Startups y Datos: La pareja perfecta que está revolucionando la Industria
Cristina Caballero y Emma Rodríguez
Madrid, 27 de Abril de 2025
Tiempo de lectura: 5m
Los datos son el nuevo oro
En el mundo startup, los datos son como ese amigo que siempre te dice la verdad (aunque a veces duela). Cada clic, cada visita a tu web, cada suspiro que alguien da cerca de tu app… todo cuenta. Y no es por cotillas, es porque ahí está la clave para saber qué está funcionando y qué no.
Las pequeñas empresas no solo registran visitas a su web o descargas de su app: utilizan plataformas como Google Analytics, Mixpanel o incluso sus propias herramientas personalizadas para rastrear cómo se comportan los usuarios, sin necesitar una torre de servidores como Google para sacarle partido a la información. Lo importante es entender cosas como: ¿por qué la gente se va de mi web en el segundo 3? ¿Qué pasó ayer que subieron las ventas sin que hiciéramos nada diferente? ¿Y si el botón rojo no era tan feo como pensábamos?
En las startups, donde cada decisión cuenta y los recursos son limitados, convertir datos en decisiones acertadas, sin perder tiempo ni dinero a ciegas, puede ser la diferencia entre crecer… o quedarse por el camino.
El Big Data no es solo para gigantes tecnológicos
Si hablamos de “Big Data”, es fácil pensar en enormes servidores o en grandes empresas que tienen datos de millones de usuarios en todo el mundo. Sin embargo, la realidad es que no hace falta ser un gigante tecnológico para sacarle partido a la analítica avanzada.
Hoy en día, existen multitud de servicios en la nube (AWS, Azure, Google Cloud) que ofrecen escalabilidad: pagas solo por lo que usas, lo que resulta mucho más accesible para una startup. Además, hay herramientas de Business Intelligence y software de código abierto (como Metabase o Apache Superset) que permiten a cualquier empresa, por pequeña que sea, visualizar y analizar grandes conjuntos de datos sin invertir fortunas.
El secreto está en empezar con lo que se tiene: medir las métricas más relevantes del negocio y, poco a poco, ir añadiendo capas de complejidad. No es necesario tener millones de datos de usuarios para hacer una buena segmentación o un análisis de comportamiento. A menudo, unas pocas métricas clave (p. ej., tasa de conversión, coste de adquisición por cliente, ratio de retención) pueden marcar un antes y un después en la toma de decisiones.
De números a decisiones
Una vez tienes tus datos, toca lo divertido: convertirlos en decisiones, ya que no basta con acumular cifras; lo importante es saber qué hacer con ellas. Herramientas como Power BI o Google Data Studio son muy útiles para poder analizar métricas esenciales como:
- Tasa de conversión: porcentaje de usuarios que realiza una acción clave, como comprar.
- Tiempo de permanencia: cuánto tiempo pasan los usuarios en tu web o app.
- Retención: cuántos usuarios vuelven después de su primera visita.
Con herramientas como Mixpanel o Amplitude, las startups pueden ver cada paso del usuario y detectar puntos de fuga (embudos de venta o funnel), es decir, ¿por qué si entran 100 personas a tu web solo llegan 2 al checkout? ¿en qué punto desaparecen?
Una forma común de actuar es usar las pruebas A/B. Por ejemplo, una tienda online que se da cuenta que mucha gente abandona el carrito. ¿La jugada? Lanzar dos versiones distintas: la actual y otra con un mensaje para recordar que los usuarios tienen un descuento. El resultado es que incrementa su conversión esta última versión.
También usan dashboards en tiempo real con herramientas como Looker Studio o Metabase, para no esperar al típico informe mensual. Si las ventas caen a las 11:00, a las 11:05 ya están investigando qué ha sucedido para producir el cambio, de forma que es fácil tomar decisiones instantáneas.
Pero no todo es cuantitativo. Con encuestas, reseñas o análisis de texto con IA, pueden detectar patrones que van más allá de los números. A veces el problema no es técnico, sino humano: “No me fiaba”, “era lioso”, “mi gato pisó el teclado”.
Todas estas técnicas permiten a las startups afinar su producto, ajustar su estrategia y mejorar la experiencia del usuario. Sin adivinar. Sin bola de cristal.
Tendencias y oportunidades
- Automatización e IA: La IA permite automatizar tareas repetitivas y obtener insights sin necesidad de grandes equipos técnicos. Por ejemplo, MonkeyLearn clasifica opiniones de clientes por sentimiento automáticamente, y herramientas como Zapier con OpenAI ayudan a generar respuestas de forma instantánea.
-
No-Code y Low-Code: Cada vez es más fácil analizar y visualizar datos sin saber programar. Retool permite crear paneles y herramientas internas conectadas a tus datos en minutos, mientras que Looker Studio ofrece dashboards dinámicos arrastrando y soltando elementos, perfecto para quienes empiezan.
-
Analítica predictiva y prescriptiva: Muchas startups ya no solo miran qué ocurrió, sino que predicen lo que pasará y recomiendan qué hacer. Por ejemplo, con BigQuery ML puedes predecir qué usuarios están a punto de abandonar tu servicio (churn), y plataformas como Recombee generan recomendaciones personalizadas para mejorar ventas en e-commerce.