El análisis de datos es un ingrediente clave en el desarrollo de productos
El análisis de datos es uno de los términos menos atractivos de la tecnología. Pero nosotros creemos que es el ingrediente secreto de los procesos de desarrollo de productos inteligentes.
Digamos que tienes una idea para un producto. Es posible que quieras apresurarte a diseñar la UX y ponerla en manos de la gente. Hemos descubierto que esa es una buena manera de perder mucho tiempo y dinero.
Es mucho más eficiente utilizar el análisis de datos en cada etapa del desarrollo para optimizar el lanzamiento, así como planificar las mejoras para la demanda futura.
Veamos cómo el análisis de datos ayuda a mejorar los procesos durante cada etapa del desarrollo del producto utilizando nuestra Metodología 5D:
Definir
¿Qué problema vas a resolver el producto?
El análisis de datos te permite cribar terabytes de información y profundizar en las variables cruciales para poder esbozar y comprender el problema con eficacia. Te permite ignorar todos los datos «ruidosos» y centrarte en las palancas de negocio más impactantes, que a su vez ayudarán a impulsar los KPI.
Descubrir
¿Por qué la gente necesita este producto?
En esta etapa, sacamos la idea de la mente del creador y nos preguntamos cómo alguien sin relación con la experiencia o el sector puede entender el producto y por qué lo necesita. Los datos de descubrimiento permiten a una empresa filtrar los datos de la demanda y centrarse en las variables clave que diferenciarán su producto en el mercado.
Diseñar
¿Cómo se verá y funcionará?
Ahora es el momento de pensar en la apariencia. Aunque esta etapa se centra principalmente en la estética visual, también incluye cómo el flujo natural (o la experiencia del usuario) de un producto anima al usuario a querer utilizarlo.
Piensa en Netflix. En abril de 2017, tras analizar los amplios datos que tenía sobre los suscriptores, Netflix determinó que muy pocos usuarios utilizaban su sistema de clasificación por estrellas, lo que significaba que tenían menos información en la que basar las recomendaciones.
Al implementar un sistema de calificación de pulgares hacia arriba o hacia abajo, mejoraron significativamente el compromiso de los suscriptores, lo que a su vez permitió una mayor personalización de la página de inicio para atender a los intereses de cada suscriptor.
Como beneficio adicional, la retención de usuarios aumentó del 82% al 93%.
Desarrollar
¿Qué podemos mejorar antes del lanzamiento?
La etapa de desarrollo significa que es el momento de que los ingenieros finalicen la compilación y hagan pruebas de estrés de tu producto, utilizando listas de verificación de plantillas para cada categoría de evaluación.
Es inevitable que los usuarios no utilicen tu producto de la forma que habías imaginado; no estaban en la sala cuando elaboraste todo eso. En cualquier caso, no quieres que necesiten formación para usar tu aplicación, sino que quieres saber que tu aplicación es fácil de usar.
Dedica tiempo durante el desarrollo a recopilar y analizar datos sobre el rendimiento de tu aplicación según tus casos de uso. Así podrá descubrir posibles problemas con el producto y solucionarlos antes de que salga al mercado.
Desplegar
¿Qué nos muestran nuestros usuarios que se puede mejorar?
Esta fase significa que el producto está listo para el mercado. El análisis de los datos significa que se recogen los comentarios de los usuarios iniciales sobre cómo mejorar el producto y qué cambios hay que hacer. Los datos de los usuarios son el estándar de oro del análisis de datos, por lo que esta fase puede ser divertida y emocionante.
Antes de que Amazon tuviera la opción de guardar los artículos en el carrito, no podía actuar sobre la información de búsqueda de los usuarios. Así que desplegaron varios algoritmos para que el icono «Guardar en la cesta» reuniera más información sobre los consumidores.
A continuación, vinculó esos datos a otros productos mediante su nueva opción «1-Click Checkout» que agilizaba la compra de productos. Amazon utiliza el poder de la sugerencia para fomentar más compras al tiempo que reduce las barreras de compra. Tras esta implantación, supuso el 35% de las ventas anuales de la empresa.
El análisis de datos durante el desarrollo del producto lo mejora. En manos de la persona adecuada, al menos. Y si no lo mejora, se queda atrás.
