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Download the e-BookMétricas comprobadas para impulsar el éxito del producto y del negocio
Introducción: Los desafíos y oportunidades actuales del liderazgo de producto
¿Qué significa medir el éxito de tu producto y tu empresa?
Claro, hay algunos pilares fundamentales en los que siempre podemos confiar: aumentar los usuarios activos, la adopción y la retención de un producto siempre será esencial para el éxito continuo del negocio.
Pero las cosas son un poco diferentes hoy en día. Por ejemplo, Gartner predice que el 75 % de las empresas operacionalizarán la IA para 2025. La IA está cambiando rápidamente las operaciones de las empresas modernas, y muchos de estos negocios están trabajando en tiempo real para entender exactamente cómo medir el éxito. Mientras tanto, las prácticas de trabajo y liderazgo están cambiando: la automatización, el vibe coding y la inteligencia de usuarios son solo la punta del iceberg.
Ser un líder de producto en 2025 requiere un delicado equilibrio entre la fluidez técnica y la visión estratégica, aportando claridad en medio del ruido que existe. Con nuevas tecnologías y nuevas formas de hacer las cosas, los líderes de producto están descubriendo que este es un momento increíblemente emocionante para llevar un producto al éxito.
En esta guía, aprovechamos nuestra experiencia trabajando con más de 14,000 clientes durante el último año para analizar los 10 KPI que todo líder de producto necesita conocer. Si bien nos enfocamos principalmente en lo que consideramos los KPI esenciales para cada equipo de producto, también exploramos cómo la IA cambia la ecuación.
Comprender qué es esencial para medir el éxito del producto
Hagamos un zoom hacia afuera y entendamos los diferentes tipos de KPI a un nivel general. Aquí hay tres categorías que debes tener en cuenta:
- Resultados de negocio: ¿Cuáles son tus resultados de negocio más importantes y cómo impacta tu producto en los resultados clave del negocio y financieros a corto y largo plazo? Estos pueden estar estrechamente relacionados con la reducción de la deserción, el aumento de la retención de usuarios a largo plazo o la captación de nuevos usuarios o suscriptores.
- Uso del producto: Estos KPI reflejan cómo se comportan los usuarios dentro de tu producto. ¿Qué funciones usan más? ¿Dónde se quedan atascados? Estas métricas son fundamentales para entender si los usuarios encuentran o no valor en tu software.
- Rendimiento del producto: Estos KPIs miden qué tan bien tu producto cumple su función prevista. ¿Cuál es el tiempo de respuesta de tu producto? ¿Cuánto tiempo de inactividad experimentaste el mes pasado? Por lo general, es mejor establecer un punto de referencia interno para las métricas de calidad y medirte contra él mensual o trimestralmente.
Los 10 KPIs esenciales para 2025
Al seleccionar nuestros principales KPIs, consideramos indicadores que ayudarían a los líderes de producto a rastrear aspectos cruciales de sus aplicaciones, como costos, adopción de funciones y sentimiento de los usuarios. Estas métricas abordan las demandas duales de innovación y estabilidad, y te ayudan a entender cómo tus usuarios interactúan con tu software para que puedas reducir la deserción y obtener información clave sobre lo que podrían querer en el futuro.
1. Valor predictivo del ciclo de vida del cliente (CLTV)
Es de conocimiento común que cuesta significativamente más ganar nuevos clientes que retenerlos. Por eso es fundamental comprender el valor del ciclo de vida de un cliente a largo plazo.
Los modelos tradicionales de CLTV, que se basan en promedios históricos, tienen dificultades para tener en cuenta variables dinámicas como los cambios de comportamiento impulsados por IA o las interrupciones en la cadena de suministro. Las operaciones más competitivas están recurriendo a modelos predictivos impulsados por IA para comprender cómo las decisiones actuales pueden impactar los ingresos futuros.
El CLTV predictivo integra el aprendizaje automático para analizar flujos de datos en tiempo real, incluidos patrones de interacción de usuarios, tendencias macroeconómicas y eventos geopolíticos. Pueden utilizar datos de transacciones, métricas de comportamiento de usuarios y preferencias de funciones o productos.
Por ejemplo, un proveedor de software B2B podría usar el CLTV predictivo para asignar recursos a industrias de alto potencial, como la atención médica o las energías renovables, donde los cambios regulatorios crean oportunidades de crecimiento.
¿Por qué es importante el CLTV?
El CLTV predictivo es fundamental para obtener una comprensión más profunda del valor en todos sus productos y aprovecha el aprendizaje automático para proporcionar estimaciones de valor más precisas. Además, puede ayudarle a comprender mejor cómo los usuarios podrían adoptar nuevas funciones, especialmente aquellas basadas en IA.
Cómo medir el CLTV
El CLTV es sencillo de calcular: tome el valor anual de un cliente, multiplíquelo por la vida útil promedio del cliente (en años de suscripción o licencia) y reste los costos de adquisición o mantenimiento (como los costos generales de adquisición de clientes, los costos de tiempo hasta la obtención de valor u otras métricas).
2. Tasa de adopción de funciones de IA
La adopción de funciones es esencialmente una métrica de activación de usuarios, y la adopción de funciones de un producto de IA es una demostración clara del valor inmediato y continuo que sus productos de IA aportan a los usuarios.
Este KPI mide qué tan profundamente interactúan los usuarios con funciones de IA como chatbots, informes automatizados o análisis predictivos. Una tasa de adopción baja puede indicar una falta de alineación entre las necesidades de los usuarios y el diseño de las funciones. Por ejemplo, una plataforma de CRM podría descubrir que sus pronósticos de ventas impulsados por IA están subutilizados debido a una falta de capacitación, lo que llevaría a rediseñar la experiencia de incorporación dentro de la aplicación.
Si tu equipo comprende cómo tu base de usuarios interactúa con las funciones de IA, podrá brindarles un mejor soporte y fomentar la adopción continua.
¿Por qué es importante la tasa de adopción de funciones de IA?
El seguimiento de la adopción de IA garantiza el retorno de la inversión. Una adopción baja indica un diseño de funciones desalineado o una incorporación deficiente, mientras que una adopción alta se correlaciona con la retención y el crecimiento de los ingresos. Medir la interacción con chatbots o análisis predictivos ayuda a los equipos a perfeccionar las experiencias de usuario y a justificar los costos de desarrollo de IA.
Cómo medir la tasa de adopción de funciones de IA
La tasa de adopción se expresa como un porcentaje del total de tu base de usuarios con acceso a la función:
Cómo aumentar la adopción de funciones
Uno de los beneficios principales de medir la adopción es entender cómo dirigir a los clientes hacia la funcionalidad que les beneficiaría, lo que los hace más propensos a mantenerse comprometidos con tu producto. Cuando se trata de impulsar la adopción de funciones clave, es más efectivo hacerlo dentro del propio producto. Las tácticas dentro de la aplicación para impulsar la adopción de funciones incluyen:
- Usar mensajes dentro de la aplicación para anunciar nuevas funciones.
- Usar recorridos guiados dentro de la aplicación para dirigir a los usuarios a funciones específicas y ayudar con la incorporación.
- Usar la segmentación para dirigir las comunicaciones a los clientes que encontrarían valor en la función.
Caso real destacado: Okta
Medir las experiencias de los usuarios implica comprender tu base de usuarios a un nivel granular. Okta descubrió que Pendo les ayudó a entender la experiencia de sus clientes actuales e identificar oportunidades de mejora.
"Podemos segmentar, dirigirnos y volver a dirigirnos a los usuarios en distintos canales según los datos que tenemos a nuestra disposición, para poder asesorarlos, guiarlos o impulsarlos de manera efectiva a través de las partes fundamentales de la configuración de Okta."
Tom Witczak, Director de Experiencia Digital, Okta
3. Crecimiento de usuarios
El crecimiento podría ser la métrica más importante para la salud de tu organización. Piensa en el crecimiento como un reflejo de los esfuerzos de alcance de tu marca: ¿Qué tan bien estás atrayendo nuevos usuarios? ¿Qué tan bien están funcionando tus esfuerzos para expandir el uso entre tu base de usuarios existente?
¿Por qué es importante el crecimiento de usuarios?
Como dice el viejo refrán, si no estás creciendo, estás muriendo. Los cambios en las métricas de crecimiento pueden ayudar a los equipos a identificar problemas en la divulgación, la experiencia del usuario y otras preocupaciones. El "crecimiento" en sí mismo puede variar como categoría, pero para las plataformas de software, el crecimiento estará directamente vinculado a la expansión de la base de usuarios y, a partir de eso, a la expansión de los ingresos.
Dicho esto, también puedes medir el crecimiento en función de otros factores, como cuánto tiempo pasan estos usuarios en tu plataforma o usando ciertas funciones.
Cómo medir el crecimiento de usuarios a lo largo del tiempo
La clave para medir el crecimiento de usuarios es comprender las medidas de tiempo esenciales. Los períodos más críticos para la mayoría de las plataformas de software basadas en suscripción son los meses y los años. Más específicamente, se mide el crecimiento de usuarios mes a mes y año a año.
La fórmula para medir el crecimiento de Usuarios Activos Mensuales (MAU) puede variar según el período de tiempo. Por ejemplo, medir el crecimiento de un mes al siguiente implica encontrar el porcentaje de crecimiento de ese período:
Esto expresa ese crecimiento como un porcentaje. Para medir un período de tiempo más largo, simplemente extiende esta fórmula. Por ejemplo, para medir el crecimiento desde el inicio del año hasta el final de ese año, la fórmula sería:
4. Puntuación de Participación del Producto (PES)
El PES es un indicador amplio del estado general de tu producto. Combina métricas que miden la adherencia, la adopción y el crecimiento. El PES está diseñado para ofrecer una verificación rápida del estado, pero puedes profundizar en las métricas que lo componen para identificar y resolver puntos problemáticos.
¿Por qué es importante el PES?
PES es una guía orientadora sobre cómo los usuarios adoptan y continúan usando un producto o función a lo largo del tiempo. También es una excelente manera de obtener una visión "panorámica" de cómo está funcionando un producto o función, dándote una idea de por dónde podrías empezar a profundizar para comprender mejor los KPI individuales.
Cómo medir el PES
El PES es una combinación de adhesión, adopción y crecimiento. Una vez que hayas calculado los valores de adopción, adhesión y crecimiento, puedes calcular tu PES simplemente tomando el promedio de los tres números y multiplicándolo por 100:
Puedes elegir medir tu PES en función de visitantes o cuentas. Si tu producto solo lo usan personas individuales (y no equipos), probablemente solo querrás medir cada componente del PES a nivel de visitante. Si tu empresa está enfocada en la adquisición de nuevos clientes, medir el crecimiento (y el PES general) a nivel de cuenta reflejará mejor esos esfuerzos. En caso de duda, intenta alinear la configuración de tu PES con las prioridades generales actuales de tu organización.
Un mejor PES = mejores resultados de negocio
El equipo de ciencia de datos de Pendo se propuso predecir la pérdida de clientes, el uso y las tasas de crecimiento usando únicamente el PES. Descubrieron que las cuentas con un PES más alto en los meses previos al vencimiento de un contrato tenían más probabilidades de renovar, mientras que las puntuaciones más bajas se correlacionaban con la pérdida de clientes. Solo seis meses de puntuaciones PES crearon un indicador confiable de renovación.
5. Tiempo para obtener valor (TTV)
En mercados competitivos, los usuarios esperan un retorno de inversión inmediato. El TTV mide qué tan rápido los usuarios logran su primer "evento central": una acción fundamental que demuestra valor, como completar un análisis de datos en una herramienta de BI o implementar código a través de una plataforma de DevOps. Un TTV lento suele correlacionarse con altas tasas de abandono. Por ejemplo, una plataforma de diseño web sin código podría reducir el TTV guiando a los usuarios a través de flujos de trabajo con plantillas, permitiéndoles lanzar una página de destino en cuestión de minutos.
Algunos componentes clave a considerar al analizar el TTV incluyen:
- Eficiencia de incorporación de usuarios: ¿Qué tan rápido pueden los usuarios navegar el producto de manera efectiva?
- Primer resultado significativo (FMO): ¿Cuándo completa el usuario su primera tarea fundamental (crear un informe, programar una reunión, etc.)?
- Realización de valor completo: ¿Qué proceso sigue un usuario para realizar plenamente un proyecto, artefacto o resultado con tu producto?
¿Por qué es importante el tiempo para obtener valor?
Los usuarios exigen acceso al valor lo antes posible. Acortar el TTV mediante una incorporación optimizada reduce el abandono e impulsa la diferenciación competitiva, especialmente en mercados de SaaS saturados.
Cómo medir el TTV
No existe una fórmula general para calcular el TTV: comprender esta métrica implica definir claramente cuál es la propuesta de "valor" (el uso de una función, la implementación de un proceso o práctica en particular, etc.) y el punto de inicio de la medición (desde el primer registro, desde el primer inicio de sesión u otro hito). En función de estos criterios, el TTV podría expresarse mejor en días, minutos o incluso segundos.
6. Rendimiento del producto
La tolerancia de los usuarios ante problemas de rendimiento ha caído en picada, y demoras de tan solo un segundo pueden erosionar la confianza. Este KPI cuantifica el tiempo de actividad y la capacidad de respuesta con referencias como un 99.9% de tiempo de actividad y tiempos de carga inferiores a 2 segundos para acciones críticas. Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico que experimenta demoras en el proceso de pago durante los picos de tráfico corre el riesgo de abandono del carrito y daños a su reputación.
Algunas métricas de rendimiento críticas que se deben comprender incluyen:
- Tiempo de actividad promedio del sistema
- Tiempos de carga de páginas
- Tiempos de respuesta a tickets de usuarios
- Puntuaciones de satisfacción del usuario
¿Por qué es importante el rendimiento del producto?
Las métricas de rendimiento (tiempo de actividad, tiempos de respuesta) serán innegociables en 2025. Un retraso de un segundo puede reducir las conversiones en un 7%, lo que hace que los tiempos de carga casi instantáneos y un tiempo de actividad del 99.9% sean esenciales para retener a los usuarios. Esto es especialmente cierto en sectores como el comercio electrónico o el fintech.
¿Cómo se compara tu producto?
Los puntos de referencia de rendimiento del producto no existen de forma aislada. Se entienden mejor cuando se comparan con otras métricas internas o con datos de pares de tu industria. Con eso en mente, Pendo recopiló datos de más de 6,800 aplicaciones de 2,500 de nuestros clientes para ayudar a los equipos a comparar sus productos según la región, el tamaño de la empresa y la industria. Descubre cómo se compara tu producto con los puntos de referencia interactivos.
7. Aumento de ingresos gracias a la personalización
Este KPI mide el aumento de ingresos proveniente de experiencias personalizadas, como precios dinámicos o recomendaciones de contenido adaptadas. Por ejemplo, una plataforma de e-learning impulsada por IA que personaliza las sugerencias de cursos podría registrar mayores tasas de finalización y renovaciones de suscripción.
Determinar el ROI en función de la personalización implica vincular los beneficios incrementales de la personalización directamente con las ganancias de ingresos y las eficiencias de costos. Los enfoques pueden incluir:
- Identificar métricas clave relacionadas con la adopción y retención de usuarios, como la adopción de funciones, el valor de por vida y la tasa de abandono. Es fundamental establecer una línea base con estos criterios.
- Vincular los enfoques de personalización con las métricas, como el uso de IA generativa para crear mensajes en la aplicación o el seguimiento de análisis de comportamiento para brindar soporte oportuno a los usuarios que interactúan con funciones clave.
- Experimentar con pruebas A/B para ayudar a vincular tareas específicas de personalización con resultados empresariales positivos.
¿Por qué es importante el ROI de la personalización?
La hiperpersonalización impulsada por IA aumenta el compromiso, pero requiere medición para justificar el gasto asociado. Medir el incremento de ingresos proveniente de experiencias personalizadas (p. ej., precios dinámicos) garantiza que los esfuerzos estén alineados con los resultados empresariales.
Caso real destacado: Alarm.com
Alarm.com quería asegurarse de que sus representantes de servicio al cliente pudieran satisfacer las necesidades de los usuarios con guías y funciones de soporte personalizadas. Con Pendo Analytics, la empresa utilizó rutas y embudos para comprender mejor lo que los clientes pensaban y sentían, de modo que pudiera adaptar el contenido a sus necesidades específicas.
"Tuvo un impacto tan grande en las operaciones de los agentes y en el sentimiento general durante el lanzamiento del centro de soporte. E igualmente importante, nos está permitiendo crecer en escala porque estamos dedicando mucho menos tiempo a desarrollar capacitación asincrónica al crear recursos en el trabajo."
Mary Kidd, Gerente de Sistemas, Operaciones de Clientes en Alarm.com
8. Tasa de abandono predictiva
El abandono sigue siendo una métrica crítica, pero los modelos predictivos ahora identifican a los usuarios en riesgo antes de que se vayan. Los modelos de ML asignan puntuaciones de riesgo de abandono (0–100) analizando caídas en el engagement, historiales de pagos y tendencias de sentimiento. Por ejemplo, un servicio de streaming podría marcar a los usuarios que reducen su tiempo de visualización tras un aumento de precio, lo que activa ofertas de retención dirigidas.
¿Por qué es importante la tasa de abandono predictiva?
Los modelos predictivos identifican a los usuarios en riesgo antes de que se vayan, analizando caídas en el engagement y tendencias de pago. Las estrategias de retención proactivas (p. ej., ofertas dirigidas) reducen la deserción y protegen los ingresos en los modelos basados en suscripciones.
Cómo medir la deserción predictiva
Tradicionalmente, la deserción se puede expresar con la siguiente fórmula:
Sin embargo, la deserción predictiva tiene una visión más prospectiva. Implica usar análisis y tendencias mensuales para determinar la posible deserción en los próximos meses. El aprendizaje automático y la IA pueden proporcionar un análisis más profundo.
9. Net Promoter Score (NPS)
¿Tus usuarios recomendarían tu marca? Si no es así, podrías usar el NPS para comprender sus opiniones sobre su experiencia con tus productos.
Normalmente, un NPS se obtiene encuestando a usuarios y clientes, separando a los "promotores" de los "detractores" según sus respuestas, y luego expresando esa relación como una proporción entre ambos.
Estas puntuaciones ofrecen una excelente visión de los pensamientos y sentimientos de los usuarios, especialmente cuando se recopilan directamente en el software. Las respuestas son contextuales y oportunas, y brindan formas de abordar los problemas de manera proactiva en lugar de reactiva. Esto hace que el NPS sea especialmente útil como sistema de alerta temprana para la insatisfacción y las experiencias de los clientes.
¿Por qué es importante el NPS en los ciclos de retroalimentación?
Comprender el sentimiento del cliente siempre vale la pena, y hacer un seguimiento constante del NPS te ayuda a ver cómo los clientes te recomendarán ahora y en el futuro. Sin embargo, el NPS es una medida cualitativa, lo que significa que funciona mejor en conjunto con datos cuantitativos —como el uso del producto— que lo respalden.
Caso real: Cision
Cision quería saber cómo se sentían los nuevos clientes respecto a la marca y, específicamente, cómo surgían puntuaciones de NPS más altas a partir de diferentes comportamientos de los clientes. Con Pendo, utilizaron encuestas de NPS segmentadas para descubrir qué indicadores hacían que los clientes tuvieran más probabilidades de promover la marca.
"La capacidad de consolidar los datos a nivel de cuenta es un gran diferenciador para nosotros. Ninguna de nuestras otras herramientas de análisis puede hacer esto."
Becky Banasik, Vicepresidenta de Éxito del Cliente, Cision
10. Velocidad de retroalimentación a funcionalidad
Este KPI mide la rapidez con la que los equipos convierten los comentarios de los usuarios en mejoras del producto. Por ejemplo, una herramienta de gestión de proyectos podría priorizar las solicitudes de funcionalidades de los usuarios avanzados y lanzar actualizaciones en sprints trimestrales.
¿Por qué es importante la velocidad de retroalimentación a funcionalidad?
Tu plataforma o producto se desarrolla de forma continua mediante un modelo de desarrollo SaaS. Esto significa que los comentarios de los usuarios serán fundamentales para abordar las limitaciones del software y ofrecer un producto que satisfaga las necesidades de una base de usuarios consolidada (e, idealmente, fiel).
Cómo medir la velocidad de retroalimentación a funcionalidad
Esta métrica se expresa como el período promedio entre los comentarios iniciales de los usuarios o las revisiones alfa y la implementación de las funcionalidades relacionadas con esos comentarios. Puedes recurrir a tus plataformas de comentarios y retroalimentación para ver cómo los ciclos de retroalimentación generan cambios incrementales, y documentar cuántas funcionalidades en producción surgieron de comentarios directos o indirectos de los usuarios.
Caso real destacado: Filevine
La plataforma legal Filevine había establecido internamente que necesitaba incorporar actualizaciones continuas de funciones en su ciclo de desarrollo. Necesitaban mantener el software en desarrollo mientras conservaban una hoja de ruta a largo plazo basada en los comentarios de los clientes, una que reflejara las demandas del sector y al mismo tiempo garantizara el cumplimiento normativo. Utilizaron Pendo Feedback para recopilar respuestas de los usuarios mediante solicitudes de comentarios específicas y contextuales.
"Usar el análisis de comportamiento y la orientación en la aplicación de Pendo junto con Pendo Feedback lo convirtió en un paquete perfecto. La capacidad de tener todos los contextos de uso, justo al lado de los comentarios, fue fundamental."
Mary Lyon, Directora de Comentarios de Producto, Filevine
KPIs perennes
Mientras comienzas a medir, analizar y trabajar para mejorar los KPIs potenciados por IA que hemos abordado anteriormente, no descuides los KPIs bien establecidos (y aún relevantes). Aquí hay tres que nunca pasarán de moda:
Retención de ingresos netos (NRR)
La retención de ingresos netos (NRR) sigue siendo un pilar fundamental para los negocios basados en suscripciones, en parte porque respalda la retención continua de ingresos. Según McKinsey, las empresas con un NRR de al menos el 120% podrían esperar un crecimiento anual del 20% sin necesidad de adquirir nuevos clientes.
El NRR es la diferencia entre la expansión y la pérdida de clientes. En general, se espera que el NRR tenga un valor superior al 100%, asumiendo que perderás algunos clientes, pero también encontrarás formas de ampliar el valor de los clientes que retienes.
Cómo medir el NRR
Como sugiere la definición, puedes medir el NRR restando la pérdida de clientes a la expansión, lo que requiere cuatro valores:
- Ingresos recurrentes mensuales del último mes
- Ingresos generados a través de ventas adicionales y ventas cruzadas
- Ingresos perdidos por reducciones de plan
- Ingresos perdidos por cancelaciones
Las empresas suelen hacer un seguimiento del NRR de forma mensual o anual, pero recomendamos revisar la retención neta de ingresos mensual para tomar medidas oportunas cuando haya fluctuaciones.
Adopción
Las métricas de adopción validan el ajuste producto-mercado, pero ahora requieren mayor granularidad para distinguir entre el uso general del producto y la interacción con funciones impulsadas por IA. En 2025, los productos dependerán cada vez más de herramientas de IA integradas —como flujos de trabajo automatizados o análisis predictivos— para diferenciarse y, (según Accenture) el 97 % de los ejecutivos considera que este cambio es transformador para su industria.
Los líderes deben hacer un seguimiento de las tasas de adopción generales y de cómo los usuarios interactúan con las distintas funciones. Por ejemplo, una plataforma de gestión de proyectos podría monitorear los usuarios activos semanales (WAU) de su función de priorización de tareas impulsada por IA, correlacionando estos datos con las tasas de ventas adicionales para niveles premium.
Cómo medir la adopción
La adopción del producto puede expresarse a lo largo del tiempo mediante el número de usuarios activos mensuales (MAU), usuarios activos semanales (WAU) o usuarios activos diarios (DAU). También puede medirse como una tasa relativa a los nuevos registros de usuarios en un período determinado. La forma en que midas la adopción del producto dependerá en gran medida de lo que significa ser un usuario activo del producto. Si tu software es uno al que los clientes deben acceder a diario, la métrica DAU podría ser la más adecuada.
Stickiness
La stickiness —la medida del uso habitual de un producto— ha evolucionado más allá del seguimiento de los inicios de sesión diarios. Las funciones de IA, como las recomendaciones personalizadas o los insights predictivos, ahora profundizan la participación de los usuarios dentro de una app. Por ejemplo, una app de fintech que usa IA para pronosticar hábitos de gasto puede ver cómo los usuarios regresan diariamente para consultar las predicciones de presupuesto (lo que impacta directamente en la retención).
Las métricas modernas de stickiness deben aislar la participación impulsada por IA, comparando las tasas de retención entre los usuarios que adoptan estas funciones y los que dependen de las funcionalidades tradicionales.
Cómo medir la stickiness
La stickiness se refleja en la proporción de usuarios activos en un momento específico en comparación con los usuarios activos durante un período de tiempo. Por ejemplo, puedes ver la stickiness de tu software en un día determinado usando DAU y MAU:
KPIs esenciales, potenciados
La IA está transformando la manera en que los líderes de producto rastrean e interpretan los KPIs, haciendo que el éxito del producto sea más medible, predictivo y accionable que nunca. Desde insights de usuarios en tiempo real hasta el análisis automatizado de tendencias, los análisis impulsados por IA empoderan a los product managers para ir más allá de los dashboards estáticos y adoptar una toma de decisiones dinámica y adaptativa.
A medida que la IA continúa evolucionando, quienes integren sus capacidades en sus marcos de KPIs obtendrán una ventaja competitiva significativa, asegurando que sus productos satisfagan las demandas actuales del mercado y anticipen las tendencias futuras.
Pendo ayuda a las empresas a medir y mejorar los KPI analizados a lo largo de esta guía. Usa análisis de productos y datos de reproducción para comprender el comportamiento de los usuarios e identificar fricciones, y análisis impulsado por IA para detectar tendencias. Al combinar estos datos cuantitativos con comentarios cualitativos, los equipos obtienen una visión completa de la experiencia del cliente. Luego pueden tomar medidas fácilmente con guías integradas en la aplicación sin código que aumentan la adopción del producto, impulsan la participación de los usuarios y hacen crecer los ingresos.
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