Product Analytics Professional

Módulo 1: Fundamentos de Métricas de Producto y Generación de Insights

Duración: 3 horas

Modalidad: Teórico-práctica, con dinámicas grupales

Objetivo del Módulo

Introducir a los participantes en los conceptos clave de métricas de producto (KPIs, OKRs y objetivos), su correcta definición y su uso práctico para interpretar datos y generar insights relevantes para la toma de decisiones en producto.

Contenidos

1. Presentación y Contexto (15 minutos)

• Introducción al curso, dinámica grupal de bienvenida.

• Importancia de los datos en el ciclo de vida del producto.

• Rol del Product Manager como generador y consumidor de insights.

• Intercambio de experiencias entre participantes sobre uso de datos en su día a día.

2. Conceptos Teóricos de Métricas (15 minutos)

• Definición y diferencias entre KPI, OKR y objetivo.

• Cuándo usar cada uno en la gestión de producto.

• Buenas prácticas para definir métricas accionables.

• Ejemplos aplicados a distintos contextos: productos B2B, B2C, apps, servicios digitales, etc.

3. Revisión de Caso Práctico Inicial (25 minutos)

• Exploración guiada de un dataset en Google Sheets.

• Identificación de KPIs y objetivos asociados al comportamiento de usuarios o performance del producto.

• Discusión grupal sobre posibles interpretaciones.

4. Análisis de Datos en Grupos (30 minutos)

• Aplicación de filtros, segmentaciones y creación de gráficos básicos.

• Identificación de patrones, correlaciones y anomalías.

• Preparación de hallazgos relevantes por grupo.

5. BREAK (15 minutos)

6. Generación de Insights (30 minutos)

• Técnicas para interpretar los datos visualizados.

• Cómo transformar hallazgos en hipótesis o decisiones de producto.

• Construcción colaborativa de insights con base en evidencia.

7. Preparación y Presentación de Resultados (45 minutos)

• Redacción de conclusiones e insights clave.

• Exposición grupal de casos seleccionados.

• Feedback del facilitador y cierre con reflexiones sobre la importancia de una buena lectura de métricas.

Módulo 2: Análisis Avanzado y Visualización de Datos con Power BI

Duración: 3 horas

Modalidad: Teórico-práctica, con dinámicas grupales

Objetivo del Módulo

Profundizar en el análisis estructurado de datos de producto, incorporando el uso de dimensiones y medidas, y explorando la creación de visualizaciones interactivas con Power BI para facilitar la identificación de patrones, tendencias y oportunidades de mejora.

Contenidos

1. Repaso y Conexión con la Clase Anterior (10 minutos)

• Revisión de aprendizajes clave del módulo anterior: KPIs, OKRs e insights.

• Preguntas y respuestas para afianzar conceptos.

• Puente hacia el análisis más avanzado: importancia de la segmentación y la visualización interactiva.

2. Concepto de Dimensiones y Medidas (20 minutos)

• Diferencias entre medida y dimensión en el análisis de datos.

• Aplicación práctica en el análisis de productos digitales.

• Ejemplos de dimensiones relevantes: segmento de usuarios, plataforma, canal de adquisición, cohortes, etc.

3. Caso Práctico en Google Sheets (45 minutos)

• Análisis de un nuevo dataset más complejo que el del módulo anterior.

• Aplicación de filtros, segmentaciones, medidas personalizadas y cálculos adicionales.

• Generación de gráficos y visualizaciones más detalladas.

• Trabajo en equipos para explorar preguntas clave del negocio.

4. BREAK (15 minutos)

5. Introducción a Power BI (30 minutos)

• Qué es Power BI y por qué es útil para Product Managers.

• Conexión e importación de datos desde Google Sheets.

• Transformación básica de datos.

• Creación de gráficos interactivos.

6. Caso de Prueba en Power BI (45 minutos)

• Construcción de un pequeño dashboard para visualizar métricas clave de producto.

• Identificación de patrones, outliers, segmentos relevantes.

• Análisis de tendencias: retención, conversión, uso de funcionalidades.

• Discusión en grupos y elaboración de hallazgos.

7. Presentaciones Grupales y Cierre (15 minutos)

• Exposición de visualizaciones seleccionadas por grupo.

• Discusión abierta sobre los descubrimientos y su impacto en decisiones de producto.

• Feedback del facilitador y cierre.

Módulo 3: Storytelling con Datos y Comunicación de Hallazgos

Duración: 3 horas

Modalidad: Teórico-práctica, con integración de aprendizajes previos

Objetivo del Módulo

Desarrollar la capacidad de estructurar y comunicar historias basadas en datos, aplicando técnicas de data storytelling para presentar hallazgos de producto de manera clara, convincente y alineada con la toma de decisiones estratégicas.

Contenidos

1. Repaso del Módulo Anterior (15 minutos)

• Revisión de conceptos clave de Power BI y análisis avanzado.

• Preguntas abiertas y dudas sobre el uso de herramientas o interpretación de datos.

2. Fundamentos del Storytelling con Datos (20 minutos)

• ¿Qué es el storytelling con datos y por qué es importante para Product Managers?

• Estructura de una historia efectiva: contexto, conflicto, hallazgos, resolución.

• Cómo construir una narrativa alineada a objetivos de producto.

• Casos reales y ejemplos de storytelling eficaz.

3. Caso Práctico Avanzado en Google Sheets (45 minutos)

• Análisis de un dataset enriquecido con múltiples archivos.

• Cruce de datos para responder preguntas más estratégicas.

• Refinamiento de filtros, cálculos y visualizaciones.

• Detección de señales relevantes: comportamientos, fricciones, oportunidades.

4. BREAK (15 minutos)

5. Construcción del Storytelling (30 minutos)

• Organización de la narrativa por equipos: elección del mensaje central, datos que lo respaldan, estructura visual.

• Selección de los insights más relevantes para comunicar a stakeholders.

• Desarrollo de un pitch visual apoyado en gráficos creados por el equipo.

6. Presentaciones Grupales (30 minutos)

• Exposición de los equipos ante el grupo completo.

• Evaluación informal de la claridad, estructura y relevancia de cada presentación.

• Feedback constructivo del facilitador y de los demás participantes.

7. Cierre del Curso y Reflexión Final (5 minutos)

• Reflexión sobre el recorrido de los tres módulos.

• Aplicación de los aprendizajes en el rol de PM.

• Invitación a seguir practicando la toma de decisiones basada en datos.