Un error frecuente a la hora de definir las métricas de un producto o un diseño es empezar por las métricas. Es decir, empezar preguntándose «qué métricas quiero usar?». Un enfoque del estilo «data first» lo único que hace es llenarnos de métricas que nos sacan el foco.
En cambio, si tenemos un enfoque «questions first» donde lo primero que hacemos es pensar en qué preguntas queremos contestar nos ayuda a encontrar las métricas relevantes «aunque no sepamos nada de métricas«
Nota al margen: esta es una frase -y una creencia- muy común entre los diseñadores. Piensan que como no conocen los nombres de las métricas no saben de métricas. Y no hay nada menos cierto eso.
No hace falta saber que existe una métrica que se llama ROI (return on investment, o retorno sobre la inversión) para querer comparar cuánta ganancia me dejó la inversión que hice en tiempo/esfuerzo/dinero. Por ejemplo cuánto beneficio trajo o qué tan bien performó un diseño o funcionalidad en comparación con el costo en tiempo/esfuerzo/inversión que llevó.
Y tampoco hace falta saber que existe una métrica que se llama CAC (customer acquisition cost, o costo de adquisición) para querer saber cuánto me cuesta adquirir nuevos clientes.
La primera es la definición técnica; la segunda es la definición práctica o intuitiva. Y la segunda es más importante que la primera, porque lo principal es saber qué se quiere averiguar más allá del nombre técnico que tenga. De hecho, distintas personas pueden usar distintos nombres para lo mismo.
Pero volviendo… viendo el problema que genera el pensamiento «data first» es que le dí forma a la metodología «Questions first, Data later»
Questions first
Empezar el proceso pensando qué preguntas queremos contestar nos permite:
- Elegir los datos relevantes
- Evitar el “analysis paralisis”
- Darle sentido a los números
- Identificar dónde están los datos que necesitamos (no todo está en Google Analytics).
Data later
Una vez que sabemos qué preguntas queremos contestar entonces sí podemos empezar a pensar en métricas, aún cuando «no sepamos de métricas«.
Y para empezar a pensar en métricas una cosa que ayuda es tener en cuenta lo que se suele llamar «core action» que es la acción principal que tiene que hacer el usuario para concreater su tarea (que en definitiva consiste en extraer valor de nuestro producto). Una vez que sabemos qué acciones tiene que tomar el usuario para concretar la tarea, las métricas salen solas.
Un ejemplo
Si la pregunta es «Cómo sabemos si a los usuarios les interesa nuestra oferta de productos?», Core actions posibles serían:
- los clientes recorren el sitio y exploran los productos
- van a las páginas de producto
- pasan tiempo en las páginas de producto
Y si traducimos los core actions en métricas quedaría algo como:
- Cantidad de páginas de producto vistas por visita (product pages/visit)
- Time on page (solamente como indicador secundario)
- Scroll (solamente como indicador secundario)
- Flujo de navegación (para ver si hay exploración de productos)
Conclusión
- Para poder definir métricas, lo primero es tener en claro qué preguntas queremos contestar con esas métricas
- Una vez que tenemos las preguntas, lo siguiente es definir cuáles son las acciones críticas o core actions que tendríamos que observar en los usuarios para contestar esas preguntas
- Y una vez que definimos los core actions, simplemente traducirlos en métricas. Y acá no importa si no usamos la definición técnica de la métrica, con definir de forma intuitiva lo que queremos medir alcanza. Es un tema de fondo, no de forma.
Les dejo acá un template para usar junto con un ejemplo.
Espero que les sirva, y escucho comentarios.
