Programa de Lanzamiento de tu Startup: Lean Analytics.

En este módulo se pretende ahora mostrar métricas diferentes en función de los diferentes modelos de negocio.

• Métricas en modelo de negocio e-commerce
• Métricas en modelo de negocio basado en apps móviles
• Métricas en modelo de negocio basados en la generación de contenidos por parte de los usuarios

En este corte vamos a entender la importancia de elegir una métrica correcta en función del momento, y que, puede ser cambiante según la fase. Específicamente en E-commerce se utilizan algunas métricas como el índice de conversión o compras por año para identificar el tipo de e-commerce que tenemos, entre otras. Además, qué tipo de experimentos podemos utilizar para testar nuestro modelo. 

Métricas interesantes y clave para modelos de negocio de apps móviles. Ejemplos como: número de descargas de la aplicación móvil, coste de adquisición de cliente, tasa de lanzamiento, porcentaje de usuarios activos y frecuencia, de usuarios de pago...

Ejemplos de métricas en modelos de creadores de contenidos para identificar las más oportunas según nuestra situación para crear valor a nuestra plataforma.

Dentro de cada uno de los modelos de negocio vistos en este módulo, cuáles pueden ser las métricas más importantes en cada caso para generar nuevo contenido, para tener un negocio recurrente y escalable.

Define tu propia UMVI (OMTM):

Puedes elegir una Única Métrica que Verdaderamente Importa para tu startup? Dale una oportunidad. Si hiciste la actividad anterior, tendrás una lista de buenas métricas de las que puedes hacer seguimiento. Elige ahora una sin la que no puedas pasar.

¿Podría tu empresa trabajar de forma exclusiva en mejorar esa métrica? ¿Qué pasaría si lo hiciera? ¿Podrías fijar un objetivo, una línea de referencia, para medir los resultados? Si no es posible, no pasa nada. Por ahora, anota tu Única Métrica que Verdaderamente Importa y el valor que tiene actualmente y volveremos a ella más adelante.

Documentación y Bibliografía:

• http://www.codecademy.com/blog/142-why-building-a-data-science-team-is-deceptively-hard
• Coursera /Johns Hopkins Specialization Track on Data Science: 
• https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1
• http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/17-analytic-disciplines-compared
• https://www.dynamicyield.com/2014/07/startup-data-science/
https://gigaom.com/2013/09/28/notice-to-startups-you-are-doing-data-science-wrong/ n http://mlwave.com/ycombinator-2014-data-science-start-ups/

En este módulo se pretende ahora métricas diferentes en función de los diferentes modelos de negocio especificados a continuación. Lo más importante es, entender el concepto de la métrica y descubrirla para analizarla dentro de tu modelo de negocio.

Los modelos de negocio multiplataforma es uno de los modelos más interesantes e inquietos que se basan en modelos colaborativos. Para crecer qué métricas son más importantes según el estado en el que nos encontramos para saber cómo puede ir mejor hacia un futuro evaluando ambos segmentos de mercado necesarios para nuestro negocio. 

En los modelos SaaS se puede monetizar de diferentes maneras y cómo han ido cambiando. Con las diferentes métricas expuestas intentaremos medir lo más rápido posible los posibles problemas para evitar la tasa de abandono. Además de distintas recomendaciones para medir el uso que el cliente le da antes de perder al cliente.

Modelos de negocio complejos pero que pueden ser complementarios a diversos modelos, como por ejemplo, freemium. Cómo utilizar métricas para saber dónde incidir y cuál es nuestro factor de éxito.

Cómo siempre un resumen del módulo 3: métricas por modelo de negocio.

Hemos analiza algunos modelos importantes y referentes en la startup de base tecnológica como:

1. Modelos multiplataforma
2. Modelos basado en la publicidad
3. Modelos de SaaS (Software como Servicio)

Elige tu modelo de negocio:

De los seis modelos de negocio que has visto encuentra el tuyo y escríbelo y, a continuación, haz una lista con todas las métricas que definimos en ese modelo de negocio y comprueba si se alinean con el seguimiento que ya estás haciendo. Para las métricas que sigas, anota los valores que tienen hoy, si no lo has hecho ya. Si un par de modelos se solapan para tu negocio (lo que no es raro).

Documentación y Bibliografía:

• https://cds.nyu.edu/wp-content/uploads/2014/05/What-I-Learned-As-Pandora’s-First-Data-Scientist.pdf
• http://www.codecademy.com/blog/142-why-building-a-data-science-team-is-deceptively-hard
• Coursera /Johns Hopkins Specialization Track on Data Science: 

• https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1
• http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/17-analytic-disciplines-compared
• https://www.dynamicyield.com/2014/07/startup-data-science/
• 
https://gigaom.com/2013/09/28/notice-to-startups-you-are-doing-data-science-wrong/ 
• http://mlwave.com/ycombinator-2014-data-science-start-ups/

En este módulo se pretende mostrar algunas de las herramientas más importantes del mercado para el analista de datos.

• Fases de métricas: Empatía, Pegajosidad, Viralidad, Ingreso, Escalabilidad.
• Ejemplo de fases de métricas.
• OMTM
• Referencias del métricas por modelos

En este video analizaremos las métricas importantes en función de la siguientes fases:

1. Fase de Empatia: Métricas cualitativas, entrevistas, análisis del problema en importancia, cómo identificar cuantitativamente un earlyadapter
2. Fase de Adhesión: Métricas de adherencia, M2H score, como identificar a los primeros clientes yonkies del producto, preguntar para evolucionar el MVP

En este video analizaremos las métricas importantes en función de la siguientes fases

1. Fase de Viralidad: Métricas virales, k de viralidad, tiempo de ciclo viral , NPS, tipos de viralidad.
2. Fase de Ingresos: CAC, LTV, identificar el Product-Market Fit, valoración del crecimiento.
3. Fase de Escalabilidad: ROI, retorno de inversión por activo, verticales de negocio, ventas, satisfacción de cliente VOC, métricas de negocios establecidos.

Analizamos un par de casos, el de un restaurante y las métricas por fases y la de una startups de base tecnológica.

¿Cómo saber si vamos por el buen camino?, ¿cómo saber si la métrica es correcta?

Trazamos algunas métricas conocidas que nos pueden ayudar a saber referencias conocidas, en función del modelo de negocio y de la fase de la startup.

#OMTM

deberías seguir en twitter el hashtag #OMTM

https://twitter.com/search?f=tweets&vertical=default&q=%23omtm&src=typd

La Unica Metrica que Importa.

Cuatro razones por la que usar OMTM:

1. Responde a tu pregunta mas importante, por modelo y por fase.
2. Te obliga a trazar lineas de referencia.
3. Todos en la startup ponéis foco en el sitio correcto.
4. Incentiva la cultura de la experimentación.

Como siempre un resumen de los puntos mas importantes del módulo 4. Métricas importantes por fases en tu startup.

• Fase de Empatia: Entender el problema y al cliente.
• Fase de Adhesión: Construir una solución que el cliente necesite y use de manera recurrente.
• Fase de Viralidad: Como crecer.
• Fase de Ingresos: Validar si somos rentables y como es el CAC y el LTV
• Fase de Escalabilidad: Como podemos convertirnos en una ExO

Elige la etapa en la que te encuentras:

¿En qué etapa crees que te encuentras? Anótela. Después de ver los vídeos sobre las etapas de Lean Analytics, veremos si tu respuesta ha cambiado o no. Probablemente, después de ver los vídeos, tendrás que detallar más tu respuesta; tal vez tengas que borrar algún aspecto específico de la etapa en la que hayas puesto el foco (por ejemplo, validación del problema o validación de la solución en la etapa de Empatía). O tal vez te encuentres entre dos etapas. Por eso, te recomendamos que leas los cincos capítulos completos antes de decidir.

Documentación y Bibliografía:

• http://www.leanersmagazine.com/docs/publicaciones/03-business-modeling/un-modelo-de-utilizacion-de-metricas.pdf
• http://growthhackinglabs.com/unica-metrica-importa/
• http://javiermegias.com/blog/2012/11/metricas-startup-fases-crecimiento-validacion/