Introducción a la analítica de producto
Si estás empezando en producto, seguro que ya has escuchado eso de que “los datos son el nuevo oro”. Pero una cosa es escucharlo y otra muy distinta saber cómo usarlos para tomar mejores decisiones.
Hace no tantos años, medir el producto era complicado, caro y, en muchos casos, se consideraba innecesario.
La mentalidad era algo así como: “ya sabemos lo que quieren nuestros clientes, nos lo dicen”, o “mientras haya ingresos, todo va bien”.
Hoy eso ya no vale. Hemos pasado de instalar programas en nuestro ordenador a usar productos digitales directamente desde el navegador, en la nube. Y gracias a esa conexión constante, podemos ver exactamente cómo las personas usan lo que creamos.
Tener datos ya no es opcional. Los product manager que saben obtener, interpretar y actuar sobre los datos de su producto tienen una ventaja competitiva enorme.
Y ese es precisamente el objetivo de esta guía.
¿Qué aprenderás sobre analítica de producto?
Te voy a contar cómo usar los datos de producto en cada fase del ciclo de vida: desde validar una idea hasta optimizar una funcionalidad en producción.
No se trata de mirar gráficos sin más, sino de entender qué está pasando, por qué y qué puedes hacer al respecto.
Desde la estrategia más general hasta casos de uso concretos, verás cómo medir, interpretar y aplicar resultados con una herramienta de analítica de producto.
Cuando termines esta guía, espero que sepas:
- Diseñar e implementar una estrategia completa de analítica de producto.
- Recopilar y analizar los datos relevantes para tu caso.
- Utilizar la información para tomar decisiones con argumentos sólidos y medibles.
Y lo mejor: todo con ejemplos prácticos, sin teoría de más.
Qué es la analítica de producto
La analítica de producto consiste en capturar y analizar cómo los usuarios interactúan con un producto digital.
Una herramienta de analítica de producto registra esas interacciones dentro de una web o una app, y nos permite visualizar patrones de uso, detectar fricciones y descubrir oportunidades de mejora.
Por sí solos, los datos no dicen gran cosa. El valor real está en cómo los agrupamos, consultamos e interpretamos.
Tres formas clave de entender el uso del producto
1. Analizar tendencias en el uso del producto
Las líneas de tendencia te muestran cómo evoluciona algo en el tiempo.
Por ejemplo, puedes ver si el uso de una nueva funcionalidad aumenta o si el rediseño de una página ha tenido impacto.
Las tendencias te ayudan a detectar patrones y comparar periodos.
2. Funnels o embudos de conversión
Sirven para analizar en qué punto exacto los usuarios abandonan un proceso.
Si estás midiendo un flujo de reserva, registro o pago, los funnels te mostrarán dónde se caen.
Así sabes dónde está la fricción real.
3. Paths o flujos de usuario
Te enseñan los recorridos que hacen las personas dentro del producto: qué hacen antes o después de una acción y con qué frecuencia.
Son muy útiles para descubrir comportamientos inesperados o rutas que podrías simplificar.
Diferencias entre analítica de producto, web y marketing
Conviene aclararlo desde el principio.
- La analítica web se centra en optimizar sitios web, midiendo tráfico, páginas vistas o conversiones.
- La analítica de marketing busca mejorar campañas y atraer usuarios.
La analítica de producto, en cambio, se enfoca en lo que ocurre dentro del producto, cuando el usuario ya lo está utilizando. Es la que te permite mejorar la experiencia, la retención y el valor que entregas.
Y lo mejor de todo: no necesitas ser analista ni tener un máster en estadística. Solo hace falta saber qué mirar y cómo interpretarlo.
Por qué la analítica de producto es clave para tu crecimiento profesional
La analítica de producto te da la capacidad de ver cómo los usuarios usan tu producto, detectar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos reales.
Es el primer paso para construir una verdadera cultura de producto orientada a datos.
Ahora que ya sabes qué es (y qué no es) la analítica de producto, en el siguiente módulo veremos qué deberías medir y cómo decidir si esos datos son realmente útiles.
Vamos a por ello.