¡Menuda masterclass nos dio José sobre métricas y Product Analytics! Todo lo que nos contó lo tienes aquí. Mientras, te contamos lo que aprendimos para que pongas en práctica estas técnicas de analítica de producto en tu día a día.
Medir es la única forma de tomar decisiones honestas y eficaces.
Medir para decidir: ¿Por qué necesitas Product Analytics?
Como Product Manager o Product Designer solemos tener una tara: tenemos mucha fe en nuestro producto o iniciativa. Creemos saber lo que el cliente necesita.
Aquí es donde los datos y el product analytics cumplen su función principal: nos dan honestidad intelectual para:
- No aferrarnos a nuestro producto «porque nos encanta» y los clientes «sí o sí lo necesitan».
- Darnos foco en lo que realmente les importa a nuestros clientes.
- Dirigir correctamente mis esfuerzos y los de mi equipo.
- Tomar mejores decisiones.
¿Sólo necesitamos datos? La respuesta es no. Las intuiciones también son necesarias, pero única y exclusivamente para construir experimentos que podamos validar con datos.
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¿Qué es exactamente el Product Analytics?
Antes de seguir, definamos bien el término.
El Product Analytics (o analítica de producto) es el proceso de analizar cómo los usuarios interactúan con tu producto digital. No se trata solo de cuántas visitas tienes (eso es más de marketing), sino de qué hacen, dónde se atascan, por qué se quedan y por qué se van.
Es la brújula que te guía para mejorar la experiencia de usuario (UX) y, en consecuencia, alcanzar los objetivos de negocio.
¿Cómo es una buena métrica?
Evidentemente, no todas las métricas nos valen, y no todas funcionan para todos los tipos de negocio.
Una buena métrica nos permite aprender y tomar decisiones. Según José, deberá cumplir 3 requisitos:
- Comparable: Poder comparar periodos de tiempo, grupos de usuarios o competidores.
- Entendible: Que sea fácil de comprender por todo el equipo.
- Ratio: Mejor un ratio (ej. «tasa de conversión») que un número absoluto (ej. «ventas»), ya que los ratios dan contexto.
REGLA DE ORO: Una métrica no sirve si no nos ayuda a cambiar. Si un dato no te lleva a tomar una decisión, es ruido.
Errores comunes al interpretar tu analítica de producto
Pero… no basta solo con medir. Hay que saber interpretar lo que hemos medido, y aquí es donde solemos tener problemas.
Estos fueron los tips que nos dejó José:
- No confundir correlación con causalidad. Aquí un ejemplo muy bueno es el de la venta de helados – incendios forestales. Ambos suben en verano, pero uno no causa el otro. ¡La variable oculta es el calor!
- Necesitamos aislar grupos para comparar y sacar resultados útiles.
- Interpretar la tendencia y no el instante. Una métrica es una foto, pero el product analytics es la película. Nos permite cuantificar el movimiento hacía nuestros objetivos de negocio.
Técnicas Clave de Analítica de Producto que Debes Dominar
José hizo hincapié en tres herramientas fundamentales que todos deberíamos masterizar para un buen product analytics:
1. Análisis de Cohorts
Un cohort (o cohorte) es un grupo de usuarios que comparten una característica común, habitualmente la fecha en que se registraron (ej. «usuarios de enero»).
Analizar cohorts te permite ver si los cambios en tu producto mejoran la retención a lo largo del tiempo. ¿Se quedan más tiempo los usuarios de marzo (post-rediseño) que los de enero?
2. Funnels
Los funnels visualizan el viaje del usuario a través de pasos clave (Ej. Ver producto > Añadir al carrito > Pagar).
La analítica de producto aquí es vital para identificar dónde abandonan los usuarios el proceso. ¿Pierdes al 80% en el checkout? Ahí tienes tu prioridad.
3. A/B Testing
La herramienta definitiva para validar hipótesis. Muestra la versión A (original) a un grupo de usuarios y la B (con el cambio) a otro, y mide cuál funciona mejor contra una métrica clave. Es la forma científica de tomar decisiones.
Métricas por Fase del Negocio
Por último, aunque en el webinar se detallaron muchas, aquí te dejamos una relación básica de métricas clave según la fase de tu negocio, un pilar de la buena analítica de producto:
- Fase de Adquisición: CAC (Coste de Adquisición de Cliente), Tasa de Conversión de Visita a Registro.
- Fase de Activación (Aha! Moment): Tasa de Activación (ej. % de usuarios que completan la acción clave), Time to Value (Tiempo hasta que el usuario obtiene valor).
- Fase de Retención: Tasa de Retención (diaria, semanal, mensual), Churn Rate (Tasa de abandono), DAU/MAU (Usuarios Activos Diarios/Mensuales).
- Fase de Monetización: LTV (Lifetime Value), ARPU (Ingreso Medio por Usuario), Tasa de Conversión a Pago.
Preguntas Frecuentes (FAQs) sobre Product Analytics
¿Cuál es la diferencia entre Product Analytics y Google Analytics (GA)?
Buena pregunta. Google Analytics (GA4) es excelente para medir el tráfico y la adquisición (de dónde vienen los usuarios). El Product Analytics (con herramientas como Mixpanel, Amplitude o PostHog) se enfoca en el comportamiento (qué hacen dentro del producto, clic a clic, y cómo interactúan con las funcionalidades).
¿Qué es una «North Star Metric» (Métrica Estrella del Norte)?
Es la única métrica que mejor captura el valor principal que tu producto entrega a los clientes. Por ejemplo, para Spotify podría ser «Tiempo de escucha». Todo el equipo de product analytics rema hacia la mejora de esa métrica.
¿Cada cuánto debo revisar mis métricas de producto?
Depende. Las métricas de «salud» (ej. usuarios activos, tasa de error) deberían revisarse a diario o semanalmente. Las métricas estratégicas (ej. retención de cohortes, LTV) se analizan mejor mensualmente o trimestralmente para ver tendencias reales.
Sara Muñoz Yela: Fellow Researcher en The Hero Camp
