Validar el mercado antes de invertir meses en el desarrollo
SaaS y herramientas de IA
Startup en fase previa al desarrollo con una hipótesis de producto: una herramienta de IA para automatizar una tarea repetitiva de los equipos de marketing y comunicación. Las competencias para construirla estaban. Faltaba saber si el mercado la quería, por qué motivo, y cuánto estaba dispuesto a pagar por ella.
Antes de escribir una línea de código probamos tres promesas distintas, ahorro de tiempo, reducción de errores y escalabilidad del proceso, cada una con su landing y sus campañas sobre públicos profesionales. Quien se apuntaba a la lista de espera rellenaba también una microencuesta sobre caso de uso, frecuencia del problema, herramientas ya en uso y disponibilidad de gasto.
1.240 inscritos a €1,82 cada uno, el 18% de alta intención. Las respuestas hicieron emerger un segmento de uso que el equipo no había considerado, el 34% de los usuarios más interesados. Y la promesa sobre el ahorro de tiempo rindió un 40% mejor que las otras dos.
1.240
Inscritos en lista de espera
€1,82
Costo medio por inscripción
18%
Usuarios de alta intención
3
Propuestas de valor probadas
El contexto
Startup en fase previa al desarrollo. La idea estaba bastante clara: una herramienta de IA para automatizar una parte repetitiva del trabajo de los equipos de marketing y comunicación.
Las competencias para construirla estaban todas. Faltaba el resto: saber si el mercado la quería de verdad, por qué motivo la quería, y cuánto estaba dispuesto a pagar por ella.
El problema
Construir primero y validar después es la forma más cara de equivocarse, y en el software es además la más común. La tentación era partir del desarrollo para tener algo que enseñar, con el riesgo de llegar a seis meses de trabajo sobre un producto que el mercado no quiere, o no en esa forma, o no a ese precio.
El sistema construido
Probamos tres promesas en lugar de una. Ahorro de tiempo, reducción de errores, escalabilidad del proceso: tres landing pages con titular, tono y beneficio principal distintos, y el tráfico de Meta repartido a partes iguales para entender qué ángulo respondía mejor.
Apuntarse a la lista de espera no pedía dinero, pero pedía algo. Una microencuesta sobre caso de uso principal, frecuencia del problema, herramientas ya en uso y disponibilidad de gasto mensual. Es esa encuesta la que separa la curiosidad de un interés comercial de verdad: un email solo no lo dice.
Las campañas estaban optimizadas para que se rellenara el formulario, no para los clics, sobre públicos profesionales específicos, marketing managers, creadores de contenido, agencias. No "personas interesadas en la inteligencia artificial".
El resultado
1.240 inscritos a un costo medio de €1,82, con el 18% clasificado de alta intención: 223 personas que declararon un problema real, un presupuesto compatible y una urgencia concreta.
La parte útil, sin embargo, llegó de las respuestas a la encuesta. Emergió un segmento de uso que el equipo no había considerado y que valía el 34% de los usuarios de alta intención. La promesa sobre el ahorro de tiempo rindió un 40% mejor que las otras dos.
Posicionamiento, prioridades y roadmap se revisaron con estos datos en la mano, antes del desarrollo. El valor de este proyecto no es la lista de espera: son los seis meses de trabajo que nadie hizo en la dirección equivocada.