Gestión y operaciones de producto

El éxito de un producto no solo depende de una buena idea, sino de una ejecución liderada por un Product Manager (PM) y acompañada de otros perfiles de producto (Product Designer, Tech Lead, Researchers, Data Analysts…). Adoptar un enfoque estratégico y centrado en el usuario permite a las empresas mejorar su capacidad para innovar y competir. La figura del PM es clave para la creación y el éxito sostenible de productos y servicios, ya que se centra en la comprensión profunda de los clientes y la resolución de problemas reales.

1. Perfiles y funciones en Producto

Los roles en Producto no son únicos ni estáticos: pueden adoptar distintas formas según el tipo de producto, la fase en la que se encuentre o la estructura de la organización. En esta sección exploramos los diferentes niveles de seniority dentro de un equipo de producto, desde perfiles más tácticos hasta aquellos con una visión estratégica global. Entender estas diferencias nos ayuda a dimensionar correctamente los equipos y a identificar qué tipo de liderazgo necesita cada proyecto.

Roles de un perfil de producto

Las funciones de un Product Manager, dependiendo de las dimensiones del producto, pueden ser más estratégicas o más tácticas. Existen diferentes roles de seniority asociados a producto. De menor a mayor responsabilidad y visión estratégica, podríamos determinar los siguientes:


• Product Manager (PM)
• Lead Product Manager / Tribe Lead (Lead PM)
• Head of Product (HoP)
• Chief Product Officer (CPO)

En mendesaltaren incorporamos esos roles en función de las necesidades del proyecto. Por ejemplo, necesitaremos ser un Advisor CPO para aquellas compañías que necesiten establecer procesos de producto, formar a los equipos y poner en marcha la maquinaria. También es un rol comúnmente demandado para productos recién nacidos que necesitan marcar su estrategia y su visión.

Sin embargo, en otros productos nos integramos como un Product Manager más, liderando un equipo de trabajo en una vertical específica que necesite refuerzo o nuestro expertise en algún área concreta.

Funciones clave de un Product Manager

Las funciones de un PM dependen de su experiencia y de su posición dentro del organigrama, pero las principales son:

• Definir la visión y estrategia del producto (y su ejecución): El PM establece objetivos y estrategias a corto y largo plazo para guiar la evolución del producto y alinear a los equipos hacia su consecución.
• 
Gestionar el ciclo de vida del producto: Asegura que en cada etapa del ciclo de vida se cumplan los objetivos, priorizando las funcionalidades e iteraciones en cada momento.
• 
Conocer al usuario e investigar el mercado: El PM analiza datos del producto y la competencia para comprender las necesidades y comportamientos de los clientes y alinearlos con el negocio.
• 
Alinear y colaborar con múltiples equipos: Actúa como puente entre desarrollo, diseño, marketing y ventas, garantizando una comunicación y alineación de objetivos efectiva.
• 
Evaluar el rendimiento: A través de métricas clave como satisfacción del cliente, retención y crecimiento de ingresos, el PM evalúa el rendimiento del producto para tomar decisiones basadas en datos.

Como vemos un Product Manager tiene muchas responsabilidades que impulsan un ciclo continuo de mejora del producto. En este capítulo empezaremos con el concepto del Discovery continuo —un proceso transversal a todo. Esto se complementa con una validación constante, el desarrollo de una mentalidad de producto en los equipos y una analítica precisa para medir y optimizar el rendimiento. Empezamos…

2. Discovery continuo

El Discovery continuo es la idea de que el aprendizaje y la investigación del producto nunca deben detenerse. Fue acuñado por Teresa Torres y es una filosofía que tratamos de implantar en las organizaciones de nuestros clientes. Siempre hay oportunidades para mejorar, innovar y encontrar nuevas soluciones, manteniendo una mentalidad abierta y curiosa en todo momento. Y en muchos casos no está integrado este proceso fundamental…

La diferencia entre un proceso de discovery y un discovery continuo

Primero es relevante resaltar la diferencia clave entre un proceso de discovery y el discovery continuo. El discovery también conocido como fase de research o investigación es puntual y se lleva a cabo en cualquier punto de maduración del producto, con el objetivo de entender las necesidades del usuario y definir una propuesta de valor. En cambio, el discovery continuo es un proceso transversal y permanente que acompaña a todo el ciclo de vida del producto, más cercano a una mentalidad y enfoque, pero sustentado también en procesos y artefactos..

Este último no se limita a la fase inicial, sino que permite seguir explorando, validando y ajustando el producto en base a nuevos aprendizajes y cambios en el mercado, asegurando así una evolución constante y alineada con las necesidades reales de los usuarios y del negocio. Y es una parte core de cómo enfocamos la gestión de producto en mendesaltaren.

Cómo implementarlo

Una de las tareas más demandadas por nuestros clientes es la integración de procesos de Discovery continuo en sus organizaciones de producto y servicio. En estos proyecto,s diseñamos e implementamos procesos de trabajo y dinámicas que mejoran y agilizan los descubrimientos de nuevos insights, generación de hipótesis y validación de las mismas que les permitirán a su vez validar su idea, producto, modelo de negocio o simplemente escalar el mismo.Estudiamos la situación de partida para, en función de expertise objetivo del cliente, la maduración del producto o los recursos disponibles, acompañar y formar a los diferentes equipos – desde el C-Level hasta perfiles más técnicos – en aquellas materias que vayan a hacerles más ágiles, más críticos, más autónomos y más versátiles a la hora de marcar su estrategia e iterar su producto. Colaboramos estrechamente con los equipos internos, brindando capacitación personalizada, facilitando workshops estratégicos y asegurando una integración fluida en la cultura organizacional. Con esta metodología aseguran potenciar su capacidad de innovación y adaptación en un mercado dinámico.

1. Diseño de procesos: Implementamos procesos que faciliten la generación y validación de hipótesis de manera rápida y continua.

2. Workshops y acompañamiento: Facilitamos sesiones estratégicas y nos integramos en la cultura organizacional para asegurar que las dinámicas de Discovery se mantengan.

Formación: Acompañamos a los equipos internos (desde el C-Level hasta perfiles técnicos) para mejorar la agilidad y autonomía en la toma de decisiones.

Product Mindset: permear la cultura de producto en los equipos

Gran parte de un trabajo de discovery continuo es permear la cultura de producto en la organización del cliente. La mentalidad de producto hace que los equipos planteen las preguntas adecuadas y tengan una actitud colaborativa. Permear esta cultura es un trabajo diario que parte de lo estratégico, y lo hacemos tanto dentro de mendesaltaren como en los equipos de nuestros clientes para empoderarse una vez se realice el hand-over.

Según nuestra experiencia, las mejores formas para hacerlo se apoyan en:

• Formación constante: internamente realizamos demos de producto, acompañamientos para el conocimiento cruzado y seguimos las formaciones externas del equipo. Externamente ofrecemos sesiones de formación adaptadas a los equipos de producto, diseño y datos.
• 
Fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos: creamos espacios donde compartir los aprendizajes y descubrimientos de nuestros éxitos y fracasos para que todo el mundo pueda beneficiarse de ellos.

• Alinear a toda la compañía en la visión: compartimos con los equipos los qué, cómo y porqué de cada iniciativa para dar visibilidad a los proyectos, crear sinergias y motivarles.

• Celebrar el aprendizaje y los logros: celebramos los descubrimientos y avances realizados por el equipo para mantener el entusiasmo y el compromiso.

• Uso de herramientas transversales: artefactos como las Product Mindset Questions que intentamos integrar en el día a día de todo el equipo de producto para estimular el pensamiento crítico del equipo a la hora de abordar cualquier tarea.

3. Validación de tu hipótesis

El objetivo del lanzamiento es validar o refutar nuestra hipótesis de negocio o funcionalidad nueva y continuar mejorando el producto. Para ello, contamos con técnicas aplicables tanto a ideas como a prototipos o MVP. Para ello, aplicamos dos frameworks principales:

Problem-Solution fit: ¿Estamos resolviendo un problema real?

Aquí nos asegurarnos de que hemos comprendido las necesidades y problemas de los usuarios y que nuestra propuesta los resuelve. Así podemos evitar desarrollar productos sin demanda real. Hay muchas herramientas para poder validarlo, como puede ser el problem-solution fit canvas de Lean Start up desarrollada por Daria Nepriakhina , prototipos, focus group, test de usuarios esto se decidirá.

Product-Market fit: ¿El mercado necesita este producto?

Construir un producto significa, en mayor o menor medida, aceptar la incertidumbre. Todo reviste un carácter experimental y nuestra experiencia, intuición y trabajo de investigación jugarán por igual un papel fundamental. No hay una fórmula o dato infalible que nos diga cuál es el camino más efectivo para validar nuestras hipótesis ni hasta cuándo debemos seguir invirtiendo en nuestra idea. Las líneas rojas, casi siempre, las marcará lo que conocemos por el “apetito de negocio”, lo que la compañía esté dispuesta a apostar y sus condicionantes.Para encontrar el encaje de nuestro producto primero debemos preguntarnos cómo definimos el éxito de nuestro producto?¿Cómo sabemos que hemos alcanzado el encaje en el mercado? ¿Con qué marco temporal contamos y con qué métricas vamos a medirlo?



Para poder dar respuesta a estas preguntas necesitamos lo que llamamos un marco de validación.Llamamos marco de validación a la definición de un marco temporal y unas métricas con las que monitorizar periódicamente la evolución de nuestro producto hasta que podamos llegar a decir que tiene encaje en el mercado.

Métricas para validar el Product-Market fit

Como hemos comentado anteriormente, las métricas serán una de las variables que nos ayudarán a validar el Product Market Fit. Aunque las métricas varían enormemente en función del producto, es cierto que existen algunos indicadores de negocio que son bastante frecuentes:


• MRR (Monthly Recurring Revenue).
• CAC (Customer Acquisition Cost).
• DAU/WAU/MAU (Daily/Weekly/Monthly active users).
• Retención y/o stickiness.Conversiones.


Monitorizar el rendimiento del producto digital en el mercado en base a estas métricas y otros insights de investigaciones cualitativas nos ayudará a mejorar el producto, ajustar la estrategia de marketing y optimizar las tácticas utilizadas en el go to market.

Marco temporal en el que validar un Product-Market fit


Muchos artículos o libros hablan de tiempos máximos en el que deberíamos poder validar o desechar nuestra hipótesis de producto, pero lo cierto es que cada sector e ideas tienen sus propios condicionantes. 


El marco temporal que establezcamos para validar nuestro producto dependerá enormemente de múltiples factores: el apetito de negocio, condicionantes y limitantes técnicos, de marketing, el cumplimiento de los hitos necesarios para implementar el Go To Market…


¿Es un marco aceptable 6 meses, cuando no tenemos los medios para implementar el Go To Market y llegar a los usuarios necesarios para entender si estamos solucionando su problema? ¿Es un marco aceptable 1 año cuando no estamos pudiendo desarrollar la funcionalidad clave por no tener el equipo necesario? 


Existen muchas variables donde la fórmula perfecta, por ello, el marco temporal puede ser flexible. Podemos fijar un plazo máximo determinado para la validación con revisiones periódicas donde se tomen decisiones o se modifique el plazo en base a cómo estamos avanzando y cuáles son nuestros condicionantes.


Para llegar a conseguir encaje en el mercado de nuestro producto o servicio tenemos que llegar a validar de forma ágil cada mejora que realicemos y aquí es es donde entra el discovery continuo.

4. Estrategia de analítica de producto

Para comprender el rendimiento de un producto, su uso por los usuarios y su impacto en los objetivos empresariales, la estrategia de analítica de producto nos permite diseñar, implementar, recopilar e interpretar datos relacionados con el mismo. ¿Cómo abordar un acercamiento a los datos cuantitativos? ¿Por dónde empezar a familiarizarme con ellos? ¿Cuáles son los KPIs más importantes? ¿En qué debo fijarme para abordar un rediseño?


Tener una buena estrategia de analítica de producto alineada con los objetivos de negocio te ayudará a reducir la incertidumbre sobre tu producto y validar ideas e iterar tu producto más rápido.

Objetivos clave de la analítica de producto:


La analítica de producto tiene tres objetivos principales:


• Explorar: Extraer insights para proponer mejoras y descubrir oportunidades.
• Monitorizar: Detectar anomalías o comportamientos inesperados.
• Validar: Medir el éxito de funcionalidades o iteraciones concretas.

Enfoques de análisis de datos:

Una vez recopilados nuestros datos, tanto los procedentes de la analítica de producto como de otras fuentes cuantitativas como encuestas, cuestionarios, o logs de servidor, podemos acercarnos a ellos desde varias perspectivas, dependiendo del peso que les demos en nuestras decisiones:

• Data Driven Design: donde los datos mandan. Se trata de basar toda nuestra estrategia y decisiones en los datos extraídos del análisis de nuestro producto sin tener en cuenta ningún otro insight.


  
  📎 Ejemplo práctico: un PM nota que la tasa de conversión en el checkout ha bajado un 15%. Sin considerar opiniones cualitativas, implementa el diseño con mejor rendimiento según pruebas A/B previas, porque los datos indican que es la opción más efectiva.

• 
Data-Informed: donde los datos se consideran. Este enfoque tiene en cuenta solo los datos sino nuestra experiencia pasada, nuestra intuición como profesionales, razonamiento y juicio, experiencia de otros stakeholders… Es la perfecta combinación de contexto y datos cuantitativos y cualitativos.

  
  📎 Ejemplo práctico: Un PM analiza métricas de retención y feedback de usuarios. Aunque los datos sugieren que una nueva funcionalidad no está siendo muy utilizada, el equipo decide iterar en su diseño en lugar de eliminarla, porque creen que con ajustes en la UX puede ganar más adopción y porque el poco feedback que recibe es excepcionalmente bueno.

• Data- Inspired: donde los datos inspiran acciones. Se buscan tendencias y patrones comunes entre varias fuentes de 
datos que se cruzan, pero no apoyamos las decisiones en estos datos. Se utilizan los datos para generar conocimiento e inspirar nuevas ideas y estrategias sin esperar un resultado científico o matemático, sino más bien experimental.

  
  📎 Ejemplo práctico: Un PM descubre un estudio de tendencias donde avalan con cifras que, en diferentes industrias, los usuarios interactúan más con interfaces conversacionales. Se decide abrir el debate sobre qué tipo de soluciones conversacionales y en qué momentos del flujo sería interesante desarrollarlas para mejorar en su app la experiencia de usuario.


Los tres enfoques fomentan la curiosidad por los datos en toda la organización y a la vez en los tres enfoques entra el elemento subjetivo que la interpretación humana, por tanto, la conclusión con la que debes quedarte es que ninguno posee la verdad absoluta. Lo mejor que podemos hacer para construir una estrategia de producto sólida es es elegir el enfoque o combinación de enfoques más apropiado para cada iniciativa.

Escenarios de implementación


Hay tres escenarios en los que tener una buena estrategia de datos y aplicar la analítica de producto es especialmente útil:

1. Cuando creamos un producto desde cero. Aplicamos una estrategia integral elaborando un plan de medición alineado con los objetivos de negocio y una guía de etiquetado para instrumentar el producto.

📎 Ejemplo práctico: Vamos a crear una app de booking de pistas de pádel. Un PM con skills en datos, debería entender cuáles son los macro objetivos (la reserva de espacios) y los micro-objetivos (registros de usuarios, consultas de espacios, gestión de las reservas…), idear un plan de medición acorde y asegurar que la guía de etiquetado cubre todo ello.
2. Cuando vamos a rediseñar un producto. Analizamos un producto desde varios ángulos, entre otros, desde la analítica, para entender aquello que funciona y aquello que no y llevar esos insights al nuevo producto en el que estamos trabajando.


   
   📎 Ejemplo práctico: Vamos a rediseñar la ficha de producto de un ecommerce de ropa para aumentar el add-to-cart. Para ello, revisaremos datos de los que dispongamos al respecto: ¿usa mucho la gente la guía de tallas? ¿se modifica mucho el contenido del carrito después de añadir productos a él? ¿por qué? ¿se añaden productos desde los módulos de productos relacionados?
3. 
Cuando iteramos un producto. Aquí debemos proponer hipótesis y soluciones y necesitaremos validarlas o refutarlas. Para ello nos valdremos de la analítica de producto, investigar sobre el problema para completar la hipótesis.


   
   📎 Ejemplo práctico: Un PM detecta que la tasa de conversión de un formulario ha bajado. Al analizar los datos, descubre que un cambio en la interfaz está afectando negativamente la experiencia del usuario, lo que lleva a una corrección inmediata.


Además, la analítica en un producto digital nos sirve de soporte y guía para asegurarnos de que el uso del producto se desarrolla con normalidad o, en su defecto, para detectar anomalías en el mismo. Por ello es tan importante que todos los perfiles involucrados en el producto tengan sensibilidad hacia los datos.

Preguntas clave para la analítica


Para cerrar, es clave plantearse una serie de preguntas fundamentales que nos ayuden a mantener el enfoque y la alineación


• ¿Qué estoy intentando mejorar?
• ¿Qué justifican estos datos?
• ¿Hemos contrastado estos datos con información cualitativa?

Conclusión


Una gestión de producto efectiva no solo asegura que el producto satisfaga las necesidades del usuario, sino que impulsa el crecimiento y la innovación a largo plazo. La combinación de una estrategia clara, validación continua, mentalidad de producto y una analítica rigurosa permite a las empresas adaptarse a un mercado dinámico y competitivo.