✅ Lean Analytics - Utilice los principios de Lean Analytics para construir una empresa sólida

¿Qué es Lean Analytics?

¿Qué es Lean Analytics?

Lean Analytics es parte de la metodología Lean Startup que consta de tres elementos: construcción, medición y aprendizaje. Estos tres elementos forman un ciclo de análisis lean de desarrollo de productos. Esto enfatiza que rápidamente construye un MVP (producto mínimo viable). Puede tomar decisiones más inteligentes con mediciones precisas de Lean Analytics.

El objetivo principal de las empresas de análisis lean debería maximizar el aprendizaje en un corto período de tiempo. El resultado del uso de Lean Analytics será una empresa más eficaz y ágil.

Lean Analytics, que es una subcategoría de la metodología Lean Startup, cubre solo la sección de medición y aprendizaje del ciclo. Esto significa que sin las medidas adecuadas no puede tomar ninguna decisión. Antes de aplicar esta metodología, las empresas deben saber claramente qué se debe rastrear, por qué razón se debe rastrear y cuáles son las técnicas que se utilizarán para el rastreo. El ciclo de análisis lean se muestra en la imagen a continuación.

Reconociendo una buena métrica

Como ya sabemos sobre el ciclo de análisis lean es la medición del movimiento hacia los objetivos definidos. Entonces, una vez que haya definido sus objetivos comerciales, necesita conocer las medidas para avanzar hacia los objetivos. Hay pocas características de buenas métricas. Se enumera a continuación.

Comparable : una buena métrica debería poder comparar. Debería poder responder las siguientes preguntas utilizando su métrica

¿Cómo fue la métrica el año anterior o el mes anterior?
¿Está aumentando su tasa de conversión?

Las tasas de conversión se pueden rastrear mejor mediante el análisis de cohortes.

Comprensible : las métricas no deberían ser más complicadas o complejas. Debe ser fácilmente comprensible para todos para que puedan saber cuáles son las medidas métricas.

Razón o tasa : los números absolutos no deben usarse en métricas. Si algo se expresa en términos de porcentaje, será mucho mejor comparar y tomar decisiones basadas en eso.

Adaptabilidad : las buenas métricas deberían cambiar la forma en que cambia su negocio. Si la métrica se mueve y no sabes para qué, entonces no es una buena métrica. Siempre debe moverse contigo.

Tipos de métricas

Hay dos tipos de métricas: cualitativa y cuantitativa

El método cualitativo significa tener contacto directo con los clientes, por ejemplo, entrevistas y comentarios de los clientes. Proporciona conocimiento detallado de la métrica.

Cuantitativo es la forma numérica de las métricas. Este método lo ayudará a hacer preguntas a los clientes.

Las cosas cualitativas pueden demostrarse cuantitativamente.

Bajo los métodos cualitativos y cuantitativos hay métricas de vanidad y accionables.

Las métricas de vanidad no cambian el comportamiento de su preocupación
Las métricas accionables cambiarán el comportamiento de su preocupación
Reporting Metrics lo ayudará a descubrir cómo se desempeña su negocio en sus actividades cotidianas
Las métricas exploratorias lo ayudarán a descubrir los hechos no descubiertos sobre su negocio
Las métricas rezagadas le proporcionarán el historial detallado de la organización.
Las métricas líderes lo ayudarán a hacer pronósticos futuros

La rotación de empresas es un ejemplo de métricas rezagadas. Porque le indica el número de clientes que han cancelado sus pedidos durante un período de tiempo determinado. Las quejas de los clientes pueden ser la métrica principal, ya que puede predecir la reacción del cliente.

Correlación y causalidad en Lead Analytics

Para cualquier negocio, es muy importante diferenciar entre la relación correlacional y la relación causal.

Por ejemplo, el consumo de helado puede estar relacionado con la fiebre. Cuantas más personas consuman helados, hay más posibilidades de tener fiebre. Tampoco podemos llegar a la conclusión de que solo el helado causa fiebre. Esto se debe a que la fiebre también puede ocurrir debido a las estaciones, lo que nuevamente se correlaciona con el consumo de helados. La fiebre ocurre principalmente durante los meses de verano, que es la temporada en que las personas comen más helado. Este es un punto en el que se encuentran la correlación y la baja.

Cuando decimos que dos cosas están correlacionadas, significa que dos variables cambian igualmente como el helado y la fiebre en el ejemplo anterior. Un factor casual aquí son los meses de verano, ya que afectan directamente a las otras dos variables dependientes, el helado y la fiebre. Esto se debe a que los meses de verano son más propensos al consumo de helados y la fiebre.

La correlación ayuda a predecir el futuro y le dirá lo que va a suceder.

Casualty es una superpotencia que te ayudará a cambiar el futuro.

El proceso va así

Encuentra la correlación en tus datos
Prueba de siniestro
Después de encontrar el factor de víctimas, optimízalo

Marco Lean Analytics

El marco de análisis Lean le ayudará a descubrir el negocio en el que se encuentra y las etapas de su negocio. Su modelo de negocio debe considerar a los clientes y su proceso de compra. Debe hacerse algunas preguntas antes de enmarcar un modelo de negocio como

¿Cómo compran los clientes su producto?
¿Por qué te compran a ti?
¿En qué etapa de su negocio se encuentran?
¿Cuál es el presupuesto de sus clientes?

No copie el modelo comercial de otros. Enmarca tu propio modelo de negocio. Su modelo de negocio debería funcionar mejor para sus clientes. A continuación se muestra la imagen que representa el modelo de negocio.

Etapas de Lean Analytics

En las etapas de Lean Analytics, hay puertas que la empresa debe atravesar para pasar a la siguiente etapa.

Las cinco etapas de Lean Analytics y sus puertas se representan en la imagen a continuación.

En las primeras etapas de Lean Analytics, debe encontrar un problema para el cual las personas están buscando una solución. Esta etapa es más crucial para los negocios B2B. Si ha encontrado ese problema, puede pasar a la siguiente etapa.
En las segundas etapas de lean analytics, debe crear un producto MVP para los primeros clientes. En esta etapa, debe apuntar a la participación y retención del usuario. Puede averiguarlo cuando las personas comiencen a usar su producto. También puede conocer el compromiso y la retención de los usuarios desde el momento en que permanecen en su sitio. Si los usuarios permanecen durante mucho tiempo, entonces demuestra que usted ha proporcionado lo que necesitaban. Después de esto, puedes pasar a la siguiente etapa Virality.
En esta tercera etapa de análisis lean, necesita obtener más clientes de la manera más rentable. Una vez que obtenga los clientes, puede pasar a la siguiente etapa Ingresos.
En esta cuarta etapa de análisis lean, puede concentrarse en el cálculo de sus ingresos y también hacer el trabajo económico. Puede concentrarse en optimizar los ingresos y calcular la relación LTV: CAC. LTV significa los ingresos esperados de un cliente y CAC significa el costo involucrado para adquirir al cliente. La relación se puede encontrar dividiendo el LTV por CAC. Puede suponer que sus márgenes son buenos si el LTV es tres veces mayor que su CAC. Ahora, después de calcular sus ingresos, puede pasar a la última etapa, Escalar.
En estas etapas de análisis optimizado, puede tomar las medidas necesarias para hacer crecer su negocio. Puede hacer planes donde concentrarse más para aumentar el crecimiento del negocio y expandirlo.

La única métrica que importa (OMTM)

Obtener conocimiento sobre las métricas no es suficiente. Debe saber qué métrica se utilizará en cada etapa del negocio. El enfoque es un recurso importante en lean analytics. Si distribuye su enfoque en diferentes métricas, se le dirigirá antes del aprendizaje. Cada etapa requiere una métrica particular en la que necesita trabajar. Seleccione esa métrica para trabajar y fije su objetivo después de investigar. Puede decidir sobre un objetivo realizando una investigación sobre las estrategias y puntos de referencia de su competidor.

Por ejemplo, una empresa tenía su métrica como Churn. Su objetivo es mantener la tasa de abandono por debajo del 4%. Entonces, si la tasa de rotación es menor o igual al 4%, significa que se logra su objetivo. Si la tasa de rotación es superior al 4%, significa que la empresa está en problemas y que deben tomar medidas para disminuirla.

Por lo tanto, para establecer un negocio competitivo, usted y toda su empresa deben centrarse en One Metric That Matters (OMTM).

Ciclo de Lean Analytics

La imagen de arriba representa el ciclo de análisis Lean. Hay cuatro pasos principales involucrados en este proceso que se discuten en detalle a continuación.

Descubre qué mejorar

Primero debe comprender su negocio porque el ciclo de análisis lean no lo ayudará en eso. Debe conocer el aspecto importante de su negocio y saber qué cambiar en él.

En este primer paso, el ciclo de análisis lean necesita la ayuda de otros hombres de negocios para descubrir su métrica. El ciclo de análisis Lean ayudará a encontrar una métrica que sea relevante para su negocio. También puede encontrar una métrica basada en su modelo de negocio.

Después de elegir una métrica para conectarla a un KPI (Indicador clave de rendimiento). Por ejemplo, la métrica es la tasa de conversión si su KPI es la cantidad de personas que compran su producto.

Entonces, lo primero es escribir tres métricas comerciales importantes y el KPI que necesita medir para cada métrica.

Formar una hipótesis

Esta es la etapa en la que necesitas ser más creativo. La hipótesis le da la respuesta para "Si realizo _____, creo que _____ sucederá y ____ será el resultado"

Esta es la etapa en la que necesitas inspiración. Puedes descubrirlo de dos maneras

Una cosa es cuando tienes los datos y la otra cuando no los tienes

Si tiene datos, puede averiguar fácilmente qué es lo que está causando la diferencia.

Si no tiene datos, puede probar cosas diferentes. Por ejemplo, puede estudiar el mercado, hacer una encuesta, utilizar las estrategias de la competencia, seguir las mejores prácticas y otros.

La conclusión es que la hipótesis lo ayudará a obtener un lugar en la mente de la audiencia al hacer preguntas o comprender su comportamiento.

Realizar un experimento

Después de enmarcar una hipótesis, ahora debe convertirla en un experimento. Para eso, debes hacerte tres preguntas

¿Quién es tu público objetivo? - ¿A quién esperas hacer cosas? ¿Son el tipo correcto de audiencia? ¿Cómo puedes llegar a ellos?
Que esperas que hagan? - ¿La audiencia entiende lo que esperas que hagan? ¿Es fácil para ellos hacer? ¿Cuántos están realizando lo que esperabas?
¿Por qué crees que deberían hacer eso? - ¿Estás motivando al público a hacer cosas? ¿Cuál de tus estrategias te funciona mejor? ¿Están haciendo cosas por sus competidores?

Estas tres preguntas lo ayudarán a comprender mejor a sus clientes. Las etapas de análisis lean se denominan desarrollo del cliente.

Crear un experimento se puede definir en una sola oración como

"QUIÉN hará QUÉ porque POR QUÉ mejorar su KPI hacia los objetivos o metas definidos"

Si tiene una gran hipótesis, puede crear un buen experimento.

Entonces, una vez que tenga un experimento, configure sus análisis lean para medir el KPI. Luego continúa con tu experimento.

Mide tus resultados y decide qué hacer

En estas etapas de análisis optimizado, puede conocer el resultado del experimento.

Si el experimento es un éxito, entonces su métrica está hecha. Descubra la próxima métrica para trabajar.
Si el experimento falló, entonces debes revisar tu hipótesis. Además, trate de identificar las razones del fracaso.
Si el experimento se ha alejado y no está cerca de los objetivos definidos, debe definir un nuevo experimento. Puede tener la misma hipótesis solo hacer cambios a su experimento.

Entonces el proceso es inteligente, rápido e iterativo. Se puede definir con palabras simples: identificar, hacer hipótesis, probar y finalmente reaccionar.

Conclusión

Espero que este artículo lo haya ayudado a aprender los conceptos básicos de Lean Analytics que lo ayudarán a crecer y expandir su negocio. Comience con eso hoy

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