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

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

Última actualización 16 de Diciembre del 2020Tiempo de lectura: 7 min.

Regina Pernaz

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? Un Product Manager tiene la tarea, nada sencilla, de impulsar el crecimiento de la oferta a través de tecnología, 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.

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. 

¿Los revisamos?

 

  1. ¿Por qué es importante manejar métricas de producto?
  2. ¿Qué data debe analizar un Product Manager?
  3. ¿Qué es un Data Product Manager?

 

¿Por qué es importante manejar métricas de producto?

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?

  • Para conocer el feedback y las opiniones de los usuarios que utilizan tu producto.
  • Te permite resolver problemas e inconvenientes de forma más rápida y sustentada.
  • Mejora la comunicación 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 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?

 

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.

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


 

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. 

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.

 

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.

 

¿Qué 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 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.

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. 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: 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”?

 

🎯 Estúdialo bien. Colocar mediciones muy altas o muy bajas puede afectar en cómo ves el rendimiento del producto en el tiempo.

 

product manager data

Imagen: 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.

 

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 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.

 

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Imagen: Freepik

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.

 

☝️ ¡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)

¿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.


 

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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.

¿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.

 

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Imagen: Freepik

¿Qué 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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