2.2. UNBOUNDED RETENTION: Mide el porcentaje de usuarios que vuelven un día específico o en cualquier momento
antes de ese día.
Es decir, en D1 mide el total de usuarios que volverán ese día o alguno
de los siguientes a lo largo de ese mes.
Se trata de una métrica de retención que puede ser muy útil para aquellos productos
digitales que no están asociados a una frecuencia de retorno diaria porque mantienen
frecuencias superiores, por ejemplo apps de viajes, compra de alimentación, etc.
Esta métrica es la inversa de la gráfica de Churn Rate. Donde Churn Rate es el
porcentaje de usuarios registrados que perdemos cada día, semana o mes. Los que se
dan de baja o no vuelven nunca más a nuestra app.
La curva es exactamente igual pero para el mismo set de datos que para N-Day, la
Unbounded Retention será muy superior si las comparamos.
Podemos trabajar con esta métrica como principal medida de retención, sin embargo
deberemos tener en cuenta que no es tan específica como la N-Day y obtener
resultados no va a ser tan rápido como utilizando N-Day.
2.3 INDICADORES DAU, MAU Y WAU: Existen unos indicadores que todo el mundo utiliza dado que son muy sencillos de
calcular y de transmitir. Por estos motivos son los datos de retención que se suelen
comentar en una presentación o un pitch para conseguir inversión y serán los datos que
te pida cualquier inversor a la hora de analizar tu retención. Su cálculo es muy sencillo
y este es uno de los motivos por el cual estas métricas no son muy fiables.
Hay dos conceptos fundamentales que tenemos que entender de estas métricas:
• Usuarios únicos: Para calcular el DAU, debemos medir el número de usuarios
únicos que son aquellos usuarios que visitan la web o app ese dia pero sólo se contabilizaría como un usuario independientemente de las veces que visite la
web o app ese mismo día.
• Usuarios activos: se contabilizarán aquellos usuarios que siendo únicos acceden
al menos una vez durante el periodo de la métrica que estemos calculando. Por
ejemplo para DAU será un periodo de 24 horas, para WAU será una semana y para
MAU un mes.
DAU, WAU y MAU deben trabajar siempre con Usuarios Únicos Activos.
2.3.1 DAU - Daily Active Users
Determina el número de usuarios únicos activos en el periodo de un día. Se trata de una
de las métricas más utilizadas para medir la recurrencia o éxito de un producto digital.
La fórmula más utilizada y extendida es la siguiente:
#DAU = Usuarios únicos activos que llegan en 24h
Nunca debes utilizar esta métrica para mejorar producto. Se trata de una métrica muy
simple que nos servirá para poder compararnos con otros productos, etc. El problema
es que sería como comparar centros comerciales teniendo exclusivamente en cuenta
cuánta gente pasa por la puerta. Además, esta métrica se suele hinchar utilizando la
cifra máxima alcanzada en lugar de hacer una media mensual o semanal que tendría
# DAU medio semanal: Σ(7 days unique users)/7
# DAU medio mensual: Σ(30 days unique users)/30
mucho más sentido:
La mayoría de los productos digitales seleccionan el DAU más alto que han tenido sin
tener en cuenta si ese día salieron por ejemplo en televisión y por ese motivo es una
métrica extremadamente alta. Cuando compares tu DAU con el de otros productos
digitales debes tener en cuenta que no significa casi nada pues se están obviando
muchas variables.
La mejor medida del DAU por si quieres tenerla como un indicador histórico que te
permita medir la mejora que está teniendo tu producto puedes utilizar el DAU medio
real:
# Real DAU = Daily unique users - Daily unique new
users
# DAU medio REAL semanal = Σ(7 days Real DAU)/7
En esta función eliminamos los usuarios nuevos y esto es crucial. Imagina que tenemos
una campaña de marketing que nos genera 2.000 usuarios nuevos al dia y nuestro DAU
es de 3.500. Sabemos que si paramos nuestra campaña va a bajar 2.000 usuarios nuevos
al día, con lo cual vamos a tener sólo 1.500 de DAU. Si nos pregunta un inversor ¿Qué
cifra le vamos a decir? ¿1.500 o 3.500?
Por eso, el DAU Real sólo mide usuarios que no se registraron el mismo día de la medida,
es decir, si un usuario se registra hoy no aparecerá en las métricas del DAU Real, pero si
en las métricas de DAU o DAU medio.
2.3.2. WAU - Weekly Active Users:
Determina el número de usuarios únicos activos en el periodo de una semana. Es la
métrica menos utilizada de las tres y arroja información sobre todo cuando la
comparamos con DAU y MAU. La fórmula más utilizada y extendida es la siguiente:
# WAU = Σ(Usuarios Activos Únicos durante 7 días)
Nos referimos a usuarios únicos semanales como la suma de todos los usuarios
diferentes que hayan entrado al menos una vez a la aplicación, independientemente
del número de veces que hayan entrado esa misma semana sólo contabilizarán como
uno.
2.3.3. MAU - Monthly Active Users: Determina el número de usuarios únicos activos en el periodo de un mes. Se trata de
una de las métricas más utilizadas después de DAU. La fórmula más utilizada y
extendida es la siguiente:
# MAU = Σ(Usuarios Activos Únicos durante 30 días)
Nos referimos a usuarios únicos mensuales como la suma de todos los usuarios
diferentes que hayan entrado al menos una vez a la aplicación, independientemente
del número de veces que hayan entrado durante esos 30 días, sólo contabilizarán como
uno.
2.3.4. Problemática de DAU, WAU y MAU: Pese a que estas métricas están super extendidas tienen algunos problemillas. El peor
de todos es que la definición de usuario activo es muy generalista. La mayoría de los
integrantes del sector consideran que simplemente por el hecho de entrar a la app ya
eres un usuario activo. Es decir, un usuario que entra todos los días, pero no realiza
ninguna acción será considerado activo cuando en realidad no realiza ninguna acción.
Dependiendo de lo que consideremos como usuario activo nuestras métricas serán
diferentes y por lo tanto nuestras acciones para mejorar nuestro producto lo serán
también.
Consideraciones sobre lo que puede ser un Usuario Activo:
• Usuarios únicos activos: que simplemente por entrar ya los consideramos
activos.
• Usuarios únicos activados: que además de entrar realizan al menos una acción.
• Usuarios únicos activos no nuevos: activos que no se han registrado hoy.
• Usuarios únicos no nuevos activados: activos que no se han registrado hoy y
además realizan al menos una acción.
• Usuarios únicos no nuevos activados por killer feature: usuarios activos que no
se han registrado hoy y además utilizan al menos una vez la killer feature de
nuestra aplicación o web.
Cuanto más específico seas con tu criterio de usuario activo menores serán tus métricas
pero mayor será el conocimiento de tu app/web y lo que necesita para mejorar.
Recuerda que el nivel de detalle es un super poder para que podemos determinar en
qué parte de nuestro producto digital tenemos que trabajar lo siguiente y que no
siempre tienen por qué ser nuevas funcionalidades. De hecho, las grandes empresas de
producto digital no destacan por tener muchas funcionalidades al principio, destacan
porque son excepcionales en la provisión de las funcionalidades que tienen a
disposición de los usuarios.
2.3.5. Stickiness:
Es una métrica que nos muestra el porcentaje de usuarios que entra diariamente a
nuestra app con respecto a la cantidad total de los que entran a lo largo de un mes. Su
fórmula es:
# Stickiness = DAU / MAU
Cuanto mayor sea este porcentaje mayor será la “pegajosidad” de tu app. Es un dato
muy fácil de calcular que te puede ayudar a descubrir problemas de base que a priori
pueden ser difíciles de detectar como por ejemplo.
2.3.6. Daily Sessions per DAU
Otra métrica que nos puede aportar mucho nivel de detalle sobre cómo se produce la
recurrencia y será clave si nuestra frecuencia de retorno de usuarios fuera horas o
minutos. La fórmula es la siguiente:
# Daily Sessions per DAU = Daily sessions / DAU
Nos ofrece la cantidad media de sesiones que realiza un usuario. Es como el Stickiness
pero basada en un periodo de un día, con sesiones respecto a un dia en lugar de días
con respecto a un mes.
¿QUÉ MÉTRICA DE RETENCIÓN DEBERÍA UTILIZAR?
Es una muy buena pregunta y la respuesta es muy evidente: todas.
Las métricas nos aportan muchísimo valor a la hora de determinar qué tenemos que
hacer para mejorar nuestro producto. Imagina que estas métricas y su análisis fueran
una linterna de leds donde cada métrica nos aporta un led más. Al principio cada nuevo
LED se nota muchísimo y nos da luz en el camino pero a medida que tenemos más puede
que la luz sea tan potente que nos ciegue y sea contraproducente.
Por orden de importancia y aporte de valor:
1. Retención N-day: aunque no sea tu métrica principal debido a la frecuencia de
retorno de tus usuarios debes calcularla. Google Analytics lo hace sólo y gratis.
2. DAU y MAU: son métricas muy fáciles de calcular y aportan mucho valor sobre todo
al cruzarlas. Debes calcularlas como el resto del mercado y si quieres darles
importancia a nivel interno, deberías calcular las reales.
3. WAU: es interesante
4. Unbounded Retention: se usa muy poco pero da una buena foto del abandono de
producto.