Reserhub transformó su equipo de producto en una organización data-driven con Mixpanel, segmentación por frecuencia de uso y rituales de aprendizaje continuo junto a Bildung.
El contexto
Reserhub es una plataforma inteligente para la gestión y venta de boletos de autobús que impulsa los canales digitales directos de empresas de transporte en toda Latinoamérica. Con más de ocho años de experiencia, su equipo de producto y diseño venía trabajando con Mixpanel, FullStory y Hotjar para entender el comportamiento de los usuarios. El verdadero desafío, sin embargo, no estaba en las herramientas: estaba en lograr que todos los equipos perdieran el miedo a explorar datos y los integraran en su día a día.
Desde el inicio tuvimos claro el valor de conocer cómo los usuarios interactúan con nuestros productos. Fue un proceso de maduración que nos llevó tiempo, pero hoy los datos son parte del día a día. — Jair Pérez, Head of Product Design en Reserhub
El desafío: de la intuición a los datos
Reserhub ya contaba con herramientas de analítica, pero el verdadero reto era cultural: ayudar a personas de distintas áreas a familiarizarse con los eventos y reportes, perderle el miedo a explorar y traducir esos datos en decisiones de producto. Mixpanel, en particular, podía resultar abrumador para quienes recién se sumaban al equipo.
Mixpanel puede parecer abrumador al principio. Uno de los principales retos fue ayudar a las nuevas personas del equipo a familiarizarse con nuestros eventos y reportes, y perderle el miedo a explorar. — Jair Pérez
La solución con Bildung: segmentación y adopción de Mixpanel
El trabajo de Bildung con Reserhub se enfocó en un objetivo claro: ayudar al equipo a aprovechar Mixpanel al máximo y extender su uso más allá del área de producto. Como partner de implementación de Mixpanel, Bildung acompañó al equipo en la definición de nuevas prácticas de análisis, taxonomía de eventos y, sobre todo, en una segmentación de usuarios basada en frecuencia de uso que cambió la forma de entender el comportamiento real.
La segmentación se estructuró en tres grupos: Power users (percentil 90+, los que más usan o compran), Core users (frecuencia media o mediana) y Casual users (percentil 25 o menor frecuencia). Esta estructura no solo permitió entender mejor a cada cohorte, sino también formular nuevas preguntas de negocio: ¿existe correlación entre frecuencia y retención? ¿Qué patrones diferencian a los power users del resto? ¿Qué features impulsan que un usuario casual se convierta en core?
Cultura de experimentación: GrowthBook + Mixpanel
Uno de los pilares de la nueva cultura de datos en Reserhub fue el A/B testing. Cada vez que lanzan una funcionalidad, el equipo utiliza GrowthBook para dividir audiencias y Mixpanel para medir comportamiento e impacto real. Los rollouts típicos comienzan liberando el nuevo flujo a un 20% del tráfico y, una vez estable, se abre al 50/50 para comparar versiones.
Tratamos de que cada nuevo feature salga con un A/B test. Nos apoyamos en GrowthBook para dividir las versiones y en Mixpanel para seguir el comportamiento. No se trata solo de lanzar, sino de aprender qué versión realmente mejora la experiencia. — Jair Pérez
Esta dinámica permitió optimizar la conversión en funcionalidades clave, como la mejora del flujo de selección de horarios y asientos. Hoy, la mayoría de los lanzamientos en Reserhub incluyen algún tipo de experimento, y el análisis de resultados forma parte del cierre natural de cada release.
Rituales de datos y decisiones informadas
Para sostener la adopción más allá de la implementación, el equipo construyó rituales recurrentes: revisiones mensuales de insights, reuniones quincenales de exploración y revisiones cruzadas entre diseño, producto y customer success. Estos rituales, sumados a una taxonomía clara y a la capacitación continua, consolidaron una cultura donde los datos son el lenguaje común entre áreas.
La cultura de datos en Reserhub está en crecimiento. Cada vez se valora más la toma de decisiones informada y hay un interés genuino por tener datos accesibles y confiables. — Jair Pérez
Aprendizajes clave
El caso de Reserhub deja tres aprendizajes para equipos que quieren empezar: documentar eventos y propiedades para saber qué se mide y por qué; fomentar la curiosidad preguntando qué se quiere aprender antes de cada lanzamiento; y capacitar al equipo de forma continua para desarrollar criterio analítico, no solo habilidad técnica. Una cultura de datos se construye con tiempo, curiosidad y práctica.
