Zigpoll: 11 cuentas de pago en su primer año
Jason Zigelbaum convirtió Zigpoll en una herramienta de encuestas para tiendas online y la hizo crecer hasta 2.455 marcas, manteniéndose como único empleado.
11 cuentas de pago en el primer año
En diciembre de 2019, Jason Zigelbaum publicó el balance del primer año de Zigpoll, la herramienta de encuestas que había creado. Tras unos seis meses de desarrollo, lanzó el servicio en abril de ese año. Se habían registrado 472 usuarios y había 11 cuentas de pago. Aunque todavía no generaba ingresos suficientes para vivir, dijo que mejoraría el producto centrándose en las funciones que sus clientes de pago usaban con frecuencia. El plan para el año siguiente de aquel pequeño servicio ya giraba en torno a la forma en que lo utilizaban sus clientes actuales.
Durante muchos años había dirigido la parte técnica de una agencia de comercio electrónico y había observado de cerca cómo funcionaban las tiendas online. Mientras desarrollaba Zigpoll, se mantenía con los ingresos de otras aplicaciones que ya operaba y con sus ahorros. Siguió adelante sin inversión externa y conservó tanto la propiedad del producto como el control de las decisiones.
Una de las ideas iniciales surgió al ver cómo Product Hunt conversaba con la gente en Twitter. Las preguntas breves que pedían recomendaciones u opiniones recibían respuestas, y la participación continuaba cuando la gente mencionaba a otros usuarios. Jason pensó que podía crear interacciones similares dentro de un sitio web y desarrolló una herramienta de encuestas que se insertaba en sus páginas.
Los clientes adaptaron el producto a sus propias necesidades. Recopilaban información mostrando preguntas cuando alguien visitaba la tienda por primera vez, añadía un artículo al carrito o terminaba una compra. A los comerciantes, en particular, les interesaba obtener respuestas en momentos concretos del proceso de compra. Jason fue desarrollando el producto en función de ese uso y se centró en las encuestas para comercio electrónico.
En agosto de 2019 anunció el lanzamiento de la aplicación de Shopify y destacó lo fácil que era instalarla. Los comerciantes podían elegir una encuesta ya preparada o redactar sus propias preguntas; también podían añadir a sus páginas sorteos para recopilar direcciones de correo electrónico y formularios de contacto. Así, los responsables de las tiendas podían instalar encuestas por su cuenta, sin recurrir a un desarrollador.
Las respuestas de los clientes cambiaron las decisiones del negocio
Uno de los usos más habituales de Zigpoll era la página de confirmación del pago. Después de una compra, la tienda preguntaba cómo la había descubierto el cliente o qué había influido en su decisión, y vinculaba la respuesta con los datos reales del pedido. El comerciante podía revisar las respuestas junto con el importe del pedido y los productos comprados. La ubicación de la encuesta y la información asociada a cada respuesta aumentaban la utilidad del producto.
El caso de Kanga Coolers, que vende productos para mantener las bebidas frías, muestra este uso con claridad. Al principio, la empresa creía que sus principales clientes eran hombres de veintitantos años, pero las encuestas posteriores a la compra revelaron compradores de más edad y pedidos para regalar. En el Día del Padre aparecían mujeres que compraban regalos para sus padres o maridos; durante las fiestas de fin de año, personas que buscaban regalos para sus hijos o nietos. Al distinguir entre quien usaba el producto y quien pagaba por él, también cambió a quién debía dirigirse la publicidad.
Kanga adaptó sus anuncios estacionales y sus páginas de venta a esos resultados. Por ejemplo, para el Día del Padre mostraba testimonios de padres o maridos que habían disfrutado del regalo. En una entrevista con Zigpoll, la empresa explicó que estos ajustes mejoraron entre un 15 % y un 20 % la tasa de conversión de sus páginas de venta. Las respuestas de los clientes dieron pie a cambios concretos en los anuncios y en la presentación de las páginas.
La marca de alimentos Yay’s Snacks preguntaba a los visitantes que estaban a punto de marcharse sin comprar. Una de las respuestas reveló que a la gente le costaba imaginar el sabor de los productos. La empresa mejoró su contenido en redes sociales para explicar mejor sus sabores. Al entender las dudas de los visitantes, supo con más precisión qué información debía ofrecer.
Cuando se acumularon las respuestas, el producto también incorporó herramientas para leerlas y aprovecharlas. Zigpoll utilizó inteligencia artificial para resumir los temas recurrentes en las respuestas abiertas y conectó los resultados de las encuestas con servicios como Klaviyo, una plataforma de marketing por correo electrónico. Así, los clientes podían enviar mensajes o activar acciones posteriores en función de las respuestas, ampliando las formas de utilizar la información recopilada.
Las fricciones de los clientes se convirtieron en mejoras
El modelo de precios también cambió a partir de las reacciones de los clientes. Al principio, el precio dependía del número de páginas que cargaban las encuestas, pero a los clientes les resultaba gravoso. En noviembre de 2019, Jason pasó a cobrar según el número de respuestas recibidas. De este modo, el coste se ajustaba al valor del uso: quienes obtenían suficientes respuestas útiles superaban el límite gratuito y pasaban a un plan de pago.
En 2024, Jason recibió un mensaje de un cliente que decía que las notificaciones de varias encuestas llegaban todas al mismo canal de Slack. Como cada encuesta correspondía a un trabajo distinto, los avisos mezclados confundían al equipo. Jason recibió la petición un lunes y, para el jueves, había añadido la opción de enviar las notificaciones de cada encuesta a un canal diferente. El episodio muestra lo rápido que podía entender un problema descrito por un cliente y resolverlo directamente en el producto.
Ese tipo de atención también aparece en las reseñas públicas de los clientes. En reseñas de 2026 en la tienda de aplicaciones de Shopify, Imperia Caviar escribió que la integración que necesitaba estuvo lista en dos días, y TearRestore contó que la función que pidió se añadió en una semana. Quienes estaban evaluando la aplicación podían leer esas reseñas y hacerse una idea del apoyo que recibirían si surgía un problema.
Una agencia incorporó Zigpoll a las tiendas de sus clientes
Desde temprano, Jason vio a las agencias que gestionaban varias tiendas como un posible canal de distribución. En el programa de afiliados que inició en diciembre de 2019, decidió pagar al referente el 30 % de los ingresos mientras el cliente referido mantuviera un plan de pago. El programa permitía que una agencia instalara Zigpoll en las tiendas que administraba y siguiera recibiendo una parte de los ingresos.
En una entrevista de julio de 2026, explicó que alrededor de un tercio de las nuevas altas llegaba desde la tienda de aplicaciones de Shopify y una cuarta parte, por recomendación. Buena parte de las recomendaciones venía de agencias y profesionales independientes que instalaban la misma herramienta en varias tiendas. Alguien la probaba en una tienda y luego la incorporaba a la de otro cliente.
Sin embargo, durante un tiempo el producto y los planes se diseñaron pensando en los equipos internos de cada tienda. Algunas integraciones estaban reservadas para los planes superiores, lo que también encarecía Zigpoll para las agencias que lo instalaban en varias tiendas. Tras revisar la información recopilada durante el registro, Jason empezó a ofrecer las integraciones en planes más económicos y a reducir el trabajo de quienes gestionaban varias cuentas.
La función para copiar encuestas, anunciada en julio de 2026, fue un resultado concreto de ese cambio. Un responsable de agencia dijo que era tedioso reconstruir desde cero la encuesta posterior a la compra, que llevaba tiempo perfeccionando, para cada nueva tienda de un cliente. Jason creó una función para copiar a otra cuenta una encuesta completa, con sus preguntas y condiciones ramificadas. Según explicó, la tarea pasó de unos 30 minutos a 10 segundos, y quienes gestionaban varias tiendas podían reutilizar configuraciones que ya habían validado.
En septiembre de ese mismo año, Jason publicó que el ingreso mensual promedio por cliente había subido de 42 dólares a principios de año a 56 dólares. Al ofrecer en planes más económicos las integraciones necesarias, y al aumentar el número de tiendas o el volumen de uso de las marcas, los clientes pasaban a planes superiores. Ampliar lo que podían hacer con el producto también generó ingresos adicionales de los clientes existentes.
La escala de un negocio unipersonal
En la segunda mitad de 2025, Zigpoll registró unos ingresos recurrentes mensuales (MRR) de 68.000 dólares. Cerca del 90 % de los ingresos procedía de Shopify. En una entrevista, Jason habló tanto de esa dependencia de la plataforma como de la futura contratación de personal. También estaba considerando ofrecer herramientas de comentarios de clientes a otros servicios de software por suscripción, aprovechando la base que había creado en el comercio electrónico.
A finales de junio de 2026, el MRR llegó a unos 125.000 dólares. Anualizado, equivalía a unos 1,5 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales. Jason explicó que el negocio tardó unos dos años en empezar a responder de verdad y que, después, los ingresos se duplicaron aproximadamente cada año.
En agosto de ese año dijo que 2.455 marcas utilizaban Zigpoll y que él seguía siendo su único empleado. También destacó la expansión de los clientes actuales: una agencia que empezaba con una tienda iba sumando otras, y las marcas que comenzaban con un plan pequeño aumentaban su uso a medida que crecían. Jason interpretó esas cifras como señal de que numerosas empresas confiaban parte de su trabajo de entender a los clientes a un software que seguía gestionando por su cuenta.