Oh, análisis de productos. Todas las personas que trabajan con productos están obsesionadas con ellos. ¿Por qué?
Bueno, por mucho que la parálisis en la toma de decisiones sea común hoy en día, seguimos siendo la especie que siempre juzga; nos decidimos sobre algunas cosas en unos pocos segundos.
¿Ver o no ver un programa de Netflix? 5 segundos. ¿Si nos gusta alguien? 3 segundos. Y cuando se trata de utilizar una aplicación móvil, digámoslo así: el 25% de los usuarios sólo utiliza una aplicación una vez.
Así que, cuando la competencia es feroz y los usuarios tienen grandes expectativas, el éxito en el desarrollo de productos ya no consiste sólo en crear un gran producto, sino también en comprender cómo interactúan los usuarios con él. Aquí es donde entra en juego el análisis de productos.
La analítica de productos, a menudo conocida como la savia del desarrollo de productos basado en datos, es crucial para crear un producto que no sólo atraiga a los usuarios, sino que también los retenga, al tiempo que encuentra su punto óptimo en el mercado.
Por ello, hoy exploraremos la finalidad de los análisis de productos, cómo facilitan el desarrollo y la iteración de productos y cómo ayudan a adaptar los productos para aumentar la retención de usuarios, reducir la rotación y lograr la adecuación entre el producto y el mercado.
La finalidad del análisis de productos
El análisis de productos es el proceso de recopilación, análisis e interpretación de datos relacionados con el uso y el rendimiento de un producto. El objetivo principal del análisis de productos es proporcionar información valiosa sobre cómo los usuarios interactúan con nuestro producto. Este enfoque basado en datos ofrece numerosas ventajas, entre las que se incluyen:
- Comprensión del comportamiento de los usuarios: El análisis de productos puede ayudarnos a comprender en profundidad cómo interactúan los usuarios con nuestro producto. Podemos realizar un seguimiento de las rutas que siguen, las funciones que utilizan y las áreas en las que se enfrentan a desafíos.
- Mejorar la experiencia del usuario: Al identificar los puntos de dolor y fricción en nuestro producto, podemos realizar mejoras basadas en datos que mejoren la experiencia del usuario. Esto, a su vez, conduce a una mayor satisfacción del usuario.
- Desarrollo iterativo: El análisis de productos promueve el desarrollo iterativo. Nos permite hacer un seguimiento del impacto de los cambios que realizamos e iterar basándonos en datos y comentarios reales de los usuarios, en lugar de en conjeturas.
- Retención de usuarios: Al adaptar nuestro producto para satisfacer mejor las necesidades de los usuarios, podemos aumentar la retención de usuarios. Esto significa que los usuarios son más propensos a quedarse, comprometerse con nuestro producto, y potencialmente convertirse en defensores de nuestra marca.
- Reducir las bajas: Identificar las razones de la fuga de usuarios es crucial. Con el análisis de productos, podemos determinar con precisión por qué los usuarios abandonan y tomar medidas para mitigar esos problemas, en última instancia, la reducción de la rotación.
- Product-Market Fit: Lograr la adecuación entre el producto y el mercado es el objetivo último de cualquier producto. Los análisis de productos proporcionan información sobre la adecuación de nuestro producto a la demanda del mercado y a las expectativas de los usuarios, lo que nos permite realizar ajustes estratégicos.
Cómo guiar un buen desarrollo de productos con el análisis de productos
Muy bien. Ahora que hemos establecido los beneficios de los análisis de productos para el desarrollo de productos, veamos cómo pueden guiar el proceso.
1. Diseño de productos centrado en el usuario
La analítica de productos sitúa el comportamiento del usuario en el centro del proceso de toma de decisiones. Al comprender cómo navegan los usuarios por nuestro producto, podemos diseñar funciones y mejoras que se adapten a sus necesidades y preferencias. Por ejemplo, si observamos que los usuarios abandonan con frecuencia en un punto determinado de nuestra aplicación, podemos investigar el problema y realizar cambios en el diseño para mantener la participación de los usuarios.
2. Iteración basada en datos
En lugar de basarse en intuiciones o conjeturas, el análisis de productos proporciona datos concretos para la iteración. Por ejemplo, si lanzamos una nueva actualización, podemos realizar un seguimiento de nuestra tasa de adopción, patrones de uso y comentarios de los usuarios. Si la actualización no está funcionando como se esperaba, podemos iterar rápidamente para mejorar su eficacia, todo ello basado en conocimientos basados en datos.
3. Viajes de usuario personalizados
La analítica de productos ayuda a crear recorridos de usuario personalizados. Al segmentar a los usuarios en función de su comportamiento y preferencias, podemos ofrecer experiencias a medida. Por ejemplo, una plataforma de ecommerce puede recomendar productos basándose en el historial de navegación y compras de un usuario, aumentando las posibilidades de conversión y retención.
4. Análisis de rotación
Uno de los aspectos más críticos de la analítica de productos es el análisis de bajas. Si se identifican las razones por las que los usuarios abandonan la aplicación, como errores, interfaces confusas o expectativas no cumplidas, se pueden abordar estos problemas de forma proactiva. Una aplicación móvil puede utilizar estos datos para mejorar el rendimiento y corregir los errores que provocan el abandono de los usuarios.
5. Pruebas A/B
El análisis de productos permite realizar pruebas A/B, lo que permite comparar dos versiones de una función o diseño para determinar cuál funciona mejor. Por ejemplo, una plataforma de redes sociales puede utilizar las pruebas A/B para evaluar el impacto de diferentes algoritmos de publicación en la participación de los usuarios.
Ahora vamos a explorar los diez indicadores clave de rendimiento (KPI) más importantes de la analítica de productos, sus fórmulas y sus implicaciones prácticas con ejemplos.
10 puntos clave de los datos de análisis de productos
1. Tasa de adquisición de usuarios (UAR)
Fórmula: (Usuarios nuevos – Usuarios dados de baja) / Usuarios totales
Implicaciones prácticas: Un UAR creciente sugiere que nuestro producto está atrayendo con éxito a nuevos usuarios, mientras que un UAR decreciente indica la necesidad de mejorar nuestras estrategias de adquisición.
Ejemplo: Una aplicación de reparto de comida observa un aumento del 20% en el UAR tras lanzar un programa de recomendación, lo que indica su eficacia a la hora de atraer nuevos usuarios.
2. Tasa de compromiso de los usuarios (UER)
Fórmula: (Número de usuarios activos / Total de usuarios) x 100
Implicación práctica: Un UER alto indica un producto que los usuarios encuentran valioso y atractivo. Implica que los usuarios interactúan activamente con nuestro producto.
Ejemplo: Una aplicación de juegos mantiene un UER constante del 75%, lo que refleja un fuerte compromiso de los usuarios, mientras que una aplicación de la competencia lucha con un UER del 40%.
3. Tasa de abandono (CR)
Fórmula: (Usuarios abandonados / Usuarios totales) x 100
Implicación práctica: Un CR alto indica que los usuarios están abandonando nuestro producto. Reducir la tasa de abandono es crucial para aumentar la retención.
Ejemplo: Un servicio de streaming de música tiene un CR del 5%, lo que indica que el 5% de sus usuarios abandona su suscripción cada mes.
4. Valor de vida del cliente (CLTV)
Fórmula: (Ingresos medios por usuario / Tasa de bajas)
Implicación práctica: Un CLTV más alto significa que los usuarios permanecen más tiempo con nuestro producto y generan más ingresos con el tiempo.
Ejemplo: Una plataforma de e-learning calcula que su usuario medio genera 100 euros al mes, y la tasa de abandono es del 2%, lo que resulta en un CLTV de 5.000 euros.
5. Tasa de conversión (CR)
Fórmula: (Número de conversiones / Número de visitas) x 100
Implicación práctica: Un CR más alto indica que más usuarios están realizando las acciones deseadas, como registrarse, realizar una compra o suscribirse.
Ejemplo: Un sitio de comercio electrónico ve un CR del 4% en sus páginas de productos, lo que significa que el 4% de los visitantes realizan una compra.
6. Duración de la sesión (SD)
Fórmula: (Tiempo total empleado en las sesiones / Número de sesiones)
Implicación práctica: Un SD más largo sugiere que los usuarios están participando más profundamente con nuestro producto y encontrando valor en él.
Ejemplo: Una aplicación de noticias se da cuenta de que el SD de sus lectores matutinos es 10 minutos más larga entre semana que los fines de semana.
7. Tasa de retención (RR)
Fórmula:((Número de usuarios al final de un periodo – Nuevos usuarios adquiridos durante el periodo) / Número de usuarios al inicio del periodo) x 100
Implicación práctica: Un RR alto significa que los usuarios siguen utilizando nuestro producto a lo largo del tiempo, lo que conduce a una mejor retención de usuarios.
Ejemplo: Una aplicación de fitness alcanza un 75% de RR a 30 días, lo que indica que el 75% de los usuarios que se unieron hace un mes siguen activos.
8. Tasa de adopción de características (FAR)
Fórmula: (Número de usuarios que utilizan una característica específica / Total de usuarios) x 100
Implicación práctica: Un FAR alto sugiere que los usuarios están adoptando nuevas características, mientras que un FAR bajo puede requerir mejorar la capacidad de descubrimiento de características.
Ejemplo: Una aplicación de mensajería introduce la mensajería de voz y ve un FAR del 40% en una semana, lo que indica una adopción exitosa de la función.
9. Tasa de error (ER)
Fórmula: (Errores totales / Acciones totales) x 100
Implicación práctica: Un ER alto indica posibles problemas de usabilidad o errores que deben abordarse para mejorar la experiencia del usuario.
Ejemplo: Una plataforma de banca online observa un 5% de ER cuando los usuarios intentan transferir fondos, lo que conduce a la resolución de problemas técnicos subyacentes.
10. Puntuación neta del promotor (NPS)
Fórmula: (% Promotores – % Detractores)
Implicación práctica: Un NPS más alto significa que nuestros usuarios están satisfechos con nuestro producto y es más probable que lo promocionen a otros.
Ejemplo: Una empresa de software con un NPS de 65 es probable que tenga una sólida base de usuarios promotores que recomiendan su producto a sus compañeros.
