IA en Analítica de Producto: De OKRs a CRO con Ejemplos

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que entendemos y optimizamos nuestros productos digitales. Lejos de ser una simple moda, la IA se ha convertido en una aliada indispensable para la analítica de producto, permitiéndonos tomar decisiones más inteligentes y ágiles. En esta completa guía, inspirada en la charla de Simón Garcés, Head of Product en Habitissimo, exploraremos cómo la IA puede potenciar cada etapa de tu estrategia de medición, desde la definición de objetivos hasta la optimización de la conversión (CRO).

¡Listo para dominar el análisis de producto? Aprende a potenciar tus proyectos con el poder de la IA.

La Base de Todo: La Importancia de un Objetivo Claro y la North Star Metric (NSM)

Antes de sumergirnos en las maravillas de la IA, es crucial recordar la importancia de tener un objetivo claro. Como bien dice Simón, «es esencial, y a partir de aquí todo lo demás cae en cascada». Un objetivo bien definido no solo nos indica si vamos por buen camino, sino que alinea a todo el equipo, facilita la comunicación y, fundamentalmente, motiva.

Aquí es donde entra en juego la North Star Metric (NSM) o Métrica Estrella del Norte.

¿Qué es la North Star Metric? Es la métrica que mejor refleja el valor principal que tu producto proporciona a sus usuarios. Es el faro que guía todas las decisiones y esfuerzos de la empresa.

Claves de una buena NSM:

• Medible por la empresa: Debe ser concreta y fácil de medir.
• Refleja el valor para el cliente: Conecta las necesidades del usuario con los objetivos del negocio.
• Representa el resultado principal del producto: Hacia donde todos deben alinearse.
• Mide el engagement: Indica cuán enganchados están los usuarios.

Ejemplos de North Star Metrics:

• Netflix: Número total de horas de visionado.
• Spotify: Horas escuchadas.
• Facebook: Usuarios activos diarios (DAU).
• Uber: Número de viajes activos («active rides»).
• Airbnb: Número de noches reservadas.
• Slack: Número de mensajes enviados.
• Zoom: Minutos de reunión.

La North Star Metric nunca intentaría trabajarla con IA. Creo que es un tema que ha de trabajar la propia empresa, la dirección o entre todos los stakeholders involucrados. Pero sí que nos puede echar una mano a modo de inspiración.

Definiendo el Rumbo: OKRs y KPIs con la Ayuda de la IA 

Una vez que tenemos una visión clara, necesitamos una metodología para alcanzarla. Los OKRs (Objectives and Key Results) son una excelente herramienta para ello.

OKRs con IA: Inspiración y Primeros Pasos

Los OKRs constan de un objetivo inspirador y resultados clave (Key Results) medibles que indican si estamos alcanzando dicho objetivo. Aquí es donde la IA en analítica de producto, especialmente herramientas como ChatGPT, pueden ser de gran ayuda.

Cómo usar ChatGPT para definir OKRs:

Formato de prompt estructurado:

1. Rol: «Actúa como un experto en definición de OKRs.»
2. Contexto: Describe tu empresa, producto y el área específica para la que necesitas el OKR.
3. Acción: Pide que cree un OKR específico.
4. Formato (opcional): Indica si quieres la respuesta en tabla, lista, etc.

Ejemplo de Prompt: «Actúa como un experto en product management y OKRs. Necesito que crees un OKR específico para el equipo de diseño, centrado en la mejora de la experiencia del onboarding para una empresa que gestiona las vacaciones o el fichaje de los trabajadores. Quiero un objetivo claro y tres resultados clave medibles.»

Resultado esperado:

• Objetivo: Diseñar una experiencia de onboarding intuitiva y eficiente que guíe a los nuevos usuarios hacia el éxito inicial con la plataforma de gestión de RRHH.
• Resultados Clave:
  1. Reducir la tasa de abandono del proceso de onboarding en un 30% en los próximos 3 meses.
  2. Incrementar el porcentaje de usuarios que completan su perfil al 100% durante el onboarding en un 15% en los próximos 3 meses.
  3. Aumentar la puntuación de satisfacción del usuario (CSAT) con el proceso de onboarding a 4.5/5 en los próximos 3 meses.

La IA en analítica de producto te da un primer borrador excelente, rompiendo la barrera inicial. Luego, tú, como experto en tu producto, ajustas los números y detalles.

KPIs con IA: Identificando las Métricas Clave

Los KPIs (Key Performance Indicators) son las métricas más importantes para ver si estamos alcanzando un objetivo (muchas veces, los Key Results se convierten en KPIs).

Características de un buen KPI:

• Relevante: Directamente relacionado con los objetivos.
• Medible: Y fácil de medir. ¡Evita KPIs que tarden horas en calcularse!
• Razonable (Accionable): Debes poder influir en él con tus acciones.
• Periodicidad definida: Cada cuánto se va a medir (diaria, semanal, mensual).

Herramientas como ChatGPT o Copilot pueden ayudarte a definir KPIs a partir de tus OKRs.

Ejemplo de Prompt: «Basado en el objetivo de ‘mejorar la experiencia del onboarding’ y el KR de ‘reducir la tasa de abandono del proceso de onboarding’, define 5 KPIs relevantes para monitorizar el éxito.»

Posibles KPIs generados por IA (inspirados en el ejemplo de Simón):

• Tasa de finalización del onboarding.
• Tiempo promedio para la primera acción clave post-onboarding.
• Tasa de abandono en cada paso del onboarding.
• Tiempo promedio para completar el onboarding.
• Puntuación neta del promotor (NPS) del onboarding.

Profundizando en los Datos: Analítica de Producto Cuantitativa vs. Cualitativa

La analítica de producto consiste en recopilar y analizar datos para entender cómo funciona nuestro producto y tomar decisiones para mejorarlo. Simón la divide en dos grandes ramas:

1. Analítica Cuantitativa: Responde al «¿cuánto?» o «¿en qué porcentaje?». Ofrece una visión general del rendimiento.
   • Ejemplos: Tasa de conversión, usuarios activos diarios.
2. Analítica Cualitativa: Se enfoca en entender el «¿por qué?». Profundiza en las razones detrás de los números.
   • Ejemplos: Mapas de calor, grabaciones de sesiones, encuestas de feedback, NPS.

Ambas son cruciales y se complementan. La IA para analítica de producto puede potenciar enormemente ambas.

Análisis Cualitativo Potenciado por IA: Entendiendo el «Por Qué» a Escala

Las herramientas tradicionales de análisis cualitativo (encuestas, user testing, heatmaps) son muy útiles, pero analizar grandes volúmenes de datos puede ser abrumador. ¡Aquí es donde la IA brilla!

Herramientas y Aplicaciones de IA en Análisis Cualitativo:

1. Hotjar con IA:

• • Creación de encuestas basada en IA: Simplemente describe qué quieres conseguir (ej. «saber el NPS», «satisfacción del 1 al 5», «cosas buenas y malas») y Hotjar te genera una primera versión del formulario.
  • Análisis de sentimientos de las respuestas: Clasifica automáticamente las respuestas como positivas o negativas.
  • Informes y resúmenes automáticos: Genera resúmenes de cientos de respuestas, ideal para compartir insights rápidamente.

 

2. Microsoft Clarity con IA:

• • Copilot para obtener insights: Un chat donde puedes preguntar sobre tus datos y Clarity te responde.
  • Análisis y resúmenes de sesiones de usuario: Te resume lo que ocurre en las grabaciones.
  • Resúmenes de heatmaps: Identifica patrones clave en los mapas de calor.

 

3. Attention Insight:

• • Esta herramienta utiliza IA entrenada con millones de estudios de eye-tracking para predecir dónde se fijarán los usuarios en tu web o app, ¡incluso antes de lanzarla!
  • Funciona con una simple captura de pantalla o extensión de Chrome.
  • Ideal para fases iniciales, prototipos y obtener un análisis cualitativo previo sin necesidad de miles de sesiones.

Análisis Cuantitativo Asistido por IA: Descubriendo Patrones y Tendencias

El análisis cuantitativo se centra en datos numéricos para medir el rendimiento, detectar patrones y fallos. La capacidad de la IA generativa para entender lenguaje natural y procesar datos es un cambio de juego.

Planificación de la Medición con IA

Un plan de medición es un documento que define qué queremos medir, por qué y cómo. Incluye objetivos, métricas, eventos a rastrear, dimensiones, etc.

ChatGPT para crear planes de medición: Puedes pasarle una captura de pantalla de tu página o una URL, darle contexto sobre tu negocio y objetivos, y pedirle que genere un plan de medición.

Ejemplo de Prompt: «Actúa como un experto en analítica de producto. Necesito que generes un plan de medición para la pantalla adjunta (directorio de Habitissimo). Define objetivos de negocio/producto, métricas clave (tasa de conversión, tiempo promedio, tasa de abandono), eventos a rastrear, dimensiones y benchmarks si es posible.»

La IA en analítica de producto te proporcionará una primera versión sólida con objetivos (ej. «conectar usuarios con profesionales»), métricas (ej. «tasa de clics en ‘pedir presupuesto'») y eventos (ej. «clic en filtro X»).

Implementación en Herramientas de Analítica con IA

Una vez tienes el plan de medición, puedes pedirle a ChatGPT que te ayude a «traducirlo» para herramientas específicas como Amplitude o Mixpanel.

Ejemplo de Prompt: «A partir del plan de medición anterior, ¿cómo implementaría estos eventos y propiedades en Amplitude, siguiendo su taxonomía?»

Esto facilita enormemente la comunicación con los equipos de desarrollo o analistas encargados de la implementación.

Explotación de Datos con IA: Hablando con tus Datos

Aquí es donde la IA en analítica de producto realmente democratiza el acceso a los insights.

1. Amplitude (Ask Amplitude):

• • Es un chat integrado en Amplitude donde puedes hacer preguntas en lenguaje natural sobre tus datos.
  • Ejemplos de preguntas:
    • «Dibuja el funnel principal del último mes.»
    • «¿Qué acciones son las más realizadas tras el ‘Add to Cart’?»
    • «Segmenta el funnel para USA.»
  • Amplitude te devuelve gráficas y texto explicativo, rompiendo la barrera del miedo a la analítica de producto.

2. Julius AI:

• • Una herramienta similar pero más enfocada en el análisis de archivos (como CSVs) mediante un chat.
  • Puedes subir un archivo, pedirle que limpie datos, cree nuevas columnas, genere visualizaciones o identifique tendencias.
  • Ejemplo de uso:
    • Subir un CSV con datos de funnel y pedirle que separe columnas combinadas.
    • Preguntar: «¿Qué eventos hay en este documento?» o «¿Qué países tenemos?»
    • Pedir: «Dibuja el funnel de Estados Unidos para los eventos X, Y, Z.»
  • Lo interesante es que Julius te muestra el código Python que genera, permitiéndote aprender o reutilizarlo.

3. Gretel AI:

• • Útil si necesitas generar datos sintéticos para pruebas o para entrenar modelos, preservando la privacidad.

Aplicación Práctica: Optimización de la Tasa de Conversión (CRO) con IA

El CRO (Conversion Rate Optimization) es el proceso de mejorar tu sitio web o app para que los usuarios completen más fácilmente un objetivo deseado (una compra, un registro, una llamada). Es donde el diseño y el negocio se encuentran de forma más evidente.

Metodología CRO (Resumida):

1. Auditar: Identificar áreas de mejora (análisis cualitativo y cuantitativo).
2. Priorizar: Quick wins vs. experimentación.
3. Experimentar:
   • Definir hipótesis, bocetos, objetivos, KPIs.
   • Implementar (desarrollo).
   • Lanzar y Monitorizar.
   • Analizar y Aprender.
4. Iterar.

Herramientas de A/B Testing con IA en analítica de producto:

Plataformas como VWO (Visual Website Optimizer) están integrando IA para:

• Generación de hipótesis: Sugerir ideas de testeo basadas en tu página.
• Reporting inteligente: Resumir los insights más importantes de tus experimentos.
• Definición de segmentos con prompts: Crear audiencias específicas usando lenguaje natural (ej. «usuarios que vinieron de la landing X»).

¿Por Qué Todo Esto Importa? Beneficios Clave de la IA en Analítica de Producto

La integración de la IA en analítica de producto no es solo una mejora incremental, es un salto cualitativo.

✔️ Democratización del Acceso a Datos: Permite que personas sin un perfil técnico profundo puedan obtener insights valiosos.

✔️ Eficiencia y Velocidad: Automatiza tareas repetitivas, resume grandes volúmenes de información y acelera la obtención de respuestas.

✔️ Insights Más Profundos: Ayuda a descubrir patrones y correlaciones que podrían pasar desapercibidos.

✔️ Mejora en la Toma de Decisiones: Decisiones más rápidas, informadas y basadas en datos.

✔️ Superación de Barreras: Reduce el «miedo» a la analítica, haciéndola más accesible y conversacional.

Consejos y Buenas Prácticas al Usar IA en Analítica de Producto

➡️ Supervisión Humana Siempre: La IA es una herramienta poderosa, pero (por ahora) necesita tu experiencia y criterio para validar sus outputs.

➡️ Contexto, Contexto, Contexto: Cuanto mejor sea el contexto que le des a la IA en analítica de producto (en tus prompts), mejores serán sus respuestas.

➡️ Empieza con Objetivos Claros: Saber qué quieres medir es el primer paso, incluso antes de involucrar a la IA.

➡️ Itera y Refina: No esperes la perfección en el primer intento. Usa las respuestas de la IA como punto de partida y ajústalas.

➡️ Experimenta con Diferentes Herramientas: Cada herramienta tiene sus fortalezas. Prueba varias para encontrar las que mejor se adaptan a tus necesidades.

➡️ Privacidad de Datos: Sé consciente de qué datos compartes con herramientas de IA externas y revisa sus políticas de privacidad.

El Futuro de la Analítica de Producto es Inteligente

Como hemos visto a lo largo de esta guía, la inteligencia artificial está transformando la analítica de producto desde la estrategia hasta la ejecución táctica. Nos permite ser más eficientes, obtener insights más profundos y, en última instancia, construir mejores productos que deleiten a nuestros usuarios y alcancen los objetivos de negocio.

La clave está en abrazar estas nuevas herramientas, entender sus capacidades y limitaciones, y usarlas como un copiloto inteligente en nuestro viaje hacia la excelencia del producto. ¡El momento de empezar a integrar la IA en analítica de producto es ahora!