Para crear un producto que cumpla exactamente con lo que buscan tus clientes, necesitas mucho más que simples corazonadas y conjeturas. Los equipos que lo consiguen es porque conocen bien a sus usuarias y usuarios, empatizan con ellos y utilizan información basada en datos para crear (y optimizar) sus productos.
Para ello, son fundamentales las herramientas de analítica de producto o product analytics (PA). ¿Por qué? Porque te permiten capturar datos valiosos sobre cómo se comportan y cómo interactúan las personas usuarias con tu producto, analizarlos y tomar medidas en función de los insights que obtengas.
A continuación, tienes una lista de las principales herramientas de product analytics que todo equipo de producto debería conocer. Averigua qué herramientas están incluidas y por qué y cómo elegir la más adecuada para que tu equipo pueda crear experiencias de producto más centradas en el cliente en cada etapa del recorrido del usuario.
Las siguientes siete plataformas, soluciones y herramientas de product analytics te ofrecen una amplia gama de funciones para mejorar tu producto y se integran a la perfección con otras herramientas de tu stack tecnológico para que consigas datos más completos y potentes.
Elige las que ayuden a tu equipo de producto a obtener los insights que necesitan para crear productos que encanten a tus clientes.
1. Contentsquare
Contentsquare es una plataforma integral de experiencia e inteligencia con la que puedes identificar insights detallados sobre el comportamiento y la interacción de las usuarias y los usuarios.
Con la analítica de producto de Contentsquare, puedes identificar los recorridos de los usuarios por tu producto, sitios web, aplicaciones y otros puntos de contacto con la marca durante varias sesiones.
Qué funciones principales incluye: Seguimiento del recorrido de los usuarios, reproducción de sesiones, análisis de la retención, segmentación de usuarios, métricas y KPI esenciales y mapas de calor.
Cómo ayuda a los equipos de producto: Product Analytics de Contentsquare te ofrece una imagen completa de los recorridos de tus clientes a través de sitios web, aplicaciones, canales, dispositivos y navegadores para que puedas tomar decisiones más inteligentes, optimizar tu producto y ofrecer una mejor experiencia a cada usuaria y usuario.
Contentsquare PA está pensado para equipos que quieran garantizar su sintonía tanto externa (entre canales y segmentos) como interna (entre varios equipos). La plataforma captura automáticamente datos cualitativos y cuantitativos de analítica de producto y los combina en un único lugar para que todos los equipos recurran siempre a la misma fuente y tengan la misma visión sobre los datos, y sin tener que cambiar de herramienta.
Con Contentsquare (al que se han incorporado Heap y Hotjar) obtienes una visión panorámica de tus usuarias y usuarios, lo que te permite:
identificar e implementar rápidamente las mejoras que tendrán un mayor impacto en tu negocio combinando insights de todos los canales online y offline;
mejorar la interacción y aumentar al máximo el valor del tiempo de vida del cliente analizando segmentos de usuarios multicanal;
optimizar recorridos multisesión o multidispositivo analizando cómo los dispositivos móvil o la web influyen en la experiencia digital;
optimizar tu producto para garantizar el crecimiento a largo plazo midiendo el impacto de la CX en campañas, contenido web y funciones de dispositivos.
Contentsquare también utiliza ciencia de datos avanzada e inteligencia artificial (IA) para desvelar automáticamente insights, identificar oportunidades y áreas de fricción en tu producto y hacer sugerencias de mejora. Esto proporciona a los equipos de producto insights claros y útiles sobre cómo hacer mejoras más eficaces y más rápidas que aumenten la retención, la conversión y el deleite del cliente.
Contentsquare te da sugerencias específicas para que sepas dónde concentrar tus esfuerzos para optimizar el producto.
2. Google Analytics
Google Analytics es una plataforma que recopila datos de tu sitio web y aplicaciones móviles para que conozcas el comportamiento de tus clientes en múltiples puntos de contacto de su recorrido.
Qué funciones principales incluye: Seguimiento de datos en tiempo real, automatización y aprendizaje automático, elaboración de informes, atribución, análisis del comportamiento de la audiencia y seguimiento de conversiones.
Cómo ayuda a los equipos de producto: Google Analytics es una sólida plataforma de datos que rastrea, mide y sintetiza datos cruciales de los usuarios; por ejemplo:
desde dónde llegan;
cuánto tiempo pasan en las páginas clave;
si generan conversiones.
El aprendizaje automático de Google mejora tus datos aportándote insights predictivos para que puedas ahorrar tiempo, mientras que con los informes personalizables te resulta más fácil visualizar y compartir los datos con toda la empresa.
GA4, la última versión de Google Analytics, trae consigo importantes novedades: modelos basados en eventos, más flujos de datos (como de sitios web, aplicaciones Android o iOS), nuevas métricas de interacción y más parámetros (incluidos los personalizados para el seguimiento de carritos, formularios y contenidos). También te permite hacer un "seguimiento sin código" para que los equipos de ingeniería no tengan que configurarlo, aunque sí que tienes que decidir de antemano qué eventos quieres monitorizar.
Consejo avanzado: Para que un buen stack tecnológico de analítica sea eficaz, debes poder cambiar de herramientas y plataformas sin problemas para compartir datos que te permitan obtener insights más profundos y actuar de forma más inteligente. Por ejemplo, si puedes pasar tranquilamente de GA4 a Contentsquare y viceversa, dispondrás de un conjunto de datos más completo e imparcial, en el que los eventos se configuran y monitorizan automáticamente, lo que te permite obtener insights más detallados.
Contentsquare también cuenta con nuevas y mejoradas métricas de analítica de producto y KPI, con las que puedes obtener insights más prácticos para tu equipo de producto. Algunas de ellas son las que encontrarás a continuación.
Duración de la sesión y tasa de rebote a lo largo del tiempo: Haz un seguimiento de cuánto tiempo permanecen las usuarias y los usuarios en tu sitio y con qué frecuencia lo abandonan sin completar ninguna acción. Estas métricas te ayudan a determinar qué campañas funcionan mejor para mantener el interés de las personas usuarias.
Enriquecimiento de eventos de Shopify: Mide con precisión los totales y los valores de conversión, incluso para las transacciones en el servidor. Estos datos te permiten identificar cuáles de los canales de marketing y páginas de destino de tu sitio web de comercio electrónico generan más ingresos.
Páginas vistas: Consulta informes predefinidos que incluyen métricas de página, como "tiempo en la página" y "tasa de salida". Esta información te ayuda a comprender qué contenidos, como colecciones y blogs, interesan más a tus usuarias y usuarios.
La métrica "Páginas vistas" está disponible en Contentsquare para todos los clientes de Heap (PA).
3. Mixpanel
Mixpanel es una herramienta de product analytics que permite a las empresas capturar y analizar datos fundamentales sobre la interacción de las usuarias y los usuarios.
Qué funciones principales incluye: Informes interactivos, dashboards de equipos y alertas, segmentación de clientes, analítica de datos de grupo y gestión de datos.
Cómo ayuda a los equipos de producto: Mixpanel es una excelente herramienta de autoservicio para hacer seguimiento de eventos y analizar embudos de conversión . En el contexto de la analítica de producto, los eventos son acciones específicas que completan las personas usuarias, como reproducir un vídeo o registrarse, que revelan tendencias de interacción más generales.
Con las funciones para analizar embudos que ofrece Mixpanel, los responsables de producto y los equipos de marketing pueden hacer un seguimiento de la progresión de las usuarias y los usuarios y detectar dónde abandonan.
Configura el seguimiento de eventos para identificar qué acciones son las más comunes entre las distintas cohortes y probar a mostrarles diferentes mensajes en la aplicación. Estos análisis de cohortes te ayudan a conseguir insights sobre la retención de clientes a largo plazo, a reducir la pérdida de clientes y a animar a más usuarias y usuarios a que completen una acción deseada.
Mixpanel es especialmente bueno para equipos que quieran analizar los resultados de grandes campañas con muchos eventos pequeños o microtransacciones. Proporciona datos detallados sobre la actividad de los usuarios, siempre y cuando se esté dispuesto a invertir recursos de ingeniería para aplicarlo plenamente.
4. Fullstory
Fullstory es una plataforma de analítica digital que se centra en mejorar los ingresos y la retención en todos los canales digitales.
Qué funciones principales incluye: Análisis de los embudos de conversión, señales de fricción en la interfaz de usuario (UI), agregación de tendencias de usuarios y mapas de calor.
Cómo ayuda a los equipos de producto: Fullstory destaca por su capacidad de utilizar el aprendizaje automático para sugerirte cambios que podrías aplicar en la experiencia de usuario. Es una buena opción para los equipos que trabajan con productos en los que la mayor parte de la actividad de los clientes tiene lugar en aplicaciones móviles o tiendas online.
Después de instalarlo, Fullstory captura las sesiones de los usuarios, incluidos datos sobre los movimientos del ratón, los clics, los desplazamientos y las pulsaciones de teclas, en diferentes dispositivos y navegadores. La plataforma permite a los equipos monitorizar el comportamiento de los usuarios, analizar los recorridos de los clientes, identificar oportunidades de mejora y solucionar problemas que puedan estar causando fricción en la experiencia de usuario.
El punto fuerte de Fullstory es la capacidad de detección y seguimiento de cambios que se producen en una aplicación. Además, está diseñado para que lo utilicen personas sin conocimientos técnicos. En cambio, su principal punto débil es el seguimiento de eventos personalizados.
Aunque Fullstory se autodenomina "sin etiquetas", los equipos de producto no pueden hacer un seguimiento de todos los eventos que deseen, ya que la aplicación solo se integra con eventos de Segment y Tealium. Por lo tanto, muchos equipos acaban por utilizar únicamente sus funciones integradas. Algo similar ocurre con el seguimiento de identidades: aunque es posible rastrear ID de usuario únicas en Fullstory , el proceso puede ser tedioso.
5. Pendo
Pendo es una plataforma de experiencia de producto que combina insights y acciones, lo que ayuda a los equipos a averiguar cómo utiliza la gente su producto y a activar mensajes en la aplicación basados en estos hallazgos para promover la adopción.
Qué funciones principales incluye: Analítica, guías y comunicación en la aplicación, feedback, hojas de ruta e insights sobre la cartera de productos.
Cómo ayuda a los equipos de producto:El punto fuerte de Pendo es que permite personalizar el onboarding y ofrecer recorridos por las funciones del producto para optimizar la experiencia de usuario. Esta funcionalidad permite a los equipos utilizar su dashboard de analítica de producto para enviar comunicaciones personalizadas que orienten a las usuarias y los usuarios a utilizar las funciones más decisivas para cada caso, lo que mejora la adopción del producto.
Pendo captura automáticamente algunos datos de eventos, lo que le da una ventaja sobre otras herramientas, como Mixpanel. Sin embargo, todavía es necesario el etiquetado manual para capturar muchas interacciones esenciales. Esto significa que, si quieres profundizar realmente en el análisis de datos de clientes y comparar diferentes grupos de usuarios, Pendo se te queda corto.
Por ejemplo, aunque puedes consultar gráficos de retención y embudos de conversión, no puedes segmentar esos gráficos por comportamientos individuales, lo que dificulta confirmar si el abandono en un punto determinado del embudo tiene que ver con otro comportamiento. También te impide comparar grupos de usuarios para determinar cuáles son más propensos a quedarse o a abandonar.
6. Optimizely
Optimizely es una plataforma de experiencia digital (DXP) que te permite hacer experimentos avanzados con pruebas A/B.
Qué funciones principales incluye: Pruebas A/B, segmentación, optimización móvil, optimización de la tasa de conversión, split testing y personalización.
Cómo ayuda a los equipos de producto: Las pruebas A/B ayudan a los equipos a optimizar productos digitales, como tiendas de comercio electrónico, plataformas de contenidos y aplicaciones SaaS, haciendo experimentos y analizando los resultados. Optimizely destaca por sus potentes funciones de personalización, que te permiten ofrecer experiencias personalizadas a diferentes segmentos de tu audiencia basándote en datos de comportamiento.
Optimizely también te ayuda a desglosar tu estrategia de analítica de producto por segmentos de usuarios y a ofrecer experiencias personalizadas que mejoran la interacción, la retención, el uso y el valor del tiempo de vida.
Aunque seguirás necesitando insights sobre el comportamiento de tus clientes para averiguar por qué interactúan con tus productos digitales de la forma en que lo hacen, con los insights detallados que consigas con Optimizely sobre las acciones de los diferentes grupos, ya podrás hacer mejoras más precisas y eficaces.
Consejo avanzado: Obtén resultados más determinantes con las pruebas que hagas sobre las experiencias digitales integrando Optimizely con Contentsquare.
La integración de Optimizely con Contentsquare te proporciona más datos cuantitativos y más contexto sobre las pruebas A/B. Combinando las funcionalidades que ofrece Optimizely para hacer experimentos con las métricas tan completas que ofrece Contentsquare sobre el comportamiento de los clientes, puedes:
averiguar cómo se mueven las usuarias y los usuarios por tu sitio web e identificar las mejores oportunidades para hacer pruebas A/B gracias a Journeys de Contentsquare;
configurar y monitorizar menos y mejores experimentos en momentos clave con las pruebas Multi-Arm Bandit (MAB) de Optimizely;
comprender por qué las usuarias y los usuarios prefieren una versión a otra, tomar mejores decisiones y analizar más a fondo la interacción de los clientes utilizando Session Replay de Contentsquare.
conocer el impacto de determinados factores en la conversión utilizando Impact Quantification de Contentsquare y aumentar los ingresos.
Juntas, estas herramientas proporcionan insights fundamentales sobre la facilidad de uso y el rendimiento del producto y la interacción de las usuarias y los usuarios con él, lo que ayuda a tu equipo a averiguar qué motiva sus comportamientos.
Contentsquare y Optimizely se complementan de maravilla durante todo el ciclo de experimentación para que puedas ofrecerle la mejor experiencia posible a tus clientes.
7. Amplitude
Amplitude es una herramienta de analítica basada en eventos que hace un seguimiento y analiza el comportamiento de los usuarios.
Qué funciones principales incluye: Analítica, plataforma de datos de clientes, experimentación y gestión de datos.
Cómo ayuda a los equipos de producto: Por un lado, la herramienta Amplitude Analytics ayuda a los equipos a analizar el uso del producto, personalizar la experiencia de usuario y utilizar los datos para elaborar hojas de ruta de desarrollo. Por otro lado, Amplitude Experiment permite utilizar estos datos para planificar, llevar a cabo y analizar experimentos de productos.
Combinadas, estas herramientas permiten a los responsables de producto profundizar en los datos de los usuarios, crear cohortes y hacer análisis avanzados para descubrir tendencias y patrones.
Dado que Amplitude requiere un etiquetado manual, también implica importantes recursos administrativos y de ingeniería para recopilar los datos de producto que necesita. Tenlo en cuenta cuando planifiques el lanzamiento de una nueva versión o actualización de tu producto.
Cómo elegir la herramienta de analítica de producto adecuada para tu equipo
Crear un gran producto que satisfaga las necesidades de las usuarias y los usuarios no es una cuestión de suerte. Necesitas contar con una sólida herramienta de product analytics en el stack tecnológico que te ayude a capturar, analizar, aplicar y compartir insights valiosos para tomar decisiones de producto más estratégicas, mejorar el rendimiento de tu producto y aumentar la retención.
Para elegir la herramienta de analítica de producto adecuada para tu equipo y para ti, sigue los pasos que encontrarás a continuación.
Valora criterios esenciales, como las funciones, el precio, la facilidad de uso y la integración con otras herramientas de tu stack tecnológico.
Ten en cuenta tus objetivos y qué funciones de la analítica de producto te ayudarán a conseguirlos. Por ejemplo, si quieres saber por qué las usuarias y los usuarios no interactúan demasiado con una nueva función, puedes revisar sus reproducciones de sesiones para comprobarlo de primera mano y detectar cualquier problema.
Busca una herramienta de product analytics que sea intuitiva y fácil de instalar, mantener y utilizar para que tu equipo de producto pueda autogestionarse y actuar con rapidez. El objetivo es que tu equipo pueda centrarse en lo que importa: crear los mejores productos, en vez de pelearse con su plataforma de analítica.
Por último, recuerda que tanto los datos cualitativos como los cuantitativos tienen un papel fundamental a la hora de diseñar una gran experiencia digital. Con la analítica de producto puedes averiguar en qué, dónde y quién te debes centrar para triunfar con tu experiencia digital. Combinando los insights que obtengas con las herramientas de analítica de la experiencia digital, monitorización de la experiencia digital y Voz del Cliente, tendrás una solución integral con la que puedes hacer optimizaciones centradas en los clientes y con la que todo tu equipo puede crear mejores productos y experiencias.