Análisis del uso del producto: métricas, configuración y paneles de control

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El análisis del uso del producto consiste en medir cómo utilizan realmente los usuarios tu software tras registrarse y, a continuación, utilizar esa información para decidir qué desarrollar, qué corregir y qué comunicar a los clientes. Para un equipo de SaaS, el trabajo se reduce a tres tareas: seleccionar un pequeño conjunto de métricas, recopilar los datos de forma clara y presentar los resultados a quienes los necesitan, ya sea tu propio equipo o tus clientes. Esta guía abarca las tres tareas, y seremos sinceros sobre el papel que desempeña nuestro propio producto, dashrendr.

dashrendr: saca partido a las métricas de uso del producto. Crea paneles personalizables a partir de datos conectados o de tu API REST y, a continuación, utilízalos internamente, incrústalos en tu producto o envía informes por correo electrónico. Prueba el entorno de pruebas

En resumen

El análisis del uso del producto responde a preguntas como quién está activo, quién obtiene valor, quién está en riesgo y qué funciones merecen la pena.
Empieza con unas pocas métricas: usuarios activos, embudo de activación, retención, adopción de funciones y comportamiento de los usuarios avanzados. Evita la trampa de las 40 métricas.
Elabora un plan de seguimiento antes de escribir el código de seguimiento y asigna un responsable. La mayoría de los datos de uso erróneos tienen su origen aquí.
Un panel de control necesita un objetivo y pocas métricas. A continuación, programa su actualización para que las cifras lleguen a la gente sin que nadie tenga que iniciar sesión.
dashrendr es una plataforma de análisis para equipos de SaaS. Los planes empiezan en 6 $ al mes, con una prueba gratuita de 14 días y sin necesidad de tarjeta de crédito.

Índice

Qué es realmente el análisis de uso de productos
Métricas de uso del producto que vale la pena monitorizar
Cómo recopilar datos de uso fiables
Qué debe mostrar un panel de control de uso
Cómo hacer llegar las cifras a los usuarios de forma automática
¿Crearlo, comprarlo o combinarlo?
Nuestra perspectiva: el análisis de uso es un problema de entrega
Crear paneles de control de uso con dashrendr
Un plan de cuatro semanas para empezar
Preguntas frecuentes
Fuentes

¿Qué es realmente el análisis de uso de productos?

La definición es sencilla. El equipo de ingeniería de Pipedrive lo describe como el análisis de los datos del producto para comprender cómo lo utilizan los clientes, qué hacen y por qué. Atlassian enfoca el análisis de productos de forma similar: se registran las acciones de los usuarios como eventos, se agregan y se utilizan los resultados para mejorar el producto.

Lo que lo diferencia de otros tipos de análisis es la pregunta que se plantea. El análisis de marketing se pregunta de dónde proceden los visitantes y qué canal generó conversiones. La inteligencia empresarial se centra en la empresa en su conjunto: ingresos, costes, cartera de proyectos. El análisis de uso del producto comienza tras el registro y se pregunta qué hizo la persona a continuación. ¿Terminó la configuración? ¿Volvió en la segunda semana? ¿Llegó a utilizar alguna vez la función que te llevó un trimestre desarrollar?

La visión general de Stripe sobre el análisis de uso plantea lo mismo: el objetivo es ir más allá del simple recuento de tráfico y comprender qué comportamientos impulsan la retención o la pérdida de clientes. Las visitas a la página te indican que alguien llegó. Los datos de uso te indican si se quedó por alguna razón.

What product usage analytics actually is

Las decisiones que debe alimentar

Si una métrica nunca influye en una decisión, deja de incluirla en tus informes. Un buen análisis de uso sirve de base para decisiones como estas:

Qué desarrollar a continuación. Atlassian señala que los datos de eventos pueden mostrar qué funciones necesitan mejoras y cuáles son las más importantes, lo que te ayuda a priorizar los cambios.
Dónde se producen fugas en la incorporación. Si el 60 % de las cuentas nuevas nunca conecta su primera fuente de datos, eso es un problema mayor que cualquier función que falte.
A quién hay que llamar. Una cuenta cuya actividad semanal se ha detenido supone un riesgo de pérdida de clientes antes incluso de que se produzca una cancelación.
Si un cambio ha funcionado. Atlassian también recomienda realizar experimentos basados en hipótesis y decidir después si el cambio ha tenido éxito. Eso solo funciona si primero has anotado la hipótesis.

Una advertencia antes de las métricas. Las cifras no se explican por sí solas. Aha! señala que una caída en la conversión podría indicar fricción más que una pérdida de interés. El artículo de Pipedrive también advierte de que los datos de uso por sí solos no son suficientes: hay que combinarlos con datos financieros y con los comentarios de los clientes. Considera el panel de control como algo que te indica dónde debes fijarte y, a continuación, ve a hablar con la gente.

Métricas de uso del producto que vale la pena seguir

La lista de preguntas de Pipedrive es un buen punto de partida: cuántos usuarios activos tienes, qué impulsa la retención, en qué pasos de configuración o activación se pierden usuarios y en qué se diferencian los usuarios avanzados del resto. A continuación te mostramos cómo convertiríamos eso en un conjunto de métricas para un producto SaaS típico.

Métrica	Pregunta a la que responde	Cómo definirla
Cuentas activas (semanales o mensuales)	¿Hay alguien que realmente lo esté utilizando?	Cuenta las cuentas, no solo los usuarios, que hayan realizado una acción significativa durante el periodo
Tasa de activación	¿Los nuevos usuarios alcanzan el primer valor?	Porcentaje de cuentas nuevas que completan entre 2 y 4 pasos clave de configuración dentro de un plazo determinado
Abandono del embudo	¿En qué punto se estancan los usuarios?	Conversión paso a paso a lo largo de la configuración o de un flujo de trabajo principal
Retención	¿Vuelven?	Porcentaje de un grupo de nuevos usuarios que sigue activo en la semana 1, 4, 8 y 12
Adopción de funciones	¿Qué funciones merecen la pena?	Porcentaje de cuentas activas que utilizan una función al menos una vez durante el periodo
Comportamiento de los usuarios avanzados	¿Qué hacen de forma diferente tus mejores clientes?	Compara el grupo más destacado de cuentas con el resto, función por función
Uso frente a derechos de acceso	¿Quién está superando o infrautilizando su plan?	Consumo frente a los límites del plan, por cuenta

Define primero qué es un «usuario activo»

El error más costoso en el análisis de uso es una definición imprecisa de lo que es un usuario activo. Iniciar sesión no es uso. Abrir la aplicación y cerrarla no es uso. Elige la acción que indique que el cliente ha obtenido valor (ha creado un informe, ha enviado una factura, ha realizado una consulta) y cuenta solo eso. Anótalo. Todos los paneles de control que crees a partir de ahí heredarán esa definición, así que hazlo bien desde el principio.

Métricas para cuentas, no solo para individuos

En el SaaS B2B, el comprador es una empresa. Un usuario entusiasta dentro de una cuenta por lo demás inactiva no hace que esa cuenta sea sólida, y diez usuarios ocasionales pueden constituir una cuenta perfectamente sólida. Realiza un seguimiento a ambos niveles: el individual para las decisiones sobre el producto, y el de la cuenta para el éxito del cliente y las renovaciones.

Cómo recopilar datos de uso en los que puedas confiar

Los datos erróneos son peores que la ausencia de datos, porque la gente actúa basándose en ellos. La solución es tediosa y, en su mayor parte, se lleva a cabo antes de que nadie escriba código.

Elabora un plan de seguimiento. El manual de Datalyze lo describe como una «fuente de verdad» que documenta cada evento y propiedad que se planea recopilar antes de escribir el código, lo que ayuda a evitar datos corruptos. La documentación de Segment añade que un plan de seguimiento funciona como una especificación técnica con la que se pueden validar los eventos entrantes.
Designa a un responsable. Alguien tiene que decir «no» a la quinta variante de «button_clicked». Sin un responsable, los nombres de los eventos se van desviando a lo largo de un trimestre.
Realiza el seguimiento de los eventos importantes en el servidor. Datalyze recomienda el seguimiento del lado del servidor para minimizar la pérdida de datos, ya que el seguimiento del navegador puede bloquearse o descartarse. Los eventos de facturación, la creación de cuentas y las acciones principales completadas deben realizarse en el servidor.
Valida de forma continua. La misma guía sugiere alertas automatizadas, controles de calidad para cada nuevo evento y comprobaciones de coherencia con tu base de datos. Una simple alerta cuando el volumen de un evento cae a cero detecta la mayoría de los fallos.
Intégralo con otros sistemas. Stripe señala que el análisis de uso ofrece el máximo valor cuando se conecta con datos de CRM, facturación y atención al cliente. Una caída en el uso significa algo diferente para un cliente con un ticket de asistencia abierto que para uno que está de vacaciones.

Un pequeño plan de seguimiento que puedes copiar

Para un producto de generación de informes, un primer plan podría incluir solo seis eventos: account_created, data_source_connected, first_report_created, report_viewed, report_shared y export_downloaded. Cada uno tiene un responsable, un desencadenante, las propiedades que conlleva (ID de cuenta, ID de usuario, plan) y una nota sobre dónde se activa. Seis eventos bien definidos son mejores que sesenta mal definidos.

Privacidad y control de acceso

Los datos de uso describen a personas reales, así que decide desde el principio quién puede ver qué. Mantén los identificadores personales fuera de los eventos a menos que los necesites, recopila solo lo que requiera una decisión y asegúrate de que cada cliente solo pueda ver sus propios datos cuando se los muestres. Consulta la normativa de privacidad aplicable en los países donde se encuentran tus clientes (en Australia, esto empieza por la Ley de Privacidad y los Principios de Privacidad de Australia) y consulta a un abogado especializado en privacidad antes de ultimar una política. A nivel interno, proporciona paneles de control a los puestos que los necesiten: el servicio de asistencia no necesita la vista de ingresos, y el departamento financiero no necesita flujos de eventos a nivel de usuario.

Qué debe mostrar un panel de control de uso

La mayoría de los paneles de control de uso fracasan porque lo muestran todo. La guía de Brights sobre informes de SaaS lo explica muy bien: un panel de control útil tiene un objetivo claro, un pequeño conjunto de métricas que lo respaldan directamente y un contexto que aclara si se espera un cambio. Datalyze añade una estructura narrativa: empieza con una pregunta, ordena los informes de modo que cada uno conduzca al siguiente y termina con una respuesta.

En la práctica, te convendrá disponer de dos o tres paneles distintos.

Un panel interno sobre el estado del producto

Este es para tu equipo, y la pregunta es: «¿Funciona el producto para los usuarios?». Coloca la tasa de activación y las cuentas activas semanales en la parte superior, las cohortes de retención en el centro y la adopción de funciones más abajo. Añade una nota en lenguaje sencillo junto a cualquier métrica que varíe por una razón conocida, como un lanzamiento o una semana festiva.

Un panel de control de éxito del cliente

La pregunta aquí es: «¿Quién necesita atención?». Ordena las cuentas por actividad reciente, uso en relación con los límites del plan y las funciones clave que cada una ha adoptado o no. Aquí es donde la vista a nivel de cuenta cobra sentido.

Un panel de uso orientado al cliente

Tus clientes también quieren ver cómo utilizan tu producto. Un administrador quiere saber cuáles de los miembros de su equipo están activos, qué porcentaje de su asignación han utilizado y qué resultados ha proporcionado el producto. Mostrarles esto hace que el valor sea visible en el momento de la renovación, sin necesidad de una presentación de diapositivas. En nuestra entrada sobre las cinco métricas que todo fundador de una empresa SaaS debería mostrar abordamos qué cifras presentar a los clientes, y en nuestra guía de análisis orientados al cliente tratamos el patrón general.

Hacer llegar las cifras a los usuarios de forma automática

Un panel de control que nadie abre no sirve de nada. La solución habitual es enviar las cifras: un resumen semanal de los KPI a la bandeja de entrada del equipo, un resumen mensual de uso para el titular de la cuenta de cada cliente.

Una rutina de informes que funciona bien es la siguiente:

Semanal, interno: entre cinco y siete métricas principales con la variación respecto a la semana anterior, enviadas el lunes por la mañana antes de la reunión de planificación.
Mensual, interno: cohortes de retención y adopción de funcionalidades, para las revisiones de producto.
Mensual, dirigido a los clientes: un resumen de uso personalizado con la marca para cada cuenta, enviado al administrador.

Mantén el formato idéntico en cada ocasión, para que los lectores sepan dónde buscar. Si el informe cambia de formato cada semana, nadie adquirirá el hábito. Para ver con más detalle cómo lo gestionamos, consulta nuestro caso de uso de informes automatizados.

¿Crearlo, comprarlo o combinarlo?

Hay tres vías realistas para crear un panel de control de uso, y cada una se adapta a un equipo diferente.

Vía	Dónde funciona	Inconvenientes
Biblioteca de gráficos en tu propio código	Quieres un control total y dispones de tiempo de desarrollo	Tú mismo creas los diseños, la multitenencia, las exportaciones y la programación, y luego te encargas de su mantenimiento
Herramientas de BI empresarial como Metabase o Looker	Tienes analistas y una necesidad de generación de informes a nivel de toda la empresa	Según nuestra propia comparación, el coste de las herramientas más grandes supera los 1.000 dólares al mes, y su configuración requiere un esfuerzo considerable
Una capa de paneles de control como dashrendr	Quieres paneles personalizados con tu marca, integrados o enviados por correo electrónico rápidamente, a un precio adecuado para equipos pequeños	Está diseñada para equipos de SaaS y paneles de productos, no para soluciones de BI independientes destinadas a particulares

Esa es nuestra opinión y, obviamente, no somos imparciales. El resumen sincero: si sois un equipo de dos personas, una biblioteca de gráficos puede bastar durante un mes. Cuando los clientes empiezan a pedir exportaciones, vistas específicas por cliente y envíos programados por correo electrónico, el coste de desarrollo aumenta rápidamente.

Nuestra perspectiva: el análisis de uso es un problema de entrega

Hablamos con muchos fundadores y desarrolladores de SaaS, y el patrón es siempre el mismo. Ya disponen de los datos, almacenados en PostgreSQL, un conjunto de datos de BigQuery o una hoja de cálculo de Google. Lo que no tienen es una forma sencilla de convertirlos en algo que un gestor de producto, un responsable de atención al cliente o un cliente pueda leer.

Así que esa es la capa que hemos creado. dashrendr es una plataforma de análisis para equipos de SaaS: conectas tus fuentes de datos o envías tus propios datos a través de la API REST, creas paneles de control en un editor de arrastrar y soltar, y los colocas donde se necesiten. Pueden estar integrados en tu producto, en las pantallas de tu equipo o en un correo electrónico programado.

Our perspective: usage analytics is a delivery problem

Nuestra opinión, por si sirve de algo: no empieces por la herramienta. Empieza por los seis eventos, la definición única de «activo» y la pregunta concreta que responde cada panel de control. Una vez que eso esté definido, el panel de control en sí mismo se crea en una tarde. Si te saltas esos pasos, ninguna herramienta te salvará, ni siquiera la nuestra.

También nos oponemos a la idea de que el análisis de uso sea un lujo para más adelante. Un correo electrónico semanal con cinco cifras, que se empiece a enviar desde el primer mes, te proporciona una referencia que es muy difícil de reconstruir a posteriori.

— Paloma

Creación de paneles de control de uso con dashrendr

Si quieres poner esto en práctica, esto es lo que hace dashrendr:

Se conecta a tus datos. Google Analytics, BigQuery, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Google Sheets o tus propios datos a través de la API REST. Consulta las integraciones de datos.
Crea de forma visual. El generador de «arrastrar y soltar» no requiere código, y hay plantillas prediseñadas con las que empezar.
Se integra en tu producto. Los clientes ven sus propios datos, con seguridad multitenant y personalización completa de la marca. También hay un portal de marca blanca.
Sirve a tu equipo interno. Utiliza los paneles de control para operaciones y asistencia técnica o para realizar un seguimiento de tus propios KPI.
Envío programado. Informes diarios, semanales o mensuales por correo electrónico mediante informes automatizados, con exportación a PDF, CSV y PNG.

El caso de uso de análisis de producto muestra cómo mostrar el uso a tus clientes.

Los planes empiezan en 6 $ al mes (Hobby), seguido del Starter a 15 $ al mes, el Grow a 39 $ al mes y el Premium a 99 $ al mes. Cada miembro adicional del equipo cuesta 3 $ al mes. Todos los planes incluyen una prueba gratuita de 14 días y no se requiere tarjeta de crédito. No hay plan gratuito, solo la prueba. Encontrarás todos los detalles en la página de precios.

¿No sabes qué plan te conviene? Empieza el periodo de prueba, conecta una fuente de datos y crea primero el resumen semanal de KPI. Es el paso más pequeño que demuestra que la idea funciona.

Un plan de cuatro semanas para empezar

Semana 1: decidir. Acordar la definición de «activo», elegir entre cinco y siete métricas y redactar el plan de seguimiento con un responsable.
Semana 2: recopilar. Implementa los eventos, con los más importantes en el servidor. Configura una alerta para cualquier evento que caiga a cero.
Semana 3: visualización. Crea el panel de control interno de estado. Mantén un único objetivo y unas pocas métricas, y añade notas de contexto.
Semana 4: distribuir. Programa el correo electrónico semanal; a continuación, diseña la vista orientada al cliente y decide qué puede ver cada cuenta.

Al cabo de un mes, revisa lo que el equipo ha utilizado realmente. Elimina todo aquello que nadie haya consultado.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre el análisis de productos y el análisis del uso de productos?

En el uso cotidiano, ambos términos se solapan. La analítica de producto es la disciplina más amplia que analiza cómo interactúan los usuarios con un producto. La analítica de uso del producto se centra en lo que hacen los clientes tras registrarse: adopción, interacción, retención y estado de la cuenta. En el caso del SaaS B2B, la vista a nivel de cuenta es el elemento adicional importante.

¿Cuántas métricas debe tener un panel de control de uso del producto?

Menos de lo que crees. Intenta establecer un objetivo por panel y un pequeño conjunto de métricas que lo respalden, con contexto para explicar los cambios. Si una métrica no influye en una decisión, elimínala. Entre cinco y siete cifras clave es un límite razonable para un resumen semanal.

¿Puedo realizar un seguimiento del uso de un producto SaaS sin un ingeniero de análisis especializado?

Sí, si mantienes el alcance reducido. Elabora un breve plan de seguimiento, envía los eventos clave desde tu servidor a una base de datos o a través de una API, y utiliza un generador visual de paneles de control. Las partes que entrañan riesgo son la denominación y la validación de los eventos, no los gráficos, así que asigna al plan un responsable.

¿Deberían los clientes ver sus propios datos de uso?

A menudo, sí. Un panel de control de uso integrado en tu producto ayuda a los administradores a ver la actividad y el valor, y facilita las conversaciones sobre la renovación. El requisito es una separación estricta: cada cliente solo debe ver sus propios datos. Decide qué métricas son adecuadas para compartir antes de crear el panel.

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