Métricas de Producto: La Guía Definitiva para Impulsar tu Éxito

Métricas de Producto: La Guía Definitiva

¿Por qué son tan cruciales las métricas de producto? Porque permiten tomar las mejores decisiones, entender a los usuarios y, en última instancia, impulsar los productos hacia el éxito. Si alguna vez te has preguntado cómo saber si un producto va por buen camino o cómo convencer a los stakeholders con datos, ¡estás en el lugar correcto!

En esta guía completa descubriremos:

• Entender qué son las métricas de producto y su importancia.
• Clasificar los diferentes tipos de métricas.
• Identificar las métricas clave según el modelo de negocio.
• Aprender sobre frameworks y herramientas de analítica.

Este artículo está basado en la masterclass que impartió Fanny Santín, durante las Olimpiadas de Producto de The Hero Camp y que puedes ver aquí:

¿Qué Son las Métricas de Producto y por qué Son Tan Importantes?

«Las métricas son casi al 95% de las veces números».

Estos números nos permiten:

1. Compararnos: Tanto con nuestra propia evolución (pasado) como, en algunos casos, con la competencia. Ver si una métrica mejora o empeora nos da pistas sobre qué decisiones tomar.
2. Tomar Mejores Decisiones: Ante un experimento A/B, las métricas de producto nos dicen qué opción es la ganadora. Son nuestra brújula.
3. Comunicar Eficazmente: Son la mejor herramienta para hablar con stakeholders, el equipo técnico o product designers. No es lo mismo decir «creo que este botón convierte bien» que «este botón hay que mantenerlo porque el 80% de las compras se acceden por él». Los datos convencen y obsesionan (en el buen sentido) al equipo.
4. Entender a Nuestros Usuarios: Nos ayudan a comprender sus necesidades, problemas y oportunidades. Son la guía para mejorar y cubrir lo que realmente importa.
5. Evaluar la Rentabilidad y Eficacia: Nos muestran si nuestros productos son rentables y si estamos moviéndolos en la dirección correcta.

En resumen, las métricas de producto son el lenguaje universal para entender el rendimiento, el comportamiento del usuario y la salud general de nuestro producto. ¿Y quién es el máximo responsable de interpretarlas, elegirlas y tomar decisiones basadas en ellas? El Product Manager. Aunque, ¡ojo!, no está solo; se apoya en product designers, el equipo de Data y el equipo Tech.

Clasificación de las Métricas: Entendiendo el Panorama

No todas las métricas de producto son iguales ni sirven para lo mismo. Es fundamental saber agruparlas para entender su propósito. Fanny nos introduce varias clasificaciones, profundizando en algunas clave:

1. Métricas Vanidosas vs. Métricas Accionables

• Métricas Vanidosas (Vanity Metrics): Aquellas que «nos suben el ego» pero no ayudan a impulsar un producto ni a tomar decisiones. Ejemplo: un millón de visitas. ¿Y cuántas compras? Las visitas por sí solas no indican el éxito. Nunca las usaremos como objetivos principales.
• Métricas Accionables: Sí ayudan a impulsar el producto y a tomar decisiones informadas. Son las que buscamos para nuestros objetivos.

2. Métricas Leading vs. Métricas Lagging

• Métricas Leading (Predictivas): Hablan del futuro, predicen tendencias.
• Métricas Lagging (De Retraso): Hablan del pasado, miden resultados ya ocurridos.
• Clave: Las leading suelen impactar en las lagging. Por eso, los objetivos se suelen poner con las lagging, y se intenta impactar en ellas a través de las leading.

3. Outcome vs. Output

• Outcome (Resultado Esperado): Es lo que esperamos conseguir, el impacto real en el usuario o el negocio. La palabra favorita de los Product Managers.
• Output (Resultado Producido): Son las tareas, funcionalidades o procesos que creamos para intentar alcanzar ese outcome. Un conjunto de inputs (tareas pequeñas) construye un output, y un conjunto de outputs construye un outcome.

4. KPIs vs. OKRs

• KPIs (Key Performance Indicators): Métricas clave que nos hablan de la salud de nuestro producto. Si suben o bajan sin que hayamos hecho nada, ¡alerta! Hay que detectarlo. Idealmente, se revisan semanalmente.
• OKRs (Objectives and Key Results): Objetivos que nos ponemos a futuro (trimestrales, semestrales) para alcanzar metas específicas.

5. Métricas Cualitativas vs. Métricas Cuantitativas

Esta distinción es crucial cuando hablamos de métricas de producto:

• Métricas Cualitativas:

  • Nos hablan del «por qué» del comportamiento de los usuarios. Ayudan a entender motivaciones.
  • Suelen ser textos, imágenes, vídeos (feedback, opiniones).
  • No se pueden sumar o comparar directamente, se leen y se entienden.
  • Importante: Recogerlas en volumen. La opinión de un solo usuario hay que cogerla «con pinzas», pero si el 90% dice lo mismo, es una señal fuerte.
  • Ejemplos: Entrevistas, focus groups, tests con preguntas abiertas, comentarios en YouTube.

• Métricas Cuantitativas:

  • Nos hablan del «qué» hace el usuario en nuestros productos.
  • Son números que podemos comparar, clasificar, agrupar.
  • Ejemplos: Número de clics, páginas visitadas, tiempo en el producto, compras realizadas, clientes, ingresos, Net Promoter Score (NPS).

Ambas son necesarias: Las cualitativas nos dan el contexto y el porqué, mientras que las cuantitativas nos dan la magnitud y la evidencia numérica. Entender cómo combinarlas es fundamental para una visión completa del producto.

¿En Qué Consiste una Buena Métrica?

Una métrica efectiva debe ser:

1. Comparativa: Por tanto, cuantitativa. Necesitamos compararla con el pasado.
2. Comprensible: Todos deben entenderla. «El conversion rate es del 2,5%» es mejor que «0,025».
3. Accionable: No vanidosa. Debe ayudarnos a mover el producto.
4. SMART:
   • Específica (Specific): Clara y bien definida.
   • Medible (Measurable): Cuantitativa.
   • Alcanzable (Achievable): Realista con los recursos disponibles.
   • Relevante (Relevant): Que impacte en la North Star Metric de la compañía (veremos más adelante).
   • Delimitada en el Tiempo (Time-bound): Con una fecha fin para evaluar y mantener el foco.

Métricas y Metodología Lean: El Ciclo de Experimentación

Hoy en día, la mayoría de las compañías trabajan en entornos Lean, utilizando metodologías Agile. Esto implica un ciclo constante:

1. Idea: Se genera una idea.
2. Construir: Se transforma en un producto, característica o servicio.
3. Lanzar: Se pone en el mercado.
4. Medir: Aquí entran las métricas de producto. Se recogen datos.
5. Aprender: Los datos generan aprendizajes.
6. Iterar: Con los aprendizajes, se refina la idea y el ciclo vuelve a empezar.

Las métricas de producto son el corazón de las fases de «Medir» y «Aprender», permitiéndonos validar hipótesis y mejorar continuamente.

Métricas por Modelo de Negocio: Un Enfoque Práctico

Dependiendo de cómo tu producto genera valor y dinero, ciertas métricas de producto serán más relevantes. Fanny nos recuerda que un producto puede tener varios modelos de negocio, pero siempre hay uno principal. Nos centraremos en el E-commerce, pero mencionaremos otros:

• E-commerce: Venta de productos online (Ej: Amazon, Hawkers).
• Marketplace: Conecta oferta y demanda (Ej: Airbnb, Idealista, Decathlon como marketplace).
• SaaS (Software as a Service): Ofrece un servicio bajo suscripción (Ej: Salesforce, Spotify, Google Analytics).
• User Generated Content (UGC): Plataformas donde los usuarios crean el contenido (Ej: Wikipedia, YouTube, Instagram).
• Medios de Comunicación: Periódicos digitales, blogs (Ej: El País).
• Aplicaciones Móviles: Apps, juegos.

Métricas Clave para un E-commerce (Según el Funnel Pirata – AARRR)

El framework de Métricas Pirata (AARRR) es ideal para entender el ciclo de vida del usuario en un e-commerce y aplicar las métricas de producto adecuadas:

1. Adquisición (Acquisition): ¿Cómo de buenos somos atrayendo nuevos usuarios?

   • Visitas (por canal): Orgánico, pago, redes sociales, email. (¡Ojo, vanidosa si se toma sola!).
   • Tasa de Conversión a Registro: % de visitas que completan el registro.
   • CAC (Customer Acquisition Cost): Coste por adquirir un nuevo usuario. ¡Debe ser menor que lo que el usuario gasta!
   • Tasa de Rebote (Bounce Rate) / Engagement Rate: % de usuarios que entran y se van sin interactuar vs. % que sí interactúan (Google Analytics 4 prefiere este último).
   • Nuevos Usuarios: % de usuarios que entran por primera vez.

2. Activación (Activation): ¿Logramos que el usuario experimente el valor del producto (primera «chispita»)?

   • Tiempo hasta la Primera Compra: Cuanto menos, mejor.
   • Tasa de Conversión a Compra: % de visitas que compran. (¡Ojo! Una compra no lo hace cliente fiel aún).
   • Tasa de Abandono del Carrito: % de usuarios que añaden productos pero no compran.

3. Retención (Retention): ¿Somos capaces de generar hábitos para que vuelvan? ¡Aquí nos ponen nota los PMs!

   • Tasa de Retención: % de usuarios que vuelven. (Se mide con cohortes).
   • Churn Rate (Tasa de Abandono): % de usuarios que no vuelven o no recompran.
   • LTV (Lifetime Value): Valor total que un cliente genera durante toda su relación con nosotros. Crucial compararlo con el CAC.

4. Ingresos (Revenue): ¿Cómo maximizamos los ingresos de nuestros clientes?

   • MRR (Monthly Recurring Revenue): Ingresos recurrentes mensuales (más típico de SaaS, pero aplicable).
   • Valor Medio del Pedido (AOV – Average Order Value): Ticket medio por compra.
   • ARPU (Average Revenue Per User): Ingresos promedio por usuario.
   • ROI (Return on Investment): Retorno de la inversión realizada en el producto.
   • Tasa de Devolución: % de devoluciones y reembolsos. ¡Crítico en moda (hasta 40%)!

5. Referencia (Referral): ¿Están los usuarios tan enamorados que nos recomiendan?

   • NPS (Net Promoter Score): Mide la lealtad y satisfacción del cliente.
   • Tasa de Asistencia: % de usuarios que contactan a atención al cliente (si es alta, puede ser un problema).
   • Factor K (Viralidad): Usuarios obtenidos gracias a recomendaciones.
   • Engagement en Redes Sociales: Interacciones con nuestro contenido.

Métricas Específicas Detalladas:

• Net Promoter Score (NPS):

  • Pregunta: «¿Con qué probabilidad recomendarías nuestra empresa/producto a un familiar o amigo?» (Escala 0-10).
  • Detractores: 0-6 (odian el producto).
  • Pasivos: 7-8 (les da igual).
  • Promotores: 9-10 (aman el producto).
  • Cálculo: % Promotores – % Detractores = NPS. (¡Si te quejas, no pongas un 7-8, no te tendrán en cuenta para el cálculo directo!)

• Tasa de Conversión (Conversion Rate):

  • Porcentaje de usuarios que realizan una acción deseada (compra, registro, descarga).
  • Cálculo: (Objetivos Conseguidos / Total de Visitas o Usuarios) * 100.
  • Ejemplo: 450 registros / 4500 visitas * 100 = 10% de tasa de conversión a registro.

• Tasa de Abandono (Churn Rate):

  • Porcentaje de usuarios que abandonan el producto o cancelan la suscripción en un periodo.
  • Cálculo: (Usuarios Perdidos en Periodo / (Usuarios al Inicio del Periodo + Nuevos Usuarios en Periodo)) * 100.
  • Ejemplo: 300 usuarios perdidos / (6000 inicio + 120 nuevos) * 100 = ~4.9% de churn mensual.

Métricas de Producto y Estrategia: La North Star Metric

La North Star Metric (NSM) es la métrica de referencia de la compañía. Indica si la empresa va en la dirección correcta y tendrá éxito a largo plazo. ¡Todo lo que hacemos debe impactar en ella! Es la principal de las métricas de producto a observar.

Debe cumplir 3 requisitos:

1. Generar ingresos.
2. Reflejar valor al cliente/usuario.
3. Medir el progreso (ser cuantitativa).

Ejemplos de NSM:

• Airbnb: Noches reservadas.
• Spotify: Horas de reproducción (más horas = más probabilidad de mantener suscripción).
• Facebook: Usuarios activos mensuales (DAU/MAU – métrica vanidosa pero útil para su modelo publicitario).

Conexión con la Estrategia: Misión/Visión de la compañía -> Impacta en la NSM. Visión del producto (alineada con la de la compañía) -> Impacta en la NSM. Estrategia del producto (con objetivos medibles – OKRs) -> Impacta en la NSM. Experimentos (con métricas target) -> Buscan cumplir objetivos -> Impactan en la NSM.

Ejemplo Práctico (Tienda de muebles tipo IKEA):

• Problema: Muchas devoluciones.
• Objetivo General: Aumentar ingresos reduciendo devoluciones. (Impacta en la NSM: Ventas).
• Métrica Objetivo (Lagging): % de compras que resultan en devolución.
• Experimentos para impactar esta métrica:
  • Hipótesis: Si respondemos más rápido a quejas y aumentamos la felicidad del cliente, devolverán menos.
  • Métricas Complementarias/Target (Leading):
    • First Response Time (tiempo de primera respuesta a quejas).
    • Net Promoter Score (NPS).
• Si estas métricas leading mejoran, se espera que la métrica objetivo lagging (devoluciones) mejore, impactando positivamente en la NSM (ventas).

Frameworks y Herramientas para Dominar tus Métricas de Producto

Frameworks Populares:

Son estructuras conceptuales para organizar la información y entender a usuarios/productos de forma ordenada.

1. Métricas Pirata (AARRR): Ya visto. Ideal para funnels de conversión y ciclo de vida del usuario.
2. Lean Analytics Model: Excelente para startups o lanzamiento de nuevas features. Guía el producto por fases (Empatía, Adherencia/Recurrencia, Viralidad, Ingresos, Escala), eligiendo «una métrica que importa» (OMTM – One Metric That Matters) en cada fase.
3. HEART Framework (Google): Ayuda a mejorar la experiencia de usuario (UX) a través de cinco dimensiones:
   • Happiness (Felicidad): Satisfacción del usuario (NPS, encuestas).
   • Engagement (Compromiso): Interacción del usuario (frecuencia, intensidad, profundidad de uso).
   • Adoption (Adopción): Nuevos usuarios de una feature o producto.
   • Retention (Retención): Usuarios que vuelven.
   • Task Success (Éxito de Tarea): Eficiencia, efectividad y errores al completar tareas.

Herramientas de Analítica:

Plataformas para recolectar, procesar y visualizar datos cuantitativos sobre el comportamiento del usuario. Para la correcta interpretación de las métricas de producto, estas herramientas son clave.

1. Google Analytics 4 (GA4):

   • Muy enfocada a producto digital (web y apps).
   • Potente en su versión gratuita.
   • Ideal para eventos, funnels. Fanny la considera una buena herramienta, aunque extraña Universal Analytics.

2. Amplitude:

   • La herramienta por excelencia para entender productos, según Fanny.
   • Muy potente, pero cara. Versión gratuita limitada (100.000 eventos/mes).
   • Ideal para análisis de cohortes, funnels, retención.

3. Mixpanel:

   • Buena para análisis de eventos y creación de embudos.
   • Más asequible que Amplitude (versión gratuita similar, pero planes de pago más bajos).
   • Un punto intermedio entre GA4 y Amplitude.

¿Por Qué Todo Esto Importa? El Valor Práctico de las Métricas de Producto

Dominar las métricas de producto no es un ejercicio académico; es una necesidad imperante para cualquier Product Manager que aspire al éxito. Las métricas te permiten:

• Tomar Decisiones Basadas en Datos (Data-Driven Decisions): Abandonar las suposiciones y actuar con base en evidencia. Esto asegura que cada paso que das esté respaldado por información real.
• Identificar Problemas y Oportunidades: Descubrir cuellos de botella en tu funnel, features poco usadas o segmentos de usuarios con comportamientos particulares. Las métricas actúan como un sistema de alerta temprana.
• Optimizar el Ciclo de Vida del Producto: Saber dónde enfocar esfuerzos para mejorar la adquisición, activación, retención, ingresos o referencia. Con las métricas de producto correctas, priorizar tus acciones será mucho más sencillo.
• Medir el Impacto Real: Entender si las nuevas funcionalidades o cambios están logrando los resultados esperados. Es la única forma de validar tus hipótesis.
• Alinear Equipos y Stakeholders: Crear un lenguaje común y objetivos compartidos basados en datos concretos. Esto fomenta la colaboración y la transparencia dentro de la organización.
• Construir una Cultura de Datos: Fomentar en la organización la importancia de medir, analizar y aprender constantemente. Una cultura orientada a los datos es esencial para el crecimiento sostenido.

Consejos y Buenas Prácticas al Trabajar con Métricas de Producto

Aplicar correctamente las métricas de producto requiere disciplina y una mentalidad analítica. Aquí te dejo algunos consejos clave:

• Empieza Simple: No intentes medirlo todo desde el día uno. Identifica las métricas más críticas para tu producto y objetivos actuales. La sobrecarga de datos puede ser paralizante.
• Contexto es Rey: Un número por sí solo no dice mucho. Compara con periodos anteriores, benchmarks (si existen) y entiende los factores externos que podrían influir. El contexto te permite interpretar los datos correctamente.
• Visualiza tus Datos: Utiliza dashboards y gráficos para hacer los datos comprensibles y accionables para ti y tu equipo. La visualización facilita la toma de decisiones.
• Cuidado con las Medias: A veces ocultan realidades. Segmenta tus datos (por tipo de usuario, canal, dispositivo) para descubrir insights más profundos. Los promedios pueden ser engañosos.
• No te Enamores de las Métricas Vanidosas: Enfócate en las que realmente mueven la aguja del negocio. Las métricas de vanidad pueden darte una falsa sensación de éxito.
• Itera tus Métricas: Así como iteras tu producto, también puedes necesitar ajustar las métricas que sigues a medida que tu producto y estrategia evolucionan. La flexibilidad es clave.
• Combina Cuantitativas y Cualitativas: Los números te dicen el «qué», las cualitativas el «por qué». Ambas son esenciales para una comprensión completa del comportamiento del usuario.

Profundizando en la Implementación de Métricas: Más allá de la Teoría

Para realmente dominar las métricas de producto, es crucial ir más allá de la teoría. Considera cómo tu equipo puede integrar la recolección y el análisis de métricas en sus flujos de trabajo diarios. Esto incluye:

• Definir Eventos Claros: Antes de usar cualquier herramienta, asegúrate de que tú y tu equipo de desarrollo han definido qué eventos (clics, visualizaciones, compras, etc.) son importantes para medir y cómo se van a nombrar. La consistencia en la nomenclatura es vital para evitar errores y confusiones futuras.
• Crear Dashboards Relevantes: Un dashboard bien diseñado no es solo una colección de gráficos; es una historia visual de cómo se desempeña tu producto. Prioriza las métricas clave y asegúrate de que sean accesibles y fáciles de entender para todos los stakeholders, no solo para los Product Managers.
• Establecer Rutinas de Revisión: Las métricas no son útiles si solo se miran de vez en cuando. Establece reuniones periódicas (semanales o quincenales) para revisar el rendimiento, discutir desviaciones y planificar acciones correctivas. Esto fomenta una cultura de responsabilidad y acción basada en datos.
• A/B Testing Continuo: Las métricas son la base de las pruebas A/B. Cada nueva funcionalidad o cambio debería ser una oportunidad para testear hipótesis y validar mejoras con datos concretos. Esto minimiza el riesgo y maximiza el impacto de tus esfuerzos de desarrollo.
• Segmentación de Usuarios: No todos los usuarios son iguales. Segmentar tus métricas por cohortes, canales de adquisición, demografía o comportamiento te permitirá descubrir insights ocultos y personalizar experiencias. Por ejemplo, entender cómo se comportan los usuarios nuevos frente a los recurrentes es crucial para la retención.

La aplicación de estas prácticas asegura que tus métricas de producto se conviertan en una brújula constante para la innovación y el crecimiento.

Desafíos Comunes al Trabajar con Métricas de Producto

A pesar de su importancia, el trabajo con métricas de producto presenta desafíos. Conocerlos te ayudará a anticiparte y mitigarlos:

• Sobrecarga de Datos: Medir todo puede llevar a la parálisis por análisis. Es fundamental enfocarse en las métricas más relevantes para tus objetivos actuales.
• Métricas Incorrectas o Mal Definidas: Si las métricas no están bien pensadas o calculadas, las decisiones tomadas serán erróneas. Invertir tiempo en la definición precisa es crucial.
• Falta de Contexto: Un número aislado puede ser engañoso. Es vital entender las causas subyacentes y el contexto completo (cambios en el mercado, estacionalidad, acciones de la competencia).
• Resistencia al Cambio Basada en Datos: Algunos equipos o stakeholders pueden preferir la intuición sobre los datos. Presentar la información de forma clara y persuasiva es clave para superar esta resistencia.
• Dificultad en la Atribución: A veces, es complicado saber qué cambio o acción específica generó un movimiento en una métrica, especialmente en productos complejos con múltiples interacciones.
• Problemas de Calidad de Datos: Datos incompletos, inconsistentes o erróneos pueden llevar a conclusiones incorrectas. La higiene de datos es un pilar fundamental para la confianza en las métricas.

Superar estos desafíos requiere una combinación de habilidades analíticas, comunicativas y de gestión de proyectos. El éxito en las métricas de producto no es solo técnico, sino también estratégico y humano.