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Box y el origen de la fiebre por las cohortes
🤷🏻 Hay empresas que pierden cada vez más dinero invirtiendo, precisamente porque su modelo de negocio funciona. Parece una contradicción, pero para entenderla primero vamos a analizar una empresa más sencilla: Uber.
👉 Advertencia: No te flipes, esto no se puede aplicar a OpenAI.
🚕 Imagina que Uber empieza únicamente en Madrid. Tiene que contratar gente, captar conductores, subvencionar viajes y regalar descuentos para conseguir pasajeros. El primer año pierde muchísimo dinero, el segundo necesita menos incentivos y el tercero, Madrid ya es rentable. Así que Uber hace lo lógico: abre Barcelona.
👉 Barcelona empieza a perder dinero mientras Madrid gana cada vez más. Si tienes dinero (de inversores) puedes abrir Valencia, Sevilla o Bilbao a la vez y todas comienzan perdiendo dinero.
👀 Si miras Uber desde arriba, puedes encontrarte una empresa que cada año pierde más dinero. Pero si miras ciudad por ciudad, descubres que las ciudades antiguas ya son rentables y las nuevas están siguiendo exactamente el mismo camino.
📊 Esto es, simplificando mucho, un análisis de cohortes. Consiste en agrupar clientes, usuarios o mercados que empezaron aproximadamente en el mismo momento y observar qué les ocurre según van envejeciendo.
👉 El concepto existía mucho antes, pero su aplicación al mundo de las startups y especialmente al SaaS se popularizó enormemente hace algo más de una década gracias a Box (el Dropbox para empresas) 👇🏻
📦 En 2014, Box quería salir a bolsa. La compañía de almacenamiento en la nube crecía muchísimo, pero perdía muchísimo dinero. Box terminó retrasando su salida.
Meses después actualizó su documentación para los inversores y explicó mucho mejor cómo funcionaba realmente su negocio (mira el gráfico del principio)
Box tenía un problema parecido al de Uber, pero no podía “separar Madrid de Barcelona”. Tenía que separar los clientes según el momento en el que habían llegado.
Una empresa SaaS gasta mucho dinero cuando consigue un cliente: comerciales, marketing, implementación… Pero si ese cliente continúa durante años, renovarlo cuesta mucho menos y además puede terminar gastando más.
👉 Cogió, por ejemplo, los clientes que había conseguido en 2010 y siguió su evolución durante los años siguientes:
🤌🏻 Pero si sabes que por cada euro invertido en captar clientes recuperas varios durante los siguientes años, los inversores te van a pedir invertir más.
👉 Así que la cohorte de 2011 es mayor que la de 2010. La de 2012, todavía mayor. Y cada nueva cohorte comienza su vida perdiendo dinero. Cuanto más rápido crece Box, más clientes no rentables a corto plazo introduce dentro de sus cuentas.
La cuenta de resultados mezcla cohortes maduras que ya ganan dinero con cohortes enormes recién adquiridas que todavía lo pierden. Las cohortes permiten separarlas.
👉 Box estandarizó esa manera de analizar las empresas SaaS. Después llegarían obsesiones como CAC, LTV, churn, retention, payback o NRR.
🧷 Quédate con esto: perder dinero no se convierte mágicamente en algo bueno por llamarlo crecimiento. Solo tiene sentido seguir acelerando si las cohortes antiguas demuestran que los clientes permanecen, gastan más y finalmente generan bastante más dinero del que costó conseguirlos.
1. Gigantes digitales (GAFAM)
🔎 Google:
💻 Presenta Googlebook, una nueva categoría de portátiles premium fabricados por Acer, Asus, Dell, HP y Lenovo, desde 899$ | Combina elementos de ChromeOS, sistema operativo de sus portátiles baratos, con la base tecnológica de Android para asegurar la integración con los móviles Android. Por supuesto Gemini de serie
👉 Está intentando construir el equivalente Android del ecosistema Mac+iPhone en el segmento premium.
Fíjate en el camino: le ha costado años llegar hasta aquí y, por el camino, ha tenido que sacar a Microsoft de la ecuación.
El posicionamiento premium no va a ser fácil, pero si Samsung consiguió hacerse un hueco frente al iPhone en móviles…
📍 Multa de 403M€ a Google por la ubicación | El regulador irlandés de protección de datos multa a Google con 403M€ por cómo procesaba datos de localización tras varias denuncias de asociaciones europeas de consumidores. 👉 Tiene seis meses para adaptarse.
🍎 Apple:
🔎 Análisis sobre el Mac mini M6: gana potencia y precio | El nuevo Mac mini mejora rendimiento y velocidad de almacenamiento, manteniendo su pequeño tamaño.
Mientras, el Mac Studio M5 Ultra consigue resultados de referencia espectaculares, 👉 pero cuesta aproximadamente el doble que la versión M5 Max sin acercarse a duplicar su rendimiento.
Y te dejo una prueba del Mac Studio M5 Ultra con 256 GB de RAM que muestra un salto importante ejecutando modelos y agentes de IA localmente.
🤳 Meta (Facebook):
🧐 Segundas derivadas del éxito de su nuevo asistente de IA Muse:
🤖🛒 Amazon ha bloqueado el acceso de Muse, el nuevo agente de Meta, a su tienda. Vamos, que Muse no puede comprar por ti en Amazon. 👉 No quiere perder la relación con el usuario. 👉 Mientras tanto, Shopify ha elegido justo la estrategia contraria: integrará Muse con Shop Pay para que pueda completar compras en sus tiendas.
Intel subió un 12%, AMD un 10% y Arm un 17% 👉 ante las expectativas de que los agentes de IA como Muse aumenten la demanda de CPUs (en vez de GPUs). AMD superó por primera vez 1T$ de capitalización.
2. El resto de la industria:
💸 SoftBank busca otros 11.000M$ para financiar su apuesta por OpenAI | La operación se dividirá en 10.000M en dólares con tres vencimientos diferentes y otros 1.000M en euros en bonos con dos vencimientos. 👉 Bloomberg lo califica en el titular como bono basura y ahora te estás acordando de las sub-prime.
🏛️ Política y negocio digital
Sobre centros de datos:
⚡ Gavin Newsom, gobernador de California, ha firmado siete leyes que aumentan las obligaciones de los centros de datos sobre costes eléctricos, consumo de agua y supervisión local.
🇪🇺 Europa quiere una etiqueta energética para los data centers. La UE propone que los centros de datos de más de 500 kW tengan que informar sobre su eficiencia energética y consumo de agua mediante un sistema europeo de etiquetado.
🏗️ En EE.UU., 45 proyectos valorados en 68.000M$ fueron bloqueados o retrasados por oposición local entre abril y junio: 👉 ojito que esto es más de la mitad de los grandes proyectos previstos durante el trimestre. El clásico Not in my backyard!
⚖️ 🇨🇦 Canadá: British Columbia demanda a OpenAI por supuestas negligencias y fallos de seguridad al no alertar a la policía sobre la actividad en ChatGPT del sospechoso del tiroteo de Tumbler Ridge.
💬 Un mensaje de Jakala
Tu IA no necesita mejores prompts. Necesita entender para quién trabaja.
JAKALA te explica cómo
🎰 Muchas empresas han descubierto la IA por el camino más rápido: probar una herramienta, escribir un prompt y esperar que haga su magia.
Al principio a todo el mundo le impresiona
Pero no tardan en aparecer las limitaciones
🤌🏻 Los resultados de la IA suenan correctos, pero genéricos.
No entiende el tono de la marca. No conoce los criterios del equipo. No sabe por qué una decisión se tomó así y no de otra manera.
Entonces llega el proceso farragoso. Alguien decide que es mejor reescribirlo. Otra persona se lo corrige. Y una tercera añade o quita según criterio.
¿Qué ocurre? Que la IA, que tanto tiempo prometía ahorrarnos, termina convertida en una máquina de primeros borradores que pueden dar más trabajo del que quitan.
🙌🏻 JAKALA lo explica muy bien en este análisis: el problema no suele estar en la IA, sino en el contexto que le damos.
Un equipo de marketing sin voz de marca estructurada obtendrá textos planos.
Un equipo legal sin precedentes cargados recibirá análisis superficiales.
Un equipo técnico sin arquitectura documentada generará código genérico.
La clave no es escribir prompts cada vez más largos.
👍Es construir conocimiento estructurado para que la IA deje de adivinar.
👉 Puedes leer el artículo completo aquí: El éxito de tu IA depende del contexto que le proporciones
Porque la IA no se vuelve útil cuando responde.
Se vuelve útil cuando entiende.
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3. Lecturas Interesantes 📚:
⏸️ Frenar la frontera de la IA también puede ser una estrategia competitiva. Ben Thompson en Stratechery argumentaba este lunes que una pausa daría a los laboratorios líderes tiempo para convertir sus avances tecnológicos en productos, ingresos e infraestructura antes del siguiente salto. 👉 Ofrecerte el mismo argumento que Stratechery, pero una semana antes, es lo máximo a lo que puedo llegar. Aunque Ben lo explica más y mejor.
🇰🇷 Corea del Sur cambia servicio militar por investigar IA. El país recuperará en 2027 un programa, cerrado desde 2013, que permitirá a determinados investigadores cumplir sus obligaciones militares trabajando en laboratorios corporativos de IA. Otra forma de competir por un recurso cada vez más escaso: talento.
4. 🗞️ En paralelo, para que estés al día
Ayer en Zona Mixta: Mbappé, capitán de un barco que todavía no existe. Su acuerdo con On ha sorprendido a todos
En KloshLetter, cada día a las 7:00 de la mañana, el resumen de la actualidad. Aquí van algunas de las claves de hoy:
El Tribunal Constitucional se inclina por amnistiar la malversación del ‘procés’ y abre el camino para el regreso de Puigdemont.
La ONU inicia su Asamblea General con la ambición de recuperar peso en un equilibrio geopolítico roto.
Pedro Sánchez no asistirá a la recepción que ofrece Trump en Nueva York por, según alega, problemas de agenda.
El CGPJ avala al juez Peinado ante las quejas del ministro de Interior Félix Bolaños.
5. Producto Molón ⭐ :
Hoy te traigo una prenda que me mola muchísimo tanto para chicas como para chicos, pero que no me puedo poner por que soy más bajo que la media.
Respóndeme el correo con tus productos molones para que los comparta aquí.
Aquí (y los productos del resto de días también)
6. MultiVersial Academy 🎓
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Tomar buenas decisiones es caro... decidir mal te cuesta una fortuna
¿A quién le puedes re-enviar esta edición de MultiVersial? Todo el mundo que trabaje en producto, en finanzas, en ventas, debería saber que es un análisis de cohortes.
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