10 KPI y métricas de analítica de producto para hacer crecer tu negocio

Los mejores equipos de producto y marketing se apoyan en datos para tomar decisiones empresariales, establecer prioridades en sus hojas de ruta y mejorar la experiencia de cliente de principio a fin. El problema es que si solo tienes en cuenta una parte de los datos, podrías perderte mucha información y, por lo tanto, no llegar a identificar insights centrados en los clientes que podrían revolucionar tu negocio.

La solución es combinar la analítica de producto con la analítica de la experiencia digital para obtener una visión global del comportamiento de las usuarias y los usuarios en tu sitio y con tu producto, lo que te permitirá obtener toda la información que necesitas sobre sus interacciones. En este artículo conocerás de qué métricas de product analytics debes hacer un seguimiento y por qué son tan importantes para los equipos que se guían por datos.

La analítica de producto consiste en capturar, organizar y comprender información vital sobre los productos digitales que desarrollas, como sitios web y aplicaciones móviles. Si pones en práctica este proceso, probablemente te encuentres con una cantidad ingente de datos sobre tus usuarios que te haga preguntarte cuáles son importantes y cuáles no.

Es fundamental que elijas bien de qué métricas de analítica de producto e indicadores clave de rendimiento (KPI) debes hacer un seguimiento para poder centrarte en las que realmente te interesen y con las que puedas obtener insights valiosos sobre la retención, la pérdida y la adopción de clientes o el uso que hacen de tu producto.

A continuación, tienes 10 indicadores de analítica de producto que deberías empezar a monitorizar ahora mismo. Además, también encontrarás algunos consejos sobre analítica de producto o product analytics (PA) que te ayudarán a escudriñar los datos para obtener insights útiles.

1. Usuarios activos al día (UAD)/Usuarios activos al mes (UAM)

Los usuarios activos al día o al mes son aquellas personas que interactúan con tu producto con cierta regularidad. Con la ratio UAD/UAM, los responsables de producto y otros stakeholders pueden saber cuántos de sus usuarios mensuales lo utilizan cada día. 

Si partimos de la base de que las usuarias y los usuarios que interactúan con un producto más a menudo es porque les aporta más valor, entonces una ratio UAD/UAM alta significa que el producto les resulta más atractivo y les cuesta menos adherirse a él, mientras que una ratio UAD/UAM baja sugiere una escasa retención de usuarios.

Para calcular tu ratio UAD/UAM, primero debes definir qué es para ti un "usuario activo". Por ejemplo, para ti un "usuario activo" podría ser alguien que completa una acción importante en tu sitio o aplicación, como darle a ‘Me gusta’ en una entrada de blog, hacer una compra o guardar un informe.

Una vez que hayas establecido los criterios para considerar a alguien como "usuario activo", hazles un seguimiento diario y mensual utilizando una herramienta de analítica de producto, como Product Analytics de Contentsquare, Después, calcula la ratio utilizando la siguiente fórmula: 

• Ratio = (UAD/UAM) x 100

2. Sesiones por usuario

Las sesiones por usuario miden el número de veces que un usuario medio ha estado activo en tu sitio o producto. Si combinas esta con otras métricas de sesión, como duración de la sesión (cuánto suele durar cada sesión) y páginas por sesión (cuántas páginas ven las personas usuarias en cada sesión), podrás conocer a fondo la interacción de tus usuarios.

Para calcular las sesiones por usuario, primero necesitas tener claro qué consideras una "sesión". Un simple inicio de sesión o una visita no suelen ser buenos indicadores para medir las sesiones, ya que no tienen en cuenta la interacción real de los usuarios con el sitio o la aplicación. Por ejemplo, ¿cuántas pestañas tienes ahora mismo abiertas en tu navegador con las que no estás interactuando? Es mejor que cuentes una sesión cuando una persona complete una acción concreta o se desplace hasta cierto punto. 

Para calcular las sesiones por usuario, utiliza la siguiente fórmula:

• Sesiones por usuario = Sesiones/Total de usuarios

Si quieres obtener una visión realmente precisa de las sesiones y del impacto que tienen, necesitarás una herramienta de PA con la que puedas hacer un seguimiento de los usuarios en diferentes sesiones, dispositivos y dominios para que puedas conocer el recorrido completo que siguen. Con la herramienta de Product Analytics  de Contentsquare podrás encajar todas las piezas del puzzle de las diferentes sesiones, lo que te permitirá:

• Averiguar cuántas sesiones tardan las usuarias y los usuarios en completar una conversión.

• Analizar los principales eventos que se producen entre sesiones.

• Identificar las fricciones que se registran entre etapas.

• Comparar cómo los distintos eventos influyen en las tasas de conversión.

Gracias a estos insights, tendrás claro cómo se comportan las personas usuarias a lo largo de todo el recorrido multicanal y podrás hacer optimizaciones basándote en datos. 

Seguimiento de las métricas de sesión por tipo de navegador y dispositivo con esta herramienta de Contentsquare desarrollada por Heap.

💡 Consejo avanzado:  Utiliza herramientas de reproducciones de sesiones para conocer en profundidad el comportamiento de las usuarias y los usuarios en tu sitio web o aplicación. Averigua qué les motiva y qué les frustra observando lo que hacen durante su sesión y siguiendo cada clic, desplazamiento y pasada del ratón. 

¿Necesitas profundizar más? Filtra las reproducciones de sesiones por parámetros como el tipo de dispositivo, el navegador, la ubicación o el segmento de usuarios (por ejemplo, usuarios nuevos vs. usuarios recurrentes) para conseguir insights aún más detallados. 

A continuación, a partir de lo que averigües formula hipótesis para intentar promover la interacción de los usuarios; por ejemplo, optimiza la UX móvil para animar a esas personas usuarias a que vuelvan a utilizar tu aplicación o sitio móvil.

Averigua cómo se comportan exactamente las usuarias y los usuarios en tu sitio web o aplicación viendo una reproducción de sesión en Contentsquare.

3. Tasa de rebote

La tasa de rebote, también llamada porcentaje de rebote, mide la falta de interacción de las usuarias y los usuarios. Esta métrica hace un seguimiento de las sesiones de las que salen sin interactuar con nada o sin hacer ningún clic en ningún lugar. Una tasa de rebote alta indica que las personas usuarias no encontraron lo que buscaban. Esto puede deberse a que el contenido les resultase irrelevante, a que siguieran un enlace que les llevara a un lugar equivocado, a que la experiencia de usuario (UX) fuera deficiente o a que encontraron problemas técnicos, por ejemplo, que las páginas tardasen mucho en cargar.

💡 Consejo avanzado: Haz una encuesta de intención de salida con Voice of Customer para preguntar a las usuarias y los usuarios por qué se van e identificar rápidamente qué puedes mejorar.

Para calcular la tasa de rebote, utiliza la siguiente fórmula:

• Tasa de rebote = Número de sesiones de una sola página en las que no se haya hecho ningún clic/Número total de sesiones

4. Customer Satisfaction Score y Net Promoter Score®

Puede que el Customer Satisfaction Score (CSAT) y el Net Promoter Score® (NPS®) sean unas métricas de producto un tanto atípicas, pero siempre merece la pena recoger y analizar feedback de los clientes para combinarlo con el seguimiento de otros KPI más "tradicionales".

Lo cierto es que estas métricas complementan los datos cuantitativos que te aporta la analítica de producto con feedback cualitativo de los clientes para que averigües qué les gusta exactamente de tu producto.

• El Customer Satisfaction Score o puntuación de satisfacción del cliente mide el grado de satisfacción de los clientes con tu producto, servicio o experiencia (por ejemplo, una interacción con el servicio de atención al cliente). Haz un seguimiento de esta métrica a lo largo del tiempo para detectar tendencias en el sentimiento de los clientes y anticiparte a lo que pueda pasar.

• Net Promoter Score® mide con una escala numérica la probabilidad de que una usuaria o un usuario recomiende tu producto o servicio a otras personas. Analiza los resultados de las encuestas NPS que hagas entre los distintos segmentos de clientes para encontrar oportunidades de fidelizar a esos grupos abordando sus necesidades específicas.

Vista general de la página de encuestas NPS de Contentsquare.

💡 Consejo avanzado: Con las herramientas para conocer la voz del cliente, como las que te permiten recopilar feedback o hacer encuestas, podrás obtener insights inmediatos en cualquier momento y punto del recorrido del cliente. 

Con Contentsquare, puedes añadir un botón de feedback en cualquier lugar de tu sitio web para que los clientes puedan expresar su opinión sobre él con sus propias palabras. Configura la herramienta para que haga capturas automáticamente de lo que ven cuando te dejan el feedback. También puedes saltar directamente a la reproducción de sesión correspondiente para obtener aún más contexto.

Combina el feedback con otras herramientas de PA, como Session Replays, para averiguar exactamente que provocó que la experiencia de usuario fuera pésima (o fantástica). 

Combina métricas para comprender mejor la interacción de los usuarios

Las cuatro métricas anteriores (UAD/UAM, sesiones por usuario, tasa de rebote, y Customer Satisfaction Score y Net Promoter Score®) son ejemplos de métricas de interacción de los usuarios. Para conocer hasta el último detalle sobre la interacción de los usuarios, no puedes depender de una única métricas, sino que debes analizar varias (como las anteriores).

La interacción de los usuarios es una de las métricas más importantes que deben monitorizar los responsables de producto y los equipos de marketing, ya que con ella pueden saber si su producto está aportando valor a las personas usuarias. Si las usuarias y los usuarios interactúan mucho con tu producto y lo incorporan a sus rutinas y flujos de trabajo, es más probable que lo utilicen durante mucho tiempo, lo que aumenta la retención y los ingresos recurrentes.

5. Retención de usuarios

La retención de usuarios mide el número de usuarios que vuelven a utilizar tu producto una y otra vez y siguen invirtiendo en él, lo que los convierte en una de las cohortes más valiosas para tu empresa.

Las tasas de retención están estrechamente relacionadas con los ingresos, la adherencia a la plataforma y la satisfacción del cliente. Además, pueden aportarte mucha información sobre la interacción de los usuarios y el product-market fit. Si haces análisis de la retención de personas que llevan mucho tiempo utilizando tu producto y que interactúan mucho con él, también podrás localizar insights sobre qué segmentos de usuarios son más rentables, lo que te ayudará a identificar oportunidades para mejorar la retención de otros.

Para calcular la tasa de retención de usuarios, utiliza la siguiente fórmula:

• Tasa de retención = Número de usuarios continuos/Número de usuarios al inicio del periodo

Con el análisis de retención de Contentsquare puedes conocer el recorrido que hicieron tus clientes más valiosos. También puedes descubrir qué acciones hicieron que tuvieron un gran impacto en tu negocio para que puedas animar a las usuarias y los usuarios nuevos a que también las hagan.

6. Tasa de pérdida de clientes

La tasa de pérdida de clientes, también llamada porcentaje de pérdida de clientes o churn rate, es el porcentaje de usuarios que dejan de utilizar tu producto. Básicamente, la tasa de pérdida de clientes es justo lo contrario a la tasa de retención. Al igual que esta, también puede indicar la satisfacción (o insatisfacción) de tus clientes. 

Para calcular el churn rate, tienes que tomar el número de usuarios que tienes al inicio de un periodo y restarle el número de usuarios que te quedan al final de ese periodo. Después, divide el resultado por el número de usuarios que tenías al principio de ese periodo.

• Tasa de pérdida de clientes = (Número de usuarios al principio del periodo - Número de usuarios al final del periodo)/Número de usuarios al principio del periodo

7. Coste de adquisición de clientes (CAC)

El coste de adquisición de clientes (CAC) es la cantidad media que tu empresa invierte para adquirir un cliente nuevo. El CAC es útil para medir la eficiencia de tus actividades de marketing y ventas, porque te ayuda a evaluar si el dinero que inviertes en la adquisición de clientes te sale rentable. 

Para calcular el CAC, divida el coste total de las actividades de marketing y ventas por el número de usuarios que se convirtieron en clientes nuevos:

• Coste de adquisición de clientes (CAC) = Coste total (marketing + ventas)/Número de clientes clientes nuevos

8. Valor del tiempo de vida del cliente (TVC)

El valor del tiempo de vida del cliente (TVC) también se conoce como customer lifetime value, user lifetime value, CLTV, CLV o LTV. Es una estimación de la cantidad de dinero que un cliente gastará en tu producto durante toda su relación con tu empresa. 

Te sirve para saber cuánto te merece la pena gastar para captar clientes y en qué clientes deberías invertir (pista: suelen ser los clientes con el TVC más alto). 

Con Contentsquare, puedes crear segmentos de usuarios con un determinado TVC para lanzar campañas de marketing personalizadas dirigidas a clientes con un gasto bajo, medio y alto. Como parte de tu estrategia de analítica de producto, dedica tiempo a analizar estos datos. Una vez que descubras cómo se suelen comportar los clientes de alto valor, intenta replicarlo con usuarios nuevos. Por ejemplo, si observas que los clientes con un TVC alto suelen consultar reseñas sobre los productos antes de comprarlos, podrías mostrarlas en un lugar más destacado en páginas clave.

Para calcular el TVC, utilice esta fórmula:

• Valor del tiempo de vida del cliente (TVC) = Valor medio del pedido x frecuencia de compra x vida útil del cliente

9. Ingresos recurrentes mensuales (MRR)

Los ingresos recurrentes mensuales (MRR) son los ingresos totales que te genera tu producto cada mes. Utiliza esta métrica para predecir el flujo de caja, controlar la salud financiera de tu empresa y descubrir tendencias en los ingresos.

Para calcular los MRR, multiplica el número total de clientes por el promedio de ingresos por usuario (ARPU) al mes:

• Ingresos recurrentes mensuales (MRR) = Número de clientes x ARPU al mes

10. Tasa de adopción

La tasa de adopción también se llama porcentaje de adopción. Es el porcentaje de usuarios que no se limitan a explorar o probar tu producto, sino que se convierten en usuarios habituales que lo utilizan constantemente como parte de su flujo de trabajo.

Una vez más, debes definir qué es para ti la "adopción". Si tienes una empresa de SaaS, podrías medir la adopción por el uso que hacen las usuarias y los usuarios de las funciones de tu producto; por ejemplo, el uso de una determinada función X veces durante un periodo determinado. Sean cuales sean los eventos que utilices para medir la adopción, asegúrate de que están relacionados con algo que les aporte valor a las personas usuarias.

Para calcular la tasa de adopción, divide el número de usuarios que hayan completado uno o varios eventos clave de adopción por el número total de usuarios y, a continuación, multiplica el resultado por 100 para obtener el porcentaje:

• Tasa de adopción = (Número de usuarios nuevos/Número total de usuarios) x 100

Los beneficios empresariales de hacer un seguimiento de las métricas de PA adecuadas

Los profesionales del marketing y de los equipos de producto para quienes los clientes son su prioridad pueden obtener insights muy valiosos que les permitan mejorar las experiencias si conocen bien cómo interactúan las personas (tanto los usuarios potenciales como los clientes de pago) con el producto. Si haces un seguimiento de las métricas adecuadas, puedes beneficiarte de las ventajas que aparecen a continuación.

1. Aumenta la interacción de los clientes

Analiza cómo se comportan los clientes cuando exploran y adoptan tu producto para conocer de primera mano sus puntos de dolor y los obstáculos con los que se encuentran. Utiliza las métricas anteriores para identificar los momentos de fricción que experimentan en el recorrido del usuario y que les impiden sacarle el máximo partido a las funciones de tu producto. A continuación, haz pruebas e implementa optimizaciones para crear mejores experiencias de usuario y mantener su interés.

2. Mejora la retención (y los ingresos)

Utiliza la analítica de producto para descubrir qué hace que las usuarias y los usuarios se queden o los pierdas. Analiza los datos para identificar formas de mejorar la adopción de tu producto y de las funciones para que las personas se den cuenta más rápido que es justo lo que están buscando y puedan sacarle más partido y, en última instancia, sigan utilizándolo durante mucho tiempo.

3. Atrae a más clientes de alto valor

Revisa los datos de la analítica de producto para informarte sobre el comportamiento, las necesidades y las motivaciones de tus clientes más valiosos. Crea segmentos específicos de clientes con un TVC alto y estudia sus comportamientos y rasgos clave. A continuación, aplica lo que averigües para establecer prioridades en la hoja de ruta de tu producto, planificar funciones nuevas y personalizar tus comunicaciones de marketing para conectar con más usuarios de este tipo.

Métricas de analítica de producto vs. métricas de analítica de la experiencia digital: ¿en qué se diferencian?

La analítica de producto (PA) se centra en cómo interactúan las usuarias y los usuarios con un producto específico, mientras que la analítica de la experiencia digital (DXA) ofrece una visión más amplia del recorrido del usuario (sin limitar las interacciones a un solo producto). 

Otra sutil diferencia es que la analítica de producto proporciona una visión centrada en los usuarios, mientras que la analítica de la experiencia digital se centra en las sesiones. Por lo tanto, la analítica de producto te permite hacer un seguimiento de los cambios que se producen a lo largo del tiempo y de varias plataformas, mientras que la DXA te ofrece información detallada sobre cómo interactúan las usuarias y los usuarios con tu sitio web y aplicación.

No se trata de elegir una u otra: ambas son importantes. Juntas, te proporcionan una visión profunda y amplia. Por lo tanto, necesitas tanto la PA como la DXA para obtener una perspectiva completa e integral sobre tus clientes y todo su recorrido.

Consigue insights detallados y prácticos monitorizando las métricas de analítica de producto adecuadas

Incorpora métricas de analítica de producto a las que ya monitorizas y a tus informes para obtener información más detallada sobre cómo interactúan los clientes con tu producto y la opinión que tienen de él. Utiliza los insights que consigas para tomar mejores decisiones centradas en el cliente; por ejemplo, diseñar flujos de onboarding nuevos para derribar los obstáculos más habituales con los que se encuentran o desarrollar determinadas funciones. También pueden ayudarte a aumentar la retención, reducir la pérdida de clientes o mejorar la satisfacción y la interacción de las usuarias y los usuarios.

Preguntas frecuentes sobre las métricas de analítica de producto