lección 6
Día 5 - La demo y el feedback que lo cambia todo
Presentas tus hallazgos al equipo completo. Lucia hace preguntas, Andres (CTO) pide más, y Sandra propone colaborar en el modelo dbt.
⏱ 40 min
### Viernes, 15:30 PM - Preparando la demo
Quedan 30 minutos para la demo. Tienes tu Notion con los hallazgos, las queries guardadas, y un resumen ejecutivo que Pablo aprobó esta mañana. Repasas mentalmente la estructura: (1) contexto del problema, (2) qué hiciste, (3) hallazgos clave, (4) implicaciones y next steps.
1Tu 15:35 PM (DM a Pablo)2Todo listo para la demo. Mi estructura:31. Recordatorio del problema (retención 68% -> 61%)42. Lo que construi (pipeline eventos, 1.7M eventos cargados)53. Hallazgo 1: Paradoja de Simpson (mix de planes)64. Hallazgo 2: Churn se concentra en días 3-775. Hallazgo 3: "Aha moment" = automation_created (4.8x)86. Next steps910Total: ~12 min con preguntas.1112Pablo Herrera 15:37 PM13?? Perfecto. Un consejo: empieza por el hallazgo de Simpson.14Es lo más impactante y Andres (CTO) va a estar. Le gusta15cuando los datos contradicen la intuicion.1617Ah, y no digas "paradoja de Simpson" -- di "los números18agregados son enganosos". Nadie fuera de datos sabe que es19Simpson excepto Sandra ??
### 16:00 PM - La demo
Sala de Meet. Cámaras encendidas: Pablo, Sandra, Marcos, Lucía, y Andrés (el CTO, que casi nunca aparece en reuniones de equipo). Andrés tiene la cámara encendida pero se ve que está revisando otra cosa en paralelo. Sabes que tienes 2 minutos para captar su atención.
1Tu (compartiendo pantalla):2"Buenos días a todos. Esta semana mi objetivo era construir3el análisis de retención por cohortes. Antes de entrar en4los números, quiero compartir un descubrimiento que cambia5la narrativa:67Todos sabiamos que la retención W1 cayo de 72% a 61%.8La interpretacion obvia es: el producto está empeorando.9Pero los datos cuentan otra historia.1011[Muestra tabla segmentada por plan]1213La retención de usuarios Pro apenas cambio (82% a 80%).14Business tampoco (91% a 89%). Lo que cambio es el MIX:15en enero el 40% de nuevos signups eran free. En marzo16es el 65%. Y los usuarios free retienen al 58%.1718No es que el producto sea peor. Es que estamos trayendo19un tipo de usuario diferente."2021Andres Lopez (CTO):22"Espera. Estas diciendo que marketing está trayendo peor23calidad de leads?"2425Tu:26"No necesariamente peor calidad -- pero si leads que27tienen menos intencion de pagar. El funnel de adquisicion28cambio: en enero la mayoria venía de referrals y contenido29organico. Ahora hay más paid ads dirigidos a freelancers.30Los freelancers usan el plan free y churnan rápido."3132Lucia:33"Ey, eso tiene sentido ?? El equipo de growth lanzo una34campaña de paid en febrero orientada a freelancers. Puedo35confirmar que el volumen de signups free subio un 45% desde36entonces."3738Andres:39"OK. Entonces la pregunta no es como mejorar el producto40para retener free -- es como convertir free a Pro. O como41cambiar el targeting de la campaña. Interesante. Que más42tienes?"
Fíjate: Andrés pasó de revisar otra cosa a preguntar activamente. Los datos que contradicen la intuición CAPTAN atención. Pablo tenía razón.
1Tu:2"Segundo hallazgo: del churn de usuarios free, el 68% se3concentra entre los días 3 y 7 después del signup. Si un4usuario free sobrevive la primera semana, su probabilidad5de quedarse a W4 sube del 30% al 52%.67Y el tercer hallazgo: los usuarios que crean una8automatización en su primera semana retienen 4.8x más9que los que no. Es el 'aha moment' del producto. Pero10solo el 12% de usuarios lo descubren en W0."1112Lucia:13"Ey, eso es SUPER actionable ?? Si el aha moment es14automatizaciones... podemos guiar a los usuarios hacía15ahi en el onboarding. Un tooltip, un template, lo que sea.16Puedo prototiparlo la semana que viene."1718Sandra:19"Tengo una pregunta técnica ??: la correlación entre20automation_created y retención... es causal o hay un21sesgo? Los usuarios que crean automatizaciones podrian22ser simplemente más sofisticados -- retenerian de todos23modos sin la feature."2425Tu:26"Es una pregunta excelente y honestamente no puedo27probarlo con estos datos. Es correlación, no causalidad.28Para probar causalidad necesitariamos un A/B test:29mostrar el onboarding de automatizaciones a un grupo30y no al otro. Pero la correlación es lo suficientemente31fuerte como para justificar el experimento."3233Andres:34"De acuerdo. Lucia, monta el A/B test. Equipo de datos,35seguid profundizando en las features. Quiero este nivel36de análisis cada semana."3738Pablo:39"?? Anotado. Sandra y el nuevo se encargan del modelo40recurrente de cohortes en dbt."
Consejo de senior: Sandra hizo la pregunta CORRECTA: correlación vs causalidad. El hecho de que automation_created correlacione con retención NO significa que forzar la feature mejore retención. Puede ser un proxy de sofisticación del usuario. La respuesta honesta es "no lo sí, necesitamos un experimento". Esa honestidad te da credibilidad.
### 16:20 PM - Andrés pide más (el CTO siempre pide más)
1Andres Lopez (CTO):2"Muy bien. Dos preguntas finales:341. Este análisis... se puede automatizar? Quiero verlo5 cada semana sin que nadie tenga que ejecutar una query.6 Un dashboard que se actualice solo.782. Los números que has mostrado... son verificables?9 Si alguien del board me pregunta 'de donde sale ese 61%',10 quiero poder decir 'de aquí, con está definición, con11 este pipeline'. No quiero que sea un número que alguien12 saco de un notebook una vez."1314Tu: "Para la primera: Sandra y yo estamos convirtiendo las15queries en modelos dbt que se ejecutan cada día. El lunes16tenemos el modelo corriendo automaticamente. El dashboard17en Looker puede estar para la semana que viene.1819Para la segunda: absolutamente. Cada métrica tiene su20definición documentada en Notion con fecha de vigencia,21responsable y criterios exactos de inclusion. Si alguien22quiere auditar, puede seguir el trail completo: definición23-> modelo dbt -> tabla -> dashboard."2425Andres: "Excelente. Eso es exactamente lo que necesito.26Pablo, quiero este nivel de rigor en todo lo que produzcamos."2728Pablo: "?? Anotado."2930Marcos: (levanta el pulgar sin decir nada)
Fíjate en las preguntas de Andrés: no son sobre los números en sí -- son sobre la INFRAESTRUCTURA detrás de los números. Un CTO quiere saber que los datos son reproducibles, automáticos y auditables. Que los produjo un SISTEMA, no una persona. Porque si la persona se va, los datos desaparecen. Tu respuesta demuestra que pensaste en eso: dbt, documentación, automatización. Eso es lo que separa un análisis ad-hoc de un producto de datos.
### 16:25 PM - Feedback post-demo
1#data-team | Viernes 16:30 PM23Pablo Herrera 16:30 PM4?? Gran demo equipo. Especialmente la parte de Simpson --5Andres se activo cuando nunca lo había visto en una demo6nuestra. Eso es exactamente el tipo de insight que7justifica la existencia de este equipo.89@nuevo: excelente primera semana. Has entregado más de lo10que esperaba. El lunes hacemos retro y planificamos la11siguiente iteracion.1213Sandra Vidal 16:32 PM14+1 ?? Y el hallazgo del bug de timestamps... eso nos15habria dado números erroneos durante meses si no lo16pillas. Bien hecho.1718Marcos Delgado 16:35 PM19Buen pipeline. Clean code.2021Lucia Fernandez 16:37 PM22Ey, gracias por los datos ?? Ya estoy pensando en el23onboarding de automatizaciones. La semana que viene te24pido segmentaciones por industria del workspace.25Heads up ??2627 ?? 5 ?? 3 ?? 2
"Buen pipeline. Clean code." -- eso, viniendo de Marcos (que lleva 8 años y NO regala cumplidos), es el equivalente a una ovación de pie. Cierras el portátil a las 17:00 con una sonrisa. Ha sido una buena primera semana.
### 17:00 PM - Reflexion del viernes
Mientras recoges para irte, Pablo se acerca a tu mesa. Es raro verle levantarse -- normalmente todo es por Slack. Te dice en voz baja: "Oye, no te lo he dicho delante del equipo pero Andrés me escribió después de la demo. Dijo textualmente: Con estos datos puedo convencer al board de no recortar presupuesto de marketing. Si los datos que producimos evitan un recorte de 200K, este equipo se justifica solo." Te da una palmada en el hombro y se va.
Eso es algo que los juniors no suelen ver: el IMPACTO de tu trabajo más allí de la query. Los datos que produjiste esta semana no son solo filas en una tabla -- son la base para decisiones de negocio que afectan a la empresa entera. Un número bien calculado puede evitar un despido. Un número mal calculado puede provocarlo. Por eso la definición importa tanto. Por eso Sandra insiste en documentar. Por eso Pablo te pidió validar con ella antes de presentar.
1#data-team | Viernes 17:15 PM23Sandra Vidal 17:15 PM4Buen finde equipo! ??5El lunes arrancamos con el modelo incremental de cohortes.6@nuevo si te queda un hueco lee esto:7https://docs.getdbt.com/docs/build/incremental-models8No es obligatorio pero te va a servir para entender lo que9hacemos la semana que viene.1011Marcos Delgado 17:18 PM12Buen finde.1314Pablo Herrera 17:20 PM15?? Buen trabajó está semana equipo. Descansad.16El lunes retro + planning. Nos vemos!1718Lucia Fernandez 17:22 PM19Ey buen finde todos! ??20La semana que viene os voy a dar la chapa con segmentacion21por industria. Perdonadme de antemano jaja2223 ?? 3 ??? 2
Consejo de senior: Sandra te mandó un link de documentación para el finde. No es obligatorio pero leerlo demuestra interés y te prepara para el lunes. Los seniors notan quién llega el lunes habiendo leído y quién no. No es sobre trabajar gratis el finde -- es sobre invertir 20 minutos en tu propio crecimiento.
## ejercicios
Estructura de la presentación para stakeholders
Escribe el outline de tu demo en formato que Pablo aprobaria: contexto del problema, hallazgos con números concretos, implicaciones y next steps. Maximo 12 minutos.
Analisis: correlación vs causalidad en features
Sandra preguntó si automation_created es causal o solo correlación. Escribe un análisis que explique la diferencia, identifique posibles confounders y proponga como validar la causalidad.
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