Los componentes de una métrica efectiva en Product Analytics

Las métricas son una parte fundamental en el día a día de cualquier profesional en el ámbito del digital product. Pero no todas son igual de efectivas. En este artículo te resumimos la visión que Sergio Alonso (Experto en Marketing & Growth) nos ofreció en nuestros “Product Data Days” sobre cuáles son los componentes de una métrica efectiva en Product Analytics y por qué son esenciales. Porque cuando se implementan adecuadamente, las métricas pueden transformar el desarrollo y la gestión de los productos digitales, allanando el camino hacia la mejora y el éxito.

Los 4 Componentes de una Métrica Efectiva en Product Analytics

Hay 4 componentes que toda métrica debería reunir para ser de calidad y efectiva:

• Que sea entendible
• Que sea comparable
• Que sea un ratio
• Que genere cambios en nuestro comportamiento

Vamos a profundizar en cada una de ellas.

Que sea entendible.

Una buena métrica debe ser fácilmente entendible para todos los miembros del equipo, independientemente de si perteneces a marketing, growth o customer support, por ejemplo. Esto facilita una comunicación interna fluida y asegura que todos puedan comprender y actuar según los datos presentados.

Una métrica efectiva debe ser clara y concisa, explicada en un lenguaje común a las diferentes áreas de una empresa, para servir de puente entre los equipos de trabajo y no al contrario.

Y ojo, porque que una métrica sea clara y concisa no implica que deba ser simple. Un KPI puede ser complejo en su concepto, pero a la vez ser fácilmente entendible.

Que sea comparable.

La utilidad de una métrica se amplifica cuando se puede comparar a lo largo del tiempo. Los números absolutos pueden ser engañosos sin un contexto adecuado.

Por ejemplo, decir que una aplicación tiene 100 millones de usuarios, siendo esto una métrica válida, realmente no dice nada si no se puede comparar con datos anteriores. Por mucho que parezca un dato impresionante, la cosa cambia si anteriormente los usuarios eran 200 millones.

Por ello es fundamental que las métricas sean comparables a lo largo del tiempo, ya que proporcionan una perspectiva más profunda sobre el rendimiento y la dirección del producto.

Que sea un ratio.

Esto está directamente relacionado con el punto anterior, ya que los ratios son métricas que comparan dos valores y que permiten ir viendo cómo evolucionan a lo largo del tiempo.

Es un ejemplo claro de que una métrica puede ser compleja pero fácilmente entendible por el equipo, como por ejemplo un ratio de conversión (que relaciona visitas con usuarios que completan una acción) o ratio de retención (usuarios que continúan tras un tiempo determinado), etc.

Todos ellos son métricas que cumplen con los puntos anteriores: son fácilmente entendibles y son comparables, lo que las convierte en efectivas.

Que genere cambios en nuestro comportamiento.

Una métrica efectiva no solo informa, sino que también provoca acción, siempre que esté bien diseñada.

De nada sirve tener un dashboard lleno de métricas si al observarlas no genera una respuesta, ya sea para continuar y profundizar en las acciones si es positiva, o para aplicar los cambios y correcciones pertinentes si es negativa.

La capacidad de una métrica para provocar una respuesta rápida y efectiva es lo que verdaderamente hace que un número (una métrica) se transforme en una herramienta de gestión poderosa.

La importancia de las métricas en las diferentes fases del proyecto.

Las métricas no solo sirven para monitorizar el estado actual de un producto, sino que también son esenciales para planificar y ejecutar estrategias de crecimiento. Pero para ello, además de todo lo anterior que hemos comentado, es importante también entenderlas dentro del contexto de cada etapa de desarrollo.

Por ejemplo, en fases iniciales en las que solo se cuente con un grupo reducido de usuarios que están dando feedback 1 a 1 es muy complicado obtener datos agregados cuantitativos que sirvan de métricas fiables. Sin embargo, cuando el producto ya está en fase de recurrencia, sí se pueden empezar a medir métricas como la activación o retención de usuarios.

Si hablamos de fase de viralidad, habría que centrarse más en métricas como adquisición de usuarios o referral. Es importante entender y relativizar las métricas en cada etapa del producto para poder dirigir el foco al KPI más relevante en ese momento. De esta forma podrás priorizar los recursos hacia las mejoras o características que más impacten en la métrica que deseas mejorar en cada etapa.

Evitando las «Métricas de Vanidad»

Es crucial diferenciar entre métricas útiles y las llamadas «métricas de vanidad». Una métrica de vanidad es aquella que se ve bien en un informe, como el número total de descargas, pero que no se alinea con los componentes de una métrica efectiva en Product Analytics porque no genera una acción ni son comparables en el tiempo con el contexto adecuado.

Estas métricas pueden dar una falsa sensación de éxito. Un buen Product Analytics se centra en métricas que reflejan el valor real que el producto entrega al usuario, como la recurrencia o el lifetime value. Asegúrate de que tus KPIs cumplen con los cuatro principios para evitar caer en la trampa de la vanidad.

El Product Analytics y la Cultura del Dato

Los componentes de una métrica efectiva en Product Analytics son la base para construir una cultura del dato sólida en tu empresa. Si las métricas son entendibles y generan un cambio de comportamiento, se fomenta que todos los equipos, desde desarrollo hasta sales, hablen el mismo lenguaje.

Una cultura centrada en el dato permite tomar decisiones informadas rápidamente. Cuando todos comprenden por qué un KPI ha subido o bajado y qué acción deben tomar, la velocidad de iteración y mejora del producto se dispara. Este es el verdadero poder de una métrica bien diseñada.

¿Quieres más información sobre Product Analytics?

Como hemos visto, los componentes de una métrica efectiva en Product Analytics son más que números en un dashboard: son las señales que guían las decisiones diarias y estratégicas en el diseño y la gestión de productos digitales.

Entender y aplicar efectivamente estos principios no solo mejora el producto, sino que también asegura que todo el equipo pueda trabajar de manera sincronizada hacia objetivos comunes.

Si quieres ver el vídeo en el que Sergio Alonso habla de este tema puedes hacerlo aquí ⬇️

Preguntas Frecuentes (FAQs)

¿Cuál es la diferencia entre una métrica y un KPI?

Una métrica es una medida de una actividad empresarial, como el número de visitas a una página web. Un KPI (Key Performance Indicator o Indicador Clave de Rendimiento) es una métrica específica que se utiliza para medir el éxito en un objetivo empresarial estratégico. Todos los KPIs son métricas, pero no todas las métricas son KPIs. Los componentes de una métrica efectiva en Product Analytics deben aplicarse especialmente a los KPIs.

¿Por qué es fundamental que una métrica sea un ratio?

Que una métrica sea un ratio permite contextualizar el rendimiento. Los números absolutos no ofrecen suficiente información (por ejemplo, 100 nuevos usuarios). Un ratio (como 100 nuevos usuarios / 10.000 visitas = 1% de conversión) es comparable en el tiempo, lo que te permite determinar si una campaña o un cambio en el producto está siendo efectivo a lo largo del tiempo y, por lo tanto, cumpliendo con uno de los componentes de una métrica efectiva en Product Analytics.

¿Cómo aseguro que mi métrica «genere un cambio de comportamiento»?

Para que una métrica genere una acción, debe estar directamente vinculada a un objetivo claro y accionable del equipo. Por ejemplo, si el ratio de abandono en el checkout sube, la acción inmediata del equipo de Producto es investigar y solucionar el problema en ese flujo. Si la métrica es demasiado vaga (como «Engagement General»), no generará una respuesta clara.