GROWTH HACKING - MIDIENDO LA RETENCIÓN I - Just Learn

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jueves, 25 de junio de 2020

GROWTH HACKING - MIDIENDO LA RETENCIÓN I

La retención es la métrica más importante en lo referente a la mejora de un producto digital dado que nos indica de forma directa el valor que aportamos a nuestros usuarios y clientes. Por este motivo es fundamental que la midamos adecuadamente. En este apartado vamos a aprender cómo podemos medir la retención de diferentes maneras y en qué casos debemos utilizar cada una de estas medidas. Un factor crucial para poder medir y entender la retención es la frecuencia de retorno natural de nuestra app o web. Por ejemplo, una app como un juego tendrá o se esperará que tenga una recurrencia diaria; sin embargo, una app relacionada con la generación de recuerdos de tus viajes tendrá una frecuencia de retorno mucho más baja dado que los usuarios no viajan más que dos o tres veces al año. La frecuencia de retorno natural de una web o app debe ser tenida en cuenta dado que dificultará la generación de hábitos y afectará negativamente a la retención a corto plazo en aquellas situaciones en las que, por ejemplo, realicemos métricas diarias.

 2.1. RETENCIÓN N-DAY Mide cuántos usuarios vuelven a tu app o web cada día desde el momento de su registro. La base matemática sobre la que trabaja se llama “Análisis de cohortes” por si quieres profundizar más sobre el tema pero a continuación os explico lo necesario para poder entender cómo funcionan y poder trabajar con ellos.

Siempre empezaremos a medir en lo que vamos a llamar “Día 0”, que será el día en el que se registró cada usuario, el eje horizontal medirá los días que han pasado desde ese “Día 0”, siendo los siguiente puntos Día 1, Día 2, Día 3 y así sucesivamente. Para facilitar la lectura y el trabajo con estos datos solemos hacer referencia a cada día como D1, D2, etc.

 La retención N-Day nos ayuda a comprender de una forma muy visual y sencilla el comportamiento agregado de los usuarios que se registraron en un periodo de tiempo determinado. Dado que por ejemplo en D1 nos mostrará que porcentaje de los usuarios que se registraron en D0 volvieron el día 1, (entre 24 y 48 horas después de registrarse), que porcentaje volvieron en D2, en D3, etc.

 El análisis de los motivos por los cuales la retención es la que es en D1, D2, D3, D7, etc nos llevará a identificar dónde podemos mejorar el valor recibido y percibido por el usuario y poder realizar experimentos que mejoren la retención de forma milimétrica. 

La retención N-day es excelente cuando trabajamos sobre productos digitales que tienen una frecuencia de retorno diaria, o semanal pero no funcionan tan bien con productos con frecuencias muy bajas. La retención N-Day se suele mostrar de dos formas, por cohortes diarios:



La representación más habitual en la que encontraremos una gráfica de retención será la curva de retención:


Esta es sin lugar a dudas la mejor manera de mostrar la retención para poder analizarla y compararla con los diferentes experimentos que realicemos para mejorarla.

Fíjate en esta gráfica:


1. ¿Cómo ves esta gráfica? ¿Es buena retención? 

2. Fíjate cómo desciende la recurrencia porcentualmente de un día para otro: de D1 a D2 baja un 36% y del D2 al D3 baja sólo un 12%, pero de D5 a D6 no desciende, se incrementa. ¿Qué te parece? ¿Puede ser bueno?










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