🗞️ Entendiendo porqué tus métricas caen

de forma sencilla y paso a paso.

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Analizar por qué los eventos se desarrollan de la manera en que lo hacen es tanto un arte como una ciencia.

Hoy quiero centrarme en la parte "científica" y compartir un enfoque para realizar un análisis de problema → causa, con el fin de entender cambios inesperados en el comportamiento de los usuarios, fluctuaciones en eventos o el descenso de métricas.

Recuerdo cuando Amplitude lanzó su análisis de causa → problema (RCA) hace unos años, una función que te ayuda a localizar anomalías en segundos para entender por qué los eventos están cambiando:

Al principio, estaba obsesionado con ella, aplicando RCA a cada fluctuación de eventos. Sin embargo, no era suficiente para responder por qué algo dejó de funcionar o no cumplió con las expectativas. La herramienta nos indicaba cuando y dónde ocurría el descenso, pero no nos ayudaba a comprender el qué y el porqué.

Nos ayudaba (y aún lo hace) a realizar análisis y reaccionar más rápido, pero todavía se necesita mucho trabajo para responder por qué algo está sucediendo.

El framework que analiza porqué tus métricas caen