Simon Høiberg convirtió su actividad en redes sociales en un negocio de software
Cómo Simon Høiberg creó FeedHive a partir de sus hábitos de publicación y su audiencia. El caso también examina los primeros ingresos recurrentes, la estructura de liquidación de la licencia de por vida de AppSumo, el trabajo con personal contratado y el riesgo de depender de una plataforma.
Simon Høiberg es el fundador de FeedHive, una herramienta que ayuda a redactar, programar y gestionar publicaciones en redes sociales. Lanzada en beta pública en febrero de 2021, se centró en reducir el trabajo repetitivo de quienes publican de forma constante en plataformas ya establecidas. Su punto de partida fue el método de trabajo que el propio Høiberg aprendió mientras construía una audiencia en internet.
Lo que le enseñó el fracaso de su primer producto
Los intentos anteriores a FeedHive no fueron fáciles. Empezó a desarrollar su primer SaaS en febrero de 2020 y lo lanzó en junio de ese año, pero apenas recibió atención, según recordaba después. Por entonces tenía unos 250 seguidores en Twitter, y había una gran distancia entre la expectativa de que la gente llegaría en cuanto existiera un producto y la realidad de conseguir clientes.
A partir de ahí se centró en reunir audiencia y adoptó el hábito de publicar contenido útil de forma constante. El método que compartió en 2021 consistía en dedicar de tres a cuatro horas cada domingo a escribir y programar las publicaciones de una semana, guardar como borrador las ideas que se le ocurrían y reutilizar publicaciones anteriores cuando tenía sentido. FeedHive se creó justamente para facilitar estas tareas.
El alcance del desarrollo inicial era pequeño. Según su propio relato, crear el producto mínimo viable le llevó unos diez días y primero invitó a veinte personas a una beta privada. Durante los dos primeros meses lo compaginó con consultoría como autónomo y después se dedicó por completo al producto.
Anunció FeedHive públicamente el 3 de enero de 2021 y lanzó la beta pública el 6 de febrero. Para entonces tenía unos 32.000 seguidores en Twitter, y contó que consiguió cincuenta usuarios de pago en las primeras horas tras el lanzamiento y alcanzó 250 dólares de MRR en cuarenta y ocho horas. Detrás de esas ventas iniciales tan rápidas estaba la audiencia y la confianza que había construido antes del producto.
Más allá de programar publicaciones: convertir la operación de contenidos en producto
La primera versión de FeedHive era una herramienta centrada en Twitter. La guía oficial de mayo de 2021 describía la creación de franjas de publicación por día y hora, y el llenado de esas franjas con publicaciones etiquetadas según el tema. También ofrecía guardado automático de borradores, reutilización de publicaciones anteriores, retuits automáticos y análisis de rendimiento, mientras que las integraciones con LinkedIn e Instagram figuraban como próximas. Conviene distinguir el soporte actual para varias plataformas del alcance que tenía el producto en su lanzamiento.
El valor de esta estructura no se limitaba a pulsar el botón de publicar en lugar de la persona. Por ejemplo, se podía decidir publicar novedades del sector los lunes y consejos de uso los miércoles, y después escribir las publicaciones de una vez y llenar las franjas cuando hubiera tiempo. En lugar de interrumpir el trabajo cada día para cumplir con una hora de publicación, se separaban la escritura y la publicación, y el ciclo operativo se volvía regular.
En 2021 la empresa presentó la IA como elemento diferenciador. En un artículo de desarrollo publicado el 3 de noviembre, explicó que había creado una función de predicción de rendimiento con más de 100.000 publicaciones que los usuarios habían publicado a través de FeedHive y sus datos de interacción. Se fijaba en la interacción en relación con las impresiones en lugar de en el número de «me gusta», trataba de reducir el sesgo asociado al tamaño de la cuenta y mostraba el rendimiento esperado de una publicación con una puntuación de 0 a 9.
Un equipo sin personal especializado en aprendizaje automático ajustó el modelo GPT-3 Curie existente y lo conectó al producto. El artículo público no presentaba una evaluación de rendimiento controlada ni una verificación independiente, así que la precisión de la predicción no puede darse por demostrada. El significado del intento está en que un equipo pequeño combinó una IA ya existente con los datos acumulados dentro de su servicio para aportar valor a una herramienta de programación de publicaciones.
Cómo era en realidad el negocio detrás de 8.500 dólares de MRR
En noviembre de 2021, unos nueve meses después del lanzamiento, hizo públicos 8.500 dólares de ingresos recurrentes mensuales (MRR) y 65.000 dólares de ingresos acumulados. Había más de 3.000 usuarios y unos 600 en planes de pago, y describió un crecimiento mensual de alrededor del 20 %. Son cifras declaradas por el propio fundador, y solo significan ingresos recurrentes mensuales e ingresos acumulados, no beneficio neto ni ingresos actuales.
Para entonces ya no era un negocio gestionado en solitario. Describió un equipo de cuatro personas con un desarrollador full-stack junior, un consultor de marketing en redes sociales y un diseñador gráfico. En lugar de empleados a tiempo completo, recurría a personal contratado, y el tamaño del equipo varió entre dos y seis personas según la etapa. Era una operación centrada en personal contratado, con trabajo y costes laborales más allá del fundador.
Los clientes llegaban desde las redes sociales del fundador, la búsqueda y los contenidos, y la publicidad de pago, y el canal personal era el más eficaz. Aun así, quería aumentar a largo plazo el peso de la búsqueda y la publicidad. El objetivo era poder prever el coste de adquisición de clientes y hacer que el negocio dependiera menos de la cuenta personal del fundador si algún día se vendía. También reconocía que una marca personal que favorece las ventas iniciales puede convertirse en un punto de dependencia permanente para el negocio.
Los 400.000 dólares del primer año incluían una licencia de por vida
Un método de venta distinto de la suscripción también impulsó buena parte del aumento de ingresos posterior. En una retrospectiva publicada el 5 de julio de 2022, contó que los ingresos del primer año superaron los 400.000 dólares y que más de 300.000 llegaron en menos de dos meses. La clave fue una licencia de por vida vendida a través de AppSumo en noviembre de 2021.
Aquí es importante distinguir que los 300.000 dólares eran las ventas brutas de la campaña de AppSumo. En el reparto de ingresos que describió entonces, la parte de FeedHive era del 30 %, así que el total de las ventas no fue dinero ni beneficio que entrara en la empresa. La venta de licencias de por vida tampoco son ingresos de suscripción recurrentes, por lo que presentar este caso como «400.000 dólares de ARR el primer año» sería inexacto.
Consideraba la licencia de por vida una forma de conseguir financiación inicial sin ceder participaciones, pero también sufrió una carga operativa. Las consultas de clientes se dispararon y el equipo no daba abasto, y su explicación de que no podía prometer que todas las funciones futuras quedaran incluidas en la licencia de por vida provocó el rechazo de algunos compradores. Era un dinero recibido una sola vez con una obligación de operación y soporte a largo plazo. Por eso insistía en que los fondos obtenidos debían destinarse a construir ingresos de suscripción sostenibles.
El riesgo de depender de la plataforma que apareció después del crecimiento
En 2023 quedó claro el riesgo de un negocio que depende de una plataforma externa. El 12 de mayo dijo que mantener la forma de soporte anterior tras el cambio de precios de la API de Twitter costaría 42.000 dólares al mes. Eso no significa que gastara realmente esa cantidad cada mes. En un comentario del mismo artículo explicó que eligió otro método de conexión y que en ese momento pagaba 0 dólares a Twitter.
La respuesta fue ofrecer a los clientes existentes una alternativa que utilizaba claves de API por usuario. Sin embargo, añadió que las cuentas de desarrollador gratuitas también pueden restringirse en cualquier momento, así que no recomendaría empezar un producto nuevo sobre esa premisa. Poseer el código y los clientes del producto no equivalía a controlar las condiciones de acceso de la plataforma de la que dependía su función principal.
En el mismo artículo de 2023 también anunció que dejaría de hacer público el MRR. Por tanto, no conviene seguir aplicando el crecimiento de 2021 ni usar las ventas de la licencia de por vida para estimar los ingresos de suscripción posteriores. Lo correcto es tratar por separado el rendimiento inicial verificable y el tamaño actual del negocio después.
Del hábito personal de publicar a la herramienta de trabajo de un equipo
La descripción oficial del producto consultada el 1 de octubre de 2026 presenta como función destacada no solo la programación personal, sino también un proceso de revisión y aprobación del equipo. Varias personas pueden editar un borrador y dejar comentarios, y se designa a un responsable que lo aprueba antes de publicarlo. Se pueden compartir vistas previas sin dar al cliente acceso completo al espacio de trabajo, lo que respalda la colaboración dentro de marcas y agencias.
Los planes actuales son Creator, Brand, Business y Agency, con suscripción mensual y anual y una prueba gratuita de siete días. Se diferencian en el número de cuentas conectadas, el número de espacios de trabajo, el alcance de la programación, las ejecuciones de automatización y el uso de IA. Esta estructura sugiere que lo que vende FeedHive es la capacidad de gestionar la operación de contenidos de varias cuentas y personas.
FeedHive es un caso de desarrollo a pequeña escala en el que se preparó de antemano el canal para encontrar clientes y se convirtió el trabajo repetitivo en un producto de pago. Para entender un desarrollo inicial de unos diez días hay que mirar también la audiencia acumulada antes y la gestión del equipo que vino después. Las grandes cifras de ingresos incluyen la estructura de liquidación de la licencia de por vida y la obligación de soporte que conlleva. Fue un negocio de software pequeño que partió de la experiencia y la confianza del fundador y fue montando en orden el producto, el equipo y el canal de ventas.