Análisis de retención

Los gráficos de retención pueden ayudarte con las siguientes preguntas:

1. ¿Cómo retiene tu app a los clientes de período en período?
2. ¿Qué productos son más atractivos y fidelizan mejor?
3. ¿Qué grupos de usuarios son más leales?
4. ¿Qué nivel de retención puede usarse como referencia para el crecimiento?
5. Y, por supuesto, cómo ahorrar dinero invirtiendo en la audiencia ya captada en lugar de buscar nuevos usuarios.

Encontrarás información valiosa sobre el comportamiento de los usuarios configurando filtros y grupos.

La retención se calcula con los datos que recopilamos a través del SDK y las notificaciones de la store, sin necesidad de ninguna configuración adicional por tu parte.

¿Cómo calculamos la retención?

Al observar el gráfico de retención, puedes ver cómo varía el número de usuarios según el paso: trial (si la casilla “mostrar trials” está marcada), el 1.er pago, el 2.º pago, etc. A continuación se explica qué usuarios se contabilizan al seleccionar un rango de fechas para el gráfico de retención.

Por ejemplo, si has seleccionado los últimos 3 meses en el calendario y la casilla “mostrar trials” no está marcada, se contabilizan únicamente los usuarios que hayan realizado su 1.ª suscripción durante ese período. Si la casilla “mostrar trials” está marcada y se han seleccionado los últimos 3 meses, se contabilizan todos los usuarios que hayan iniciado un trial durante ese período. Para estos suscriptores, la retención absoluta en el paso N se muestra como el número de usuarios que realizaron el pago N. El valor relativo de retención para el paso N se calcula como la proporción entre la cantidad absoluta del pago N y el total de suscripciones (o trials) del rango de fechas seleccionado. Adapty fecha a cada suscriptor por el día en que comenzó su suscripción: el inicio del periodo de prueba para los productos con prueba gratuita, y el primer pago para los productos sin ella. Alguien que comienza una prueba el 1 de marzo y paga el 1 de abril pertenece a marzo, independientemente de cómo esté configurado Show trials.

Productos con distintas duraciones

Los escalones del gráfico son períodos de suscripción, no intervalos de tiempo fijos. P2 representa el segundo período para cada producto, así que un suscriptor semanal lo alcanza al cabo de una semana y uno anual al cabo de un año. Ambos caen en la misma columna.

Si vendes más de una duración, la curva predeterminada las combina, y se desplaza cada vez que cambia tu combinación de productos. Agrupa o filtra por Duration o Product para analizar una a la vez.

Gestión de reembolsos

Los reembolsos no se excluyen de la retención. Un usuario con reembolso sigue contando en la curva de retención, lo que puede hacer que la Retención parezca más alta que las Suscripciones activas o los Ingresos para la misma cohorte.

Para una comparación completa entre métricas, consulta Cómo gestionan los reembolsos las métricas.

Oportunidades de retención

Veamos cómo sacarle el máximo partido a la función de retención de Adapty. Más allá de la pura pasión por los números, lo que realmente nos interesa es ver el valor de negocio real que surge al aplicar los resultados del análisis. Por eso, conviene pensar primero en los objetivos. Con un análisis profundo de las funciones del gráfico, es útil entender qué impacto puede tener esta información. Así que veamos juntos el POR QUÉ y el CÓMO.

1 - trabaja con tu audiencia. Ante todo, la retención tiene que ver con tu audiencia objetivo, sus preferencias y si tu producto cumple o no sus expectativas a lo largo del ciclo de consumo. Si alguna vez te has preguntado cómo medir la relación central de tu negocio que genera dinero, la retención es tu respuesta. Medir esto es valioso porque, por lo general, vender a un cliente existente es más barato que vender a alguien nuevo. Y ese coste es menor por dos razones: menos esfuerzo de venta y un ticket medio más alto. Así que, cuando la retención baja, puede ser buena idea invertir en la fidelidad de tus suscriptores.

2 - trabaja con el producto. La segunda razón del POR QUÉ es que los gráficos de retención muestran la vida útil real de consumo de tu producto y te permiten hacer previsiones a largo plazo. Y si quieres mejorar, corrige el trabajo que entrega el producto para cambiar su vida útil, y luego vuelve a hacer previsiones para acercarte a tus objetivos de negocio. Estas actualizaciones pueden formar parte de una visión estratégica que funcione junto con una rutina de previsión. Y sí, este proceso no termina nunca, porque todos corremos rápido para quedarnos en el mismo sitio en un entorno en constante cambio.

3 - trabajar con el mercado. Moverse más rápido que los principales competidores está bien, pero a veces salir de la carrera habitual puede traer más beneficios. Cuando analizas el comportamiento de los usuarios en diferentes países y stores, algunas particularidades locales pueden abrir insights destacados y nuevas oportunidades para el negocio. El contexto cultural y de mercado puede analizarse desde la perspectiva de la retención para usarlo después en la segmentación y el desarrollo futuro. Por ejemplo, puedes encontrar océanos azules en algunas regiones y crecer allí más rápido.

El uso de los datos de retención no se limita, por supuesto, a esta interpretación básica, pero puede ser un buen punto de partida si quieres obtener valor real rápidamente.

Curvas, vista de tabla, filtros y exportación CSV

Ahora que estamos en la misma página en cuanto a los objetivos de retención y las formas básicas de interpretación, repasemos las herramientas que lo hacen todo más manejable.

El núcleo de la función de retención en Adapty es el gráfico. Muestra cómo varía el nivel de retención a lo largo de las etapas del ciclo de vida de un cliente.

Las etapas se muestran en el eje horizontal: Trial, Paid (la 1.ª suscripción), P2 (la 2.ª suscripción), P3, P4, etc.

Ten en cuenta que el eje comienza con la etapa Trial únicamente cuando la casilla Show trials está seleccionada.

En cuanto al cálculo de datos, esta casilla funciona así: cuando Show trials está seleccionada y el eje empieza en la etapa Trial, solo se muestran los escenarios que incluyen trials; no se incluyen transacciones directas desde instalaciones, y la etapa Paid contiene únicamente las transacciones que provienen de trials. Cuando Show trials no está seleccionada y el eje comienza en la etapa Paid, ese primer paso incluye todas las primeras transacciones: tanto las que vienen de trials como las que vienen directamente de instalaciones.

Al pasar el cursor sobre el gráfico, se muestra un pop-up con un resumen de los datos. Y si pasas el cursor sobre una columna de la tabla inferior, también verás un pop-up con los datos relevantes del gráfico. La tabla contiene los mismos agrupamientos y filtros seleccionados para el gráfico.

Combina filtros y agrupaciones para un análisis avanzado. Extrae conclusiones reales a partir de los datos. Varía:

1. Tipo de producto.
2. Duración.
3. Rango de tiempo.
4. País.
5. Atribución de tráfico.
6. Store.

Usa el control #Absolute y %Relative para ver los datos que necesitas.

Por último, a la derecha del panel de control, hay un botón para exportar los datos del embudo a CSV. Puedes abrirlos en Excel, en Google Sheets o importarlos en tu propio sistema de análisis para seguir analizando y haciendo previsiones en el entorno que prefieras.