“Basedash convirtió preguntas de base de datos en respuestas autoservicio para nuestros equipos de GTM y producto.”

Navattic permite que los equipos de go-to-market creen demos de producto interactivas y agenticas. Fundada en 2020, impulsa demos para más de 1000 empresas, desde startups en rápido crecimiento hasta las empresas líderes a nivel mundial.

Una plataforma de demos genera un flujo constante de datos accionables: cada demo creada, cada comprador que hace clic, cada lugar donde un prospecto se cae. Para los equipos de GTM y producto de Navattic, esas señales ayudan a informar decisiones internas sobre en qué invertir. Chris Hoyle, cofundador y CTO, quería que todos los que necesitaban esas respuestas las obtuvieran directamente, sin hacer pasar cada pregunta por ingeniería.

“Preguntas interesantes sobre uso de funciones y adopción de clientes antes significaban una solicitud SQL hecha a mano, a medida.”

Antes de Basedash

Las demos de Navattic siempre generaron datos ricos. El problema era el acceso: cada pregunta estaba detrás de una solicitud SQL hecha a medida, y a veces la persona que preguntaba no sabía escribir una.

Las preguntas se acumulaban. La gente esperaba. Al final, dejaban de preguntar.

Por qué Basedash

Navattic conectó Basedash a su base de datos y le dio a las personas indicadas una interfaz conversacional sobre ella. La gente podía hacer una pregunta como un prompt y recibir una respuesta precisa en segundos.

Lo que hizo que se quedara fue quién podía usarlo. Basedash no era solo una herramienta más rápida para ingeniería: abrió los mismos datos a PMs, marketers y operadores de GTM que no tenían que pensar en escribir SQL.

“Nuestros ingenieros dedican menos tiempo a escribir consultas SQL puntuales y más tiempo a construir.”

Validar decisiones de producto con datos de uso reales

El mayor cambio fue en cómo se tomaban las decisiones. En lugar de debatir qué probablemente hacen los usuarios, el equipo de Navattic lo comprueba. Antes de lanzar o cambiar una función, alguien saca los datos de uso reales, y la conversación pasa de la opinión a la evidencia.

Como los datos son autoservicio, ese hábito se extendió por todo el equipo. Producto, growth y go-to-market recurren a la misma fuente de verdad, en lugar de que cada uno trabaje con dashboards distintos.

“Se ha vuelto la forma predeterminada de validar nuestras decisiones de producto con datos de uso reales.”

Impacto

“No solo agilizamos el reporting: hicimos que más personas pudieran hacer preguntas.”