Productos de datos

¿Qué es un producto de datos?

Los productos de datos son activos de datos que constituyen soluciones reutilizables, autónomas y centradas en el usuario, que agrupan datos de interés con las herramientas necesarias para que sus consumidores objetivo puedan utilizarlos fácilmente. Estos paquetes de productos de datos pueden ser herramientas internas utilizadas por analistas de datos o aplicaciones orientadas al cliente, todas las cuales aprovechan los datos para generar insights, mejorar las experiencias de usuario o automatizar tareas. Y ya sean productos de datos internos o dirigidos al consumidor, deben empoderar a sus usuarios para tomar decisiones basadas en datos.

A diferencia de los activos de datos tradicionales, los productos de datos van más allá de simplemente proporcionar acceso a datos sin procesar. Un producto de datos toma conjuntos de datos curados, los integra con herramientas y funcionalidades relevantes, y los presenta de manera fácil de usar. El resultado: el usuario del producto de datos puede resolver un problema empresarial específico o satisfacer una necesidad del usuario. Este enfoque empaquetado —que combina datos con los medios para usarlos, analizarlos y presentarlos— hace que un producto de datos sea reutilizable e incluso comercializable. 

Estas son algunas características clave de los productos de datos:

• Enfoque en las necesidades del usuario: Los productos de datos están diseñados teniendo en cuenta las necesidades específicas de sus usuarios objetivo. Priorizan experiencia del usuario (UX) al presentar los datos en un formato claro, conciso y accionable.
• Integración de datos: Los productos de datos suelen combinar datos de múltiples fuentes para ofrecer una visión holística. El proceso de combinación puede implicar la integración de datos provenientes de bases de datos internas, aplicaciones empresariales —gestión de relaciones con clientes, automatización de marketing u otros sistemas de dominio corporativo— y fuentes de datos externas, como datos demográficos de consumidores, feeds de redes sociales o información meteorológica.
• Perspectivas accionables: Los productos de datos deben ir más allá de presentar datos sin procesar. Deben ayudar a los usuarios a comprender los datos mediante funciones como herramientas de visualización de datos, algoritmos de aprendizaje automático para generar perspectivas e informes automatizados que destaquen las tendencias clave.
• Impacto medible: Los productos de datos deben ofrecer un beneficio claro y cuantificable para el negocio, mejorando métricas clave como los ingresos, la satisfacción del cliente (CSAT) o los costos operativos.

¿Un producto de datos es lo mismo que "datos como producto"?

Sí y no. Puede haber cierta confusión entre los términos "datos como producto" y "producto de datos". Aunque están muy relacionados, aquí se explica en qué se diferencian:

• Datos como producto es un concepto más amplio que se refiere a tratar los datos como un activo valioso y aplicar principios de gestión de productos a su gobernanza, acceso y uso. Implica garantizar la calidad, la seguridad y la detectabilidad de los datos para que puedan aprovecharse de manera efectiva en toda la organización.
• Producto de datos se refiere a una implementación específica del concepto de "datos como producto". Es una solución autónoma que utiliza datos (y herramientas relevantes) para abordar una necesidad particular.

Esencialmente, "los datos como producto" es la filosofía, mientras que un producto de datos es el resultado tangible.

¿En qué se diferencian los productos de datos de los productos de software tradicionales?

Si bien tanto los productos de software tradicionales como los productos de datos buscan resolver problemas de los usuarios, lo hacen de manera diferente:

• Productos de software tradicionales: Estos se centran en ofrecer un conjunto específico de características y funcionalidades. La experiencia del usuario a menudo solo importa en la medida en que permite a los usuarios completar ciertas tareas o lograr resultados particulares. (En otras palabras, qué tan fácilmente (y qué tan bien) el usuario puede realmente usar el software no es la consideración más importante.
• Productos de datos: Estos aprovechan los datos para empoderar a los usuarios de maneras específicas. Pueden ofrecer menos capacidades integradas (en términos numéricos) que un CRM masivo, de facturación u otro gran sistema empresarial, pero las prioridades se centran en presentar los datos de una manera que los usuarios puedan analizar y actuar para un propósito particular.

Aquí hay una analogía bastante ilustrativa. Piensa en un producto de software tradicional como una comida precocinada. Proporciona todos los ingredientes necesarios (características) e instrucciones (interfaz de usuario) para que los usuarios completen una tarea (comer). Un producto de datos, por otro lado, sería como una despensa bien surtida. Proporciona a los usuarios diversos ingredientes (datos) y herramientas (análisis) para preparar una comida (insights) adaptada a su gusto específico del momento (necesidades).

¿Qué es el desarrollo de productos basado en datos y en qué se diferencia del desarrollo de productos tradicional?

El desarrollo de productos basado en datos (DDPD) es una metodología de desarrollo que depende en gran medida de los datos para fundamentar las decisiones sobre el producto a lo largo de todo su ciclo de vida. Así es como se diferencia del desarrollo de productos tradicional:

• Desarrollo de productos tradicional: Este enfoque suele basarse en la intuición, las tendencias del mercado y los comentarios de los clientes para orientar las decisiones sobre el producto. Si bien son valiosos, estos métodos pueden ser subjetivos y propensos a sesgos. Los gerentes de producto pueden priorizar funciones según sus propias suposiciones sobre lo que los usuarios necesitan, o pueden dejarse influir por las voces más insistentes en el grupo de comentarios de los clientes.
• Desarrollo de productos basado en datos: Este enfoque aprovecha datos cuantitativos de diversas fuentes para fundamentar las decisiones sobre el producto. Estos datos pueden incluir análisis del comportamiento de los usuarios, resultados de pruebas A/B, encuestas a clientes e informes de investigación de mercado. Al analizar los datos, los equipos de producto pueden obtener información más profunda sobre las necesidades de los usuarios, identificar puntos de fricción y validar (o invalidar) hipótesis sobre el producto.

El DDPD es un proceso iterativo. Los equipos recopilan datos de forma continua, los analizan y utilizan esos conocimientos para perfeccionar su hoja de ruta del producto y priorizar funciones. Esto da como resultado un enfoque de desarrollo de productos más centrado en el usuario y respaldado por datos.

Estos son los beneficios del desarrollo de productos basado en datos:

• Mejor adecuación producto-mercado: Al comprender el comportamiento y las necesidades de los usuarios a través de los datos, es más probable que los productos resuenen con el mercado objetivo y logren una mayor adopción digital.
• Riesgo de desarrollo reducido: La validación basada en datos de las ideas de producto ayuda a reducir la posibilidad de invertir tiempo y recursos en funciones que los usuarios en realidad no quieren ni necesitan.
• Mayor eficiencia: Al priorizar las funciones basándose en información respaldada por datos, los equipos pueden asignar recursos de manera más efectiva y concentrarse en los esfuerzos de desarrollo que generarán mayor valor.
• Iteración de producto más rápida: Los datos permiten la medición y la mejora continuas. Los equipos pueden identificar áreas de mejora rápidamente y realizar ajustes basados en datos al producto, lo que lleva a ciclos de iteración de producto más cortos.
• Toma de decisiones mejorada: Los datos eliminan la subjetividad del proceso de desarrollo de productos. Al basar las decisiones en datos reales de usuarios, los equipos pueden desarrollar productos que satisfagan mejor las necesidades de los usuarios, lo que en última instancia conduce al éxito del producto.

Los componentes principales de una hoja de ruta de producto basada en datos

Una hoja de ruta de producto basada en datos es un plan estratégico que describe el camino de desarrollo de un producto de datos. Aprovecha los datos para priorizar funciones, definir cronogramas y garantizar que el producto se alinee con los objetivos empresariales y las necesidades de los usuarios.

A continuación, se presentan seis componentes esenciales de una hoja de ruta de producto basada en datos:

1. Visión y objetivos del producto: Una declaración clara y concisa que describe la visión a largo plazo del producto de datos y los objetivos específicos que busca alcanzar. Esta visión debe ser ambiciosa pero alcanzable, y conectarse con la estrategia empresarial general.
2. Perfiles de usuario: Definir los perfiles de usuario objetivo es fundamental para comprender quiénes utilizarán el producto de datos y cuáles son sus necesidades. Los perfiles de usuario deben basarse en investigaciones reales con usuarios, incluidas entrevistas, encuestas y análisis del comportamiento de los usuarios.
3. Análisis de mercado: Comprender las tendencias actuales del mercado, las preferencias de los consumidores y el panorama competitivo general ayuda a posicionar el producto de datos para el éxito. Obtener dicha información implica analizar las soluciones existentes, identificar posibles brechas en el mercado y mantenerse al tanto de las tecnologías emergentes y las tendencias de la industria.
4. Priorización de funciones: Los datos de diversas fuentes se utilizan para priorizar funciones para el desarrollo. Un marco común para la priorización de funciones es el marco de Valor vs. Esfuerzo. Idealmente, los equipos de producto deben priorizar las funciones que ofrecen un alto valor para los usuarios con un mínimo esfuerzo de desarrollo ("victorias rápidas"). A continuación, se presentan algunos ejemplos de puntos de datos utilizados para la priorización:
   • Investigación de usuarios: Las entrevistas a usuarios, las encuestas y las pruebas de usabilidad pueden revelar los puntos de dolor de los usuarios y las funcionalidades deseadas.
   • Análisis del comportamiento del usuario: Los datos de análisis de sitios web o aplicaciones pueden mostrar detalles de la interacción de los usuarios con el producto actual e identificar áreas de mejora.
   • Pruebas A/B: Probar diferentes variaciones de funciones puede revelar cuáles resuenan más con los usuarios.
   • Investigación de mercado: Comprender las tendencias del sector y las ofertas de la competencia ayuda a identificar funciones que podrían darle al producto de datos una ventaja competitiva.
5. Cronograma e hitos: El roadmap debe establecer un cronograma realista para desarrollar y lanzar funciones. Al establecer hitos más pequeños a lo largo del roadmap, los equipos pueden monitorear el progreso con precisión y garantizar mejor la finalización oportuna del proyecto.
6. Métricas y criterios de éxito: Los roadmaps de productos de datos deben definir criterios de éxito medibles para determinar si el producto está alcanzando sus objetivos. Estas métricas pueden incluir:
   • Tasa de adopción de usuarios: La cantidad de usuarios que utilizan activamente el producto de datos.
   • Tasa de interacción con funciones: La proporción de usuarios que interactúan con funciones específicas dentro del producto de datos.
   • Puntuación de satisfacción del cliente (CSAT): Una métrica que mide la satisfacción de los usuarios con el producto de datos.
   • KPI empresariales: Indicadores clave de rendimiento alineados con los objetivos del producto, como el aumento de ingresos, la mejora de la tasa de abandono de clientes, o tasas de conversión más altas.

Al hacer un seguimiento de estas métricas a lo largo del tiempo, los equipos de producto pueden evaluar la efectividad del producto de datos y realizar los ajustes necesarios en la hoja de ruta.

Beneficios de usar una hoja de ruta de producto de datos

Las hojas de ruta de productos de datos ofrecen varias ventajas clave:

• Mejor adecuación producto-mercado: Al basar las decisiones de desarrollo de funciones en datos, las hojas de ruta de productos de datos ayudan a garantizar que el producto aborde las necesidades actuales de los usuarios y resuelva problemas relevantes. Esto lleva a una mayor probabilidad de adopción del producto y la satisfacción del usuario.
• Toma de decisiones basada en datos: Los roadmaps de datos promueven una cultura de toma de decisiones basada en datos dentro de los equipos de desarrollo de productos. Al basar las decisiones en datos cuantificables, los equipos pueden evitar la subjetividad y los sesgos, lo que conduce a estrategias de desarrollo de productos más efectivas.
• Optimización de recursos: Los datos ayudan a los gerentes de producto a priorizar funciones según el impacto potencial de esas funciones. Esto permite a los equipos asignar recursos de manera eficiente y enfocarse en las funciones que ofrecen el mayor valor a los usuarios y al negocio.
• Alineación y transparencia: Los roadmaps de productos de datos fomentan la comunicación y la alineación entre los equipos. Al proporcionar una visión y un roadmap claros, los stakeholders comprenden las prioridades de desarrollo del producto y pueden ofrecer retroalimentación valiosa.
• Mayor agilidad: Los roadmaps de datos son documentos flexibles que los gerentes de producto pueden ajustar a medida que surgen nuevos datos. Esta flexibilidad permite que los equipos sean ágiles para responder a las necesidades cambiantes de los usuarios y a las dinámicas condiciones del mercado. Gestión del cambio se pueden implementar procesos para garantizar una transición fluida al adaptar el roadmap.

¿Qué tipo de datos debo considerar al crear un roadmap de producto de datos?

Crear un roadmap de producto de datos requiere una visión integral del recorrido del usuario y del panorama empresarial. A continuación, se presenta un desglose de los diferentes tipos de datos a considerar:

Datos de investigación de usuarios

• Entrevistas y encuestas a usuarios: Estos métodos de investigación cualitativa proporcionan información sobre las necesidades de los usuarios, sus puntos de dolor y las funcionalidades deseadas.
• Análisis del comportamiento del usuario: Los datos recopilados a través de herramientas de análisis de sitios web o aplicaciones pueden revelar patrones de comportamiento de los usuarios, identificar áreas de fricción y destacar funciones infrautilizadas.
• Pruebas de usabilidad y datos visuales: Observar cómo los usuarios interactúan con el producto de datos mediante reproducción de sesión y reproducción (parte de la plataforma de adopción digital) puede identificar problemas de usabilidad específicos y áreas de mejora.

Datos cuantitativos

• Análisis de sitios web y aplicaciones: Los datos de análisis web brindan información sobre la adquisición de usuarios, el engagement y las tasas de conversión.
• Datos de gestión de relaciones con el cliente (CRM): Los sistemas CRM contienen datos demográficos de los clientes, historial de compras, interacciones de soporte y otros datos de clientes. Estos datos pueden ayudar a identificar segmentos de usuarios y adaptar el producto de datos en consecuencia.
• Datos de automatización de marketing: Los datos de las plataformas de automatización de marketing pueden revelar el comportamiento de los usuarios dentro de las campañas de marketing e identificar clientes potenciales interesados en la propuesta de valor del producto de datos.

Datos de investigación de mercado

• Informes de la industria e insights de analistas: Estos recursos cubren cómo la transformación digital está dando forma a industrias específicas y proporcionan información valiosa como análisis de la competencia, tendencias del mercado y tecnologías emergentes que podrían impactar el producto de datos.
• Datos de benchmarking de clientes: El benchmarking frente a estándares de la industria o métricas de rendimiento de la competencia puede ayudar a identificar áreas de mejora y establecer metas realistas para el producto de datos.

Al combinar datos cualitativos, cuantitativos y visuales de diversas fuentes, los equipos de producto pueden construir una hoja de ruta de producto de datos fundamentada en las necesidades de los usuarios, alineada con los objetivos del negocio y receptiva a las dinámicas del mercado. Un ecosistema de datos garantiza que los datos utilizados para orientar la hoja de ruta sean precisos, confiables y accesibles para quienes los necesitan.

¿Cómo puedo incorporar los comentarios de los usuarios en la hoja de ruta de mi producto de datos?

Los comentarios de los usuarios son un componente fundamental de cualquier hoja de ruta de producto de datos. Estas son algunas formas de incorporarlos:

• Entrevistas y encuestas a usuarios: Realiza entrevistas y encuestas periódicas a los usuarios para recopilar comentarios sobre la experiencia del usuario, sugerencias de funciones y puntos de dolor.
• Mecanismos de retroalimentación en la aplicación: Implementa funciones como encuestas, sondeos y chatbots dentro del propio producto de datos para permitir que los usuarios proporcionen retroalimentación en tiempo real.
• Grabación y reproducción de sesiones: Utiliza herramientas de grabación y reproducción de sesiones, como las que ofrece Pendo, para observar cómo los usuarios interactúan con el producto de datos. Al identificar visualmente las áreas de confusión o fricción en el recorrido del usuario, puedes obtener información valiosa para orientar la hoja de ruta de tu producto de datos y priorizar las mejoras.
• Comunidades y foros de usuarios: Fomenta comunidades en línea o foros donde los usuarios puedan hablar sobre el producto de datos, compartir ideas y reportar problemas.
• Programas de pruebas beta: Ejecuta programas de pruebas beta para obtener retroalimentación temprana de los usuarios sobre las nuevas funciones antes de un lanzamiento más amplio.

Al solicitar e incorporar activamente los comentarios de los usuarios, los equipos de producto pueden garantizar que el roadmap del producto de datos siga siendo centrado en el usuario y aborde las necesidades cambiantes de los usuarios.

¿Cómo me ayuda Pendo con la investigación de usuarios para el desarrollo de productos de datos?

Pendo ofrece una plataforma de experiencia de producto digital (DPXP) con un sólido conjunto de herramientas para la investigación de usuarios y la recopilación de datos, lo que la convierte en un socio ideal para los equipos de desarrollo de productos de datos. Así es como Pendo ayuda:

• Grabaciones de sesiones de usuario: Pendo captura las sesiones de usuario, lo que permite a los equipos de producto observar cómo los usuarios interactúan con el producto de datos e identificar áreas de fricción o confusión.
• Análisis del comportamiento del usuario: Pendo proporciona análisis detallados sobre el comportamiento de los usuarios dentro del producto de datos. Estos datos pueden revelar qué funciones se usan más, cómo los usuarios navegan por la interfaz y en qué punto abandonan el recorrido del usuario.
• Mapas de calor y datos de flujo de clics: Los mapas de calor visualizan los clics e interacciones de los usuarios en la interfaz del producto de datos, lo que proporciona información sobre las áreas de enfoque del usuario y los posibles puntos de fricción. Los datos de flujo de clics revelan la secuencia de acciones que los usuarios realizan dentro del producto, lo que ayuda a identificar los flujos de usuario y a optimizar la experiencia del usuario.
• Herramientas de retroalimentación: Pendo se integra con varios mecanismos de retroalimentación como encuestas, sondeos y chat en la aplicación, lo que permite a los usuarios proporcionar retroalimentación en tiempo real directamente dentro del producto de datos.

Al aprovechar las capacidades de investigación de usuarios de Pendo, los equipos de productos de datos pueden recopilar datos cualitativos, cuantitativos y visuales enriquecidos para fundamentar las decisiones de su hoja de ruta y garantizar que el producto de datos ofrezca una experiencia centrada en el usuario.

¿Cómo puedo aprovechar las funciones de Pendo para recopilar datos para la hoja de ruta de mi producto de datos?

Pendo ofrece una variedad de funciones que te permiten recopilar datos valiosos para la hoja de ruta de tu producto de datos:

• Segmentación de usuarios: Pendo te permite segmentar a los usuarios según criterios como datos demográficos, patrones de comportamiento, uso de funciones y más. Esta segmentación ayuda a adaptar la experiencia del producto de datos y la hoja de ruta a las necesidades específicas de los usuarios.
• Análisis de embudo: Las herramientas de análisis de embudo de Pendo ayudan a rastrear el progreso de los usuarios a través de recorridos críticos dentro del producto de datos, como flujos de trabajo de incorporación o análisis de datos. Al identificar los puntos de abandono dentro de estos embudos, puedes priorizar las funciones que abordan estos cuellos de botella y mejorar las tasas de finalización de los usuarios.
• Pruebas A/B: Pendo facilita las pruebas A/B de diferentes variaciones de interfaz de usuario o funcionalidades de características. Estas pruebas te permiten validar hipótesis basadas en datos y determinar qué versiones resuenan más con los usuarios, lo que orienta las decisiones futuras del roadmap.
• Análisis de retención: Las herramientas de Pendo ayudan a rastrear cuántos usuarios regresan a tu producto de datos con el tiempo. Puedes usar estos datos para identificar las funciones que impulsan la participación de los usuarios y priorizar las iniciativas que mejoran la retención de usuarios.

Con estas funciones de Pendo, los equipos de productos de datos pueden recopilar continuamente datos de usuarios procesables para perfeccionar su roadmap, optimizar la experiencia del usuario y garantizar que el producto de datos ofrezca valor a largo plazo.

¿Por qué Pendo es la solución ideal?

Pendo empodera a los equipos de desarrollo de productos de datos de varias maneras:

• Toma de decisiones basada en datos: Pendo proporciona los datos y la información necesaria para tomar decisiones informadas sobre la priorización de funciones, la optimización de la experiencia del usuario y la estrategia general del producto.
• Desarrollo centrado en el usuario: Las herramientas de investigación de usuarios de Pendo garantizan que la hoja de ruta del producto de datos esté fundamentada en las necesidades y los puntos de dolor de los usuarios, lo que lleva a un producto más centrado en el usuario y más exitoso.
• Mejor adecuación producto-mercado: Al comprender el comportamiento de los usuarios y las tendencias del mercado a través de las capacidades de recopilación de datos de Pendo, los equipos de productos de datos pueden desarrollar productos que respondan a necesidades reales del mercado y logren una sólida adecuación producto-mercado.
• Mayor agilidad: Los mecanismos de retroalimentación de usuarios y las herramientas de pruebas A/B de Pendo permiten una iteración y adaptación rápidas para que tus equipos de producto puedan responder con agilidad a las cambiantes necesidades de los usuarios y a la dinámica del mercado.
• Colaboración mejorada: Pendo fomenta la colaboración entre gerentes de producto, diseñadores e ingenieros al proporcionar una plataforma central para datos e insights de usuarios. Esta colaboración conduce a un proceso de desarrollo de producto más ágil y eficiente.

En conclusión, Pendo es un socio valioso para los equipos de desarrollo de productos de datos. Al aprovechar las completas capacidades de investigación de usuarios y recopilación de datos de Pendo, los equipos pueden crear productos de datos centrados en el usuario, resolver problemas empresariales reales y lograr el éxito a largo plazo en el mercado.

¿Dónde puedo aprender más sobre el desarrollo de productos con Pendo?

Para quienes deseen profundizar más, explora Pendo Data Sync o descubre cómo puedes usar Data Sync.