Este es el tercer capítulo del libro «Product Growth». Te invitamos a leer el primer capítulo «Product Market Fit: sin PMF, ¡no hay crecimiento!», ¡o a descargar el libro!
El problema
A menudo, las empresas se centran en métricas poco relevantes que no le dan a los datos la importancia necesaria en su actividad diaria.
La solución
Identificar los indicadores más importantes (unos pocos bien escogidos) y darles visibilidad en la empresa.
Para garantizar el éxito de un enfoque Growth, es necesario adoptar un paradigma alimentado por los datos (data-informed). En otras palabras, el Growth Marketer debe apoyarse en la información para tomar decisiones y contar con las herramientas de medición adecuadas.
Antes de meterte de lleno en la implantación de herramientas (consulta la regla n.º 4 para saber más sobre las herramientas útiles para un equipo de Growth), es fundamental dedicar el tiempo suficiente a identificar los indicadores correctos que deberás medir.
De hecho, si bien cada vez hay más empresas que comprenden lo importantes que son los datos y su medición, este enfoque centrado en los datos (data driven) se ve perjudicado en muchos casos por la falta de seguimiento y la experiencia en el uso de estos datos. No tiene sentido medirlo todo si tampoco somos capaces de sacar un aprendizaje de ello.
Además, determinar los principales indicadores que se quieren controlar es crucial para escoger las herramientas más adecuadas.
¿Pero cómo podemos orientarnos el gran océano de indicadores de productos?
Nosotros los clasificamos en dos categorías:
- Indicadores de reporting: te permiten medir el rendimiento de tu producto a medio plazo, comprobar si se acerca a tu modelo ideal y asegurarte de que tus resultados evolucionan de acuerdo con tus previsiones. Estos indicadores se presentan bien en dashboards, o en informes periódicos que comunicarás dentro de la empresa.
- Indicadores experimentales: estos indicadores no tienen necesariamente que controlarse a largo plazo ni exponerse en un dashboard; no obstante, son importantes, porque te ayudan a optimizar tu producto a diario. Serán los que el equipo de Growth controlará internamente y que servirán para encauzar sus experimentos.
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Olvídate de las «Vanity Metrics» y ocúpate de tus informes
Los indicadores de reporting son cruciales, ya que hacen las veces de «termómetro» del rendimiento de tu producto. Por eso merecen tu atención y te servirán de apoyo para reflexionar y tomar decisiones estratégicas a lo largo del tiempo.
Entre la amplia variedad de datos que ofrecen herramientas como Google Analytics, y que a menudo utilizan las empresas en sus informes, hay muchos que no están claros o que no hay forma de procesar.
Más conocidos como bullshit metrics (indicadores inservibles) y vanity metrics (métricas de vanidad), estos indicadores nos atraen a primera vista pero no ayudan demasiado cuando toca tomar decisiones.
Algunos ejemplos de vanity metrics o indicadores inservibles:
- Número de páginas vistas: salvo que tu modelo de negocio dependa de la publicidad (e incluso si es así, solo si hablamos de CPM), el número de visitantes no es realmente significativo en la mayoría de los casos.
- Número de visitas: ¡sin el número de visitantes, este indicador pierde su sentido! ¿Hablamos de un visitante que repitió 50 veces o de 50 usuarios que entraron una sola vez?
- Tiempo medio de permanencia en el producto: este indicador debe acotarse (por segmento de usuarios, página o grupo funcional…) para que resulte útil. Además, en la mayoría de las herramientas, el cálculo del tiempo pasado en cada página no es fiable y es difícil sacarle partido a esa información.
- Tasa de nuevos visitantes: calculada por Google Analytics (en contraposición a los «visitantes recurrentes»), entre otras herramientas, este concepto casi nunca puede interpretarse como positivo o negativo: de hecho, un porcentaje decreciente de visitantes recurrentes puede deberse a un aumento de la captación, a una menor retención, a un error que afecta al 30% de los usuarios… Para averiguarlo, habrá que medir otros KPI.
- Número de cuentas creadas o descargas: este indicador puede ser el punto de partida para el seguimiento de una política de adquisición, pero requiere profundización. Para ello, se deberá analizar el número de activaciones, las acciones realizadas en la cuenta para medir el uso real y la participación de tus usuarios.
Estos indicadores pueden transmitir una aparente buena salud de la empresa y puede tentarnos la idea de presentarlos para tranquilizarnos nosotros mismos o a los inversores.
Sin embargo, siguen siendo poco representativos y la energía que se gasta en su seguimiento y análisis podría invertirse mejor. Por lo tanto, el primer paso es organizar tus indicadores y trabajar solo con los que más importantes te parecen.
Comienza por hacer una lista exhaustiva de todos los indicadores principales del producto que quieres medir, preguntando a todas las partes involucradas en el producto (Product Managers, Product Owners, desarrolladores, departamento de marketing, etc.).
Organízalos por equipos, aislando aquellos que tengan una relación más directa con tu modelo de negocio: por ejemplo, para el comercio electrónico, podemos hacernos una idea general de la cesta media. El número de compras por cliente puede ser un indicador interesante para seguir comprobando a lo largo del tiempo.
Por último, pon un poco de distancia y hazte la siguiente pregunta con cada métrica preseleccionada: «¿Qué acciones podría llevar a cabo teniendo en cuenta la evolución de esta métrica?» Si no das con la respuesta, es probable que estés ante una vanity metric y que puedas olvidarte de ella, al menos por el momento.
Comunicar los indicadores
Una vez que hayas identificado los indicadores adecuados para el seguimiento de tu actividad y hayas instalado las herramientas para medirlos, te recomendamos que establezcas un proceso de reporting adecuado lo antes posible.
Al fin y al cabo, no tiene sentido medir los datos si nadie tiene acceso a ellos, y actúa en consecuencia.
4 recomendaciones a tener en cuenta para crear dashboards de reporting:
- Elabora un dashboard personalizado para cada tipo de parte involucrada: tus equipos técnicos querrán conocer el número de transacciones para hacerse con los recursos técnicos adecuados; tus equipos de negocio querrán hacer un seguimiento detallado de lo eficaz que es una promoción o del índice de satisfacción de una función con un segmento de usuarios. Crea un dashboard para cada equipo que les permita acceder rápidamente a la información que más les interesa a cada uno.
- Configura alertas (para notificar la creación de un nuevo informe o en caso de que un KPI supere un umbral determinado). Piensa bien en adaptar la frecuencia del reporting al uso de los datos: el seguimiento en tiempo real de la creación de cuentas de clientes no es útil para un jefe de producto. Sin embargo, un informe diario sobre la tasa de errores del servicio API para la creación de cuentas puede ser interesante para el equipo técnico (siempre que esté bien configurado).
- Automatiza todo lo posible: no pierdas demasiado tiempo escribiendo y enviando esos informes. Sea cual sea el caso, no dudes en enviar un correo electrónico al equipo de productos y pedirles un análisis detallado copiando el informe generado automáticamente con tus herramientas analíticas.
No te olvides de cuestionar periódicamente los indicadores y dashboards que has escogido: no son eternos, y debes asegurarte cada cierto tiempo de que estás midiendo los indicadores adecuados para tu negocio.
Estudia tus informes atentamente y pregúntate qué significa cada uno de sus indicadores y qué información puedes conseguir de ellos. A medida que tu producto evoluciona, los dashboards y métricas escogidas tendrán que adaptarse a la nueva realidad del negocio.
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Selecciona tus indicadores experimentales: un buen indicador es aquel que perjudica
La actividad de un equipo de Growth es mucho más que medir indicadores de reporting y elaborar dashboards.
El enfoque de Growth también incluye el diseño, la ejecución y el posterior análisis de experimentos de productos en iteraciones rápidas (consulta la regla n.º 9 sobre experimentos de alta frecuencia).
Esta lógica de experimentación de alta frecuencia implica medir el impacto de cada prueba según un determinado número de indicadores definidos de antemano.
En general, un equipo de Growth se centra en uno o dos KPI y evalúa cómo puede involucrarse en la evolución de estos indicadores.
En algunos casos, estos indicadores experimentales pueden coincidir con algunos de los de reporting comentados anteriormente. No obstante, a menudo son más detallados y específicos.
En general, los indicadores experimentales son variaciones o combinaciones que giran en torno a las 5 etapas principales del embudo AARRR (los KPI clave del recorrido del cliente/usuario).
- Adquisición: los KPI para entender quién es tu audiencia y de dónde viene.
- Activación: los KPI que representan la primera tasa de transformación (es decir, una acción significativa del usuario, como un registro, un pedido, el registro de una dirección de correo electrónico, la escucha de una pieza musical…).
- Retención: los KPI que miden la frecuencia con la que tus usuarios vuelven a tu producto.
- Recomendación: los KPIs que miden si tus usuarios hablan de ti o te recomiendan.
- Ingresos: todos los KPI relacionados con la transformación de la actividad de tus usuarios en ingresos.
Cada uno de tus experimentos tendrá como objetivo modificar (considerablemente) uno o más de estos indicadores: por ejemplo, aumentar la tasa de retención en una cohorte determinada; aumentar tu tasa de viralidad (factor k); o aumentar un indicador de negocio como el LTV (life-time value) de sus usuarios.
Para escoger estos indicadores necesitas realizar un análisis previo de su valor y de su posible evolución a lo largo del tiempo, por lo que habrá que seguir con atención la evolución de estos indicadores «AARRR» y centrarse en los peores, es decir, los que tienen más potencial de mejora.
Un buen indicador experimental es un indicador que da en la llaga, que invita a mejorar y servir de respaldo para desarrollar ideas innovadoras.
Da rienda suelta a tu originalidad: los datos conocidos e interpretados (por ejemplo, la tasa de rotación o la de retención) son ideales para un dashboard, pero los datos experimentales más valiosos son los que se desconocen y también se comprenden mal.
Solo se pueden encontrar estos últimos analizando los datos, comparándolos y experimentando. No es raro que los datos sean los que nos lleven a la gran epifanía (parafraseando a Steve Blank), los que te lleven a pivotar o los que te ayuden a encontrar una ventaja competitiva.
Para exprimir al máximo el valor de tus experimentos, no dudes en unir los datos cuantitativos (que te permiten detectar los problemas) con los indicadores cualitativos, que te ayudarán a identificar el «por qué» del problema y, por tanto, las posibles soluciones que puedes probar. Estos datos cualitativos pueden proceder de cuestionarios, mapas de calor, grabaciones de sesiones o incluso pruebas de usuarios o entrevistas con clientes potenciales.
Por último, si bien la mayoría de las métricas se centran en medir el rendimiento pasado siguiendo la lógica experimental, también es importante identificar las métricas que nos permitan predecir las acciones de los usuarios.
Intenta establecer relaciones causales que conduzcan a los fenómenos que quieres fomentar o desalentar en tus usuarios. Eso te permitirá actuar con antelación en lugar de toparte de bruces con un hecho consumado.
Por ejemplo, es muy importante conocer la tasa de abandono (número de clientes que abandonan tu producto), un indicador típico de los informes que dice mucho sobre tu product market fit, pero más interesante aún es saber qué acciones conducen al abandono para poder intervenir antes de que sea demasiado tarde: ofrecer soporte, lanzar una promoción, mandar un recordatorio al usuario…
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