La gestión de productos digitales está profundamente ligada a las métricas. Un buen gerente de producto necesita tomar decisiones basadas en datos, validar hipótesis y medir el impacto de cada cambio realizado. Sin embargo, no todas las métricas son iguales. La cantidad de datos disponibles puede ser abrumadora, y es fácil caer en la trampa de rastrear indicadores que, en lugar de aportar claridad, generan confusión o llevan a conclusiones erróneas.
Veamos la importancia de seleccionar las métricas correctas, los errores más comunes en su interpretación y cómo utilizar los datos de manera efectiva para tomar mejores decisiones.
¿Por qué medir no siempre significa mejorar?
El mantra «lo que no se mide, no se puede mejorar» es ampliamente aceptado en el mundo del producto digital. Sin embargo, medir por medir no es suficiente. Las métricas mal seleccionadas pueden generar una falsa sensación de progreso o, peor aún, llevar a decisiones equivocadas.
Por ejemplo, es común que los equipos celebren un aumento en el número de usuarios activos sin analizar el contexto detrás de ese crecimiento. Si la adquisición de usuarios ha crecido exponencialmente, pero la tasa de retención ha disminuido, el crecimiento podría ser insostenible. Así, los números aislados no cuentan toda la historia. Para evitar esta trampa, es fundamental entender qué hace que una métrica sea realmente útil.
Las cuatro características de una buena métrica
En el libro Lean Analytics, Alistair Croll y Benjamin Yoskovitz identificaron cuatro criterios clave para definir métricas útiles. Estas características permiten diferenciar los indicadores que realmente ayudan en la toma de decisiones de aquellos que solo inflan reportes sin aportar información valiosa.
2.1. Una buena métrica es comprensible
El exceso de datos puede ser contraproducente. Rastrear cientos de métricas sin un enfoque claro puede generar confusión y dificultar la toma de decisiones. Una métrica efectiva debe ser fácil de entender para todos en la organización. Cuando una métrica es demasiado técnica o abstracta, pierde valor, ya que no puede ser utilizada de manera efectiva por diferentes equipos.
2.2. Una buena métrica es comparativa
Las métricas aisladas no ofrecen contexto. Saber que un producto tiene 50,000 usuarios activos puede parecer positivo, pero sin una referencia temporal o comparativa, no es posible evaluar su evolución. Lo importante es cómo cambia la métrica con el tiempo: ¿esos 50,000 usuarios representan un crecimiento respecto al mes pasado o una caída?
2.3. Una buena métrica es un ratio o tasa
Los valores absolutos pueden engañar. Imagina que una aplicación crece de 1,000 a 10,000 usuarios activos en un mes. A simple vista, esto parece positivo, pero si el número de registros aumentó de 5,000 a 200,000, la tasa de conversión de usuarios activos cayó drásticamente. Usar tasas o ratios ayuda a entender tendencias y detectar problemas en diferentes fases del embudo.
2.4. Una buena métrica cambia el comportamiento
El objetivo de las métricas no es simplemente reportar números, sino ayudar a tomar decisiones. Si un indicador no influye en las estrategias o acciones de la empresa, es una métrica irrelevante. Una pregunta clave para evaluar cualquier métrica es: «Si esta cifra cambia, ¿qué haríamos al respecto?». Si no hay una respuesta clara, entonces esa métrica no está ayudando.
Estudio de caso: Cómo Moz simplificó su enfoque en métricas
La empresa de software Moz, especializada en SEO, enfrentó un problema común en startups en crecimiento: el exceso de métricas. En su afán por medir todo, se dieron cuenta de que estaban perdiendo de vista lo esencial. Para simplificar su análisis, decidieron enfocarse en un solo indicador clave: Net Adds.
Este indicador representa la diferencia entre nuevos clientes y clientes que cancelan el servicio. Al consolidar sus esfuerzos en una sola métrica, Moz logró que toda la empresa estuviera alineada en una misma dirección. Si Net Adds crecía, significaba que la adquisición o retención estaban funcionando bien. Si caía, debían identificar y corregir problemas rápidamente.
Tipos de métricas y cómo utilizarlas
En la gestión de productos, no todas las métricas cumplen la misma función. Algunas ayudan a detectar problemas, mientras que otras sirven para validar estrategias o analizar tendencias a largo plazo.
- Vanity metrics vs. Actionable metrics: Las vanity metrics pueden verse bien, pero no ayudan en la toma de decisiones. Ejemplo: el número total de descargas de una app. En cambio, las actionable metrics influyen en estrategias.
- Leading vs. Lagging metrics: Las métricas lagging reflejan el pasado (ej. tasa de churn), mientras que las leading predicen tendencias futuras.
- Exploratory vs. Reporting metrics: Mientras que las reporting metrics ayudan a monitorear el desempeño diario, las exploratory metrics descubren patrones ocultos.
Acciones prácticas para product managers
Si quieres mejorar el uso de métricas en la gestión de productos, aquí tienes algunos pasos clave:
- Revisa las métricas actuales y evalúa si cumplen con los criterios de una buena métrica.
- Prioriza ratios y tasas en lugar de valores absolutos.
- Distingue entre vanity y actionable metrics.
- Identifica leading metrics que puedan predecir cambios futuros.
- Equilibra datos cuantitativos y cualitativos para un análisis más completo.
Las métricas son herramientas poderosas para la toma de decisiones en la gestión de productos digitales, pero su utilidad depende de cómo se seleccionan y utilizan. Un buen product manager no solo recopila datos, sino que los interpreta con precisión y los usa para impulsar estrategias efectivas.