Análisis de las 8 mejores herramientas de Product Analytics para ayudarte a tomar mejores decisiones

La instrumentación de producto digital es el proceso para recopilar datos sobre el uso de los productos digitales para tomar las decisiones en la optimización o diseño de producto, el core de un SaaS. En el post anterior, hablamos sobre cómo implementar una estrategia de medición de producto, y hoy presentamos un análisis de las mejores herramientas de analítica de producto para llevar a cabo tu estrategia de medición con éxito gracias a las product analytics tools que os mostramos.

En este post os traigo una comparación sobre las herramientas de analítica de producto para Saas más utilizadas, con sus pros y contras.

Mejores herramientas de product analytics

¿Cuáles son las herramientas de análisis de productos digitales más populares hoy en día?

A Continuación os presento las herramienta sobre product analytics que más he utilizado y he visto utilizar, por empresas Saas:

  • Segment
  • RudderStack
  • Mixpanel
  • Amplitude
  • Posthog
  • Google Tag Manager
  • Google Analytics 4
  • Firebase
  • Husbpot

Product analytics process
Product analytics process

Antes de empezar con el análisis sobre las product analytics tools, debemos recordar como es este proceso. Dentro del proceso de instrumentación de un producto digital, podemos separar las herramientas en varios procesos:

  • Obtención, procesado de datos y almacenamiento.
  • Análisis de datos.

Product Analytics: Obtención y procesado de eventos de usuario

Para trackear el comportamiento de nuestros usuarios, es necesario definir en la estrategia de product analytics, los comportamientos que queremos medir, cómo vimos en este post anterior sobre las bases de la analítica de producto.

Estos eventos los podemos capturar mediante código propio, y almacenarlo en nuestra propia base de datos o data lake, o utilizar herramientas de terceros.

Por ejemplo en esta imagen de la propuesta de valor de Posthog, se ve un ejemplo de implementación con código propio versus su solución:

Product analytics tools
Product analytics code vs service

Yo aconsejo centrarse en soluciones existentes, en lugar de hacer toda una implementación propia, ya que así puedes destinar el tiempo de tu equipo de desarrollo 100% a entregrar valor al cliente.

También podemos trackear estos eventos con Google Tag Manager y enviar la información a Analytics o si usamos Firebase, también podemos utilizar su tracking. He visto un montón de implementaciones así, y en la herramienta de Next Scenario fue la primera implementación.

Al principio no te rayes, pon foco donde más aporte o externaliza esta parte, no tengas a un developer varios meses con esto.

Si queremos algo más avanzado, tendremos que utilizar alguna herramienta de streaming de eventos.

Cualquier herramienta te proporciona un código de tracking para insertar en tu propio código, pero hay herramientas que están centradas exclusivamente en capturar y distribuir estos datos de tus propios productos, como Segment o Rudderstack.

Herramientas de streaming de eventos de usuario

Las herramientas de streaming de eventos son las encargadas en capturar y distribuir, los datos generados en tu servicio por tus usuarios.

Las más utilizadas para capturar eventos de usuario son Segment y RudderStack

Product analytics tools process
Product streaming events

Segment

Segment es la herramienta de streaming de eventos más utilizada actualmente. Ofrece una amplia gama de funciones e integraciones para seguir el comportamiento de los usuarios, agregar otras fuentes de datos para enviarlas a otros servicios o repositorios.

Tiene un precio gratuito de hasta 1000 visitantes mes, que se queda un poco corto.

Pero también tiene perks para startups de 25.000 dolares. Puedes aplicar aquí: https://segment.com/industry/startups/

Segment Product Set up
Segment Product Set up

Una de las carencias que tiene segment es la falta de curación de los datos, y si no vas con mucho cuidado puedes llenar tu base de datos de registros erroneos, que después tendrás que limpiar a mano, si te ha pasado ya sabes de lo que te hablo, un infierno.

RudderStack

RudderStack también ofrece capacidades similares, pero no es tan utilizada como Segment, ya que su fundación también es mucho más reciente.

Características RudderStack

Una de las características más significativas, es que también es open source y te la puedes hostear en tus máquinas, físicas o cloud, con las ventajas de que controlas el procesamiento de datos, y los inconvenientes, que sabemos que tiene el hostear algo, aunque sea en un cloud.

RudderStack proporciona más servicios adicionales que Segment, para la curación de datos sin coste adicional a través de funciones JavaScript personalizadas de RudderStack , que te pueden ayudar a asegurarte de que los eventos van a los destinos correctos, con los valores correctos…

Rudestack escala muy bien y soporta mucho flujo de eventos. Tiene una implementación estandar de docker, en Digital Ocean, que es instalación en one-click, con un balanceador de carga para ampliarlo según la demanda.

Si no sabes que quiere decir esto: Que si hay muchos usuarios, escala solo.

La configuración se hace en la nube, incluso si utilizas la versión self-hosted. Por lo tanto no tienes que preocuparte de la persistencia de la configuración, así que se facilita la administración.

Segment y Rutterstack te permiten utilizar un código de seguimiento personalizado o integraciones preconstruidas como Google Analytics y Mixpanel.

Herramientas de procesamiento de datos y análisis para Saas

Una vez que hayamos recogido los datos, es necesario procesarlos para sacar insights. Para ello, hay varias opciones disponibles:

  • Posthog
  • Google Analytics
  • Firebase
  • Mixpanel
  • Amplitude
  • Husbpot

Mixpanel y Amplitude son dos de las herramientas de análisis de datos más populares. Ofrecen una amplia gama de funciones para medir el comportamiento de los usuarios, como cohortes y embudos, lo que te permite seguir los recorridos de los usuarios en todas las plataformas.

Amplitude

Es el líder y la referencia. A nivel UX/UI está un paso por delante de las demás, es una herramienta bastante potente y compleja.

El Set up de Amplitud no es trivial, y lleva bastante tiempo dejarlo fino, lo mejor aquí es que contrates alguien con experiencia.

Product analytics tool Amplitud
Product analytics tool Amplitud

Precio Amplitude

Tiene una parte free que incluye:

  • 10M eventos mes
  • Basic analytics

El problema es que cuando coges volumen, como puede pasar con este tipo de herramientas, es muy caro. Tienen un startup program también de unos 2 años de duración.

Cuando coges volumen Amplitud + Segment suele estar por los 100.000 dolares año.

Las limitaciones más importantes de la capa gratuita de Amplitude son:

  • No puedes guardar cohortes para reutilizarlas fácilmente, pero puedes extraerlas y guardarla sfuera de la herramienta.
  • No puedes aplicar reajsutes de los esquemas de datos. Por ejemplo no puedes cambiar el nombre a eventos y propiedades. Esto es útil en fases tempranas, porque vas probando y cambiando. Por esto en el post anterior hablamos sobre la importancia de hacer un buen plan de medición.

Mixpanel

Mixpanel es más sencilla, pero más que suficiente para empezar con ella, es mucho menos compleja.

Antes estaba muy bien, pero se ha ido quedando un poco atrás en producto. El precio es mucho menor que Amplitude por funcionalidades similares.

Estos son sus planes:

Mixpanel pricing
Mixpanel pricing

Posthog

Posthog es una herramienta open source, construida para capturar y almacenar datos en una base de datos similar a las anteriores.

Proporciona funciones como el seguimiento del comportamiento de los usuarios, el etiquetado de eventos, la segmentación de usuarios. También te permite integrarte con diferentes plataformas y aplicaciones.

Posthog permite tener una base de datos de alto rendimiento y tener los datos first party. Puedes tener clickhouse detrás y kubernetes bien estructurado abre puertas para luego llevarte esos datos a un CDP.

Cómo contras su interfaz es mucho más ruda.

Posthog data user tool
Posthog Tool

Product Analytics 4 / Firebase

Analytics 4 o Firebase (creo que lo van a unificar en GA4) te sacan del paso en momentos early, incluso hay gente que ha hecho cosas chulas con Firebase, ya que te facilita integración con Jsons y servicios de Google Cloud.

Es una buena solución para el principio si la implementas para login o como base de datos de datos de usuario.

Firebase user Funnel analysis
Firebase user Funnel analysis

Al principio tienes un problema de captación, los problemas de retención, ya vendrán.

Hubspot

Sí, Hubspot puede llegar a servirse para parte de la analítica de producto. En los últimos tiempos han desarrrollado una suite all in one, que puede recoger desde tu estrategia de ventas, marketing y producto.

Reporting user analytics Hubspot
Reporting user analytics Hubspot

Es un producto muy completo, que se ha puesto las pilas en la parte de eventos in app. Si no quieres tener una herramienta para cada cosa, esta es tu solución. Aunque en análisis fino de producto quizás aún este limitado. Es muy útil para seguir el journey de lead a usuario y hasta cliente.

Hubspot te puede ayudar a solventar el problema de la atribución. Al tener la misma plataforma desde que recogemos el lead o el primer contacto del usuario, es mucho más fácil la atribución de canales. Después puedes sacar esta info a un data lake o CDP y generar cohortes.

Personalmente hablé con Rafa Ceo Trainning Gym, una Saas para entrenadores y gimnasios, líder en su categoria, con gran MRR, que pasó de utilizar más de 20 aplicaciones, a centralizarlo solo en una. Hubspot le hizo un caso de uso:

https://www.hubspot.es/case-studies/trainingym

A Hubspot se le quiere y odia a partes iguales. También tienes perks para startups de reducción del 90% los primeros años.

Conclusiones sobre herramientas de análitica de producto

En conclusión, hay muchas opciones de herramientas de análisis de producto. Debes tener en cuenta cual es la que más adecuada para tus necesidades y tu presupuesto.

Cuando plantees un proyecto de product analytics debes de tener en cuenta los tiempos y costes de implantación. Según mi experiencia, una persona, normalmente suele ser gente de producto o data, necesita entre 1 y 3 meses para realizar este set up. Ojo, no sólo la herramienta, sino establecer procesos de recogida de métricas, conexión y depuración de datasources.

Mi consejo, no te cases sólo con una herramienta y separa el analysis de la recolección de datos.

En Resumen, Segment o Rudderstack cloud, para eventos. No te líes con implementaciones in house o en selfhost para probar. Amplitude o Mixpanel free y puedes utilizar G Analytics 4 como backup adicional.

Y ya sabes, si además no quieres entrar cada vez a varias aplicaciones a la vez, para hacer tu análisis, sabes que puedes usar Next Scenario. Te dejo aquí el enlace:

Gracias por leer este post y encantado de conocer tu experiencia con estas herramientas y si necesitas ayuda en tu estrategia de analítica, sabes que puedes contar con nosotros.

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