Cómo los Líderes Deben Usar Datos con Benn Stancil

Acerca de Benn Stancil: Benn Stancil es cofundador y analista jefe en Mode Analytics, una empresa que construye herramientas colaborativas para científicos de datos y analistas. Benn es responsable de supervisar los esfuerzos de análisis interno de Mode, y también es un colaborador activo de la comunidad de ciencia de datos. Además, Benn proporciona supervisión estratégica y orientación a la dirección del producto de Mode como miembro del equipo de liderazgo de producto.

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Acerca de Mode: Mode ayuda a los negocios a crecer más rápido acelerando las respuestas a problemas comerciales complejos y haciendo el proceso más colaborativo, para que todos puedan basarse en el trabajo de analistas de datos. La plataforma Mode combina los mejores elementos de Inteligencia Empresarial (BI), Ciencia de Datos (DS) y Aprendizaje Automático (ML) para capacitar a los equipos de datos a responder preguntas impactantes y colaborar en análisis en una variedad de funciones comerciales. En 2021, Mode ha añadido varias empresas de primer nivel a su base de clientes, que ahora incluye Anheuser Busch, Bloomberg, Capital One, Conde Nast, Doordash, Lyft, Meredith Publishing, VMWare, y Zillow, entre otros. En este punto, el 52% de los Forbes 500 han recurrido a Mode para obtener ayuda en la toma de decisiones basada en datos.

 

Transcripción del episodio:

Brian Sierakowski: Benn, bienvenido al podcast. ¿Cómo estás hoy?

Benn Stancil: Bien, gracias por tenerme. 

Brian Sierakowski: Por supuesto, es un placer para mí. Bueno, comencemos donde usualmente lo hacemos, cuéntame ¿dónde comenzó tu viaje emprendedor?

Benn Stancil: Soy uno de los fundadores de Mode, construimos un producto para analistas y científicos de datos. Si estás familiarizado con herramientas de BI, o herramientas como Tableau es ampliamente similar a ese tipo de cosas. Y así comenzamos hace aproximadamente ocho años, eso fue y es mi primer y hasta ahora único tipo de incursión en ser fundador de una startup, emprendedor o algo así.  

Comencé después de conocer a gente en un trabajo anterior. Trabajé en una empresa llamada Yammer, que era una empresa SaaS que construyó una especie de Facebook para el trabajo antes de que Facebook para el trabajo fuera una cosa. Fue adquirida por Microsoft en 2012. Y así conocí a algunos colegas, eventualmente tuvimos la idea del producto que queríamos construir basado en algunas herramientas internas que habíamos construido en Yammer, y luego iniciamos la empresa a partir de eso. Soy alguien que se encontró básicamente en una posición en la que era una idea interesante, era gente realmente buena con la que quería trabajar. Y así fue como, bueno, déjame hacer el salto. No soy alguien que lo haya hecho pensando, mi sueño de toda la vida es ser un emprendedor o un fundador o algo así, sino que lo hice por el interés en la idea y el equipo y luego seguí ese camino.

Brian Sierakowski: Interesante. ¿Cómo fue trabajar en Yammer? 

Benn Stancil:  Fue mi primer trabajo en el mundo tecnológico. Así que antes de Yammer, estaba trabajando en DC durante algunos años haciendo un trabajo muy de DC. Trabajé en un grupo de expertos haciendo investigación de política. Los grupos de expertos operan como este puente entre el mundo académico y el mundo de las políticas donde básicamente son un montón de personas que son expertos en diferentes temas, muchas veces tienen PhDs en estas cosas, economistas, cientistas políticos, expertos en política exterior, ese tipo de cosas. 

Y así lo que hacen es escriben esencialmente documentos de investigación que están diseñados para los formuladores de políticas para hacer sugerencias de política sobre lo que deberíamos hacer sobre las relaciones China-EE.UU. Estuve allí en 2009-2012, que fue más o menos en medio de la crisis financiera de 2008 [les estábamos diciendo a los] formuladores de políticas deberían responder a esta crisis de estas diversas maneras.

Nuestro trabajo era hacer estas recomendaciones de política, pero definitivamente lo estábamos haciendo desde la distancia. Éramos uno de miles de grupos de expertos que hacen esto. 

Escribimos un montón de documentos, básicamente se envían a ayudantes congresionales, esos ayudantes congresionales pueden o no leerlos, pueden o no pasarlos hacia arriba en la cadena en las oficinas congresionales u varias oficinas de formulación de políticas. Eventualmente, las personas que son los formuladores de políticas reales, probablemente nunca los vean, quizás algunos pensamientos entren en el  modo en que piensan sobre las políticas. 

Pero en última instancia, esa gente está tomando decisiones en muchas otras motivaciones y la investigación académica que estábamos realizando era muy raramente una de ellas, eso realmente no importaba.

Así que eventualmente me fui en parte por eso, porque estás tan lejos de ver algo hecho realmente que el trabajo es interesante, pero estás tipo gritando al vacío. Es perfunctorio de alguna manera donde no está realmente marcando una diferencia. 

Me fui para eventualmente unirme a Yammer y el rol allí en Yammer era estructuralmente algo similar, como el trabajo es encontrar problemas. Yo era analista así que era como, resuélvelos con datos, haz recomendaciones a la gente para que puedan tomar mejores decisiones. 

La diferencia era que en lugar de estar sentado en una oficina en DC, escribiendo cosas indirectamente, para cientos de formuladores de políticas que probablemente no les importaba, estaba escribiendo para o haciendo este análisis para el PM que estaba sentado a mi lado, quien estaba tratando de tomar una decisión que necesitaba tomar mañana. 

Obviamente fue mucho más rápido, fue trabajo donde podías ver inmediatamente qué tipo de cosas estabas haciendo bien o mal. Era académicamente interesante para mí y ese era pensar en problemas de la misma manera pero de una manera donde realmente podías ver el impacto de eso, realmente podías ver si la gente seguiría o no tus recomendaciones, y la gente realmente se importaba de lo que estabas haciendo.

Brian Sierakowski: Eso es realmente genial. ¿Estabas buscando activamente un cambio al mundo tecnológico? ¿Era algo oportunista o cómo se te ocurrió que todo este trabajo duro que estabas haciendo, básicamente, para ninguna audiencia era como quizás debería encontrar a alguien a quien le importe lo que estoy haciendo aquí?

Benn Stancil: La tecnología era una de varias cosas que creo que estaba buscando en ese momento. No estaba seguro de qué quería hacer. No lo estaba entonces y no sé si lo estoy ahora, pero en ese momento sabía que me gustaba ese tipo de trabajo con datos.

Sabía que en esa galaxia general de tipos de problemas me encantaba. También me gustaba la forma de pensar de la economía. Entonces, la economía es algo de matemáticas, pero no matemática difícil, es más como matemática aplicada, donde tienes datos, quieres intentar descubrir qué significa, no estás solo en las malezas de básicamente resolver problemas técnicos difíciles todo el día. Al menos, es algo así como que la economía académica se está volviendo algo técnico.

Y entonces estaba buscando números en las cosas. Exploré la posibilidad e incluso estuve muy cerca de hacer un doctorado en Economía. Estaba mirando trabajos en finanzas, que tienen algunas similitudes allí, aunque creo que eso depende muy mucho del rol y nunca realmente lo hice, así que no sé realmente cómo se vería. 

Tenía algunos amigos con los que había trabajado que se habían ido a San Francisco. Uno de ellos se fue a Google y tenía cosas buenas que decir al respecto. Así que terminó siendo algo como, sí, simplemente estaba mirando una serie de diferentes cosas que todas tenían básicamente, como datos en el título y estaba abierto a diferentes oportunidades. 

Terminé consiguiendo el trabajo en Yammer en base de buen y viejo nepotismo. Tenía un amigo con el que trabajé en DC, cuya hermana trabajaba en Yammer, lo cual no te consigue el trabajo, pero básicamente te consigue la entrevista.

Creo que especialmente muchas de estas startups, especialmente los Googles y Facebooks del mundo, que nuevamente Yammer no fue, pero las empresas muy grandes que simplemente obtienen miles y decenas de miles de solicitudes al día, es difícil entrar en ese proceso sin tener alguna manera de poner tu currículum en la cima de la pila. 

Básicamente, eso es lo que sucedió. Estaba buscando un montón de trabajos. Un amigo me dijo, deberías revisar este. Dije está bien, eso nuevamente puso mi currículum en la cima del archivo para las tandas de entrevistas. Pasé por el proceso de entrevista, me gustó el trabajo y simplemente fue como, no tengo nada mejor que hacer, ¿por qué no?, y así hice el salto.

Brian Sierakowski: ¿Cómo fue pasar por ese proceso de entrevista?

Benn Stancil: Fue interesante, la forma en que funcionó esa entrevista. Así que esto fue en 2011, 2012. Ni siquiera recuerdo si tuve entrevistas en 2011 y 2012. Fue en la altura de la fase de acertijos cerebrales de entrevistas que se había vuelto popular, especialmente en cosas de datos. 

Era como, aquí hay un problema matemático, ¿cómo lo resuelves? ¿Cómo lo solucionarías? Así que fue mucho de eso. La entrevista telefónica fue un par de problemas como ese. La entrevista presencial fue una serie de aquí hay un círculo, si dibujas una línea aquí, ¿qué pasó? Como, ¿cómo piensas sobre estas cosas cualitativamente? 

Recuerdo que esa parte fue un poco extraña. Parte de ello, sin embargo, fue y sospecho que esto es cierto para muchas personas que no trabajan en tecnología y luego tienen su primera vista de ello, olvidas qué tan diferente es de la mayor parte del resto del mundo, y como lo que son esas entrevistas, y lo que son esas oficinas. La forma en que la tecnología opera es simplemente muy diferente, o lo era. Creo que esto es como volverse un poco más normal. 

Pero las entrevistas de finanzas eran muy tipo entrevistas de la vieja escuela aburridas donde te pones un traje, entras en una oficina, y la gente te interroga sobre varias cosas. 

La entrevista de tecnología fue mucho más amigable y así creo que quedé algo sorprendido por lo diferente que era eso, qué tan diferentes eran las oficinas, todos esos tipo de cosas. Creo que para las personas que trabajan en tecnología se convierte en una cosa que esperas, como la das por sentada que así es cómo es el mundo laboral y creo que haber venido de un mundo que no lo era fue un poco más de un choque cultural, principalmente de formas positivas, al menos durante ese proceso.

Brian Sierakowski: No quiero ponerte en aprietos desde una perspectiva de memoria pero simplemente tengo curiosidad si recuerdas, alguno de esos, como preguntas de acertijo cerebral que te hicieron, esos siempre son tan interesantes para mí.

Benn Stancil: Recuerdo tres o cuatro de ellos, creo. Había uno básicamente a lo largo de las líneas de "uno de cada X número de autos, aleatoriamente como una pregunta de probabilidad pre designada, como uno de cada X número de autos es un Prius que pasa conduciendo, supongamos que te sientas y miras autos pasar durante media hora, ¿cuántos Prius es probable que veas?

Supongamos que te sientas y miras autos durante una hora, ¿cuántos Prius es probable que veas? Eres como cuáles son las probabilidades de no ver Prius en media hora, cuáles son las probabilidades de no ver Prius en una hora?" Preguntas como esa. 

Hubo algún tipo de pregunta de geometría sobre "dibuja un círculo, digamos que coloco dos puntos en el borde de ello aleatoriamente, ahora coloco un tercer punto como, cuáles son las probabilidades de que el tercer punto esté dentro del ángulo de los primeros dos, digamos como crear dos puntos, y crea un ángulo agudo, ¿cuáles son las probabilidades de que el tercer punto esté dentro de ese ángulo agudo versus fuera de él?" Supongo que no  un ángulo agudo era como un ángulo que es menor a 180 grados, así que como esa parte de ello. 

Hubo algún tipo de pregunta sobre barajar cartas como, "tienes que barajar una baraja de cartas" o algún tipo de negocio de probabilidad en eso. Y por alguna razón, tengo un vago recuerdo de una pregunta que involucraba ropa, y algún tipo de negocio de probabilidad en esa también. 

La mayoría fue probabilidad, la mayoría fue solo esas preguntas sobre cómo intentarías resolver esto que es como una probabilidad. Creo que muchas de las cosas que estábamos buscando, y obviamente habiendo estado en el otro lado de la mesa por un tiempo, es que no es necesariamente qué tan rápido pasas esta pregunta, pero era más sobre qué tan cómodo estás hablando sobre esto. ¿Qué tan cómodo estás en este tipo de gimnasia cuantitativa para ver si cuando obtienes un golpe, ¿respondes bien a ello? ¿Ves las cosas que estás intentando ver, o que están tratando de que veas? Y así que mucho de ello fue, creo que más como comodidad con las matemáticas y así destreza en ello en lugar de, ya sabes, ¿puedes ganar un Mensa? 

Brian Sierakowski: Bueno, eso es en realidad mucho más razonable, al menos en algunas de las experiencias, o preguntas diferentes que he escuchado que las personas han pasado. Y creo que esas preguntas habrían sido excelentes para eliminarme del grupo de candidatos si estuviera allí, no creo que pudiera responder bien ninguna de esas preguntas. 

Ciertamente es efectivo desde ese punto de vista, sacando a cualquier persona no matemática del camino.

Benn Stancil: Las preguntas de finanzas para esas entrevistas, en la medida en que te dan ese tipo de cosas, tendían a ser más bien acertijos directos, o algo como "tienes un zorro y una gallina y un bote, y tienes que cruzar y no pueden hacer esto o puedes hacer aquello" o el clásico "¿cuántas pelotas de ping pong caben en un avión?", "¿cuántas tapas de alcantarilla hay en Nueva York?" todo ese tipo de cosas que es solo como, ver qué tan bien razonas a través de estas preguntas irrazonables.

La pregunta en sí, no sé si hay algo malo en ello. Creo que hay formas en que esas cosas ciertamente pueden ser valiosas para evaluar a la gente. Creo que depende de cómo la juzgues esencialmente, como si la estuvieras juzgando solo como, ¿puedes ser una calculadora para resolver esto?

Creo que te iría bastante mal si la estuvieras juzgando como, ¿cómo responden las personas a esta situación? ¿Trabajan en ello? Bueno, ¿puedo hablar sobre ese tipo de cosas? Creo que hay algo quizás un poco más razonable allí.

Brian Sierakowski: Ya he sido un poco culpable de esto, como, hay cierta inclinación a burlarse de este tipo de preguntas, porque obviamente son tontas a nivel superficial. 

Pero es una especie de desafío difícil como dueño de un negocio, especialmente si estás en tecnología, e idealmente estás haciendo cosas que nunca se han hecho antes. 

¿Cómo más vas a poder decir, bien, esta persona va a ser puesta en un ambiente donde no hay, como conocimiento previo, y necesita descubrirlo. ¿Qué tan bien van a hacerlo al descubrirlo en ese estado futuro que ni siquiera si supiéramos qué iba a ser te pondríamos a prueba en eso, pero ni siquiera lo sabemos? 

Así que creo que es realmente un buen punto el que haces, como, pongamos a alguien en esta situación irrazonable y veamos cómo se desempeña, y ciertamente estoy de acuerdo en que quizás una de las razones por las que esto es un poco así, al menos para mí, no quiero hablar en general, pero la razón por la que "¿cuántas tapas de alcantarilla hay en Nueva York?" puede ser algo de lo que puedes burlarte es como, si alguien te está juzgando usando mal esa herramienta y juzgando qué tan cerca estás si saben la respuesta, y están como, juzgándote basándose en qué tan cerca, solo contratamos personas que se acercan dentro del 5% de ese número, creo que usas la herramienta un poco incorrectamente allí para intentar evaluar la capacidad de alguien. 

Benn Stancil: Sí, y creo que eso es cierto. Es decir, hay cosas que la gente de datos tiende a hacer y la gente en general que hace estas preguntas, creo que pueden ser herramientas útiles, si se usan apropiadamente. 

Creo que estas preguntas sí se prestan para ser mal utilizadas, en parte porque se convierten en una especie de pruebas de poder y la gente quiere usarlas de esa manera. 

Muchas veces parece que el entrevistador quiere básicamente probar lo inteligente que es. Y parte del proceso es hacerlos, obviamente no es lo que debería ser la entrevista, pero los entrevistadores harán preguntas con la intención de ver a alguien luchar y ser como, sé cómo hacer esto y me siento inteligente por haberlo preguntado, lo cual creo que es una forma bastante problemática de hacerlo. 

La forma en que esto ha evolucionado, y esta es la forma en que entrevistamos, y es como la forma en que mis entrevistas han evolucionado y creo que es algo que es probablemente un poco más una práctica de toda la industria es intentar en lugar de hacer la pregunta irrazonable que es un acertijo mental, como ¿cuántas pelotas de ping pong caben en un avión? Empezar a hacer preguntas que son similares en su irrazonabilidad, pero que son mucho más abiertas y son mucho más sobre el negocio en sí. 

Así que, por ejemplo, esto que preguntaría por alguien es "¿cuánto deberíamos pagar por una valla publicitaria?" Donde es realmente difícil de descubrir, pero es más sobre cómo intentarías resolver este problema que es un problema que podríamos encontrar realmente en el trabajo, que es difícil de medir, tienes que como, equilibrar tanto problemas cuantitativos como descubrir cómo realmente evalúas el valor de una valla publicitaria. ¿Cómo se ve eso? ¿Cómo decides si la gente está comprando tu producto por eso? ¿Cómo realmente lo conectas de vuelta a la valla publicitaria? 

Todas esas cosas donde es una mezcla de problemas cuantitativos y cualitativos de una manera que no hay una respuesta clara de una manera que no puedo estar allí como entrevistador y como, sé que la respuesta es esto e intentar realmente verte si puedes llegar exactamente allí. 

Es más como, trabajemos en esto juntos y sintamos que llegamos a un punto donde realmente llegamos a un lugar que nos parece bien y si podemos llegar allá, entonces excelente, deberíamos trabajar juntos. 

Y si es una lucha real, y creo que eso es algo diferente. Entonces es como, quizás esto no es justo. Así que creo que esas tienden a ser mejores preguntas, donde son estructuralmente similares, pero de una manera que se protege contra cómo de inteligente eres, qué tan rápido puedes pensar sobre problemas estúpidos y más bien, cómo puedes trabajar juntos en algo que es ambiguo y vago, pero que realmente refleja la forma en que el trabajo se hará realmente.

Brian Sierakowski: Sí, eso también es realmente genial porque también significa que estás siendo reflexivo sobre cuál es el rol, y cuáles van a ser sus responsabilidades, lo cual he visto muchas veces. He sido culpable de esto al contratar a alguien sin realmente tener una imagen cristalina de qué valor quiero que esta persona aporte o ni siquiera cuál es su trabajo. 

¿Cómo los evaluamos? ¿Cuáles son sus objetivos? Entonces, si sabes cuáles son esos objetivos, y si estás contratando a una persona de marketing y quieres que trabaje en estrategias de distribución, estas son preguntas abiertas y casi llegas al punto donde si puedes engañarme en la entrevista, como si dices algo, estoy como asintiendo siendo como, sí, eso suena bien, eso suena lo suficientemente bien. 

Llegaste al rango de allí y si te contratara y vinieras a mí con estas propuestas, sería como que eso es consistente con tantos datos como tenemos y no creo que estés loco y creo que hiciste tu investigación así que vamos. Es decir, ¿qué más podrías querer que eso?

Benn Stancil: Sí, y los roles de datos, creo que en particular son un caso de estudio interesante porque como analista o científico de datos, lo que estás diciendo de cómo se ve el éxito en el trabajo, es en realidad bastante difícil de definir. 

Esto es una especie de rabia reciente que he tenido y sobre la cual he escrito algo, pero en realidad es difícil descubrir cómo se ve un buen analista o científico de datos, no en el sentido de cuáles son los atributos que tienen, sino que digamos que tienes 10 de ellos en un trabajo, ¿cómo sabes cuáles son mejores? Incluso viendo su desempeño, ¿cómo mides ese desempeño?

Porque en última instancia, su trabajo es ser una especie de asesor para recomendar cosas y ese tipo de cosas.  Puedes decir, la calidad de las recomendaciones que hacen, pero a veces, porque está en efecto, no es formal, pero está en efecto de una manera que es probablemente de deberíamos hacer esto, y probablemente funcionó y a veces no, no podemos realmente usar esos juicios tampoco necesariamente como una medida directa de qué tan buenos son los chicos. 

Y así mucho de ello se reduce a lo que creo que estás diciendo donde es básicamente cuán convincente es. Es básicamente como, si haces algún análisis, y lo veo, y soy como, seguro parece correcto para mí, entonces probablemente sea bueno. Y eso es probablemente tan bueno como puedas juzgar y así creo que, de algunas maneras, eso hace que el proceso de entrevista sea más fácil, o es como, dale a la gente un problema y si te vas sintiendo convencido sobre su respuesta, entonces probablemente sean bastante buenos en el trabajo, porque ese es básicamente el trabajo. 

Esa no es necesariamente la forma en que muchas personas excelentes lo abordan, pero para mí, es como, el trabajo final del rol de todas formas, y así si la gente es buena en eso y probablemente hará lo que les pidas que hagan.

Brian Sierakowski: Sí, se siente como un trabajo realmente difícil de decir, como, quién es el mejor analista porque tienes razón, si solo dices, bueno, de todos los analistas, cuáles de sus recomendaciones nos hizo más dinero o lo que sea, nos hizo más de la métrica objetivo.

Y la respuesta a eso sería como, bueno, el analista que hizo eso fue el analista que obtuvo las mejores preguntas, las preguntas que tenían más probabilidad de generar mucho dinero. 

Así que hay como ese efecto corriente arriba de la persona a la que se le hizo la pregunta que llevaría a la cosa que nos hace más dinero probablemente, sabes — si todos están dentro de más o menos 20%, en habilidad, los insumos son lo que va a afectar cómo se verá su desempeño.

Benn Stancil: Correcto, y no hay contrafáctico tampoco, o es como, bueno, nos recomendaron esto. Estábamos considerando veinticinco opciones, elegimos la opción A, no elegimos la opción B, C, D, u E. Realmente sabríamos qué tan bien hubieran funcionado si A funcionó bastante bien, ¿era B genial que realmente perdimos mucha oportunidad?

¿Evitamos un montón de balas donde B a través de E son todos terribles? Esas son cosas que realmente no sabes así que todo es una especie de cosa subjetiva para mí y mucha de esa subjetividad es alrededor de cuán convincentes son y las cosas que presentan a la toma de decisiones.

Brian Sierakowski: Guau, es realmente interesante. Una cosa en la que también estoy pensando, pensando en tu viaje a través del tanque de pensamiento a Yammer, tengo curiosidad sobre algo como, ¿cómo necesitaban cambiar tus habilidades?

Parece que eres muy reflexivo sobre estar en este rol y cuáles son los requisitos. ¿Cómo sentiste que necesitabas cambiar, si necesitabas cambiar, para encajar en esta nueva organización más rápida y de mayor ritmo?

Benn Stancil: Así que pasar del tanque de pensamiento a la startup, como analista, obviamente hay mucho cambio que tiene que suceder para pasar de ser un analista en una startup a fundar una.

Pero el primer cambio al pasar del tanque de pensamiento al analista, probablemente había dos cosas grandes que fueron diferentes. Todavía estaba intentando usar matemáticas para resolver problemas y así en eso las habilidades no eran tan diferentes. 

La cosa que creo que fue el mayor desafío fue uno: hubo algún retraso técnico que no tenía, cosas como SQL. SQL es básicamente la habilidad técnica que realmente necesitas. No tienes que convertirte en un científico espacial en absoluto, pero no sabía ningún SQL antes de empezar el trabajo y después de un mes de usarlo, me sentí bien con eso y así fue como bien, puedes aprender eso. 

Pero sí tenías que adaptarte a un ambiente que no era descargar archivos de Excel de un montón de sitios web del Banco Mundial e FMI y en su lugar usar algo que es un poco más escalable tecnológicamente. 

Así que tenía que aprender esas cosas. Creo que eso fue algo de un cambio donde no era solo como todo se hacía, lo juntabas y lo hacías para este documento en particular y una vez que terminabas, como, quién le importa, solo tienes un montón de archivos de Excel en tu computadora, nunca vas a volver a usarlos. Todo se hacía, éramos como, bien, necesitamos repetir esto una y otra vez, necesitamos tener paneles de control y ese tipo de cosas, así que hubo algún cambio a esa mentalidad.

La otra cosa que creo que no fue un cambio para mí porque era la cosa que buscaba, pero probablemente sería para algunas personas, o dependiendo de cuánto tiempo salieras del mundo académico, es el ritmo, y el tipo de  cosas asociadas con el ritmo. 

No es solo como, oye, tenemos que ir más rápido o que eso esté allí, es que para ir más rápido, somos más aceptantes de piezas direccionales, somos más aceptantes de, no necesitas cruzar todas las T y puntuar todas las I, el trabajo aquí no es escribir un documento.

El trabajo aquí no es hacer ningún tipo de matemática formal. El trabajo es hacer suficiente trabajo, para que podamos decidir qué necesitamos hacer y eso es suficiente. 

Creo que como hubo algún cambio alrededor de si, por ejemplo, y nuevamente, este no fue mi caso, porque no estuve en ello por mucho tiempo, pero si sales de la academia, y podrías hacer la pregunta, hay mucho de la cosa que finalmente estoy intentando hacer es escribir un documento. Así que necesito tener algunas ideas, pero las ideas que se están formulando, como expresiones más formales de esas ideas. Necesito tener cosas que sean un poco más pulidas.

Mientras que en este caso, es como obtener al punto donde tienes la idea, haz suficiente trabajo para sentir que tu idea es probablemente correcta, y luego avanza. Y así hubo como un cambio de enfoque, creo que con gente diferente de diferentes trasfondos tuvo que adaptarse a diferentes grados. 

En mi caso, fue relativamente leve, en el caso de algunas personas, que sabes, eran académicos o PhDs, o postdocs, y habían estado haciendo eso durante 10 años, creo que es un cambio más duro.

Brian Sierakowski: Interesante. Eso es en realidad algo en lo que he estado pensando mucho y me pregunto si tienes alguna lección aprendida que puedas compartir allí.

A medida que nos volvemos cada vez más impulsados por datos e informados sobre datos de nuestro lado, he notado lo mismo y soy muy un chico de sentimientos lo cual es horrible. Entraré a una reunión y presentaré los datos y diré sí, pero no se siente así. 

Veo lo que los datos dicen pero como una persona que es el operador, no se siente así. A veces puedo como, profundizar más y realmente encontrar la porción que muestra, o quizás solo no hice un buen trabajo la primera vez presentando los datos. 

Pero estoy tratando de encontrar ese equilibrio entre dejar que los experimentos se ejecuten hasta la significancia estadística versus obtener esa dirección. Entonces mi enfoque sería algo como, solo lo intentaremos, si tienes una idea, solo pruébalo y ve qué pasa, lo cual creo que es demasiado vaquero para operar a escala haciendo eso.  Pero estoy sintiendo como que quizás el segundo paso es balancearse hacia el otro lado de la situación y decir que vamos a ejecutar experimentos, y los vamos a ejecutar hasta la significancia estadística, y luego vamos a sentirnos bastante bien de que eso va a funcionar, mientras que quizás necesitemos estar en algún lugar en el medio. Así que tengo curiosidad, podrías estar únicamente calificado para hablar sobre esto. 

Sí, tengo un montón de pensamientos sobre eso. Así que uno, creo que ambos extremos en la respuesta aburrida, ambos extremos no son realmente viables, no puedes ser completamente impulsado por datos, y todo lo que haces y simplemente tomar decisiones porque los datos te dicen que lo hagas, pero si haces todo por instinto, también tendrás algunos fracasos.

Benn Stancil: [This line appears to be cut off in the original text and contains no complete sentence to translate] 

Creo que hay una versión matizada de eso. Para mí, hay una tendencia entre las personas de datos y cualquiera que esté inclinado hacia los datos, no tiene que ser como un analista de datos o un científico de datos, pero también como los ejecutivos que tienen cierta fe en los datos y algunas formas de usarlo como muleta para decir, queremos ejecutar esta prueba, bueno, no vamos a tomar una decisión hasta que obtengamos los resultados de esto. Para mí, eso, y esto es otra cosa en la que he estado un poco en una arenga. 

Pero recientemente para mí, el efecto de eso es que las personas esencialmente están tratando de traspasar la responsabilidad de tomar esa decisión diciendo, bueno, solo haré lo que los datos me digan y es como, los datos no te van a dar realmente una respuesta. A veces lo mejor que te van a decir es que no sabemos qué hacer. 

O parece que está apuntando en esta dirección pero como, no sé si es mejor. Y no podemos ejecutar este experimento más tiempo para averiguarlo. No podemos hacer más análisis para averiguarlo y simplemente no vamos a saber lo que estamos tratando de predecir. Es decir, en efecto, quizás lo que la prueba está haciendo es tratar de predecir el futuro diciendo cuál es el efecto ahora si pensamos que eso continuará y hay momentos en los que dices, no podemos predecir el futuro, no sabemos.

Y creo que a veces las personas usarán datos demasiado lejos de esa manera, donde no se sienten cómodas tomando una decisión, o simplemente dando un salto y diciendo esto es lo que vamos a hacer una apuesta sin poder decir, bueno, los datos dicen esto por lo tanto, es lo que tenemos que hacer. Entonces creo que en esos casos, como, sí, haz el análisis para hacerte una idea de la dirección, haz el análisis para mantenerme honesto. 

Pero ese análisis no es en el sentido de verdad fundamental porque hay muchas cosas que influyen en la forma en que ejecutas la prueba. Hay muchas cosas que influyen en las formas en que mides las cosas. En algún momento, tienes que tomar decisiones basadas en cierta cantidad de incertidumbre y creo que necesitamos estar más cómodos con eso.

El otro lado es como, cuando estás viendo datos, y no se siente bien, creo que eso es algo importante a lo que prestar atención. Hay como una cosa de Jeff Bezos sobre algo donde es como, cuando él mira datos, y es algo que va en contra de su instinto, tan a menudo como es su instinto estar equivocado como los datos están equivocados, o como los datos están incompletos donde es como, estoy mirando esta cosa, y parece que no está reportando todo, o hay algunos elementos que no se capturan. 

Creo que eso también es una postura razonable a tomar. No creo que puedas simplemente decir, bueno, voy a confiar en mi instinto sobre lo que los datos dicen todo el tiempo. Para mí, lo que es una sensación intestinal, particularmente de un ejecutivo o alguien que está en el negocio. 

Por ejemplo, hacemos una recomendación al equipo de ventas y dicen, eso no se siente bien, no puedo identificar exactamente qué es, no se siente bien. Lo que realmente está diciendo es que hay alguna experiencia que han tenido, que no saben muy bien cómo cuantificar, o no saben cómo describir, pero no, no encaja con eso, no es como algún sentimiento sin sentido es solo que es difícil articular qué es exactamente lo que está mal para ellos y eso no significa que no sea real. Solo significa que es difícil articularlo. 

Básicamente no deberíamos tomar solo la evidencia que podemos presentar en gráficos. Si es algo que no es fácil de graficar, eso no significa que sea menos importante. Solo significa que no se ajusta muy bien a un gráfico. 

Y así para mí, tiene que haber un equilibrio aquí. Tenemos que tener cuidado de no pecar por exceso de usar datos para todo. pero creo que, como, obviamente tiene que usarse para verificar lo que está sucediendo en el mundo y en algunos aspectos, es como los sentidos de una organización y qué está haciendo el negocio. Pero eso no significa que los sentidos sean perfectos, no significa que esos sentidos siempre se confíen sobre ningún otro instinto que tengas.

Brian Sierakowski: Eso es realmente interesante. Creo que Jeff Bezos es un ejemplo bastante bueno, bastante seguro de alguien que parece que está haciendo un trabajo relativamente bueno administrando su negocio. 

Es interesante y mientras pasabas por esa descripción hablando sobre eso, se siente como si en esos escenarios, cuando la sensación está apagada, la vibra está apagada, que te estés perdiendo algún tipo de datos. Cuando mencionaste el equipo de ventas, creo que eso es realmente interesante porque a veces cuando estamos pasando por estos experimentos, y he tenido esa vibra rara sobre los datos. A veces es una semana y media después, y estoy en la ducha, y me doy cuenta de que nos olvidamos de esto, como, una pieza muy importante, hablamos de cuántas más pruebas vamos a conseguir? 

Pero no pensamos en la cantidad de tiempo que va a tomar que esas pruebas se conviertan o veamos algo como eso, es como una pieza de datos que es como, bueno, si duplicas tus pruebas, pero cuadruplicas la duración de tu prueba, entonces eso no está realmente ayudándote mucho. Te ayudará eventualmente y eso pone  donde puedes tomar una decisión sobre eso si eso es realmente mejor o peor. 

Pero también creo que a veces hay una cosa de experiencia también. Es solo como, la razón por la que no se siente bien al equipo de ventas es porque es más conflicto alto, o si esto va a ser una conversación más difícil y desafiante para tener con alguien.

Noté eso en mí también, ciertamente, es como, ¿sabes qué cosa se siente mal es como, voy a tener que ser para la especialmente si los datos que estamos mirando aquí son correctos para lo mejor del equipo, y para lo mejor del negocio, en realidad vamos a tener que ser un poco más confrontacional con cualquier grupo de personas de los que estés hablando. 

Entonces creo que ciertamente es un desafío entre si simplemente te falta datos o si es realmente correcto pero realmente no te gusta el hecho de que voy a tener que hablar con este cliente y decirle que no está pagando suficiente dinero o decirle a este cliente que en realidad no es un buen ajuste para el producto y como estamos rompiendo con ellos o algo así.

Benn Stancil: Sí, y si el argumento para escuchar el sentimiento es que esta cosa representa algo que es real, y que los datos nunca son una medida perfecta de lo que está sucediendo, creo que el argumento para es una especie de dos cosas que ya mencionaste. 

Una es, las personas tomarán decisiones basadas en emociones. No emoción de como, irracional, es emoción en el sentido de que no quiero hacer esa cosa, o como, este es el camino que es solo el que es la menor resistencia para mí o lo que sea.

Y así creo que las personas encontrarán formas de respaldar esos argumentos de que decidimos que necesitamos enfocarnos en este nuevo mercado, y puede haber personas que simplemente no quieren hacerlo y así está bien, encontraremos formas de hacer ese argumento. 

Los datos dan una forma de hacer ese argumento o las experiencias dan una forma de hacer ese argumento también de una manera que no parece que sea una opinión, parece que es  mirar  este es mi argumento razonable y racional para esta cosa cuando obviamente, es como el objetivo final vino primero y todo lo demás es en cierto sentido solo tratar de llegar a ese punto. 

La otra cosa que creo, en la parte del instinto y esto es particularmente prominente, cuanto más subes en una organización, peor se vuelven los instintos de la gente. Entonces, por ejemplo, digamos que estamos tratando de descubrir los problemas que tienen nuestros clientes, como cuáles son los puntos débiles más grandes que tienen nuestros clientes con nuestro producto y las cosas que necesitamos resolver de manera más urgente. 

El sentido de un vendedor de eso, y su instinto sobre eso, probablemente sea bastante bueno, porque hablan con muchísimas personas. Están en cierto sentido evaluando a través de un montón de entradas diferentes. Sí, es anecdótico, pero es como un amplio rango de anécdotas y en cierto sentido captan cuáles son las tendencias. 

Para un gerente de ventas, escuchan menos, así que su instinto es probablemente peor. Para un CEO, básicamente no escuchan nada. Un CEO es en cierto sentido arrastrado a un par de conversaciones y esas anécdotas se convierten como se aferran a eso como, tengo esta historia, la cuento todo el tiempo, es la prueba que tengo para esta cosa y así en el caso del CEO, puede ser que fueron arrastrados a la conversación del cliente más grande porque ese es el cliente con el que el CEO se involucra.

Esas personas estaban molestas por esta cosa dijeron como este producto es demasiado lento, o no tiene esta característica. Eso se convierte en una cosa a la que se aferran también, como esto es lo único que importa, todos están diciendo esto, lo he escuchado, y como ese es un instinto que se basa en mucho menos. 

Y así creo que los datos son un mejor contrapeso para eso, como un mejor tipo de contrapeso para eso porque la anécdota es como el sentimiento intestinal se basa en algo que es mucho más limitado. 

Depende de dónde vengan esas cosas pero ciertamente hay una tendencia ejecutiva a que cuando estés más alejado de las cosas que estás tratando de entender, te aferres a un par de anécdotas para involucrarte emocionalmente en esas cosas. 

Y ver eso como la realidad mientras que como, la gente sobre el terreno que escucha estas cosas día tras día, es menos inclinada a aferrarse como una anécdota de una manera emocional.

Brian Sierakowski: Eso es realmente interesante, y eso tiene todo el sentido. El volumen de exposición disminuye, cuanto más subes. Como si eres un agente de soporte de primera línea, estás hablando con solo los clientes molestos todo el día, todos los días, y probablemente estés hablando con un gran volumen de ellos y tus vendedores, estás hablando con todas las caras nuevas, personas que no están usando el producto son muy nuevas para el producto pero tienes un montón de puntos de contacto allí así que ciertamente puedes sentir. 

Es como la historia clásica de que obtienes el jefe de ventas en la planificación de la hoja de ruta, y obtienes el jefe de soporte, y ventas, como necesitamos estas nuevas características, necesitamos competir con nuestro competidor, tienen esta cosa, es tan obvio para mí que necesitamos construir hacia eso. 

Y luego el jefe de soporte es como, tenemos estos errores de los que los clientes están frustrados o como el rendimiento, o lo que sea, es tan obvio para mí que necesitamos ir en esa dirección. 

Así que es interesante, y casi se siente como ciertamente mientras subes, ahora como el CEO, estás escuchando estos dos argumentos separados y así esos son esencialmente los dos puntos de datos que tienes. Es casi como entender la motivación de los datos y las anécdotas, como, si estamos cayendo en ese sentimiento intestinal.

Como cuál es la motivación de eso, que se siente como un problema imposible de resolver. Pero es como el CEO podría hacer una recomendación y podría haber resistencia del equipo de ventas porque el CEO está efectivamente diciendo, como, necesitamos vender más, como necesitas hacer más, como estabas cómodo alcanzando tu cuota antes y ahora necesitamos aumentar eso. Tenemos un equipo más grande, tenemos un apetito más grande, lo que sea.

Y así el equipo podría ser como, no quiero hacer eso. Como eso suena como si finalmente me hubiera encontrado en donde estábamos estableciendo los números antes. O podría ser como ya estamos alcanzando nuestro límite, como podría haber realmente como un válido… como estabas diciendo como mudarse a este otro mercado, el equipo podría ser, no quieren hacer eso simplemente podrían estar cómodos.

O podrían ser como, podrían tener alguna experiencia que indicaría que eso no va a, especialmente como las ventas son realmente fáciles de atacar, porque les pagan directamente por qué tan bien lo hacen así que es como, podrían ser como no, no quiero vender a este otro mercado. No quiero vender al mercado de la educación porque eso va a tomar para siempre, y quiero que me paguen y va a ser realmente difícil y los conjuntos de características no van a alinearse y, va a tomar meses  antes de que obtenga algún resultado de eso. 

Y eso es en realidad lo que a la compañía le importa también. Entonces es algo interesante tratar de descubrir como qué es ese interruptor en la motivación y quizás aquí es donde los datos realmente pueden entrar y ayudar… quizás esa es la verdadera aplicación de los datos que tienes que ayudar a diferenciar los diferentes sentimientos que la gente podría estar teniendo.

Benn Stancil: Sí, creo que eso es verdad. Y esto, creo, llega a lo que el liderazgo es en última instancia. No vas a tener una respuesta a esas preguntas. Habrá vendedores que digan, bueno, esto es por qué esto no funcionará, habrá datos que digan, esto es por qué probablemente sí. 

Habrá otras personas en el equipo de producto que digan, esto es lo que quiero, y no hay una solución disponible, no hay solución que te diga qué hacer. 

Como no es bueno, genial, volveremos a los datos, solo dile, como obtén los datos para resolver eventualmente este problema. No lo hará. Los vendedores simplemente no estarán de acuerdo, tendrán razones que pueden no estar articuladas en los datos o hay razones que estarán articuladas en los datos, pero el punto es que solo tendrás un montón de cosas diferentes que te están diciendo cosas diferentes y tendrás que tomar una decisión a pesar de eso.

Y así creo que eso, eso es una de las cosas que las personas en particular que provienen de fondos de datos que están creciendo en posiciones de liderazgo tienen que soltar es este sentido de que si tan solo vamos más lejos con lo que estamos viendo, la respuesta emergería y creo que no lo hará, en esos casos, simplemente tienes que hacer un llamado y tienes que hacer un llamado bajo la incertidumbre y tu trabajo como la persona a cargo es hacer eso. 

Tu trabajo no es ser la calculadora inteligente que finalmente descubre esto. Tu trabajo es decir, no podemos averiguarlo. Alguien todavía tiene que hacer un llamado, alguien todavía tiene que ser dueño de esa decisión, alguien todavía tiene que decirle a los vendedores que estamos haciéndolo de la manera que no quieren hacerlo, y yo soy el responsable de eso y todavía tienen que estar motivados para hacerlo. 

Y como no habrá datos que te saquen de eso. 

Brian Sierakowski: Casi tuve ese escenario exacto antes donde algo así como, lo llamaría como, modo cavernícola de como estábamos trabajando realmente duro para obtener los datos que necesitábamos para responder una pregunta apropiadamente y simplemente como que no llegó juntos. Es algo desafiante. 

Fue uno de esos en los que como, cuanto más profundizábamos, y más datos teníamos, era como, no estaba aclarando la pregunta, solo estaba haciendo que fuera más compleja. 

Y finalmente, llegué a la mentalidad de como, si es tan difícil responder, si esta cosa está funcionando o no, entonces no está funcionando y además, como número baja es malo, número sube es bueno. 

Como, simplemente llegas a cierto punto donde tienes tantos datos y creas un argumento tan complejo que llegas al punto donde es como, bueno, incluso repitiéndolo ahora, como que no necesariamente sé que esto es verdad y funciona en todos los escenarios pero es algo como, si esto estuviera funcionando, lo sabríamos y si realmente no estuviera funcionando, lo sabríamos. 

Así que eso significa que probablemente esté en algún punto intermedio y no creo que queramos comprometernos a un gran cambio que nos ponga básicamente de vuelta a donde estamos ahora o peor. 

Así que es interesante que tal vez estoy leyendo demasiado en lo que estás diciendo para decir como, sí, eso es correcto, eventualmente debes hacer eso pero es algo así como, así es algo así como estoy escuchándolo de que eventualmente, simplemente va a tener que como una vez que llegas al punto, una vez que vuelves a los datos, bueno, dos o tres o cuatro veces, eventualmente tienes que ser como no hay más agua de datos en el pozo de datos, como simplemente vas a tener que tomar una decisión y ver qué pasa y moverte desde allí o probar algo más.

Benn Stancil: Exactamente. Creo que hay una sensación de como, bueno, si seguimos volviendo a ello, si regresamos a esto lo suficiente, encontraremos una solución. Como que habrá una manera donde, en algunos aspectos es para mí lo mismo que el consenso. 

Tenemos que tomar una decisión y creo que algunos líderes ven el consenso como su trabajo donde hay un líder de ventas que no está de acuerdo con la decisión y el líder de producto que piensa que probablemente deberíamos hacer A, el líder de ventas piensa que deberías hacer B. 

Es el trabajo ejecutivo entonces decir, ¿cómo logramos que la gente esté en la misma página? Y creo que eso es incorrecto. 

Y creo que eso es similar a como continuar excavando en el pozo de datos, o pescar en él o lo que sea, para llegar a un punto donde hay una respuesta que todos dicen finalmente, esto es lo que acordamos. Como, no van a estar de acuerdo. Tu trabajo no es lograr que estén de acuerdo, tu trabajo es descubrir qué hacer a pesar de que no estén de acuerdo. Y así tienes que abandonarlo en algún punto y simplemente decir, esto es lo que estamos haciendo. 

Lo siento, líder de producto, no estamos tomando la decisión que quieres tomar. Qué pena. Ese es el trabajo. Tenemos que avanzar y asegurarnos de que estén comprometidos con esa cosa, no busques una manera para que finalmente vean la decisión y digan voy a hacer lo mismo. A veces verán una decisión que ves, y dirán quiero hacer algo diferente. 

Eso va a pasar y tienes que superarlo. No puedes hacer que tu trabajo sea lograr que todos digan como, qué harías y todos vamos a hacer lo mismo.

Brian Sierakowski:  Absolutamente. He experimentado eso también y creo que al menos he encontrado un poco de valor en como, ir a esa persona que no está a bordo y ser como sí, esta es la decisión, esta es la dirección en la que vamos y estoy, como, muy consciente, has sido escuchado y entiendo que en realidad quieres ir en una dirección diferente pero aquí está por qué vamos en esa dirección. 

Ciertamente cualquier decisión que tomemos no se toma en el ámbito de la infalibilidad. Como, esto es lo que estamos haciendo, esto es lo que esperamos ver y esto es lo que esperamos que suceda. Aquí está como nuestra salida, como, si intentamos esto, y lo intentamos durante tres meses, y no funciona aquí está, cuáles van a ser nuestros próximos pasos. Ni siquiera necesito que estés de acuerdo conmigo, solo necesito que subes a bordo e intentémoslo juntos y con suerte, en realidad estés de acuerdo con lo que esperamos que suceda. 

Pero si no sucede, no te estoy pidiendo que te comprometas a esto de por vida. No quiero que nos casemos con esta idea. Solo vamos a intentarlo y lo estamos haciendo por el bien mayor, eso es probablemente una frase extraña y potencialmente peligrosa de usar. 

Simplemente como has sido escuchado, y entiendo de dónde vienes y tienes, con suerte tienen, pero tal vez no, pero puedes decir como has afectado materialmente la dirección en la que vamos, pero es hacia donde vamos. Estamos en prueba, démosle una oportunidad y voy a vigilarlo y si no está funcionando, seré el primero en decirlo y asumiré la responsabilidad de eso. Usualmente eso es suficiente para que la gente vaya en la misma dirección.

Con suerte, el equipo no comenzó, supongo que en realidad depende. Estaba a punto de decir, con suerte, el equipo no comenzó tan separado al principio, pero tal vez simplemente depende de tu equipo y qué tipo de personalidades tienes, o qué tan fuertemente la gente tiene diferentes opiniones y que eso podría ser en realidad una cosa muy valiosa para una organización también, tendría un montón de gente que ve el mundo de una manera muy fuerte y lo ve de una manera diferente así que siempre estás obteniendo una especie de crisol de diferentes ideas pero probablemente sea tiempo de guerra cuando se trata de hacer la decisión y avanzar en una dirección específica. 

Benn Stancil: Sí, ciertamente no hay un único camino a través de ello.

Brian Sierakowski:  Sí. Así que quiero ser considerado con tu tiempo pero quiero quiero hablar un poco sobre cómo estabas haciendo la transición fuera de Yammer, estoy algo curioso si simplemente compartes un poco más sobre cómo fue comenzar tu negocio y algo así como rotar fuera de la empresa y como, ¿cómo fue eso— también mencionaste que no tenías este plan tu objetivo de vida no era convertirte en emprendedor, sucedió casi accidentalmente. 

Así que solo estoy algo curioso, como cómo sucedió eso y algo así como cuál fue el cuál fue el proceso que atravesaste allí.

Benn Stancil: Trabajé en Yammer, y estaba con el equipo de datos, yo y otros dos compañeros de nuestro equipo después de la adquisición de Microsoft algunas cosas comenzaron a suceder, comenzamos a hablar con más gente alrededor de Silicon Valley y cosas así sobre como las herramientas de datos que construimos, porque nuevamente, una vez que te adquieren la gente como que entiende lo que haces, y quieren aprender más de ti y cosas así. Así que me mostraron las herramientas internas, y dijeron, estas cosas son realmente geniales, o queremos comprarlo, o  hemos construido alguna versión interna de nosotros mismos. 

Así que básicamente, comenzamos a ver las cosas que habíamos construido para nosotros mismos que originalmente pensamos que eran una herramienta especial para un equipo especial que era diferente a cualquier otra cosa, en realidad era solo una especie de norma creciente en Silicon Valley. Y potencialmente una norma creciente más amplia que eso. Y así para nosotros, fue algo así como si la gente está construyendo esto, y un montón de gente quiere comprarlo, tal vez solo deberíamos construir un producto así y por qué no simplemente construirlo como un producto. 

Para mí la decisión de hacerlo fue, ¿cuál es la desventaja? Tendría que estar renunciando a un trabajo en Microsoft, pero no estaba super contento con eso de todos modos, era una oportunidad para comenzar una empresa como analista, que francamente no tienes la oportunidad de unirte a startups tempranas, usualmente como persona de datos, que no tienen datos para que hagas algo. 

No contratarías a un analista como tu quinta contratación porque no hay nada para que analicen, estás contratando ingenieros y diseñadores y eventualmente gente de ventas y marketing, pero como la gente de datos viene después. Y así para mí, fue como esto sería una oportunidad interesante de hacer algo que no tendría la oportunidad de hacer de otra manera. 

Es un producto en el que creo que podría tener éxito. Es con gente con la que disfruto trabajar.  ¿Por qué no? Uno de los beneficios de la manera en que sucedió fue que salíamos de su adquisición, fue por un montón de dinero en ese momento y fue como mil millones de dólares. Como Yammer fue comprado por mil millones de dólares y así hizo que mucha gente en Silicon Valley ganara algo de dinero, como cuando la gente gana dinero, creo que lo que hacen inmediatamente es darse la vuelta, como invertir en y así teníamos algo así como un acceso fácil a dinero inicial, esencialmente, para comenzar. 

No teníamos que salir e intentar arrancar durante un largo período de tiempo básicamente como el día uno podríamos salir y recaudar dinero para salarios para nosotros, esencialmente. Hay cosas buenas y malas al respecto. Si lo hiciera de nuevo, no creo que podría hacerlo de esa manera creo que hay razones por las que es bueno intentar hacerlo por un tiempo y esas cosas pero hizo este tipo de camino para ello fácil. 

Hizo la decisión donde es como, no había un lote de un lote de desventaja y una de las cosas que hay un montón de como en la especie de mundo político y Silicon Valley también promueve esto. La audacia de los empresarios y como, estas son las personas que están tomando riesgos y saliendo para hacer cosas que van a reinventar varias cosas. 

En algunos casos, sí, en otros casos, como no es tan audaz. Es un trabajo que puedes obtener un cheque de pago inmediatamente, no estás arriesgando tu propio dinero. Así que esa es la posición en la que estábamos, como cuál es la desventaja aquí. Así que fue como por qué no y así fue algo así como mi enfoque fue que estaba emocionado por el producto, estaba emocionado por la oportunidad pero una gran parte de ello fue que fue algo que no tendría una oportunidad de realmente hacer de otra manera y así lo descubrí.

Creo que obviamente hay cosas que he aprendido de eso después de haberlo hecho por un tiempo, cosas que fueron correctas, y cosas que están mal. Creo que eso fue algo así como hacer el salto, pero no se sentía como un salto particularmente audaz, se sentía como algo donde simplemente fue como esto será algo así como divertido.

Brian Sierakowski: Eso es genial. Es como si ya hubieras hecho el roadshow de lo que sería el producto. ¿Encontraste que era fácil conseguir tus primeros clientes o eso terminó siendo un poco más desafiante de lo esperado?

Benn Stancil: Fue más fácil de lo esperado, probablemente. Conocíamos gente en el espacio y muchos de los primeros clientes de la gente son algo así como amigos que tienes. Son tipos de personas que son como saben que estás comenzando algo, quieren intentarlo, a alguien le gusta, algo así como terminas construyéndolo un poco para ellos.

Creo que romper con eso donde comenzamos, como llegar al punto donde estamos obteniendo clientes de gente que nunca has conocido.. Creo que como los primeros 10 clientes o algo son todas personas que son amigos de amigos tipo de cosa, donde es como te presentan porque tu amigo conoce a alguien que trabaja es una empresa que está interesada en la cosa que estás tratando de resolver, y están dispuestos a intentarlo y podrías sentarte a su lado durante un día e intentar hacerlo con ellos y les gustará y todas esas cosas. 

Pasar ese punto siempre es un poco difícil y creo que para nosotros en particular, la cosa con la que luchamos fue algo así como el lado del marketing, honestamente. Era un producto que de alguna manera era un poco temprano para su tiempo y así el problema que estaba resolviendo no era un problema que la gente entendiera de inmediato. 

Creo que si estás en esta posición es muy mucho más fácil, no es fácil, es mucho más fácil vender productos donde puedes dar algo así como el discurso de ascensor a la gente donde entienden inmediatamente qué hace y Mode nunca fue uno de esos productos donde era un poco así como esto parece que está entre un par de cosas, qué exactamente es y no teníamos buenas respuestas para eso. 

Era algo que sabíamos que era valioso y una vez que la gente comenzó a usarlo, dijeron, oh lo entiendo, pero no era algo para lo que tuviéramos un discurso de ascensor de 30 segundos. Esa siempre fue la lucha para nosotros para encontrar clientes entonces era que funcionaba cuando la gente lo intentaba, no funcionaba cuando la gente, ya sabes no pudimos no pudimos presentarlo bien a alguien que no lo entendía en absoluto. 

Y así con el tiempo, algo así como descubres eso, descubres qué funciona y qué no y el mercado evoluciona y cosas así. Pero sí, para las fases iniciales, creo que esa fue la mayor lucha y la mayoría del marketing por así decirlo, no es como nuestro marketing fue malo, creo que el marketing fue muy bueno por lo que era. 

Creo que era más que estábamos tratando de vender algo en un mercado que no estaba bastante allí todavía y así fue más de una falta de coincidencia alrededor de como el producto y el mercado, y el momento de ese mercado que fue alrededor de como el mensaje que tenemos.

Brian Sierakowski: Suena algo como posicionamiento. Es como una vez que la gente lo usaba, y dijeron genial, lo entiendo pero cuando estaban tratando de simplemente explicarlo en palabras, dijeron cómo exactamente se conecta esto como, tengo esta cosa aquí y tengo esta cosa aquí, como, ¿cómo se conecta esta cosa en el medio? ¿Y por qué es mejor? ¿Era esa la experiencia que tenías? 

Benn Stancil: Algo así, quiero decir, creo que esas conversaciones fueron como. Creo que era menos sobre posicionamiento y más sobre el problema que estábamos resolviendo no era un problema que la gente había experimentado del todo todavía así que podríamos haberlo posicionado de todas las formas posibles y no lo habrían entendido del todo. 

Aquí es donde es algo así como súper temprano donde teníamos ese problema apareció y creo que se convirtió en.. parte de esto fue porque estábamos resolviendo un problema que básicamente es un problema que teníamos en Yammer que era una startup muy así como pesada en datos que estaba pensando en estas cosas que algo así como lo más avanzado de la forma en que las empresas pensaban en datos. Así que estamos en lo correcto en la apuesta de que el mundo eventualmente seguiría ese camino. 

Solo estábamos algo así como temprano en ello, donde estábamos tratando de vender a la gente un producto, dicen, esto no es nuestro problema. Y así fue menos para mí sobre el posicionamiento y un poco más sobre, no sé qué sería una analogía para esto pero cualquier producto que llega un poco temprano, donde es como, por qué necesitaría hacer esto, y tres años después todos oh, entiendo por qué haces esto.

Si estás vendiendo software de gestión de costos para AWS en 2010, no vas a tener mucho éxito, porque no mucha gente está usando AWS y la gente no entiende por qué es útil. Pero si estás vendiendo software de gestión de costos a gente de AWS ahora dicen, por favor, lo necesito. Éramos, en algunos aspectos, en el extremo temprano de eso, donde era como estábamos tratando de vender algo donde no había un mercado tan grande para ello todavía pero nuevamente, creo que la apuesta de dónde iba ese mercado fue correcta. El momento simplemente fue un poco apagado.

Brian Sierakowski: ¿Crees que el momento fue un beneficio desde la perspectiva de ser un poco más temprano tal vez entonces otros competidores habrían aparecido?

Benn Stancil: Esa es una pregunta difícil de responder. Creo que obtienes cosas buenas y obtienes cosas malas. Es bueno en el sentido de que aprendimos un montón de cosas temprano que nuestros errores que ahora que el mercado está, está en un lugar donde queremos que esté, no vamos a cometer esos errores de nuevo. 

Cuando hablo con como fundadores en etapa temprana en este mercado, a menudo dicen como, aquí está la manera en que estamos pensando al respecto es como, intentamos eso hace seis años, déjame decirte por qué eso fue una mala idea entonces. Podría funcionar ahora, pero déjame decirte por qué es una mala idea entonces. 

Al menos hemos revisado algunas de esas cosas donde podemos, esperemos no repetir esos errores. Tampoco has construido cosas así en términos de las cosas que construiste, tienes una ventaja en las cosas que has construido, lo que importa.

La desventaja de eso, creo, es que gran parte de Silicon Valley, esto es como un problema de Silicon Valley. Gran parte de esto es impulso y tipo de ritmo, esencialmente, así que estar en la posición, como, si hubiéramos comenzado Mode el año pasado, y dijéramos hey aquí hay este nuevo producto captura este nuevo mercado, como el ritmo de la empresa estaría creciendo más rápidamente, sería mucho más pequeño, pero estaría creciendo más rápidamente. 

Y creo que gran parte de Silicon Valley es solo como ese bombo publicitario y así hay beneficios de eso. Ahora puedes arruinar eso y eso de ninguna manera significa éxito y ya sabes, hay toda clase de historias, puedes señalar cosas que fueron súper promocionadas y luego se desmoronaron, pero básicamente quieres estar en ese tren del bombo publicitario por varias razones, facilita la recaudación de fondos, facilita la contratación, hace que los clientes estén más dispuestos a probarlo.

Quieres ser lo que la gente está hablando, y la trayectoria es lo que importa en lugar de la posición para eso.

Oracle gana más dinero que todos nosotros, pero la gente... sobre Oracle porque Oracle gana más dinero que todos nosotros por siempre y no está creciendo tan rápido. 

La startup que pasó de $0 a $10 millones simplemente por ser un error de redondeo en el balance de Oracle parece muy emocionante porque está creciendo muy rápidamente y así Silicon Valley está enamorada de esa cosa nueva y brillante y así ser temprano básicamente significa que obviamente no Oracle, pero como, significa que no estás en esa conversación sobre como la cosa nueva y brillante, a pesar de que si la lanzaras hoy, potencialmente lo serías.

Brian Sierakowski: Eso es divertido, casi se siente como eso es algo que podría volverte loco un poco como alguien que es súper hábil con datos. 

Para que la gente mire estos datos insuficientes, y probablemente estén mirando como oh bueno, están creciendo tan rápidamente y solo están extrapolando esa línea, es como, está bien, pasaron de 0 a 10 millones en un año así que eso significa que van a estar en 100 millones el próximo año, y luego van a estar en mil millones el año después de eso y luego ya sabes, 10 mil millones, y estás como, sí, no la ley no se extiende simplemente hacia la eternidad en la misma en la misma trayectoria.

Benn Stancil: Sí, seguro, y ciertamente creo que la gente no es tan cruda al respecto, seguro, pero definitivamente hay como mucho solo bombo publicitario en Silicon Valley. ¿Es frustrante? ¿No es? No sé es lo que es. 

A veces es genial para ti, a veces no, es solo la manera en que funciona, y creo que tienes que aprender a jugarlo básicamente, y no quedar demasiado atrapado.

En última instancia, el trabajo es construir un negocio que tengas producto para que la gente compre, y cómo puedes ayudarte en ese camino, pero al final del día, solo tienes que cumplir con el producto, tienes que cumplir con el servicio, tienes que construir la máquina que cuente una buena historia al respecto, que pueda vender y todas esas cosas, y eso es trabajo duro sin importar el bombo publicitario.

Brian Sierakowski: Sí, es como, el bombo publicitario es una herramienta y si puedes obtenerla úsala, pero solo recuerda que es solo una herramienta y no puede ser no puede ser todo. 

Y así solo estaba como curiosidad de como qué está pasando con nuestro con nuestra línea de tiempo, siento que estamos bastante cerca de como el día actual, así como, ¿qué está pasando hoy? ¿Y a qué estás prestando atención? ¿Qué estás mirando?  ¿Cuál es tu plan para el próximo par de cualquier período de tiempo que planifiques?

Benn Stancil: La industria en la que estamos y creo que como dije, cuando comenzamos, estábamos un poco adelantados, hubo una especie de asentamiento probablemente hace tres o cuatro años alrededor de nuevos estándares alrededor de las herramientas de datos que la gente usa y un asentamiento en el sentido de que los fundamentos ahora son algo acordados, o es como, esto es lo que estas cosas deberían verse aproximadamente así, esto es cómo la gente debería pensar sobre datos y organizaciones.

El tipo de debates tempranos que la gente tenía sobre cuál es el papel de los datos, ¿y usas este tipo de base de datos o este otro tipo de base de datos? Esas cosas se sienten como si fueran como las batallas del pasado.

Y así hay una nueva especie de explosión de diferentes herramientas en el espacio y estaba tratando de descubrir como, dónde van los datos, y todo ese tipo de cosas, pero es alrededor de una fundación más asentada. Y así para nosotros, creo que esa fundación asentada es una fundación que nos se ajusta muy bien por su cuenta. Mode está bien posicionada dentro de ese nuevo tipo de panorama. 

Y así nuestro enfoque es básicamente como, cómo aprovechamos eso, creo que es una oportunidad que es realmente buena,  es una oportunidad, que estamos en una buena posición para capitalizar lo que creo que es una oportunidad muy grande. 

Pero tienes que ejecutar. Tienes que asegurarte de que no estés demasiado adelantado, tienes que asegurarte de que aún estés escuchando a los clientes, que incluso si ves este tipo de camino hacia adelante, seas un candidato para validar que sea realmente el camino correcto.

 Así que para nosotros, creo que se trata de, está bien, ahora es el momento de hacer realmente que esto sea la cosa que podría ser y gran parte de eso es uno: continuar confirmando que las ideas que tienes son correctas, continuar obteniendo validación del mercado y si no te gusta ser humilde sobre que podrías estar equivocado sobre qué es esto, y estar dispuesto a ajustarte. 

Y gran parte de esto es solo ejecución como, las buenas empresas no se construyen solo con buenas ideas, se construyen con personas que construyen buenos productos y, y algo así como las operaciones diarias de nuestro equipo de ventas corre y si realmente puedes sacar tu mensaje y eso no requiere es un discurso de Mad Men de Don Draper lo que hace eso bueno, es trabajo duro. 

Es solo el proceso diario de, ya sabes, ejecutar bien, en operaciones de marketing. Es un proceso diario de tener un buen equipo de soporte que responda a preguntas difíciles y haga un buen trabajo. Es un proceso diario de hacer la diligencia de comunicarse con los clientes y asegurarse de que estén felices y si tienes clientes que no se comprometan con ellos y habla con ellos.

Simplemente hay un montón de cosas como esa, que tienen que suceder para hacerlo crecer y para que tenga éxito. 

Y así creo que estamos en una posición donde nos gusta, y nos sentimos bien al respecto del mercado, queremos asegurarnos de que esa creencia es correcta y así vamos a continuar siguiendo eso, pero gran parte de eso es está bien, cómo nos aseguramos de que la máquina necesita potencia todo esto, que es realmente la parte mucho más grande del trabajo, entonces entonces la idea de cuál debería ser la forma de la máquina realmente se desempeña.

Brian Sierakowski: Increíble. Bueno, Ben, creo que ese es un consejo perfecto para terminar. Creo que nos perdimos el punto de excelencia operacional bastante fácilmente porque no es muy emocionante, a veces tampoco es muy divertido, pero sí. 

Totalmente correcto y totalmente de acuerdo. Gracias por acompañarnos, obviamente tendremos todos tus enlaces y todo conectado a este episodio, pero ¿hay algún lugar particular al que recomendarías enviar a la gente si quieren aprender más sobre ti o sobre el negocio?

Benn Stancil: Seguro. Entonces, si deseas aprender más sobre Mode, es simplemente Mode.com. Así que puedes verificarlo allí. Puedes registrarte para una prueba gratuita del producto, si eres una persona de datos y quieres probarlo o cualquiera de los varios recursos y cosas así.

Para mí personalmente,  algunas cosas de las que he hablado, y la mayoría de cosas que hago es básicamente escribir algo una vez a la semana, tengo como un blog, está en un Substack porque esto es 2021 y se supone que debes tener subtexto en lugar de blogs ahora, supongo. 

Así que Substack y luego hay las cosas usuales en Twitter y cosas así. Así que eso es probablemente mucho menos interesante que el tema.

Brian Sierakowski: Increíble, Ben. Bueno, gracias nuevamente por acompañarnos. Realmente lo aprecio.

Benn Stancil:  Gracias por tenerme.

Esa fue nuestra conversación con Benn Stancil, cofundador y director de análisis de Mode Analytics. Si necesitas una forma colaborativa de visualizar y usar datos, sabes dónde ir mode.com, eso es M-O-D-E.com. Si buscas análisis de negocios y herramientas de crecimiento, visítanos en baremetrics.com Esperamos que hayas disfrutado este episodio te invitamos a que consultes nuestras otras charlas con fundadores y si puedes compartir con un amigo o dejar una reseña, ayuda mucho. Gracias por escuchar.