % de los registros diarios llegaba por el programa. Son datos de la propia empresa, sin método publicado. El caso de Hotmail, en el que cada correo enviado llevaba un anuncio del servicio, se explica en la entrada marketing viral.

El growth hacking decide en qué invierte un equipo pequeño su tiempo: en la fase del recorrido donde se pierde más gente, no en el canal que más se conoce. Eso exige una métrica clara y datos fiables para cada fase.

El mismo método tiene un punto débil. Un experimento optimiza una cifra, y una variante puede ganar porque confunde a los usuarios. La entrada patrones oscuros describe esos diseños. El Reglamento (UE) 2022/2065, la Ley de Servicios Digitales, establece en su artículo 25, apartado 1, que los proveedores de plataformas en línea no diseñarán, organizarán ni gestionarán sus interfaces de manera que engañen o manipulen a los destinatarios del servicio. Entre los ejemplos del considerando 67 están solicitar repetidamente una decisión que ya se ha tomado y hacer la anulación de un servicio considerablemente más engorrosa que la suscripción. El apartado 2 excluye las prácticas que ya regulan la Directiva de prácticas comerciales desleales y el RGPD.

Las tácticas de recomendación tocan además la protección de datos y las comunicaciones comerciales. El RGPD define el consentimiento en su artículo 4, punto 11, como una manifestación de voluntad libre, específica, informada e inequívoca, mediante una declaración o una clara acción afirmativa. La Directiva 2002/58/CE, en su versión consolidada de 2009, solo permite el correo electrónico con fines de venta directa respecto de abonados o usuarios que hayan dado su consentimiento previo. En España, el artículo 21.1 de la LSSI prohíbe las comunicaciones publicitarias por correo electrónico que no hayan sido solicitadas o expresamente autorizadas por sus destinatarios. Si una invitación que un usuario envía con una herramienta de la empresa cuenta como publicidad de la empresa, hay que valorarlo caso por caso con asesoramiento jurídico.

• Fijar una métrica de crecimiento y medir cada fase de AARRR por separado antes de lanzar experimentos.
• Escribir la hipótesis y la métrica antes del test, no después de ver los datos.
• Revisar cada variante ganadora: ¿gana porque ayuda al usuario o porque lo confunde?
• Medir la retención por cohortes, no solo los registros.
• Consultar con la persona responsable de protección de datos los programas de recomendación, las importaciones de contactos y las invitaciones por correo antes de lanzarlos.

• Confundir growth hacking con trucos sueltos o atajos que no se pueden repetir.
• Optimizar la captación mientras la retención se queda igual.
• Copiar las cifras de Dropbox o Hotmail como si fueran objetivos alcanzables para cualquier empresa.
• Dar por ganador un test que sube los registros pero también las bajas.
• Lanzar invitaciones por correo a contactos importados sin base jurídica.