Business Intelligence (BI) vs. Product Analytics — y por qué necesitas ambos | Mixpanel
Business Intelligence (BI) vs. Product Analytics — y por qué necesitas ambos
Analítica de Producto

Business Intelligence (BI) vs. Product Analytics — y por qué necesitas ambos

Last edited: Sep 27, 2021
Adam Kinney Head of Analytics @ Mixpanel

En 2019, Looker y Tableau, las herramientas de Inteligencia empresarial (BI) líderes del sector, fueron compradas por Google y Salesforce, por un total de 18 000 millones de dólares en conjunto. Más recientemente, en 2020, el almacén de datos basado en la nube Snowflake salió a bolsa con la extraordinaria capitalización bursátil de 70 000 millones de dólares. Estas enormes transacciones muestran que las herramientas de BI y los almacenes de datos son una combinación poderosa que las empresas de todo el mundo están incorporando en sus pilas de tecnología. No obstante, no cumplen con las necesidades de datos de todo el mundo, especialmente de los equipos de productos.

Las herramientas de BI son excelentes para visualizar los datos que pueden consultarse desde un almacén de datos. Esto quiere decir que las visualizaciones y el análisis de BI pueden cubrir un amplio rango de datos en cualquier faceta de tu negocio, ya sea en Finanzas, Marketing, Recursos Humanos o Producto. Son perfectos para condensar la gran cantidad de datos de tu organización en unas pocas métricas o KPI clave, para que así todos estén al tanto de los mismos datos básicos de tu negocio. Pero BI tiene dos inconvenientes importantes.

  1. Debido a que BI es tan flexible en lo que respecta a los tipos de datos que se pueden visualizar, no es posible profundizar tanto como con las herramientas desarrolladas específicamente para un dominio de análisis determinado.
  2. Para conseguir los beneficios de BI es necesaria una inversión inicial en datos costosa y lenta.

Las fortalezas y debilidades relativas se pueden resumir de la siguiente forma:

Mixpanel vs. inteligencia empresarial

Echemos un vistazo a cada uno de estos puntos de manera sucesiva, y hagamos una comparación con una herramienta de análisis de productos como Mixpanel.

Profundidad vs. alcance del análisis

Mixpanel está diseñado desde cero para ser una herramienta de análisis autoservicio para que los gerentes de producto, ingenieros y diseñadores consigan respuestas a sus preguntas acerca del comportamiento de los usuarios con sus productos. Utilizamos un modelo de datos simple y estandarizado que captura los aspectos importantes de eventos, usuarios y otras dimensiones. Dicha estandarización nos permite contar con un motor de consultas potente y perfectamente ajustado, el cual puede responder preguntas de una forma mucho más eficiente que una herramienta de BI más general, así como una interfaz de usuario diseñada específicamente que hace más fácil conseguir respuestas en pocos segundos, incluso a preguntas muy complejas. El resultado último es que los equipos de producto pueden participar en el proceso rápido, exploratorio y creativo del desarrollo de productos con análisis del comportamiento de los usuarios, sin intermediarios ni cuellos de botella.

Para mostrarte un ejemplo de la fuerza del método de Mixpanel, considera un análisis de embudo en el que quieras ver cómo progresan los usuarios a través de tu flujo de registro. Un análisis de embudo de múltiples pasos puede necesitar hasta cientos de líneas de SQL para llevarse acabo, pero con Mixpanel solo necesitas unos 10 clics. Ahora, supongamos que quieres saber más sobre los usuarios que abandonan en una etapa determinada del flujo de registro. En Mixpanel, puedes guardar este grupo como una cohorte y observar luego si crecen o disminuyen a lo largo del tiempo, también puedes segmentarlos por las propiedades de usuario sobre las que lleves a cabo seguimiento o ver en qué difieren de otros usuarios.

Todo ello en contraste con una herramienta de BI, en la que cada uno de estos pasos requeriría un nuevo flujo de trabajo por parte del equipo de ingeniería de datos para transformar los datos en el formato correcto para responder a la pregunta. En ves de conseguir respuestas a nuevas preguntas en segundos, es habitual tener que esperar semanas. Muchas empresas intentan evitar esto mediante la contratación de analistas de datos o científicos de datos para ayudar a los equipos de producto a realizar consultas en el almacén de datos directamente con el fin de obtener respuestas. Sin embargo, debido a que no es fácil encontrar este tipo de especialistas, es probable que tengas que esperar unos días para una respuesta que se podría haber conseguido en segundos.

Una herramienta de análisis de productos como Mixpanel no solo ofrece las respuestas que necesitan los equipos de producto, sino que también facilita la vida al equipo de datos y a los analistas de datos al librarles de una gran cantidad de trabajo manual, lo cual les permite centrarse en otras prioridades estratégicas de mayor importancia. Hemos observado que muchos de nuestros clientes han tenido éxito con el uso de BI para cubrir las métricas más generales de la empresa, y Mixpanel para permitir que el equipo de producto pueda profundizar.

Implementación: construye tu stack de datos

Es necesaria una gran inversión inicial en datos para conseguir valor de una herramienta de BI. La mayoría de empresas que usan herramientas de BI cuentan con un equipo de ingeniería de datos exclusivo, con la función de recopilar datos; garantizar la calidad de los datos; transformar los datos en tablas que puedan ser consultados de forma eficiente por la herramienta de BI; y subir los datos a un almacén de datos.

La mayoría de empresas acaba por darse cuenta de que es necesario realizar esa inversión en el desarrollo de su propia pila de datos. Solo así puedes conseguir el control de tus datos y asegurarte de que todas las funciones de tu empresa usan datos de confianza y de calidad para todas sus diversas necesidades. Pero esta inversión no es práctica en las primeras fases de una empresa, y la verdad es que no es necesaria. Por otra parte, el análisis de productos es básico a lo largo del ciclo de vida de una empresa.

Todas las empresas, desde startups en sus inicios hasta grandes empresas de Fortune 500, participan en el desarrollo de productos. Los comentarios inmediatos acerca de cómo los usuarios interactúan con tu producto son fundamentales para encontrar el encaje entre mercado y producto, y también para conseguir que los productos sean todavía mejores. Aunque sería genial utilizar BI en los inicios de un negocio, simplemente no es posible para la mayoría. Mixpanel puede implementarse mucho antes de que estés listo para dar el paso en la creación de una pila de datos completa, pero también puedes integrarla en tu pila de datos cuando realmente des el paso.

Para las empresas que no cuentan con su propia pila de datos, Mixpanel puede implementarse rápidamente con nuestros propios SDK o una plataforma de datos de los clientes (CDP) como Segment o mParticle. Esto asegura que tus equipos de productos tengan acceso a análisis de productos muy potentes desde el primer día para una rápida iteración y crecimiento.

Recopilación de datos de Mixpanel
Implementación con datos transmitidos directamente a Mixpanel

Pero cuando realiza esa inversión en su propio data stack (o si ya lo ha hecho) entonces importar los datos desde su data warehouse a Mixpanel es la forma ideal para integrarlos. Esto significa que los datos que entran en Mixpanel son idénticos a los datos consultados por las herramientas de BI y otras aplicaciones que obtienen datos de su data warehouse. La forma más fácil de importar datos desde su data warehouse a Mixpanel es utilizar una herramienta ETL inversa como Census. Alternativamente, también puede utilizar la API de importación de Mixpanel.

La integración de Mixpanel con su data warehouse evita los problemas que a veces surgen cuando los clientes transmiten datos de eventos directamente a Mixpanel y también tienen un data warehouse como fuente de la verdad (o source of truth). Por ejemplo, digamos que su objetivo es la coherencia en todos sus datos. Si se rastrea un evento del lado del cliente con los SDK de Mixpanel, pero su equipo de datos rastrea ese evento del lado del servidor, puede obtener diferentes respuestas entre Mixpanel y su herramienta de BI. Además, todo el trabajo que haga su equipo de datos para mejorar la calidad de los datos y enriquecer los eventos con datos de otras fuentes hará que Mixpanel sea aún mejor.

Mixpanel integrado en un stack de datos

Si se implementa correctamente, Mixpanel puede satisfacer las necesidades de sus equipos de productos desde los primeros días en adelante y crecer con su empresa. Al final, BI contra Mixpanel no es una decisión de una o la otra—solo es una cuestión de cuándo está listo para agregar BI además de Mixpanel. De todos modos, necesitará análisis de productos y funciona muy bien en combinación con una herramienta de BI cuando esté listo para realizar una inversión más grande en los datos.

¿Listo para implementar tu solución de análisis de productos? Habla con un especialista hoy.

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