¿Cómo transmutar de software factory a producto escalable? El caso Adviser

Las experiencias fallidas fueron el insumo para que Rodrigo Barrera funde Adviser, un producto con el que proyecta un negocio a escala.

“He fallado más de 9000 tiros en mi carrera. He perdido casi 300 juegos. 26 veces han confiado en mí para tomar el tiro que ganaba el juego y lo he fallado. He fracasado una y otra vez en mi vida y eso es por lo que tengo éxito”. 

Si estás desarrollando o piensas crear un emprendimiento TI, ten en cuenta estas palabras de un tal Michael Jordan.

El fracaso es parte del camino de todo emprendedor. Rodrigo Barrera bien conoce de esto y, a fuerza de resiliencia y de aprender de los errores, hoy cuenta con un producto TI que crece en el mercado y proyecta un crecimiento escalable.

Este producto es Adviser, una herramienta que asesora a usuarios de tiendas e-commerce para incrementar la probabilidad de compra. Pero el camino hasta allí no fue fácil.

Piedras en el camino

Junto a su socio Francisco Echeverría, Rodrigo creó en Chile PragmaLab, una empresa de desarrollo de software a medida (Software Factory) que brinda consultoría tecnológica bajo la modalidad SaaS.

Al ser una empresa de desarrollo a medida, creaban una solución según lo que pedía cada cliente, hasta que en 2019 se propusieron hacer una startup. No eran novatos en la materia, ya que anteriormente habían creado PhotoFest Chile, un producto que había encontrado un buen cúmulo de clientes.

Es así que decidieron “salir al mercado”: interactuar con clientes e identificar un dolor que fuera transversal a todos ellos. Encontraron que la mayoría trabajaba en planillas de Excel y que podían mejorar sus procesos internos con un sistema más sofisticado (con funciones como perfilamiento de usuario, elementos de seguridad, alertas automáticas, etc).

El paso siguiente fue crear una solución: Baustack. Con esta herramienta “No Code” permitirían a los clientes construir sistemas que “parecían a medida” sin necesidad de saber código y a bajo costo.

NADA PODÍA SALIR MAL… O SI

Baustack no tuvo éxito. ¿Por qué? Mirando hacia atrás, Rodrigo y su equipo identificaron las causas de la baja performance de su solución. 

La primera razón fue el mercado-objetivo (laggards), un concepto de la curva de adopción tecnológica de soluciones de software que se entiende mejor con el siguiente gráfico:

Laggards se refiere a los usuarios escépticos o aquellos que no quieren cambiar. Con Baustack apuntaron a personas sin experiencia ni expertise en otras plataformas más complejas confiando en que adoptaran una herramienta más amigable, pero resultó que estas personas directamente no deseaban cambiar sus procesos tradicionales. 

*En Empower IT identificamos 3 tipos de CIO (Chief Information Officer): zombies, reactivos, proactivos. El segmento “Laggards” estaría vinculado al CIO de tipo zombie. 

Otras razones que llevaron a que Baustack no funcionara son: alta competencia de propuestas similares (como Airtable o smartsheet); la complejidad técnica de la solución (después de dos años aún no tenían el mínimo de funciones necesarias para que fuera un producto escalable y transversal); hicieron mucho foco en el producto y no el feedback de usuarios; una solución que pensaron que era B2B resultó ser B2C; el costo de adquisición de clientes y el financiamiento necesario eran muy elevados, lo cual obligaba a que también lo fuera la cantidad de usuarios o bien el precio para garantizar su rentabilidad.

APRENDIZAJES como insumo

Esta experiencia permitió a los socios de PragmaLab armar una matriz de decisión y hacerse PREGUNTAS para elegir con acierto futuros proyectos. Gracias a eso pudieron descartar ideas hasta encontrar la indicada:

Y se hizo la luz: llegó ADVISER (Recomendador)

El germen de esta solución fue un desarrollo a medida de PragmaLab para Rosen (empresa de camas y colchones): una app en la que los usuarios completan un cuestionario y reciben como resultado recomendaciones de productos.

Tras ser implementada en más de 30 tiendas, la pregunta fue: ¿Y si aplicamos esta misma lógica al e-commerce?

Así fue como nació ADVISER, una herramienta que se integra a tiendas e-commerce y permite conocer los intereses de los usuarios para incrementar la probabilidad de que compren.

A partir de un cuestionario simple (un formulario interactivo) la herramienta selecciona y ofrece al usuario los productos que matchean con sus intereses y objetivos de compra, como haría un vendedor en una tienda tradicional (ya sea derivando a links en la plataforma o con integraciones como Shopify para compra directa). Es una relación de tipo win-win: el cliente encuentra fácilmente lo que busca y al negocio le quedan sus datos para realizar campañas de marketing digital personalizadas, focalizadas y automatizadas (de los datos solamente el mail es obligatorio y lo completa el usuario mismo, por lo cual es una zero-party data - no entregada por terceros-.

Modelo freemium particular

Como muchas herramientas TI, Adviser ofrece 14 días de prueba gratuita. Sin embargo, previo a eso se debe realizar la implementación. Por lo tanto luego de casi un mes el cliente decidirá continuar con el producto (paga la implementación de forma retroactiva) o finalizar el vínculo.

Detalle no menor: aún si no se han realizado ventas considerables en ese período, el negocio sí ha recabado datos de los usuarios que hayan ingresado, por lo cual cuentan con un activo del que carecían.

Al infinito y más allá: un modelo escalable

Considerando las causas antes mencionadas del fracaso de Baustack y comparando con Adviser, podemos justificar que este producto haya encontrado mercado (sobre el último ítem: Adviser cubre costos con solo 10 o 15 clientes a quienes se cobra la implementación y un fee mensual, dado el tamaño del ticket B2B).

Si bien hoy en día hacen desarrollo a medida, cada vez unifican más las variables de los clientes, lo que les permite construir un modelo que sea transversal y de rentabilidad escalable, apuntando a ser una herramienta “No Code” estandarizada que cada cliente modifique a gusto y piacere (ahorrando recursos y tiempos de producción así como también del proceso comercial, ya que se vende un producto cerrado).

Integración con ChatGPT como Roadmap

Puedes interiorizarte más en este documento.