Por qué importan los números: "Sin datos, eres solo otra persona con una opinión"
“Product Analytics” es el término que se aplica a la recopilación, el análisis y la visualización automatizados de datos. La mayoría de las personas obtiene su introducción a la analítica a través del popular Google Analytics, pero existe una variedad de softwares de analítica específicamente para rastrear las acciones del usuario en productos digitales y su interpretación.
No sólo los gerentes de producto son quienes necesitan implementar análisis de datos. Cualquier persona involucrada en comercio electrónico, desde ingenieros hasta diseñadores, puede usar los datos para tomar decisiones más informadas.
Al tomar decisiones basadas en datos, mejoras tu producto y la experiencia del usuario. Estudios muestran que las empresas que confían en el análisis de datos son mucho más rentables que sus pares.
Cuando las empresas se centran en los datos y los utilizan para tomar decisiones, desarrollan mejores relaciones con sus clientes. Cuando una empresa comprende mejor a sus clientes, las interacciones con ellos mejoran en cualquier nivel, desde la atención al cliente, las ventas y el desarrollo de los productos y servicios en sí.
Para los tomadores de decisiones ya no solo se puede confiar en sus instintos, sino que se deben armar con tantos datos como sea posible y deben incorporar la analítica de datos a todo lo que hacen desde un inicio.
Ahora bien, existe una gran cantidad de plataformas de análisis de datos, así como plataformas de inteligencia empresarial que ofrecen características similares. (Éstos son los más comunes y, posiblemente, los más importantes):
PRUEBAS A / B
A veces no sabemos qué funcionará hasta que lo probamos. Las pruebas A / B te ofrecen la oportunidad de probar tus hipótesis y mejorar tu producto en función de los resultados.
Las pruebas A / B son una estrategia que Netflix implementa casi religiosamente. Es una herramienta poderosa que se utiliza para ayudar a comprender las preferencias del usuario y es una de las claves para crear experiencias personalizadas.
SEGUIMIENTO DE USUARIOS
Si bien los datos cualitativos son útiles para ayudarte a comprender cómo los usuarios responden a tu producto, no siempre quieren decir lo que dicen. No hay nada tan revelador como el seguimiento de los usuarios en tiempo real, cuando se trata de comprender el comportamiento e identificar patrones.
SEGMENTACIÓN DE USUARIOS
Esto te ayudará a averiguar cómo interactúan los diferentes usuarios con tu producto. Al organizar a tus usuarios en varios segmentos, puedes descubrir cómo atender mejor a cada grupo y encontrar nuevas oportunidades de crecimiento con un determinado grupo demográfico. Por ejemplo, Pinterest descubrió, a través de análisis de productos, que los hombres eran el grupo demográfico más desatendidos.
La mejor parte de implementar el análisis de datos es que casi todos los equipos pueden beneficiarse de él. Se pueden usar los datos para hacer recomendaciones más proactivas a los clientes, marketing puede usarlos para personalizar sus mensajes y ventas puede usarlos para identificar el momento adecuado para contactar a un cliente potencial.
En el día a día al contar con información de este tipo y el acceso a análisis de datos te será de gran ayuda a la hora de tomar decisiones sobre las estrategias y cambios, pero también en tus conversaciones. Los datos brindan un terreno común para iniciar discusiones con equipos multifuncionales y fortalecer el networking.
Por último, si bien los datos se pueden interpretar de diferentes maneras, a veces pueden proporcionarle una verdad objetiva.
En la ciencia de datos, uno de los factores clave para hacer las preguntas correctas es desarrollar y definir el planteamiento correcto del problema. Después de todo, no sabrás qué preguntas hacer a partir de tus datos si no sabes al 100% qué problema estás tratando de resolver.
“Un problema bien definido es un problema medio resuelto”
CHARLES KETTERING
DAVID@RMR.MX
