¿Qué es la gestión de productos basada en datos? | Gestión de productos #26

Introducción

Gestionar un producto digital moderno sin un uso extenso de datos se está volviendo cada vez más difícil. Las crecientes expectativas de los clientes, un ritmo rápido de cambio tecnológico y una feroz competencia requieren tomar decisiones basadas en información precisa. Por lo tanto, cada vez más empresas confían en la gestión de productos basada en datos.

Sin embargo, ¿qué hay detrás de este concepto? ¿Qué datos son útiles en cada etapa del ciclo de vida del producto? ¿Qué herramientas y técnicas se deben utilizar para capturar y analizar estos datos?

¿Qué es la gestión de productos basada en datos?

La gestión de productos basada en datos es un enfoque donde cada decisión sobre el producto se toma en función del análisis de datos específicos, en lugar de solo en una comparación con las acciones de los competidores, confiando en la intuición y la experiencia. Así, los datos se utilizan en cada etapa del ciclo de vida del producto – desde la idea y concepto, hasta lanzamiento del producto, hasta optimización y retirada del producto.

La principal diferencia en comparación con la gestión de productos tradicional es la importancia que se le da a la retroalimentación continua. Se utiliza para definir objetivos basados en métricas de éxito del producto específicas, y también para:

• identificar los requisitos de los clientes,
• estudiar el comportamiento del usuario en contacto con el producto, o
• verificar la efectividad de los procesos de ventas.

Estos datos objetivos te permiten comprender mejor las necesidades del mercado y ajustar tu producto para satisfacerlas.

El papel de los datos en el ciclo de vida del producto

Los datos juegan un papel importante en cada etapa del ciclo de vida del producto:

• concepto del producto – los datos del mercado, encuestas a clientes y análisis web ayudan a identificar las necesidades de los clientes y determinar los requisitos para el nuevo producto, definir el MVP y evaluar la atractividad de la idea.
• diseño y prototipado – los datos de la investigación de UX y las pruebas de prototipos ayudan a refinar el diseño del producto para hacerlo intuitivo y fácil de usar, mejorando así la UI/UX, lo que afecta la satisfacción del cliente.
• pruebas – analizar los datos de telemetría de las pruebas beta permite detectar y corregir errores incluso antes de que se lance un producto digital.
• implementación – monitorear datos sobre la actividad del usuario, tasas de conversión e indicadores de satisfacción del cliente permite evaluar el éxito del lanzamiento de tu producto.
• optimización – el análisis continuo de datos operativos y de ventas permite identificar oportunidades de mejora y desarrollo adicional del producto.
• desarrollo – la investigación de mercado y la retroalimentación de los clientes guían el desarrollo e incorporación de nuevas características.

¿Qué datos son importantes en la gestión de productos?

En la gestión de productos digitales, los datos de las siguientes fuentes son principalmente útiles:

• investigación de mercado y encuestas a clientes – el conjunto adecuado de preguntas y un gran número de participantes en la encuesta proporcionan información sobre las necesidades y preferencias de los usuarios objetivo,
• datos de comportamiento y telemetría de sistemas y aplicaciones – la información obtenida de herramientas que registran el comportamiento del usuario permite rastrear la actividad de los usuarios y cómo interactúan con el producto,
• retroalimentación de clientes en redes sociales y sitios web – un poco más difícil de analizar ya que se debe tener en cuenta no solo el contenido sino también su contexto. Es particularmente valioso cuando se quiere estudiar las actitudes emocionales de los usuarios hacia el producto y su lealtad a la marca,
• datos de ventas y marketing – medidos por herramientas analíticas proporcionan información detallada sobre la popularidad y rentabilidad de características específicas del producto, pero depende del analista averiguar por qué es así,
• datos técnicos – ayudan a identificar cuellos de botella y señalar formas de optimizar el producto, por ejemplo, indicando que los tiempos de respuesta de las páginas son demasiado largos o que hay problemas de inicio de sesión o pago.

Herramientas y técnicas para la gestión de datos del producto

Se utilizan una variedad de herramientas y técnicas para recopilar y analizar datos, tales como:

• herramientas de encuestas – UserVoice, Hotjar o SurveyMonkey permiten recopilar información directa de los usuarios del producto, por ejemplo, a través de encuestas, formularios o mapas de calor,
• herramientas de análisis web – Google Analytics, Pingdom y Mixpanel se utilizan para rastrear el comportamiento del usuario en un sitio web o aplicación móvil, por ejemplo, contando visitas, tiempo pasado en el sitio o conversiones,
• sistemas de gestión de datos del producto y bases de datos relacionales – Oracle, MySQL o PostgreSQL te permiten almacenar y organizar datos del producto de manera ordenada y consistente, por ejemplo, creando tablas, relaciones o índices,
• técnicas de minería de datos y aprendizaje automático – basadas en los lenguajes Python, R, o la plataforma TensorFlow se utilizan para extraer conocimiento y patrones de grandes conjuntos de datos del producto, por ejemplo, utilizando algoritmos de clasificación, regresión o agrupamiento,
• informes y paneles de gestión con indicadores clave de salida – Power BI, Tableau o QlikView son ejemplos de herramientas que permiten presentar y visualizar datos del producto de manera atractiva y comprensible, por ejemplo, creando gráficos, tablas o métricas.

Ejemplos de gestión de productos basada en datos

La gestión de productos basada en datos no se trata solo de contar tasas de conversión. Es muy importante establecer hipótesis adecuadas, probarlas y validarlas, y también entender cómo utilizar los datos recopilados de diversas fuentes. Esto lo hacen con entusiasmo los gigantes del mercado. Por ejemplo:

1. Spotify utiliza el análisis de las listas de reproducción de los usuarios para recomendar música personalizada y crear campañas de marketing personalizadas.
2. Uber está analizando constantemente los datos de tráfico en su aplicación para ajustar dinámicamente los precios y la oferta de conductores para minimizar los tiempos de espera.
3. Amazon rastrea la actividad de los clientes en su sitio para recomendar productos que es más probable que compren, aumentando significativamente las conversiones.
4. Microsoft monitorea los datos de telemetría de Windows de manera continua para identificar y corregir rápidamente los problemas de los usuarios.

Desafíos y oportunidades de la gestión de productos basada en datos

La gestión de productos basada en datos ofrece enormes oportunidades para la optimización y desarrollo del producto, pero también presenta algunos desafíos. Entre los más comunes se encuentran:

• la necesidad de integrar múltiples fuentes de datos y sistemas analíticos, lo que requiere excelentes habilidades analíticas, objetivos bien elegidos y una estricta aplicación de los métodos de medición seleccionados,
• la necesidad de garantizar la precisión y completitud de los datos, incluyendo el cuidado en la forma en que se registran y almacenan,
• habilidades analíticas adecuadas en el equipo de producto – esto se aplica no solo a la persona directamente responsable de la interpretación de datos, sino también a aquellos involucrados en el desarrollo de los módulos de diseño digital que los registran,
• el riesgo de tomar decisiones solo en base a datos “duros”, sin tener en cuenta el factor humano – porque los datos estadísticos no “hablan” por sí mismos, sino que requieren interpretación,
• desafíos relacionados con la privacidad del cliente y la seguridad de los datos, que son responsabilidad del equipo de producto.

A pesar de estas dificultades, la inversión en la gestión de productos basada en datos ciertamente vale la pena – permite comprender mejor a tus clientes y proporcionarles un producto perfectamente adaptado a sus necesidades.

Resumen

Gestionar un producto digital moderno requiere un uso extenso de datos en cada etapa de su ciclo de vida. Permiten identificar las necesidades de los clientes con mayor precisión, diseñar y probar el producto de manera más eficiente, y optimizarlo continuamente después de su lanzamiento.

Analizar el mercado, la retroalimentación de los clientes o el comportamiento del usuario utilizando las herramientas y técnicas adecuadas es clave para el éxito de un producto moderno. A pesar de algunos desafíos, la gestión de productos basada en datos es ahora la mejor manera de satisfacer las necesidades de los clientes y perseguir conscientemente el éxito de tu negocio.

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