Growth
·
16 MIN
9 jul 2025
Cómo Crecería Relay.app
Hola! Soy Fran, bienvenido a "Cómo Crecería X", un proyecto creado para ayudarte a identificar oportunidades de crecimiento para tu empresa mediante el análisis de distintos casos de uso.
Cada semana elijo una empresa de tecnología, ya sea B2B o B2C, y escribo un breve análisis explicando cómo la haría crecer.
Empezamos.
Hoy analizamos a Relay.app
Resumen
Sobre la empresa : Modelo de negocio, propuesta de valor y posicionamiento en el mercado.
Amenazas y Tendencias del mercado.
Mi tesis de crecimiento 1 - Optimización del ciclo de vida del cliente mediante datos:
¿Cómo puede Relay optimizar su página de precios para maximizar la monetización?
¿Cómo puede Relay incrementar la activación y reducir el Time-To-Value en su modelo Freemium?
Mi tesis de crecimiento 2 - Creación de mayor valor para los clientes a través del producto
Otros insights
Disclaimer :
Toda la información e insights presentados en este análisis se basan exclusivamente en fuentes externas y datos de acceso público, sin contar con conocimiento interno de la empresa.
Sobre la empresa
Relay.app es una plataforma no-code diseñada para crear agentes y automatizaciones de Inteligencia Artificial. Su objetivo es ayudar a profesionales y empresas a automatizar tareas repetitivas y procesos de manera muy sencilla.
La plataforma permite conectar aplicaciones como Gmail, Slack, Notion, HubSpot o Google Sheets, entre más de 100 integraciones disponibles. En cada flujo es posible incorporar “steps” impulsados por IA generativa. Integran modelos de lenguaje avanzados como Anthropic, Gemini, Groq, OpenAI o Perplexity, capaces de resumir documentos, extraer, clasificar datos o generar texto automáticamente dentro un flujo de trabajo.
Relay.app adopta un modelo de negocio SaaS con enfoque freemium y una estrategia GTM híbrida, combinando product-led y content-led. Ofrece un plan gratuito que incluye un número limitado de “pasos” y créditos mensuales de IA, junto con planes de pago escalonados (Professional y Team) que amplían tanto los créditos como los “pasos” disponibles. El plan Team, además, permite incorporar más colaboradores por espacio de trabajo. Para organizaciones con necesidades específicas, también dispone de una opción Enterprise con características personalizables.
El flujo de trabajo en Relay.app sigue una lógica estructurada en tres elementos principales: Trigger, Workflow Steps & Action (ver imagen arriba).
Trigger: El flujo de trabajo o automatización comienza con un desencadenante, que puede ser un evento en alguna de las aplicaciones conectadas (por ejemplo, recibir un correo en Gmail, la creación de un registro en HubSpot o la actualización de una fila en Google Sheets).
Workflow Steps: Aquí se definen los pasos intermedios del flujo, que pueden combinar distintos elementos: prompts para modelos generativos (GPT, Anthropic, etc.), agentes que ejecutan tareas, e integraciones con otras aplicaciones. Estos pasos permiten enriquecer y transformar la información a lo largo del flujo de trabajo (por ejemplo, enriquecer información de lead con datos de Linkedin.).
Action: Finalmente, el flujo de trabajo puede ejecutar una acción en las aplicaciones conectadas, como enviar un mensaje en Slack, actualizar una base de datos, generar un informe o responder a un cliente automáticamente.
¿Qué diferencia a Relay.app de otras plataformas de Agentes de IA? ¿Cuál es su principal propuesta de valor?
1. Estrategia GTM Híbrida: un enfoque Product-led + Content-led
De la estrategia de distribución de Relay.app podemos observar que se diferencia claramente del resto de plataformas de Agentes de IA en el mercado. Su enfoque en la generación de contenido es un ejemplo muy relevante de “content-led growth”. Su fundador, Jacob Bank, es el principal creador de contenido, junto a agentes desarrollados con su propia solución. Esta estrategia de contenido es su principal motor de adquisición, con un enfoque muy claro en atraer a profesionales.
Además de utilizar LinkedIn de forma intensiva como canal de adquisición, Relay.app también se distingue por el uso que hace de YouTube. Jacob ha lanzado series de vídeos como “Build an AI Agent with me” o “How to build an AI Agent to…”, en las que muestra, paso a paso, cómo construir agentes muy específicos y de alto valor utilizando su propia solución. Este tipo de contenido no solo genera visibilidad y refuerza su autoridad, sino que también permite a los usuarios desplegar automatizaciones rápidamente, impulsando así la adopción de la plataforma.
2. Producto: Plataforma que integra cientos de aplicaciones y LLMs.
Relay se diferencia del resto de soluciones del mercado por la gran cantidad de aplicaciones que integra en su plataforma: más de 100, incluyendo diferentes soluciones de CRM, LLMs, ventas, email marketing, cloud storage, entre otras. Esta estrategia permite crear automatizaciones impulsadas por IA entre distintas aplicaciones, ofreciendo una plataforma altamente flexible y elevando significativamente el número de casos de uso posibles.
3. Enfoque human-in-the-loop.
Relay.app incorpora en la construcción de sus automatizaciones la posibilidad de combinar “steps” que requieren aprobación o intervención manual antes de completarse, siguiendo el enfoque human-in-the-loop (ver imagen abajo). La herramienta está diseñada para adaptarse a diferentes modelos de automatización, desde autopilot hasta copilot.
4. Sitio web: la relevancia de su Galería de Templates
La web de Relay.app, además de las secciones habituales como Product, Features o Customer Stories, destaca en su página principal por elementos diferenciadores:
Explorar Templates: una galería que incluye automatizaciones creadas tanto por el equipo de Relay como por la comunidad. Estas plantillas, muy específicas y listas para usar, facilitan que los usuarios experimenten rápidamente el valor de la solución y aceleren su adopción.
Flujo de activación: Desde su web comercial, han diseñado un flujo muy claro (Explore template > Try this agent > Use this template) que permite a los visitantes explorar las plantillas, entender el funcionamiento y los componentes del agente o automatización, y, tras iniciar sesión, usarlas directamente dentro del producto para configurarlas o personalizarlas.
En un mercado tan competitivo como el de las plataformas para crear agentes de IA, no basta con tener un buen producto: disponer de una galería de plantillas de alto valor es crítico para impulsar la activación y la retención.
Además, la web incluye otros recursos pensados para educar y facilitar la adopción:
YouTube Series: acceso directo a su serie educativa sobre la construcción de agentes de IA.
Starter Packs: paquetes predefinidos de agentes y automatizaciones para casos de uso concretos, que aceleran aún más la adopción.
5. Growth loops y otras iniciativas
Recientemente, Relay.app ha lanzado la funcionalidad “Sharing options” (ver imagen arriba), que permite compartir fácilmente agentes o automatizaciones en redes sociales (Linkedin, etc.). Esta novedad aprovecha el creciente interés de la comunidad en IA y agentes automatizados, generando un growth loop orgánico al incentivar a los usuarios a mostrar sus creaciones y atraer a nuevos clientes.
Otras iniciativas para fortalecer su ecosistema incluyen:
Relay.app Certified Partner: un programa para contratar expertos certificados en la plataforma.
Programa de afiliación: los afiliados reciben el 30 % del coste de la suscripción de pago de los usuarios que refieran durante el primer año.
Amenazas y Tendencias del mercado
Hemos identificado dos amenazas principales que enfrenta Relay en el mercado de soluciones de Agentes de IA:
Amenaza 1 : Competencia de plataformas horizontales
El primer reto para Relay es la creciente competencia en esta categoría emergente de software. Empresas como Relevance AI, Agent AI (impulsada por el fundador de HubSpot), Crew AI, Stack AI, Gumloop y la propia Relay están construyendo plataformas que permiten crear agentes, y automatizaciones, de IA para múltiples casos de uso a lo largo del ciclo de vida del cliente.
Actualmente, estas soluciones ofrecen plataformas “horizontales” que permiten a los profesionales crear agentes para múltiples casos de uso: ventas (Inbound y Outbound), investigación de mercado, atención al cliente o generación de contenido para email marketing o incluso automatizaciones entre diferentes tecnologías. Sin embargo, muchas de estas soluciones terminan replicando los mismos casos de uso, lo que lleva a una creciente homogeneización del servicio y, en definitiva, del valor que proveen.
¿Cómo puede Relay diferenciarse en este entorno tan competitivo?
Hasta ahora, Relay ha basado su diferenciación en su estrategia de adquisición y generación de contenido, en su amplio catálogo de integraciones y en la especificidad de su galería de templates de automatizaciones. Sin embargo, estos elementos no constituyen por sí solos una verdadera ventaja competitiva, por lo que será necesario explorar nuevas formas de aportar valor a sus clientes. Habrá que estar atentos a cómo evoluciona el mercado.
Amenaza 2 : La revolución de los conectores de ChatGPT
Otra amenaza para Relay viene marcada por el cambio radical que supone la estrategia de OpenAI con ChatGPT y su ecosistema de conectores.
En junio de 2025, OpenAI anunció que ya cuenta con 3 millones de usuarios de pago en el segmento business, frente a los 2 millones en febrero de ese mismo año, lo que representa un crecimiento del 50 %. Casos como SEMrush, Duolingo o Microsoft han demostrado el impacto de integrar ChatGPT en sus productos. SEMrush aumentó sus ingresos de 92,1 millones de dólares en 2019 a más de 307 millones en 2023 gracias a la IA, mientras que Duolingo incrementó su facturación un 45 % al incorporar GPT‑4 para mejorar la interacción con sus usuarios.
Pero mientras estas compañías integraron ChatGPT para reforzar sus propuestas de valor, OpenAI está construyendo una plataforma capaz de reemplazar la necesidad de muchos de estos productos.
El lanzamiento de los connectors de ChatGPT cambia por completo las reglas del juego. Ahora, los usuarios de ChatGPT Team y Enterprise pueden conectarse directamente a herramientas de terceros como Google Drive, Dropbox, SharePoint, Box y OneDrive, sin salir de ChatGPT.
En otras palabras:
Tu CRM: HubSpot accesible directamente desde ChatGPT, analizando datos y creando secuencias personalizadas.
Tus plataformas de comunicación: ChatGPT accede al contenido y ejecuta acciones.
Tu e‑commerce: ChatGPT podrá acceder a tu inventario y recomendar productos a los usuarios según sus preferencias.
Esto plantea una pregunta incómoda:
Si ChatGPT ya puede analizar tus datos de CRM, enriquecer contactos con datos de terceros, generar secuencias de marketing y ejecutar tareas, ¿para qué pagamos exactamente a Hubspot?
Otro ejemplo es el de Zapier, que usa ChatGPT Enterprise para crear sus propias automatizaciones. La misma compañía que popularizó las conexiones entre apps en el ecosistema SaaS ahora depende de una IA capaz de eliminar la necesidad de esas conexiones.
La plataforma MCP de OpenAI ya permite a los desarrolladores conectar ChatGPT prácticamente con cualquier herramienta, estandarizando la forma en que cualquier software puede convertirse en una extensión de ChatGPT.
Para las empresas SaaS, esto plantea un dilema:
Construir un conector MCP y aceptar convertirse en un servicio backend de ChatGPT.
O no hacerlo, y arriesgarse a que los competidores ganen ventaja gracias a la integración nativa con ChatGPT.
Y aquí surge la gran pregunta para Relay:
Si los connectors de OpenAI pueden eliminar la necesidad de las integraciones entre apps, en este escenario, ¿cuál sería entonces la propuesta de valor de Relay?
En los próximos apartados, compartiré dos hipótesis de crecimiento sobre cómo Relay.app puede aprovechar distintas oportunidades para fortalecer su propuesta de valor en el mercado.
Mi tesis de crecimiento 1 - Optimización del ciclo de vida del cliente mediante datos
Con nuestros clientes, abordamos el crecimiento de sus compañías, identificando oportunidades, a través de tres dimensiones clave:
Adquisición
Monetización
Retención
Para el caso de uso de Relay, describiré diferentes oportunidades de crecimiento enfocadas principalmente en la etapa de Monetización y Activación (Retención).
¿Cómo optimizar su página de precios para maximizar la monetización?
¿Cómo incrementar la activación y reducir el Time-To-Value en su modelo Freemium?
Profundicemos en los distintos insights que quiero compartir en este análisis :
¿Cómo puede Relay optimizar su página de precios para maximizar la monetización?
Actualmente, el modelo de precios de Relay se basa en un sistema de créditos mensuales y en el número de pasos completados cada mes. Este enfoque, aunque común entre las nuevas plataformas impulsadas por IA, genera cierta confusión para los usuarios a la hora de estimar el coste de las automatizaciones o agentes que implementarán.
Además, Relay ofrece add‑ons de créditos mensuales que los usuarios pueden adquirir por separado, una práctica similar a la de otras soluciones como Relevance AI, y que le permite aumentar el ticket medio por cliente.
Principal Problema
La dificultad del modelo de precios actual radica en que resulta complicado para los usuarios estimar el coste real de una automatización o agente de IA. Cada usuario debe calcular por su cuenta cuántos steps y cuántos créditos de IA consumirá su flujo de trabajo o agente, pero ¿qué es exactamente un crédito de IA en Relay? ¿y qué cuenta como un step? Esta falta de claridad añade fricción y complica la estimación, haciendo menos intuitivo el coste de la plataforma.
Oportunidades de mejora para la página de precios de Relay
A continuación describo dos oportunidades :
1. Una única métrica de consumo simplifica el modelo de precios
Simplificar el modelo de precios eliminando la complejidad de combinar múltiples variables (pasos + créditos) es clave para que los usuarios puedan estimar fácilmente el coste de una automatización o agente. Entiendo la lógica detrás de este esquema, evitar que los costes de infraestructura y de LLMs se disparen. Sin embargo, un modelo de precios debería centrarse en el valor que recibe el cliente, más que en las necesidades internas de la compañía.
La monetización podría apoyarse en una única métrica: el consumo de créditos.
Es probable que en el futuro veamos una evolución desde los modelos de precios basados en uso hacia modelos basados en resultados.
En Relay, el output es que la automatización esté activa y funcionando, consumiendo créditos. Sin embargo, si el precio se fija en función del input —es decir, del número de créditos consumidos —, el output se ve limitado. Y al frenar el output, se desacelera tanto la adopción como el crecimiento de la plataforma.
A medida que el consumo de infraestructura y de LLMs se reduzca sustancialmente, el modelo de precios basado en créditos perderá sentido.
¿Qué métrica de monetización basada en el output podría adoptar entonces Relay?
2. Incluir en la galería de automatizaciones el coste en pasos y créditos consumidos
Una forma muy concreta de ayudar a los usuarios a estimar el consumo de créditos de una automatización o agente es incorporar, en cada template de la galería (ver imagen abajo), la información sobre el número de créditos de IA que consumirá, el número de pasos implicados e incluso una estimación del coste en dólares. El objetivo es aprovechar la relevancia de la galería de templates no solo como punto de partida para aumentar la adopción, sino también como herramienta educativa sobre el coste estimado de una automatización.
Ejemplo: Cómo otras soluciones en el mercado lo resuelven
En su último rediseño del modelo de precios, en julio de 2025, Freepik incorporó la generación de imágenes impulsadas por IA de forma ilimitada en sus planes Premium y Pro (ver imagen abajo). Como explica @Cuenca:
“But charging when you use something will make you think twice before doing anything.
Limits kill momentum.
Once you stop to think “should I waste a generation on this?”, we know you’re already out of flow.
We removed the friction so there's no counters….”
Otro ejemplo interesante es el de Clay, cuyo modelo de precios también se basa en créditos. Han creado una página específica donde explican en detalle qué es un crédito y, además, ofrecen una calculadora para estimar el consumo mensual de créditos.
Son dos ejemplos que muestran cómo otras soluciones están afrontando este desafío. Además, en este artículo analizamos en detalle cómo la IA está impulsando la evolución del modelo de precios en la industria SaaS, pasando de un enfoque basado en consumo a uno orientado a resultados.
La segunda oportunidad que quiero compartir en este análisis está relacionada con la activación.
¿Cómo puede Relay incrementar la activación y reducir el Time-To-Value en su modelo Freemium?
Principal Problema
“El 40-60% de los usuarios que crean una cuenta en una solución de software nunca vuelven a utilizar el producto.”
¿Por qué ocurre esto?
No siempre es fácil para los usuarios experimentar, de forma inmediata, el valor del producto.
¿Cómo debe ser el flujo de Onboarding óptimo para incrementar la Activación y reducir el Time-To-Value ?
El Time-To-Value es el período que transcurre desde que el usuario crea su cuenta hasta que experimenta el valor del producto.
Para analizar el caso de Relay.app, hemos evaluado su flujo de onboarding actual, que se estructura en cuatro etapas:
Landing Page
Registration
Account Setup
Value Realization
Fricciones detectadas en el onboarding actual
Tras crear una cuenta, la primera pantalla que ve el usuario al acceder al producto muestra directamente los distintos planes disponibles (ver imagen abajo).
Aquí aparece la primera fricción, un usuario que prueba la solución por primera vez espera poder evaluarla con el plan gratuito. Antes de considerar un plan de pago, necesita experimentar el valor real que ofrece la solución.
La información sobre los planes podría mostrarse en otro momento dentro del producto, por ejemplo, a través de una vista o notificación in-app cuando el usuario esté cerca de agotar los créditos del plan gratuito o tras completar su primera automatización, invitándole a hacer upgrade. Además, como comentaba anteriormente, los precios ya están disponibles en la página web.
Por tanto, mi recomendación sería eliminar esta pantalla inicial con los planes y llevar al usuario directamente a la siguiente vista: “How do you want to get started?”.
La segunda pantalla muestra la vista “How do you want to get started?”, en la que ofrece al usuario dos opciones (ver imagen abajo):
Seguir una guía asistida para construir una automatización específica (“LinkedIn Profile Tracker”), con una indicación del tiempo estimado para completarlo.
Empezar a crear una automatización desde cero.
Este flujo asistido es muy útil porque describe los dos componentes principales de una automatización (trigger + actions) en Relay.app y guía al usuario hasta su primer “Aha moment” al completar su primera automatización (“LinkedIn Profile Tracker”).
Sin embargo, presenta dos debilidades:
La automatización predeterminado en la guía asistida (“LinkedIn Profile Tracker”) no es relevante para todos los usuarios, por lo que al finalizar la automatización algunos pueden no experimental el valor de la solución.
La guía asistida incluye demasiados pasos, lo que aumenta el riesgo de abandono antes de completarla.
¿Cómo podría Relay.app mejorar su Activación? Es decir, que el usuario experimente el valor de la solución lo antes posible.
Oportunidad: Personalización en el onboarding
Actualmente, en el proceso de registro o configuración de la cuenta, Relay no incluye ningún formulario con preguntas que permitan segmentar al usuario y personalizar el flujo inicial de onboarding. Esto dificulta adaptar la experiencia a sus necesidades reales y retrasa el momento en que el usuario experimenta el valor de la solución al acceder por primera vez a relay.app.
Propondría añadir estas dos preguntas en la etapa de registro:
¿Cuál es tu rol?
¿En qué casos de uso estás más interesado? (Por ejemplo: por etapa del ciclo de vida —adquisición de leads, retención de clientes—; por caso de uso —ventas inbound/outbound, analytics, creación de contenido, lifecycle marketing, enrichment agent—; o por área de negocio —ventas, marketing, investigación, operaciones, etc.—).
Un buen ejemplo de personalización en el onboarding es Mixpanel. Desde el inicio, utilizan las preguntas del formulario de configuración de cuenta para segmentar al usuario y adaptar su experiencia desde el primer momento en el producto.
Beneficios:
1. Ofrecer automatizaciones relevantes desde el inicio
Con esta información, podríamos personalizar la vista del flujo inicial de onboarding “How do you want to get started?”. En lugar de mostrar una única automatización genérica, podrían presentar dos o tres automatizaciones predeterminadas y relevantes para su caso de uso principal, que conocemos gracias a las preguntas del registro. Esto optimizaría su experiencia desde el primer momento, en vez de una sola opción genérica (“Linkedin Profile Tracker”), el usuario vería automatizaciones ajustadas a su necesidad, listas para iniciar la guía asistida. De este modo, puede elegir un agente o automatización realmente útil para su contexto, aumentando la probabilidad de completar la configuración y experimentar el valor del producto rápidamente.
Cuando el usuario ejecuta la automatización seleccionada y experimente su valor, habrá alcanzado su primer "Aha Moment", aumentando la probabilidad de activación ya que hemos podido ajustar la automatización a su principal necesidad.
2. Una vez completada la primera automatización, personalizar la home
Después de este primer evento de activación (“Aha moment”, al completar la guía asistida con la primera automatización), la home podría mostrar templates relacionados con su necesidad principal, en lugar de la galería genérica actual “Get started with one of our top templates” (ver imagen abajo).
También sería recomendable añadir filtros a la galería de templates, para que el usuario pueda seleccionar automatizaciones por tecnología (por ejemplo, HubSpot), por área de negocio (ventas, marketing, customer success) o por caso de uso, facilitando así el acceso a templates más relevantes y ajustados a su contexto.
Además, se podría añadir en la home la sección “Get inspired by the community”, siguiendo el ejemplo de cómo lo implementa Freepik (ver ejemplo abajo).
Con estas oportunidades, Relay.app podría:
Reducir significativamente el Time-To-Value.
Incrementar la tasa de activación, ayudando a los usuarios a alcanzar antes su primer Aha Moment.
Ofrecer templates personalizados a sus principales intereses, impulsando la adopción de la solución.
Ejemplo: Cómo otras soluciones en el mercado lo resuelven
Freepik, en su home (ver imagen abajo), incluye plantillas listas para usar, algunas premium y otras gratuitas, así como una sección de inspiración basada en la comunidad, que invita a los usuarios a explorar nuevas ideas.
En la siguiente sección detallo la oportunidad que tiene Relay de integrar templates con automatizaciones personalizadas directamente en su home.
Para finalizar, quería compartir mi última tesis de crecimiento relacionada con su producto.
Mi tesis de crecimiento 2 - Creación de mayor valor para los clientes a través del producto
Principal Problema
Falta de incentivos para que los usuarios compartan sus propios templates en Relay.app
Actualmente, la galería de templates es uno de los principales diferenciadores de Relay, ya que permite a los usuarios desplegar automatizaciones y agentes de IA de forma muy rápida. Sin embargo, la publicación de nuevos templates depende principalmente del equipo de Relay, y no existen actualmente incentivos para motivar a los propios usuarios a contribuir a publicar sus propios agentes.
Esta limitación presenta dos riesgos:
La calidad y diversidad de los templates crece lentamente, ya que está restringida a la capacidad del equipo de Relay.
Los usuarios con experiencia y casos de uso relevantes no tienen incentivos para compartir su conocimiento y enriquecer el ecosistema.
En un mercado cada vez más competitivo, donde las plataformas de agentes de IA tienden a ofrecer casos de uso similares, la galería de templates podría convertirse en una ventaja diferencial.
Oportunidad: activar la comunidad como motor de diferenciación
Relay tiene la oportunidad de reforzar su propuesta de valor mediante la activación de su comunidad.
1. Marketplace de templates
Crear un marketplace donde los usuarios puedan:
Publicar sus propios templates.
Ganar visibilidad en la comunidad.
Monetizar sus automatizaciones, recibiendo créditos, o dólares, cada vez que otros usuarios las reutilicen.
Ofrecer automatizaciones premium que otros usuarios pueden comprar.
2. Incentivos para la comunidad
Establecer incentivos para premiar a los usuarios más activos:
Incorporar en la home de Relay una galería de plantillas creadas por la comunidad (“Get inspired by the community”)
Premiar mensualmente a los agentes o automatizaciones más reutilizados.
Ofrecer créditos extra o descuentos a los usuarios más populares.
3. Generar un flywheel de crecimiento
Este enfoque crearía :
Más contenido → más usuarios → más plantillas → más activación → más retención,
convirtiendo la galería de automatizaciones en un activo difícil de replicar para la competencia.
Ejemplo: Cómo otras soluciones en el mercado lo resuelven
Un ejemplo muy interesante es Freepik, que combina contenido propio con creaciones de su comunidad (ver imagen abajo). La participación activa de los usuarios enriquece una biblioteca de plantillas que cualquiera puede reutilizar (“reuse prompt & seed”).
Otro ejemplo es Lovable, con una galería de proyectos desarrollados por la comunidad y disponibles para que los usuarios los reutilicen (ver imagen abajo).
Para finalizar, quería mostrar un ejemplo de Marketplace que está desarrollando Agent AI, donde cada agente publicado recibe un score por parte de la comunidad, además de mostrar el número de reseñas y tareas completadas (ver imagen abajo).
Existe un espacio de oportunidad que explorar. 😉
Estas son algunas hipótesis de crecimiento que exploraría en la compañía, basadas únicamente en información abierta y conocimiento del mercado, sin tener acceso a datos internos de la compañía.
Como siempre, estas hipótesis requieren de datos para ser validadas.
Otros insights
Os comparto links a otros artículos para profundizar en algunos de los conceptos mencionados en este análisis:
Cómo Crecería Stack AI: Una plataforma de creación de Agentes de IA.
ChatGPT Is Becoming the Ultimate Mega-App: And It’s Already Starting To Eat B2B Software
Mixpanel: Un caso de éxito de Onboarding sin Asistencia (Self-Serve Onboarding)
Eso es todo por hoy.
Nos vemos la próxima semana con un nuevo análisis.
Fran
¿Te gustaría acceder a insights más detallados sobre Relay.app?
Me encantará charlar. Puedes enviarme un mensaje aquí.
¿Te gustaría que hablemos y exploremos juntos oportunidades de crecimiento para tu empresa?
Si te interesa, puedes escribirme aquí o, si lo prefieres, agendar una reunión directamente desde este enlace.
