Product Manager y Data: Las 6 métricas que necesita tu próxima estrategia

15 de Diciembre del 2020

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Regina Pernaz

Product Manager y Data: Las 6 métricas que necesita tu próxima estrategia Product Manager y Data: Las 6 métricas que necesita tu próxima estrategia

El Product Manager o Director de Producto se ha convertido en una de las posiciones laborales m√°s demandadas y necesarias en los √ļltimos a√Īos. ¬ŅLa raz√≥n? Un Product Manager tiene la tarea, nada sencilla, de impulsar el crecimiento de la oferta a trav√©s de tecnolog√≠a, estrategias de negocio y dise√Īo 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.

Para ser exitoso o exitosa en todas estas maniobras de producto, necesita ser hábil en el manejo y análisis de la data del producto. Por esa razón, en este artículo repasamos 6 métricas de producto indispensables dentro de la estrategia de negocio de los Product Managers. 

¬ŅLos revisamos?

 

  1. ¬ŅPor qu√© es importante manejar m√©tricas de producto?
  2. ¬ŅQu√© data debe analizar un Product Manager?
  3. ¬ŅQu√© es un Data Product Manager?

 

¬ŅPor qu√© es importante manejar m√©tricas de producto?

Si tienes inter√©s en obtener un trabajo como Product Manager, es necesario que te sumerjas en la ciencia de los datos. A√ļn cuando un responsable de producto no tiene un background en data science, necesariamente, si tu deseo es trabajar como Director o Directora de Producto deber√°s esforzarte en aprender a manejar las m√©tricas necesarias.

Despu√©s de todo, los mejores productos, aquellos que se desempe√Īan bien y perduran en el tiempo, son productos basados en datos.

¬ŅPara qu√© sirven las m√©tricas de producto?

  • Para conocer el feedback y las opiniones de los usuarios que utilizan tu producto.
  • Te permite resolver problemas e inconvenientes de forma m√°s r√°pida y sustentada.
  • Mejora la comunicaci√≥n con tu equipo y los stakeholders de tu negocio.

 

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

 

product manager data science

Imagen: Freepik

 

Entender a tus clientes

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 necesitar√°s data para analizar el recorrido del cliente frente al producto:

  • ¬ŅEn qu√© nivel de contacto se abordan los pain points del cliente?
  • ¬ŅEn qu√© etapa est√°n abandonando el proceso de adquisici√≥n?

 

Tomar mejores decisiones de 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.

M√°s que actuar a base de instintos, la data le dar√° 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 dem√°s deben traer datos". W. E. Deming


 

Alinear 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. 

Despu√©s de todo, los n√ļmeros no mienten, y permiten que tu opini√≥n, lejos de ser una idea suelta, est√© fundada en los indicadores de actividad del usuario.

 

product manager metricas

Imagen: Freepik

Ahora que sabes por qué es importante manejar las métricas de producto y cómo sirven en el desarrollo, veamos cuáles son las 6 métricas de producto más relevantes y que todo Product Manager debe considerar al momento de elaborar su estrategia de negocio.

 

¬ŅQu√© data debe analizar un Product Manager?

Los Product Manager deben basar sus decisiones en data, 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.

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 KPI’s, mantén el foco en el objetivo final de tu producto, aquello que quieres lograr. 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.

Estas 6 métricas están entre la data más relevante para los responsables de producto:

 

1. Usuario Activo Mensual/Usuario Activo Diario (Monthly Active User/Daily Active User)

Analizar la cantidad de Usuarios Activos Mensuales o Diarios permitir√° detectar el estado de salud de tu producto y su evoluci√≥n a largo plazo. Esta data es de gran utilidad para los Product Manager al momento de querer saber si el n√ļmero de usuarios interesados en el producto est√° creciendo o no.

Para definir esta m√©trica, los responsables de producto deben determinar, primero, cu√°nta interacci√≥n necesita hacer el usuario para ser considerado ‚Äúactivo‚ÄĚ, y esto variar√° seg√ļn la necesidad que cubra el producto.

  • Usuario Activo Diario: Por ejemplo, no le damos el mismo uso a una app de m√ļsica que a una de servicio de mensajer√≠a. Un Usuario Activo Diario, ¬Ņtendr√≠a que reproducir m√≠nimo 5 canciones o 1? Y en el caso del servicio de mensajer√≠a, ¬Ņtendr√≠a que enviar un mensaje diario para ser activo, o m√°s?¬†

 

  • Usuario Activo Mensual: Se realiza el mismo ejercicio. Esta persona, ¬Ņtendr√≠a que usar tu plataforma 20 veces en un mes o con 5 ser√≠a suficiente para considerarlo ‚Äúactivo‚ÄĚ?

 

ūüéĮ Est√ļdialo bien. Colocar mediciones muy altas o muy bajas puede afectar en c√≥mo ves el rendimiento del producto en el tiempo.

 

product manager data

Imagen: Freepik

2. Costo de Adquisición del Cliente

Con esta m√©trica los Product Manager logran estimar cu√°nto cuesta conseguir un nuevo cliente tanto en t√©rminos econ√≥micos como en utilizaci√≥n de recursos. En otras palabras, el Customer Acquisition Cost eval√ļa la inversi√≥n de dinero que tu negocio debe hacer para conseguir un cliente.

¬ŅC√≥mo se mide el costo de adquisici√≥n de cliente? Para esto, es necesario dividir el gasto total entre el n√ļmero de clientes que se han conseguido con esa inversi√≥n.

 

3. Tasa de conversión de clientes

Esta métrica de producto permite saber cuánta gente, del total que llega a tu plataforma, está haciendo lo que quieres que hagan. 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 porque:

  • Aunque los clientes potenciales llegan a tu negocio, no encuentran en tu oferta la soluci√≥n 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, podr√≠as evaluar situarlo en una mejor ubicaci√≥n.

 

  • Las funcionalidades que ofrecen no son de utilidad para tus usuarios. Por ejemplo, cu√°nta gente se ha animado a hacer una descarga o compartir tu producto.

 

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Imagen: Freepik

4. Churn rate o tasa de cancelación

¬ŅQu√© es el churn rate? Es el porcentaje de usuarios que ya pasaron por el proceso de conversi√≥n y que dejan de usar tu producto o servicio por un periodo de tiempo. Aunque es una m√©trica ligada al e-mail marketing, tambi√©n es importante para la gesti√≥n 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, deber√°s evaluar que:

  • Si tu tasa de cancelaci√≥n es alta, significa que tu producto no est√° cumpliendo con la promesa que le hizo al cliente o no est√° resolviendo sus necesidades.¬†
  • Si, por otro lado, tu churn rate es bajo (y, por ende, la tasa de retenci√≥n es alta) tu producto cumple con su promesa y es √ļtil para tus clientes. En este caso, el siguiente paso son t√°cticas de retenci√≥n para aumentar la lealtad de tus clientes.

 

‚ėĚÔłŹ ¬°Ojo! No todo churn es malo. Todo depende, nuevamente, de tu producto. Si ofreces una plataforma que ayuda a encontrar trabajo, es normal que el usuario se retire una vez haya conseguido uno. Lo mismo con las apps de citas online.

 

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5. Net Promoter Score (NPS)

¬ŅQu√© es el Net Promoter Score? Esta m√©trica permite medir el grado de satisfacci√≥n y fidelidad de tus clientes. Como Product Manager, esta data te permitir√° saber qu√© tan bien le est√° yendo a tu producto con sus usuarios actuales.

¬ŅC√≥mo calcular el Net Promoter Score? Encuesta a tus usuarios y p√≠deles que ranqueen tu producto del 1 al 10. Puedes preguntarles: ¬ŅQu√© probabilidad hay de que recomiendes este servicio/producto a un amigo/colega‚Ķ?

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 alg√ļn problema, por lo que aconsejar√≠an no usarlo.

 

  • Pasivos: Puntaje del 7 al 8. Estos clientes creen que tu producto est√° bien, por lo que contin√ļan us√°ndolo. Sin embargo, dejar√≠an tu producto f√°cilmente si encuentran una opci√≥n que resuelva mejor sus problemas.

 

  • Promotores: Puntaje del 9 al 10. A estos clientes les gusta tu producto, son leales y probablemente se lo recomendar√≠an a otros.

 

Tu rol como Product Manager es usar esta data y evaluar cu√°ntos usuarios se encuentran verdaderamente satisfechos con tu producto.


 

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Imagen: Product School
 

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.

¬ŅC√≥mo se calcula el ingreso mensual recurrente?

La fórmula para obtener el MRR en tu análisis de producto es: 

Ingreso promedio por cuenta x N√ļmero total de clientes de ese mes = MRR

ūüďĆ Otra data √ļtil a analizar como responsable de producto son los KPI‚Äôs 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 sesi√≥n.¬†
  • Tasa de rebote: Cantidad de usuarios que han entrado a nuestra plataforma pero no han realizado ninguna acci√≥n.

 

data product manager
Imagen: Freepik

¬ŅQu√© es un Data Product Manager?

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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