Definición y beneficios de
Análisis de objetos
Object analytics rastrea las entidades de negocio y los activos de trabajo que los usuarios crean, modifican, completan o abandonan dentro del software, ayudando a los equipos a comprender el valor del producto en el nivel donde el trabajo realmente ocurre.
Índice
¿Qué es el análisis de objetos?
El análisis de objetos es un modelo analítico que mide la actividad en torno a una entidad de negocio específica dentro de un producto, como un pedido, tarea, negocio, proyecto, documento, factura, ticket o dispositivo.
El análisis de producto tradicional suele centrarse en las acciones que realizan las personas: qué página visitaron, qué botón hicieron clic, qué función usaron o qué evento activaron. El análisis de objetos agrega otra capa al conectar esas acciones con el elemento en el que trabajaba el usuario.
Ese cambio importa. En muchos productos, el objetivo no es simplemente lograr que alguien avance por un flujo de trabajo. El objetivo es ayudarlos a crear, actualizar, hacer avanzar o completar una unidad de trabajo significativa.
Por ejemplo, un producto de gestión de proyectos puede no solo necesitar saber si un usuario visitó la página de configuración del proyecto. Puede necesitar saber cuántos tableros de proyecto se crearon, cuáles se volvieron activos, cuánto tardaron en completarse y dónde los tableros abandonados salieron del flujo de trabajo.
En el análisis de objetos, el tablero de proyecto es el objeto. El objeto se convierte en el lente para entender si la actividad del producto se está convirtiendo en progreso real.
¿Cómo funciona el análisis de objetos?
El análisis de objetos funciona identificando un objeto de producto con un valor estable y luego agrupando la actividad de producto relevante en torno a ese valor.
Ese valor suele ser un ID de objeto, como orderId, projectId, dealId, documentId, o ticketId. El ID puede aparecer en la URL de una página, enviarse a través de una propiedad de evento o capturarse mediante un kit de desarrollo de software. Una vez que el ID del objeto está disponible en los datos del producto, los equipos pueden analizar qué le sucede a ese objeto a lo largo del tiempo.
Un flujo de trabajo típico de análisis de objetos incluye:
- Elegir un objeto de negocio significativo, como proyectos, pedidos o documentos
- Capturar el ID único del objeto a través de una URL, propiedad de evento o evento de SDK
- Agrupar la actividad del producto por ese valor de objeto
- Medir la participación, conversión, finalización y fricción a nivel de objeto
- Comparar las tendencias de objetos entre usuarios, cuentas, segmentos y períodos de tiempo
Esto ayuda a los equipos a ir más allá de los eventos de uso aislados. En lugar de ver únicamente que alguien hizo clic en un botón, pueden ver qué objeto afectó la acción y si ese objeto siguió avanzando.
¿Por qué es importante el análisis de objetos?
El análisis de objetos es importante porque el uso del software no siempre equivale al valor del producto.
Un usuario puede visitar una página, activar varios eventos o pasar tiempo en un flujo de trabajo sin completar con éxito el trabajo que vino a realizar. El análisis de producto tradicional puede mostrar la actividad, pero puede que no siempre muestre el resultado.
El análisis de objetos ayuda a responder un conjunto de preguntas más útiles:
- ¿Qué trabajo crearon realmente los usuarios?
- ¿Qué objetos se volvieron activos?
- ¿Qué objetos se estancaron?
- ¿Dónde salieron los objetos de una secuencia?
- ¿Cuánto tardaron los objetos en pasar de una etapa a otra?
- ¿Qué usuarios o cuentas interactuaron con cada objeto?
- ¿Qué tipos de objetos generaron más fricción?
Esto es especialmente valioso para productos donde el valor principal proviene de procesos de negocio, colaboración o creación de activos. En esos productos, el objeto suele ser la señal más clara de si el producto está ayudando a los usuarios a tener éxito.
Ejemplos de análisis de objetos
El análisis de objetos puede aplicarse en muchos tipos diferentes de software. El objeto cambia según la categoría del producto, pero la idea subyacente sigue siendo la misma: medir el activo de trabajo en sí, no solo la interacción a su alrededor.
| Tipo de producto | Objeto de ejemplo | Pregunta que el análisis de objetos puede responder |
|---|---|---|
| CRM | Objeto de ejemploNegocio | Pregunta que el análisis de objetos puede responder¿Qué negocios están avanzando, estancados o abandonados? |
| Gestión de proyectos | Objeto de ejemploTablero de proyecto | Pregunta que el análisis de objetos puede responder¿Qué tableros se crean pero nunca se configuran completamente? |
| Operaciones de comercio electrónico | Objeto de ejemploPedido | Pregunta que el análisis de objetos puede responder¿Dónde se ralentizan los pedidos antes de completarse? |
| Software de colaboración | Objeto de ejemploDocumento | Pregunta que el análisis de objetos puede responder¿Qué documentos requieren más ediciones, comentarios o revisitas? |
| Software de soporte | Objeto de ejemploTicket | Pregunta que el análisis de objetos puede responder¿Qué tipos de tickets tardan más en resolverse? |
| Software financiero | Objeto de ejemploFactura | Pregunta que el análisis de objetos puede responder¿Dónde se quedan atascadas las facturas antes de su aprobación? |
| Gestión de activos | Objeto de ejemploDispositivo | Pregunta que el análisis de objetos puede responder¿Qué dispositivos generan más actividad o problemas? |
Estos ejemplos muestran por qué object analytics se describe a veces como seguimiento a nivel de activos o análisis a nivel de entidades. Ayuda a los equipos a analizar las "cosas" importantes que gestiona su producto.
Object analytics vs. análisis de producto tradicional
Object analytics no reemplaza al análisis de producto tradicional. Lo hace más completo.
El análisis de producto tradicional ayuda a los equipos a comprender cómo las personas usan el software. Muestra qué páginas visitan los usuarios, con qué funciones interactúan, qué rutas siguen y dónde abandonan los flujos de trabajo. Esto es esencial para comprender el comportamiento del usuario.
Object analytics añade otra pregunta: ¿Qué ocurrió con el objeto de negocio involucrado en ese comportamiento?
| Tipo de análisis | Pregunta principal |
|---|---|
| Análisis de páginas | Pregunta principal¿A dónde fueron los usuarios? |
| Análisis de funciones | Pregunta principal¿Qué hicieron clic o usaron los usuarios? |
| Análisis de eventos | Pregunta principal¿Qué acción ocurrió? |
| Análisis de visitantes | Pregunta principal¿Qué usuario realizó la acción? |
| Análisis de cuentas | Pregunta principal¿Qué empresa o grupo realizó la acción? |
| Análisis de objetos | Pregunta principal¿Qué entidad de negocio fue creada, modificada, completada o abandonada? |
En conjunto, estas vistas crean una imagen más completa del comportamiento del producto. Un equipo puede entender quién realizó la acción, dónde ocurrió, qué función estuvo involucrada y qué objeto de negocio se vio afectado.
¿Qué métricas puede medir el análisis de objetos?
El análisis de objetos puede ayudar a los equipos a medir la salud y el rendimiento de las entidades de negocio dentro de su producto.
Las métricas comunes del análisis de objetos incluyen:
- Número de objetos activos
- Número de objetos recién creados
- Tasa de finalización de objetos
- Tiempo dedicado por objeto
- Tiempo promedio hasta la finalización
- Recuento de eventos por objeto
- Visitantes por objeto
- Cuentas por objeto
- Adopción de objetos a lo largo del tiempo
- Abandono entre etapas del ciclo de vida del objeto
- Señales de fricción vinculadas a valores específicos del objeto
Por ejemplo, un equipo de producto podría usar el análisis de objetos para ver si se están creando nuevos tableros de proyectos a un ritmo saludable, si los usuarios están invitando colaboradores, qué tableros se estancan antes del lanzamiento y si ciertos pasos de configuración generan fricción repetida.
El objetivo no es solo generar informes. El objetivo es identificar dónde el producto está ayudando a avanzar en el trabajo y dónde la experiencia se interpone en el camino.
¿Cómo mejora el análisis de objetos a los agentes de IA?
El análisis de objetos se vuelve aún más importante a medida que los agentes de IA se integran en las experiencias de producto.
Un agente de IA no solo necesita saber que un usuario hizo clic en un botón o abrió una página. Para ser útil, necesita contexto sobre el estado del trabajo en sí. ¿El proyecto está incompleto? ¿El trato está estancado? ¿El documento fue abandonado? ¿La factura falló antes de la aprobación?
El análisis de objetos puede ayudar a proporcionar ese contexto al mostrar cómo activos específicos avanzan a través de un flujo de trabajo del producto. Cuando un agente comprende el objeto, puede responder al objetivo real del usuario en lugar de reaccionar solo ante una interacción superficial.
Por ejemplo, si un equipo de producto observa que muchos tableros de proyectos se crean pero se abandonan durante la configuración, esa señal podría orientar la creación de una mejor plantilla, una guía contextual, una mejora del producto o un flujo de trabajo asistido por IA que ayude a los usuarios a completar la configuración más rápido.
Este es el ciclo agéntico: los datos del producto identifican qué está ocurriendo, el contexto del objeto explica qué está intentando lograr el usuario, y un sistema inteligente puede ayudar a avanzar en el trabajo.
¿Cómo admite Pendo el análisis de objetos?
Pendo admite el análisis de objetos a través del análisis de objetos de negocio, que permite a los equipos analizar objetos del producto como pedidos, tareas, proyectos, tratos, documentos o dispositivos utilizando herramientas de análisis de producto conocidas.
En Pendo, los objetos de negocio se definen a partir de propiedades de eventos que identifican una entidad específica. Por ejemplo, un producto podría enviar un orderId, taskId o projectId a medida que los usuarios interactúan con ese objeto. Pendo puede entonces agrupar la actividad en torno a ese objeto para que los equipos puedan analizar la participación, las tendencias, el abandono, el tiempo dedicado y la fricción a nivel de objeto.
Esto extiende el ecosistema más amplio de Pendo. Pendo ya ayuda a los equipos a comprender usuarios, cuentas, páginas, funciones, Track Events, embudos, rutas, comentarios, guías, repetición de sesióne interacciones con agentes. El análisis de objetos agrega otra capa de contexto del producto: los activos de negocio en los que trabajan los usuarios.
Ese contexto importa porque el software moderno está cada vez más orientado a flujos de trabajo, automatización y experiencias asistidas por IA. Los equipos necesitan entender no solo cómo las personas navegan por las pantallas, sino cómo el trabajo avanza a través del producto.
Con Pendo, el análisis de objetos puede coexistir con el análisis de visitantes y cuentas, el análisis de embudos, los paneles de control y guías en la aplicación acción. Esto ayuda a los equipos a identificar dónde los usuarios obtienen valor, dónde el trabajo se estanca y dónde una mejora del producto, una guía, un flujo de trabajo o una acción asistida por IA podría ayudar.
Preguntas frecuentes sobre el análisis de objetos
¿El análisis de objetos es lo mismo que el análisis de productos?
No. El análisis de objetos es parte de una análisis de productos más amplia, pero se enfoca en las entidades de negocio dentro del producto. El análisis de productos muestra cómo se comportan los usuarios en páginas, funciones, eventos, rutas y embudos. El análisis de objetos muestra qué sucede con los objetos en los que trabajan esos usuarios.
¿El análisis de objetos es lo mismo que el seguimiento de eventos?
No. El seguimiento de eventos captura acciones, como clics, vistas de página, envíos o uso de funciones. El análisis de objetos conecta esas acciones con un objeto de negocio específico, lo que permite analizar el ciclo de vida del propio objeto.
¿Qué es un objeto de negocio?
Un objeto de negocio es una entidad significativa dentro de un producto. Los ejemplos incluyen un pedido, proyecto, trato, documento, factura, ticket, tarea o dispositivo. En el análisis de objetos, el objeto de negocio se convierte en la unidad de análisis.
¿Qué es el seguimiento a nivel de activo?
El seguimiento a nivel de activo es otra forma de describir el análisis de objetos. Significa rastrear la actividad en torno a un activo o entidad específica, en lugar de solo rastrear sesiones de usuario, páginas o clics en funciones.
¿Qué tipos de productos se benefician del análisis de objetos?
El análisis de objetos es especialmente útil para productos creados en torno a flujos de trabajo, colaboración, operaciones, gestión de activos o finalización de procesos de negocio. Los ejemplos incluyen CRMs, herramientas de gestión de proyectos, plataformas de documentos, sistemas de soporte, herramientas de operaciones de comercio electrónico, software de finanzas y plataformas de gestión de activos.
¿Cómo ayuda el análisis de objetos a los equipos de producto?
El análisis de objetos ayuda a los equipos de producto a comprender si los usuarios están completando con éxito un trabajo significativo. Puede revelar dónde se abandonan los objetos, qué flujos de trabajo tardan demasiado, qué tipos de objetos generan fricción y qué cambios en el producto podrían mejorar la finalización o la adopción.
¿Cómo ayuda el análisis de objetos a los agentes de IA?
El análisis de objetos brinda a los agentes de IA más contexto sobre el estado del trabajo dentro de un producto. En lugar de solo reaccionar ante una acción del usuario, un agente puede comprender si un objeto está incompleto, estancado, abandonado o listo para el siguiente paso.
¿Cómo rastrea Pendo los objetos de negocio?
Pendo rastrea los objetos de negocio utilizando propiedades de eventos que identifican entidades específicas, como un orderId, taskId o projectId. Esos IDs de objeto pueden usarse luego para analizar la participación a nivel de objeto, tendencias, embudos, paneles y señales de fricción.
