El Growth Hacking es una práctica que se ha puesto muy de moda en el ámbito empresarial. Siendo una disciplina que pretende buscar el mayor beneficio posible mediante el mínimo coste, se popularizó rápidamente en el momento en que se empezaron a hacer famosos ciertos casos de startups que habían logrado un alto crecimiento mediante una inversión mínima. 

Es mencionable, sin embargo, que el Growth Hacking se suele relacionar erróneamente y a modo simbiótico con ventas. Este error deriva del hecho de que la manera clásica que han usado los negocios para crecer ha sido el incremento de sus ventas; sin embargo, el Growth Hacking no busca el crecimiento de ventas, sino el incremento de los beneficios, lo cual requiere una óptica diferente. 

El Growth Hacker es un profesional con una visión global del modelo de negocio y la manera en interrelacionan sus distintas partes y que luego es capaz de identificar qué partes son las más rentables optimizar en pos del incremento de beneficio. 

¿El Growth Hacking es aplicable a las organizaciones sin ánimo de lucro? Sin duda alguna. El primer paso es establecer un objetivo de crecimiento y para ello lo más eficiente es elegir un objetivo que busque optimizar la parte más crítica de nuestro funnel. 

• ¿Dónde tenemos más problemas?
• ¿Nuestra organización es conocida?
• ¿Tenemos problemas de activación y conversión?
• ¿Las personas que nos donan volverán a donarnos al cabo de un tiempo?

Una vez identifiquemos cuál es la parte más crítica de nuestro funnel, podremos establecer un objetivo que, para ser apto, debe cumplir 5 características:  Debe ser específico, medible, alcanzable, realista y temporal. 

La mayoría de los problemas que tienen las organizaciones sin ánimo de lucro residen en la activación y la conversión; es decir, en lograr personas que donen. Por ello, podríamos optar por establecer un objetivo como el siguiente: 

“Queremos aumentar el número de donaciones un 15% en los próximos 3 meses y lo vamos a medir mediante las métricas de adquisición por fuente, tasa de conversión a venta, coste de adquisición por cliente y coeficiente de rentabilidad en captación”.

Una vez hemos establecido el objetivo, debemos elegir nuestra palanca de crecimiento. La palanca, como bien indica su nombre, es aquella estrategia que nos permitirá obtener los mejores resultados con el menor coste posible. 

• ¿Qué palancas podríamos usar para aumentar el número de donaciones?
• ¿Encajaría una campaña sectorizada para un tipo de público muy específico?
• ¿Nos ayudaría realizar colaboraciones con otras organizaciones?
• ¿Las RRPP aumentan nuestra tasa de adquisición?
• ¿Podríamos usar la publicidad programática?
• ¿Nos saldría a cuenta hacer un rebranding? 

Hay tres fricciones principales con las que se encuentran las masas a la hora de ver publicidad de organizaciones sin ánimo de lucro: La primera es la dificultad económica, la segunda es la credibilidad de la organización y la tercera el carácter del anuncio, que suele apelar a la caridad. 

Cuando hayamos elegido una palanca, pasaremos a la fase de experimentación. La experimentación, tal y como su nombre indica, serán acciones que llevemos a cabo de manera ágil y rápida y que estaremos testeando de forma continua para averiguar cómo obtener los resultados más óptimos. Si por ejemplo decidimos hacer una estrategia de rebranding,

• ¿Cómo lo podríamos llevar a la práctica?
• ¿Podríamos crear una marca moderna que en lugar de apelar a la caridad aporte rasgos humorísticos o bien apele a la generosidad y la justicia?
• ¿Podríamos realizar una campaña de publicidad programática donde segmentamos muy bien aquellas personas que realmente se identifiquen con nuestra causa?
• ¿Funcionará si cambiáramos el carácter de la marca mediante un manifiesto atrevido? 

La última fase es el registro de los aprendizajes. Esta fase es la más importante en lo que se refiere a la disciplina y consiste en apuntar cada uno de los experimentos que realicemos, los resultados obtenidos, los datos extraídos y los aprendizajes realizados. 

Ello nos permitirá crear un bloque de datos del que luego podremos extraer cuáles son aquellas palancas y experimentos que mejor nos funcionan a nosotros. 

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