Parte 19 — Growth marketing y growth engineering#
Esta parte trabaja el nivel Crecimiento y analítica del programa y su propósito es que llegues a poder instalar un motor de experimentación que produzca aprendizaje acumulativo. Llegas desde la parte 18, Customer experience, success y fidelización, y lo que allí quedó resuelto se da por sabido aquí. Lo que produzcas aquí es material de entrada para la parte 20, Analítica comercial y marketing science.
Son 14 clases, alrededor de 35 horas de estudio dirigido, y todas empujan hacia la misma pregunta:
¿Qué bucle hace que el crecimiento se retroalimente en lugar de depender del gasto?
Esa pregunta no es retórica: al final de la parte tienes que poder responderla con un artefacto en la mano —growth model con North Star, bucles, backlog priorizado y resultados de experimentos— y no con una opinión.
Sobre qué caso vas a trabajar#
Ruta Andina hace 12 «experimentos» al mes y no puede nombrar un solo aprendizaje que haya cambiado el producto o el canal.
Todo el programa ocurre en la misma empresa, Ruta Andina SpA: Empresa chilena que vende una plataforma de agendamiento, pagos y CRM ligero para pymes de servicios (peluquerías, talleres, centros médicos pequeños, estudios contables). Tiene tres líneas de ingreso: suscripción SaaS (CLP 39.000 a CLP 199.000 mensuales por local), venta de hardware complementario por e-commerce y marketplace, y contratos anuales con municipios y corporaciones para digitalizar atención de público. Trabajar siempre sobre el mismo caso permite comparar decisiones tomadas en partes distintas y ver cuáles se contradicen entre sí.
Qué vas a saber hacer#
Las competencias que se desarrollan aquí son diseño de bucles de crecimiento, priorización de experimentos y activación y retención. Con ellas la parte habilita para el trabajo de Growth manager, Growth engineer y Head of Growth, que es donde estas decisiones se toman de verdad.
Cómo avanza la parte, clase a clase#
Las clases van en orden y cada una supone la anterior. Esta es la secuencia y los conceptos que introduce cada sesión:
| # | Clase | Conceptos que introduce |
|---|---|---|
| 01 | Qué es growth | equipo multifuncional, ciclo de experimentación, alcance de intervención |
| 02 | North Star Metric | métrica estrella, métrica de entrada, correlación con ingreso |
| 03 | AARRR | etapa del marco, cuello de botella, orden de intervención |
| 04 | Growth loops | bucle de crecimiento, output del usuario, velocidad del bucle |
| 05 | Activación | evento de activación, ventana de activación, análisis predictivo de activación |
| 06 | Crecimiento centrado en retención | curva estabilizada, orden de inversión, costo de la fuga |
| 07 | Bucles de referencia | condición de valor previo, mecanismo de compartir, incentivo bilateral |
| 08 | Viralidad | coeficiente viral, tiempo de ciclo viral, viralidad parcial |
| 09 | Backlog de experimentos | entrada del backlog, fundamento de la hipótesis, esfuerzo estimado |
| 10 | ICE, RICE y priorización | impacto estimado, confianza, esfuerzo |
| 11 | Diseño de experimentos | asignación comparable, tamaño mínimo detectable, métrica guardarraíl |
| 12 | Growth engineering | instrumentación, bandera de funcionalidad, infraestructura de experimentos |
| 13 | Product-led growth | autoservicio, valor perceptible sin ayuda, expansión por uso |
| 14 | Growth model completo | modelo de crecimiento, palanca, sensibilidad del modelo |
Dónde se practica y cómo se evalúa#
Leer la parte no la acredita. Los laboratorios te hacen ejecutar el método sobre el caso; la evaluación de la parte comprueba que puedes sostener las decisiones sin el material delante; el caso extendido exige integrar lo aprendido en una recomendación completa, y en templates/ están los formatos que se usan para producir el artefacto. El resultado que va a tu portafolio es growth model con North Star, bucles, backlog priorizado y resultados de experimentos.
Qué puede salir mal#
Declarar victorias con muestras insuficientes y optimizar métricas locales que dañan el sistema. Antes de llevar cualquier recomendación de esta parte a una operación real, revisa el mapa regulatorio y las reglas sobre datos personales: la norma vigente manda sobre el material pedagógico.
Bibliografía de la parte#
Estas son las obras sobre las que se apoya la parte, con lo que aporta cada una y en cuántas de sus 14 clases aparece. Está comprobado que cada obra existe y cuál es la edición —el título enlaza a su localizador—; que la idea atribuida esté en el capítulo que indica cada clase es la lectura del programa y está para que la contrastes. La columna «Acceso» dice de antemano qué puedes leer sin pagar.
| Obra | Qué aporta | Clases | Localizador | Acceso |
|---|---|---|---|---|
| Susan A. Ambrose et al. — How Learning Works (2010) | principios de aprendizaje: conocimiento previo, práctica y retroalimentación | 14 | ISBN 9780470484104 | comprar o biblioteca |
| Peter C. Brown, Henry L. Roediger III y Mark A. McDaniel — Make It Stick (2014) | recuperación espaciada, intercalado y dificultad deseable | 14 | ISBN 9780674419377 | comprar o biblioteca |
| Anders Ericsson y Robert Pool — Peak (2016) | práctica deliberada con criterios explícitos y retroalimentación inmediata | 14 | ISBN 9781473513143 | comprar o biblioteca |
| William Ellet — The Case Study Handbook (2018, ed. revisada) | análisis de casos: problema, decisión, evidencia y recomendación | 14 | ISBN 9781633696150 | comprar o biblioteca |
| Grant Wiggins y Jay McTighe — Understanding by Design (2005, 2.ª ed.) | diseño inverso desde el desempeño observable | 14 | ISBN 9781416600350 | comprar o biblioteca |
| Sean Ellis y Morgan Brown — Hacking Growth (2017) | equipo multifuncional, ciclo de experimentación y aha moment | 13 | ISBN 9780451497215 | comprar o biblioteca |
| Alistair Croll y Benjamin Yoskovitz — Lean Analytics (2013) | una métrica que importa por etapa y por modelo de negocio | 8 | ISBN 9781449335670 | comprar o biblioteca |
| Marty Cagan — Inspired (2017, 2.ª ed.) | descubrimiento de producto y riesgos de valor, usabilidad, viabilidad y factibilidad | 5 | ISBN 9781119387541 | comprar o biblioteca |
| Ron Kohavi, Diane Tang y Ya Xu — Trustworthy Online Controlled Experiments (2020) | diseño estadístico de experimentos, métricas guardrail y trampas de interpretación | 5 | ISBN 9781108601375 | comprar o biblioteca |
| Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) | pensamiento analítico: formulación del problema, evaluación y valor esperado | 4 | ISBN 9781449374280 | comprar o biblioteca |
| Wes Bush — Product-Led Growth (2019) | el producto como principal vehículo de adquisición, activación y expansión | 4 | ISBN 9781777119317 | comprar o biblioteca |
| Eric Ries — The Lean Startup (2011) | construir-medir-aprender, MVP y decisión de perseverar o pivotar | 2 | ISBN 9780670921607 | comprar o biblioteca |
| Seth Godin — This Is Marketing (2018) | marketing como servicio a un público mínimo viable y construcción de confianza | 2 | ISBN 9780525540830 | comprar o biblioteca |
| Gabriel Weinberg y Justin Mares — Traction (2015) | diecinueve canales de tracción y el método bullseye de priorización | 2 | ISBN 9780241242551 | comprar o biblioteca |
| Peep Laja y el equipo de CXL — Conversion Optimization Playbooks (CXL) (2024) | método CRO basado en investigación previa al test y validez estadística | 1 | fuente primaria | acceso limitado |
| Peter Fader — Customer Centricity (2020, 2.ª ed.) | valor heterogéneo del cliente y asignación de recursos por valor esperado | 1 | ISBN 9781613631447 | comprar o biblioteca |
| Nick Mehta, Dan Steinman y Lincoln Murphy — Customer Success (2016) | disciplina operativa de éxito de cliente: salud, renovación y expansión | 1 | ISBN 9781119168294 | comprar o biblioteca |
| Douglas W. Hubbard — How to Measure Anything (2014, 3.ª ed.) | medir lo que parece inmedible: valor de la información y reducción de incertidumbre | 1 | ISBN 9781118836446 | comprar o biblioteca |
| Robert B. Cialdini — Influence: The Psychology of Persuasion, New and Expanded (2021) | principios de influencia y su uso ético en contextos comerciales | 1 | ISBN 9780062937650 | comprar o biblioteca |
| John Doerr — Measure What Matters (2018) | OKR como sistema de foco, alineamiento y seguimiento | 1 | ISBN 9780525536222 | comprar o biblioteca |
| Robert S. Kaplan y David P. Norton — The Balanced Scorecard (1996) | traducción de la estrategia en indicadores causalmente conectados | 1 | ISBN 9780875846514 | comprar o biblioteca |
| Samuel Hulick — The Elements of User Onboarding (2014) | diseño del primer valor percibido y reducción del time-to-value | 1 | fuente primaria | comprar o biblioteca |
| Donald J. Wheeler — Understanding Variation (2000) | distinguir variación común de variación especial antes de reaccionar a un KPI | 1 | ISBN 9780945320531 | comprar o biblioteca |
| Avinash Kaushik — Web Analytics 2.0 (2009) | medición orientada a decisión, segmentación y crítica del dato de vanidad | 1 | ISBN 9780470596425 | comprar o biblioteca |
| Fred Reichheld, Darci Darnell y Maureen Burns — Winning on Purpose (2021) | lealtad, economía del cliente ganado y usos correctos e incorrectos del NPS | 1 | ISBN 9781647821784 | comprar o biblioteca |
De todas ellas, las que ordenan el criterio de esta parte son Sean Ellis y Morgan Brown (Hacking Growth), Wes Bush (Product-Led Growth), Alistair Croll y Benjamin Yoskovitz (Lean Analytics), Ron Kohavi, Diane Tang y Ya Xu (Trustworthy Online Controlled Experiments), Eric Ries (The Lean Startup) y Marty Cagan (Inspired). Si sólo puedes leer una, empieza por Sean Ellis y Morgan Brown — Hacking Growth.
La bibliografía completa del programa, con el uso de cada obra clase a clase, está en docs/BIBLIOGRAFIA.md; el registro con los localizadores comprobables, en sources/bibliography.json.