5 claves de cultura de datos de producto

La cultura de datos de producto es el motor que transforma la intuición en decisiones estratégicas de alto impacto. En el desarrollo de producto, aspiramos a un ideal basado en evidencias, pero la realidad suele presentarnos muros de excusas: falta de tiempo, ausencia de herramientas o datos «sucios». Estos obstáculos pueden paralizar a cualquier equipo. 

Durante una sesión de nuestro curso de Digital Product Manager, se abordó precisamente este problema. La discusión se centró en cómo construir una cultura de datos en producto sólida y accionable, incluso partiendo de cero. Este post resume las estrategias y tácticas más valiosas compartidas, ofreciéndote una hoja de ruta para transformar el caos de datos en claridad estratégica.

El Reto: ¿Por qué falla la cultura de datos de producto?

El principal problema no es el desconocimiento técnico. El fracaso reside en la brecha entre la teoría y la ejecución diaria. Muchos equipos confunden métricas de vanidad (como simples visitas) con métricas accionables (como el ratio de retención). Sin una cultura de datos de producto alineada con una North Star Metric, los recursos se desperdician.

Sin embargo, el verdadero valor de la discusión surge al enfrentar la brecha entre la teoría y la práctica. El principal obstáculo no es la falta de conocimiento sobre qué medir, sino la percepción de que no se tienen los recursos —tiempo, herramientas o datos limpios— para hacerlo.

Niveles de Madurez en la cultura de datos de producto

Para entender en qué punto se encuentra una empresa, te presentamos una metáfora que compara la madurez de los datos con el tipo de café que puedes tomar. Identificar tu nivel es el primer paso para avanzar.

Nivel Inicial (Café Soluble): (Datos Precarios y Manuales)

Aquí se encuentran las startups en fases muy tempranas o empresas con poca cultura analítica. Los datos existen, pero están dispersos: en la cabeza de alguien, en un Excel manual o hay que pedírselos a un compañero. El trabajo es manual y los datos son escasos, pero como se destacó, «mejor este café malo que nada».

Nivel 2: Autoconsumo:  (Acceso Básico y Autónomo)

Es el nivel más común. Los equipos de producto tienen acceso a algunas herramientas de forma autónoma, como Google Analytics, informes básicos del backend o incluso datos extraídos de herramientas de soporte como Intercom. Requiere cierto trabajo manual para cruzar información, pero ya no dependes de otros para obtener insights básicos.

Nivel 3: El Profesional (Herramientas Centralizadas)

En este nivel, la empresa invierte en herramientas específicas de producto como Looker, Metabase o Amplitude. Los datos están centralizados, limpios y son de calidad. Requiere inversión en dinero y tiempo, así como capacitación para los equipos, pero permite un análisis mucho más profundo y eficiente.

Nivel 4: Líder (Nivel Starbucks) (Equipos Dedicados y Catálogos de Datos)

Reservado para grandes corporaciones. Cuentan con equipos de datos dedicados, catálogos de datos gobernados, y una cultura de datos en producto totalmente integrada en cada decisión. El acceso a la información es sofisticado y está al servicio de toda la organización.

Estrategias cuando «No hay Datos»

Si sientes que te faltan insumos, aplica estos consejos prácticos:

1. Habla con otros equipos: Marketing, ventas o soporte seguro que tienen datos valiosos. El número de contratos firmados, tickets de soporte por categoría o suscripciones activas en Stripe son minas de oro.
2. Exporta y transforma: Casi cualquier herramienta permite exportar a un CSV. Con herramientas de IA, incluso puedes hacer una captura de pantalla de un gráfico y pedirle que extraiga los datos en una tabla.
3. Usa métricas proxy: Si no puedes medir directamente lo que quieres (ej. «logos» de empresa), busca una métrica correlacionada que sí puedas medir (ej. dominios de email únicos). La consistencia en la medición es más importante que la perfección.
4. Aprovecha datos abiertos: Para análisis de mercado, puedes usar datos de gobiernos o agencias estadísticas (ej. número de escuelas en un país para estimar el mercado potencial de una herramienta educativa).
5. Convierte lo cualitativo en cuantitativo: Analiza tickets de soporte, entrevistas o reseñas para categorizar problemas y contar frecuencias. Herramientas como ChatGPT pueden automatizar este etiquetado masivo.

Tácticas para optimizar tu tiempo

1. Enfócate en 1 o 2 objetivos: No intentes medirlo todo. Céntrate en una pregunta de investigación clave.
2. Bloquea tiempo y comprométete: Reserva 30-60 minutos a la semana (idealmente lunes por la mañana) para revisar los datos clave. Comprométete a compartir un insight en la reunión semanal del equipo; la presión social es un gran motivador.
3. Monitoriza de forma incremental: No construyas un dashboard gigante desde el principio. Añade métricas y gráficos a medida que tus objetivos de producto evolucionan.
4. Pide ayuda a tu «amigo informático»: Muchas veces, un desarrollador puede crear un script o una consulta SQL en 10 minutos que a ti te llevaría horas. Un café puede ahorrarte una jornada de trabajo.
5. Empieza pequeño para demostrar valor: No pidas un presupuesto para una herramienta cara. Encuentra un insight accionable con los datos que ya tienes, muéstralo y explica cómo impactó en una decisión. El valor demostrado es el mejor argumento para conseguir más recursos.

Comunicación: De Data-Driven a Data-Informed

Para que la cultura de datos de producto sea efectiva, la comunicación debe ser impecable. 

* Informes: Son como una señal en la carretera. Ofrecen una foto estática y analizada de un periodo concreto, con mucho contexto. Son ideales para audiencias C-Level o para presentar los resultados de un experimento. La clave es explicar qué se ve y qué acciones se recomiendan.

* Dashboards: Son el salpicadero de tu coche. Ofrecen una vista en tiempo real y actualizada de las métricas clave, permitiendo filtrar e interactuar. Son la herramienta del día a día del equipo de producto. Deben ser simples, visuales (evita los gráficos de tarta) y estar centrados en la North Star Metric.

* Alertas: A veces, lo que necesitas no es un dashboard que consultar, sino una notificación que te avise cuando algo va mal (ej. «la tasa de conversión ha caído un 20% en la última hora»). Son fundamentales para una monitorización proactiva.

Una gran fuente para profundizar en este tema es el concepto de decisiones data-informed explicado por Andrew Chen, uno de los referentes en growth.

Conclusiones Clave para Impulsar tu Estrategia

Para construir una verdadera cultura de datos en producto, es vital recordar estos puntos:

→ Sé honesto sobre tu nivel de madurez: No intentes implementar procesos de «Starbucks» si estás en la fase de «Café Soluble». Avanza paso a paso.

→ Los datos siempre están ahí: Solo necesitas ser creativo para encontrarlos y darles forma.

→ El tiempo no se encuentra, se gestiona: La disciplina y el compromiso son tus mejores herramientas.

→ La comunicación es todo: Un insight no comunicado es un insight perdido. Convierte tus análisis en acciones concretas.

Empezar puede parecer abrumador, pero cada pequeño paso para integrar los datos en tus conversaciones diarias es una victoria que te acerca a construir productos que tus usuarios realmente aman.

Preguntas Frecuentes sobre Cultura de Datos de Producto

1. ¿Qué es exactamente una métrica proxy y cuándo es vital usarla? Una métrica proxy es un indicador indirecto que utilizamos cuando la métrica ideal es difícil de medir a corto plazo o técnicamente inalcanzable. En una cultura de datos de producto incipiente, estas métricas son vitales porque permiten avanzar sin parálisis. Por ejemplo, si tu objetivo es medir la «fidelidad a largo plazo» (difícil de medir hoy), puedes usar como proxy el número de usuarios que completan su perfil en las primeras 24 horas. Si esta acción correlaciona con la retención, ya tienes un indicador temprano sobre el que actuar.
2. ¿Cuál es la diferencia real entre ser «Data-Driven» y «Data-Informed»? Aunque suenen similares, la distinción es crítica para la estrategia. Ser Data-Driven implica que los datos toman la decisión final de forma casi automática (útil en pruebas A/B de colores o botones). Sin embargo, una cultura de datos de producto madura prefiere ser Data-Informed: aquí los datos son una pieza del rompecabezas que se combina con la visión de negocio, el feedback cualitativo y la experiencia del equipo. Esto evita caer en optimizaciones locales que podrían dañar la estrategia global de la marca.
3. ¿Cómo puedo iniciar una cultura de datos de producto si no tengo presupuesto para herramientas pro? No necesitas software costoso como Amplitude o Mixpanel para empezar. La clave está en la mentalidad, no en la herramienta. Puedes comenzar exportando eventos básicos a un CSV y analizarlos con tablas dinámicas en Excel o Google Sheets. También existen opciones open-source potentes como Metabase o herramientas de análisis visual gratuito como Microsoft Clarity. El objetivo inicial debe ser demostrar que un análisis simple puede corregir una decisión costosa; una vez probado el valor, el presupuesto llegará.
4. ¿Cómo influye la cultura de datos de producto en la alineación del equipo? La cultura de datos de producto actúa como el «lenguaje común» que elimina las jerarquías basadas en opiniones (el famoso efecto HIPPO o Highest Paid Person’s Opinion). Cuando los datos son transparentes y accesibles, las discusiones dejan de ser sobre «quién tiene la razón» y pasan a ser sobre «qué nos dicen los usuarios». Esto aumenta la confianza de los desarrolladores y stakeholders, ya que todos entienden el porqué de las prioridades del roadmap y cómo estas impactan en los objetivos de la empresa.