6 estrategias de desarrollo de nuevos productos que vale la pena explorar

Cualquier PM con más de un año de experiencia te dirá que las nuevas tácticas y estrategias de desarrollo de productos aparecen todo el tiempo. Como somos personas innovadoras por naturaleza, por supuesto queremos adoptar las más recientes y mejores de estas nuevas estrategias.

Pero ¿realmente vale la pena dedicar tiempo y esfuerzo a aprender y adoptar todas y cada una de estas estrategias?

Como gerente sénior de producto, he aprendido mucho sobre el desarrollo de productos a través de la prueba y el error.

Así que esto es lo que necesitas saber
para hacer más pruebas con menos errores.

¿Qué es una estrategia de desarrollo de nuevos productos (NPD)?

Si eres uno de los afortunados gerentes de producto que tienen la oportunidad de crear 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 siguen para idear y crear tu producto (así como las tácticas que necesitas emplear para abordar cada paso del plan).

Cómo es el proceso de desarrollo de nuevos productos en 2025

La forma en que las personas creaban productos digitales nuevos hace entre 5 y 10 años y la forma en que lo hacen ahora son ligeramente diferentes.

No quiero hablar sobre cómo diseñas tu estrategia de NPD ni sobre cómo es su versión moderna (tenemos una guía aparte para eso).

En su lugar, permíteme destacar los cambios clave en la manera en que se crean nuevos productos hoy en día frente a hace una década.

Ideación de productos / Investigación de productos existentes

Antes

Dedicarías una cantidad considerable de tiempo a investigar a tus competidores, analizar sus comentarios de clientes, determinar tus ventajas competitivas, hacer una lluvia de ideas sobre el concepto de tu producto, generar ideas, idear nuevos productos y mucho más.

Ahora

Con la llegada de ChatGPT (especialmente GPT-4), cualquier investigación que te llevaría semanas completar puede realizarse en un par de días.

Decidir sobre la comercialización, los precios y las ofertas por paquetes

Antes

La mayoría de los usuarios compraban el software una vez y eran responsables de descargar e instalar las actualizaciones a medida que estaban disponibles. El software empresarial era comprado y vendido por un departamento de ventas (crecimiento impulsado por las ventas), que trabajaba con la organización y el cliente para desarrollar soluciones y precios personalizados.

Ahora

Cuando se trata de determinar cómo fijarás el precio y venderás tus productos, la tendencia clave que debes tener en cuenta es el PLG.

La estrategia moderna de crecimiento impulsado por el producto supone que reorganizarás la hoja de ruta de tu producto de modo que tu enfoque se mantenga en iniciativas que creen experiencias de usuario fantásticas dentro de tu producto, para asegurarte de que tu producto se promocione por sí mismo.

Además, las estrategias empresariales de PLG suelen contemplar un nivel de precios gratuito o una prueba gratuita que permita a tus usuarios experimentar directamente la propuesta de valor y la experiencia de cliente de tu producto antes de decidir comprarlo.

Formular tu estrategia de marketing

Antes

Al igual que el proceso de ideación, realizar estudios de mercado y desarrollar tu estrategia ha sido tradicionalmente una tarea que consume mucho tiempo. Incluye una gran variedad de tareas, como: 

• Realizar estudios de mercado y seleccionar un mercado objetivo.
• Identificar mercados nuevos y existentes
• Trabajar con grupos focales que representen a tu perfil demográfico 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 contamos con muchas herramientas emergentes impulsadas por IA (incluido ChatGPT) que pueden reducir considerablemente el tiempo que necesitas para investigar y formular tu estrategia de marketing. También existen Similarweb, Browse AI, Brandwatch y otras herramientas de investigación de mercados basadas en IA que puedes considerar añadir a tu conjunto de herramientas para ayudarte con esto.

En resumen, la tecnología de IA ha facilitado mucho que los emprendedores formulen una estrategia de NPD, elaboren su plan de crecimiento empresarial y avancen con él. Sin embargo, el uso de la IA en el descubrimiento de productos y la investigación no es lo único que ha cambiado en el proceso de desarrollo de productos.

De hecho, hay 6 estrategias nuevas más que puedes considerar utilizar para tu próximo producto.

Estrategia n.º 1: la IA ayuda en la toma de decisiones

Vivimos en la época dorada de la IA y esta tecnología está por todas partes. Además de utilizarla para mejorar la funcionalidad de tu producto, también puedes confiar en algoritmos de aprendizaje automático para que te ayuden a tomar decisiones sobre tu producto.

La primera aplicación de la IA en la estrategia de producto y en el proceso de toma de decisiones sobre el producto que probablemente te venga de inmediato a la mente es, por supuesto, el análisis avanzado de datos. Los excelentes equipos de producto se basan en los datos y el análisis para hacer un seguimiento del rendimiento de sus productos y funcionalidades, identificar áreas de mejora y extraer aprendizajes valiosos.

Normalmente haces esto utilizando una herramienta de análisis basada en eventos o contratando a un equipo de análisis especializado. Ambas opciones llevarán la calidad de la gestión de productos de tu empresa a un nivel completamente nuevo. Sin embargo, presentan una serie de limitaciones, como las siguientes:

• Consumo de tiempo y recursos: Tu equipo de desarrollo tendrá que integrar estas herramientas de análisis e implementar todos los activadores de eventos. Por otro lado, tu equipo de análisis especializado podría tardar desde días hasta semanas en realizar análisis complejos.
• Incapacidad para realizar análisis complejos: Las herramientas de análisis basadas en eventos podrán encargarse de tareas sencillas y de nivel intermedio por ti. Por otro lado, tu equipo de análisis puede realizar tareas complejas. Sin embargo, no puedes abarcar los casos en los que la tarea en cuestión es extremadamente compleja y presenta muchas incógnitas.

Por suerte, los modelos y algoritmos modernos de IA se han vuelto lo bastante inteligentes como para encargarse de las tareas de análisis por ti. Su capacidad para gestionar tareas de gran complejidad en cuestión de minutos es sencillamente asombrosa.

Ejemplo

Datarobot, por ejemplo, puede analizar en profundidad los datos de rendimiento de tu producto y darte una estimación de tu valor del tiempo de vida del cliente (LTV).

El LTV se encuentra entre las métricas más difíciles de medir para los equipos de producto, especialmente si tu producto es relativamente nuevo y no has acumulado suficientes datos de adquisición y abandono para calcularlo. Sin embargo, el modelo de IA de Datarobot puede extrapolar tus datos existentes y predecir tu LTV sin importar lo pocos que sean los datos existentes.

Estrategia n.º 2: creación de prototipos con RA/RV

Una de las grandes ventajas del desarrollo de software es la posibilidad de crear prototipos rápidamente. Mi director de tecnología creó una vez un prototipo o versión MVP de uno de nuestros productos durante la noche y lo lanzó a la mañana siguiente.

El producto fue un fracaso y no superó la fase de validación de la idea. Pero mi argumento es que pudimos crear y lanzar un prototipo en un solo día.

Sin embargo, no podríamos hacer nada parecido a la creación rápida de prototipos si fabricáramos cualquier tipo de producto físico. El problema es que tendrás que involucrarte en el proceso de fabricación y trabajar con varios proveedores para poder crear una sola unidad de tu producto.

Esto significa que estás desperdiciando una cantidad considerable de tiempo y dinero para obtener muestras de productos que puedas distribuir entre tu público objetivo para que las utilice y critique.

La buena noticia es que los últimos avances en la tecnología de RA y RV han hecho posible que tus usuarios interactúen digitalmente con tus prototipos, sin que tengas que pasar por la complicada tarea de producirlos.

Ejemplo

Uno de los ejemplos más destacados es Ford Motor Company, que crea y prueba sus automóviles primero en un entorno de RV, 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 los problemas de su prototipo desde el principio, al ver, “tocar” e interactuar realmente con el automóvil.

Solo después de un par de iteraciones virtuales de prueba y corrección del diseño del producto, el equipo de PM dará luz verde a los equipos de fabricación para que comiencen a trabajar en el prototipo físico de su automóvil.

Estrategia n.º 3: excelentes procesos de DevOps

No me sorprendería que te preguntaras qué tiene que ver DevOps con las estrategias de desarrollo de productos.

Bueno, la respuesta corta es que un buen proceso de DevOps es, en efecto, una estrategia de desarrollo de productos en sí misma, y es algo a lo que sin duda te recomendaría prestar atención cuando trabajes en tu proceso de NPD.

Ahora, aquí tienes la respuesta larga:

El DevOps del que hablo aquí no es el puesto de moda dentro del equipo de ingeniería, sino el proceso y la filosofía que te permiten crear, probar y desplegar de forma rápida y fluida nuevas versiones de tu aplicación o sitio web 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 mayor estabilidad de la base de código, una mejor gestión de tus procesos de programación colaborativa y mucho más).

Sin embargo, como gerentes de producto, debemos centrarnos en los beneficios empresariales de una máquina de DevOps bien engrasada en tu empresa, entre ellos:

• Menor tiempo de comercialización para tus nuevas funcionalidades y versiones del producto. ¡He visto productos cuyos procesos de prueba y despliegue tardaban entre 1 y 2 meses en cada lanzamiento importante! ¡Es demasiado tiempo! ¡Podrías crear MVP completos y validarlos durante el tiempo que tardaba en realizarse el lanzamiento de esos productos!
• Mayor estabilidad en cuanto a no introducir nuevos errores en tu producto después de cada lanzamiento. No quieres que tu producto parezca un completo desastre después de cada lanzamiento, ni quieres que tus usuarios se enfaden contigo y te abandonen por una alternativa más estable.
• Mayor previsibilidad en cuanto a que tu equipo de ingeniería pueda cumplir con sus plazos. Lo sé, las fechas de lanzamiento cambian constantemente. Pero con un proceso de DevOps bien organizado, tendrás muchos menos problemas imprevistos de última hora y muchas más probabilidades de lanzar a tiempo.

Ejemplo

Para ilustrar la enorme diferencia que marca DevOps en términos de fiabilidad y velocidad de despliegue, comparemos a los gigantes tecnológicos (que destacan en DevOps) con las empresas típicas de gran escala.

Aquí podemos ver que un gigante como Amazon logra realizar 23.000 despliegues al día, con un tiempo de entrega de unos “cuantos minutos”, mientras que la frecuencia en una empresa típica es (¡aunque parezca increíble!) de una vez cada 9 meses.

También podemos observar esta mejora en el ciclo de vida del producto en otras empresas tecnológicas, como Apple, Uber o gigantes de las redes sociales como Facebook y otras.

Estrategia n.º 4: enfoque de API primero

A veces, el éxito de tu producto no depende de decisiones empresariales o relacionadas con el producto, sino de la manera en que tus ingenieros y los responsables de tecnología diseñan tu arquitectura.

Por ejemplo, el producto que dirijo cuenta con cancelación de ruido y transcripción en el dispositivo. Esta decisión arquitectónica temprana nos ha proporcionado ventajas significativas frente a nuestros competidores. Concretamente, la transcripción en el dispositivo es prácticamente gratuita para mi empresa. Por lo tanto, podemos ofrecerla a un precio con el que otros (que utilizan una transcripción en la nube costosa) no pueden competir.

Otra excelente decisión arquitectónica que puedes considerar para mejorar considerablemente las capacidades de tu producto en el futuro es desarrollarlo con un enfoque de API primero.

La lógica aquí es la siguiente: para que tu sitio web o aplicación móvil/de escritorio se comunique con tu servidor, tendrás que crear muchas API. Normalmente, tratas esas API como algo interno y las desarrollas de tal manera que no puedas utilizarlas fuera de la comunicación con tus propias aplicaciones.

El enfoque de API primero establece que las API que desarrolles para tus propias necesidades deben ser lo suficientemente buenas como para utilizarlas también como API públicas (incluida la seguridad y la estructura necesarias).

De esta manera, cuando decidas añadir integraciones con herramientas de terceros u ofrecer tu API como un servicio independiente, no tendrás que invertir una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo en crear una API pública desde cero.

Ejemplo

Mi ejemplo favorito de un enfoque de API primero bien ejecutado es Stripe.

La API que ofrecen a sus usuarios es sencillamente fantástica. Es segura, sólida, fácil de utilizar e incluye prácticamente todas las funcionalidades que puedes encontrar en Stripe.

Estrategia n.º 5: enfoque de computación en el borde

La computación es muy costosa. Los costes de tu infraestructura y computación son especialmente significativos si el procesamiento se realiza en la nube.

LinkedIn, por ejemplo, tenía fama de gastar la mayor parte de sus ingresos en computación en la nube antes de ser adquirida por Microsoft. En una ocasión, a principios de la década de 2010, informó de unos costos de 72 millones de dólares en uno de sus trimestres.

Tener costos de nube tan significativos afectará directamente la forma en que desarrollas y estableces el precio de tus productos, así como la manera en que te posicionas en el mercado.

Permíteme volver al producto que gestiono y a la fantástica arquitectura que nuestro equipo de liderazgo tecnológico había diseñado 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, lo que redujo a cero los costos unitarios de estos modelos.

El enfoque que adoptó nuestro equipo de liderazgo tecnológico tiene un nombre: computación en el borde. Es una estructura en la que delegas toda o parte de la computación a los dispositivos de tus clientes.

Ejemplo

Un ejemplo bastante famoso de una empresa que adopta este enfoque es Tesla. Se podría decir que sus automóviles son más software y hardware de TI que automóviles. Quiero decir, ¿has visto las computadoras integradas en un automóvil Tesla?

Estos dos chips cuentan con una capacidad de procesamiento propia de una supercomputadora y pueden ejecutar localmente la mayoría de los modelos de IA de Tesla, además de ahorrar significativamente en costos de infraestructura y ancho de banda en comparación con lo que Tesla habría gastado en ejecutar estos modelos en la nube.

Dato curioso: Un amigo mío experto en seguridad logró acceder recientemente a la computadora de su Tesla. Al parecer, funciona con Linux (por supuesto, todo funciona con Linux) y tiene Dropbox instalado.

Estrategia n.º 6: hiperpersonalización

Si preguntas a cualquier experto en marketing digital cuáles son las tendencias más importantes de su disciplina, la mayoría te dará la misma respuesta: personalización.

Esta misma lógica también se aplica a la gestión de productos. No olvidemos que no todos tus usuarios son copias exactas de tu perfil de cliente ideal. Tu perfil es simplemente el “promedio matemático” de todas las personas diferentes a las que pretendes dirigirte.

Nota: Los perfiles de usuario se encuentran entre los entregables más importantes que los PM deben crear y gestionar. Consulta nuestra lista de herramientas de desarrollo de productos que te ayudarán con esta tarea.

De hecho, prácticamente nadie coincide exactamente con este perfil, y los usuarios reales tienen al menos una característica o preferencia diferente a la de tu perfil. Esto significa que el producto que desarrolles en torno a tu perfil no podrá cubrir por completo los puntos débiles de los usuarios reales, y cada uno tendrá al menos algo de lo que quejarse.

Por suerte, vivimos en el mundo de los macrodatos y la IA. Puedes aprovechar los datos de comportamiento que tienes sobre tus usuarios y ofrecerles algo llamado experiencias “hiperpersonalizadas”, en las que tus funciones y contenidos coincidan exactamente con sus necesidades individuales.

Ejemplo

Netflix y Spotify se encuentran entre las principales empresas del mundo que han dominado la hiperpersonalización. Solo tienes que usar estos productos durante un par de semanas y empezarán a recomendarte canciones y programas perfectos para ti.

El mundo de los productos está evolucionando: ¡mantente al día!

La forma en que tu startup pasa de una idea de producto a un producto exitoso ha cambiado significativamente. Las nuevas tecnologías, como AR/VR y la IA, pueden ayudarte a desarrollar mejores productos y llegar más rápido a tu mercado.

Por eso, tanto si trabajas en un producto existente como si estás a punto de desarrollar un producto mínimo viable desde cero, te recomiendo encarecidamente que aproveches estos enfoques innovadores para llevar el desarrollo de tu producto al siguiente nivel.

Adoptar una estrategia exitosa de desarrollo de productos sin duda te ayudará a alcanzar tus objetivos, pero también necesitarás utilizar las herramientas adecuadas para ejecutar esta estrategia. No dejes de consultar nuestra lista seleccionada de herramientas de producto que te ayudará con esto.

Por último, los excelentes PM siempre se mantienen al día con las últimas tendencias del mundo de la gestión de productos. ¡Nosotros también podemos ayudarte con eso! Asegúrate de suscribirte a nuestro boletín para recibir más recursos y guías sobre gestión de productos, además de los últimos pódcast, entrevistas y otras perspectivas de líderes y expertos del sector.