PostHog: analítica de producto para equipos pequeños

PostHog reúne analítica de producto, grabaciones de sesión, mapas de calor y feature flags. Qué incluye, cuánto ofrece gratis y cuándo conviene autoalojarla.

info Definición Rápida
PostHog es una plataforma de analítica de producto de código abierto que reúne en un mismo lugar la analítica de eventos, las grabaciones de sesión, los mapas de calor, las feature flags, los experimentos y las encuestas. Su propuesta es que un equipo pequeño pueda medir y probar sin armar cinco herramientas distintas.

¿Qué incluye?

El README oficial del repositorio enumera sus áreas principales (GitHub: PostHog/posthog):

  • Analítica: analítica de producto, analítica web y analítica de grupos.
  • Grabaciones: grabaciones de sesión, heatmaps y una función llamada Replay Vision.
  • Observabilidad: seguimiento de errores, logs y trazas.
  • Lanzamiento y pruebas: feature flags, experimentos y funciones en acceso anticipado.
  • Usuarios: encuestas, soporte y flujos de trabajo.
  • Datos: almacén de datos, pipelines y endpoints.
  • IA y agentes: observabilidad de IA, analítica de MCP (beta) y un asistente propio, PostHog AI.

Para un diseñador, las piezas más útiles son las grabaciones, los heatmaps, las encuestas y los experimentos. Las áreas de observabilidad y datos son más de ingeniería, pero conviene saber que existen, porque un error técnico también es un problema de experiencia.

Antes de instalarla, define quién tendrá acceso a las grabaciones y a los datos de eventos. En un equipo pequeño es tentador dar acceso a todos, pero las grabaciones pueden mostrar información de personas reales, así que conviene limitar el acceso a quien de verdad lo necesita y revisar la configuración de privacidad antes de empezar a grabar (más abajo, en «¿Cómo se protege la privacidad en las grabaciones?»).

¿Cuánto cuesta?

La página oficial de precios muestra que cada mes son gratis los primeros 1 000 000 de eventos de analítica de producto, 5 000 grabaciones de sesión, 1 000 000 de solicitudes de feature flags y experimentos, 1 500 respuestas de encuesta, 100 000 excepciones, 10 GB de logs y 1 000 000 de filas de fuentes de datos. El README del repositorio publica las mismas cifras. El cobro es por uso: el plan de pago tiene base de 0 USD al mes y solo pagas lo que exceda cada franja gratuita, sin cargo por asiento. El plan gratuito no pide tarjeta de crédito, incluye 1 proyecto y 1 año de retención de datos, con soporte de la comunidad; el de pago sube a 6 proyectos, 2 años de retención y soporte por correo (PostHog: Pricing).

Los planes cambian con frecuencia, y varios sitios de terceros publican tarifas que no coinciden entre sí. Antes de presupuestar, revisa la página de precios y calcula tu volumen real de eventos.

¿Cuándo conviene autoalojarlo?

El README ofrece un despliegue de código abierto con un comando en Linux usando Docker, pero añade que este tipo de instalación «debería escalar a aproximadamente 100 000 eventos al mes», y que después conviene migrar a la nube. También aclara que no ofrece soporte ni garantías para esos despliegues.

Autoalojar tiene sentido si tu organización necesita que los datos no salgan de su infraestructura y tiene alguien que mantenga el servicio. Para un diseñador que quiere probar una hipótesis esta semana, la nube es más práctica.

¿Cómo se usa en un proceso de UX?

PostHog permite cerrar el ciclo: observar, preguntar y probar. Cada paso tiene una función concreta:

  • Observar con embudos. Un embudo muestra cuántas personas completan cada paso de un flujo y dónde abandonan. La conversión relativa entre pasos indica cuáles tienen más margen de mejora, y puedes abrir la lista de personas que completaron o abandonaron un paso.
  • Mirar las grabaciones. Desde un punto de datos de un embudo se puede abrir la lista de personas y, donde esté disponible, ver su grabación. También puedes filtrar la página de Replay por fecha, eventos, propiedades o feature flags.
  • Preguntar con encuestas. Una encuesta corta a quienes abandonaron explica lo que los números no dicen.
  • Probar con experimentos. Cada experimento se apoya en una feature flag que reparte a las personas entre variantes y registra su exposición, y calcula resultados con estadística bayesiana o frecuentista. Cada variante enlaza a las grabaciones de quienes la vieron.

Ese recorrido es el que muchos equipos hacen con cuatro herramientas diferentes.

Eso no reemplaza la investigación con personas. Un experimento dice qué cambió; una entrevista dice por qué. Antes de confiar en un resultado, revisa los sesgos en la investigación, porque una prueba A/B mal diseñada puede dar una respuesta muy segura y equivocada.

¿Cómo se protege la privacidad en las grabaciones?

La documentación de PostHog explica tres controles que conviene revisar antes de grabar:

  • Campos de entrada: se enmascaran por defecto. Puedes ajustar qué tipos se ocultan con maskInputOptions, o desactivar el enmascarado con maskAllInputs, algo que solo debes hacer si estás seguro.
  • Texto de la página: no se enmascara por defecto. Con maskTextSelector eliges qué elementos ocultar, y "*" oculta todo el texto que no sea un campo de entrada.
  • Elementos concretos: si les añades la clase ph-no-capture, no aparecen en la grabación (se ven como un bloque del mismo tamaño) y tampoco generan eventos de captura automática.

Las grabaciones también pueden registrar solicitudes de red y sus respuestas, que podrían contener datos sensibles. PostHog limpia algunas cabeceras de forma automática, y puedes ocultar más con maskCapturedNetworkRequestFn. Que el texto no venga enmascarado por defecto es el punto que más sorprende: en un producto con datos personales en pantalla, revisa esto antes de activar las grabaciones.

¿Cuándo NO conviene?

  • Si solo necesitas grabaciones y mapas de calor gratuitos, Microsoft Clarity cumple ese papel con menos configuración. Su documentación dice que es gratuito para siempre y sin límites de tráfico.
  • Si tu equipo no tiene una métrica clara que mover, tener cinco paneles no ayuda. Empieza con la decisión que quieres tomar.
  • Si el producto maneja datos sensibles y no tienes un proceso para enmascararlos en grabaciones, activa la protección antes de instalar el script, no después.
  • Si nadie va a revisar los experimentos, las feature flags se acumulan y el código se vuelve difícil de leer.

Ejemplo ilustrativo

Ejemplo ilustrativo: una app de citas médicas tiene una tasa de confirmación baja en el paso de elegir horario. El equipo mira la analítica de eventos y ve que la mitad de las personas que llegan a ese paso regresan a la pantalla anterior. Mira tres grabaciones de esa sesión y nota que el selector de horario no se entiende en celulares pequeños. Lanza una encuesta corta a quienes regresaron. Después prueba un selector de lista, detrás de una feature flag, con la mitad de los usuarios. La variante gana en confirmaciones, pero la encuesta revela que algunas personas esperaban ver la fecha completa. El equipo corrige eso antes de llevar la variante al 100 %.

Si necesitas ordenar cómo probarás esa hipótesis, un plan de investigación con preguntas claras evita que el experimento se convierta en una lista de métricas sin rumbo.

Errores comunes

  • Instalar la herramienta sin definir qué evento indica éxito.
  • Confiar en un experimento con una muestra pequeña y mirar el resultado antes de tiempo.
  • Acumular feature flags que nunca se eliminan.
  • Medir clics sin preguntar por qué ocurren.
  • Olvidar que la analítica también es información personal y revisar qué se envía.

Qué puedes hacer mañana

  1. Define un único evento que signifique que una persona completó la tarea principal de tu producto.
  2. Revisa si el volumen de eventos que generas cabe en el plan gratuito, con la página de precios abierta.
  3. Crea una feature flag para una prueba pequeña y pon una fecha para decidir si la mantienes o la eliminas.

Fuentes

Preguntas frecuentes

¿Qué es PostHog?
Es una plataforma de analítica de producto de código abierto que incluye analítica de eventos, grabaciones de sesión, mapas de calor, feature flags, experimentos y encuestas.
¿PostHog es gratis?
Tiene un plan gratuito en la nube, sin tarjeta de crédito, con un volumen mensual gratis de eventos (1 millón), grabaciones (5 000), solicitudes de feature flags (1 millón) y respuestas de encuesta (1 500). Después de ese volumen se paga por uso. Los límites cambian, así que revisa la página de precios antes de decidir.
¿PostHog es de código abierto?
Sí. El repositorio principal usa la licencia MIT, salvo el directorio ee, que tiene su propia licencia. También puedes autoalojarlo, aunque la propia documentación advierte que no ofrece soporte para despliegues de código abierto.
¿Cuándo conviene PostHog en lugar de Microsoft Clarity?
Cuando necesitas analítica de eventos, experimentos y feature flags junto con grabaciones, en un mismo lugar. Microsoft Clarity se centra en grabaciones y mapas de calor, y su documentación dice que es gratuito, sin límites de tráfico.