Sean Ellis siendo el padre del «Growth Hacking»

¡Fe de erratas! el término suele escribirse como growth hacking (con “t”), pero redactando el artículo lo pusimos en la forma «Growh Hacking» porque españolizamos la pronunciación y cuando nos quisimos dar cuenta, la keyword y el concepto al que se está refiriendo el contenido ya salía así tanto en los buscadores de Google y Bing y editarlo masivamente en el contenido no fue una opción. Dicho eso, el valor de esta idea no está en el nombre, sino en lo que trajo al marketing moderno: un método para crecer con disciplina, medición y aprendizaje.

Hablar de Sean Ellis siendo «Growth Hacking», es estar hablando de un cambio de enfoque que, vemos por todas partes aunque no siempre se reconozca. El crecimiento dejó de ser “campañas” aisladas y pasó a ser un sistema donde producto, datos, marketing y ventas se coordinan para empujar una misma métrica. En la práctica, esto se traduce en algo bastante concreto: en lugar de hacer muchas acciones “porque sí”, se trabaja con hipótesis, pruebas controladas, instrumentación y una forma clara de decidir qué se escala y qué se descarta.

Desde nuestra experiencia como profesionales del marketing digital, este enfoque encaja con una realidad incómoda: la adquisición se ha encarecido, la atención del usuario está fragmentada y la confianza se gana cada vez más dentro del propio producto y la experiencia completa, no solo en un anuncio bonito. Por eso el legado de Ellis se siente tan actual: ayudó a consolidar una cultura donde crecer no depende de la intuición, sino de procesos repetibles, medición honesta y aprendizaje acumulable.

Para aterrizarlo: el “growth” no es un departamento ni un título que se pone en LinkedIn. Es una manera de organizar decisiones. Y, bien aplicada, es una forma de trabajar que reduce el ruido: evita optimizar métricas vanidosas y empuja a mirar lo que realmente sostiene un negocio digital (activación, retención, expansión, payback del CAC, etc.).

Nota, CAC lo diremos a lo largo del post, y son las siglas en español para Coste de Adquicisión del Cliente. Que nos lo preguntan habitualmente cuando un potencial cliente considera el servicio de Growth Hacking como parte de su estrategia de negocio.

De dónde sale el concepto GrowTh y por qué no va de “trucos”

La caricatura típica del growth es “hacer hacks”: atajos, tácticas agresivas o inventos creativos que dan un pico de usuarios. Puede ocurrir, claro, pero si eso es todo, el castillo se cae rápido. En el marco que se asocia a Sean Ellis, el “hack” es más cercano a ingeniería de aprendizaje que a magia. Se define un objetivo, se formula una hipótesis, se prueba, se mide y se decide.

Esta diferencia importa porque, en marketing, el tiempo se va fácil en actividad improductiva: reuniones eternas, lanzamientos sin medición, dashboards que nadie usa, campañas “de marca” que luego no se pueden evaluar. El enfoque de growth empuja a lo contrario: ciclos cortos y resultados verificables. No se trata de apagar el branding; se trata de que el branding no sea excusa para no medir ni aprender.

También hay un matiz que suele olvidarse: en growth, el producto manda. Si el producto no entrega valor de forma clara y repetible, cualquier crecimiento es frágil. Y aquí aparece una de las contribuciones más citadas de Ellis: el test de product–market fit (PMF) basado en preguntar a usuarios cómo se sentirían si ya no pudieran usar el producto. La versión popular habla de un umbral del 40% “muy decepcionado” como señal fuerte; no es una ley universal, pero sirve para pinchar la burbuja cuando el equipo se enamora de métricas superficiales.

En resumen: si se quiere “crecer de verdad”, primero se necesita una propuesta de valor que se sostenga. El growth acelera lo que ya tiene base. Si no hay base, acelera el fracaso.

La mentalidad operativa: una métrica norte y un foco sin drama

Una de las ideas más útiles (y menos glamourosas) del growth es la elección de una métrica norte. Suena simple, pero cuesta. ¿Por qué? Porque obliga a renunciar. Si un equipo no renuncia, acaba persiguiendo diez objetivos y optimizando nada.

La métrica norte no es “más tráfico” ni “más seguidores”. Es una métrica que represente valor real entregado y que, si sube, tenga sentido que el negocio mejore. Ejemplos típicos:

• En un SaaS: usuarios que completan el setup y usan la funcionalidad clave en 24–48 horas.
• En un sexshop online (o como ese, cualquier otro eCommerce que cuente con una mínima gestión reputacional): transacciones exitosas por semana (o compradores recurrentes).
• En B2B: cuentas activas con uso recurrente y expansión (no solo leads).

Desde nuestra práctica diaria en marketing digital, este punto es el que más desbloquea equipos: cuando la métrica norte está bien elegida, las discusiones cambian. Ya no se debate si “queda bonito”, sino si mueve la aguja. Y, ojo, no todo tiene que ser ultracorto-plazo: hay métricas norte que incorporan retención o recurrencia precisamente para evitar la trampa de optimizar solo conversiones rápidas.

Cómo se traduce el foco en un sistema de trabajo

Para que no quede en teoría, un sistema operativo de growth suele incluir:

• Backlog de experimentos (ideas convertidas en hipótesis).
• Priorización (impacto, confianza y esfuerzo).
• Ritmo fijo (semanal o quincenal).
• Documentación (qué se probó, qué pasó, qué se aprende).
• Instrumentación (eventos y métricas definidos de antemano).

Lo interesante de este enfoque es que hace al marketing menos dependiente de “la gran idea” y más dependiente de un proceso. Y eso, en entornos competitivos, es una ventaja seria.

Frameworks de crecimiento: embudo, loops y lo que llamamos, momento “aha”

Hay dos maneras habituales de mirar el crecimiento: como un embudo (de adquisición a conversión) o como loops (ciclos que se retroalimentan). Ambos sirven. El embudo ayuda a diagnosticar fugas; los loops ayudan a construir escalabilidad.

En el embudo clásico, el error típico es centrarse solo en la parte de arriba: más tráfico, más clicks, más registros. El enfoque de growth obliga a mirar lo que pasa después: ¿se activan? ¿vuelven? ¿pagan? ¿recomiendan? Si estas partes fallan, el crecimiento se convierte en un gasto.

Los loops, por su parte, buscan algo muy específico: que el propio uso genere más uso. No tiene que ser viralidad “de redes sociales” necesariamente; puede ser un loop de recomendación, un loop de colaboración (invitar equipo), un loop de contenido (UGC -contenido generado por usuario-), etc. El objetivo es que el sistema tenga retroalimentación positiva.

Tabla de diagnóstico rápido (práctica para equipos de growth)

Esta tabla no sustituye el análisis real, pero ayuda a ordenar conversaciones y, sobre todo, evita soluciones impulsivas. En nuestra experiencia, la mayoría de problemas de “crecimiento” se explican por activación y retención, no por falta de tráfico.

Experimentación con rigor: rapidez sí, pero con método

La experimentación es el músculo del growth, pero también el lugar donde se cometen los errores más caros. Con transparencia: un A/B test mal planteado puede “demostrar” cualquier cosa y llevar a decisiones equivocadas con apariencia científica.

Para hacerlo bien, hay reglas simples que suelen elevar la calidad:

• Definir una métrica analítica primaria antes de ejecutar el test.
• Establecer guardrails (métricas que no pueden empeorar, como retención o churn).
• Evitar cambios múltiples si no se puede aislar el impacto.
• Asegurar instrumentación (eventos, funnel, atribución interna).
• Documentar decisiones (escala, iteración o descarte).

También hay que distinguir entre experimentos de “micro-optimización” (copy, CTA, layout) y experimentos “estructurales” (onboarding, pricing, loop de invitación, nuevo flujo). Los primeros son rápidos y suelen aportar mejoras incrementales; los segundos tardan más, pero pueden cambiar el negocio.

Desde el lado de marketing digital, un aprendizaje recurrente es este: el growth serio combina cuantitativo y cualitativo. Los números dicen “qué pasó”; la investigación ayuda a entender “por qué”. Cuando ambos se alinean, el equipo gana velocidad y evita repetir errores.

Checklist breve de un experimento bien formulado

• Hipótesis: “Si hacemos X, entonces Y mejorará, porque Z”.
• Segmento: a quién afecta (no “a todo el mundo”).
• Métrica primaria: la que decide el éxito.
• Guardrails: lo que no puede empeorar.
• Ventana de evaluación: cuándo se decide y con qué criterio.
• Resultado: datos + interpretación.
• Decisión: escalar, iterar, matar.

Errores comunes al aplicar growth (y cómo evitarlos sin postureo)

Aquí es donde el tema se pone práctico de verdad. Los errores más habituales no son técnicos; son culturales y de enfoque:

Confundir growth con adquisición

Si el equipo solo habla de tráfico y no de activación/retención, el crecimiento será caro y frágil. Se arregla moviendo el foco a la experiencia completa: onboarding, hábito, propuesta de valor.

Optimizar métricas vanidosas

Impresiones, clicks, seguidores… pueden aportar señal, pero rara vez son el objetivo final. Se arregla vinculando métricas a comportamientos de valor (uso recurrente, conversión real, expansión).

Copiar casos sin contexto

“Lo hizo X empresa” no significa que funcione en tu modelo. Se arregla con hipótesis: qué principio hay detrás y cómo se valida en tu audiencia.

No tener capacidad técnica o analítica

Growth sin instrumentación es fe. Se arregla priorizando lo básico: eventos clave, embudo, cohortes, atribución interna mínima… No nos importa si es con Matomo, Google Tag Manager u otras, se tiene que hacer.

Convertir growth en presión sin método

“Hay que crecer” sin proceso crea fatiga. Se arregla con ritmo, backlog, priorización y aprendizaje documentado.

Desde nuestra experiencia, el antídoto general es simple: menos “narrativa” y más “sistema”. El marketing actual premia equipos que aprenden rápido, no equipos que hacen más ruido.

Sean Ellis, «Growh Hacking» en la práctica: un mini-playbook aplicable

Para aterrizarlo, imaginemos un SaaS dirigido a pymes. La tentación es invertir más en campañas tipo paid, por ejemplo en Google Ads con el fin de traer registros. El enfoque growth diría: antes de meter más gasolina, revisa el motor. ¿Se activan? ¿Llegan al momento “aha”? ¿Vuelven?

Una métrica norte plausible: usuarios que completan el setup y ejecutan la acción clave en 24 horas. A partir de ahí, se construye un playbook realista:

Ritmo semanal recomendado

• Lunes: diagnóstico de funnel + cohortes + feedback.
• Martes: priorización de ideas (impacto/confianza/esfuerzo).
• Miércoles–Jueves: ejecución de 1–2 experimentos (bien instrumentados).
• Viernes: análisis, documentación y decisión (escala/itera/mata).

Ejemplos de hipótesis útiles

• Si el usuario recibe una plantilla inicial según su sector, entonces la activación subirá porque se reduce el “bloqueo” del primer paso.
• Si se introduce un checklist de progreso visible, entonces la finalización del onboarding subirá por claridad de objetivos.
• Si el paywall aparece después del “aha”, entonces la conversión subirá porque el valor se percibe antes.
• Si se añade una invitación a colaborar (invitar equipo), entonces la retención subirá por cambio de “uso individual” a “uso compartido”.

Tabla de priorización (simple y útil)

Este tipo de tabla no es sofisticada, pero evita la parálisis y hace el proceso defendible. Desde el marketing digital, lo valioso es que el equipo deja de discutir por sensaciones y pasa a decidir con un marco común.

Para ampliar contexto, una referencia útil para quien quiera profundizar en ecosistema y casos es la comunidad de GrowthHackers, asociada a Ellis. Enlace: https://growthhackers.com/

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La importancia de Sean Ellis en el marketing actual no se reduce a haber popularizado una etiqueta. Su aportación fue empujar a la industria hacia una idea que, en 2026, es casi obligatoria para competir: el crecimiento sostenible se construye con método, no con ocurrencias. En un entorno donde el CAC se mueve, los canales se saturan y la atención se dispersa, el enfoque asociado a Ellis ayuda a que el marketing sea más que “promoción”: lo convierte en una disciplina conectada a producto, datos y experiencia.

Desde nuestra trayectoria como profesionales del marketing digital, lo que más valor tiene de este marco es su capacidad para ordenar prioridades y reducir el autoengaño. Cuando un equipo trabaja con una métrica norte clara, hipótesis bien formuladas, experimentación instrumentada y aprendizaje documentado, deja de depender de la suerte. Empieza a operar un sistema: escala lo que funciona, corrige lo que falla y descarta sin drama lo que no aporta.

En definitiva el impacto de Sean Ellis en la aplicación del marketing moderno es claro: ayudó a instalar una cultura donde crecer es una práctica defendible, auditable y repetible. Y, aplicada con criterio, esa cultura sigue siendo una de las ventajas más sólidas para cualquier negocio digital que quiera escalar sin perder el control.

FAQs sobre Sean Ellis y el «Growh Hacking»

¿Esto sirve solo para startups o también para empresas grandes?
Sirve para ambos, pero cambia la implementación. En empresas grandes hace falta autonomía, acceso a datos y coordinación con producto/tech. Si el equipo no puede instrumentar ni ejecutar, el growth se queda en teoría.

¿Cuál es la diferencia real entre growth y performance marketing?
Performance suele centrarse en adquisición y optimización de campañas. Growth incorpora performance, pero añade activación, retención, monetización y loops dentro del producto. La clave no es el canal, es el sistema.

¿El famoso “40% muy decepcionado” es una regla universal?
No es universal. Es una heurística útil para detectar señales de PMF y evitar escalar sin necesidad real. Lo importante no es el número exacto, sino el patrón: segmentar quién obtiene valor fuerte y por qué.

¿Qué pasa si no hay equipo técnico para experimentar?
Se puede empezar con mejoras de onboarding, mensajes, pricing, contenido, CRO y analítica básica. Pero, con transparencia, el impacto se limita si no se puede tocar producto o instrumentar bien.

¿Cómo evitar que el growth se vuelva cortoplacista?
Con guardrails (retención, NPS/CSAT, churn), y con métricas norte que representen valor sostenido. Si solo se optimiza conversión inmediata, se puede deteriorar la experiencia y perder confianza.

¿Qué métricas suelen ser las más engañosas?
Tráfico sin intención, clicks sin activación, registros sin uso, “tiempo en página” sin conversión real, seguidores sin impacto en ingresos o retención. No es que no sirvan; es que no deberían mandar.

¿Cuál es una señal clara de que un equipo está haciendo growth “de verdad”?
Que documenta hipótesis y aprendizajes, que puede explicar por qué prioriza algo, y que mide impacto en el ciclo completo (no solo en la parte alta del funnel).