Product Manager de Datos: ¿Necesitas uno o necesitas ser uno?
Estamos viviendo en la era dorada de los datos, por lo que a nadie le sorprendió cuando surgió la disciplina de gestión de productos de datos: un rol de PM especializado en administrar los datos como producto. Al igual que otras especializaciones de PM, este título de puesto suena bastante atractivo. Pero, ¿de qué se trata realmente?
Así que antes de postularte a cada vacante de Data Product Manager en LinkedIn, analicemos las particularidades de esta profesión relativamente nueva y veamos si realmente vale la pena cambiar el rumbo de tu carrera en gestión de productos.
¿Qué hace un Data Product Manager?
Los Data Product Managers dependen en gran medida de los datos para desarrollar sus productos. También se aseguran de que todos los líderes y el equipo de producto conozcan los KPIs más recientes y los aprendizajes basados en datos para ayudarles a tomar mejores decisiones estratégicas y tácticas.
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Otra función importante que ocupan los Data Product Managers es cerrar la brecha entre los científicos de datos y todos los demás en la empresa (como especialistas en marketing, ingenieros de software, diseñadores de producto, etc.) que consumen los hallazgos que produce el equipo de datos.
Funciones y responsabilidades de un Data Product Manager
La lista típica de responsabilidades para este puesto se parece mucho a la de un Product Manager convencional. Sin embargo, todo lo que hacen depende fuertemente de los datos.
Permíteme repasar un par de estas responsabilidades para ilustrar esta idea de ser “data-first”.
Crear y mantener un product backlog
Los Data PMs utilizan los hallazgos de los análisis de datos para identificar posibles nuevas funcionalidades, planear mejoras a las existentes y definir cómo deberían lucir y operar.
Ejemplo: traduciendo insights en elementos del backlog
Si fueras un Data Product Manager trabajando en la app móvil de LinkedIn, podrías analizar el desempeño de distintas notificaciones en la plataforma. Imagina que notas que la tasa de apertura de la notificación que recuerda a los usuarios sobre mensajes no leídos alcanza su máximo durante la hora del almuerzo. Esto te dará una idea (y una funcionalidad para tu backlog) para mostrar esas notificaciones durante ese pico en la hora del almuerzo.
Definir y refinar constantemente las user personas
Los Data Product Managers trabajan junto a su equipo de analítica para encontrar características y comportamientos comunes entre los usuarios de su producto y emplean estos insights para crear cohorts y user personas informados por datos.
Ejemplo: Usar el comportamiento de usuarios para crear user personas
Imagina que trabajas en Spotify como Data Product Manager y comienzas a analizar cómo diferentes usuarios escuchan música. Al colaborar con tu equipo de data science para agrupar usuarios por comportamiento, podrías descubrir que existen tres grupos diferentes:
- Quienes escuchan música enérgica por las mañanas (probablemente corredores).
- Quienes escuchan música tranquila entre las 8 AM y 5 PM entre semana (posiblemente aquellos que trabajan en oficina).
- Y quienes prefieren música electrónica y de baile los viernes y sábados por la noche (muy probablemente organizadores o asistentes a fiestas).
¡Voilà! Acabas de encontrar tres posibles user personas para tu producto y puedes documentar sus peculiaridades y construir funciones específicamente para ellos.
Definir OKRs y KPIs
Los Data Product Managers van mucho más allá ya que, en lugar de limitarse a definir algunos indicadores y metas a alcanzar en el siguiente trimestre (como “aumentar la tasa de retención un 5%”,), construyen un marco completo para el seguimiento y actuación sobre los datos.
Dos formas destacadas para crear estos marcos son establecer un indicador North Star para tu producto o construir árboles de KPIs.
Ejemplo: El árbol de KPIs
Un árbol de KPIs es una jerarquía visual de los diferentes indicadores que quieres controlar para tu producto. Normalmente comienzas con el indicador principal que deseas mejorar y defines varias submétricas, cuyo crecimiento hará que también crezca tu métrica principal.
Repite este ejercicio varias veces hasta obtener un árbol que muestre claramente las relaciones y dependencias entre tus KPIs.
Así luce un árbol de KPIs para el servicio de transferencias Wise:
Como podemos ver, el principal propósito de desglosar tu métrica principal en árboles de KPI es descubrir las métricas de bajo nivel que son relativamente fáciles de mejorar para ti (por ejemplo, mejorar las tasas de conversión de envío de una transferencia).
En resumen, los data product managers son los evangelizadores de la toma de decisiones basada en datos dentro de la empresa.
Ahora que ya hemos cubierto la naturaleza de esta profesión, sigamos adelante y respondamos la pregunta que seguramente tienes en mente—"¿Cuento con las habilidades necesarias para convertirme en uno?"
¿Cuáles son las habilidades de los grandes data product managers?
Como su nombre lo indica, la gestión de productos de datos combina la ciencia de datos y la gestión de producto. Por lo tanto, podemos asumir naturalmente que un gran product manager tendrá un conjunto de habilidades que representa ambas disciplinas.
No te llevará mucho validar esa suposición si empiezas a mirar las ofertas de trabajo para data product managers. Aquí tienes una que una empresa estadounidense de TI, Blend360, ha publicado a través de SmartRecruiters.
Según mi propia experiencia, aquí tienes algunas de las habilidades más importantes para este puesto y por qué vale la pena perfeccionarlas antes de empezar a enviar tu currículum.
Análisis de datos
La mayoría de los data product managers trabajan con un equipo de analistas de datos. En este caso, el conocimiento y las habilidades para analizar y leer datos son un gran activo para comunicarte y colaborar mejor con ellos.
Sin embargo, también existe la posibilidad de que seas la única persona a cargo del análisis de datos en tu empresa (esto es común en startups pequeñas). En ese caso, serías tú quien trabajaría directamente con los datos de la empresa: gestionando, analizando y extrayendo conclusiones, por lo que las habilidades de análisis de datos son un imprescindible para este puesto.
Desarrollo de producto
Naturalmente, no llegarás muy lejos como product manager si no tienes idea de cómo liderar a un equipo de desarrollo de producto para crear algo que inspire admiración en tus usuarios. Algunas sub-habilidades importantes aquí incluyen empatía con el usuario, habilidades excepcionales de comunicación, priorización, pensamiento estratégico y experiencia en gestión del ciclo de vida del producto, desarrollo de precios de SaaS, pruebas A/B y otras funciones estándar relacionadas con el proceso de desarrollo de producto.
Pensamiento crítico y analítico
Como parte de tu trabajo, estarás constantemente observando gran cantidad de datos ruidosos y filtrando información útil de ellos. Por lo tanto, necesitarás una mente analítica capaz de ver patrones y relaciones en los datos en bruto.
Además, idealmente deberías ser capaz de pensar de manera crítica y evaluar la información y las conclusiones que tienes delante con criterios objetivos.
SQL/Python/R
Finalmente, lo más probable es que interactúes directamente con los conjuntos de datos de tu producto para analizar su estructura y proponer mejoras, gestionar y limpiar los datos almacenados, realizar análisis ad hoc y por muchas otras razones.
Por lo tanto, es importante que sepas cómo escribir y ejecutar consultas SQL para acceder y gestionar los datos a tu disposición. Para tareas más complejas que impliquen procesamiento de datos y diferentes cálculos, SQL puede no ser suficiente, y podrías necesitar escribir scripts utilizando un lenguaje de programación genérico o especializado.
En el caso del trabajo con datos, el lenguaje genérico más popular es Python y el especializado más popular es R.
Como podemos ver, la naturaleza de la gestión de productos de datos dicta que los profesionales del área deben contar tanto con habilidades orientadas al producto, como sentido de la empatía del usuario, como con habilidades orientadas a los datos, como el dominio de SQL y Python.
En este punto, supongo que ya tienes una idea bastante clara de qué trata la gestión de productos de datos.
Pero también espero que argumentes que las actividades basadas en datos son importantes para cualquier product manager común y corriente, y te preguntes cuál es la diferencia entre un PM "normal" que toma decisiones basadas en datos y un data product manager especializado.
Data Product Manager vs. Product Manager
La diferencia entre estos dos roles en la empresa puede parecer difusa al principio. Sin embargo, si empiezas a observar de cerca algunos de los aspectos clave de estas profesiones, notarás diferencias significativas.
Permíteme repasar un par de estos aspectos y mostrarte cómo difiere el trabajo de los responsables de producto tradicionales y los de producto de datos.
Las áreas de responsabilidad y los objetivos que persiguen
Similitudes
Para ambos roles, el objetivo principal es el desarrollo, crecimiento y éxito comercial general del producto. En ambos casos, el usuario está en el centro de su atención, y todas las funcionalidades y mejoras están dirigidas a resolver las necesidades y problemas de los usuarios.
Diferencias
Si recuerdas el famoso diagrama de Venn sobre las habilidades y áreas de enfoque de los responsables de producto, así es como se vería para ambas profesiones.
Aquí podemos ver que, en ambos casos, el conocimiento técnico es importante, ya que ambos tipos de responsables de producto trabajarán eventualmente con ingenieros de software para hacer realidad su visión.
La misma regla se aplica al conocimiento empresarial, ya que los esfuerzos de ambos deberían conducir a un impacto en el negocio. Sin embargo, el tercer punto es donde vemos la principal diferencia.
Los responsables de producto de datos prestan especial atención al tipo de datos que se recopilan de los usuarios. También evalúan constantemente la calidad de los datos y proponen mejoras en la arquitectura de la base de datos actual y en las funcionalidades del producto orientadas al usuario que recopilan estos datos a fin de mantener la calidad en un nivel alto.
Los responsables de producto tradicionales, por su parte, se aseguran de que los recorridos del usuario estén bien desarrollados y optimizados. Prestan atención a cómo interactúan los usuarios con sus funcionalidades y a que puedan navegar fácilmente por la aplicación.
Dependencia en los datos
Similitudes
Sí, estoy de acuerdo: los responsables de producto de cualquier tipo deben prestar atención a los datos y asegurar que sus decisiones sean basadas en datos. Ambos tipos de responsables de producto trabajarán en la implementación de una herramienta de analítica para su producto y monitorizarán constantemente las métricas clave, como los embudos de activación y conversión, la retención, la capacidad de descubrimiento de funcionalidades y más.
Diferencias
Para los responsables de producto tradicionales, los datos son una de las fuentes de aprendizaje e información que utilizan en sus actividades diarias. Además de confiar en el análisis y las consultas SQL de la base de datos del producto, también obtienen información de otras fuentes, como encuestas a clientes, entrevistas a usuarios, sesiones de pruebas de usabilidad, entre otras.
Por otro lado, los responsables de producto de datos viven y respiran datos. Las bases de datos y las herramientas y paneles de analítica construidos en torno a ellas son la fuente principal de aprendizajes y conocimientos sobre el cliente para ellos. Mientras que los responsables de producto tradicionales son conscientes de los datos, los responsables de producto de datos son impulsados por los datos y los consideran su prioridad.
Si te consideras bastante obsesionado con los datos, convertirte en responsable de producto de datos sin duda suena como una perspectiva tentadora. Pero ¿es un trabajo que paga las cuentas? Me alegra que lo preguntes.
¿Cómo es el mercado laboral para los responsables de producto de datos?
Los responsables de producto de datos son profesionales sumamente valiosos que pueden tener un gran impacto en el crecimiento y éxito de una empresa de software, y su importancia se refleja directamente en su rango salarial.
Según Glassdoor, el ingreso medio para este puesto en Estados Unidos ronda los $130,000.
El paquete incluye un sueldo base de $103,000 junto con alrededor de $27,000 en bonificaciones y otros beneficios. Esta cifra puede variar notablemente dependiendo de la industria y la experiencia del responsable de producto de datos.
Si eres una estrella con amplios conocimientos y experiencia para aportar a la empresa que te contrata, puedes pedir hasta $200,000 de compensación por tu trabajo.
Estos números también varían según el país donde esté ubicada la empresa que busca un responsable de producto de datos. En el mercado laboral británico, por ejemplo, el salario medio es de unas £63,000 o ~$78,000 al tipo de cambio actual.
Como podemos ver, el rango salarial que las empresas ofrecen para el puesto de data product manager es bastante alto. Pero ¿qué pasa con las perspectivas de esta profesión en general? ¿Tienen los data PMs un futuro prometedor?
Eh, sí. Lo tienen.
Vivimos en la era de los datos, y muchos macroeconomistas consideran que los big data son el nuevo petróleo.
Existe un enorme potencial de crecimiento y negocio oculto en los millones de filas de datos almacenados en las bases de datos de tu producto.
Además, existe una reciente fiebre del oro en cuanto a la construcción y uso de modelos de aprendizaje automático para diversas tareas en productos. Un data product manager puede ser de gran ayuda aquí también, ya que es responsable de la calidad y usabilidad de los datos y puede ayudar a los ingenieros de IA a crear mejores algoritmos de aprendizaje automático.
Punto de vista de la empresa: por qué deberías considerar contratar a un Data Product Manager
Todo esto son grandes noticias para los actuales y futuros data PMs—pero, ¿y los empleadores? Basándonos en las estimaciones salariales, parece que el rol de data product manager puede ser costoso para las cuentas de la empresa, especialmente para startups más pequeñas. Así que te podrías preguntar si realmente vale la pena contratar a un data product manager en primer lugar.
Antes de empezar a enumerar las razones por las que contratar a un buen data product manager es una inversión sólida, necesito hacer una breve advertencia.
Los data product managers son valiosos en empresas con muchos datos. Si aún eres una startup pequeña que acaba de comenzar a captar sus primeros clientes, o si tu producto no genera muchos datos por naturaleza, entonces quizás te convenga más contratar solo a product managers tradicionales.
Sin embargo, si tienes una cantidad considerable de datos a tu disposición, los data PMs te ayudarán a:
- Descubrir mejor las necesidades de los clientes y mejorar la experiencia de usuario analizando su comportamiento y encontrando patrones comunes.
- Mejorar la efectividad del trabajo de tus ingenieros de datos comunicándoles las necesidades de negocio y usuario, priorizarlas y guiarlos en la dirección correcta.
- Aprovechar los datos al definir tu estrategia de producto poniendo muchos hallazgos valiosos sobre la mesa cuando el equipo de liderazgo y las partes interesadas tomen decisiones estratégicas.
- Ayudarte a incrementar tus métricas de producto identificando áreas de optimización y desarrollando diferentes iniciativas para lograrlo.
En resumen, los data product managers te ayudarán a sacar el máximo provecho de tus datos.
Punto de vista del PM: ¿Vale la pena cambiarse a Data Product Management?
"Entonces," te escucho preguntar, "Si este puesto está tan bien pagado y es tan valioso para empresas de software, ¿debería considerar orientar mi carrera de PM y especializarme en data product management?"
Depende. El trabajo que realizan los data product managers es interesante y tiene mucho impacto. Sin embargo, no es algo que todo el mundo disfrutaría—o, siendo honestos, haría bien.
Antes de decidirte a adentrarte en el data product management, deberías tener en cuenta lo siguiente:
¿Disfrutas las actividades enfocadas en el cliente que hacen los product managers?
Me refiero a realizar entrevistas de usuario, crear y gestionar comunidades de Discord, y otras funciones que requieren muchas habilidades interpersonales. Si disfrutas de estas tareas, considera que los data product managers rara vez las realizan. Ellos aprenden sobre sus clientes analizando datos en lugar de hablar directamente con ellos.
¿Te gusta pasar horas resolviendo problemas?
Si es así, entonces el data product management es una excelente opción, ya que te enfrentarás constantemente a diferentes tipos de problemas lógicos que tendrás que analizar y solucionar.
¿Te sientes cómodo trabajando con lenguajes de consultas y scripts?
Si no te sientes cómodo programando, no tendrás problema como product manager tradicional. Conocer Python o SQL es “deseable” en ese entorno.
Sin embargo, en data product management, no tendrás alternativa más que escribir consultas y scripts casi a diario. Si esto te suena como un sueño, ¡podrías haber encontrado tu vocación!
Los datos son, probablemente, el recurso más valioso del planeta ahora.
Los data product managers pueden convertir necesidades comerciales en consultas SQL y proponer ideas valiosas para mejorar tu producto y cautivar a tus clientes. Así que quizás necesites uno—o quizás debas ser uno.
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