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Product Analytics para Equipos de Desarrollo
Product analytics transforma el desarrollo de adivinanzas a decisiones data-driven—mostrando qué features los usuarios realmente usan y dónde luchan. GitScrum ayuda a equipos a trackear adopción de features junto con tareas de desarrollo, conectando el trabajo que construyes con el impacto que crea. La clave es medir outcomes, no solo enviar features.
Categorías de Analytics
| Tipo | Foco | Ejemplos |
|---|---|---|
| Producto | Comportamiento de usuario | Adopción, engagement, conversión |
| Ingeniería | Salud del sistema | Performance, errores, uptime |
| Feature | Éxito de feature | Uso, completación, satisfacción |
| Negocio | Outcomes | Revenue, retención, crecimiento |
Framework de Analytics
ESTRUCTURA DE PRODUCT ANALYTICS
═══════════════════════════════
MÉTRICAS DE USER JOURNEY:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ Acquisition → Activation → Engagement → Retention → Revenue│
│ │
│ Acquisition: ¿Cuántos llegan? │
│ ├── New signups │
│ ├── Traffic sources │
│ └── Campaign performance │
│ │
│ Activation: ¿Cuántos experimentan valor? │
│ ├── Onboarding completion │
│ ├── First key action │
│ └── Time to value │
│ │
│ Engagement: ¿Cuántos usan regularmente? │
│ ├── DAU/MAU ratio │
│ ├── Session frequency │
│ └── Feature usage │
│ │
│ Retention: ¿Cuántos regresan? │
│ ├── D1/D7/D30 retention │
│ ├── Churn rate │
│ └── Cohort analysis │
│ │
│ Revenue: ¿Cuántos pagan? │
│ ├── Conversion rate │
│ ├── ARPU │
│ └── LTV │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Métricas por Feature
TRACKING DE FEATURE
═══════════════════
POR CADA FEATURE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ Feature: Dashboard Analytics │
│ │
│ ADOPCIÓN: │
│ ├── % usuarios que usan la feature: 45% │
│ ├── Usuarios nuevos vs existentes: 60/40 │
│ └── Time to first use: 3 días │
│ │
│ ENGAGEMENT: │
│ ├── Frecuencia de uso: 4x/semana │
│ ├── Tiempo en feature: 8 min promedio │
│ └── Actions per session: 12 │
│ │
│ SATISFACCIÓN: │
│ ├── Completion rate: 85% │
│ ├── Error rate: 2% │
│ └── Support tickets: 3/week │
│ │
│ IMPACTO: │
│ ├── Correlación con retención: +15% │
│ ├── Impact on conversion: +8% │
│ └── ROI: 3.2x │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Usando Analytics en Development
ANALYTICS-DRIVEN DEVELOPMENT
════════════════════════════
ANTES DE CONSTRUIR:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ ¿Qué problema resuelve esta feature? │
│ ├── Data: Support tickets, user feedback │
│ ├── Métrica actual: 40% abandono en checkout │
│ └── Target: Reducir a 25% │
│ │
│ ¿Cómo mediremos éxito? │
│ ├── Primary metric: Checkout completion rate │
│ ├── Secondary: Time to complete │
│ └── Guardrail: Error rate │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
DESPUÉS DE LANZAR:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ Week 1: Adopción y bugs │
│ ├── ¿Usuarios están usando la feature? │
│ ├── ¿Hay errores inesperados? │
│ └── ¿Feedback inicial? │
│ │
│ Week 2-4: Impacto │
│ ├── ¿Métricas mejoraron? │
│ ├── ¿Comportamiento cambió como esperado? │
│ └── ¿Hay efectos secundarios? │
│ │
│ Month 2+: Iteración │
│ ├── ¿Qué funciona bien? │
│ ├── ¿Qué necesita mejora? │
│ └── ¿Próximos pasos? │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
En GitScrum
ANALYTICS EN GITSCRUM
═════════════════════
TRACKING EN TAREAS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ Tarea: Optimizar checkout flow │
│ │
│ Success Metrics (custom fields): │
│ ├── target_metric: checkout_completion │
│ ├── baseline: 60% │
│ ├── target: 75% │
│ └── actual: 72% ✓ │
│ │
│ Links: │
│ ├── Dashboard de analytics │
│ └── Experimento A/B │
│ │
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REVIEW SEMANAL:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ Sprint Review incluye: │
│ ├── Features lanzadas + métricas iniciales │
│ ├── Features anteriores + métricas actualizadas │
│ └── Decisiones de priorización basadas en data │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘