Recientemente me encontré con una declaración en los medios de comunicación de que el siguiente nivel de valor comercial solo se puede generar mediante la incorporación de expertos que no son expertos en datos. Esto me ha llevado a reflexionar sobre la democratización de los datos y su papel en el desbloqueo de este nuevo valor. Me senté (virtualmente) con , director ejecutivo de , para comprender mejor la evolución y la consumerización del análisis de datos y lo que le depara el futuro. Amir Movafaghi Mixpanel Antes de unirse a Mixpanel, Amir se desempeñó como director financiero en Spiceworks Inc., una en línea donde los usuarios pueden colaborar y buscar consejos entre ellos, y también participar en un mercado para comprar servicios relacionados con TI. Anteriormente, ocupó varios puestos de liderazgo en Twitter Inc., donde, según , ayudó a escalar la empresa de 150 a más de 4000 empleados y también ayudó a liderar la empresa a través de su oferta pública inicial. comunidad TheOrg.Com En nuestra charla, discutimos por qué el análisis de autoservicio está aquí para quedarse como un impulsor del crecimiento impulsado por productos (PLG), cómo las empresas de SaaS de nueva generación marcan la diferencia e interrumpen la experiencia del usuario, cómo los nuevos participantes en el mercado pueden sobrevivir y prosperar. en un entorno altamente competitivo, si Twitter sigue siendo un producto increíble y otras cosas que invitan a la reflexión. Disfruta leyendo o escuchando. Amir, ¿cómo logramos el nivel de democratización de datos que tenemos ahora? ¿Cuál fue la evolución? Durante mucho tiempo, este mundo fue devorado por hojas de cálculo. Con Microsoft Excel siendo dominante, aún habría muy pocas personas en una organización que realmente entendieran y pudieran modelar hojas de cálculo complejas. Y a medida que avanzaban las cosas, pasamos de hojas de cálculo a diferentes almacenamientos de datos, herramientas y conjuntos de bases de datos. Necesitábamos herramientas de BI y SQL para unir esos conjuntos de datos en varias bases de datos y luego implementar paneles para compartir con el liderazgo de la empresa. Por lo tanto, cuando se trata de análisis de datos, siguió siendo una prerrogativa de los científicos e ingenieros de datos durante un tiempo antes de que Google Analytics y otras plataformas construyeran y sirvieran durante algún tiempo un modelo de datos muy limitado para el análisis de marketing. Y luego, se agregó una capa muy delgada de análisis funcional basada en herramientas SaaS, que se ha apoderado de la economía en los últimos 10 años. Lo que ahora nos queda es el peor escenario posible, donde tenemos un conjunto de herramientas muy complejas en BI, herramientas a las que la mayoría de las personas no pueden acceder si quieren comprender los datos en su totalidad. Y luego llegamos al punto en el que teníamos un nivel profundo de silo, con Salesforce sirviendo a los equipos de ventas, Marketo sirviendo a los equipos de marketing: múltiples herramientas de análisis funcional sirviendo un nivel increíblemente delgado de información sobre sus respectivas funciones y fallando en proporcionar el contexto completo del recorrido del cliente. Estas cosas son profecías autocumplidas cuando obligas a las personas a usar estas herramientas dispares que no se comunican entre sí. Los conocimientos que extraen las personas y cómo pueden ver su impacto en el crecimiento del negocio se limitan a esa visión estrecha. Y luego tienes esta increíble dinámica en la que vas a una revisión comercial trimestral y el equipo de marketing está celebrando; están súper felices porque sus métricas locales están funcionando de maravilla. El equipo de producto está de celebración. Todo el mundo está contento, pero los ingresos han bajado. Y ahora, gracias a la tecnología emergente, estamos entrando en la era del análisis de autoservicio basado en eventos capaz de proporcionar una increíble profundidad de conocimientos a los que las personas sin experiencia en ingeniería de datos pueden acceder fácilmente, aprovechar y convertir en valor. Este es un mundo completamente nuevo en el que podemos ver nuestro impacto en las cosas que importan. Las cosas que importan están ligadas en última instancia a los resultados de la empresa en cuanto a impulsar el crecimiento y la monetización. Entonces, ¿es justo decir que los avances en la nube y la inteligencia artificial se han convertido en los principales impulsores de la democratización de los datos? El paso a la nube tuvo esencialmente dos etapas. La etapa uno fue SaaS que simplemente copia todo en las instalaciones y lo coloca en la nube, que es Salesforce, por ejemplo, o Workday. Las aplicaciones SaaS son copias espejo de sus equivalentes locales servidos en una nube. Ahora estamos en la etapa dos, con empresas de crecimiento impulsadas por productos como Mixpanel, Slack, Notion o Figma en el centro del escenario. En esencia, sus productos innovan en la experiencia del usuario, la productividad del flujo de trabajo, la colaboración y la conectividad de datos. Estas herramientas ahora están definiendo y marcando el comienzo de la nueva era de democratización de datos e interrumpiendo las experiencias de usuario "tradicionales". En Mixpanel, proporcionamos potentes análisis de productos de autoservicio, lo que permite a otras empresas crear mejores productos al tener una comprensión holística de cómo las personas usan e interactúan exactamente con sus productos. Hacemos que los datos sean accesibles para cualquier persona mediante la generación de informes interactivos, lo que le permite consultar sus datos con solo unos pocos clics y luego ver visualizaciones en segundos. La magia de nuestro producto está realmente en el hecho de que tenemos una interfaz de usuario muy simple y directa que se basa en un modelo basado en eventos, que es la forma de datos más pura y cruda. Curiosamente, tú y yo procesamos el mundo de la misma manera. Procesamos cosas que suceden a nuestro alrededor o un conjunto de acciones que ocurren a lo largo del tiempo. Y eso es exactamente lo que el análisis de eventos le permite dar forma, analizar y segmentar. ¡Y es increíblemente genérico! Todo se puede modelar de esta manera. La simplicidad y el poder que crea el análisis basado en eventos son la accesibilidad a la UX y la capacidad de obtener información y crear métricas increíblemente complejas que son muy difíciles de componer en SQL y graficar en Looker y Tableau. Puede generar instantáneamente esos conocimientos en Mixpanel con una pequeña curva de aprendizaje del usuario. Aprende algunos componentes de qué es un evento, qué es una propiedad de evento y quién es el usuario que realiza acciones. Luego, puede crear cohortes, puede observar el comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo, puede observar el comportamiento de retención, el comportamiento de conversión: puede obtener información profundamente intuitiva de la misma manera que los usuarios piensan sobre el procesamiento del mundo real. Ese es, en esencia, el futuro de la analítica. Si bien el análisis de autoservicio ayuda a mitigar el enfoque de silo, ¿puede también ayudar a promover las mejores prácticas en torno a la confianza y la credibilidad? ¡Me encanta que menciones eso! Ciertamente, puede autoservicio algo, pero si no es confiable o creíble, entonces no tiene sentido ni utilidad. Creo que la historia de credibilidad sobre por qué los datos son cada vez más confiables y por qué podemos darles a las personas la capacidad de llegar a ese nivel de precisión tiene que ver en gran medida con este increíble ecosistema que se ha construido durante los últimos diez años. almacenamiento de datos en la nube. Todas las herramientas de gobierno que han cobrado vida han transformado la forma en que puede administrar sus datos, ayudando a aumentar la confianza y la credibilidad. Estas son cosas que la mayoría de nosotros desearía haber tenido hace mucho, mucho tiempo. Después de una década de aprendizaje, estamos aquí con todas las diferentes empresas que han permitido esto. Amir, ¿cómo define el crecimiento impulsado por productos? En el mundo empresarial, tenías esta verdad fundamental durante mucho tiempo de que era increíblemente difícil adquirir e implementar software en las instalaciones. Firmaría contratos de 5 a 10 años debido a la gran complejidad de implementar algo así. Como mencioné anteriormente, tuvimos una transición gradual a la nube. Al principio, las empresas de SaaS despegaron, lo que hizo que fuera muy fácil para cualquier persona ponerse en marcha de forma instantánea. Y si bien las empresas empresariales tardaron tiempo en gravitar lentamente y darse cuenta de que existe una mejor manera de hacer negocios, surgió una nueva generación de empresas con productos innovadores en diferentes categorías, lo que permitió una dinámica completamente diferente de cambio de costos e implementación. El obstáculo se vino abajo, y justo después de eso, tuvimos otro cambio cultural de una toma de decisiones muy vertical a una toma de decisiones muy plana. En el pasado, todas las decisiones las tomaba C Suite. Y luego, hubo un momento en que la economía del conocimiento se convirtió en la fuerza dominante. A medida que los talentos se convirtieron en los activos más valiosos para cualquier organización, los líderes empresariales se preguntaron: "¿ " Cómo reclutamos y retenemos a las mejores personas en la industria?" "¿ Cómo podemos brindarles mejores herramientas para que puedan hacer su trabajo aún mejor? ¿Sabía que PwC había usado Lotus Notes durante mucho tiempo porque IBM era un gran cliente suyo? Entonces, usaron el producto de IBM hasta alrededor de 2010-2011, cuando se saltaron Microsoft Office y fueron directamente a Google Docs. Fue como saltarse el escritorio para ir al móvil: un cambio tan loco. Todo para satisfacer a los empleados y darles herramientas más flexibles y robustas. El producto tiene que gobernar. El producto tiene que rockear. De lo contrario, no tienes ninguna posibilidad. Suponga que intenta ingresar a un mercado nuevo e increíblemente competitivo. En ese caso, la única manera de ganar es teniendo un gran producto. Entonces, en la empresa, nos hemos alejado mentalmente de esta forma de pensar súper heredada y hemos ideado un crecimiento impulsado por el producto. Es como el negocio del consumidor. Al final del día, los usuarios decidirán si vale la pena comprar o conservar su producto. Y en el nuevo mundo SaaS, no hay otra forma de vivir y sobrevivir que tener un producto increíble. Puede llamarlo crecimiento impulsado por productos; puede llamarlo consumerización de la empresa; Puedes llamarlo como quieras. Debería tener un producto fenomenal con usuarios finales realmente felices. Período. ¿Y qué te hace confiar en que Mixpanel es un producto increíble? ¿Cuál es tu métrica clave? ¿Cómo sabemos que estamos construyendo un producto asombroso? En Mixpanel, hemos llegado al punto en que nos dijimos a nosotros mismos que usaríamos Net Promoter Score como nuestra métrica clave para la empresa. Vamos a ver lo que nuestros usuarios finales nos dicen sobre cómo lo estamos haciendo, y si no recibimos el amor, entonces tenemos problemas. Tuvimos que seguir adelante y moliendo, ¿verdad? E hicimos eso y pasamos de un dígito a dos dígitos hasta donde estamos ahora con un Net Promoter Score de grado de consumidor sobre cómo nuestros usuarios finales disfrutan usando el producto. Y eso se convirtió en el catalizador para el cambio de producto basado en lo que querían nuestros usuarios. Al analizar los comentarios de los usuarios, se nos ocurrieron muchos descubrimientos. Uno de ellos es que nadie quiere contenido cerrado; nadie quiere llenar un formulario para leer un documento. Lo mismo se refiere a los precios. Después de que nos dimos cuenta de que a los usuarios les encantaban los precios transparentes, nos embarcamos en un viaje de dos años para hacer que nuestros precios fueran cada vez más . transparentes ¿Alguna vez has soñado con entrar en una Apple Store y negociar el precio del iPhone con el vendedor? ¿Por qué debería realizar solicitudes personalizadas y pasar por varias rondas de llamadas y reuniones para determinar el precio final del producto? Para resumir, nadie quiere negociar. La negociación es un medio para un fin muy amargo. Y eso significa que al final, incluso si obtuviste el mejor precio, aún no sabes si obtuviste el mejor precio. Te alejas sintiéndote como, hombre, tal vez podríamos haber conseguido más. Te alejas sintiéndote herido porque te das cuenta de que estás subsidiando el trato bueno o malo que otras personas han obtenido, lo cual es una locura. Así que salimos y dijimos: no más. Vamos a dar el mejor precio que tenga la mejor integridad de margen para todos. No estamos tratando de regatear o cobrarle a este cliente más que a ese cliente. Simplemente vamos a hacer que sea un viaje de compra increíble y vamos a deshacernos de esta fricción en el proceso de compra. Si solo está tratando de comprar la herramienta y ponerla en funcionamiento, lo último que desea es esta asimetría de información. Ni siquiera sabes si vas a poder usar esta cosa. Pero las empresas no le darán el precio. Como, oh, no, no podemos hablar de precio hasta nuestra cuarta reunión. ¿Y qué es lo más valioso en tu vida? Es tu tiempo. Dame cuatro horas más y te diré cuánto cuesta. Rogamos diferir. Entonces, después de implementar este sistema de precios transparente, ¿cómo afectó sus registros y resultados en general? Todavía es pronto para sacar conclusiones porque apenas hemos salido de la puerta con esto. Aún así, la hipótesis que teníamos al hacer este cambio con respecto a la conversión mejor que esto tendría para la monetización está bien validada hasta ahora en nuestros datos limitados. Gracias, Emir. Ahora hablemos de cómo los clientes usan herramientas de análisis de autoservicio como Mixpanel. ¿Cuáles son los casos de uso típicos? Hace unos años, esta habría sido una conversación muy centrada en el desarrollo de productos como, oh, el cliente de Mixpanel XYZ hizo eso y luego cambió la UX y mejoró la versión en una cantidad increíble, ¿verdad? Ese habría sido el caso de estudio que habría compartido con ustedes. Pero la verdad es que hoy en día, la gente lo está usando para todo tipo de cosas. Tenemos un embudo de reclutamiento ejecutándose en Mixpanel. Las empresas de BI utilizan nuestro análisis de autoservicio en su negocio de ventas de PLG. Una de las mayores empresas minoristas de café nos utiliza para su ciclo de vida de marketing, para conseguir promotores y mejorar la adopción de la lealtad. Además, tenemos estas empresas tecnológicas masivas donde los fundadores usan Mixpanel todos los días para comprender la adopción de sus aplicaciones y las métricas de participación. El otro día estaba hablando con un director financiero de uno de nuestros clientes que dijo que usaba los indicadores principales en los datos del producto para pronosticar mejor las finanzas y proporcionar esos indicadores principales a sus inversores para la toma de decisiones. Dicho esto, los casos de uso de análisis de autoservicio son ilimitados. Es poderoso y recién comienza a encontrar esa base. Y lo que hace poderoso a Mixpanel es el orden de magnitud. Con el despegue del almacenamiento de datos en la nube, la adopción se vuelve más masiva. Por cierto, ¿cuál es el tamaño de su equipo de ingeniería social? ¿Se distribuye? Alrededor de 100 especialistas en la actualidad. Estamos bastante distribuidos, pero principalmente en los Estados Unidos en este momento. ¿Y cuáles son tus planes para el futuro? ¿Dónde te gustaría ver Mixpanel dentro de dos o cuatro años? Mi misión siempre ha sido ayudar a otras empresas a escalar y tener éxito sin importar dónde haya trabajado. Una cosa es cierta: tan pronto como llegas a un cierto nivel de complejidad, la mayoría de la gente simplemente no sabe lo que está pasando. Suponga que la compañía tiene un producto exitoso y despega. Y luego haces un montón de nuevas apuestas. Lanzas nuevos productos, lanzas nuevas funciones y luego sales y preguntas si están marcando la diferencia. ¿Estamos simplemente disfrutando de la misma ola que nos llevó en primer lugar? ¿Las cosas nuevas nos hacen una diferencia o no? Y se sorprendería de la gran brecha que existe entre la conciencia de lo que realmente marca la diferencia y el impacto real. El análisis basado en eventos, en la forma en que perseguimos lo que estamos innovando, es el poder central. Es esa misma atribución la que puede vincular los eventos y resultados centrales que dan forma a su empresa y vincularlos con lo que marcó la diferencia. ¿Fue su campaña de marketing? ¿Fue el cambio de producto? ¿Fue algún nuevo posicionamiento que lanzaste? ¿Fue una nueva geografía la que intentaste penetrar? Estos factores y matices generalmente se incluyen en la monetización y el crecimiento de una empresa. Y hasta ahora, todas las limitaciones de las que hablamos al comienzo de esta llamada realmente impiden que las empresas tomen decisiones inteligentes e informadas sobre qué inversiones continuar, qué inversiones detener o qué cosas nuevas deben buscar en función de en la comprensión de su embudo de ingresos real. Y ahí es donde vamos a estar. Con suerte, nuestra visión se hará realidad y Mixpanel podrá impactar genuinamente cómo el trabajo de las personas se relaciona directamente con un resultado que impulsa a la empresa hacia adelante. Amir, también tengo curiosidad por saber más sobre tu tiempo en Twitter. Entonces, pasaste varios años en Twitter en diferentes roles. ¿Te imaginas que en ese entonces Twitter eventualmente se convertiría en lo que es ahora? Twitter es realmente complicado, y parte de la complicación tuvo mucho que ver con su naturaleza pública. Fue un ciclo cerrado porque Twitter era una plataforma social abierta al público, que generaba muchas más opiniones e interés público que incluso Facebook, que era significativamente más grande y más adoptado. En muchos sentidos, el poder de Twitter fue indiscutible en términos de lo que hizo, cómo dio forma al mundo y cómo progresó para tener el impacto que todavía tiene hoy en día. En los primeros días, teníamos dos caminos principales que íbamos a tomar para construir Twitter. Uno era un protocolo: la canalización que alimenta todas las diferentes aplicaciones que aprovechan esta tecnología de uno a muchos. Y la segunda forma era que saliéramos y asumiéramos la experiencia del usuario final. Y el momento en que tomamos la decisión de adueñarnos de la experiencia del usuario final tuvo consecuencias reales en el sentido de que ahora teníamos que gobernar esa experiencia. Teníamos que tener todas las diferentes políticas y características que se han vuelto cada vez más relevantes públicamente a medida que ha cambiado el clima político. A partir de ese momento, Twitter dejó de ser solo una empresa de tecnología. Ahora está en el corazón de cómo se intercambia la información, cómo se establecen las tendencias y cómo las personas dan forma a sus opiniones sobre diferentes temas. Al principio, escalar algo como esto era un problema de infraestructura. Ahora es tanto un problema de gobernanza y humano como un problema tecnológico. Mi opinión es que no tengo ninguna opinión en particular que me gustaría compartir sobre el ciclo de cambios por el que ha pasado Twitter desde el punto de vista de la propiedad en los últimos años. Pero mientras nos mantengamos fieles al impacto real que no solo Twitter, sino todas las empresas de redes sociales tienen sobre las personas y la sociedad en general, estos productos pueden ser increíblemente útiles y valiosos si nos tomamos esas cosas en serio. Cualquier tecnología poderosa también debe pensar en cómo debe escalar y configurar para ayudar a construir una sociedad mejor. Cómo llegamos hay más de un carril. Facebook ha tomado un camino muy diferente para llegar allí que Twitter. Y está bien que haya diferentes formas porque luego veremos si una funciona y podemos replicarla en la otra. Me alegro de que no solo se estén copiando entre sí en esta ruta. ¿Te gustó la entrevista? Por favor, compártelo para ayudar a más personas a leerlo.
