Por qué «rastrearlo todo» es un error y cómo enfocar tu estrategia analítica

Llevas dos semanas con la herramienta de analítica instalada, y en la primera reunión del equipo alguien suelta la frase clásica «vamos a trackear todo y ya decidiremos luego qué nos vale. Suena prudente, no perderse nada. Es uno de los errores más caros al empezar.

Después de meses de «todo», lo que tienes es un mar de eventos huérfanos, una nomenclatura que cada quien fue inventando sobre la marcha y dashboards llenos de gráficas que ya no consulta nadie. La analítica deja de ser una palanca y pasa a ser ruido.

En este artículo te cuento por qué pasa esto, cómo invertir el reflejo (del objetivo al evento, no al revés) y los cinco objetivos típicos sobre los que conviene basar una estrategia analítica antes de instrumentar nada.

El error más común al empezar con analítica de producto

Intentar trackearlo/medirlo todo se entiende: instalas la herramienta, ves todo lo que se podría medir y, ante la duda, decides medirlo.

Es normal, hay tres motivos detrás, o yo los tuve:

• Falsa sensación de seguridad, mientras todo esté capturado, cualquier pregunta futura está cubierta, en teoría.
• Miedo a perder datos, si no lo trackeo ahora, dentro de seis meses lo necesitaré y no lo tendré, razonamiento honesto, conclusión equivocada.
• Delegación implícita, Que el equipo de datos, si lo tienes, ya ordenará luego. En la práctica, nadie ordena nada.

El resultado real, a los 6-12 meses, es siempre el mismo, cientos de eventos sin documentar, nombres distintos para la misma cosa (signup_completed y user_signed_up conviviendo), eventos que se llaman igual pero significan cosas distintas en la app web y en la móvil, y una factura de la herramienta que crece más rápido que el uso real de los dashboards. Y, sobre todo, un equipo que ya no se fía de los datos porque cada vez que alguien pide un número, sale uno distinto en función de quién lo calcule.

Trackearlo todo es la versión analítica del «guarda toda la documentación por si acaso» que acaba siendo una carpeta de Drive con 2.000 archivos donde no encuentras nada. El problema no es la cantidad de datos, es la falta de criterio para decidir qué merece la pena medir.

Empezar al revés: del objetivo al evento

La forma sana de construir una estrategia analítica es al revés: empezar por la decisión que quieres tomar y bajar hasta el evento que necesitas para tomarla.

En producto pasa algo parecido, un buen product manager no debería empezar diciendo “vamos a construir esta solución”, sino entendiendo primero qué problema quiere resolver, para quién, con qué impacto y qué señales le dirían que va por buen camino.

Con la analítica ocurre lo mismo, el evento es la solución técnica, pero antes de llegar ahí necesitas entender el problema de decisión: qué quieres saber, para qué lo quieres saber y qué harás distinto cuando tengas ese dato.

Cuatro pasos:

1. ¿Qué decisión quiero tomar?
2. ¿Qué pregunta tengo que responder para tomar esa decisión?
3. ¿Qué métrica responde esa pregunta?
4. ¿Qué eventos necesito para construir esa métrica?

Te lo enseño con un ejemplo, imagina que tu equipo se plantea dedicar el próximo trimestre a mejorar el onboarding porque sospecha que están perdiendo usuarios nuevos.

Aplicado el enfoque inverso:

• Decisión: ¿en qué paso del onboarding metemos el esfuerzo en Q3?
• Pregunta: ¿en qué paso del funnel de activación cae más gente?
• Métrica: porcentaje de signups que completan cada paso del onboarding (4 pasos).
• Eventos: signup_started, profile_completed, integration_connected, first_action_completed.

Cuatro eventos bien definidos, no cuarenta. Con propiedades pensadas (rol, plan, idioma, dispositivo…) y nombres consistentes, eso es un plan de tracking accionable.

El criterio es simple y dolorosamente útil, si no puedes describir qué decisión va a depender de un evento, no lo midas todavía. No es interesante, no por si acaso. Si no hay una decisión, una hipótesis o un objetivo detrás, ese evento es ruido caro.

Esto no significa renunciar para siempre a medir cosas y aquí veo un matiz crítico, la analítica no es retroactiva. Si esperas a que dirección te pregunte algo dentro de seis meses, ya es tarde para tener histórico, la regla práctica es instalar la herramienta y, antes de instrumentar, definir qué decisiones quieres tomar este trimestre y qué eventos las alimentan. Así te aseguras de tener histórico para los temas que sí importan, sin convertir la instalación en una aspiradora de eventos sin criterio.

Eventos core y eventos secundarios: no todos pesan igual

Una idea que me ayuda mucho cuando empiezas a instrumentar un producto: no todos los eventos pesan igual. Los divido en dos categorías que conviene distinguir desde el día uno.

Eventos core: Los que explican el valor principal del producto, la acción que, si la haces, demuestra que el usuario está obteniendo de verdad lo que el producto promete: enviar un mensaje en una herramienta de mensajería, publicar un itinerario en tu SaaS de tours, generar el primer informe en una plataforma de analítica. Son pocos, normalmente entre 5 y 15 en un producto medio, son los que vas a mirar todas las semanas.

Eventos secundarios: Los que aportan contexto sobre lo que pasó: un clic en un botón intermedio, una vista de una página de ajustes, un cambio de filtro, abrir un modal. Te sirven para entender el camino, no para medir el valor.

El problema de «trackearlo todo» es que trata un clic irrelevante y una acción de valor como si pesaran lo mismo. Si tu dashboard mezcla ambos sin distinguirlos, es muy fácil acabar celebrando que las «vistas de la página de ajustes» suben mientras tu evento core de verdad (el que predice retención) lleva tres meses plano, yeso es un éxito de mentirijillas.

Mi recomendación: define tus eventos core antes de instrumentar nada. Cinco a diez como máximo, conectados directamente con los objetivos que has elegido. El resto pueden esperar a que un dashboard concreto los necesite.

Cinco objetivos comunes para basar tu estrategia

Si vienes a montar la estrategia analítica casi desde cero, lo más práctico es elegir uno o dos objetivos entre los típicos y construir todo a partir de ahí. Estos son los cinco que te vas a encontrar en cualquier conversación de producto.

1. Entender el engagement, cómo, cuánto y con qué frecuencia se usa tu producto, cuidado con un sesgo común: el «engagement ideal» no es el mismo para todos los productos. Una app de declaración de la renta no tiene que tener uso diario y una de mensajería sí. Comparar tu engagement con benchmarks de LinkedIn sin pensar en tu modelo de uso es un error, no suele ser fácil encontrar la métrica.

2. Mejorar las conversaciones con stakeholders, llegar a una reunión con datos cambia cómo se decide. Sin datos suele mandar la voz más fuerte, con datos al menos hay un terreno común sobre el que discutir. No es magia, los datos también se interpretan mal, se sacan de contexto y a veces se usan de forma interesada. Pero te dan una base compartida que la pura intuición no ofrece, es un objetivo poco glamuroso, y aun así tiene un impacto enorme en cómo se prioriza el roadmap.

3. Reducir la fricción, los usuarios se atascan donde tú no esperas, la analítica enseña los abandonos en formularios, los pasos en los que vuelven atrás, los flujos donde la gente lo intenta dos o tres veces antes de salirse, suele ser el objetivo más rápido en dar resultados visibles.

4. Conectar producto con negocio, qué funcionalidades usan los clientes que más retienen, qué comportamientos anticipan una expansión, qué cuentas están en riesgo y qué partes del producto ayudan de verdad a sostener ingresos. Es el objetivo que más vas a usar cuando hables con dirección, y el que te saca del bucle «yo es que hago producto» para entrar en conversaciones de impacto real.

5. Impulsar la experimentación, antes de aprender a medir, lanzaba y rezaba, con datos, lanzas, mides, iteras. Cambia la velocidad de aprendizaje del equipo, pero exige disciplina: experimentos bien diseñados, hipótesis claras y la honestidad de aceptar resultados que contradicen lo que esperabas.

Cómo elegir uno o dos para empezar de verdad

Cinco objetivos son demasiados para una estrategia inicial. Empieza por uno o dos, hazlos bien, y cuando estén asentados, expande.

Tres preguntas para elegir:

• ¿Qué duele más al equipo ahora mismo? El objetivo que más alivio genera tiene más probabilidades de mantener el momentum, si usas OKR conéctalos.
• ¿Qué decisión llevas semanas o meses posponiendo por falta de datos? Probablemente tu objetivo está ahí.
• ¿Qué te van a pedir desde dirección este trimestre? Si lo intuyes, mejor adelantarte.

En la práctica, dos combinaciones son las más comunes en producto:

• Si tienes problemas de retención: reducir fricción + entender engagement. Te enseña dónde abandonan los usuarios y por qué los que se quedan se quedan.
• Si retienes bien y quieres crecer: aumentar ingresos por funcionalidad + experimentación. Te enseña qué palancas mover para subir el techo.

En organizaciones grandes con varios equipos puedes abordar más objetivos en paralelo, repartiendo uno por equipo. En startups y equipos pequeños, foco antes que ambición.

Y un último apunte: el objetivo no se elige una vez y para siempre, como los OKRs. La estrategia analítica es viva. Yo la reviso cada trimestre y a veces ajusto, sobre todo cuando hay un cambio fuerte en el negocio (lanzamiento de un nuevo producto, entrada en un segmento, cambio en pricing). Si te pasas tres trimestres con el mismo objetivo sin tocarlo, mira si sigue siendo el correcto o si te has acomodado.

Resumen rápido

• «Trackearlo todo» es un error caro. Acabas con eventos huérfanos, nomenclatura inconsistente y un equipo que ya no se fía de los datos.
• Empieza al revés: decisión → pregunta → métrica → eventos. Si no hay una decisión, hipótesis u objetivo detrás, ese evento es ruido.
• La analítica no es retroactiva. Lo que no instrumentas hoy, no lo tienes mañana. Define qué quieres saber este trimestre antes de instalar la herramienta.
• Eventos core vs secundarios. Los core (5-15) explican el valor del producto y se definen antes de instrumentar. Los secundarios solo aportan contexto.
• Cinco objetivos comunes: engagement, mejores conversaciones, reducir fricción, conectar producto con negocio, impulsar experimentación. Elige uno o dos para empezar.
• Revisa la estrategia cada trimestre. No es un documento que firmas y olvidas, es una herramienta viva.

Siguiente paso

Ya tienes el objetivo. La pregunta lógica que viene es: ¿qué preguntas concretas debería poder responder mi analítica? En el siguiente artículo te paso una checklist de las 10 preguntas que toda analítica de producto debería tener cubiertas, creo que te puede ayudar una buena forma de auditar lo que ya tienes y detectar huecos.

Las 10 preguntas que tu analítica de producto debe poder responder →