Saber cómo interactúan las usuarias y los usuarios con tu producto digital en cada punto de contacto es clave para desarrollar un buen producto o servicio que siempre les satisfaga y les deleite. Sin embargo, si para ello te basas en datos incompletos o en métricas superficiales, podrías dejar pasar oportunidades, aplicar estrategias ineficaces y generar tasas de abandono elevadas.
La analítica de producto o product analytics sirve precisamente para solucionar este problema, ya que te permite averiguar quién, dónde, cómo y cuándo utiliza tu producto para que nunca más tengas que hacer conjeturas. Pero ¿qué es exactamente la analítica de producto y cómo puedes incorporarla a tu flujo de trabajo?
Con esta guía conocerás los conceptos básicos sobre product analytics y descubrirás por qué es importante. También te informarás sobre los siguientes puntos:
Las diferencias clave entre la analítica de producto, la analítica web y la analítica de la experiencia digital
En qué beneficia la analítica de producto a los diferentes equipos
Cómo utilizar herramientas de analítica de producto para mejorar su rendimiento
¿Qué es la analítica de producto y quién la utiliza?
Product analytics (PA) o analítica de producto es un conjunto completo de datos cuantitativos que permite a las empresas evaluar y optimizar el rendimiento de su producto o servicio.
Mediante el seguimiento de las interacciones de las usuarias y los usuarios a lo largo del tiempo y en múltiples sesiones, las plataformas de PA, como Contentsquare (¡hola!👋), te proporcionan información vital que te permite detectar puntos de dolor de las personas usuarias, identificar oportunidades para mejorar el rendimiento del producto y crear continuamente experiencias digitales que deleiten y encajen con las usuarias y los usuarios.
Aunque la PA es valiosa para muchos equipos, resulta especialmente útil para:
Responsables de productos que quieran comprender bien qué hacen exactamente las usuarias y los usuarios cuando interactúan con su producto y, en función de ello, optimizarlo.
Líderes de marketing que quieren identificar qué campañas atraen a clientes de alto valor y por qué y cuáles son los elementos del producto que mejoran la retención de los clientes a largo plazo.
Personas con puestos ejecutivos en empresas que necesitan una forma fiable de medir y cuantificar el valor del producto para tomar decisiones fundamentadas sobre el desarrollo estratégico del negocio.
Equipos de ciencia de datos que quieren identificar casos de uso para modelos avanzados de analítica y aprendizaje automático.
💡 Contentsquare te ofrece una analítica detallada sobre el rendimiento de tus productos para que te ayude a tomar decisiones basadas en datos que repercutan positivamente en tu negocio. Puedes utilizar solo las funciones de product analytics para hacer un análisis exhaustivo de tus productos o combinarlas con nuestra analítica de la experiencia digital para obtener una visión global del recorrido del usuario.
La PA de Contentsquare utiliza la tecnología de Heap para que obtengas insights clave sobre tus productos.
Analítica de producto vs. analítica de la experiencia digital vs. analítica web
Quizás ahora mismo estés pensando que la PA parece muy similar a la analítica web y la analítica de la experiencia digital (DXA) , y razón no te falta. Estas herramientas se solapan considerablemente y a menudo se combinan para mejorar la experiencia de usuario (UX) global.
Sin embargo, existen algunas diferencias clave en los aspectos en los que se centra cada herramienta y las preguntas que pretenden responder:
Ámbito | Ejemplo de preguntas | |
|---|---|---|
Analítica de producto (PA) | Se centra en las interacciones de las usuarias y los usuarios con un producto a lo largo de una secuencia específica y predefinida de eventos durante varias sesiones.
| → ¿Cómo es el recorrido que siguen los clientes de principio a fin en todas las sesiones, plataformas y dispositivos? → ¿Qué promueve la retención de usuarios? → ¿Cómo se deben establecer las prioridades a la hora de invertir en productos? |
Analítica de la experiencia digital (DXA) | Se centra en toda la experiencia de usuario en el sitio web y la aplicación en una única sesión. | → ¿En qué puntos del recorrido del usuario se frustran los clientes? → ¿Cuál es el grado de satisfacción de las usuarias y los usuarios con toda la experiencia digital? → ¿Qué contenido genera más conversiones e ingresos? |
Analítica web | Se centra en el seguimiento del tráfico y del rendimiento del sitio web. | → ¿Cuántos visitantes recibe el sitio web? → ¿Cuáles son las páginas más visitadas? → ¿Cuál es la duración media de la sesión y la tasa de rebote? |
🚨 Advertencia: Las funcionalidades y las características de las herramientas de PA, DXA y analítica web pueden variar en función de la plataforma que utilices o del equipo con el que trabajes. Por lo tanto, evalúa bien los objetivos de tu proyecto para decidir qué conjuntos de herramientas se adaptan mejor a tus necesidades.
¿Cuáles son las ventajas de la analítica de producto?
La ventaja principal de la PA es que permite a los equipos tomar mejores decisiones basadas en más datos. Pero eso no es todo, ni mucho menos. A continuación, tienes cinco ventajas más que hacen que la analítica de producto sea un recurso imprescindible para cualquier organización.
1 . Aumenta la retención de usuarios
Retener a las usuarias y los usuarios es fundamental para que un producto siga funcionando a largo plazo, pero a muchas empresas les cuesta mantener su interés una vez que superan la fase de adquisición inicial.
Si las tasas de pérdida de clientes son altas, podría deducirse que las personas usuarias no creen que el producto les aporte un valor permanente, lo que podría derivar en una pérdida de ingresos y oportunidades de crecimiento.
La PA ayuda a retener usuarios analizando comportamientos que conducen al abandono, lo que permite a los equipos de éxito del cliente y de producto:
Identificar qué usuarios podrían correr el riesgo de perder basándose en sus interacciones con el producto; por ejemplo, cuando su actividad disminuye o cuando pierden interés por funciones clave.
Simplificar los procesos de onboarding identificando y eliminando los obstáculos que impiden que empiecen a utilizar determinadas funciones.
Activar intervenciones en el producto, como mensajes personalizados o tutoriales, en momentos críticos para llegar a las usuarias y los usuarios que muestran signos de desinterés.
🔥 Consejo avanzado: Utiliza Contentsquare para comprender mejor la retención de los compradores a través de múltiples sesiones y plataformas analizando métricas detalladas como:
Tasa de retención después de hacer clic: El porcentaje de personas usuarias que volvieron en una sesión nueva después de hacer clic en cada zona.
La tasa de conversión por clic (multisesión): La tasa de personas usuarias que vuelven y completan una conversión en otra sesión.
Por ejemplo, los equipos de UX y marketing pueden observar cómo determinados elementos del producto, como el diseño de los botones o el contenido de los carruseles, hacen que las usuarias y los usuarios vuelvan a utilizar su producto y generen conversiones en sesiones posteriores.
Esos equipos también pueden consultar una vista general sobre el rendimiento de la retención, donde pueden analizar métricas como los usuarios activos al día (UAD), los usuarios activos al mes (UAM), la retención por cohorte y la frecuencia de las sesiones.
El dashboard de Contentsquare, desarrollado por Heap, en el que se muestra una vista general de la retención.
2. Aplica una estrategia de crecimiento basado en el producto o Product-led Growth (PLG)
Cuando desarrollan un producto, los equipos suelen hacer suposiciones sobre las necesidades, las preferencias y los comportamientos de las usuarias y los usuarios. En función de estas conjeturas, formulan hipótesis sobre cómo debe funcionar el producto y qué funciones debería incluir. El resultado de estas cábalas son productos que no cumplen las expectativas o que no logran captar la atención de las personas usuarias.
Las herramientas de PA despejan estas conjeturas proporcionando insights detallados y prácticos que permiten tomar decisiones fundamentadas sobre los productos en todas las fases de desarrollo. Por ejemplo, los equipos de producto pueden utilizar la PA para:
Optimizar la hoja de ruta del producto y averiguar qué funciones deben lanzar a continuación identificando las que más interesan a las usuarias y los usuarios.
Probar y validar ideas sobre diseños nuevos o cambios en las funcionalidades y cuantificar los resultados.
Mejorar la experiencia de usuario de su producto identificando y solucionando las causas de fricción y frustración de las personas usuarias.
🔥 Consejo avanzado: Utiliza Impact Quantification de Contentsquare para identificar y priorizar los puntos de dolor críticos en el producto cuantificando su impacto en las tasas de conversión, los ingresos, el rendimiento y la experiencia de usuario, y todo ello sin necesidad de etiquetar constantemente.
Empieza a hacer el análisis a partir de la primerísima queja de un cliente que recojas con una herramienta de Voice of Customer (VoC) y averigua hasta qué punto está extendido el problema. También puedes partir de una vista general para centrarte estratégicamente en los principales puntos de dolor y oportunidades de mejora.
A continuación, combina tus hallazgos con Heatmaps y Journeys para obtener insights sobre el contexto y averiguar por qué se generan esos datos.
![[Visual] Impact Quantification](http://images.ctfassets.net/gwbpo1m641r7/4IJqJ0oQjeIPQarJo5Penh/7b50e86a64798268f7ce9bf84184815a/Impact_Quantification__1_.svg?w=1920&q=100&fit=fill)
Identifica errores en el producto y ordénalos por prioridad en función del posible impacto que puedan tener en el negocio con la herramienta Impact Quantification de Contentsquare.
3. Optimiza tu estrategia de marketing
Los equipos de marketing se suelen basar en conjuntos de datos incompletos o en métricas de vanidad, como páginas vistas y tasas de clics (CTR). El problema es que esta información no es suficiente para evaluar la eficacia de las campañas y los contenidos. Esta dependencia hace que les resulte difícil determinar indicadores clave de rendimiento (KPI) específicos y desarrollar estrategias basadas en datos que promuevan la interacción y la fidelización continua de los clientes.
Con PA, puedes centrarte en insights realmente útiles que te sirvan para orientar tus iniciativas de marketing a acciones concretas de las personas usuarias, lo que te permitirá:
Diseñar promociones de campañas que funcionen bien, gracias a mostrárselas a las usuarias y los usuarios en los momentos adecuados de su recorrido del usuario de acuerdo con la información detallada sobre su interacción que obtengas con la analítica.
Personalizar las comunicaciones de las campañas identificando con qué contenidos interactúan más los usuarios activos.
Atribuir las conversiones correctamente a los diferentes puntos de contacto para averiguar cómo las diferentes tácticas y canales de marketing contribuyen a que las usuarias y los usuarios avancen por el embudo.
🔥 Consejo avanzado: Utiliza los dashboards de datos de Contentsquare para identificar con qué canales de marketing, páginas de destino y campañas consigues un mayor retorno de la inversión (ROI) y, a continuación, haz los cambios pertinentes en la inversión y los recursos que dedicas.
También te ayuda a:
Determinar qué funciones debes promocionar en tus campañas según la analítica de interacción de los usuarios con el producto.
Hacer un seguimiento en tiempo real de las acciones de las usuarias y los usuarios en las páginas de destino con dashboards listos para usar.
Con los dashboards de Contentsquare puedes identificar qué canales de marketing promueven la interacción de los usuarios.
4. Aumenta el valor del tiempo de vida del cliente (TVC)
El valor del tiempo de vida del cliente es un indicador clave de la salud financiera de tu empresa a largo plazo, ya que mide los ingresos totales que un cliente te genera a lo largo de toda su relación contigo.
El problema es que si no sabes qué elementos de tu producto animan a las usuarias y los usuarios a interactuar con él, podrías desperdiciar oportunidades de atraer a usuarios nuevos de alto valor y de promover comportamientos de tus usuarios que aumenten su TVC a lo largo del tiempo.
La PA cubre esta carencia ayudando a los equipos a:
Medir el valor de todos los elementos de la experiencia de cliente (campañas, contenidos y funciones) en todas las sesiones y de los hitos de los clientes.
Segmentar a los clientes de alto valor que más aportan a tus ingresos para que identifiques y des prioridad a sus preferencias.
Promover funciones con las que las usuarias y los usuarios con un TVC alto interactúan con frecuencia para atraer a usuarios similares o convertir a otros.
🔥 Consejo avanzado: Ahonda aún más en los datos sobre los usuarios de alto valor con la segmentación de clientes. Por ejemplo, utiliza la analítica de producto para analizar diferentes grupos de usuarios utilizando uno de los siguientes modelos de segmentación:
Segmentación conductual: Segmenta los usuarios de alto valor en función de cómo utilizan tu producto; por ejemplo, según las funciones con las que más interactúan, las páginas que visitan o cómo interactúan con los contenidos.
Segmentación tecnográfica: Segmenta los usuarios de alto valor en función de las tecnologías que utilizan; por ejemplo, el dispositivo, el navegador o el sistema operativo (Android, iOS, etc.).
Segmentación geográfica: Segmenta los usuarios de alto valor en función del país o la ciudad en la que se encuentran.
Segmentación basada en el valor: Segmenta los usuarios de alto valor en función del beneficio que aportan a tu negocio, como el valor del tiempo de vida (TVC) medio o si participan en tu programa de fidelización.
![[Visual] Capabilities - Surveys - Use Cases - End to End Research - Sentiment analysis segmentation](http://images.ctfassets.net/gwbpo1m641r7/2WOOH1zq9QU9AIt9t8wiTf/bbcf48f43b9ba6885567c675ed693e18/Conduct_end-to-end_user_research.svg?w=1920&q=100&fit=fill)
Un informe sobre el rendimiento de un segmento de clientes en Contentsquare.
5. Conseguir información con la que justificar decisiones sobre el desarrollo de la empresa
Las personas que dirigen las empresas suelen basarse en estudios de mercado anecdóticos y datos de ventas obsoletos para tomar decisiones sobre el desarrollo de la empresa. Como consecuencia de ello, se desperdician oportunidades de mercado y se reduce la competitividad.
La PA ofrece una visión general sobre el rendimiento del producto y la interacción de los usuarios, lo que ayuda a los equipos de desarrollo empresarial a:
Descubrir nuevas fuentes de ingresos, como funciones premium o modelos de suscripción, gracias al seguimiento que hace de los patrones de uso de las funciones y del comportamiento de compra de los clientes.
Identificar mercados nuevos, gracias a que relaciona datos analíticos de productos con insights cualitativos procedentes de feedback de usuarios, encuestas y entrevistas a clientes.
Mejorar la comunicación y la transparencia y convencer a los stakeholders compartiendo todo lo que averigüen con los datos.
🔥Contentsquare se integra con herramientas de inteligencia empresarial (BI), como J+Report, y herramientas de colaboración, como Slack, Microsoft Teams y Jira, lo que te permite comunicar fácilmente a los stakeholders los insights que identifiques con la PA y conseguir su aprobación.
¿Qué funciones debería incluir una buena herramienta de analítica de producto?
Las buenas herramientas de analítica de producto, como Product Analytics de Contentsquare, incluyen muchas funciones diseñadas para que consigas insights bien fundamentados sobre el comportamiento de los usuarios, optimices el rendimiento del producto y tomes buenas decisiones estratégicas.
A continuación, tienes una lista con las funciones básicas que deberías esperar de una buena herramienta de PA y el valor que te aportan:
✅ 1. Recogida de datos exhaustiva: Recopila información detallada a partir de una amplia variedad de puntos de datos (interacciones de los usuarios, duración de las sesiones, páginas vistas, uso de del producto, etc.) para obtener una visión global de las interacciones de los usuarios.
✅ 2 . Segmentación de usuarios: Agrupa las personas usuarias en función de atributos específicos (edad, ubicación, idioma, etc.) para adaptar las experiencias a sus necesidades e intereses.
✅ 3 . Análisis del embudo: Haz un seguimiento del recorrido del usuario e identifica los puntos de abandono para optimizar la UX y optimizar su ruta de conversión.
✅ 4 . Análisis de cohortes: Analiza datos de grupos específicos de usuarios que comparten una experiencia ( por ejemplo, se inscribieron por primera vez en la lista de correo en la misma fecha) para comprender cómo influyen estos comportamientos en las tasas de retención y el TVC.
✅ 5 . Dashboards e informes personalizables: Crea dashboards personalizados para mejorar la transparencia en el equipo y convencer a los stakeholders.
✅ 6 . Integraciones con otras herramientas: Conecta el software de analítica de producto que utilices con herramientas de DXA o BI para potenciar las funcionalidades de analítica y la integración del flujo de trabajo.
Mejora el rendimiento de tu producto y la satisfacción de tus clientes con la analítica de producto
Integrar herramientas de PA en tu stack tecnológico es clave para optimizar el rendimiento de tu producto. Obtendrás insights basados en datos que os permitirán a tu equipo y a ti tomar decisiones con conocimiento de causa que os permitan mejorar la satisfacción de vuestros clientes y garantizar que vuestro negocio siempre vaya bien.