La recolección y el seguimiento de datos cuantitativos y cualitativos son esenciales para evaluar el éxito de un producto. Estos datos te permiten entender las necesidades y expectativas de los usuarios, identificar las fortalezas y debilidades de un producto, y tomar decisiones estratégicas informadas. En este artículo, exploramos los métodos y herramientas más efectivos para recopilar y gestionar datos clave.
Recolectar y comprender datos cuantitativos
¿Qué es un plan de etiquetado?
Un plan de etiquetado, también llamado plan de marcado o plan de seguimiento, es un documento que describe cómo se utilizan las etiquetas para recolectar datos sobre una web o una aplicación móvil. Las etiquetas son elementos de código que permiten recopilar datos sobre el comportamiento de los usuarios, tales como las páginas visitadas, las acciones realizadas, la duración de la visita, etc.
El plan de etiquetado determina los eventos que deben rastrearse (generalmente las acciones del usuario), las variables a recolectar y las reglas de activación de las etiquetas.
Generalmente, se elabora en colaboración con un Analista de Producto y los desarrolladores. El plan de etiquetado asegura una recolección de datos precisa y fiable, y debe evolucionar a medida que lo hace el producto.
Ejemplo de Plan de Etiquetado
Dependiendo de las organizaciones, varios perfiles pueden ser responsables. Aquí están los diferentes casos:
- Cada equipo se encarga de su plan de etiquetado. En este caso, es común que no haya o haya pocos estándares comunes y disparidades entre los equipos.
- Un responsable de analítica se encarga de centralizar y redactar las especificaciones: acompaña al equipo en la implementación (pero es el equipo quien implementa), valida que funcione correctamente y mantiene un estándar común.
- Un equipo dedicado se encarga de mantener el plan de etiquetado. En el caso de sistemas complejos, o de amplios portafolios de productos o marcas, es posible que un equipo dedicado sea responsable de crear y mantener el plan de etiquetado.
Este artículo es un extracto del libro:
Crear un plan de etiquetado efectivo
El plan de etiquetado debe definirse antes del desarrollo, cuando decides qué medidas te permitirán evaluar el impacto de una funcionalidad. Al elaborar el plan, prevé un etiquetado lo suficientemente detallado para permitir un análisis del comportamiento de tus usuarios. Al evaluar la tasa de abandono de un recorrido de usuario, considera hacerlo para cada etapa individual en lugar de para el recorrido completo. De lo contrario, podrías encontrar que el rendimiento de tu funcionalidad es insuficiente, sin saber qué hacer para mejorar la situación.
También es esencial prever el etiquetado necesario para el seguimiento de tus objetivos de Producto. Sin esto, no puedes saber cómo las entregas afectan a tus objetivos. Ya sea para el etiquetado de las funcionalidades o del producto en general, aquí hay algunas buenas prácticas:
- Escribe en inglés.
- Utiliza palabras raíz precisas y comprensibles para todos.
- Usa solo verbos de acción en cantidad limitada.
- Haz combinaciones entre palabra raíz y verbo de acción.
- Produce una pestaña por página o funcionalidad.
- Añade un estado de avance.
- Realiza QA para verificar que los datos se recopilan correctamente.
Una vez realizado el plan, la implementación de las etiquetas puede hacerse a través de herramientas de gestión de etiquetas o directamente en el código por los desarrolladores.
Cómo recolectar y analizar datos cualitativos
Combinar datos cuantitativos y cualitativos
Los datos cuantitativos te indican "qué" está sucediendo en tu producto, mientras que los cualitativos responden al "por qué". Por ejemplo, si notas una alta tasa de abandono en un flujo, los datos cualitativos, como entrevistas o encuestas, pueden revelar las razones detrás de este comportamiento.
El análisis combinado de ambos tipos de datos te permite comprender mejor las necesidades de los usuarios y ajustar tu estrategia para entregar valor real.
Estrategias para recopilar datos cualitativos
Para recolectar feedback sobre las funcionalidades que acabas de lanzar, puedes proceder de manera activa yendo al encuentro de los usuarios, o de manera pasiva dejando que los usuarios te proporcionen información. Para ello, hay varias formas de hacerlo:
- Enviar un cuestionario o una encuesta por correo electrónico a los usuarios que han utilizado la funcionalidad.
- Añadir un módulo de comentarios en una etapa clave del recorrido para incentivar al usuario a dejar una calificación o un comentario.
- Realizar entrevistas a usuarios después de una evolución del producto.
- Analizar los recorridos para identificar fricciones mediante herramientas de grabación de sesiones o mapas de calor.
- Tomar nota de los comentarios en las tiendas de aplicaciones o en Google.
- Incitar a los equipos de servicio al cliente, ventas y de customer success a proporcionar feedback. Puedes implementar soportes estandarizados para facilitar los intercambios (canal de comunicación preferente, reuniones de intercambio, plantilla de retroalimentación para rellenar...).
Buenas prácticas para seguir bien los datos
Menos es más: recolecta solo lo esencial
Cuando se trata de datos cuantitativos como cualitativos, ¡menos es más! En resumen, solo recolecta los datos que necesitas. Cuantos más datos tienes, menos enfoque tienes y menos accionables son. Define tus criterios de éxito antes de pensar en qué dato recolectar. Esto te ahorrará tiempo a la hora de poner en marcha tu plan de etiquetado, recopilar datos y analizarlos. Considera también el aspecto ético (¡y regulado!) de la recolección de datos. No olvides que tienes una responsabilidad para con tus usuarios: la de recolectar, transformar y almacenar solo los datos que te permitan mejorar tu producto.
Sistematizar el seguimiento
Es indispensable medir el impacto de las funcionalidades que entregas en producción. Para no olvidarlo, puedes añadir una etapa a tu tablero Kanban. Una vez entregadas las funcionalidades, colócalas en una columna “a supervisar”. El tiempo a partir del cual puedes ver un impacto puede variar en función de tu sector de actividad, alcance y la propia funcionalidad.
El análisis de los datos te permite extraer aprendizajes, enriquecer y optimizar tu producto. Por lo tanto, las Historias de Usuario permanecerán en esta columna hasta que decidas que se ha logrado el impacto deseado, o hasta que crees una nueva oportunidad o Historias de Usuario evolutivas basadas en los datos analizados.
Añadir una Columna Dedicada al Monitoreo al Tablero del Equipo
Visualizar los datos de manera efectiva
La visualización es clave para interpretar datos y comunicar resultados. Algunas herramientas útiles son:
- Google Analytics y Amplitude: para medir audiencia y comportamiento.
- Hotjar y Contentsquare: para analizar recorridos y fricciones.
- Tableau o Looker Studio: para crear dashboards visuales y compartir insights con stakeholders.
Recuerda adaptar la visualización a tu audiencia. Por ejemplo, para líderes empresariales, presenta datos clave de forma clara y concisa, destacando métricas relevantes como KPIs o progreso hacia objetivos.
Nuestros consejos para un análisis de datos efectivo
- Reserva tiempo para analizar datos: destina un bloque semanal para revisar tus métricas clave y ajustar estrategias según los hallazgos.
- Estudia el recorrido del usuario: analiza cómo se comportan los usuarios antes y después de interactuar con una funcionalidad.
- Involucra a tu equipo: organiza sesiones para compartir grabaciones, mapas de calor o dashboards con el equipo y stakeholders clave.
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