9 métricas de crecimiento liderado por producto + Cómo usarlas
El crecimiento liderado por el producto ha demostrado ser una de las estrategias más efectivas para construir y hacer crecer productos digitales. Una de las razones principales de su éxito es la fuerte dependencia de la analítica de datos para tomar decisiones inteligentes.
Por eso, si actualmente estás explorando mejores formas de triunfar con el crecimiento liderado por el producto, este artículo trata sobre cómo aprovechar sus cualidades impulsadas por los datos mediante el seguimiento y monitoreo de las métricas adecuadas.
La importancia del PLG para las empresas SaaS
Hay una razón por la que el crecimiento liderado por el producto se ha impuesto, especialmente en el espacio de productos SaaS. Con una estrategia PLG, puedes adquirir nuevos clientes y aumentar tus ingresos de una manera muy sostenible y asequible.
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PLG es sostenible porque las personas no dependen solo de tus campañas de marketing para interesarse y comprar tu producto. En cambio, la estrategia se basa en permitir que los usuarios utilicen tu producto en la vida real, (a menudo sin pagar, según tu estrategia de precios de producto), prueben tus funciones más atractivas y (con suerte) resuelvan sus problemas con él.
En cuanto se dan cuenta de que tu producto puede solucionar sus problemas, la balanza se inclina a tu favor y el usuario empieza a pagar por tu producto.
PLG es asequible porque tu producto actúa como un canal de marketing de autoservicio. Al crear experiencias de usuario excepcionales, puedes convencer a tus usuarios de que tu producto es exactamente lo que buscan, convirtiéndolos en leads calificados por el producto (PQLs).
Ya que tu producto está haciendo la mayor parte del marketing por ti, no gastas tanto en tu equipo de ventas ni en los esfuerzos de marketing para adquirir clientes. Esto conduce a una disminución significativa del costo promedio de adquisición de un nuevo usuario.
Ahora que hemos refrescado nuestra memoria con los beneficios del PLG, analicemos las métricas clave de SaaS que necesitas medir para asegurarte de que vas en la dirección correcta con tu estrategia de crecimiento liderado por el producto.
Métricas de crecimiento liderado por el producto: Medición de la activación
El recorrido de cada usuario en tu producto PLG comienza con la activación. Este es el proceso en el que las personas configuran tu producto, entienden cómo funciona (¡gracias a tu proceso de incorporación de producto!), prueban tu funcionalidad principal y experimentan el valor de tu producto.
Te sugiero que hagas un seguimiento de las siguientes métricas para optimizar tu flujo de activación.
Nota: Para mostrarte cómo configurar el seguimiento de métricas específicas, pondré ejemplos usando Mixpanel, pero eres libre de usar otras herramientas de análisis de productos.
Métrica n.º 1: Tiempo hasta el valor
Comencemos con uno de los indicadores principales más cruciales de una buena activación: el tiempo hasta el valor (TTV). Hay una buena razón por la que uso el término “indicador principal”. Significa que mejorar esta métrica mejorará la activación en general.
El TTV representa el tiempo que les toma a tus usuarios experimentar el valor principal de tu producto. Cuanto antes lleguen los usuarios a tu valor principal, menos probable será que se aburran y abandonen tu producto.
Para calcular tu TTV, debes hacer un seguimiento de dos momentos clave en el recorrido de usuario:
- Cuando los usuarios se registran y comienzan a usar tu producto.
- Cuando realizan la acción que representa tu funcionalidad clave.
Ahora, veamos cómo puedes crear un informe en Mixpanel para ayudarte a medir el TTV de un producto SaaS de integraciones similar a Zapier. En este caso, la acción que los usuarios realizan para experimentar el valor principal de tu producto es crear e integrar.
Así que, podemos hacer un gráfico de embudo con dos pasos: “registro” y “crear integración”.
A continuación, configuraremos la vista de este embudo como “tiempo hasta convertir”, que calcula el tiempo medio que tardan los usuarios en ir del paso uno al paso dos.
Por supuesto, 24 días, como se muestra en este informe, es demasiado tiempo y lo más probable es que pierdas a tus usuarios antes de que puedan explorar tus integraciones.
Por lo tanto, debe haber algo muy mal ya sea con la configuración de tu analítica (quizás no estás disparando los eventos correctos) o con tu estrategia de activación.
Métrica n.º 2: Tasa de adopción de característica o producto
Otra métrica crucial para los productos impulsados por PLG es la tasa a la que las personas adoptan las características de tu producto.
En PLG, cada nueva función debe cumplir un propósito específico (por ejemplo, mejorar la formación de hábitos, la activación, etc.). Para que tu función tenga impacto, las personas primero deben adoptarla y empezar a usarla activamente.
Por lo tanto, debes medir la tasa de adopción de la función y corregir tu funcionalidad o experiencia de usuario si es demasiado baja.
Mi enfoque para calcular la tasa de adopción de una función es un poco controvertido y difiere del de otros. Calculo el porcentaje de usuarios que han utilizado la función una vez (lo que significa que la descubrieron) y el porcentaje de usuarios que la han usado más de dos veces (lo que significa que la han adoptado).
En Mixpanel, puedes lograr esto creando dos cohortes.
La primera que creé aquí sirve para medir el descubrimiento. En este caso, seleccioné como fecha de inicio de la medición la fecha de lanzamiento de esa función.
Para la segunda cohorte, sin embargo, el periodo de tiempo es "últimos 30 días", ya que usar la función más de dos veces en un par de meses difícilmente podría considerarse una adopción.
Después, puedes crear un informe de Insights con fórmulas personalizadas que calculen los porcentajes mencionados anteriormente, dividiendo estos cohortes entre el número de usuarios activos.
Un gráfico saludable de adopción y descubrimiento mantendrá estable el número de personas que han descubierto la función, mientras que la tasa de adopción aumenta de manera constante.
Métrica #3: Momento AHA!
Finalmente, tenemos el santo grial de todas las métricas de activación PLG: el Momento AHA! Representa el punto en el recorrido del usuario cuando este obtiene el mayor valor de tu producto y se da cuenta de que vale la pena adoptarlo en su día a día.
¿Suena similar a TTV (Time to Value), verdad? Bueno, ambos se centran en el uso de tu funcionalidad principal. Pero Time to Value se enfoca en mostrar el tiempo que pasa entre que el usuario se registra y usa esa función, mientras que el Momento AHA! te muestra el número o porcentaje de todos los usuarios que lo han usado (de entre quienes se han registrado).
Ahora, para crear el informe Momento AHA! en Mixpanel, el proceso inicia igual que con TTV y consiste en crear un embudo con “Registro” y “Crear Integración” como pasos.
Sin embargo, a diferencia del TTV, no elegiremos la visualización de "tiempo para convertir". En su lugar, seleccionaremos la opción "tendencias del embudo".
Esta opción mostrará cómo cambia en el tiempo la tasa de conversión del Paso 1 → Paso 2.
Como podemos ver en este gráfico, aproximadamente el 30% de los usuarios registrados crean una integración y alcanzan su Momento AHA!
Además, parece que esta tasa ni aumenta ni disminuye, ya que la tendencia de la línea en el gráfico parece horizontal.
Métricas de Engagement
Una tasa de activación saludable solo es parte del éxito. Si quieres que tu producto crezca de manera sostenible, también debes asegurarte de que los usuarios estén enamorados de su experiencia y que el engagement y uso del producto sean saludables también.
Esto es lo que te sugiero que utilices para hacer el seguimiento de la salud de uso.
Métrica #4: Momento de Hábito
El siguiente hito crucial al que quieres que lleguen tus usuarios después de experimentar su Momento AHA! es cuando han formado con éxito un hábito en torno a tu producto y les será difícil realizar sus tareas sin él.
En el mundo PLG, a este momento del recorrido del usuario lo llamamos el Momento de Hábito.
Al igual que el Momento AHA! y el TTV, nos enfocamos en las funciones principales de tu producto. Específicamente, ponemos atención a la frecuencia con la que las personas las usan.
Se podría afirmar que una persona ha desarrollado el hábito de usar tu producto si la frecuencia de uso de tus funciones principales es igual (o al menos cercana) a la frecuencia natural en la que el problema ocurre para el usuario.
Por ejemplo, los trabajadores remotos suelen hacer al menos una videollamada durante los días laborables. Entonces, la frecuencia natural en la que necesitan una herramienta tipo Zoom sería diaria/laboral o 5d7 (5 días de cada periodo de 7 días).
Sin embargo, en la vida real, las personas suelen tener días sin reuniones o acomodar su agenda para que no todos los días de la semana tengan llamadas. Así, tendrás personas con hábitos establecidos de usar tu herramienta de videoconferencia cada vez que necesiten hacer una llamada de trabajo con una frecuencia 4d7.
Por lo tanto, para el hito de momento de hábito, generalmente escogerías una tasa de frecuencia que sea ligeramente menor a la frecuencia natural con la que ocurre el problema.
En cuanto a las herramientas que puedes usar para medirlo y visualizarlo, te recomendaría pedirle a tu equipo de análisis de datos que te construya un reporte personalizado en Tableau o PowerBI, ya que las herramientas de analítica basadas en eventos (por ejemplo, Amplitude o Mixpanel) suelen tener dificultades para hacer gráficos de momentos de hábito.
Métrica #5: Tasa de Retención
La retención es en realidad la razón principal por la que quieres crear hábitos entre tus usuarios. Los hábitos son muy difíciles de romper, por lo que una persona con el hábito de resolver sus problemas con tu producto lo hará durante mucho tiempo (hasta que el problema desaparezca o surja en el mercado un producto cinco veces mejor).
Para saber si las personas se quedan contigo a largo plazo, necesitarás medir su retención.
La retención muestra el porcentaje de personas que han usado tu aplicación de forma continua durante un período prolongado de tiempo. Una retención del cliente del 50% a 7 días, por ejemplo, indica que la mitad de las personas deja de usar tu aplicación después de 7 días.
Hay tres elementos de la retención que necesitas entender para conocer las tendencias de uso a largo plazo de tu producto:
- Acción clave: Igual que con otras métricas, será la función principal que representa el valor principal de tu producto.
- Frecuencia: diaria/semanal/mensual, etc. Al configurar esto, le estás diciendo a la herramienta de analítica que calcule el uso continuo de la función basándose en si se utiliza al menos una vez al día/semana/mes, etc.
- Periodo de tiempo: Es el número de días/semanas consecutivas que las personas han estado usando tu producto. Tradicionalmente, se hace seguimiento de la retención en D7, D28 y D90 para saber cuántas personas siguen usando tu producto después de una semana, un mes o un trimestre.
Ahora, imaginemos que gestionas un servicio de almacenamiento en línea similar a Dropbox. Para calcular tu retención, eliges “Subir medios” como tu acción clave, “Diaria” como frecuencia y D28 como periodo de tiempo.
Si configuras todo esto en Mixpanel, esto es lo que verás.
Como podemos ver, la curva de retención de nuestro producto no es plana y se acerca a cero en D28. Esto significa que perdemos a todos en un plazo de 28 días y no tenemos usuarios a largo plazo.
Así que, los siguientes pasos serían averiguar por qué las personas nos abandonan y solucionar los problemas que identifiquemos.
Métrica #6: Tasa de Cancelación
Hablamos de las personas que se quedan contigo (representadas por la retención). Ahora es momento de hablar de aquellas que no lo hicieron (representadas por la caída de la tasa de retención a lo largo del tiempo).
El proceso de que tus usuarios abandonen tu producto se conoce como cancelación. Pueden reemplazarte por un competidor directo o empezar a resolver su problema con opciones alternativas indirectas.
En ambos casos, la cancelación es algo que necesitas medir, monitorear y evitar activamente.
La fórmula tradicional para medir la cancelación es la siguiente.
Esto parece muy sencillo, ¿verdad? Si quieres medir la cancelación semanal, primero contarás el número total de usuarios finales que perdiste durante los últimos 7 días y lo divides por el número de usuarios que tenías hace una semana.
Este tipo específico de cancelación es útil cuando trabajas con tus finanzas (por ejemplo, midiendo el LTV o viendo los ingresos perdidos) o cuando quieres calcular la tasa general de crecimiento de tu base de usuarios (nuevos usuarios - cancelados).
Sin embargo, esta métrica no mostrará de manera eficaz la capacidad de tu producto para resolver los puntos de dolor de las personas. Para ello, puedes calcular un subtipo diferente de cancelación en el que observes el número de personas que se pierden desde el momento en que se registraron y comenzaron a usar tu producto.
Esta es básicamente la contraria a la tasa de retención y te permite ver cuántas personas pierdes en los primeros días (diagnóstico: mala activación y configuración) y cuántas pierdes en las primeras semanas (diagnóstico: mala formación de hábito).
En cuanto a calcular tus usuarios cancelados en Mixpanel, puedes crear un grupo que se vea así.
Aquí, he utilizado un periodo de tiempo amplio de 60 días, asumiendo que estamos trabajando con un producto de uso semanal o quincenal. Si tu producto se utiliza a diario, puedes emplear también un periodo de 14 días.
Métricas de Adquisición
Hasta ahora hemos hablado de la experiencia de incorporación del producto y la interacción con el producto. Pero una gran estrategia orientada al crecimiento por producto (PLG) no se limita solo a estos dos aspectos.
También necesitas implementar y medir la adquisición dentro de la app a través de growth loops.
Para ello, puedes considerar utilizar estas métricas.
Métrica #7: Viralidad
Un elemento diferenciador clave de una estrategia de crecimiento liderada por producto frente a otras más tradicionales orientadas por ventas o marketing, es el uso activo de los growth loops.
Un loop, a diferencia de un embudo (que rastrea las métricas pirata), se refuerza a sí mismo. Esto significa que las personas que has adquirido en la primera iteración de tu loop te ayudarán a iniciar la segunda iteración y a captar a más personas. Los que se suman en la segunda iteración contribuirán a la tercera, y así sucesivamente.
Uno de los tipos más comunes de growth loops es el bucle viral, que ocurre cuando los usuarios comparten contenido con amigos o colegas utilizando tu producto (por ejemplo, un documento en el caso de Google Docs), y estos amigos se registran en tu producto para verlo o colaborar en él.
Los nuevos usuarios registrados compartirán su propio contenido con sus amigos, manteniendo el bucle en funcionamiento.
Para medir la efectividad de este bucle de referidos, tendrás que calcular la métrica K, conocida como coeficiente viral.
K te indica cuántos usuarios nuevos pueden captar tus usuarios actuales usando las funciones de compartir (u otras similares).
Por ejemplo, si el usuario promedio de Google Docs comparte sus documentos con cinco personas y el 60% de ellos se registra en el producto, entonces la K para la función de compartir de Google Docs es 5 x 60% = 3.
Este número indica que cada usuario de Google Docs puede atraer a tres usuarios adicionales simplemente utilizando tu producto.
Es difícil medir esto con una herramienta de analítica basada en eventos, por lo que debes pedir a tu equipo de datos que te genere un informe BI personalizado.
Métrica #8: Multiplicador de Crecimiento
La viralidad es una métrica crítica, pero no representa la tasa de conversión real de tu modelo de crecimiento SaaS y sus loops. Esto se debe a que la viralidad mide únicamente el resultado de una sola iteración del loop.
Pero sabemos que los usuarios registrados en la primera iteración son los que inician la segunda, compartiendo contenido con sus amigos y colegas. El dato de viralidad se aplica a todos ellos, por lo que el verdadero número de usuarios que un usuario actual puede atraer es la suma de todos los nuevos usuarios generados por cada loop consecutivo.
Para medir esto, introducimos una métrica llamada Multiplicador de Crecimiento.
En la fórmula anterior, V es el coeficiente viral para un solo loop. Así, si tienes un producto con una V de 0.8 (los coeficientes virales mayores a 1 son muy raros en la realidad), tu multiplicador de crecimiento sería 5. Esto significa que cada usuario podrá atraer a cinco usuarios más, asumiendo que los usuarios invitados utilizarán la función de compartir y mantendrán el loop activo hasta que se agote.
Nuevamente, esto debe medirse utilizando una solución BI.
Métrica #9: Net Promoter Score
Esta no es exactamente una métrica de adquisición. Sin embargo, quise incluirla aquí porque representa la satisfacción del cliente y es un indicador adelantado de uno de los principales growth loops de PLG: el bucle de recomendación boca a boca (WOM). El nombre de este loop lo dice todo: la gente usa tu producto, lo ama, se lo recomienda a sus amigos, estos comienzan a usarlo y luego lo recomiendan a sus propios contactos, y así sucesivamente.
Ahora bien, en realidad no puedes medir el coeficiente viral de este bucle WOM, ya que tienes poca o ninguna información sobre cuántas personas se registran gracias a la recomendación de un solo usuario. Por lo tanto, debes confiar en indicadores adelantados para predecir y optimizar este loop. Uno de los mejores para medir tu WOM es el Net Promoter Score (NPS).
Es un cuestionario sencillo que pregunta cuán probable es (en una escala del 1 al 10) que una persona recomiende tu producto a sus amigos o colegas. Luego, tomas los resultados de esta encuesta y los aplicas a esta fórmula.
Aquí, los promotores son aquellos que han seleccionado 9 o 10 en la escala, y los detractores son aquellos con una puntuación de 6 o menor.
Ahora, en cuanto a la ejecución de esta encuesta, puedes pedirle al equipo de éxito del cliente que haga esa pregunta a las personas con las que hablan, pedirle a tu equipo de marketing que la agregue a sus flujos de trabajo de recogida de feedback de usuario por correo electrónico, o aplicar una solución de UX integrándola en el recorrido del cliente.
Ronda extra: Métricas financieras PLG
Antes de terminar con los KPI del equipo de crecimiento liderado por producto, me gustaría darte un resumen rápido de las métricas financieras más importantes que una empresa típica de PLG tomaría en cuenta.
Ingresos nuevos netos e ingresos por expansión
Ya sea que lo midas mensualmente (MRR) o anualmente (ARR), es buena idea desglosar tus nuevos ingresos en dos componentes: ingresos de expansión y nuevos ingresos.
Los nuevos ingresos provienen de clientes recién adquiridos, mientras que los ingresos por expansión provienen de clientes existentes que deciden comprar más plazas o mejorar su plan (upsells y cross-sells).
Diferenciar ambas categorías te ayuda a planificar y ejecutar mejor el crecimiento de tus ingresos, ya que la expansión suele ser más fácil de lograr, pero necesitas un flujo constante de nuevos clientes sobre los que luego poder crecer.
Churn neto de ingresos
Esto es bastante autoexplicativo. Esta métrica te muestra la cantidad de ingresos recurrentes mensuales o anuales que has perdido debido a que los clientes te han abandonado en un periodo de tiempo determinado.
Ingreso promedio por usuario (ARPU)
Esta métrica es básicamente tu ARR dividido por el número de usuarios de pago. Las empresas lideradas por producto utilizan esta métrica para dividir usuarios en segmentos específicos según el comportamiento financiero (por ejemplo, consumidores, prosumidores y clientes tamaño empresa) y monitorean la calidad de adquisición de acuerdo a esto (un crecimiento del ARPU indica usuarios de mejor calidad).
Valor del ciclo de vida del cliente (CLV)
El ARPU también tiene otro uso. Sirve como base para calcular el valor del ciclo de vida del cliente. Se calcula como el ARPU dividido por tu tasa de churn y representa la cantidad total de dinero que vas a ganar de un cliente promedio antes de que se vaya.
Costo de adquisición de cliente (CAC)
Por último, tienes el costo de adquirir un solo cliente de pago, que es el monto total que gastas en adquisición dividido por el número de clientes que has conseguido.
Utilizas CAC y CLV para evaluar la viabilidad de tu modelo de negocio. Quieres que el CLV sea mayor que el CAC (un buen punto de referencia es 4x) para asegurarte de que no estás operando con pérdidas.
Los datos son geniales, ¡pero no ignores tu instinto!
Podría parecer extraño que termine una guía sobre métricas y analítica diciéndote que confíes en tu intuición. Pero créeme, es un buen consejo.
Hacer el seguimiento correcto de las métricas hará que tus esfuerzos de crecimiento de producto sean mucho más efectivos. Sin embargo, nunca deberías basar tus decisiones solo en los datos. No olvides que los datos cuantitativos carecen de parte de los insights cualitativos que solo tienes en tu cabeza.
Así que, los datos son geniales siempre que los utilices en paralelo con tu "instinto de producto".
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