Gestión de datos de producto: consejos, herramientas y prácticas recomendadas

Tradicionalmente, la gestión de datos de producto (PDM) se utilizaba con productos físicos, especialmente en ámbitos como la fabricación, la ingeniería mecánica, la construcción, e incluso la edificación. Surgió como una forma de transformar el caos de los constantes cambios y revisiones en los archivos de diseño en una fuente única de la verdad para toda la información de producto, lo que permitía ciclos de producción más rápidos y eficientes.

La gestión de datos de producto digital (PDM digital), como software y aplicaciones, es un poco diferente, pero igual de importante. Combina datos clave sobre el uso, el rendimiento y el comportamiento para que tengas una visión completa sobre cómo las usuarias y los usuarios reales interactúan con tu aplicación o sitio web.

En este artículo descubrirás por qué una gestión de datos de producto eficaz es clave para mejorar la calidad del producto y la experiencia de cliente (CX) y fidelizar a los usuarios, y qué necesitas exactamente para ponerla en marcha.

Insights más importantes

• La gestión de datos de producto (PDM) es el proceso de recoger, organizar y analizar datos relacionados con un producto específico.

• Gestionar los datos del producto e integrarlos con otros conjuntos de datos —como los de las plataformas de experiencia digital y CRM— es fundamental para conocer su rendimiento e identificar nuevas oportunidades. Si los datos de producto están conectados entre diferentes herramientas, pueden utilizarse para mejorar la experiencia de usuario (UX), evitar la pérdida de clientes, descubrir nuevos casos de uso y optimizar su desarrollo.

• Para sacarle más partido a los datos de producto, permite que todos los stakeholders (como los equipos de producto, marketing y UX, y dirección) puedan acceder a los datos de forma totalmente autónoma y obtener insights que les ayuden a tomar decisiones.

Por qué la gestión de datos de producto es importante para equipos centrados en el cliente

La PDM digital consolida múltiples conjuntos en una fuente única de la verdad. Combina datos de producto de fuentes como estas:

• Herramientas de analítica de producto, que capturan cómo interactúan las usuarias y los usuarios con tu producto de principio a fin (como información sobre los usuarios y la sesión, eventos, clics, clics con rabia y metadatos).

• Herramientas para capturar y analizar el comportamiento de los usuarios, como mapas de calor, reproducciones de sesiones y análisis del recorrido del cliente, que revelan patrones de interacción, rutas populares y puntos de fricción.

• Herramientas de gestión de relaciones con clientes (CRM), que recogen información organizativa (como el sector y el tamaño de la empresa) y el historial de transacciones (como suscripciones, renovaciones y cambios a planes superiores) a lo largo del ciclo de vida del cliente.

• Software de asistencia al cliente, que registra consultas y tickets de usuarios para identificar inquietudes o solicitudes de nuevas funciones.

Si reúnes todos estos datos de producto en tu almacén de datos, creas un ecosistema unificado, lo que te permite derribar silos de datos, identificar oportunidades de mejora y tomar decisiones basadas en datos que mejoren la experiencia de producto y la fidelización.

A continuación encontrarás 4 formas de aplicar la PDM para mejorar tus productos digitales y cumplir con tus objetivos de negocio.

1. Analiza y mejora el onboarding

Analiza datos de producto para averiguar cómo diferentes segmentos de usuarios navegan por el proceso de onboarding. Examina los recorridos que siguen para identificar rutas comunes, e incluso dónde se atascan o los abandonan. Luego, basándote en los insights que obtengas, crea flujos de onboarding que les ayuden a superar esos obstáculos y respondan a sus necesidades.

A continuación, combina datos sobre el uso del producto con datos de CRM para averiguar qué características tienen y cómo se comportan los clientes más fieles, exitosos y valiosos. Luego, desarrolla estrategias de comunicación personalizadas que animen a más personas a seguir trayectorias similares.

💡 Consejo avanzado: Utiliza los resúmenes de reproducciones de sesiones generados por la IA de Contentsquare para analizar horas de grabaciones y descubrir al instante en los datos de producto cómo interactúan los diferentes segmentos durante el onboarding y después.

Esta función resume una o varias reproducciones de sesiones para obtener insights clave rápidamente, identificar posibles problemas y detectar tendencias. Puedes desglosar los datos por segmento, ubicación, dispositivo o puntuación de frustración calculada por Contentsquare para identificar sesiones en las que se registraron fricciones. Puedes saltar rápidamente a momentos específicos con marca de tiempo para observar exactamente qué sucedió y qué hicieron las usuarias y los usuarios antes y después de ciertas acciones (como generar un rebote o hacer una compra) para contextualizar mejor su comportamiento.

2. Detecta señales tempranas de pérdida de clientes y actúa para evitarla

Exporta a tu almacén datos de analítica de producto, asistencia al cliente y comportamiento. Luego, usa IA y aprendizaje automático (ML) para crear modelos predictivos de usuarios que identifiquen señales tempranas de pérdida de clientes, como clics con rabia, correos electrónicos repetidos a tu equipo de asistencia o flujos abandonados dentro de la aplicación. Luego, toma medidas para evitar que se conviertan en un verdadero problema.

Entrena los modelos basándote en estos eventos históricos de pérdida de clientes para monitorizar (y abordar) la insatisfacción en tiempo real, antes de que derive en pérdidas de ingresos.

💡 Consejo avanzado: Mejora la calidad de los datos y crea un conjunto más completo en tu almacén utilizando herramientas para enriquecer e integrar datos. Con nuestra funcionalidad Data Connect, puedes exportar fácilmente insights valiosos de Contentsquare al almacén de datos que quieras, donde llegan estructurados, limpios y listos para el análisis.

3. Descubre nuevos casos de uso y define prioridades en tu hoja de ruta del producto

Explora datos de producto conectados entre diferentes herramientas para conocer mejor a tus usuarias y usuarios y descubrir tendencias, como mercados emergentes o casos de uso inesperados. Por ejemplo, si los datos de uso de tu producto y los de CRM revelan un aumento repentino de usuarios de un sector específico, utiliza reproducciones de sesiones, mapas de calor y datos de analítica de producto para descubrir cómo interactúan con funciones concretas.

Básate en estos insights para lanzar campañas de marketing destinadas a atraer a más usuarios de este tipo, tomar decisiones sobre desarrollo de nuevos productos que respondan a sus necesidades comunes o priorizar lanzamientos de funciones o productos pensadas para los segmentos que tienen un mayor impacto en tu negocio.

💡 Consejo avanzado: Pide a Sense Analyst que haga análisis exhaustivos en varias fases y te recomiende los siguientes pasos que debes dar. Dale indicaciones detalladas como: "¿Qué rutas inesperadas están tomando los usuarios de alto valor que deberíamos optimizar?" o "Analiza la adopción de funciones en todos los segmentos y recomienda qué mejoras priorizar según su impacto potencial en los ingresos". Sense analiza tus datos de Contentsquare y genera resúmenes prácticos que te muestran exactamente qué está sucediendo, cómo llegó a esas conclusiones y qué debes hacer a continuación.

4. Aumenta la retención y el crecimiento de los ingresos

Utiliza datos de producto exhaustivos para identificar los puntos de dolor de los usuarios, como una UX deficiente (por ejemplo, enlaces rotos, bugs en el software o falta de optimización para móviles) o problemas de proceso (como navegación confusa o recorridos en bucle), y cuantificar su impacto en los ingresos. Aborda los problemas más urgentes para aumentar la interacción, acelerar el tiempo hasta el reconocimiento de valor y fidelizar a los clientes, lo que en última instancia incrementará los ingresos recurrentes anuales (ARR) y el valor del tiempo de vida del cliente (TVC).

💡 Consejo avanzado: Usa Impact Quantification para vincular las experiencias de producto positivas (y negativas) con resultados empresariales tangibles. Descubre cómo los problemas, los eventos y las acciones de tu producto influyen en objetivos como conversiones e ingresos. Compara el comportamiento entre segmentos de usuarios para descubrir qué mejoras o correcciones tendrán el mayor impacto en tu producto y en tu negocio. Consigue que los equipos estén de acuerdo sobre qué tareas son las más importantes para priorizar los recursos con vistas a obtener el máximo ROI.

Cómo elegir las herramientas de gestión de datos de producto adecuadas

El software de gestión de datos de producto tradicional se centra en los datos necesarios para productos físicos. Las soluciones de PDM clásicas consolidan todos los datos relacionados con el producto, como listas de materiales, especificaciones de producto, información de la cadena de suministro, detalles de los procesos de fabricación, órdenes de cambio, revisiones y controles de versiones, historiales de cambios de ingeniería y datos de diseño, como archivos de diseño asistido por ordenador procedentes de herramientas CAD.

Los productos digitales necesitan otro tipo de datos, pero los principios por los que se rigen son los mismos. Quizás no necesites un sistema de PDM integral y especializado (como SOLIDWORKS o Autodesk), pero el software de PDM que utilices debe capturar todo lo necesario para optimizar los flujos de trabajo, acelerar el lanzamiento al mercado y mejorar la gestión del ciclo de vida del producto (PLM).

Cuando montes tu stack tecnológico de PDM, elige herramientas de gestión de datos que cumplan con los siguientes requisitos:

• Facilitar el gobierno de datos con funciones de trazabilidad, permisos personalizables y control de acceso basado en roles.

• Mantener la privacidad y cumplir con la legislación pertinente (como el RGPD o la CCPA).

• Capturar datos de producto en tiempo real, para asegurarte de que trabajas con información actualizada y puedas actuar rápidamente para solucionar los problemas a medida que surjan.

• Recopilar datos cuantitativos y cualitativos que vayan más allá de los números para mostrarte no solo qué hacen las usuarias y los usuarios, sino también por qué lo hacen.

• Transformar datos brutos en insights valiosos utilizando funcionalidades y asistentes de IA que apliquen prácticas recomendadas para ofrecer análisis fiables.

• Integrarse con otras herramientas y sistemas, como el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) de tu organización, las herramientas de CRM o el software de comunicación empresarial, para crear flujos de trabajo interconectados que hagan que tu equipo sea más eficiente.

¿Cuántos de los criterios anteriores cumple Contentsquare? Todos. Por lo tanto, permite un buen gobierno de datos, garantiza la privacidad, ofrece múltiples integraciones y permite recopilar un conjunto de exhaustivo de datos cuantitativos y cualitativos. Y todo ello respaldado por una potente IA para hacer análisis complejos.

3 prácticas recomendadas para la gestión de datos de producto

Estas son algunas de las principales dificultades que surgen al implementar una PDM:

• Silos o fragmentos de datos. La información sobre tu producto está dispersa por múltiples lugares y funciones de tu organización, lo que complica consolidarlo todo para obtener insights transversales.

• Calidad y coherencia de los datos. Los datos procedentes de diferentes fuentes pueden tener formatos distintos o presentar lagunas o estar duplicados en varios sistemas, lo que limita su eficacia y usabilidad.

• Escalabilidad. Tu sistema de gestión de datos de producto debe poder adaptarse a la evolución de tus necesidades, incluida la incorporación de nuevas fuentes de datos, flujos de trabajo y equipos.

A continuación encontrarás 3 prácticas recomendadas que te ayudarán a superar estos problemas y a poner en marcha tu estrategia de PDM de manera más eficaz.

1. Decide qué datos necesitas

Planifica desde el principio el tipo de datos que necesitarás a lo largo de todo el ciclo de vida del producto. Por ejemplo, podrías necesitar desde feedback de usuarios cuando hagas pruebas durante el proceso de desarrollo del producto y métricas de uso e interacción continuas hasta tickets de asistencia al cliente.

Luego, describe dónde se encuentran todos estos datos y diseña una estrategia de integración de datos para reunirlos todos.

💡 Consejo avanzado: Smart Capture de Contentsquare captura todos los datos de forma automática y con carácter retroactivo, sin necesidad de etiquetas ni configuraciones complicadas. Tendrás datos que no sabías que necesitabas y toda la información lista para obtener insights detallados en cualquier momento, incluso aunque cambies de objetivos.

2. Optimiza los procesos gracias a la automatización

Gestionar y actualizar datos manualmente acaba provocando problemas, ya que aumenta las probabilidades de que se produzcan errores humanos, falten datos y surjan fallos que amenacen la integridad de los datos.

Optimiza tus flujos de trabajo utilizando la automatización para mejorar el tratamiento de datos. La IA y la automatización se encargan de tareas que consumen mucho tiempo, como eliminar duplicados, validar y estandarizar datos, aplicar prácticas recomendadas y mejorar la calidad de los datos sin hacer perder tiempo al equipo ni necesitar la experiencia de analistas.

3. Permite que todo el mundo pueda acceder y utilizar datos de producto

La democratización de datos es fundamental para extendir la gestión de datos de producto a toda la organización. Para ello, debes permitir que todos, desde analistas hasta equipos no técnicos como marketing, éxito del cliente y ventas, tengan acceso a los datos de producto, los analicen y tomen decisiones basadas en ellos para que puedan mejorar las campañas de marketing, priorizar determinados cambios en la UX y empatizar con las usuarias y los usuarios.

💡 Consejo avanzado: Los dashboards son fantásticos para ofrecer una única vista a equipos de diferentes funciones. Utiliza Dashboards de Contentsquare para hacer un seguimiento rápido de métricas de producto claves, como clics con rabia, rebotes, profundidad media de desplazamiento, resultados de pruebas A/B y comportamientos de los diferentes segmentos, para monitorizar la frustración, la interacción y las oportunidades de optimización.

Empieza con una plantilla prediseñada para configurar el dashboard rápidamente o crea uno personalizado en función de tus objetivos. Luego, compártelo con los stakeholders pertinentes para que todo el mundo tenga la misma información.

Optimiza la gestión de datos de producto para obtener nuevos insights y oportunidades

Contar con una fuente única de la verdad que recoja todos los datos sobre tu producto digital o aplicación es valiosísimo. Acabar con los silos de datos te permite obtener una visión más completa de cómo los diferentes segmentos utilizan tu producto, qué les gusta, qué les cuesta y cómo todo eso influye en tus principales objetivos de negocio. Basándote en estos insights, puedes potenciar las experiencias, las funciones y las mejoras que funcionan bien y favorecen la satisfacción y la fidelización a largo plazo, lo que, en última instancia, genera un impacto real en tu negocio.

Preguntas frecuentes sobre gestión de datos de producto