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El análisis de los datos es clave en una industria de cambio constante y conocer las métricas de producto es sólo uno de los tantos set de datos que un proyecto debe tener en cuenta. ¿Pero exactamente a qué nos referimos cuando hablamos de métricas de producto y la laborar de un product manager?

El Product Manager o Director de Producto se ha convertido en una de las posiciones laborales más demandadas y necesarias en los últimos años. ¿La razón? Una de las principales funciones del Product Manager es impulsar el crecimiento de la oferta a través de herramienta, estrategias de negocio y diseño de producto.

El responsable de producto es aquella figura dentro de la empresa que analiza, ordena y guía a los equipos de trabajo hacia una meta en conjunto. Necesita establecer los Objetivos y Resultados Clave del negocio, los Key Performance Indicators (KPI’s) y organizar las tácticas en el roadmap de producto que encaminará al equipo.

Los Product Manager deben basar sus decisiones en datos, por lo que elegir las métricas de producto adecuadas es un paso importante en la estrategia. Así como una sola cifra no te permite estudiar el panorama completo, aquellas métricas que no proveen insights, respuestas o que no guían tu plan de acción, tampoco sirven de mucho.

Veamos cuáles son las métricas de producto indispensables dentro de la estrategia de negocio de los Product Managers. 

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1. Usuario Activo Mensual

Analizar la cantidad de Usuarios Activos Mensuales o Diarios permitirá detectar el estado de salud de tu producto y su evolución a largo plazo. Esta data es de gran utilidad para los Product Manager al momento de querer saber si el número de usuarios interesados en el producto está creciendo o no.

Esta métrica de producto también es conocida como Usuario Activo Diario o en inglés Monthly Active User Daily Active User. Para definir esta métrica, los responsables de producto deben determinar, primero, cuánta interacción necesita hacer el usuario para ser considerado “activo”, y esto variará según la necesidad que cubra el producto:

  • Usuario Activo Diario: por ejemplo, no le damos el mismo uso a una app de música que a una de servicio de mensajería. Entonces, un Usuario Activo Diario, ¿tendría que reproducir mínimo 5 canciones o 1? Y en el caso del servicio de mensajería, ¿tendría que enviar un mensaje diario para ser activo, o más? 
  • Usuario Activo Mensual: en este caso se realiza el mismo ejercicio. Esta persona, ¿tendría que usar tu plataforma 20 veces en un mes o con 5 sería suficiente para considerarlo “activo”?

 Al igual que todas las métricas que utilizamos en el mundo de los negocios y el marketing digital, necesitan ser planteadas en base a un objetivo concreto y parámetros previamente establecidos. En este caso, colocar mediciones muy altas o muy bajas puede afectar en cómo ves el rendimiento del producto en el tiempo.

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mujer con computadora y post it

Fuente: Freepik

2. Costo de Adquisición del Cliente

Con esta métrica los Product Manager logran estimar cuánto cuesta conseguir un nuevo cliente tanto en términos económicos como en utilización de recursos. En otras palabras, el Customer Acquisition Cost evalúa la inversión de dinero que tu negocio debe hacer para conseguir un cliente.

¿Cómo se mide el costo de adquisición de cliente? Para esto, es necesario dividir el gasto total entre el número de clientes que se han conseguido con esa inversión.

CAC= número de clientes invertidos / inversión total

Esta métrica de producto es sumamente importante ya que determina el valor que se invierte para atraer un nuevo cliente y, por consiguiente, cuánto gasto debemos estimar en nuestra estrategia de producto. 

Si el resultado de tu CAC es alto, significa que necesitas revisar tus estrategias de marketing y si realmente vale la pena vender ciertos servicios o productos. En estos casos resulta más grande la inversión que los resultados. Pero, a fin de cuentas, la lectura de esta métrica de producto dependerá del nivel de ventas del mismo.

Por otra parte, si el CAC es relativamente bajo, quiere decir que tu costo de adquisición por cliente es bajo y aún queda margen para seguir invirtiendo en nueva estrategias de producto.

3. Tasa de conversión de clientes

Esta métrica de producto permite saber cuánta gente, del total que llega a tu plataforma, está llevando a cabo una acción determinada. Para definir el indicador de conversión debes evaluar la estrategia de producto en tu negocio, ya que la conversión se puede dar al realizar una suscripción, una descarga o un registro de usuario.

Como Product Manager que basa sus decisiones en data, debes analizar si la tasa de conversión es baja o alta y a que se puede deber. Asimismo, estudiar bajo qué circunstancias se da la conversión y qué características de la oferta pueden no estar funcionando.

Un conversion rate bajo puede suceder por diversas razones:

  • Aunque los clientes potenciales llegan a tu negocio, no encuentran en tu oferta la solución que buscan frente a sus problemas.
  • Al navegar en tu plataforma, los usuarios no encuentran con facilidad el producto al que quieres que se suscriban. En ese caso, podrías evaluar situarlo en una mejor ubicación.
  • Las funcionalidades que ofrecen no son de utilidad para tus usuarios. Por ejemplo, cuánta gente se ha animado a hacer una descarga o compartir tu producto.

4. Churn rate o tasa de cancelación

¿Qué es el churn rate? Es el porcentaje de usuarios que ya pasaron por el proceso de conversión y que dejan de usar tu producto o servicio por un periodo de tiempo. Aunque es una métrica ligada al e-mail marketing, también es importante para la gestión del Product Manager.

Si tu producto está logrando un gran porcentaje de clientes nuevos pero estos se retiran o cancelan su suscripción a los pocos días, necesitas revisar tu estrategia de producto. No tiene sentido obtener nuevos clientes si no los puedes retener, sin mencionar el costo de adquisición de clientes.

Al analizar esta data como Product Manager, deberás evaluar que:

  • Si tu tasa de cancelación es alta, significa que tu producto no está cumpliendo con la promesa que le hizo al cliente o no está resolviendo sus necesidades. 
  • Si, por otro lado, tu churn rate es bajo (y, por ende, la tasa de retención es alta) tu producto cumple con su promesa y es útil para tus clientes. En este caso, el siguiente paso son tácticas de retención para aumentar la lealtad de tus clientes.

De esta manera, y sucede lo mismo que con otras métricas, no todo churn es malo. Todo depende, nuevamente, de tu producto y del contexto en el cual midas. Si ofreces una plataforma que ayuda a encontrar trabajo, es normal que el usuario se retire una vez haya conseguido uno. 

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5. Net Promoter Score (NPS)

¿Qué es el Net Promoter Score? Esta métrica permite medir el grado de satisfacción y fidelidad de tus clientes. Como Product Manager, esta data te permitirá saber qué tan bien le está yendo a tu producto con sus usuarios actuales.

¿Cómo calcular el Net Promoter Score? Encuesta a tus usuarios y pídeles que ranqueen tu producto del 1 al 10. Puedes preguntarles: ¿qué probabilidad hay de que recomiendes este servicio/producto a un amigo/colega?

Las respuestas te permitirán segmentar a tus usuarios en 3 categorías distintas:

  • Detractores: puntaje del 1 al 6. Estos usuarios usan tu producto solo por necesidad o por falta de otras alternativas. Hay gran probabilidad de que no les guste tu producto y le vean algún problema, por lo que aconsejarían no usarlo.
  • Pasivos: puntaje del 7 al 8. Estos clientes creen que tu producto está bien, por lo que continúan usándolo. Sin embargo, dejarían tu producto fácilmente si encuentran una opción que resuelva mejor sus problemas.
  • Promotores: puntaje del 9 al 10. A estos clientes les gusta tu producto, son leales y probablemente se lo recomendarían a otros.

Tu rol como Product Manager es usar esta data y evaluar cuántos usuarios se encuentran verdaderamente satisfechos con tu producto. ¿Necesitas un poco de inspiración para dar tus primeros pasos en el mundo de las métricas de producto? Conoce a los ​​ Product Manager más exitosos  y descubre cuál es el secreto para lograrlo. 

6. Ingreso Mensual Recurrente (MRR)

El ingreso recurrente mensual o MMR por sus siglas en inglés es una medida estándar de los ingresos que una empresa predice obtener cada mes. 

Dentro de la gestión del Product Manager, esta data te permitirá reconocer cuántos ingresos haces cada mes y cuáles son las tendencias a lo largo del tiempo. Asimismo, posibilita la comparación de los ingresos mensuales recurrentes con la tasa de registro mensual y con los indicadores de retención de clientes.

¿Cómo se calcula el ingreso mensual recurrente? La fórmula para obtener el MRR en tu análisis de producto es: 

Ingreso promedio por cuenta x Número total de clientes de ese mes = MRR

Otra data útil a analizar como responsable de producto son los KPI’s relacionados a las actividades comerciales diarias de tu producto. Entre ellas, un Product Manager puede analizar:

  • Tiempo de permanencia: tiempo promedio que un usuario ha pasado en una sola sesión. 
  • Tasa de rebote: cantidad de usuarios que han entrado a nuestra plataforma pero no han realizado ninguna acción.

gráficos y cuadros en papel

Fuente: Pexels

7. Story points completados

Esta métrica de producto no se relaciona directamente al comportamiento del cliente o del producto en sí, sino al desarrollo del proyecto como tal. Según Mixpanel, los Product Managers pueden valerse de métricas de rendimiento de equipos a la hora de evaluar el progreso de un producto.  

En el caso de llevar a cabo un proyecto en base a las metodologías ágiles o el SCRUM, seguro ya reconoces el término de story points, pero si nunca trabajaste de esta manera, podemos resumirlo como una ponderación entre el tiempo, esfuerzo y dedicación que lleva completar una tarea a determinado equipo.

De esta manera, se pueden calcular cuántos story points fueron completados para llevar a cabo tal o cual tarea. Y este resultado determina cuánto es el esfuerzo o dificultad que requiere el lanzamiento del producto o alcanzar una meta intermedia. 

Podemos decir que esta métrica de producto es útil cuando ya ha pasado un buen tiempo y no se ven resultados visibles sobre el producto, pero el equipo si se ha encontrado trabajando. O, por el contrario, se busca medir cuánto trabajo se necesitó para lograr el estadío actual del producto. 

Podemos aplicar esta métrica desde dos puntos de vista:    

  • Número de story points completados en un sprint determinado.
  • Número de story points completados por miembro del equipo.

8. Burndown de sprint

Siguiendo con la lógica de la métrica anterior, podemos calcular al burndown del Sprint de trabajo, es decir el ciclo de trabajos hasta completar un estadío superior al anterior. Es el cálculo de la cantidad total de trabajo que queda antes de la deadline de un proyecto.

Esta métrica de producto será clave para entregar a los stakeholders que necesiten conocer cuál es el avance del proyecto. Asimismo, para saber qué resultados esperar de aquí hasta que finalice el ciclo del trabajo o cuántos pendientes se pueden agregar en búsqueda de nuevos objetivos. 

Si toda esta información te invita a conocer en mayor profundidad sobre el tema, te recomendamos nuestro curso online de Métricas de producto y KPIs junto a Victor Garcia, Design & UX Manager en BBVA. Aprenderás a identificar las métricas de producto más relevantes para la gestión integral de tu producto o servicio, desde el diseño hasta el lanzamiento.

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9. Customer Lifetime Value

Esta métrica sirve para medir el beneficio neto que generan tus clientes durante el período en el que tengan relación con tu negocio. En otras palabras, es el valor monetario que significa el cliente para la empresa. 

Podemos utilizarla como métrica de producto para entender el grado de rentabilidad de la relación con tu cliente y, en consecuencia, determinar cuál es la porción que nos queda disponible para invertir en captar nuevos clientes y llevar adelante nuevas estrategias de producto. 

El cálculo de esta métrica de producto es un poco más complicado que el de las anteriores ya que requiere de información previa. Su fórmula es la siguiente:

LTV = (Valor medio de compra × Margen bruto × Frecuencia de compra × Vida útil del cliente) – CAC

Veamos un ejemplo de MixPanel: si tu producto es un servicio de suscripción mensual de 10 € con un margen bruto medio del 70 %% a, gastas 20 € para conseguir un cliente con una vida útil de 60 meses (o 5 años), tu cálculo del customer lifetime value sería así:

LTV = (10 € / mes × 0,7 × 12 meses al año × 5 años) – 20 € = 400 €

En concreto, podríamos aprovechar el resultado de esta métrica de producto para dividir el Life Time Value por producto o plan para promocionar la oferta más rentable y así maximizar los beneficios.

10. Returning Customers

También conocida como Clientes Registrados, esta métrica de producto refiere al retorno de los clientes que ya tuvieron alguna compra o conversión con la marca y lo generan nuevamente. De acuerdo con HotMart, es “muy importante conocer bien los números de esta métrica porque te ayudará a optimizar los resultados de algún otro producto que tengas”.

Medir este aspecto es clave a la hora de analizar cómo están funcionando las inversiones que realizamos en el pasado y cómo podemos amortizarlas en el futuro. Recuerda que siempre es más sencillo trabajar con clientes que ya confían en nuestra empresa que captar nuevos. 

Algunas estrategias sencillas para fidelizar clientes son:

  • Crear contenido de valor gratuito para clientes que ya compraron tus productos o servicios.
  • Generar canales de postventa efectivos.

compañeros de trabajo trabajando con metricas

Fuente: Freepik

¿Por qué es importante manejar métricas de producto?

Como ya dijimos, las métricas de producto que necesites analizar como Product Manager dependerán del tipo de producto e industria en la que trabajas, la estrategia de negocio y la etapa de crecimiento en la que se encuentre actualmente tu producto. 

Para determinar tus las KPI’s, es importante mantener el foco en el objetivo final del tu producto, y todas las metas previas que se quieren lograr además de la venta final. Esto te ayudará a elegir métricas de producto que respondan a si se consiguió o no la meta, y evitará que consideres métricas de actividades diarias que, si bien importan, no determinan el nivel de éxito del producto.

De esta manera, si tienes interés en obtener un trabajo como Product Manager, es necesario que te sumerjas en la ciencia de los datos. Aún cuando un responsable de producto no tiene un background en data science, necesariamente, si tu deseo es trabajar como Director o Directora de Producto deberás esforzarte en aprender a manejar las métricas necesarias.

Después de todo, los mejores productos, aquellos que se desempeñan bien y perduran en el tiempo, son productos basados en datos.

 

¿Para qué sirven las métricas de producto?

Además de ser una base sólida para la toma de decisiones y el análisis de la performance del producto, las métricas de producto son muy útiles en las diversas etapas de desarrollo e implementación. 

Por ejemplo, sirven para conocer el feedback y las opiniones de los usuarios que utilizan tu producto, permiten resolver problemas e inconvenientes de forma más rápida y sustentada. Así como mejoran la comunicación con tu equipo y los stakeholders de tu negocio.

hombres trabajando con metricas

Fuente: Freepik

Veamos a profundidad por qué es importante implementar el data science en las estrategias de Product Management de tu empresa:

Comprende las acciones del cliente

Para ser un buen Product Manager, es necesario que comprendas a tus usuarios, sus necesidades, hábitos y qué problemas o dolores han superado gracias a tu producto. 

Por un lado, definir bien el perfil de tu cliente en una etapa inicial facilitará el desarrollo del producto y permitirá adaptarlo mejor a sus necesidades. Posteriormente, saber cuál es el comportamiento del consumidor, sus hábitos y problemas, te servirá para entender cómo se está relacionando con tu oferta y las razones de ciertas acciones que tengan hacia él.

Asimismo, como Product Manager necesitarás data para analizar el recorrido del cliente frente al producto:

  • ¿En qué nivel de contacto se abordan los pain points del cliente?
  • ¿En qué etapa están abandonando el proceso de adquisición?

Toma mejores decisiones sobre el producto

Entender las métricas de producto y el data science beneficia a los Product Manager que requieren tomar mejores decisiones de producto en un mercado cada vez más competitivo. Una de las tareas principales del Director de producto es evaluar si el producto en cuestión será exitoso o no, así como los factores internos y externos que puedan afectar.

Para lograr esto, es necesario que el Product Manager sepa combinar la data con el feedback de los consumidores, y que pueda interpretar los datos estratégicamente e impulsar el desarrollo del producto.

Más que actuar a base de instintos, la data le dará mayor certeza a tus decisiones de producto y mejores respuestas a los problemas que puedas enfrentar.

In God we trust. 

All others must bring data.

W.E. Deming

"En Dios confiamos. Todos los demás deben traer datos". W. E. Deming

Alinea a los equipos de producto

Las métricas en Product Management facilitan que los equipos puedan alinearse bajo una sola visión y objetivo para el producto. Asimismo, para influenciar o convencer a los stakeholders, es importante ser un Product Manager que maneje a profundidad la data del producto y resuelva cualquier inquietud que surja. 

Después de todo, los números no mienten, y permiten que tu opinión, lejos de ser una idea suelta, esté fundada en los indicadores de actividad del usuario.

Sustenta decisiones con datos

Tal como lo desarrollamos hasta el momento, la mayor virtud de contar con métricas de producto debidamente planteadas es justamente su implementación a la hora de toma de decisiones para el futuro del proyecto. En muchos casos, estos datos son los que permiten conocer cuál es el estado real de éxito o fracaso con respecto a los objetivos. 

De hecho, existe un rol especializado en este tema y es una gran vacante a cubrir en proyectos que se valen de estos números. Un Data Product Manager es un puesto de trabajo similar al Product Manager, pero con un enfoque mucho más fuerte en la ciencia de los datos y el análisis de métricas.

Si deseas trabajar en equipos de producto, nuevamente, necesitas manejar datos y sentirte cómo analizando cifras y métricas de producto. Si logras desarrollar la habilidad de comprender, analizar y sacarle provecho a los indicadores que obtienes de tu producto, podrás posicionarte, sin duda, en un profesional de alta demanda en el mercado global.

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metricas en tablet

Fuente: Freepik

Ahora que sabes por qué es importante manejar las métricas de producto y cómo sirven en el desarrollo, puedes determinar cuáles son las que necesitas incorporar en tu estrategia de negocio. Si te interesa seguir este camino para mejorar la gestión de tus decisiones, te recomendamos los cursos online de negocios en donde aprenderás más de una herramienta útil para tu empresa.   

¡No olvides que nadie más que tu equipo puede volver una idea realidad!