¿Alguna vez te pasó de tener toneladas de feedback y no saber qué hacer con ello? ¿O peor… tener que decidir qué priorizar basándote en «corazonadas» porque no hay tiempo para analizar todo? Tranqui, te entiendo perfectamente y hoy voy a contarte cómo resolví este problema.
El gran problema no es que nos falte feedback en las startups de tecnología. Al contrario: nos sobra… y nadie tiene tiempo para procesarlo todo. Pero hay algo mucho peor que descubrí demasiado tarde.
La trampa del feedback reactivo
La mayoría del feedback que manejamos hoy es puramente reactivo. Nos llega cuando algo duele, cuando un proceso se rompe, o cuando un cliente se frustra hasta el límite.
¿Y qué pasa con esto? Que sesga absolutamente todo: terminás priorizando incendios, no aprendizaje real. Tu estrategia de producto se vuelve una lista de parches urgentes.
No estás haciendo product discovery… estás haciendo «problem firefighting».
Para darte un ejemplo concreto: en una de las startups donde trabajé pasamos un quarter completo sin hacer discovery ni deep dives. ¿Por qué? Porque «teníamos señales», pero no un proceso para convertirlas en decisiones estratégicas. Una locura total.
El resultado es que tu proceso de desarrollo de producto se vuelve reactivo en lugar de proactivo y estratégico, exactamente lo contrario de lo que necesitas para crear valor de verdad.
Cuando la solución se convierte en problema
¿Dónde queda todo el feedback mientras tanto? Disperso por todos lados:
- En tickets que nadie revisa después de resolverlos
- En forms que se acumulan en alguna carpeta
- En hilos de Slack que se pierden en el tiempo
- En notas sueltas que jamás se consolidan
- En grabaciones de calls que nadie vuelve a escuchar
Para resolver este caos, Luciano Trujillo (un compañero brillante) armó un bot para capturarlo y ordenarlo rápido. La solución conectaba Google Chat con una base en Notion para centralizar todo.
¿Y qué pasó? Funcionó demasiado bien. Nos llenamos de más feedback del que podíamos analizar humanamente.
El resultado fue previsible: priorización «a ojo». Un poco de intuición, un poco de lo último que leíste, un poco de corazonada de negocio… y así es como se toman decisiones que afectan a miles de usuarios. No es el método ideal, ¿verdad?
Cómo automatizamos el análisis de feedback con «Marito»
Decidí resolver esto de una vez por todas. Armé una mini aplicación en cuestión de minutos usando v0 by Vercel, conectada a nuestra base de Notion, para ordenar todo y tomar decisiones basadas en datos.
Llamamos a esta herramienta «Marito» (sí, no es el nombre más tech del mundo, pero era cariñoso y pegaba). Lo impresionante es lo que podía hacer con tan poco código:
| Funcionalidad | Beneficio |
|---|---|
| Conexión directa a Notion | Datos en tiempo real sin duplicación |
| Filtros por producto/origen/pain level | Segmentación instantánea del feedback |
| Visualizaciones de concentración de dolor | Ver patrones sin leer 200 items |
| Agrupación automática por patrones | Identificar problemas sistémicos |
| Generación de resúmenes para clientes | PRDs listos para planning |
Lo importante aquí es entender que esto se construye por capas. No intentes hacer todo de una vez:
- Primero conectás todo y armás un dashboard básico
- Después, agregás una capa para agrupar y resumir
- Al final, implementás que escriba outputs automáticos
Esta aproximación gradual nos permitió transformar feedback negativo en un motor de progreso en lugar de una fuente constante de estrés y decisiones apresuradas.
El cambio fue drástico: pasamos de tomar decisiones basadas en los últimos 5 comentarios que recordábamos, a tener una visión completa del ecosistema de feedback. Podíamos ver dónde estaba el dolor real, no solo el más ruidoso.
Si te interesa replicar algo así para tu startup, no necesitas ser un experto en desarrollo. Con herramientas como v0 de Vercel y Notion como base de datos, cualquier PM puede armar un sistema similar en cuestión de horas, no semanas.
¿Cuál ha sido tu experiencia con el feedback? ¿Tenés algún sistema para procesarlo o seguís apagando incendios? Me encantaría conocer tu perspectiva en los comentarios.
