La primera vez que entras en un equipo de producto y oyes a alguien decir «hemos definido un OMTM trimestral, dos OKRs, cuatro KPIs y un par de leading indicators contra el counter del NSM», te entran dudas razonables sobre si están hablando del producto o de un partido de fútbol.
La buena noticia es que detrás de toda esa jerga hay solo tres preguntas: qué mido, en qué horizonte temporal y cómo me protejo de optimizar lo que no toca, las siglas son atajos para responderlas y no tienes que elegir un framework, tienes que combinarlos con criterio.
En este artículo te dejo el mapa mental que yo uso para ordenar todo esto, las tres familias de métricas, la diferencia entre leading y lagging, los frameworks que más vas a oír (SMART, OKR, KPI, OMTM, NSM) y por qué cada métrica que persigues debería tener una counter metric al lado.
Una counter metric es una métrica que vigila los efectos secundarios de optimizar tu métrica principal.
Ejemplo de un periódico:
Métrica principal: Páginas vistas.
Counter: Porcentaje de visitas que rebotan en menos de 5 segundos, o tiempo medio de lectura útil. El caso del clickbait que mencioné anteriormente es precisamente esto: subir páginas vistas a costa de la calidad porque nadie miraba la counter metric.
Tres familias de métricas que conviene distinguir
Cualquier métrica de producto cae en una de estas tres familias, según lo que mide:
1. Resultados de negocio: El impacto del producto en los números que mira la empresa. NRR, churn, ARR, LTV, CAC payback, suelen ser las que llegan al consejo de la empresa.
2. Uso del producto: El comportamiento del usuario dentro del producto, métricas como DAU/WAU/MAU, adopción por funcionalidad, retención por cohorte, stickiness, las que mira (o debería) el equipo de producto cada semana.
3. Calidad del producto: No es solo salud técnica. Aquí entran tiempo de respuesta, errores por sesión, uptime y latencia, y también señales de experiencia: NPS, CSAT, esfuerzo percibido, quejas recurrentes en soporte. Algunas las mira ingeniería, otras producto o customer success, pero todas afectan al uso.
Las tres familias se afectan entre sí, aunque no siempre de forma obvia, una calidad mala mata el uso, el uso bajo arrastra al negocio, un negocio que descuida producto acaba con calidad técnica deteriorada. Pero no las gestiona el mismo equipo, así que si solo miras una familia, te pierdes señales que vienen de las otras dos.
El error típico que veo, sobre todo en equipos jóvenes (nos pasa a todos), es que solo miran «uso del producto» porque es lo que da su herramienta de analítica. La calidad la deja a ingeniería y los resultados de negocio a finanzas, cada equipo en su silo, nadie cruzando datos, y la primera vez que el producto pierde un cliente grande, tres equipos lo investigan por separado y llegan a tres conclusiones distintas.
Leading vs lagging: cuál puedes mover y cuál solo puedes mirar
Una segunda forma de clasificar las métricas es por su horizonte temporal.
Lagging (rezagadas). Reflejan lo que ya pasó y son difíciles de mover a corto plazo. NRR, churn, renovaciones, retención a 6 meses. Cuando la métrica baja, el daño ya está hecho hace tiempo.
Leading (adelantadas). Medibles a corto plazo y que deberían anticipar cambios en las rezagadas. Engagement (MAU), respuestas a NPS, tasa de finalización del onboarding, adopción de la funcionalidad core en los primeros 7 días.
La pareja lagging-leading es el ejemplo perfecto del aviso del artículo de las 10 preguntas sobre correlación y causalidad: una métrica leading correlaciona con su lagging, pero no la causa por arte de magia. Si tu MAU sube y tu churn baja, no significa que el MAU haya bajado el churn. Pueden estar moviéndose por una causa común (un buen mes para tus clientes), o ser independientes y coincidir.
¿Por qué importa esta distinción?
- Si solo miras lagging, llegas tarde a casi todo, del churn de junio te enteras en julio, y para entonces la decisión que lo causó está tomada en marzo.
- Si solo miras leading, te puedes engañar, las MAU suben porque hay una campaña de marketing pero los nuevos usuarios churnean al mes, y tu MAU sigue alegremente al alza mientras el lagging se desangra. Por ejemplo, en apps de reparto a domicilio, los pedidos suben cuando llueven, tienes que tener en cuenta también factores externos y temporalidades.
Combina una de cada por objetivo y revisa la relación entre tus leading y tus lagging cada trimestre: si dejan de correlacionar, tu hipótesis sobre qué movía qué probablemente esté rota.
Frameworks que vas a oír (y la pregunta que responde cada uno)
Cinco siglas que se mezclan continuamente, te las ordeno por la pregunta concreta que responde cada una.
SMART: ¿Esto está definido de forma suficientemente concreta como para saber si avanzamos o no? SMART nació para objetivos, no para métricas, así que el ajuste no es perfecto. Pero funciona muy bien como filtro de calidad cuando defines una métrica o un Key Result: que sea específica, medible, relevante y acotada en el tiempo. La «A» la verás como Achievable (alcanzable) en la mayoría de fuentes, o como Accionable cuando se adapta para producto. Yo prefiero la segunda interpretación porque te obliga a preguntarte: si esta métrica baja, ¿sé qué tengo que hacer? Si no lo sabes, no la elijas.
OKR (Objectives and Key Results): ¿En qué nos estamos enfocando este trimestre? Un objetivo cualitativo y 2-5 resultados clave cuantitativos, muy bueno para alineación entre equipos.
KPI (Key Performance Indicator): ¿Cómo de bien va lo de siempre? Métricas estables que monitorizas continuamente, sin asociarlas a un trimestre concreto. Las que aparecen en tu dashboard de salud del producto.
OMTM (One Metric That Matters): ¿Cuál es la métrica clave de esta etapa concreta? La idea es enfocarse en una sola métrica que define el éxito en este momento, sobre todo en equipos pequeños. Cambia según la fase: pre-PMF puede ser activación, en growth puede ser retención, en empresa madura puede ser expansión.
NSM (North Star Metric). ¿Qué métrica refleja el valor sostenido que entrega tu producto? Dura más que el OMTM, normalmente años. Es la promesa de valor del producto traducida a número.
Aviso importante antes de seguir: si no sabes formular con claridad qué valor entrega tu producto, no empieces inventando una NSM bonita. Muchos equipos eligen una métrica norte antes de tener clara la propuesta de valor, y acaban con una métrica que nadie usa para decidir. Primero entiende el valor que entregas, luego tradúcelo a métrica. La NSM viene después de la conversación de producto, no la sustituye.
La diferencia más útil para el día a día: el OMTM cambia con la etapa, la NSM cambia poco. Y los KPIs son lo estable que monitorizas pase lo que pase.
Mi recomendación: la mayoría de equipos no necesita los cinco frameworks. Empezar con una NSM bien elegida, un OMTM trimestral alineado y entre 4 y 6 KR/KPIs repartidos por las tres familias. SMART como check al definirlas. Los OKR son útiles si tu organización ya los usa, opcionales si no. Más siglas no equivalen a mejor, aunque te hagan sentir guays.
Counter metrics: tu red de seguridad para no romper algo más
Aquí va la parte que casi nadie cuenta y que suele ser la diferencia entre una buena estrategia de métricas y una que se le escapa de las manos.
Una counter metric (métrica de balance) es la que vigila que perseguir tu métrica principal no esté rompiendo otra cosa. Es el seguro de que la optimización no se vuelve contra ti.
El caso clásico es el del odiado por todos clickbait. Muchos medios online tomaron como NSM las «vistas de página» o «tiempo en sitio». Como el incentivo era el número, los titulares se volvieron sensacionalistas, los artículos se trocearon en cinco páginas con clickbait entre medias, y la métrica subía mientras la calidad y la confianza del lector caían. Si hubieran tenido al lado una counter como «% de bounce en los primeros 5 segundos» o «lectores que vuelven a la semana siguiente», el problema habría aparecido en el dashboard mucho antes de aparecer en redes.
Algunos pares NSM + counter que te pueden servir de ejemplo:
- NSM: nuevos registros. Counter: porcentaje de registros que activan en 7 días. No quieres más signups si todos se van al instante.
- NSM: tickets de soporte resueltos. Counter: tickets reabiertos en 30 días. No quieres «resolver» cerrando sin solucionar.
- NSM: mensajes enviados por usuario. Counter: ratio de mensajes con respuesta. No quieres ruido sin conversación.
Regla práctica que aplico siempre: por cada métrica que persigues, define al menos una counter al lado, una métrica sin counter es una invitación a optimizar mal.
Cómo combinarlos sin volverte loco
No es una elección entre frameworks, es un sistema de tres niveles más una capa de protección y un check de calidad.
Te dejo el orden con el que yo lo monto:
- Define tu NSM, una, no más, que refleje el valor sostenido que entrega tu producto.
- Define el OMTM/OKR del trimestre, alineado con la NSM. Algo concreto y movible en 90 días.
- Define 4-6 KR/KPIs repartidos por las tres familias (negocio, uso, calidad).
- Para cada métrica que persigues, define al menos una counter, sin excepciones.
- Pasa el check SMART al definir cada métrica para asegurarte de que vas a poder tomar decisiones con ella.
Y si tu empresa ya trabaja con OKRs, encájalos encima de este sistema, no debajo: el OMTM puede vivir como uno de los Key Results del trimestre, siempre que no pierda foco. El riesgo de meterlo en una lista larga de KRs es que deje de ser «la métrica que importa» y se convierta en «una de las métricas que vigilamos».
Resumen rápido
- Las métricas de producto se agrupan en tres familias: resultados de negocio, uso del producto y calidad. Si solo miras una, pierdes señales.
- Leading y lagging son dos formas de mirar el tiempo: combinarlas evita llegar tarde y evita engañarse. Recuerda que correlacionar no es causar.
- Los frameworks SMART, OKR, KPI, OMTM y NSM responden a preguntas distintas. Lo más útil suele ser combinar NSM + OMTM trimestral + KPIs por área, con SMART como check.
- Counter metrics: por cada métrica que persigues, una counter al lado. Es la diferencia entre optimizar bien y optimizar mal.
Siguiente paso
De todas las métricas que hemos repasado, hay una que merece su propio artículo: la North Star Metric. En el siguiente te dejo la plantilla para definirla paso a paso, con un ejemplo aplicado a un SaaS B2B y los errores típicos al elegirla.
Cómo definir tu North Star Metric paso a paso (con plantilla) →
Si quieres que hable sobre como hacer bien OKRs en tu empresa y equipo, puede dar para otro curso, déjamelo en los comentarios.
