Guía para principiantes sobre análisis de productos SaaS
Sin análisis de productos, ¿cómo saber cómo mover la aguja con el crecimiento de sus productos?
Si apenas está comenzando su aventura con el análisis de productos, ver todos los datos de uso puede parecer abrumador a primera vista. Pero hacer el esfuerzo de comprender los fundamentos le permitirá realizar mejoras significativas en todas sus métricas de crecimiento con mayor rapidez.
Este artículo le ayudará a comprender los principales conceptos de la analítica de productos y a ponerlos en práctica para hacer crecer su producto.
Empecemos con una breve introducción:
¿Qué es el análisis de productos?
El análisis de productos es el proceso mediante el cual se recopilan, inspeccionan y analizan datos sobre las interacciones de los usuarios con su producto.
Rastreando, registrando y atribuyendo cada acción de los usuarios, se puede construir una imagen increíblemente detallada de:
- Quiénes son sus usuarios
- Cómo navegan por su producto
- ¿Con qué tareas tienen dificultades?
- Puntos en los que experimentan fricción
- Qué funciones se utilizan más y cuáles se infrautilizan
- Cómo se comportan y obtienen valor los distintos grupos de usuarios, etc, etc.
En términos generales, el análisis de productos le permite evaluar el impacto de las experiencias digitales que ha incorporado a su producto.
¿Es Google Analytics una herramienta de análisis de productos SaaS?
No.
Si alguna vez ha trabajado cerca del marketing, se habrá topado con Google Analytics.
Si está interesado en obtener todas las ventajas que ofrece el análisis de productos, no puede depender únicamente de Google Analytics.
¿Por qué?
Porque Google Analytics es un conjunto de herramientas de análisis de marketing orientado exclusivamente a la primera parte del recorrido del usuario, es decir, de dónde proceden los visitantes.
Este blog de Semetic ilustra bien este punto:
Fuente: mixpanel.com
La forma en que un usuario llega a un sitio web es infinitamente menos compleja que las formas en que puede interactuar con un producto.
Aunque se puede piratear hasta cierto punto con Tag Manager, la cuestión fundamental sigue siendo la misma: Google Analytics se basa en el tráfico anónimo en lugar del seguimiento basado en eventos que está vinculado a un único ID de usuario.
Sin ese identificador de usuario persistente, no hay forma de saber cómo se comportan los individuos.
¿Son las métricas de producto lo mismo que la analítica de producto?
No.
El análisis de productos consiste en encontrar patrones en los datos de uso de los productos que puedan utilizarse para fundamentar la toma de decisiones empresariales.
Las métricas de producto (o KPI) son mediciones del progreso hacia objetivos empresariales acordados previamente, como veremos más adelante.
La analítica es uno de los medios más importantes para identificar y validar formas de mejorar las métricas de los productos, como veremos en la siguiente sección.
¿Por qué es importante el análisis de productos?
El 51% de las personas nunca volverán a una empresa con la que han tenido una mala experiencia.
En el mundo SaaS, la inmensa mayoría de las interacciones de sus usuarios con su empresa se producen a través de su producto.
Por lo tanto, entender lo que hacen dentro de su producto es de vital importancia para:
- mejorar la adquisición de nuevos usuarios
- Mejorar la activación de los usuarios
- maximizar y aumentar los ingresos
- mejorar la retención de usuarios
- animar a los usuarios actuales a que le recomienden a nuevos usuarios, etc, etc.
Como dijo Peter Drucker:
Lo que se mide, se gestiona.
Todas las métricas que deben tener en cuenta los jefes de producto dependen del comportamiento de los usuarios, de lo que hacen y dejan de hacer. Sobre cómo se sienten con el producto. Y en el valor que obtienen de ello.
¿Qué funciones utilizan los análisis de productos?
Pero no sólo los jefes de producto deben preocuparse por la analítica de producto:
- Los diseñadores de UX deben comprender cómo los usuarios navegan por los productos e interactúan con los elementos de la interfaz de usuario.
- Los desarrolladores deben saber qué fallos experimentan los usuarios y qué mejoras deben priorizarse.
- Los profesionales del marketing necesitan saber qué canales y campañas atraen a los usuarios más rentables.
- Los equipos financieros necesitan conocer las tendencias de los ingresos y los costes para hacer previsiones de negocio.
No sólo eso, es esencial en empresas de todos los tamaños. Incluso las nuevas empresas pueden hacer un gran uso de los análisis en la aplicación para ajustar y perfeccionar sus productos con el fin de garantizar la adecuación entre el producto y el mercado.
¿Por qué el análisis de productos es más eficaz que otras fuentes de información?
Ya hemos publicado un largo post sobre este tema, pero aquí van los puntos principales:
✔ Objetividad
El análisis de productos es objetivo. La mayoría de las encuestas y entrevistas permiten que se infiltre la subjetividad (la excepción son las microencuestas muy breves, como la funcionalidad NPS que ofrece Userpilot). La gente suele recordar mal lo que hizo, por qué lo hizo y qué ocurrió después. La analítica no.
Lo que la gente hace es un indicador mucho mejor de cómo se siente y de lo que hará a continuación que lo que dice, sobre todo cuando los patrones de comportamiento se agregan entre un gran número de usuarios.
✔ Especificidad
La analítica también permite adoptar una visión extremadamente granular y específica. Le permite centrarse en cuestiones concretas -adopción de una función determinada, tasas de abandono de una tarea concreta, finalización del flujo de incorporación- y diagnosticar lo que está ocurriendo.
La mayoría de las herramientas de análisis también le permiten segmentar su audiencia: por características demográficas, por cohorte, por etapa del recorrido del usuario, por nivel de pago, etc.
Al dividir su base de usuarios en segmentos, puede adaptar soluciones individuales a sus problemas y mensajes que respondan directamente a sus necesidades.
✔ Eficacia
La analítica también es mucho más eficaz que las encuestas y otras fuentes de información. Las encuestas llevan mucho tiempo de preparación y realización. El índice de respuesta suele ser bajo. Las entrevistas llevan aún más tiempo y son especialmente propensas a los riesgos de subjetividad.
Pero instalar una herramienta de análisis en su SaaS suele ser sólo cuestión de introducir una línea de código y, a continuación, gestionar los datos a través de una interfaz gráfica de usuario fácil de usar.
Esto no quiere decir que la información procedente de fuentes distintas de los análisis carezca de valor. Consulte este blog sobre cómo sacar el máximo partido de las opiniones de los usuarios para obtener más información.
Sin embargo, como muestra el último informe State of Product Analytics (Estado de la analítica de productos ), cuanto más informado y orientado a los datos esté un equipo de producto, más probable es que la analítica de productos sea su principal fuente de información sobre los usuarios.
Fuente: mixpanel.com
¿Qué KPI se utilizan en el análisis de productos? Cómo utilizar Product Analytics para su SaaS
Mejor preguntar: ¿cómo puedo establecer los KPI adecuados para mi SaaS?
Las mejores herramientas de análisis de productos le permitirán rastrear y medir casi cualquier tipo de evento dentro de la aplicación. La mayoría le permitirán definir sus propios eventos personalizados o combinar actividades en grupos de eventos virtuales.
Pero no todo lo que se puede medir importa.
Así que sigue estas reglas:
KPI de análisis de productos 101a: Articule sus objetivos empresariales
¿Qué pretende conseguir su empresa y cómo lo consigue el producto?
- Si genera ingresos, los ingresos deben ser un KPI.
- Si el producto es una herramienta de marketing freemium destinada a vender a los usuarios una alternativa de pago, se debe realizar un seguimiento del número de pruebas gratuitas y de conversiones de gratuitas a de pago.
- Si su producto tiene un elevado coste de adquisición de clientes (CAC) que sólo recupera gradualmente a través de las cuotas de suscripción, los índices de rotación y retención van a tener una enorme importancia a la hora de obtener beneficios.
Tenga en cuenta que es probable que haya muchas partes interesadas en su empresa fuera del equipo de producto que merecen ser consultadas en esta fase del proceso de establecimiento de los KPI.
KPI de análisis de productos 101b: Hacer que los objetivos sean cuantitativos
Una forma muy eficaz de obtener KPI es a través de objetivos “SMART”.
“SMART” significa :
- Específicos – Vinculados a una actividad u objetivo concretos
- Mensurable – El progreso hacia su consecución puede medirse
- Alcanzable – Existe una perspectiva realista de conseguirlo
- Relevante – El objetivo marca una diferencia significativa para su negocio
- Limitado en el tiempo – Hay una fecha límite para su consecución
Fuente: Fitsmallbusiness.com
Un objetivo SMART para un SaaS podría ser aumentar en un 150% el número de usuarios que han pagado más que su CAC en el plazo de un año.
El análisis de productos se basa en cifras: es, ante todo, una actividad cuantitativa.
A continuación, traduzca sus objetivos SMART en cifras, en términos de los cambios en los patrones de comportamiento que serán necesarios para alcanzarlos.
¿Cómo?
- Evalúe su situación actual: por ejemplo, puede que tenga 500 usuarios de pago rentables.
- A partir del objetivo SMART, derivar un objetivo cuantitativo: en este caso, conseguir que otros 750 usuarios alcancen la misma posición en un plazo de 12 meses.
Un KPI cuantitativo no tiene por qué ser un número absoluto. Los autores de “Lean Analytics” recomiendan utilizar ratios y rangos.
KPI de análisis de productos 101c: hipotetizar y probar
¿Cómo llegar de donde estamos a donde queremos estar?
Elabore hipótesis explicativas y póngalas a prueba.
Por ejemplo:
- “A nuestro ritmo actual de captación de nuevos usuarios, bajar el CAC un 10% haría que el punto en el que los usuarios se convierten en rentables bajara de 4 a 3 meses”
- “Los usuarios de prueba que no utilizan el producto más de una vez en su primera semana tienen muchas menos probabilidades de convertirse en usuarios de pago”
- “Los usuarios que han adoptado más de una característica son significativamente menos propensos a cambiar en sus primeros 6 meses que los que han adoptado sólo una”
- 1 podría probarse tomando medidas para reducir el CAC y analizando después la retención de las cohortes adquiridas con diferentes campañas de marketing.
- 2 podría probarse comparando un flujo de trabajo de incorporación primaria más intensivo para nuevos usuarios con los acuerdos existentes.
- 3 podría ponerse a prueba creando experiencias dentro de la aplicación para alertar a determinados segmentos de usuarios sobre las funciones más relevantes.
Sus análisis le dirán si cada hipótesis es válida.
¿Quieres crear experiencias de onboarding dentro de la aplicación? Habla con el experto en productos de Userpilot y empieza hoy mismo.
KPI de análisis de productos 101d: Abandonar las métricas de vanidad
Demasiadas empresas adoptan un enfoque improvisado de sus indicadores clave de rendimiento, seleccionándolos no por la diferencia que marcan, sino porque todo el mundo los utiliza.
Peor aún es depender de “métricas de vanidad”, cifras que parecen buenas pero que en realidad no significan nada.
Como sugiere Roman Pichler aquí, por ejemplo, las “descargas de aplicaciones” a menudo no son más que una métrica de vanidad (especialmente cuando la aplicación es gratuita). Lo que importa mucho más son los inicios de sesión repetidos, el tiempo in situ, los flujos de incorporación completados, etc.
Por supuesto, que una métrica sea una métrica de vanidad depende de lo que mueva la aguja para su SaaS, lo que nos lleva de nuevo al principio de esta sección.
Las mejores herramientas de análisis de productos para SaaS
La mejor herramienta dependerá de lo que haga su SaaS y de lo que necesite saber sobre sus usuarios.
Existen multitud de herramientas diferentes que sirven tanto a nichos concretos como al sector en su conjunto. Aquí veremos cinco que responden a distintas necesidades.
Herramienta de análisis de productos nº 1: Userpilot
Además de ofrecerle la posibilidad de crear y ofrecer experiencias contextuales dentro de la aplicación para sus usuarios, Userpilot proporciona análisis de productos para realizar un seguimiento de las métricas clave:
- Activación de nuevos usuarios en Onboarding
- Adopción de características
- Formación y perfeccionamiento de los usuarios
- Uso del autoservicio y del servicio de asistencia
- Sentimiento del usuario
Así pues, las capacidades analíticas de Userpilot se ajustan a las necesidades de los directores de crecimiento, los jefes de producto y los responsables de marketing de producto en SaaS. La información que puede extraerse también ayudará a los diseñadores de UX y a los desarrolladores web.
Una vez instalado el código javascript de Userpilot en su aplicación, los datos de los clics pueden recopilarse a través de etiquetas de función en la interfaz de usuario. Por lo tanto, no hay necesidad de codificar, lo que lo hace intuitivo, fácil de usar y modificar y de proporcionar informes comprensibles a los colegas. Alternativamente, los eventos personalizados y los atributos de usuario se pueden seguir configurando en Userpilot.
Userpilot también le permite dividir las experiencias de prueba entre o dentro de diferentes segmentos.
El seguimiento de la analítica de estas pruebas le proporciona pruebas basadas en datos sobre cómo mejorar sus KPI, como explicamos en la última sección.
En el otro extremo de la escala, actualmente no incluye potentes herramientas de visualización para ver el progreso real del recorrido del usuario frente a su recorrido ideal trazado.
¿Quiere saber más sobre lo que puede hacer con los análisis de Userpilot? Hable hoy mismo con uno de nuestros expertos en productos y véalo en acción.
Herramienta de análisis de productos nº 2: Heap
Fuente: heap.io
Heap es una completa suite independiente de análisis de productos.
Lo mejor de todo es que, una vez instalado en tu aplicación, Heap rastrea todo lo que hacen los usuarios.
No es necesario configurar ni definir los “eventos” que hay que seguir. Desde el primer día, todo está ahí.
Esto es increíblemente útil porque algunas de las otras herramientas de esta lista -Mixpanel, por ejemplo- necesitan que los usuarios lleven a cabo un extenso trabajo de configuración para determinar qué quieren supervisar. Claro que puedes añadir nuevos eventos sobre la marcha en esas herramientas, pero los datos sólo se recopilan a partir del momento en que definiste el evento.
Heap también permite:
- Seguimiento de usuarios y cuentas
- Combinación de datos de seguimiento en sus propios “eventos virtuales” personalizados para la supervisión
- Análisis a lo largo de múltiples ejes y segmentos de comportamiento
Fuente: heap.io
Pero no es barato. El paquete gratuito está bastante restringido en términos de uso, y los planes de pago empiezan a partir de 1.000 dólares al mes.
Herramienta de análisis de productos nº 3: FullStory
Al igual que Heap, FullStory captura todas las interacciones del usuario con su aplicación sin necesidad de configuración.
Fuente: fullstory.com
FullStory incluso rastrea y mide los “clics de rabia”, es decir, cuando un usuario frustrado se vuelca con el ratón. ¿Quién dice que la analítica tiene que ser aburrida?
Junto con las analíticas, Fullstory cuenta con una función primordial: las grabaciones de las sesiones. Cuando estas dos funciones funcionan en tándem, resultan increíblemente eficaces para extraer información.
Los datos cuantitativos que recopile de múltiples usuarios pueden cotejarse con la experiencia cualitativa de lo que los usuarios reales hicieron realmente en pantalla. De este modo, comprender por qué las cosas suceden en el orden en que lo hacen resulta mucho más fácil que mediante el mero análisis de datos.
Fuente: fullstory.com
FullStory también cuenta con funciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático que te ayudan a extraer información de tus datos.
¿Cuál es el truco? Bueno, el precio es sólo por solicitud…
Herramienta de análisis de productos nº 4: Mixpanel
Mixpanel es probablemente la herramienta de análisis de productos más potente de esta lista, pero también la más difícil de usar.
Fuente: mixpanel.com
Aunque Mixpanel dispone de un amplio abanico de posibilidades para el seguimiento y la recopilación de datos de los usuarios -sobre todo datos en tiempo real, donde destaca-, es difícil de implantar.
- Cualquier evento que desee rastrear tiene que ser definido antes de que capturó
- Elaborar informes que saquen el máximo partido de los datos recopilados es complicado y lleva mucho tiempo.
- El análisis de los datos recopilados requiere conocimientos especializados.
Curiosamente, una cosa que Mixpanel no soporta es el seguimiento a nivel de cuenta (a menos que, por supuesto, usted pueda encontrar la manera de agregar todos los usuarios de una empresa en un segmento personalizado).
Si es una gran empresa con experiencia interna en datos y análisis, o si realmente necesita profundizar en las minucias de un recorrido de usuario largo y complejo, Mixpanel podría ser la mejor opción para usted.
Fuente: mixpanel.com
Los principiantes deben tener cuidado con el bajo precio (el paquete Crecimiento cuesta sólo 17 dólares al mes). Es la herramienta que más ofrece a los usuarios de empresa.
Herramienta de análisis de productos nº 5: Iterativamente
Fuente: iterative.ly
Iteratively hace algo diferente de las otras herramientas de esta lista.
Permite combinar todas las demás fuentes de datos en un único lugar, en una “única fuente de verdad”. Además de trabajar con herramientas de esta lista, como Mixpanel y Heap, Iteratively también se integra con Facebook Analytics, Google Analytics, Segment, Intercom y otras aplicaciones más allá del ámbito de la analítica de producto.
Esto es increíblemente útil:
- Para ordenar los datos y reducirlos a un nivel manejable y procesable
- Para garantizar que todos los equipos están alineados en los KPI y las métricas que están mirando, independientemente de las herramientas que prefieran.
Si su empresa es experta en datos y se enfrenta a la enorme cantidad de información que proporcionan sus paquetes de análisis, gastar 120 dólares al mes en Iteratively puede ser una gran inversión.
Cómo extraer información de sus herramientas de análisis de productos
El mayor problema de la analítica de productos rara vez o nunca es la captura de datos.
Es la interpretación: el proceso de averiguar lo que los datos le están diciendo que haga para mejorar sus métricas.
Sea cual sea la herramienta que elija, asegúrese de configurar estos cuadros de mando:
✔ Análisis de cohortes
Fuente: ChartMogul
El seguimiento del comportamiento de grupos de usuarios que empezaron a utilizar su producto en momentos diferentes (“cohortes”) mostrará cómo los cambios que realice en su producto o en la incorporación afectan a la rotación, la retención y el valor conseguido a lo largo del tiempo.
✔ Análisis en embudo
Fuente: Wikipedia
Trace un recorrido ideal del usuario en términos de eventos dentro de la aplicación y haga un seguimiento de los casos en los que los usuarios abandonan porque se pierden las actividades necesarias.
✔ Adopción de funciones
Fuente: Userpilot
¿Qué funciones aportan más valor al usuario? ¿Se utilizan y ven lo suficiente para ofrecer la mejor experiencia? Mediante el seguimiento analítico del uso de las funciones, puede desarrollar y ofrecer un producto que proporcione a los usuarios experiencias cada vez mejores.
¿Sólo los científicos de datos y los expertos pueden utilizar la analítica de productos?
Por supuesto que no.
Es muy posible que lo utilicen mejor que un principiante, pero la gama de herramientas fáciles de usar disponibles hoy en día significa que cualquier persona con conocimientos de datos, mente abierta y que piense de forma científica puede mejorar el rendimiento de su producto con sólo un poco de esfuerzo.
Eso es todo por ahora. Esperamos que le haya resultado útil y que ahora esté en el buen camino para sacar más partido a sus análisis de productos.
