Estrategia analítica de producto – StreamCo

Documento del equipo de producto · v1.0
Última actualización: 11 mayo 2026 · Owner: Equipo de Producto · Próxima revisión: 1 agosto 2026

Ejemplo ilustrativo para una plataforma de streaming de vídeo bajo suscripción (tipo Netflix). Datos inventados para mostrar la plantilla. Recurso del curso de analítica de producto.

1. Visión y objetivos del producto

Visión: Ser la plataforma donde los suscriptores encuentran y disfrutan contenido que les engancha, sesión tras sesión.

Objetivos de producto 2026:

• Subir la retención mensual de suscriptores nuevos del 70% al 78%.
• Reducir el churn anual del 8% al 5%.
• Crecer un +15% el contenido visto por suscriptor activo.

Tipo de juego: Atención. El producto compite por tiempo del usuario y entrega valor cuando el suscriptor consume contenido que disfruta.

2. Objetivos de la analítica (foco 2026)

Dos prioridades elegidas, no cinco:

1. Reducir fricción en el descubrimiento: El suscriptor tarda demasiado en encontrar qué ver y eso correlaciona con abandono temprano.
2. Conectar producto con negocio: Entender qué patrones de consumo se asocian con retención anual y expansión a planes superiores.

3. Preguntas que la analítica debe responder

Auditoría del trimestre (✓ podemos responder hoy · ✗ hueco pendiente):

Uso básico

• ✓ ¿Cuántos suscriptores activos diarios, semanales y mensuales? (definición: ≥1 sesión iniciada con reproducción ≥30s)
• ✓ ¿Cómo se mueve el usuario por home, búsqueda y carruseles?
• ✓ ¿Qué tipos de contenido se consumen más, por segmento?
• ✗ ¿Encuentran los suscriptores qué ver con poca fricción? (falta funnel de descubrimiento)

Adopción

• ✓ ¿Está subiendo o bajando el consumo del contenido original?
• ✗ ¿Con qué partes de la app tienen problemas? (faltan datos cualitativos estructurados)
• ✗ ¿Qué funcionalidades ignoran los suscriptores en móvil? (falta adopción por funcionalidad y dispositivo)

Retención

• ✓ ¿Con qué frecuencia vuelven los suscriptores activos? (stickiness DAU/MAU)
• ✓ ¿Cuántos siguen activos a 30, 60 y 90 días?
• ✓ ¿Qué suscriptores que ven contenido original regresan?

Resultado: 7/10 cubiertas. Tres huecos a cerrar este trimestre (preguntas 4, 6 y 7).

4. Métricas: NSM, OMTM y KPIs

North Star Metric

Horas de contenido vistas por suscriptor activo / mes.

• Cálculo: total_horas_vistas_mes / suscriptores_con_≥1_sesión_iniciada_mes
• Definición de «visto»: reproducción mantenida ≥10 minutos en un mismo título dentro de la sesión. No cuenta como visto un episodio que abandonas antes de los 10 minutos.
• Periodo: mes natural.

Por qué es la métrica norte: Conecta valor para el suscriptor (consume contenido que le interesa) con salud del producto (uso real, no nominal). Cumple los tres filtros: si sube, hay más valor entregado, si baja, algo va mal, crece de forma natural sin que la forcemos.

Counter metric de la NSM

% de suscriptores que cancelan tras una semana de consumo intenso («binge fatigue»).

Evita el riesgo de empujar al usuario a sesiones cada vez más largas y acabar quemándolo.

OMTM trimestral (Q3 2026)

Reducir el time-to-play del nuevo suscriptor de 92s a 60s.

Alineado con el objetivo «reducir fricción en el descubrimiento». Si el suscriptor nuevo tarda menos en empezar a ver, su retención D30 mejora (validado con cohortes históricas).

KPIs por familia

5. Plan de tracking

Eventos instrumentados hoy

session_started · title_started · title_completed · title_abandoned · search_executed · recommendation_clicked · episode_skip_intro · subscription_started · subscription_canceled · profile_switched · download_started

Eventos pendientes (Q3 2026)

• home_scroll_depth — profundidad de scroll en home para entender patrones de descubrimiento.
• search_no_results — búsquedas sin resultado, para detectar gaps de catálogo.
• category_browse_started — entrada por carrusel de categoría, para medir adopción por género.

Responsables. Squad de Discovery + Data Engineering.
ETA. Cerrado antes del 30 de julio para tener al menos un trimestre completo de histórico en Q4.

Propiedades estándar de eventos

Todos los eventos llevan: user_id (opaco, no PII), account_id, device, app_version, country, plan, profile_type (adulto / infantil).

6. Gobernanza

• Nomenclatura: snake_case. Verbo en pasado para acciones (title_started, no start_title). Catálogo central en Notion, actualizado en cada release.
• Ownership del tracking: Cada squad es dueña de los eventos de su área. Cualquier cambio en la SDK pasa por PR review obligatorio de Data Engineering.
• Quién puede crear eventos nuevos: Cualquier squad puede proponer un evento nuevo, pero solo se mergea con aprobación de Data Engineering y entrada en el catálogo central. Plantilla obligatoria: nombre, propiedades, decisión que alimenta, owner. Sin plantilla, el PR se rechaza.
• Acceso a la herramienta: Lectura abierta a todo Producto, Diseño, Customer Success y Marketing. Edición de dashboards y creación de eventos: solo Data Engineering + lider de squad.
• Identidad y RGPD: user_id es un hash interno opaco, no contiene PII (email, nombre, teléfono). El consentimiento de cookies y tracking se gestiona en el gate de onboarding y se revisa anualmente con legal.

7. Calendario de revisión

• Semanal (lunes, 30 min). Producto revisa los KPIs en la weekly review. Si alguno cruza un umbral rojo, se levanta como punto.
• Mensual (primer viernes). Cada squad (Discovery, Streaming, Suscripción) revisa adopción, abandonos y huecos en su área con Data.
• Trimestral (1ª semana de cada Q). Revisión del OMTM, del plan de tracking y de los huecos detectados. Una hora bien preparada, no más.
• Anual (enero). Revisión completa de la NSM, los KPIs por familia y la gobernanza. Plantear si hay que cambiar algo de fondo.
• Ad-hoc. Revisión inmediata cuando hay un cambio fuerte: nuevo tier de suscripción, entrada en un mercado nuevo, cambio de pricing, salida de un competidor relevante.