🚨 Acabo de enterarme de un concepto de hace 2300 años en el que no puedo dejar de pensar. La teoría del barco vacío Se explica por qué Elon Musk pelea con desconocidos en X a las 2 am Por qué Michael Jordan convirtió su discurso en el Salón de la Fama en una lista de venganza

Un multimillonario fue al cine. Compró una entrada de $10, pero luego gastó $30 en palomitas y un refresco. Sonrió y le dijo a su acompañante: "La película es solo el cebo, las palomitas... ese es el anzuelo". Al día siguiente, se detuvo en un pequeño local de hamburguesas

Funnels hide the real story: activation time is a distribution, not a step. If the long tail is where churn lives, averages and drop-offs won’t help.

If “onboarding is broken” comes from a funnel drop-off, you may be fixing a story, not a path to value. Look at time-to-value as a distribution and find the broken routes.

Shorter onboarding can slow time-to-value. If you remove steps that create context or commitment, you get faster setup and weaker adoption. Watch the distribution, not the median.

If onboarding feels “slow,” stop staring at the funnel drop. Look for where time inflates and users stall—variance is the signal.

No van a desaparecer “todos los oficios”. Va a desaparecer la estabilidad. IA + robotización significa que ya no solo compite contigo un algoritmo que escribe, sino una máquina que actúa: fábricas, logística, transporte, servicios. Y esto dispara la desigualdad por pura lógica

If “activation” trends smoothly and fits the board deck, be suspicious. Value is the time it takes users to reach outcomes—and the long tail is where churn hides.

If your “time-to-value” looks great, you might just be measuring your fastest users. The long tail is where churn gets created.

If your Time-to-Value is bimodal, “improving onboarding” can make the median look worse while value actually improves for one segment. The distribution is the product.

Entrevista final. Te preguntan: “¿Cuándo podrías empezar?” Tu mente se queda en blanco. Dices: “Tengo un preaviso de 3 meses.” Fin de la entrevista. Sin oferta. Esto es lo que realmente quieren escuchar...

If you’re optimizing onboarding from a funnel, you’re optimizing reporting. Look at the Time-to-Value distribution: who reaches value fast, who never does, and why.

Slow Time-to-Value isn’t always “onboarding friction.” Often it’s user heterogeneity: different jobs, paths, and timelines. Fixing the wrong problem makes TTV worse.

If your TTV has two peaks, “fix onboarding” may help one group and hurt the other. Look at the distribution, not the median.

If median TTV slips from 4d to 6d, it’s not automatically a speed problem. It’s often a spread problem: the long tail grew. Why distributions beat averages for “slow activation”

Shorter onboarding can slow time-to-value. If you remove steps that create context, users finish setup faster but never reach meaningful adoption. TTV is a distribution, not a stopwatch.

If your median time-to-value slipped, it might not be a speed problem. Often it’s spread: a growing long tail of users who get stuck. How to spot it and what to do:

Voy a volver a repetirlo por si no ha quedado suficientemente claro: Desde 2017, el gasto público se ha incrementado en un 50% (+25% ajustado a inflación). La presión fiscal ha aumentado 4pp del PIB y la recaudación +70% (+35% ajustado a inflación). No es una cuestión del nivel

Average Time-to-Value looks clean on dashboards. In reality, it usually hides long-tail users and structural product problems. We wrote about why average TTV is a dangerous metric — and what PMs should look at instead. https://t.co/GkhsUctLQA

Uno de los estudiantes de Einstein le preguntó: "¿Qué significa la lógica?" Einstein dijo: “Te responderé con una pregunta”. Supongamos que dos trabajadores entran en una chimenea para limpiarla. Uno sale con la cara sucia y el otro con la cara limpia. ¿Quién se lavará la cara?