Uno de mis mejores amigos dice que soy inventor. Siempre que me ve se preocupa de darme ideas para que invente cosas. Antes me molestaba, pero ahora me he dado cuenta de que no está tan lejos de mi trabajo diario.
Hay tantos equipos de producto como productos, pero todos tenemos cosas en común con el clásico inventor. Los de producto creamos objetos y servicios que no existían, les damos forma y hacemos realidad las ideas.
Traemos de serie empatía y curiosidad. Estamos entrenados para ser críticos adelantándonos siempre al cambio con una perspectiva empírica.
Os adelanto que no es una tarea fácil, pero poco a poco vas añadiendo herramientas a tu cinturón que te van dando recursos para abordar más y más problemas, es el caso del análisis de producto, toda una herramienta para agilizar decisiones y automatizar procesos.
Esto va de decidir y de minimizar incertidumbre.
Para mi la analítica fue una de esas herramientas que me cambió la vida. Tomar decisiones basadas en datos me dio sobre todo tres grandes mejoras en mi trabajo:
- Me equivoco, pero me equivoco menos. Los de producto, como buenos inventores, nos sentimos muy cómodos en la incertidumbre; gestionamos siempre decisiones que afectan a muchas variables de una compañía, cada nuevo producto o funcionalidad tiene un impacto en la venta, en la marca, logística, tecnología, estrategia… Por eso nos encantan los frameworks, las metodologías y los artefactos que nos ayudan a controlar todo esto. Utilizar bien la analítica consigue que las decisiones que tomas sean más conscientes y que todas estas variables estén más alineadas.
- Igualmente me equivoco, pero ahora sé dónde me he equivocado. Parece una obviedad, pero no lo es. Si no estás midiendo resultados con una aproximación de experimento, nunca sabrás qué está fallando.
- Reporto y explico mis decisiones mejor. La dirección se va a fiar de ti en un porcentaje altísimo de los casos. Más de mil veces has demostrado que sabes lo que estás haciendo, pero en la mil una no te compran tu maravillosa innovación porque a priori parece una locura. No tienes datos, si todo funciona por un ejercicio de fe, por una cuestión de criterio y de percepción, muchas veces no comprenderán cómo has llegado a esa conclusión y el proyecto puede sufrir frenazos.
La intuición existe, igual que los Reyes Magos.
Vale, ¿entonces va a ser todo medir y contar con los dedos? Pues no, la magia mueve el mundo: dentro del cómo hacer análisis de producto siguen habiendo muchas cosas que no somos capaces de explicar.
En producto no conseguimos explicarnos cómo hay humanos que son prodigios de la naturaleza, con una visión única y unas ideas que lo revolucionan todo.
Son los llamados “genios”, visionarios capaces de relacionar conceptos que nunca estuvieron juntos y convertirlos en el siguiente objeto de deseo de todos nosotros. Son los Steve Jobs, los Castiglioni, los Ferrán Adriá o los Nikola Tesla.
Mientras más recursos domines, antes sabes que el problema está en las cañerías o en la unión de dos tubos que en verano se dilatan.
La intuición no es más que una suma de todo el background laboral, experiencias vitales, inconsciente activo y pensamiento deductivo que funciona todo a la vez en una milésima de segundo para enunciar “eso va a ser por las cañerías”. El proceso mental que lleva a esa conclusión es todo un misterio, como los Reyes Magos.
Entrenar esa intuición es vital en el desarrollo de producto, por eso es una profesión que se depura con el tiempo. Mientras más recursos domines, antes sabes que el problema está en las cañerías o en la unión de dos tubos que en verano se dilatan.
Los que no somos genios, somos inventores y desarrollamos nuestros inventos a través de la experimentación fundamentada en hipótesis. En las hipótesis hay mucha parte de intuición y eso seguirá por los siglos de los siglos. Esa intuición hay que validarla y darle forma, aquí es dónde entran los datos y el análisis de producto.
Analítica para todos.
La mayoría de proyectos digitales han nacido orientados a los datos porque aparentemente resulta más sencillo por la accesibilidad de las herramientas. En estos proyectos la analítica está mucho más interiorizada como parte del marketing, por su orientación a KPI.
Para producto el análisis es igualmente importante, pero siempre serán KPI compartidos que afectan al desarrollo de producto, esto como muchas otras cosas cambia mucho de un producto a otro.
El Product Manager debería manejar analítica compartida con marketing, otra con el rendimiento del producto, compartida con ingeniería, y por supuesto los datos de satisfacción del cliente.
El camino del análisis de producto.
Necesitas saber qué medir.
Lo dicho, cada producto es un mundo, pero en general nuestro rol es guiar el producto a las métricas relacionadas con el aporte de valor al usuario. No todas serán cuantitativas, las métricas cualitativas, aunque no sean tan inmediatas de procesar, son vitales para el desarrollo de producto.
Las métricas de ingeniería son básicas para que el producto funcione, si es físico resultados de ensayos y elementos finitos, si es digital estructuras y respuestas de servidor, tiempos de carga…
Si importas y exportas productos necesitarás medir magnitudes relacionadas con logística como parte de tu ciclo de vida de producto. Igualmente las KPI de negocio son necesarias para validar y evaluar la viabilidad de un producto. Saber qué es vital para tu producto será siempre el primer paso (a veces el más difícil).
Cómo recoger los datos.
Igual que Arquímedes con su punto de apoyo para mover el mundo, los datos no van a venir solitos a buscarte; hay que pensar cómo cazarlos. Una vez definidas las métricas que son importantes para saber la evolución del producto, tenemos que saber cómo medirlas.
Lo difícil es elegir la herramienta o la tecnología que se active cuando ocurra el evento que queremos medir, lo procese y lo almacene.
Medir esos datos cuantitativos para deducir comportamientos de usuario y para detectar debilidades e ineficiencias de nuestro producto, resulta relativamente sencillo para productos digitales.
Existe todo un ejército de herramientas para todo tipo de necesidades como Google Analytics (y todo lo que viene con él, Google Optimize, Page Analytics, Firebase…), Hotjar, Yandex Métrica, Facebook Analytics, Appsflyer…
El catálogo de herramientas para medir la voz del cliente y saber la experiencia de los usuarios de tu producto también ha crecido mucho pero la parte física del producto requiere de hardware y muchas veces tecnología a medida, por lo que no es tan popular.
Sea como sea, no resulta fácil mantener muchas fuentes de datos, por lo que aunque sea sencillo obtenerlos si no aportan valor a la mejora del producto nos los ahorramos.
La importancia de filtrar la información para sacar conclusiones.
Vale, hemos rescatado toneladas de información de uso, tenemos encuestas y tenemos valores de KPI para llenar un petrolero, ¿ahora qué? La verdad es que con eso poco podrías decidir, será el momento de filtrar y cribar esos datos para visualizarlos y analizar la situación.
Para saber si lo estamos haciendo mal o si el producto marcha como debe, debemos marcar objetivos en cada métrica que analizamos. En producto físico algunos de estos valores vienen dados por normativas (productos electrónicos, resistencia de estructuras…).
Métricas como el NPS (Net Promoter Score), tienen su propia escala para analizar los resultados, pero en otras tendremos que definirlos para saber la evolución del producto.
Esto como todo, se aprende si se ejercita.
En resumen el análisis de producto no es un campo sencillo, pero los resultados valen la pena: poder decidir sobre la estrategia de producto de tu empresa con la convicción de estar haciendo lo más adecuado es un plus que a día de hoy no te puedes permitir obviar.
