Datos en la estrategia de producto

De hecho, empresas de todo tipo, en diferentes sectores ya usan datos desde hace años para tomar decisiones relevantes sobre el futuro de sus productos. Te pongo solo algunos ejemplos:

• En hostelería y turismo, el uso de datos ha ayudado a reducir costes de hasta el 20% en algunos servicios
• Tres cuartas partes de las empresas del sector retail usan o usarán soluciones de analítica de datos
• En energía, el análisis de big data puede reducir hasta un 30% las emisiones contaminantes
• En transporte, el 43% de los expertos considera que los datos serán la principal vía de transformación del sector
• El 87% de los directivos del mundo de las aseguradoras cree que la inversión en data es prioritaria

El perfil de Product Manager

Tanto si trabajas como Digital Product Manager como si tienes interés en formarte para este puesto, es muy probable que ya sepas que el perfil del jefe de Producto en una compañía está orientado a cubrir múltiples funciones. Este cargo se hace responsable de un proyecto desde su inicio hasta más allá de lanzamiento.

Aunque el puesto del Digital Product Manager no tenga unas funciones fijas que se prolonguen en el tiempo, ya que se transforma casi para cada proyecto, el responsable de producto sí tiene que tener un perfil que cumpla las siguientes características:

• Analítica
• Flexibilidad
• Organización
• Trabajo en equipo
• Liderazgo
• Confianza

Todas estas habilidades serán fundamentales para que un proyecto del que eres responsable sea exitoso. Sin embargo, no serán lo único que tendrás que tener en cuenta si quieres triunfar.

Qué datos necesito para mi estrategia de producto

En la primera fase de definición del proyecto debes recabar dos tipos de información

• Interna: qué necesita la empresa, quién formará el equipo, cuánto tiempo requiere, qué tareas se llevarán a cabo, qué grado de dificultad tendrán esas tareas.
• Externa: qué esperan nuestros clientes, a quién está dirigido el producto, cómo ha actuado la competencia.

Datos con detalle

Me gusta diferenciar entre dos tipos de datos a la hora de estudiar la evolución de un proyecto:

• De volumen: número de usuarios únicos, número de páginas vista, fuentes de tráfico, porcentaje de usuarios únicos, porcentaje de usuarios recurrentes.
• De comportamiento: scroll, páginas de salida, a través de qué página ha llegado el usuario, tiempo medio de visita, páginas vista por usuario, qué páginas captan más leads, qué páginas venden más, etc.

Los datos de volumen nos sirven para establecer una serie de KPI de ámbito general con el objetivo de controlar la magnitud del proyecto. En cambio, los datos de comportamiento nos aportan información mucho más valiosa que podemos usar para mejorar nuestro producto en el futuro, ahorrar tiempo y costes en desarrollos posteriores y aprender de nuestros usuarios.