Octubre 2023. Llevo 4 meses construyendo lo que creía que era la herramienta perfecta de análisis competitivo.
Dashboard impecable. Métricas sofisticadas. Visualizaciones que me tomaron semanas perfeccionar.
Primera llamada de ventas. 15 minutos de demo. Silencio al otro lado.
"¿Y esto... cómo me ayuda a decidir qué campaña lanzar la próxima semana?"
No tenía respuesta.
Acababa de construir algo que nadie necesitaba.
Error 1: Construir la Solución Antes de Validar el Problema
Qué hicimos mal
Pasé 4 meses de desarrollo antes de hablar con un solo cliente potencial.
Mi razonamiento era "lógico": los CMOs necesitan análisis competitivo. Yo sé hacer análisis con IA. Por lo tanto, construiré análisis competitivo automatizado con IA.
Clásico error de founders técnicos.
Construí features que yo encontraba fascinantes:
- Análisis de sentiment de reviews de competencia
- Tracking histórico de cambios en websites
- Comparativas de estrategia de contenido
- Score propietario de "competitividad digital"
Todo funcionaba perfectamente. Todo era inútil.
Qué pasó
Primeras 10 llamadas de venta: 0 conversiones.
No porque el producto fuera malo técnicamente. Sino porque resolvía un problema que nadie tenía de la forma que lo presenté.
Los CMOs no se despiertan pensando "necesito analizar el sentiment de las reviews de mi competencia".
Se despiertan pensando: "¿En qué keywords debería invertir este mes? ¿Qué está funcionando para mi competencia que yo pueda replicar? ¿Cómo justifico mi presupuesto al CFO?"
Mi herramienta respondía preguntas que nadie hacía.
El momento de quiebre
Llamada con Daniela, CMO de un e-commerce de $2M ARR.
Le mostré el dashboard. Esperaba que se impresionara con la complejidad del análisis.
En lugar de eso, me preguntó: "¿Esto me dice qué producto debería promocionar la próxima semana basándome en qué está vendiendo mi competencia?"
"No directamente, pero puedes ver..."
"¿Me dice en qué keywords están invirtiendo en ads?"
"No exactamente, pero el análisis de contenido..."
"¿Me da alertas cuando lancen una campaña nueva?"
"Aún no, pero..."
Daniela fue directa: "Esto es muy interesante, Cristhian. Pero no me ahorra tiempo. Me da más datos que analizar. Ya tengo demasiados datos."
Colgué esa llamada y pasé 3 horas mirando el techo.
Qué aprendimos
El problema no era "no tengo análisis competitivo".
El problema era "no tengo tiempo para hacer análisis competitivo, y cuando lo hago, no sé qué hacer con los insights".
La solución no era "más análisis".
La solución era "insights accionables específicos que puedo implementar esta semana".
Pivote completo. Dejé de construir "herramienta de análisis" y empecé a construir "servicio de insights accionables".
No más dashboards hermosos que nadie usa. Solo respuestas directas a preguntas específicas.
Lección brutal pero necesaria: Tu solución técnicamente perfecta no vale nada si resuelve el problema equivocado.
Validación de problema > Elegancia técnica. Siempre.
Error 2: Obsesionarse con "Escalabilidad" Cuando No Tienes Product-Market Fit
Qué hicimos mal
Después del primer pivote, tenía claridad del problema real.
Pero mi background técnico me traicionó de nuevo.
Pensé: "Si voy a hacer esto bien, necesito construir infraestructura que escale a 1,000 clientes desde el día 1."
Pasé 6 semanas:
- Diseñando arquitectura de microservicios
- Implementando sistema de colas para procesamiento asíncrono
- Optimizando queries de base de datos para millones de registros
- Configurando auto-scaling en cloud
Para 0 clientes pagando.
Qué pasó
Julio 2025. Finalmente tenía el "producto escalable".
Problema: tomaba 3 días entregar insights a un cliente porque todo el proceso estaba automatizado... para volumen que no existía.
Cliente 1 (piloto gratis): "¿Puedes analizar estos 5 competidores?"
Yo: "Claro, lo tendrás en 72 horas cuando el proceso batch corra."
Cliente 1: "Necesito esto para reunión del miércoles. ¿No puedes hacerlo más rápido?"
Yo: "Es que el sistema está diseñado para procesar miles de análisis simultáneos, entonces..."
Cliente 1: "No me importa eso. Solo quiero 5 análisis. ¿Me ayudas o no?"
El momento de claridad
Esa noche, frustrando, hice algo que nunca pensé que haría.
Abrí Notion. Hice el análisis manualmente. Investigación en Google, Ahrefs, reviews, redes sociales.
Me tomó 4 horas. Se lo mandé al cliente.
Su respuesta: "Esto es EXACTAMENTE lo que necesito. ¿Puedes hacer esto semanalmente?"
Cobré mi primer contrato: Análisis manual semanal de 5 competidores.
No era escalable. No era elegante. Pero resolvía el problema.
La ironía
Mi sistema "escalable" que me tomó 6 semanas construir no generó un solo peso.
Mi proceso manual de 4 horas generó el primer cliente pagando.
Los siguientes 3 clientes: mismo proceso manual.
Con Notion, Google Sheets, herramientas de IA y trabajo manual.
Qué aprendimos
Paul Graham lo dice mejor que yo: "Do things that don't scale."
No necesitas infraestructura para 1,000 clientes cuando tienes 0.
Necesitas entregar valor extraordinario a 1 cliente. Luego a 10. Luego a 50.
Recién entonces automatizas lo que descubriste que funciona.
Construí HORO al revés. Empecé con clientes, proceso manual, validación de que la gente paga.
Después (y solo después) empecé a automatizar las partes que se repetían.
Hoy tenemos 40+ clientes. La infraestructura "escalable" que construí en noviembre 2023 todavía no la necesitamos.
Lección contraintuitiva: Escalabilidad prematura es procrastinación disfrazada de ingeniería.
Haz cosas que no escalan hasta que TENGAS QUE escalar.
Error 3: Tratar de Ser Todo Para Todos
Qué hicimos mal
Enero 2025. Teníamos 8 clientes. 8 industrias completamente diferentes.
- E-commerce de moda
- SaaS B2B de contabilidad
- Clínica dental
- Startup de delivery
- Agencia inmobiliaria
- Software de RRHH
- Marca de snacks saludables
- Consultora de marketing
Estaba orgulloso. "Mira, funcionamos para cualquier industria."
Cada cliente requería investigación desde cero. Cada análisis era único. No había pattern recognition entre industrias.
Estaba gastando 6-8 horas por cliente semanalmente.
8 clientes = 48-64 horas de trabajo. Por semana. Solo en entregas.
Qué pasó
Febrero llegó con crisis inevitable.
Cliente (e-commerce moda) pregunta: "¿Cuál es el benchmark de engagement rate en Instagram para mi industria?"
Yo: "Déjame investigar." (No tenía idea).
Cliente (SaaS contabilidad) pregunta: "¿Qué tasa de conversión es normal en ads de LinkedIn para software B2B?"
Yo: "Déjame investigar." (Tampoco sabía).
Cada pregunta me mandaba a investigar desde cero.
No estaba construyendo expertise. Estaba siendo Google humano para 8 industrias diferentes.
El breaking point
Marzo 2024. Dos clientes más querían entrar.
Matemática simple: 10 clientes × 6 horas = 60 horas semanales.
No sostenible. Tampoco escalable con más personas porque cada cliente era un caso único.
Tenía que elegir.
La decisión difícil
Llamé a los 8 clientes. Expliqué la situación honestamente.
"Puedo seguir dándote servicio genérico, o puedo especializarme en tu industria y darte insights 10x mejores. Pero no puedo hacer ambos."
5 clientes decidieron quedarse y consolidar en las industrias que elegí: E-commerce, SaaS B2B, y servicios locales.
3 clientes entendieron y se fueron (con buen relationship).
Perdimos 30% de revenue en un mes.
Dolió. Muchísimo.
Qué pasó después
Abril 2025. Con solo 3 industrias, algo mágico empezó a pasar.
Empecé a ver patterns:
- E-commerce: 73% de búsquedas son genéricas, no por marca
- SaaS B2B: Webinars convierten 12% vs 1.2% de blog posts
- Servicios locales: 90% de decisión se hace en Google Maps reviews
No estaba investigando desde cero cada semana. Estaba construyendo expertise.
Cliente (e-commerce): "¿Qué tasa de conversión es buena para mi categoría?"
Yo: "Para e-commerce de tu tamaño en LATAM, 2.5-3.5% es promedio. Los top performers están en 5-7%. Tú estás en 2.1%, aquí está por qué y cómo mejorarlo."
Respuesta instantánea. Con contexto. Con benchmarks. Con plan de acción.
Mayo 2025: 8 clientes nuevos en las 3 industrias que elegí.
Junio 2025: 15 clientes total.
Hoy: 40+ clientes. Todos en e-commerce, SaaS B2B, o servicios locales.
Qué aprendimos
"Riches are in the niches" no es solo un dicho motivacional.
Es matemática simple:
Servicio genérico: Cada cliente requiere investigación única → No escala → No construyes expertise → No puedes cobrar premium
Servicio especializado: Cada cliente te hace mejor en tu nicho → Construyes expertise rápido → Insights más valiosos → Puedes cobrar más
Cuando te especializas, tus clientes no son tu única fuente de aprendizaje.
Cada insight que descubres para cliente A aplica a clientes B, C, D.
Cada benchmark que estableces se vuelve parte de tu IP.
Lección paradójica: Limitar tu mercado expande tu valor.
No intentes ser el mejor en todo. Sé irremplazable en algo específico.
Cómo Estos Errores Construyeron HORO
Estos 3 errores no fueron desvíos. Fueron el camino.
Error 1 (construir sin validar) me enseñó que el problema que resuelves importa más que la elegancia de tu solución.
HORO hoy no empieza con "qué podemos construir". Empieza con "qué problema específico tiene este CMO hoy que le impide dormir".
Error 2 (obsesión con escalabilidad) me enseñó que el trabajo manual te enseña qué automatizar.
HORO hoy tiene automatización. Pero solo de los procesos que validamos manualmente con 20+ clientes primero.
Error 3 (servir a todos) me enseñó que el nicho no es limitación. Es superpoder.
HORO hoy no dice "hacemos marketing intelligence". Dice "hacemos marketing intelligence para e-commerce, SaaS B2B, generación de leads y servicios locales".
Rechazamos clientes fuera de esos nichos. Y está bien.
Lo que haría diferente (y lo que no)
Haría diferente:
Hablar con 50 clientes potenciales antes de escribir una línea de código.
Cobrar desde el primer día, incluso por servicio manual.
Elegir nicho desde el mes 1 en lugar de mes 6.
No cambiaría:
Los 4 meses "perdidos" construyendo el producto equivocado. Me enseñaron a escuchar.
Las 6 semanas "perdidas" en infraestructura prematura. Me enseñaron humildad.
Los 3 meses sirviendo 8 industrias diferentes. Me enseñaron a decir no.
Para ti que estás construyendo algo
Si estás en etapa temprana:
No construyas nada hasta que 10 personas te digan "pagaría por esto".
No te preocupes por escalabilidad hasta que tengas un problema real de escala.
No intentes ser todo para todos. Elige un nicho incómodamente estrecho. Luego expande.
Y sobre todo: los errores no son fracasos. Son tuition para tu MBA en construir startups.
HORO existe no a pesar de estos errores, sino por ellos.
Cada error te enseña algo que ningún libro, podcast, o tweet puede enseñarte.
Una última cosa
Estos 3 errores son los que yo cometí. Tú cometerás otros diferentes.
Y está bien.
De hecho, es necesario.
No hay forma de construir algo real sin cometer errores reales.
La clave no es evitar errores. Es aprender rápido, pivotar rápido, y no repetir el mismo error tres veces.
Porque el único error imperdonable es no aprender de tus errores.
Sigue El Viaje
Cada semana comparto lecciones honestas sobre construir HORO, errores que cometemos, y qué estamos aprendiendo en tiempo real.
Sin filtro. Sin storytelling retroactivo donde "todo fue parte del plan".
Solo la realidad de construir una startup: caótica, incierta, y fascinante.
Si quieres seguir el viaje:
Nos leemos pronto.
— Cristhian