Claude para Product Managers: cómo definir tu North Star Metric y tu KPI Tree, por Esther Salinas

Claude no solo puede ahorrarte tiempo. También puede ayudarte a ser mejor Product Manager. En este artículo te cuento cómo lo usé para definir la North Star Metric y el KPI Tree de mi propia newsletter, con datos reales.

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Hace unos días publiqué una encuesta en LinkedIn para decidir sobre qué escribir. Había dos opciones que destacaban:

5 tareas de Product que delegaría a Claude Cowork.
Cómo he creado una Skill de Claude para resolver un problema real de Product.

Y pasó algo curioso: empataron.

Mientras probaba algunas de esas tareas con Claude, me di cuenta de que una podía convertirse en algo más interesante: una Skill que me ayudara a trabajar un problema real de Product de forma repetible. Así que elegí la segunda opción.

Pero no quería hacer una Skill porque sí. Quería probarla con un producto que pudiera enseñar de principio a fin, sin restricciones: mi propia newsletter, IA con Esther.

En este artículo vas a ver:

Cómo usé Claude para poner a prueba mi intuición sobre qué métrica debería importarme, y por qué falló.
El proceso real, con datos de mi newsletter, para definir una North Star Metric que no fuera una vanity metric disfrazada.
Un hallazgo que no esperaba: suscriptores que llevan meses sin recibir ni un solo email, sin que yo lo supiera.
Cómo construí dos Skills de Claude reutilizables, publicadas y libres para que las uses en tu propio producto.
Por qué lo más útil no fue que Claude me diera respuestas, sino que me ayudara a hacerme mejores preguntas.

1. Empezar por la estrategia

Antes de pensar en métricas, tuve que hacerme una pregunta bastante sencilla: ¿qué quiero conseguir realmente con mi newsletter?

Mi objetivo ahora mismo es hacer crecer IA con Esther dentro de la comunidad de Product, para poder ofrecer formaciones en el futuro.

Parece claro. Pero enseguida aparece una segunda pregunta: ¿cómo sé si realmente estoy avanzando hacia ese objetivo?

Podría decir simplemente "quiero conseguir más suscriptores". Pero eso no significa necesariamente que esté construyendo el producto que quiero construir.

Así que decidí usar Claude para algo que hacemos constantemente en Product: cuestionar nuestras propias suposiciones.

2. Cómo definir tu North Star Metric con Claude

Últimamente he estado bastante obsesionada con hacer crecer mi newsletter. De hecho, gracias a unas Skills (que publicaré en otro post) he hecho crecer el número de suscriptores de forma exponencial en el último mes y medio.

Mi intuición era: más suscriptores = más audiencia = más potenciales alumnos. ¿No?

Pues no necesariamente:

Puedes tener muchos suscriptores que nunca abren tus emails.
Puedes conseguir cientos de registros gracias a un post viral y que después no vuelvan.
Puedes tener una audiencia pequeña pero extremadamente comprometida.

Y, sobre todo, el número de suscriptores no me dice si estoy creando valor para la comunidad de Product.

Cómo construí la Skill de North Star Metric

El proceso fue bastante sencillo: le expliqué a Claude qué quería conseguir y le di como referencia la documentación del North Star Framework de Amplitude. A partir de ahí, Claude me ayudó a convertir ese conocimiento en una Skill reutilizable.

No tuve que escribirla desde cero. Es una de las cosas que más me está gustando de trabajar con Claude Code: puedes partir de un framework que ya existe y convertirlo en una herramienta que te ayude a aplicarlo de forma consistente.

Es mucho más sencillo de lo que parece: Claude te va guiando y tú aportas el conocimiento, el contexto y las reglas. Si quieres ver el proceso para crear una Skill desde cero, lo expliqué en mi newsletter.

👉 Las dos Skills de este artículo están publicadas en GitHub.

Por qué "suscriptores totales" era una vanity metric

Con la Skill creada, le planteé el problema a Claude:

Quiero hacer crecer una newsletter sobre IA aplicada a Product dentro de la comunidad de Product Managers, con el objetivo de poder ofrecer formaciones en el futuro. Ayúdame a definir una North Star Metric que esté alineada con esta estrategia.

Le pasé datos exportados de Substack con el open rate, las vistas y las suscripciones de cada newsletter.

Antes de sugerirme nada, Claude puso a prueba mi primera intuición: "suscriptores totales". El North Star Framework tiene un checklist de 7 preguntas para esto: ¿expresa valor real para el lector? ¿Es un indicador que anticipa el futuro o solo cuenta lo que ya pasó? ¿Es una vanity metric?

Mi propuesta falló en 3 de las 7.

La razón principal: "suscriptores totales" es, estructuralmente, el mismo tipo de métrica que "Registered Users", uno de los ejemplos de vanity metric que el propio framework pone como advertencia. Cuenta personas que se apuntaron una vez, no personas que siguen sacando valor.

Claude me sugirió buscar información sobre lectores recurrentes. Así que descargué de Substack un export con la fecha de suscripción, los emails recibidos y los emails abiertos en los últimos meses de cada suscriptor.

Ejemplo de interacción con Claude

🤖 Dos cosas que cambian la definición 1. El campo correcto no es "opened (30d)" sino el ratio a 6 meses. Usé Unique emails seen (6mo) / Emails received (6mo) en vez de Emails opened (6mo). Este último cuenta eventos de apertura (puede superar el nº de emails recibidos si alguien reabre el mismo email varias veces; vi ratios de hasta 45x). Unique emails seen es la versión deduplicada, nunca supera lo recibido. Y usar el ratio sobre "recibidos en 6 meses" (no un calendario fijo de 30 días) resuelve el problema de cadencia irregular: el denominador se ajusta a cuántos emails le llegaron a esa persona, no a un reloj global. 2. Hallazgo que no esperaba y que cambia los inputs: 26 suscriptores (de los que llevan más de 6 meses en la lista) tienen 0 emails recibidos en los últimos 6 meses, sin bounces registrados y sin ninguna apertura. No están de baja, simplemente Substack parece haber dejado de enviarles, muy probablemente por su propia optimización de entregabilidad. Son ~6% de la lista que ninguna mejora de contenido puede recuperar, porque ni siquiera les llega el email. Es una palanca distinta a la calidad de la edición: hay que añadirla como input. Inputs: añado uno nuevo (pasan de 5 a 6). Salud de la lista / entregabilidad: el % de suscriptores a los que Substack ha dejado de enviar. Es accionable (limpieza de lista, campañas de re-permiso, vigilar la reputación de envío) pero independiente de los otros 5: puedes escribir la mejor edición del mundo y no mover nada aquí si el problema es de entrega, no de contenido.

De repente, una métrica que parecía sencilla se convirtió en una pregunta de Product: ¿qué está pasando entre el momento en que alguien se suscribe y el momento en que se convierte en lector?

Y aparecen nuevas preguntas:

¿Por qué no están recibiendo los emails?
¿Hay problemas en el proceso de suscripción?
¿Qué porcentaje de mis suscriptores está realmente activo?
¿Por qué hay lectores que de repente dejan de serlo?

Esto es justo lo que buscaba con el experimento: que Claude me ayudara a encontrar las preguntas que yo no me estaba haciendo.

La North Star final: Lectores Recurrentes

Después de varias iteraciones, esta es la North Star para mi objetivo:

⭐ Lectores Recurrentes (LR): suscriptores free con al menos 1 email recibido en los últimos 6 meses, cuyo ratio emails únicos vistos (6mo) / emails recibidos (6mo) es ≥ 0,5. Es decir, abren al menos la mitad de lo que les llega.

El umbral de 0,5 no está puesto a ojo, sale de la distribución real de los datos:

163 de 438 suscriptores (37,2% de la lista) son Lectores Recurrentes hoy.
La mediana del ratio es 0,33: la persona típica abre 1 de cada 3 emails. Por eso 0,5 no es un umbral trivial, exige estar claramente por encima de lo típico.

3. Cómo construir un KPI Tree con Claude

Con la North Star definida, la siguiente pregunta era: ¿qué factores impulsan esta métrica?

Creé otra Skill, igual que la anterior, y le pedí a Claude que construyera un KPI Tree alrededor de mi North Star. Después de algunas conversaciones, este fue el resultado:

Lo que detectamos

Los nuevos suscriptores tardan en recibir su primer email. En parte por mi cadencia de publicación: no he sido todo lo constante que debería. Si alguien se apunta y pasa mucho tiempo sin recibir nada, es difícil que cree el hábito de leer. Y un suscriptor que no recibe contenido durante demasiado tiempo puede acabar perdido, aunque siga apareciendo como suscrito.
Hay suscriptores que no están recibiendo la newsletter. Tengo que entender qué ocurre, porque algunos clientes de correo bloquean el tracking de aperturas y las métricas no reflejan el comportamiento real.
Puede haber lectores que solo leen en Substack, no por email. En ese caso tendría que redefinir la North Star.

Conclusión: de adquisición a activación y retención

Necesito seguir trabajando en adquisición, pero ahora mismo mi foco debería estar en activación y retención. Ya tengo suficiente volumen como para que el siguiente paso no sea simplemente conseguir más suscriptores.

Ahora necesito que los nuevos entiendan rápido el valor de la newsletter, reciban contenido de forma consistente y encuentren un motivo para volver semana tras semana. Porque de poco sirve seguir llenando el funnel si después no cuido lo que ocurre dentro.

4. Lo interesante no fue el KPI Tree, fue la conversación

Claude puede generar un KPI Tree en segundos. Eso no es especialmente sorprendente.

Lo interesante fue poder seguir conversando sobre el razonamiento detrás del árbol:

¿Qué métricas de este árbol son realmente accionables?
¿Qué relaciones causales estamos asumiendo?
¿Qué métricas podrían ser métricas de vanidad?
¿Qué información necesitaría para saber por qué una métrica está cambiando?
¿Qué hipótesis debería investigar primero?

Ahí Claude empieza a comportarse menos como un generador de texto y más como una compañera de análisis.

Mi aprendizaje

Si algo me llevo de este experimento es que Claude no tiene por qué ser solo una herramienta de productividad. Puede ayudarte a hacer tareas recurrentes más rápido, pero también a:

estructurar problemas,
cuestionar hipótesis,
explorar alternativas,
detectar gaps,
y descubrir preguntas que no te estabas haciendo.

Creo que ahí es donde la IA empieza a ser mucho más interesante para Product. No se trata solo de "¿qué trabajo puedo delegar a Claude?", sino también de "¿cómo puedo usar Claude para pensar mejor sobre mi trabajo?".

Resumen: cómo usar Claude para definir tus métricas de producto

Empieza por la estrategia. Define qué quieres conseguir antes de elegir métricas.
Pon a prueba tu intuición. Pasa tu métrica por el checklist del North Star Framework; si falla, probablemente sea una vanity metric.
Usa datos reales. Los umbrales salen de la distribución de tus datos, no a ojo.
Construye el KPI Tree para ver qué palancas mueven tu North Star.
Convierte el proceso en una Skill para repetirlo de forma consistente.
Conversa, no solo generes. El valor está en cuestionar el razonamiento.

¿Usas IA para analizar tus productos, definir métricas o diseñar experimentos? Me interesa saber qué partes del proceso de Product estás empezando a trabajar con IA. Cuéntamelo en LinkedIn: puede que tu caso sea el próximo experimento de IA con Esther.

Sobre la autora: Esther Salinas

Product Manager en Lidl International Hub, donde lidera las experiencias de engagement de Lidl Plus, una app que usan millones de personas. Lidera un squad multidisciplinar y trabaja la estrategia de producto con la CPO, midiendo por impacto y no por output.
Empezó en desarrollo y QA, pasando por eDreams, GFT y Desigual, así que habla el idioma de Engineering con total naturalidad.
Apasionada de la experimentación y los datos: sus iniciativas de push e in-app messaging han mejorado el CTR para millones de usuarios. Ahora explora IA y automatización con Claude Code y n8n, y lo comparte en su newsletter IA con Esther.
Puedes seguirla en LinkedIn.

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