Data-scarcity en B2B: cómo decidir bien cuando no hay datos suficientes, por Lorena Salgado
Nos hemos acostumbrado a llevar un reloj en la muñeca que nos dice nuestras pulsaciones, cuánto hemos caminado y si hemos dormido bien. El móvil nos dice cuanto tiempo de pantalla hemos tenido y en que lo hemos invertido. También sabemos cuanto tiempo hemos pasado leyendo en la última semana, el último mes, el último año… Cuando alguna de estas métricas empeora, es que lo estamos haciendo mal.
Cuando estamos tan pendientes de los números en nuestra vida diaria, ¿cómo no estarlo también en nuestro trabajo? Además, ahora cada puesto debe ser «data-driven» porque lo que no se mide, no se puede mejorar (luego veremos por qué no siempre es cierto).
Cuando hablamos de productos digitales B2B, la cantidad y la calidad de los datos rara vez bastan para decidir. Y no podemos esperar seis meses a que un dashboard hable. La clave para decidir mejor en este entorno está en la colaboración.
Por qué no tenemos datos en B2B y por qué no pasa nada
Lo reconozco: cuando cambié de B2C, con sus dashboards con fuegos artificiales y decenas de miles de puntos de datos para una métrica, y llegué a B2B donde a veces los datos no dan ni para una recta, pasé por varias fases de pánico, incertidumbre y certeza. Certeza de que lo estaba haciendo mal.
Ejemplo de gráfico habitual en B2B que no dice nada.
Pero fui entendiendo que el «data-scarcity» es normal: Contamos con unas pocas cuentas en vez de miles o millones de usuarios, con baja frecuencia de eventos (renovaciones anuales, periodos sin actividad…) y el A/B testing rara vez es limpio (no hay volumen ni tráfico comparable y la variabilidad por cliente lo contamina todo).
Todo esto está bien, no hay ningún problema siempre y cuando sepamos ver las señales.
Las señales son evidencias concretas, repetidas y con contexto que orientan decisiones sin prometer exactitud matemática. Vamos a ver cómo usarlas con sentido común.
Cómo trabajar con señales
Lo más complejo de prestar atención a las señales es que no son tan objetivas como los datos. Es muy fácil perderse en el ruido y no distinguir entre lo que realmente requiere nuestra atención y lo que no.
A mi me resulta bastante útil tener unos criterios para que esas señales sean consideradas objetivas y accionables, o simplemente se descarten.
- De quién viene: no pesa igual lo que viene de un usuario esporádico que lo que viene de un decisor. Tampoco si viene de nuestro ICP que de una cuenta que es un caso atípico. El origen importa y mucho, por lo que siempre será útil tener registrado el rol y segmento.
- Repetición mínima: si el problema o idea se repite entre distintos roles, aparece en varias conversaciones o viene de diferentes cuentas es algo que merece la pena prestarle atención. Una anécdota no es una señal.
- Impacto: ¿Qué pasa si no lo resolvemos en 90 días? ¿Bloquea, hace perder dinero/tiempo, genera riesgo o “vergüenza” al usuario? Si la respuesta es “nada relevante”, probablemente no es ahora.
- Evidencia verificable: si tenemos tickets, emails, notas, vídeos, capturas o cualquier evidencia será una señal mucho más válida que un “me lo contó alguien”.
Teniendo en cuenta estos 4 aspectos podemos discernir entre señales que debemos seguir o ignorar. Si nos gusta subir un grado de objetividad, podemos otorgar puntuaciones a cada aspecto para poder ordenar iniciativas.
Hay par de cosas más que deberíamos tener en cuenta para trabajar con señales:
- La señal describe el problema/tarea, no la solución (“necesitamos X”). Si apunta a la solución nos falta información de lo que se pretende resolver. Siempre será más útil agrupar por tareas/escenarios, no por “features”.
- Las señales pueden o incluso deben estar ligadas a alguna métrica que queramos mejorar. Es útil etiquetar cada señal con la palanca a la que apunta (ej.: Activación, Churn, Ventas/Win-Loss, Adopción por rol). No es un dashboard pero sirve para orientar el foco y la priorización.
Si has llegado hasta aquí quizás pienses que todo esto está genial, pero ¿de dónde salen estas señales? Vamos a ello.
Dónde nacen las señales y cómo capturarlas
Obviamente las señales nacen de hablar con clientes, prospectos, etc. Pero las personas de producto no pueden estar en todas partes. Por eso es clave la colaboración, pero la colaboración bien montada: cada equipo ve un trozo distinto de la realidad y si lo recogemos con el mismo lenguaje, esas piezas encajan.
Veamos qué suele recoger cada equipo que nos pueda resultar útil:
- Customer Success. Revisiones trimestrales, renovaciones, upsellings... Algo que suele dar mucha información valiosa son los momentos de vergüenza del usuario (teme equivocarse, retrasa tareas) y las soluciones alternativas que utiliza que se repiten.
- Ventas. Objeciones que frenan ventas, “la frase que se repite” en demos, win/loss inmediato (“ganamos cuando mostramos X”, “perdimos cuando faltó Y”).
- Marketing. Respuestas a campañas y webinars, comentarios en redes, claims de competidores que generan dudas, búsquedas internas de la web.
- Soporte. Top de tickets por tema, dudas que se disparan tras un release, errores de copy o flujos confusos que piden tutoriales.
- Operaciones. Pasos manuales que siempre rompen, excels intermedios, integraciones pesadas, mapeos de permisos que el cliente no entiende.
- RevOps/Finanzas. Razones de churn o downsells que se repiten, descuentos concedidos por carencias de producto.
Para que la información llegue a Producto sin perderse, la colaboración debe ser sin fricción: un único sitio donde volcar las señales, mismo formato y en menos de dos minutos. Un Banco de Señales donde el resto de equipos registran siempre lo básico (quién/rol, tarea, evidencia e impacto) convierte opiniones sueltas en entradas comparables, con trazabilidad y visibilidad para todos. Así, lo que antes era ruido se vuelve material accionable que alimenta decisiones y al roadmap.
Si quieres una plantilla de banco de señales en Notion, la puedes descargar aquí. Las 5 primeras columnas las cubre el equipo que reporta la señal, el resto lo rellena Producto.
Plantilla de banco de señales en Notion
Al final, la calidad de nuestras decisiones como equipo de producto depende menos de tener el dato perfecto y más de ver el cuadro completo. CS ve lo que pasa después de la venta, ventas ve por qué la gente no compra, marketing ve qué mensajes resuenan, soporte ve dónde se atasca todo y operaciones ve lo que se rompe por dentro. Si solo hablamos con uno de esos equipos, estamos tomando decisiones con un trozo muy pequeño de la realidad.
La colaboración aquí no es un “nice to have”, es la única forma de que las señales sean representativas. Sin esa colaboración, seguimos decidiendo a partir de anécdotas sueltas… aunque las llamemos “insights”.
Cómo fomentar la colaboración sin añadir otra herramienta más
Para que la información llegue a Producto sin perderse, la colaboración tiene que ser casi invisible. Si compartir una señal lleva más de dos minutos, no va a ocurrir. El Banco de Señales ayuda, pero hay que hacer que usarlo sea lo más fácil y agradecido posible.
Algunas ideas que funcionan bien:
- Nombrar una persona “champion” por equipo. Esta persona será la que recoja lo esencial y lo suba de forma periódica.
- Incluir las señales en los rituales que ya existen. Por ejemplo, reservar siempre cinco minutos al final de una reunión para decidir qué se sube al Banco de Señales esa semana.
- Cerrar el círculo: contar qué ha pasado con lo que te han traído. Nada mata más rápido la colaboración que sentir que mandas cosas a un pozo negro. Enseñar en abierto qué señales han acabado influyendo en el roadmap, en una mejora concreta o incluso en un “hemos decidido no hacer esto” refuerza que valga la pena compartir.
- Reconocer las buenas señales. Algo tan simple como “la señal del trimestre” en una reunión de equipo o mencionar a la persona que la trajo. Es importante dejar claro que aportar información útil se valora tanto como cerrar un ticket o una venta.
El objetivo es que cada equipo vea que compartir señales forma parte de hacer bien su trabajo, más allá de ser un proceso burocrático más u otro informe que hay que rellenar.
Conclusión: decidir bien con lo que sí tenemos
Trabajar en B2B con poca muestra es lo habitual. Lo que no podemos es seguir comportándonos como si algún día fueran a aparecer esos dashboards mágicos que decidirán por nosotros. Eso no va a pasar.
Lo que nos va a ayudar es construir un sistema donde las señales no se pierdan: criterios claros para filtrarlas, un lugar único donde recogerlas y una colaboración honesta entre equipos para ver el cuadro completo. Datos, habrá los que haya; señales, podemos tener muchas más de las que creemos si todo el mundo sabe qué mirar y dónde dejarlo.
Si conseguimos señales fiables y colaboración real, lo de ser “data-driven” deja de ser una pose y pasa a significar algo mucho más útil: tomar decisiones mejores y más rápido con lo que realmente tenemos encima de la mesa.
Lorena Salgado - Product Manager
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Lorena Salgado
Product Manager con formación en Ciencias Ambientales y experiencia en marketing y estrategia de negocio. Hoy intenta que la tecnología que ayuda a construir tenga algo más de sentido para las personas y para el mundo.