Data Driven Design: Claves para Decisiones Inteligentes

¿Te has preguntado si estás tomando decisiones basadas en datos de la manera correcta? La respuesta, sorprendentemente, suele ser «NO». Precisamente por eso, en The Hero Camp tuvimos el privilegio de contar con Sergio Alonso, un experto en data driven design.

Sus clases en el curso de Product Manager me resultaron fabulosas, y la sesión que impartió sobre el análisis de datos para la toma de decisiones fue igualmente enriquecedora. Si buscas dominar el data driven design y evitar errores comunes, este webinar es imprescindible. Sergio nos guió a través de un ejemplo práctico de diseño, medición y test A/B en Amplitude. ¡No te lo puedes perder!

 

Muchos CEOs, e incluso cualquiera de nosotros, hemos caído en la trampa de definir métricas de vanidad. Por ejemplo, el número de descargas en las tiendas de aplicaciones puede inflar nuestro ego, pero rara vez refleja el estado real del negocio. Es crucial tener cuidado con estas métricas. En el ámbito del data driven design, siempre debemos priorizar las métricas accionables, como la tasa de conversión. Estas últimas nos permiten entender qué está sucediendo y cómo podemos actuar.

Además de las métricas accionables, en el data driven design necesitamos la mayor cantidad posible de datos cuantitativos. Estos son los que responden a números y son completamente objetivos. Pero no nos olvidemos de los datos cualitativos. Esta increíble combinación de métricas accionables, datos cuantitativos y cualitativos es la base del data driven design. Nos permite mejorar los desarrollos y lanzar nuevas funcionalidades «customer centric». ¿Por qué? Porque vemos un problema con números (datos cuantitativos) y podemos preguntar «por qué» (datos cualitativos), obteniendo una visión completa.

Para que nuestras métricas sean realmente útiles en un enfoque de data driven design, deben cumplir con tres características esenciales:

• COMPRENSIBLES: Deben ser fáciles de entender y servir como una herramienta de comunicación efectiva dentro de la compañía. Todos, desde desarrollo hasta marketing, deben poder interpretarlas.
• COMPARABLES: La comparabilidad es vital en el data driven design. Nos permite establecer objetivos claros y tener referencias temporales. Así podemos saber si estamos progresando o si necesitamos ajustar nuestra estrategia.
• ACCIONABLES: Solo las métricas accionables tienen valor. Olvídate de las vanidosas. Las métricas accionables te permiten identificar acciones claras para mejorar si algo no va bien. Son el motor del data driven design.

Errores Comunes al Implementar un Enfoque de Data Driven Design

Cuando nos adentramos en el mundo del data driven design, es fácil caer en trampas. Aquí te presento los principales errores que no debes cometer al intentar medir:

• Tener Demasiados Datos: Como dice el dicho, «quien mucho abarca, poco aprieta». No caigas en el error de querer medir absolutamente todo. Esto solo se traduce en una dificultad abrumadora para gestionar la información y sacar conclusiones, lo que lleva a la famosa «parálisis por análisis». En el data driven design, la calidad prima sobre la cantidad.
• Sugestionar Resultados: En el data driven design, la objetividad es clave. No busques ni rebusques en los datos resultados preconcebidos. Debes analizarlos de forma imparcial. Si no somos capaces de cuestionar lo que estamos viendo, inevitablemente tomaremos decisiones equivocadas que impactarán negativamente en el producto.

Data Driven Design en Acción: El Diseño de Experimentos A/B

Llegados a este punto, Sergio nos hizo partícipe de un caso práctico basado en el diseño de experimentos A/B. Estos experimentos son una piedra angular del data driven design, ya que nos permiten entender qué mejoras debemos realizar en nuestro producto para garantizar la mejor experiencia a nuestros usuarios.

Sergio nos explicó la metodología a seguir de forma sencilla:

1. Identificar y especificar el problema que se quiere resolver: Define en una frase clara el problema que has identificado al observar tus datos.
2. Generar hipótesis para obtener el resultado deseado: Una vez que tienes el problema definido, busca posibles soluciones a través de hipótesis que puedas testear. Lo ideal en un proceso de data driven design es:
   • Ser capaces de sacar 2-3 hipótesis distintas para cada problema identificado.
   • Juntar a equipos de distintos departamentos y trabajar conjuntamente para la definición de esas hipótesis (cada departamento tiene sus propios datos y perspectivas).
   • Priorizar las hipótesis utilizando la metodología ICE Score (Impact, Confidence y Ease, numeradas del 1-10). Una vez priorizadas, formula la hipótesis de forma clara.
3. (LA MÁS IMPORTANTE) Determinar las métricas de éxito, de abandono, significancia estadística y tamaño de la muestra. Este paso es crucial para asegurar que tus experimentos de data driven design sean válidos y produzcan resultados fiables.
4. Ejecutar y lanzar los test A/B. Para esto, existen herramientas y plataformas específicas. Las que más nos gustan y que Sergio demostró en el webinar son Amplitude y Optimizely. ¡Te animo a ver la prueba que Sergio hizo con ellas!
5. Analizar y documentar los resultados. ¡No se te olvide! Documentar los resultados es vital. Puede ahorrarle mucho tiempo a tu equipo en el futuro y es parte fundamental de un buen proceso de data driven design.

Aquí te dejamos la plantilla que compartió Sergio, y que queremos que te ayude en tus propios proyectos:

Si quieres ver el caso práctico que nos planteó Sergio y su sesión para dummies de Amplitude y de Optimizely te recomendamos que veas completo el webinar que no tiene desperdicio. Te dará una visión práctica de cómo aplicar el data driven design, si necesitas ampliar tu formación de Digital Product Designer The Hero Camp tiene el curso más completo.

Y no olvides, que medir tu producto te permite tomar decisiones más inteligentes y llegar a ellas de una forma más fácil con el objetivo de mejorar la experiencia y el uso de tus usuarios. El data driven design es el camino hacia el éxito del producto.

Sara Muñoz Yela: Sara Muñoz Yela

Fellow Researcher en The Hero Camp