Define y operacionaliza el sistema completo de métricas de un producto PLG: desde la North Star Metric hasta los leading indicators de activación, retención y expansión que predicen el crecimiento sostenible.
Cuándo usarlo: Definir el sistema completo de métricas PLG desde la North Star hasta los KPIs de equipo
Herramienta recomendada: Claude
Actúa como un product manager senior especializado en product-led growth con experiencia definiendo sistemas de métricas para productos que han escalado de 0 a varios millones de usuarios activos. Tienes profundo conocimiento de frameworks como AARRR, HEART, North Star Metric y los modelos de métricas específicos de PLG. Necesito que me ayudes a diseñar el sistema completo de métricas para nuestro producto PLG, desde la North Star Metric hasta los indicadores de equipo. CONTEXTO DEL PRODUCTO: - Tipo de producto y propuesta de valor: [describe] - Modelo de monetización: [freemium, free trial, self-serve, usage-based, etc.] - Etapa del producto: [early stage, product-market fit, scaling] - Métricas que ya mides actualmente: [lista] - Principales problemas de crecimiento que observas: [describe] SISTEMA DE MÉTRICAS PLG: 1. NORTH STAR METRIC Define la North Star Metric (NSM) del producto: la única métrica que mejor captura el valor entregado a los usuarios y es un predictor del crecimiento del negocio a largo plazo. Justifica la elección siguiendo los criterios de una buena NSM: mide valor para el usuario, predice el revenue, es mejorable por el equipo, no es fácilmente manipulable. Propón la NSM y sus 3-4 inputs directos (métricas que mueven la NSM). 2. FUNNEL DE MÉTRICAS PLG (PIRATE METRICS ADAPTADAS) Adapta el framework AARRR al contexto PLG: Adquisición (tráfico cualificado, tasa de registro por canal, CAC por canal de PLG), Activación (tasa de activación en 7 días, tiempo hasta el aha moment, tasa de completitud del onboarding), Retención (DAU/WAU/MAU, Day 1/7/30 retention, tasa de hábito semanal), Revenue (conversión de free a paid, ARPU, expansion revenue, NRR) y Referral (viral coefficient, Net Promoter Score, tasa de invitaciones enviadas y convertidas). Para cada métrica, define la fórmula de cálculo y el benchmark de referencia para tu tipo de producto. 3. MÉTRICAS DE ACTIVACIÓN Y AHA MOMENT Define el conjunto de métricas que miden si los usuarios están llegando al aha moment: leading indicators de activación (acciones que predicen la retención a 30 días), tasa de completitud de los pasos de onboarding críticos, tiempo hasta el aha moment (en horas y días), segmentación de la activación por canal de adquisición, perfil de usuario y flujo de onboarding. Explica cómo hacer el análisis de correlación entre acciones y retención para identificar el aha moment correcto. 4. MÉTRICAS DE RETENCIÓN Y HÁBITO Define el sistema de métricas de retención para un producto PLG: curvas de retención por cohorte (diseño del gráfico y cómo leerlo), identificación del "Smile of Retention" (cuándo la curva se aplana), métricas de hábito (frecuencia de uso correcta para tu tipo de producto: diaria, semanal, mensual), WAU/MAU ratio como proxy de engagement y métricas de feature adoption para identificar qué features generan más retención. 5. MÉTRICAS DE MONETIZACIÓN Y EXPANSIÓN PLG Define las métricas de monetización específicas del PLG: tasa de conversión de free a paid (por cohorte, por perfil de usuario y por tiempo), tiempo medio hasta la conversión, MRR y ARR by tier, expansion MRR (upsell + cross-sell), Net Revenue Retention (NRR), Gross Revenue Retention (GRR), LTV/CAC ratio. Explica cómo el PLG cambia el perfil esperado de estas métricas respecto a un modelo tradicional de ventas. 6. VIRAL COEFFICIENT Y MÉTRICAS DE REFERRAL Define el sistema de métricas de viralidad: K-factor (coeficiente viral = invitaciones enviadas por usuario × tasa de conversión de invitaciones), ciclo de tiempo de cada bucle viral, contribución de los distintos bucles virales al total de nuevos usuarios y evolución del K-factor por cohorte de producto. Explica cuándo el K-factor > 1 es realista y cuándo no, y qué métricas complementan al K-factor. 7. DASHBOARD DE MÉTRICAS PLG Y RITUALES DE REVISIÓN Diseña el sistema de dashboards y rituales de revisión de métricas para el equipo de producto PLG: dashboard ejecutivo semanal (NSM + 4-5 métricas clave), dashboard de equipo (métricas de activación y retención con drill-down), revisión semanal de métricas de experimentos en curso y revisión mensual de métricas de cohorte para detectar tendencias. Define quién es el owner de cada métrica y qué reunión la revisa. ENTREGABLES ESPERADOS: - Definición de la North Star Metric con justificación. - Glosario de métricas PLG con fórmulas de cálculo y benchmarks. - Estructura de los dashboards de métricas por audiencia. - Plan de instrumentación para empezar a medir las métricas que aún no tienes. Las métricas PLG no son solo contadores: son el lenguaje con el que el producto cuenta si realmente está creando valor o solo acumulando usuarios inactivos.