Guía para el administrador de proyectos sobre cómo trabajar con analistas de datos (DA)

Un analista de datos (DA) dedicado en un equipo puede ser clave para la calidad y la velocidad del descubrimiento de productos; sin embargo, muchos equipos de producto aún no lo cuentan. Parece existir una falta de comprensión clara del valor que un analista de datos puede aportar a un equipo de producto, y mucho menos de cómo trabajar con él eficazmente.

Si está trabajando con un analista de datos por primera vez o está considerando incorporar uno a su equipo, este artículo es para usted.

Profundizaré en lo que hacen los analistas de datos, cómo pueden beneficiar a los equipos de productos y, lo más importante, cómo llevar la colaboración PM/DA al siguiente nivel.

¿Quién es un analista de datos en el desarrollo de productos?

Un analista de datos es una persona, generalmente con formación estadística, que es responsable de todo lo relacionado con los datos.

Los analistas de datos ayudan con el seguimiento de la implementación, la configuración de pruebas A/B , el análisis de datos y la obtención de conocimientos y lecciones de diversas fuentes de datos.

Un gran analista de datos tiene un sólido conocimiento de estadísticas, SQL , bases de datos, visualización de datos y narración de historias.

Responsabilidades clave del analista de datos

Para comprender mejor el rol, examinemos las responsabilidades más importantes de un analista de datos:

Preparación y análisis de pruebas A/B

Las pruebas A/B son la herramienta de validación definitiva, pero no son tan sencillas como parece. No se pueden probar dos variantes y declarar ganadora la de mejor rendimiento. Hay muchos cálculos y consideraciones adicionales que entran en juego.

Los analistas de datos garantizan tanto la eficiencia como la precisión de las pruebas A/B mediante:

• Garantizar una asignación de tráfico segmentada y adecuada
• Cálculo de la duración ideal de las pruebas para un experimento
• Trabajar con los desarrolladores para configurar la prueba
• Monitoreo de pruebas y resolución de problemas
• Profundizar en los resultados con una segmentación adecuada de los mismos

Si bien puedes realizar pruebas A/B básicas de forma independiente, con un analista de datos a bordo serás más rápido y más preciso.

Monitoreo de métricas de productos y generación de informes

Los datos pueden revelar mucho sobre tu producto y tu audiencia, siempre y cuando los monitorees regularmente. Aunque parezca simple, implica mucho más que simplemente observar paneles.

Un seguimiento adecuado de las métricas incluye:

• Profundizando en los valores atípicos
• Detectar cambios de patrones antes de que causen problemas reales
• Teniendo en cuenta todas las experiencias existentes y pasadas y la estacionalidad del mercado
• Segmentar los datos
• Obtener información digerible y los próximos pasos

Gobernanza de datos y garantía de calidad

No importa cuán buenos sean sus conocimientos si se basan en datos erróneos.

Los datos pueden mentirte porque:

• Los eventos nombrados incorrectamente pueden causar confusión y malentendidos.
• Los eventos podrían activarse en un momento y orden incorrectos respecto de lo esperado
• Un evento puede heredar propiedades de eventos anteriores aunque no estuviera previsto
• Los gráficos y las alertas podrían basarse en eventos incorrectos

En el mejor de los casos, estas situaciones le costarán tiempo y nervios. En el peor, pueden llevar a tomar decisiones equivocadas y perjudiciales.

Puedes evitar estas situaciones con una gobernanza de datos adecuada como:

• Políticas claras sobre cómo nombrar, describir y activar eventos
• Procesos de garantía de calidad para garantizar que se sigan estos procesos
• Limpiezas periódicas para limitar la deuda tecnológica en la calidad de los datos

Los grandes analistas de datos siempre se aseguran de que los datos con los que trabajan estén limpios y sean utilizables.

Aportando información a la estrategia del producto

Por último, pero no por ello menos importante, los analistas de datos son excelentes socios a la hora de planificar y revisar la estrategia comercial y de productos.

Aportan contexto adicional a la conversación, ya que a menudo comprenden mejor lo que ocurre en el aspecto cuantitativo. Esto aporta nuevas perspectivas y ayuda a validar ideas rápidamente.

Los analistas de datos también son excelentes colaboradores para la planificación de proyectos. Ayudan a dividir las grandes apuestas estratégicas en experimentos más pequeños y aislados para maximizar los aprendizajes y mitigar los riesgos.

Beneficios de tener un analista de datos en un equipo de producto

Aunque los beneficios de contar con un analista de datos ya deberían ser obvios, recapitulemos rápidamente:

• Datos limpios y correctos : los analistas de datos garantizan los estándares de gobernanza de datos, lo que hace que los datos sean fáciles de usar.
• Pruebas A/B eficientes : una excelente estrategia de pruebas A/B que optimice la velocidad y el aprendizaje puede ser un cambio radical para un equipo de producto.
• Gran fuente de información : los datos cuantitativos tienen mucha información y los DA se especializan en recopilarla.
• Fuente de conocimiento : contar con un experto en la materia en el equipo que pueda ayudar con diversas consultas relacionadas con los datos suele ser vital.
• Validación más rápida : a menudo, un DA puede validar varias ideas de productos con datos preexistentes incluso sin ejecutar un experimento.
• Ahorro de costos : los grandes analistas de datos configuran plataformas y herramientas analíticas no solo para trabajar, sino también para hacerlo de manera eficiente, lo que a menudo reduce en gran medida el costo de almacenamiento y procesamiento de datos.

Consejos para una colaboración eficaz entre PM y DA

A estas alturas, ya debería estar claro que un analista de datos es uno de los socios de colaboración más importantes (si no el más importante) para los gerentes de producto.

Sin embargo, la calidad de la colaboración depende en gran medida de cuánto pueda obtener de su analista de datos. Ni siquiera el mejor analista de datos podrá aportarle información valiosa si su proceso de colaboración es deficiente.

Con el tiempo, he tenido mis altibajos colaborando con asistentes de desarrollo. Aquí tienes algunos de mis mejores consejos para mejorar esta relación:

Hablar al principio del proceso

Mi error más común era idear una idea, planificarla inicialmente con los diseñadores y luego presentarla a un analista para que la revisara y preparara los análisis. A menudo, el DA terminaba encontrando fallas en nuestras ideas basándose en los datos que tenía.

Con el tiempo, aprendí que un analista de datos debe involucrarse desde el primer día. El contexto cuantitativo que DA nos brindó nos permitió descartar ideas mediocres con mayor rapidez y concebir mejores soluciones.

Lluvia de ideas semanal

Una reunión semanal informal con una única agenda resultó ser un cambio radical.

Tanto los gerentes de producto como los analistas de datos suelen tener perspectivas y reflexiones interesantes sobre la dirección del producto. Al conectar estas dos perspectivas, surge la magia.

Puedes refinar las ideas de tu DA añadiendo contexto estratégico y de negocio, mientras que tu DA puede refinar las tuyas con información cuantitativa adicional. Añade un diseñador de UX y tendrás la fórmula perfecta para la innovación.

Entrenaos unos a otros

Dedica algún tiempo a sesiones de intercambio de habilidades: son muy rentables.

No solo facilitan la colaboración en general, sino que cuanto más sepa sobre temas de DA, más independiente podrá ser y más tiempo podrá dedicar su DA al pensamiento estratégico y a la recopilación de información. Por otro lado, cuanto mejor comprenda su analista los principios de la gestión de productos, más eficiente será su trabajo, ya que podrá priorizar mejor su investigación en función del impacto en el negocio.

La próxima vez que tenga una solicitud para su analista de datos, en lugar de pedirle que la entregue, pídale que le enseñe cómo hacerlo usted mismo.

Manténganse mutuamente informados

Aunque involucrar a los DA desde el comienzo del proceso y tener lluvias de ideas semanales puede parecer ya un gran intercambio de información, mi experiencia dice lo contrario.

Siempre hay algo en marcha. Una nueva tendencia interesante en un gráfico, una nueva perspectiva en una entrevista con un usuario, una nueva idea del CPO… lo que sea.

Podría resultar que un conocimiento de producto aparentemente irrelevante se correlacione fuertemente con un conocimiento de datos aparentemente irrelevante, lo que podría abrir una nueva línea de pensamiento que puede conducir a conocimientos verdaderamente innovadores.

La mitad de mis mejores ideas surgieron de conversaciones aleatorias con mi DA y de conectar puntos que no habíamos visto antes.

No tengo ningún proceso complicado. Simplemente le envío spam al Slack de mi asistente de desarrollo constantemente, a veces en exceso, pero ambos coincidimos en que aporta muchísimo valor.

Reflexiones finales

En teoría, un gerente de producto podría asumir las responsabilidades de analista de datos con el apoyo de los desarrolladores. En muchas empresas en sus primeras etapas, así es como funciona.

Sin embargo, existen diferencias significativas entre hacer algo y hacerlo bien. Un excelente gerente de producto debería ser capaz de:

• Configurar experimentos
• Analizar métricas de productos
• Obtenga información de los datos

Con el tiempo, la calidad de sus análisis y experimentos disminuirá, y la falta de gobernanza de datos generará confusión, errores y costos de procesamiento de datos elevados. Cuanto más maduro sea el producto y potencial pueda obtener de los datos, mayor será el retorno de la inversión (ROI) de contar con un DA. No se quede dormido en este momento.

Fuente de la imagen destacada: IconScout

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