{"id":1600,"date":"2025-03-12T10:42:17","date_gmt":"2025-03-12T09:42:17","guid":{"rendered":"https:\/\/minders.io\/?p=1600"},"modified":"2025-03-31T20:16:00","modified_gmt":"2025-03-31T18:16:00","slug":"como-empiezo-a-trabajar-con-datos-parte-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/minders.io\/es\/como-empiezo-a-trabajar-con-datos-parte-1\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo empezar a trabajar con datos"},"content":{"rendered":"

A principio de este turbulento 2020 le\u00ed un art\u00edculo de Forbes que anunciaba que \u201ctoda compa\u00f1\u00eda es una compa\u00f1\u00eda de analisis datos<\/a>\u201d (Every company is a data & analytics company<\/em> en su ingles original). Amir Orad, el autor de esta cita, incluso anunciaba que todos las compa\u00f1\u00edas en el mercado van a verse forzadas a tomar uno de dos caminos, transformarse en compa\u00f1ias inteligentes (compa\u00f1ias data-driven) u obsoletas .<\/p>\n

Every Company is a Data & Analytics Company<\/strong><\/p>\n

Todo esta reflexi\u00f3n ven\u00eda a partir del an\u00e1lisis del anuncio de Nike de remplazar a su hist\u00f3rico CEO Mark Parker por John Donahoe, un ejecutivo con una gran trayectoria en empresas de tecnolog\u00eda. Con foco en redoblar aquello de que Nike es una empresa de tecnolog\u00eda que vende zapatillas y ropa (dato no menor; de Febrero hasta ahora, Octubre 2020, las acciones de Nike crecieron un 30%). Todo esto, antes de la pandemia que paralizo al mundo y dejo a todas aquellas compa\u00f1\u00edas y marcas sin una identidad digital\u2026 silenciadas! La pandemia no hizo m\u00e1s que acelerar la trasformaci\u00f3n digital, y hoy en d\u00eda las palabras de Amir cobran m\u00e1s sentido que nunca, solo las compa\u00f1\u00edas data-driven podr\u00e1n triunfar en el mundo actual, el resto\u2026 quedaran obsoletas.<\/strong><\/p>\n

Sin importar lo que est\u00e9s vendiendo, debes estar recolectando informaci\u00f3n sobre tus clientes para poder hacer mejor tu negocio. \u00a1Es esencial! Y esto no requiere de cientos de desarrolladores, data scientists o data engineers, pero si requiere de un plan.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo hago entonces para ser una compa\u00f1\u00eda data-driven? \u00bfCu\u00e1l es el plan que debo seguir?<\/strong><\/p>\n

Empecemos por el principio, ser una compa\u00f1ia data-driven implica que cualquier persona dentro de la organizaci\u00f3n entienda y conf\u00ede en los datos, y pueda tomar decisiones en base eso. No es necesario en principio ning\u00fan tipo de algoritmo de inteligencia artificial o machine learning, ni deber\u00edas tener porque empezar a preocuparte por querys SQLs o complicarte con entender los pageviews sin valor de google analytics.<\/p>\n

Nuestro plan consiste en:<\/p>\n

    \n
  1. Definir qu\u00e9 es importante para tu negocio, cu\u00e1les son tus objetivos y cu\u00e1les son las m\u00e9tricas que te van a llevar a alcanzarlos. B\u00e1sicamente, este primer paso consiste en definir tu estrategia de producto basada en datos.<\/li>\n
  2. Definir que datos vamos a recolectar y c\u00f3mo vamos a hacerlo, este proceso contempla la creaci\u00f3n de la taxonom\u00eda de datos de la organizaci\u00f3n.<\/li>\n
  3. Definir el tipo de an\u00e1lisis que queremos realizar con los datos, est\u00e1 claro que el prop\u00f3sito es mejorar la experiencia de nuestros clientes, pero c\u00f3mo\u2026. \u00bfqu\u00e9 debemos medir? \u00bfc\u00f3mo debemos medirlo? En este post la idea es indagar en los diferentes an\u00e1lisis que podemos realizar: MAUs, LTV, Engagement, Funnel, Cohort Analysis, Correlation Analysis, etc\u2026<\/li>\n
  4. Integraci\u00f3n de los datos, \u00bfc\u00f3mo vamos a integrar estos datos con otras plataformas? No sirve de nada tener un workflow fragmentado que no nos permita sacarle el m\u00e1ximo provecho a nuestra informaci\u00f3n. \u00bfC\u00f3mo podemos crear esos procesos autom\u00e1ticos que nos permiten escalar exponencialmente nuestros productos?<\/li>\n<\/ol>\n

    En este post vamos a enfocarnos en los puntos 1 y 2 del plan, y vamos a dejar los puntos 3 y 4 para futuras entregas.<\/em> \u00a1Suscr\u00edbete para que te llegue!<\/a><\/p>\n

    1.<\/strong> \u00bfC\u00f3mo hago para definir mi estrategia basada en datos?<\/strong><\/p>\n

    Primero, una estrategia de producto es un plan de alto nivel para lo que quiere que logre su producto. Por lo general, define tres cosas: c\u00f3mo tu producto satisfar\u00e1 las necesidades del cliente, alcanzar\u00e1 los objetivos comerciales y proporcionar\u00e1 un valor \u00fanico<\/strong>. Una estrategia de producto basada en datos lleva tu estrategia de producto al siguiente nivel. Como sugiere el nombre, una estrategia de producto basada en datos se basa en datos, cualitativos y cuantitativos. Entonces, en lugar de adivinar qu\u00e9 necesitan los clientes, utiliza datos de su comportamiento para comprender lo que necesitan.<\/p>\n

    Para lograr esto, nosotros recomendamos la metodolog\u00eda de la Product North Star, a partir de la cual podr\u00e1 identificar la m\u00e9trica que relaciona el valor que provee a sus clientes con sus objetivos comerciales y al mismo tiempo todas las \u201cInput Metrics\u201d que impulsan el crecimiento de su North Star. En este<\/a> post hablamos en mayor profundidad sobre esta metodolog\u00eda, la cual nos va a dar como resultado un conjunto de m\u00e9tricas fundamentales para analizar nuestro producto.<\/p>\n

    2.<\/strong> Recolecci\u00f3n de Datos<\/strong>: \u00bfqu\u00e9 tipo de datos vamos a recolectar? \u00bfdesde d\u00f3nde vamos a hacerlo? \u00bfqu\u00e9 tipo de informaci\u00f3n voy a recolectar?<\/strong><\/p>\n

    En Product Minds trabajamos de la mano con m\u00faltiples equipos de Producto, y nuestra recomendacion es siempre la misma: para poder tener la foto completa de la experiencia del usuario, necesitamos recolectar data cuantitativa y cualitativa.<\/strong><\/p>\n

    La idea es hacer uso de las dos para poder formular hip\u00f3tesis sobre nuestros usuarios y validarlas (o no) a partir de los datos.<\/p>\n

    Por ejemplo, podriamos llegar a observar en los datos cuantitativos que un 50% de los usuarios estan abandonando la p\u00e1gina de checkout y a partir de una encuesta a usuarios finales entender a qu\u00e9 se debe este gran porcentaje de abandono:<\/p>\n

    \n
    \"\"<\/div>\n<\/figure>\n

    Otra forma de analizar los datos podr\u00eda partir de una observaci\u00f3n realizada por un cliente, y una validaci\u00f3n (o no) a partir del an\u00e1lisis de los datos cuantitativos. No alcanza con saber lo que opina un usuario, tengo que entender si esa opini\u00f3n o ese comportamiento se manifiesta en un porcentaje relevante de mi base de usuarios:<\/p>\n

    \n
    \"\"<\/div>\n<\/figure>\n

    Para recolectar data cualitativa hay diferentes m\u00e9todos y herramientas, desde soluciones digitales para grabar sesiones o visualizar mapas de calor de su sitio hasta soluciones que permiten hacer encuestas a sus clientes en su producto. Si bien estas soluciones son excelentes, nosotros recomendamos simplemente salir y hablar con sus clientes!
    Si su producto es B2B, levantar el tubo y llamar a sus clientes. Cons\u00falteles respecto a su experiencia y obtenga feedback directamente de ellos! Pro tip: Su equipo de Ventas y Customer Success Management puede ser una gran fuente de datos tambi\u00e9n.
    Si su producto es B2C, salga a la calle y entreviste a personas al azar!! U organice focus groups para poder ver como personas random usan su producto y pueda hacerles preguntas respecto a su experiencia. No tenga miedo de mirar a la cara a sus clientes y hablar con ellos! Cualquier gran Product Manager tuvo que pasar por esa inc\u00f3moda experiencia.<\/p>\n

    Y recuerde, lo que sus clientes dicen es solo una parte de la historia, no necesita cambiar radicalmente su producto por una mala entrevista con un usuario. Busque formular hip\u00f3tesis, crear experimentos y validar esas hip\u00f3tesis a trav\u00e9s de datos cuantitativos. \u00a1Empiece de a poco, experimente, mida, itere!<\/strong><\/p>\n

    Respecto a la data cuantitativa, nuevamente, la mejor opcion y la m\u00e1s confiable, es tambien recolectar datos de usuario. La idea ser\u00eda tratar de entender como los usuarios se comportan a partir de recolectar sus interacciones con su producto. Donde estas \u201cinteracciones\u201d se transforman en eventos que trackeamos y recolectamos.<\/p>\n

    \u00bfQu\u00e9 m\u00e1s debo trackear junto con el evento?<\/strong><\/p>\n

    Junto con el evento deber\u00edamos trackear al usuario! Es fundamental entender los eventos a nivel usuario, y tener la capacidad de entender qui\u00e9n es la persona que est\u00e1 realizando una acci\u00f3n concreta con mi producto. No queremos tener solo n\u00fameros en una pantalla, queremos ver como nuestros clientes utilizan nuestro producto. Adem\u00e1s deber\u00edamos poder trackear el contexto de este evento, lo cual se traduce en propiedades de evento y propiedades de usuario.<\/p>\n

    Ejemplo:
    Evento: \u201cEscuchar Canci\u00f3n\u201d
    <\/em>Propiedades del evento: \u201cNombre\u201d \u201cDuraci\u00f3n\u201d \u201cG\u00e9nero\u201d
    <\/em>Usuario: IDs que permitan identificar al usuario como \u00fanico.
    <\/em>Propiedades de usuario: \u201cLocaci\u00f3n\u201d \u201cDispositivo\u201d \u201cAttribution data\u201d \u201cA\/B Testing Data\u201d<\/em><\/p>\n

    \u00bfQu\u00e9 acciones elijo trackear para mi producto? \u00bfc\u00f3mo las priorizo? \u00bfqu\u00e9 es importante medir?<\/strong><\/p>\n

    Nosotros consideramos fundamental crear una taxonom\u00eda (la taxonom\u00eda es el conjunto de eventos y propiedades que vamos a trackear) alrededor de sus objetivos, por eso es que recomendamos empezar por definir su Product North Star Metric e Input Metrics, eso nos va a permitir definir cu\u00e1les son los eventos o interacciones prioritarias de su producto.<\/p>\n

    A todos aquellos que se encuentren con la tarea de definir su taxonom\u00eda les recomendamos revisar el Data Taxonomy Playbook<\/a> de Amplitude, esta gu\u00eda contiene recomendaciones para definir una taxonom\u00eda desde cero e incluye algunos ejemplos relevantes por industria. Recuerde que el foco debe estar puesto en entender la experiencia del cliente, no solo que tan efectiva fue una campa\u00f1a de marketing para traer \u201cvisitas\u201d a tu sitio. \u00a1Diganle no a las vanity metrics!<\/strong><\/p>\n

    \n
    \"Marketing<\/div>\n<\/figure>\n

    Si la informaci\u00f3n que te hemos compartido no es suficiente, a\u00fan te preguntas como puedes hacer para empezar a trabajar con datos, y crees importante para tu empresa contar con la ayuda de un experto, entonces ll\u00e1manos <\/strong>.<\/p>\n

    En Product Minds somos especialistas en Data & Analytics, nuestra misi\u00f3n es ayudar a empresas latinoamericanas a construir mejores experiencias digitales!<\/strong><\/p>\n

    Enviar un WhatsApp<\/a>
    hola@productminds.io<\/a>
    \u2615\ufe0f     Agendar una reuni\u00f3n<\/a><\/p>\n

    \u200d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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