Growth hacking es un método, no una colección de trucos: encontrar el punto exacto donde tu negocio pierde gente, probar una sola cosa a la vez, medirla contra el número de partida y automatizar únicamente lo que ya demostró funcionar.
El término se gastó de tanto usarlo para vender humo. Lo que queda debajo, cuando se le quita el ruido, es bastante aburrido y bastante eficaz: un método para no gastar dinero en la parte del negocio que no lo necesita.
Antes de proponer nada se mira dónde se cae la gente: si no llegan, si llegan y no preguntan, si preguntan y no compran, o si compran y no vuelven. Cada uno de esos cuatro se arregla de una forma distinta, y trabajar el equivocado es la forma más común de perder tres meses.
Con criterio de qué se puede montar en días, no en trimestres. Un experimento que tarda dos meses en dar señal no es un experimento: es un proyecto.
Si no está el número de partida, después no hay forma honesta de decir si funcionó. Esta es la parte que casi todo el mundo se salta, y por eso casi todo el mundo tiene opiniones en vez de datos.
Aquí entra la IA, y solo aquí: automatizar algo que aún no sabes si funciona es multiplicar el error. Primero se comprueba a mano, después se deja corriendo solo.
Puestos en orden, del marco general a la palanca concreta. Si vas a leer uno solo, el primero.
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