{"id":7856,"date":"2026-04-16T17:33:53","date_gmt":"2026-04-16T20:33:53","guid":{"rendered":"https:\/\/minders.io\/?p=7856"},"modified":"2026-04-16T17:33:53","modified_gmt":"2026-04-16T20:33:53","slug":"principalidad-fintech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/minders.io\/es\/principalidad-fintech\/","title":{"rendered":"La carrera por la principalidad: \u00bfqu\u00e9 hacen distinto las fintech que ganan?"},"content":{"rendered":"

\"\" <\/span><\/i>P<\/span>or Joaqu\u00edn Bossie<\/strong><\/a>, Co-founder & CRO de Minders<\/span><\/p>\n

El adulto argentino promedio tiene m\u00e1s de 7 cuentas financieras.\u00a0 <\/span>Seg\u00fan COELSA, hay 262 millones de cuentas activas en el pa\u00eds.<\/span><\/a><\/p>\n

En ese contexto, la pregunta que deber\u00eda estar en el centro de cada reuni\u00f3n de producto es una sola: \u00bfen cu\u00e1l hacen tap cada ma\u00f1ana?<\/span><\/p>\n

Esa es la carrera por la principalidad. Y despu\u00e9s de trabajar con m\u00e1s de 70 clientes en el sector financiero en Latam, empezamos a ver con claridad qu\u00e9 separa a las fintech que la ganan del resto.<\/span><\/p>\n

Adquisici\u00f3n y principalidad son cosas distintas<\/strong><\/h2>\n

El sector fintech argentino viene atravesando a\u00f1os de crecimiento acelerado. Los pagos electr\u00f3nicos <\/span>aumentaron un 45% interanual<\/span><\/a>. Los adultos realizan en promedio 28 pagos por mes. Hoy casi cualquier usuario tiene acceso a un producto financiero digital. El desaf\u00edo dej\u00f3 de ser la adquisici\u00f3n y pas\u00f3 a ser algo m\u00e1s dif\u00edcil: que te elijan todos los d\u00edas.<\/span><\/p>\n

Principalidad es ser la app que el usuario abre primero. La que usa cuando tiene que pagar algo importante. La que vive en su pantalla de inicio porque la eligi\u00f3, no porque la descarg\u00f3 una vez por una promoci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Lo que construye ese h\u00e1bito es simple de enunciar y dif\u00edcil de ejecutar: que el usuario vuelva ma\u00f1ana. Y pasado. Y el mes que viene.<\/span><\/p>\n

Tres cosas que hacen distinto las fintech que ganan<\/strong><\/h2>\n

Lo que vemos en las empresas que construyen principalidad es que no tienen necesariamente el mejor producto ni el mayor presupuesto de marketing. Tienen tres h\u00e1bitos que las separan del resto.<\/span><\/p>\n

1. Miden lo que importa<\/strong><\/h3>\n

Las empresas que ganan miden retenci\u00f3n a 30, 60 y 90 d\u00edas. Miden frecuencia de uso producto a producto, entendiendo qui\u00e9n es el usuario que paga, por d\u00f3nde paga, c\u00f3mo paga, qu\u00e9 funcionalidad usa, cu\u00e1ndo saca un cr\u00e9dito, cu\u00e1ndo lo paga y cu\u00e1ndo vuelve a la aplicaci\u00f3n. Y miden revenue incremental; el que efectivamente generaron sus acciones, no el total. No miran installs ni opens, sino m\u00e9tricas de negocio que realmente impactan en lo que importa. Esas son las que dicen si un producto est\u00e1 construyendo h\u00e1bito o simplemente acumulando registros.<\/span><\/p>\n

2. Experimentan en todo<\/strong><\/h3>\n

Experimentar es un proceso: primero medir el problema y entenderlo, despu\u00e9s generar una hip\u00f3tesis, definir cu\u00e1l es el objetivo concreto de lo que queremos implementar y reci\u00e9n entonces lanzar para poder medir si realmente estamos generando impacto o si los resultados hubieran pasado igual.<\/span><\/p>\n

Las empresas que construyen principalidad tienen esta disciplina embebida en su operaci\u00f3n. Cada campa\u00f1a tiene su holdout group. Cada feature nuevo se valida antes de escalar. Y la velocidad de aprendizaje, m\u00e1s que la velocidad de ejecuci\u00f3n, es una de las ventajas competitivas m\u00e1s importante en este contexto.<\/span>
\n<\/span><\/p>\n

Un dato que me parece importante compartir: <\/span>solo el 30% de las campa\u00f1as generan incrementalidad real.<\/span> Por eso hay que experimentar mucho y aprender r\u00e1pido.<\/span><\/p>\n

3. Personalizan con intenci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n

Cuando hablo de personalizaci\u00f3n, hoy en d\u00eda ya no podemos quedarnos con poner el nombre en el email. Hablo de tomar al menos nueve decisiones por usuario: a qui\u00e9n le mand\u00e1s el mensaje, por qu\u00e9 canal, en qu\u00e9 momento, con qu\u00e9 tono, qu\u00e9 incentivo us\u00e1s, con qu\u00e9 frecuencia, qu\u00e9 contenido mostr\u00e1s, qu\u00e9 acci\u00f3n quer\u00e9s que tome y c\u00f3mo med\u00eds si funcion\u00f3.<\/span><\/p>\n

Hoy podemos ir mucho m\u00e1s lejos. Podemos monitorear en tiempo real qu\u00e9 feature usa cada usuario, armar segmentos de forma autom\u00e1tica y predictiva. Por ejemplo, identificar qu\u00e9 usuarios tienen probabilidad de volver a pagar y cu\u00e1les tienen probabilidad de no pagarte una cuota. A partir de ah\u00ed, accionamos de forma diferente: al usuario con riesgo de morosidad le mandamos campa\u00f1as de prevenci\u00f3n de pago, mientras que al usuario pagador quiz\u00e1s le ofrecemos aumentar su l\u00ednea de cr\u00e9dito. La misma empresa, los mismos usuarios, caminos completamente distintos.<\/span><\/p>\n

Hace poco estuve en Fintech Americas y el lema era \u00abhay que personalizar con IA\u00bb, lo escuchabas por todos lados. Y al mismo tiempo, el <\/span>Global Customer Engagement Review 2026 <\/span><\/a>de Braze muestra que existe un gap del 40% entre lo que las empresas creen que entienden sobre sus usuarios y lo que los usuarios realmente sienten. Ese gap depende de m\u00e1s que dashboards para cerrarse. Se cierra convirtiendo el dato disponible en acci\u00f3n concreta en el momento correcto.<\/span><\/p>\n

Y el impacto de cerrarlo es medible: cuando las marcas predicen bien las necesidades del usuario, los consumidores son 30% m\u00e1s leales, 29% m\u00e1s propensos a consumir el contenido de la marca, 26% m\u00e1s propensos a recomendarla y 23% m\u00e1s propensos a hacer una compra.<\/span><\/p>\n

Lo que dicen los n\u00fameros<\/strong><\/h2>\n


\n<\/span>Davivienda<\/b> reemplaz\u00f3 su estrategia de SMS por un approach cross-channel con personalizaci\u00f3n, automatizaci\u00f3n, gamificaci\u00f3n e inteligencia artificial. El resultado: 2.7x en frecuencia de transacciones, 3.7x en actividad en su tienda virtual y 40% m\u00e1s de velocidad para experimentar y testear.\u00a0<\/span><\/p>\n

Stone<\/b> incorpor\u00f3 experimentaci\u00f3n sistem\u00e1tica con Amplitude Experiment. Validaron m\u00e1s de 50 experimentos, corrieron m\u00e1s de 100 tests A\/B por mes y realizaron 150 rollouts mensuales. El impacto en ARPAC fue de +5.97%.<\/span><\/p>\n

Rappi<\/b> pas\u00f3 de campa\u00f1as manuales a segmentaci\u00f3n automatizada y personalizada. Los resultados: +10% en primeras \u00f3rdenes, -30% en costo de adquisici\u00f3n y una retenci\u00f3n 2.5x mayor para los usuarios de su programa Prime.<\/span><\/p>\n

Capital One<\/b> utiliz\u00f3 Braze AI Decisioning para identificar m\u00e1s de 113 caracter\u00edsticas de sus usuarios y enviarles campa\u00f1as el mejor d\u00eda de la semana para cada uno. Una sola campa\u00f1a gener\u00f3 un 92% de conversion rate y 16 millones de d\u00f3lares adicionales.<\/span><\/p>\n

El loop que atraviesa todo esto<\/strong><\/h2>\n

\"principalidad<\/p>\n

Detr\u00e1s de estos resultados hay una arquitectura replicable.\u00a0<\/span><\/p>\n

Todo empieza por capturar datos de comportamiento desde el front (con SDK y datos de core) con la granularidad correcta. Sin esta base, cualquier modelo que construyas encima va a tener problemas. Podemos usar IA para optimizar, pero de nada nos sirve sin datos bien estructurados. <\/span>
\n<\/span>
\n<\/span>Sobre esos datos se construyen modelos: propensity, next best action, riesgo, LTV. Esos modelos generan scores que se sincronizan como atributos en las plataformas de ejecuci\u00f3n y son los que permiten tomar la tercera decisi\u00f3n: por qu\u00e9 canal hablarle al usuario, en qu\u00e9 momento y con qu\u00e9 tono. <\/span>
\n<\/span>
\n<\/span>Con eso definido, se ejecutan las campa\u00f1as y ah\u00ed entra la siguiente etapa: incentivar en funci\u00f3n de qui\u00e9n es el usuario. No todos merecen el mismo incentivo. La pregunta es si vale la pena invertir m\u00e1s o menos en cada persona, y c\u00f3mo optimizar ese incentivo para maximizar el retorno incremental.<\/span><\/p>\n

Finalmente, se mide. Siempre con incrementalidad como norte, buscando entender qu\u00e9 acci\u00f3n o experimento gener\u00f3 impacto real.<\/span><\/p>\n

Ese loop, repetido con disciplina, es lo que convierte datos en decisiones y decisiones en crecimiento real. <\/span><\/p>\n

<\/span><\/p>\n

Cinco pilares que sostienen cada caso de uso<\/strong><\/h2>\n

Para que ese loop funcione en la pr\u00e1ctica, en Minders trabajamos sobre cinco pilares que est\u00e1n presentes en cada implementaci\u00f3n exitosa:<\/span><\/p>\n

Arquitectura t\u00e9cnica.<\/b> Una capa sem\u00e1ntica con una \u00fanica definici\u00f3n de conversi\u00f3n aplicable a todos los sistemas, la base que permite que todos los equipos midan con la misma l\u00f3gica.<\/span><\/p>\n

Marketing Science.<\/b> Modelos de propensi\u00f3n, riesgo, LTV y next best action que se sincronizan como atributos en las plataformas de ejecuci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Behavioural Science.<\/b> El marco EAST, los principios de Kahneman (aversi\u00f3n a la p\u00e9rdida, sesgo hacia el presente, efecto dotaci\u00f3n) y la neurociencia aplicada al dise\u00f1o de incentivos. Entender c\u00f3mo toman decisiones los usuarios es parte central del trabajo.<\/span><\/p>\n

Patrones de interfaz probados.<\/b> M\u00e1s de 14 patrones validados en m\u00e1s de 610 tests A\/B con m\u00e1s de 127 millones de visitantes: social proof, bot\u00f3n de beneficios, participaci\u00f3n gradual, visualizaci\u00f3n del estado.<\/span><\/p>\n

Experimentaci\u00f3n y gamificaci\u00f3n.<\/b> Experimentaci\u00f3n y gamificaci\u00f3n. Cada campa\u00f1a tiene su grupo de control y su medici\u00f3n en revenue incremental: m\u00e9tricas de negocio reales, no opens ni clicks. La gamificaci\u00f3n, cuando se implementa con intenci\u00f3n, es una estrategia de retenci\u00f3n genuina: gu\u00eda al usuario a descubrir nuevas features, genera h\u00e1bito y lo hace volver.\u00a0<\/span><\/p>\n

De la retenci\u00f3n al revenue<\/strong><\/h2>\n

El h\u00e1bito se gana midiendo lo que importa, experimentando con rigor y personalizando con intenci\u00f3n. Es un proceso lento, disciplinado y medible, y es el \u00fanico que produce principalidad de forma sostenible.<\/span><\/p>\n

En Minders hemos trabajado con m\u00e1s de 100 clientes en Latam, m\u00e1s de 70 de ellos en el sector financiero. <\/span>Con toda esa experiencia acumulada, decidimos sistematizarla en 27 use cases para pagos, cr\u00e9ditos e inversiones. Cada uno incluye el problema que identificamos, la hip\u00f3tesis que planteamos y el resultado esperado si lo implement\u00e1s.\u00a0<\/span>Est\u00e1n construidos con todo lo que describ\u00ed ac\u00e1. La idea es que, con el stack que tengas, puedas empezar a pensar qu\u00e9 de esto pod\u00e9s implementar y empezar a generar m\u00e1s frecuencia, m\u00e1s retenci\u00f3n y m\u00e1s revenue en tus usuarios.<\/span>
\n<\/span><\/p>\n

Si quer\u00e9s saber qu\u00e9 use cases implementar para empezar a construir principalidad en tu producto, calcul\u00e1 el impacto ac\u00e1.\u00a0<\/a><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Joaqu\u00edn Bossie, Co-founder & CRO de Minders El adulto argentino promedio tiene m\u00e1s de 7 cuentas financieras.\u00a0 Seg\u00fan COELSA, hay 262 millones de cuentas activas en el pa\u00eds. En ese contexto, la pregunta que deber\u00eda estar en el centro de cada reuni\u00f3n de producto es una sola: \u00bfen cu\u00e1l hacen tap cada ma\u00f1ana? 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