El concepto de product analytics hace referencia a la medición de productos digitales, y se refiere al proceso de entender cómo interactúan los usuarios con un producto digital y utilizar estos datos para mejorar nuestro software.
En un mundo en los que los Saas han eclosionado, en el que la competencia está a un clic de botón, con unas barreras de entrada relativamente bajas, es súper importante instrumentar adecuadamente la medición de nuestros softwares. La instrumentación de un producto digital, ayuda a las startups a comprender el rendimiento de sus productos y a identificar las áreas en las que pueden mejorar.
Todos somos conscientes de la importancia de analizar el comportamiento de usuarios en un Saas, pero en realidad es que pocos equipos lo están midiendo correctamente, y esto cuando quieres escalar, se convierte en un problema.
¿Sabes identificar que cohortes de usuarios son los que te producen más churn?
En este post hablaremos sobre product analytics, herramientas de analítica de producto y como establecer una estrategia de medición de analítica de producto digital.
¿Qué es la medición de productos digitales y por qué es clave para escalar un Saas?
La analítica de producto es el proceso de convertir los datos de diversas fuentes de datos, en insights , es decir en conocimiento, que pueda utilizarse para detectar ineficiencias o mejoras en nuestro productos. Por ejemplo, la analítica de productos digitales nos puede ayudar a identificar los problemas que pueden impedir a los usuarios completar una tarea o alcanzar un objetivo, incluso predecir el churn. Al incorporar la analítica a nuestro proceso de medición de productos digitales, podemos obtener una comprensión mucho más profunda de cómo interactúan los usuarios con nuestro Saas y tomar decisiones no solo basadas en intuiciones.
Pero, ¿Qué aspectos son importantes de medir cuando instrumentamos la medición de un Saas?
Pasos para instrumentar un estrategia de product analytics
Uno de los principales problemas en un proyecto de instrumentación de analítica de producto para un SaaS, es centrarse en la herramienta de analítica, en lugar de los objetivos que queremos cumplir. Por eso, antes de hablar sobre herramientas, vamos a hablar sobre los pasos a seguir.
Los pasos para instrumentar la medición del producto digital son:
- Definir nuestro concepto de usuario activo.
- Definir plan de medición de producto:
- Identificar los eventos de usuario que se quieren medir y etiquetarlos para su implementación.
- Definir métricas objetivo de la medición.
- Seleccionar el stack de product analytics.
Definir nuestro concepto de usuario activo.
El número de usuarios activos es una métrica básica para medir el rendimiento de un SaaS. Para saber qué significa realmente un usuario «activo» para tu aplicación, tienes que definirlo según mirando el patrón de uso de cada usuario y las características de tu negocio.
En este artículo anterior de contamos como definir un usuario activo en un Saas.
Definir plan de medición de producto
La estrategia de instrumentación es el plan que tenemos para implementar la analítica en nuestro producto digital. Debemos trazar un plan para recoger y almacenar los datos, definir quién tendrá acceso a ellos y diseñar una arquitectura que pueda escalar a medida que crezca nuestra aplicación, para ello debemos centrarnos en identificar los eventos e identificar las métrics y el stack de herramientas de medición.
Identifica los eventos de usuario a medir
El comportamiento de un usuario dentro de un Saas, se suele medir a través de las acciones que este realiza en el mismo. Cada vez que un usuario realiza una acción podemos configurar un disparador para este evento, para que quede registrado en el sistema destino elegido, que puede ser la base de datos propia u otro servicio, como por ejemplo, segment.
Hay diferentes tipos de eventos que se pueden medir:
- Contacto con soporte
- Scroll en página.
- Logins y cuando fue su última sesión.
- Páginas visitadas
- Tiempo en cada página.
- Botones o acciones que realiza.
- Count de usuarios para cálculos de wau, mau y dau.
Es importante identificar estos eventos claramente siguiendo una nomenclatura que no cambie, y fácil de entender para diferenciar un evento de otro. Además de también definir en qué fase del journey de usuario debe estar.
Este sería un ejemplo de la nomenclatura con los siguientes campos:
| FIELD | TYPE | DESCRIPTION | |
|---|---|---|---|
event | required | String | Name of the action that a user has performed. |
properties | optional | Object | Free-form dictionary of properties of the event, like revenue. |
Aquí te dejo la documentación sobre instrumentación de eventos de Segment
Métricas de producto para Saas
Algunas de las kpi´s de producto en un Saas son:
- DAU(Daily active users)
- WAU(Weekly active users)
- MAU(Monthly active users)
- Dau / Mau ratio
- Churn
- Tasa de activación de usuarios a clientes de pago
- Movimientos de MRR
- NPS
En el post que hemos citado anteriormente podrás encontrar más info.
Problemas medición de producto
Ahora que entiendes los fundamentos de la medición de productos digitales, hay algunas cuestiones que debes tener en cuenta al establecer tu sistema.
Privacidad y seguridad de los datos
Al recopilar datos sobre tus clientes, es importante tener en cuenta la privacidad y la seguridad de los datos. Sólo debes recopilar los datos que sean necesarios para tu negocio y debes asegurarte de que tener una política de privacidad. Además, debes asegurarte de que tus datos se almacenan de forma segura, sino te puede caer un buen paquete.
Precisión de los datos
Otra cuestión a tener en cuenta es la exactitud de los datos. Al recoger los datos, debes asegurarte de que son precisos y están actualizados, ya que puedes corromper de registros tu base de datos o el servicio que utilices.
Interpretación de los datos
Por último, al analizar los datos, es importante interpretarlos correctamente. Los datos pueden interpretarse de muchas maneras y hay que entender cómo se aplican a tu negocio. Por ejemplo, un aumento de MRR no significa necesariamente que tu producto vaya bien, puede que tu equipo comercial este haciendo push vendiendo cosas que tu producto no hace y luego te genere más churn.
Seleccionar el stack de product analytics
Vale, ahora que ya hemos definido los pasos para definir una instrumentación de producto adecuada, toca elegir las mejores herramientas para la analítica de producto.
Estas son algunas de las herramientas de analítica de producto más utilizadas:
- Segment
- RudderStack
- Google Tag Manager
- Analytics o Firebase
- Mixpanel
- Chartmogul
- Amplitude
En la próximo post analizaremos los pros y contras de cada una de las herramientas de product analytics
Y si necesitas instrumentar la medición de tu startup: