La forma de iterar en el producto siempre ha sido una de las principales preocupaciones en las nuevas empresas. Pero si bien antes tenían que depender únicamente de los comentarios e instintos de los clientes, ahora también tienen una gran cantidad de datos para equilibrar. Esta dinámica crea nuevas oportunidades pero también requiere un nuevo tipo de arbitraje.
Discutimos este nuevo contexto durante TechCrunch Disrupt 2021 en una conversación de panel con Jean-Denis Grèze de Plaid, Stephanie Mencarelli de InVision y Pete Thompson de eBay. Exploramos diferentes perspectivas sobre la base de datos, la segmentación de su base de usuarios, la velocidad de iteración y más.
El papel de los datos
Nuestra conversación comenzó con una pregunta provocativa: ¿Puede una startup o una empresa de tecnología estar demasiado impulsada por los datos?
Según Thompson, la respuesta es “absolutamente no”, pero Mencarelli no fue tan afirmativo.
Thompson:
Es una cuestión de cómo usa los datos y cómo los equilibra con otras formas de retroalimentación que recibe. Pero yo diría que se está volviendo cada vez más importante descubrir cosas dentro de la organización con datos que no se pueden hacer con ningún otro medio. Identifica cosas que la curación humana o el procesamiento manual no descubrirían.
Mencarelli:
Quizás esté un poco en desacuerdo y diga que hay un punto en el que puede estar demasiado impulsado por los datos, en el que no está viendo lo que yo llamo los bordes de la curva de la campana de la innovación. Por lo tanto, es muy importante ver qué están haciendo las cohortes más pequeñas, porque podrían ser las primeras en adoptar un nuevo comportamiento.
Sin embargo, el propio Thompson había agregado algunos matices anteriormente, señalando que “también debes poder pensar en otras cosas que no estás haciendo o en características que podrías construir que los datos en realidad no te dirán”. Dio un ejemplo de esto en eBay:
Recientemente, lanzamos algo que llamamos búsqueda a través de imágenes, no solo consultas de texto. Y este es un gran ejemplo en el que nuestros datos nunca nos hubieran dicho que en nuestro sitio, por ejemplo, para la moda, las audiencias más jóvenes solo quieren poder navegar y ver otras cosas que se parecen a la misma imagen, no basadas en una búsqueda basada en texto. Y estas son cosas que debe analizar a través de otras formas de bucles de retroalimentación.
La importancia de segmentar bien
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