6 estrategias de desarrollo de productos nuevos que vale la pena explorar
Cualquier gerente de producto con más de un año de experiencia te dirá que constantemente surgen nuevas tácticas y estrategias de desarrollo de productos. Siendo naturalmente personas innovadoras, por supuesto, queremos adoptar las últimas y mejores de estas estrategias novedosas.
¿Pero realmente vale la pena el tiempo y el esfuerzo aprender y adoptar cada una de estas estrategias?
Como gerente senior de producto, he aprendido mucho sobre el desarrollo de productos a base de pura prueba y error.
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Así que, esto es lo que necesitas saber
para que puedas hacer más pruebas y cometer menos errores.
¿Qué es una Estrategia de Desarrollo de Nuevos Productos (NPD)?
Si eres de los afortunados gerentes de producto que puede construir un producto desde cero, primero necesitas definir el plan de acción o la Estrategia de Desarrollo de Nuevos Productos.
La estrategia de NPD es un conjunto de pasos que tú y tu equipo debéis seguir para idear y construir tu producto (así como las tácticas que debes emplear para afrontar cada paso de ese plan).
Cómo es el Proceso de Desarrollo de Nuevos Productos en 2025
La forma en que se creaban productos digitales hace 5 o 10 años y la forma en que se hace ahora son ligeramente diferentes.
No quiero hablar sobre cómo formas tu estrategia de NPD ni cómo es su versión moderna (tenemos una guía aparte para eso).
En cambio, permíteme resaltar los cambios clave en la manera en la que la gente construye productos actualmente en comparación con hace una década.
Ideación de Productos / Investigación de Productos Existentes
Antes
Se dedicaba una cantidad significativa de tiempo a investigar a los competidores, analizar los comentarios de sus clientes, determinar tus ventajas competitivas, idear el concepto del producto, generar ideas, pensar en nuevos productos, y mucho más.
Ahora
Con el surgimiento de ChatGPT (especialmente GPT-4), cualquier investigación que antes te tomaría semanas ahora se puede realizar en solo un par de días.
Decidir la Comercialización, Precios y Paquetes
Antes
La mayoría de los usuarios compraban un software una sola vez y eran responsables de descargar e instalar las actualizaciones a medida que estaban disponibles. El software para empresas se compraba y vendía a través de un departamento de ventas (crecimiento liderado por ventas), que trabajaba junto con la organización y el cliente para desarrollar soluciones y precios personalizados.
Ahora
En lo que respecta a definir cómo vas a fijar el precio y vender tus productos, la tendencia principal que debes tener en cuenta es el Crecimiento Liderado por el Producto (PLG).
La estrategia moderna de crecimiento liderado por el producto asume que reorganizarás tu hoja de ruta de producto de modo que tu foco permanezca en iniciativas que creen experiencias de usuario fantásticas dentro del producto para asegurarte de que tu producto se promociona solo.
Además, las estrategias empresariales basadas en PLG suelen considerar un nivel de precios gratuito o una prueba gratis que permita a tus usuarios apreciar directamente la propuesta de valor y la experiencia del producto antes de decidir si lo compran.
Formular tu Estrategia de Marketing
Antes
Al igual que el proceso de ideación, realizar estudios de mercado y construir tu estrategia tradicionalmente ha consumido mucho tiempo. Incluye una amplia variedad de tareas, tales como:
- Realizar estudios de mercado y seleccionar el mercado objetivo.
- Identificar mercados nuevos y existentes
- Trabajar con grupos focales representando tu demografía y realizar pruebas de mercado para identificar las necesidades de tus clientes.
- Calcular la cuota de mercado de productos similares tanto en mercados existentes como nuevos.
Ahora
Hoy en día, contamos con muchas herramientas emergentes impulsadas por IA (incluyendo ChatGPT) que pueden reducir significativamente el tiempo necesario para investigar y formular tu estrategia de marketing. También existen herramientas como Similarweb, Browse AI, Brandwatch y muchas otras que puedes considerar agregar a tu arsenal para este fin.
En resumen, la tecnología de IA ha hecho mucho más fácil que los emprendedores formulen una estrategia NPD, elaboren su plan de crecimiento empresarial y avancen con él. Sin embargo, el uso de la IA en el descubrimiento e investigación de productos no es lo único que ha cambiado en el proceso de desarrollo de productos.
De hecho, hay 6 estrategias nuevas más que puedes considerar usar para tu próximo producto.
Estrategia #1: IA ayudando en la toma de decisiones
Vivimos en la era dorada de la inteligencia artificial y esta tecnología está en todas partes. Además de usarla para mejorar la funcionalidad de tu producto, también puedes confiar en algoritmos de aprendizaje automático para ayudarte con tus decisiones de producto.
La primera aplicación de la IA en la estrategia de producto y en el proceso de toma de decisiones suele ser, por supuesto, el análisis avanzado de datos. Los mejores equipos de producto confían en los datos y el análisis para seguir el rendimiento de sus productos/características, identificar áreas de mejora y obtener aprendizajes valiosos.
Normalmente haces esto usando una herramienta de análisis basada en eventos o contratando a un equipo dedicado de análisis. Ambas opciones llevarán la gestión de productos en tu empresa a un nivel totalmente nuevo. Sin embargo, presentan una serie de limitaciones como:
- Consumo excesivo de tiempo y recursos: Tu equipo de desarrollo tendrá que integrar estas herramientas de análisis e implementar todos los disparadores de eventos. Por otro lado, tu equipo dedicado de analítica podría tardar días o semanas en realizar análisis complejos.
- Incapacidad para realizar análisis complejos: Las herramientas de análisis basadas en eventos pueden encargarse de tareas simples o de nivel medio. Tu equipo de análisis, por otro lado, puede realizar tareas complejas. Sin embargo, no puedes abordar aquellos casos en los que la tarea es extremadamente compleja y contiene muchos elementos desconocidos.
Por suerte, los modelos y algoritmos modernos de IA se han vuelto lo suficientemente inteligentes como para encargarse de las tareas de análisis por ti. Su capacidad para manejar tareas de gran complejidad en apenas minutos es realmente impresionante.
Ejemplo
Datarobot, por ejemplo, es capaz de profundizar en los datos de rendimiento de tu producto y ofrecerte una estimación del valor de vida del cliente (LTV).
El LTV está entre las métricas más difíciles de medir para los equipos de producto, especialmente si tu producto es relativamente nuevo y no has acumulado suficiente información sobre adquisición y abandono de clientes como para calcularlo. Sin embargo, el modelo de IA de Datarobot puede extrapolar tus datos actuales y predecir tu LTV sin importar cuán escasa sea la información disponible.
Estrategia #2: Prototipado AR/VR
Una de las grandes ventajas del desarrollo de software es la capacidad de prototipado rápido. Mi CTO una vez construyó una versión prototipo/MVP de uno de nuestros productos en una sola noche y lo lanzó a la mañana siguiente.
El producto fue un fracaso y no pasó la fase de validación de la idea. Pero mi punto es que fuimos capaces de construir y lanzar un prototipo en un solo día.
Sin embargo, no podríamos hacer nada parecido al prototipado rápido si construyéramos algún tipo de producto físico. El problema es que tendrías que entrar en el proceso de fabricación y trabajar con varios proveedores solo para poder construir una sola unidad de tu producto.
Eso significa que perderás una cantidad significativa de tiempo y dinero solo para conseguir muestras de producto que puedas distribuir entre tu público objetivo para que las usen y critiquen.
La buena noticia es que los últimos avances en tecnología de AR y VR han hecho posible que tus usuarios interactúen con tus prototipos de forma digital, sin necesidad de que tú pases por el complicado proceso de producción de prototipos físicos.
Ejemplo
Uno de los ejemplos más notables de esto es Ford Motor Company, que primero construye y prueba sus automóviles en un espacio de realidad virtual antes de fabricar la primera copia física para actualizar su línea de productos.
Gracias a este proceso, los ingenieros y diseñadores de Ford pueden encontrar y solucionar problemas en su prototipo desde el principio al ver, “tocar” e interactuar realmente con el automóvil.
Solo después de varias iteraciones virtuales de pruebas y correcciones en el diseño del producto, el equipo de producto (PM) da luz verde a los equipos de fabricación para que empiecen a trabajar en el prototipo físico del auto.
Estrategia #3: Procesos DevOps Fantásticos
No me sorprendería que te preguntaras qué tiene que ver DevOps con las estrategias de desarrollo de productos.
Bien, la respuesta corta es que un buen proceso de DevOps es en sí una estrategia de desarrollo de producto y es algo a lo que definitivamente te recomendaría que prestes atención cuando trabajes en tu proceso de NPD.
Ahora, la respuesta larga:
El DevOps del que hablo aquí no es el puesto de moda en el equipo de ingeniería, sino el proceso y la filosofía que te permite construir, probar y desplegar versiones nuevas de tu aplicación o sitio web de forma rápida y fluida en el entorno de producción mediante la integración continua.
Podemos identificar rápidamente una serie de beneficios de ingeniería y operativos al implementar excelentes procesos de DevOps en tu empresa (como una mejor estabilidad de la base de código, mayor manejabilidad de los procesos colaborativos de codificación y más).
Sin embargo, como Product Managers, debemos enfocarnos en los beneficios empresariales de una máquina de DevOps bien engrasada en tu compañía, incluyendo:
- Reducción en el tiempo de lanzamiento al mercado para tus nuevas funcionalidades y versiones del producto. He visto productos cuyos procesos de prueba y despliegue tardaban entre 1 y 2 meses para cada gran lanzamiento. ¡Eso es demasiado tiempo! ¡Se podrían construir MVP completos y validarlos en el tiempo que llevaba realizar el lanzamiento de estos productos!
- Mejor estabilidad en términos de no introducir nuevos errores en tu producto después de cada lanzamiento. No quieres que tu producto se convierta en un caos tras cada lanzamiento y tampoco deseas que tus usuarios se enfaden contigo y te abandonen por una alternativa más estable.
- Mayor previsibilidad respecto a la capacidad de tu equipo de ingeniería para cumplir con los plazos. Lo sé, las fechas de lanzamiento cambian constantemente. Pero con un proceso de DevOps bien organizado, tendrás muchos menos problemas inesperados de último minuto y muchas más posibilidades de lanzar a tiempo.
Ejemplo
Para ilustrar la enorme diferencia que DevOps marca en términos de confiabilidad y velocidad de despliegue, comparemos a los gigantes tecnológicos (que sobresalen en DevOps) con empresas típicas del sector.
Aquí podemos ver que un gigante como Amazon logra desplegar 23,000 veces al día, con un tiempo de entrega en el rango de "un par de minutos", mientras que la frecuencia para una empresa tradicional (¡si puedes creerlo!) es de una vez cada 9 meses.
Esta mejora en el ciclo de vida del producto también la observamos en otras empresas tecnológicas, como Apple, Uber o gigantes de las redes sociales como Facebook, entre otros.
Estrategia #4: Enfoque API-First
A veces, el éxito de tu producto no viene de decisiones estrictamente comerciales/producto, sino de la forma en que tus ingenieros y líderes tecnológicos diseñan tu arquitectura.
Por ejemplo, el producto que lidero tiene cancelación de ruido y transcripción en el dispositivo. Esta decisión arquitectónica temprana nos ha dado una ventaja significativa sobre los competidores. Es decir, la transcripción en el dispositivo es básicamente gratuita para mi empresa. Por ello, podemos fijar precios que otros (con transcripción en la nube, que es costosa) no pueden igualar.
Otra gran decisión arquitectónica que puedes considerar para mejorar enormemente las capacidades de tu producto en el futuro es desarrollar bajo un enfoque API-first.
La lógica aquí es: para hacer que tu sitio web o app móvil/escritorio se comunique con tu servidor, deberás construir muchas APIs. Normalmente, tratas esas APIs como algo interno y las construyes de forma que no puedan usarse fuera de la comunicación con tus propias aplicaciones.
El enfoque API-first dicta que las APIs que desarrolles para tus propias necesidades deben ser suficientemente buenas como para que puedan usarse también como APIs públicas (incluyendo la seguridad y estructura necesarias).
De esta forma, cuando decidas añadir integraciones con herramientas de terceros u ofrecer tu API como un servicio separado, no tendrás que invertir mucho tiempo ni esfuerzo en construir una API pública desde cero.
Ejemplo
Mi ejemplo favorito de un enfoque API-first bien ejecutado es Stripe.
La API que ofrecen a sus usuarios es simplemente fantástica. Es segura, robusta, fácil de utilizar e incluye prácticamente todas las funcionalidades que puedes encontrar en Stripe.
Estrategia #5: Enfoque Edge Computing
La computación es sumamente costosa. Tus gastos de infraestructura y computación son especialmente significativos si tu procesamiento ocurre en la nube.
LinkedIn, por ejemplo, fue conocida por gastar la mayor parte de sus ingresos en computación en la nube antes de ser adquirida por Microsoft. Famosamente reportaron un gasto de $72 millones en uno de sus trimestres a principios de la década de 2010.
Tener este tipo de costes significativos en la nube afectará directamente la forma en que desarrollas y fijas el precio de tus productos y la manera en la que te posicionas en el mercado.
Retomando el producto que dirijo y la excelente arquitectura que nuestro liderazgo tecnológico diseñó para él. Como ya mencioné, en lugar de ejecutar los modelos de IA en la nube, decidimos ejecutarlos localmente en las máquinas de nuestros usuarios, llevando el costo unitario de estos modelos a cero.
El enfoque que tomó mi liderazgo técnico tiene un nombre: edge computing. Es la estructura en la que delegas total o parcialmente tu computación a los dispositivos de tus clientes.
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Ejemplo
Un ejemplo bastante famoso de una empresa que ha adoptado este enfoque es Tesla. Puedo argumentar que sus autos son más software y hardware de TI que autos propiamente dichos. ¿Has visto las computadoras a bordo en un auto Tesla?
Estos chips gemelos cuentan con una potencia de procesamiento a nivel de supercomputadora y son capaces de ejecutar la mayoría de los modelos de IA de Tesla localmente, lo que supone un ahorro significativo en costes de infraestructura y ancho de banda en comparación con lo que Tesla habría gastado si ejecutara estos modelos en la nube.
Dato curioso: Un amigo mío, experto en seguridad, hackeó recientemente la computadora de su Tesla. Al parecer, funciona con Linux (por supuesto, todo funciona con Linux) y tiene Dropbox instalado.
Estrategia n.º 6: Superpersonalización
Si le preguntas a cualquier experto en marketing digital sobre las tendencias más importantes en su disciplina, la mayoría te dará la misma respuesta: la personalización.
Esta misma lógica se aplica también a la gestión de productos. No olvidemos que no todos tus usuarios son copias exactas de tu cliente ideal o “persona”. La persona es simplemente el “promedio matemático” de todas las diferentes personas que te propones alcanzar.
Nota: Las "personas" se encuentran entre los entregables más importantes que los PMs deben crear y gestionar. Echa un vistazo a nuestra lista de herramientas para el desarrollo de productos que te ayudarán en esta tarea.
De hecho, prácticamente nadie encaja exactamente y los usuarios reales tienen al menos una característica o preferencia diferente a tu persona ideal. Esto significa que el producto que construyes alrededor de tu "persona" no podrá cubrir completamente los puntos de dolor de los usuarios reales y cada uno siempre tendrá algo de lo que quejarse.
Por suerte, vivimos en el mundo del big data y la IA. Puedes aprovechar los datos de comportamiento que tienes sobre tus usuarios y ofrecerles algo llamado “experiencias superpersonalizadas” en las que tus funciones y contenido se adapten exactamente a sus necesidades individuales.
Ejemplo
Netflix y Spotify están entre las mejores empresas del mundo que han dominado la superpersonalización. Simplemente usa estos productos durante un par de semanas y comenzarán a sugerirte canciones y series perfectas para ti.
El mundo de los productos está evolucionando—¡No te quedes atrás!
La manera en que tu startup pasa de una idea de producto a un producto exitoso ha cambiado significativamente. Nuevas tecnologías como AR/VR e IA pueden ayudarte a construir mejores productos y llegar más rápido a tu mercado.
Así que, sin importar si estás trabajando ahora en un producto existente o si estás a punto de construir un producto mínimo viable desde cero, definitivamente te recomiendo que aproveches estos enfoques innovadores para llevar tus habilidades de desarrollo de productos al siguiente nivel.
Adoptar una estrategia de desarrollo de productos exitosa sin duda te ayudará a alcanzar tus objetivos, pero también necesitarás usar las herramientas adecuadas para ejecutar dicha estrategia. No olvides consultar nuestra lista seleccionada de herramientas para productos que te ayudará en esto.
Por último, los mejores PMs siempre están al tanto de las tendencias más recientes en el mundo de la gestión de productos. ¡Nosotros también podemos ayudarte con eso! Asegúrate de suscribirte a nuestro boletín para más recursos y guías sobre gestión de productos, además de los últimos podcasts, entrevistas y otros conocimientos de líderes y expertos del sector.
