La mayoría de las startups no pasa del nivel 3 (y por eso no crece)
Hay un patrón que veo todo el tiempo.
Startup instala Mixpanel o Amplitude → arma algunos dashboards → alguien mira números → todos sienten que “ya están trabajando con datos”.
Pero no.
Eso no es hacer Product Analytics.
Eso es el punto de partida.
Después de trabajar con decenas de equipos en LATAM, empezamos a ver que todos pasan por los mismos niveles. Algunos se quedan ahí. Otros logran usar la data para crecer de verdad.
Para mostrar los niveles de madurez que identificamos, armamos una matriz que permite a cualquier equipo entender dónde están parados y qué necesitan para seguir creciendo en este camino
Los 6 niveles de Product Analytics
Nivel 1 — Basic Setup
El objetivo es uno solo: data confiable.
- Tracking plan claro (20–40 eventos que importan, no 200 random)
- Entornos separados (test vs prod)
- Taxonomía consistente (todos hablan el mismo idioma)
Si tu data no es confiable, todo lo demás es ruido.
Nivel 2 — Advanced Setup
Acá empezás a hacer las cosas en serio.
- Eventos de frontend + backend (visión 360 del funnel)
- Eventos custom (modelar tu negocio, no solo trackear clicks)
- Data governance (ordenar el crecimiento de la data y evitar pagar de más)
Todavía no estás creciendo con data.
Pero ya estás construyendo la base correcta.
Nivel 3 — Metrics & Reporting
Acá es donde se queda la mayoría.
- Definís métricas (idealmente con un metric tree)
- Armás dashboards
- Monitoreás qué pasa
Sirve para detectar problemas.
Pero no necesariamente para resolverlos.
Nivel 4 — Growth Execution
Acá cambia todo.
Ya no mirás data. Operás con data.
Pasás del dato a la acción.
- Activación: entendés el “aha moment” y optimizás el tiempo hasta llegar ahí
- Retención: analizás quién vuelve, cómo y por qué
- Monetización: entendés qué mueve revenue (conversiones, ARPU, upsell)
La diferencia clave: tomás decisiones todas las semanas basadas en análisis real.
Nivel 5 — Automatización
Empieza a escalar.
- Integrás analytics con herramientas de acción (ej: OneSignal)
- Segmentos → campañas automáticas
- Experimentación (feature flags, A/B tests)
- Session replay, heatmaps, etc.
Acá cerrás el loop:
data → insight → acción → impacto
Nivel 6 — AI
Todavía pocos equipos están acá.
- Usás AI para encontrar insights más rápido
- Automatizás análisis
- Operás con equipos más chicos pero mucho más eficientes
El juego ya no es solo calidad de decisiones.
Es velocidad.
La pregunta importante
¿En qué nivel está tu equipo hoy?
Si estás en nivel 3 (o menos), el próximo paso no es más dashboards.
Es este:
- Elegí una métrica (ej: activación)
- Hacé análisis exploratorio en serio
- Identificá drivers
- Generá hipótesis
- Ejecutá
Repetí todas las semanas.
Ahí es donde empieza el crecimiento real.
Si necesitás ayuda para esto escribime a guido@bildungdata.com