Publicado el 10 Mar, 2021 7 minutos de lectura
Usuarios mensuales, descargas de aplicaciones, páginas vistas, acciones. Estas cifras son agradables de ver, especialmente cuando siguen creciendo, pero ¿cuánto te dicen? Las métricas de vanidad pueden ser emocionantes y hacerte quedar bien, pero no son necesariamente informativas a largo plazo. Si nuestro objetivo es tomar mejores decisiones, hay mejores datos en los que deberíamos fijarnos.
En el ajetreado y siempre cambiante mundo digital, nuestro objetivo debería ser la retención. Queremos que nuestros usuarios vengan, pero lo más importante es que se comprometan con nuestro producto y se queden. Sí, puede que hayas tenido 15.000 nuevos suscriptores este mes, pero ¿cuántos de ellos seguían ahí después de 3 días? ¿Después de una semana? ¿Tu campaña para conseguir los nuevos suscriptores tuvo algún valor para ellos? De nuevo, se trata de la retención. Lo que nos lleva al análisis de cohortes.
¿Qué es el análisis de cohortes?
En primer lugar, aclaremos qué es una cohorte. En el análisis del comportamiento, una cohorte es un grupo de usuarios con rasgos o acciones similares (por ejemplo, visitar tu sitio por primera vez; descargar una aplicación). La creación de cohortes es un método para dividir a los usuarios con el fin de entender realmente su compromiso y medir la eficiencia de tu producto. En pocas palabras, una cohorte puede ayudarte a entender lo bien que estás manejando la retención de clientes.
El término cohorte se remonta a la época del Imperio Romano y empezó a utilizarse de forma más generalizada en la literatura demográfica, normalmente especificando a las personas por el año en que nacieron.
Hoy en día, los gerentes de productos digitales pueden aprovechar el poder del análisis de cohortes de diversas maneras para obtener una imagen mucho más clara de cómo sus clientes se relacionan con los productos que crean. Esto permite a los gerentes de productos diseñar mejores escenarios de prueba, iterar el desarrollo de productos con hojas de ruta más claras y tomar mejores decisiones sobre los productos que la gente valora y le interesan.
Cómo segmentar a los usuarios en cohortes
Hay dos formas principales de segmentar a los usuarios en cohortes.
Cohortes de adquisición
Las cohortes de adquisición están determinadas por el momento en que los usuarios comienzan a utilizar tu producto. Por ejemplo, cuando visitan tu sitio por primera vez.
Cohortes de comportamiento
Las cohortes de comportamiento están determinadas por las acciones de los usuarios con tu producto. Estas acciones pueden ser descargas, transacciones, instalaciones, etc.
Una vez que tengas tus cohortes, podrás ver el porcentaje de usuarios que vuelven a tu producto o sitio, o que realizan una determinada acción durante un período de tiempo.
Si ves que tu retención es inferior a la deseada en función de tus objetivos específicos, puedes analizar y determinar dónde están tus puntos débiles, y probar los cambios entre las cohortes.
Considera el tamaño y el origen de tu cohorte
Tanto en el caso de las cohortes de adquisición como en el de las cohortes de comportamiento, deberás elegir cómo medir una cohorte teniendo en cuenta el tipo, el tamaño o la madurez de tu producto. En Google Analytics 4, por ejemplo, puedes medir la adquisición de usuarios en función del día, la semana, el mes o cualquier periodo de tiempo que te resulte adecuado.
¿Tus usuarios responden mejor a la misma oferta en una promoción semanal frente a una mensual? ¿Cómo se comportan tus usuarios con una determinada funcionalidad este mes en comparación con el anterior? ¿Qué periodo de tiempo necesitamos observar para tomar una decisión significativa sobre este aspecto de nuestro producto? Dependiendo del alcance que elijas, el análisis de cohortes te permite responder a preguntas como éstas, obtener información e identificar patrones sobre los que puede actuar.
También puedes crear cohortes según tus fuentes. Si tienes un anuncio que se ejecuta en Google, LinkedIn o Facebook, puedes crear cohortes basadas en estas fuentes y luego, por ejemplo, averiguar cuál de ellas proporciona la mayor retención de usuarios. Podrías obtener la mayor cantidad de registros iniciales de Facebook, pero tal vez los registros a través de Google son los que proporcionan las interacciones de calidad.
Ejemplos de análisis de cohortes
Ahora que ya hemos explicado lo básico, dejemos de contar y pongamos en práctica el análisis de cohortes con algunos ejemplos.
Retención a lo largo de la vida del usuario y del producto
Observemos a los usuarios de un sitio web transaccional, donde pueden enviar y recibir pagos. La línea horizontal del siguiente gráfico muestra la retención diaria de usuarios a lo largo del tiempo en una cohorte específica. La línea vertical muestra el rendimiento del sitio a lo largo de su vida.
Se desea que los porcentajes a lo largo de la línea horizontal disminuyan lo más lentamente posible a medida que pasa el tiempo. Conseguir esto significa lograr una alta tasa de retención. Este ejemplo muestra comparaciones semana a semana, y el alcance de tu análisis dependerá de los objetivos que hayas establecido para la participación de los usuarios.
Al observar las cohortes a lo largo de la línea vertical, queremos ver crecer solamente el número total de usuarios, sino también ver un aumento en la retención de usuarios a través de las cohortes durante la semana 1, 2, etc.
Digamos que el sitio ofrece una prueba gratuita durante la primera semana. Esto significa que la tasa de retención en la primera semana sería fundamental. Entender el contexto de lo que estamos midiendo permite que nuestro análisis de cohortes responda a preguntas sencillas y valiosas como: "¿Están los usuarios dispuestos a pagar por este producto?"
También hay muchas formas de visualizar los datos. A continuación, puedes ver el análisis a través de un gráfico de líneas. Esta es una forma útil de ver una cohorte específica, o de compararla.
Otro ejemplo: el análisis de cohortes puede contarnos historias
Bien, ahora cambiemos de enfoque y veamos qué historias puede contarnos nuestro análisis de cohortes. ¿Puedes detectar dos momentos significativos reflejados en este gráfico?
Si observamos la primera fila, podemos ver que la retención de usuarios es muy baja. En la primera semana cae hasta el 5,2% y, a continuación, se produce otro descenso asombroso en la segunda semana. Y prácticamente el mismo patrón para la segunda cohorte (del 11 al 17 de enero).
Pero después, algo sucede. Tal vez esta empresa se dio cuenta de que la retención era su mayor problema y tuvo que actuar rápidamente. Digamos que el sitio transaccional experimentó con un sistema de recompensas para incentivar a los usuarios a volver y seguir haciendo transacciones. Luego, esperaron a ver cómo funcionaba esta estrategia para la siguiente cohorte (18 de enero - 24 de enero). El total de usuarios aumentó un poco, pero la tasa de retención subió significativamente. En lugar del 5,2% de la primera cohorte, ahora está en el 24,2% una semana después de la primera visita; y si nos fijamos en la semana 4, ahora está en el 21,9% en comparación con sólo un 0,5%.
Ahora, si miramos el total de usuarios de la siguiente cohorte (del 25 al 31 de enero), ¡vaya! 22.000 usuarios frente a los 8.000 de la semana anterior. La empresa probablemente vio que aumentaron su retención en el sitio, y supo que era el momento de invertir más en adquisición de usuarios. Tal vez dijeron a sus usuarios actuales que recibirían un crédito si recomendaban a sus amigos. Sea lo que sea, funcionó.
Ahora, digamos que han cambiado sus campañas. En lugar de realizar la campaña con el programa de recompensa por referir a sus usuarios, primero anunciaron el programa de referidos. Tal vez los usuarios en la semana 0 habrían aumentado al mismo ritmo, pero luego habrían caído durante la semana 2 y después de un mes ya no estarían usando el sitio. Ejemplos como este muestran por qué la retención es tan importante, y cómo debes ser capaz de seguir la historia de tu producto, y de tu retención con el análisis de cohortes.
Análisis de cohortes y Google Analytics
El informe de análisis de cohortes es uno de los informes más infravalorados de Google Analytics, y con el lanzamiento de Google Analytics 4, los informes siguen mejorando. Antes de GA4, los informes de análisis de cohortes sólo podían definir cohortes en función de la fecha de adquisición, pero ahora puedes definir una cohorte en función de un sinfín de otras características (edad, sexo, idioma, ciudad, etc.).
Aquí en Modyo, estamos tan entusiasmados con el aprovechamiento de las nuevas características de Google Analytics 4 que escribimos un post al respecto. Nuestra plataforma ya se integra con GA en una variedad de proyectos. Mantente atento a más información en el futuro sobre cómo puedes aprovechar el análisis de cohortes en Google Analytics suscribiéndote a nuestro boletín de noticias.
Utiliza el análisis de cohortes para obtener el control de la retención de usuarios.
Google Analytics y otras herramientas como Mixpanel o Amplitude nos ayudan en Modyo a medir el rendimiento de los productos digitales de muchas maneras sorprendentes. Pero la sobrecarga de información puede llevarte fácilmente por un camino en el que la información comienza a causar una pérdida de enfoque. Cuando se trata de la retención de usuarios, el análisis de cohortes es un fantástico "atajo" para cortar el ruido y encontrar la señal que estás buscando. Es un camino rápido hacia la comprensión de lo atractivo que es tu producto.
¿Trabajas tú en una empresa o en un producto que podría beneficiarse del análisis de cohortes? Esto es sólo la punta del iceberg en cuanto a las herramientas a tu disposición, y nos encantaría hablar contigo sobre tus ideas. Si no estás trabajando en un producto propiamente dicho, sino que buscas otras soluciones tan específicas como el onboarding digital o tan ambiciosas como una plataforma omnicanal completa, échela un vistazo.
¡Gracias por leer, y vamos por construir mejores productos digitales!
Photo de Ryoji Iwata en Unsplash.
