Las tres formas principales de medir la retención de usuarios son el retorno de la retención, el retorno de la retención o después de ella y el retorno de la retención (personalizado). La forma de medir la retención depende de su producto, sus objetivos comerciales y los patrones de uso de sus clientes.
Comprender la retención de clientes es fundamental para comprender la salud de su negocio. Es fundamental para cada métrica importante que le interesa a usted y a sus inversores: cantidad de usuarios activos, interacción, valor de vida del cliente (CLV), período de recuperación, ingresos recurrentes mensuales (MRR) y más.
No se puede mejorar lo que no se puede medir, por lo que se debe cuantificar la participación de los usuarios a través de análisis. Pero, como ocurre con la mayoría de las métricas, existen diferentes formas de medir la retención de usuarios y clientes.
Comprender y medir las métricas de retención clave le ayudará a evaluar las acciones que impulsan la retención de clientes. Tener usuarios leales y activos que interactúan constantemente con su producto conduce a una base de clientes más amplia.
¿Qué es la retención de clientes?
La retención de clientes mide cuántos clientes permanecen en su empresa a largo plazo y ayuda a una empresa a predecir las ganancias y el crecimiento. Una empresa con una mayor tasa de retención gana usuarios y, por lo tanto, ingresos.
Una empresa que retiene a sus clientes actuales aumenta sus ingresos y se vuelve rentable más rápido que una que no lo hace. Y, sin embargo, mantener a los clientes interesados en su aplicación no es una tarea fácil.
Es especialmente desalentador cuando te das cuenta de que no solo estás compitiendo con otras aplicaciones en tu espacio, sino que estás compitiendo con la apatía y la falta de atención. Existen demasiadas aplicaciones para que los nuevos clientes esperen pacientemente a que la tuya les brinde una experiencia valiosa.
Por qué son importantes las métricas de retención de clientes
El coste de adquisición de nuevos clientes es cada vez más elevado y la competencia por la atención al cliente es cada vez más dura. Un informe de Liftoff.io que analizó más de 400 aplicaciones de juegos móviles ocasionales descubrió que el coste por instalación aumentó de 1,36 dólares en 2020 a 3,19 dólares en 2021.
Centrarse en los nuevos clientes es esencial, especialmente para las empresas nuevas: si no tienes nuevos clientes, no puedes convertirlos en clientes existentes. Sin embargo, aumentar tu base de clientes actual impulsará un crecimiento sostenible, dado que solo el 23 % de los clientes de aplicaciones móviles regresan entre los días 15 y 30. Los clientes leales que realizan compras repetidas y los suscriptores que brindan ingresos recurrentes mensuales confiables tienen un valor de vida del cliente más alto para tu resultado final que los usuarios únicos.
Para eliminar la estática y las distracciones, debe ofrecer rápidamente una experiencia de cliente que convierta a los nuevos clientes en clientes habituales. No existe mejor herramienta para lograrlo que el análisis.
Tres formas de medir la tasa de retención de clientes
Hay algunas formas de calcular la lealtad del cliente, y no siempre está claro cómo su plataforma de análisis define la tasa de retención de clientes.
La métrica de retención más común y conocida es el retorno sobre la retención. Sin embargo, en , también facilitamos a los clientes el cálculo y la medición del retorno sobre o después de la retención y el retorno sobre la retención (personalizado), anteriormente conocidos como retención ilimitada y retención personalizada, respectivamente.
Para determinar las métricas de retención de clientes más adecuadas para su empresa, debe comprender qué desea aprender y cómo se comportan naturalmente sus clientes. Es poco probable que sepa esto desde el principio, por lo que la mayoría de las organizaciones comienzan con el retorno de la inversión en retención.
1. El retorno de la inversión es mejor para los clientes leales que regresan diariamente.
El retorno de la inversión mide la cantidad de clientes que vuelven a tu aplicación en un día determinado. Es ideal para aplicaciones que intentan desarrollar un hábito diario entre los clientes, como las aplicaciones de juegos.
Empieza a contar desde el “día 0”, o el día de adquisición del cliente. El día 0 podría ser cuando un cliente descargó, se registró o realizó cualquier acción dentro de tu aplicación (reprodujo su primera canción, agregó a su primer amigo, etc.). Luego, puedes estudiar esa cohorte durante los días siguientes y ver cuántos regresaron o realizaron otro tipo de acción el día 1, el día 2, el día 7, etc.
Cuando empiece a medir la retención de clientes, el retorno de la inversión lo ayudará a comprender los patrones básicos de uso. Durante esta etapa, el progreso implica hacer conjeturas fundamentadas sobre cómo los clientes existentes obtienen valor de su aplicación y qué tan bien cumple con las expectativas de los clientes.
Mirar la cantidad de clientes que regresan a su aplicación después de uno, dos o tres días no es el enfoque más elegante, pero le ayudará a comenzar a probar suposiciones sobre cómo las personas usan su aplicación.
Esta curva de retención muestra los promedios ponderados de todos los números de retención de retorno en un período de tiempo del día 0 al día 30.
Las investigaciones muestran que doblar esa línea hacia arriba entre el día 0 y el día 1 es una de las oportunidades más importantes para retener a los clientes.
Retener a los clientes en las primeras 24 a 48 horas del ciclo de vida del cliente es una estrategia de retención de clientes fundamental. Es en este momento cuando se crean y consolidan las primeras impresiones. Ningún correo electrónico que diga “Te extrañamos” hará que un cliente que se haya dado de baja debido a una mala primera interacción con tu aplicación vuelva.
El retorno de la inversión le brinda una base sólida para experimentar con diferentes flujos de incorporación. Después de cada experimento, puede ver si los nuevos clientes se convierten en clientes leales.
2. El retorno sobre o después de la retención es el inverso de la tasa de abandono del cliente.
El retorno al cliente o después de la retención, antes conocido como retención ilimitada, es una forma más significativa de medir la tasa de retención de clientes si su producto no depende de la interacción diaria. El retorno al cliente o después de la retención muestra el porcentaje de clientes que regresaron en un día específico o en un momento determinado después de ese día.
Dicho de otro modo, el retorno al cliente o después de la retención es el inverso de la tasa de abandono. Al medir el inverso del retorno al cliente o después de la retención, puede ver con precisión la cantidad total de clientes que usaron su aplicación el día 0 y nunca continuaron su recorrido como cliente:
Este es el mismo conjunto de puntos de datos que analizamos en el gráfico de retención de clientes Return On anterior. Observe que nuestra tasa de retención Return On o After Day 1 es de alrededor del 70 %, en comparación con aproximadamente el 60 % de Return On; esto se debe a que aproximadamente el 70 % de todos los nuevos clientes que se registraron el día 0 regresaron en algún momento durante el mes siguiente.
El análisis del retorno sobre la retención es más adecuado que el análisis del retorno sobre la retención para muchos tipos de empresas. Por ejemplo, un servicio de entrega de comestibles como Instacart no espera que la gente use la aplicación todos los días. Si alguien no vuelve exactamente el día 7 o el día 30, no significa que se esté yendo, que es lo que indicaría el retorno sobre la retención.
En cambio, analizar la tasa de retención de retorno el día 7 o después le brindará una mejor perspectiva de cuántos clientes nuevos regresan a su aplicación después de la primera semana.
3. El retorno de la inversión (personalizado) es una métrica más matizada
La retención de retorno (personalizada) es un comodín, ya que puede definir una retención personalizada para cualquier período. Una vez que comprenda a su cliente promedio y sus patrones de uso esperados, puede comenzar a utilizar la retención de retorno (personalizada). La retención de retorno (personalizada) es más matizada, ya que le permite dividir sus mediciones en intervalos personalizados de varios días, semanas o meses. La imagen muestra la configuración de cuatro corchetes:
Día 0 (un día) Día 1-3 (tres días) Día 4-6 (tres días) Día 7-11 (cinco días)
Si alguna actividad en la aplicación califica a un cliente actual como “activo”, entonces esa persona será contabilizada como “totalmente retenida” por:
Registrarse en la aplicación el día 0.Regresar el día 1, día 2 o día 3.Regresar el día 4, día 5 o día 6.Regresar el día 7, día 8, día 9, día 10 o día 11.
Así es como podría verse una curva de retención con estos soportes:
La determinación del tipo de retención que se utilizará depende en gran medida de la frecuencia con la que espera que los usuarios interactúen con su aplicación. La retención de retorno al inicio es la opción más adecuada si espera que los usuarios regresen con regularidad, como todos los días para un juego móvil o todas las semanas para una aplicación de ejercicios. Si sus usuarios no tienen un patrón de uso constante (por ejemplo, una aplicación de entrega de alimentos en la que las personas realizan pedidos esporádicamente), entonces la retención de retorno al inicio o después puede proporcionar una medida más precisa de la salud de la empresa.
En primer lugar, utilice varios métodos para medir la retención de clientes y ver cuál le proporciona la información más significativa. Las métricas de retención de clientes adecuadas deberían mostrarle dónde lograr el éxito del cliente, mejorar la satisfacción del cliente y brindarle una visión precisa de la salud de su negocio.
Ejemplos de medición de la tasa de retención de clientes para mejorar el crecimiento
Las empresas que prueban diferentes estrategias de crecimiento deben medir su tasa de retención de clientes para comprender cómo cada enfoque o cambio en la experiencia del cliente fomenta o desalienta la retención.
A continuación se muestran tres empresas que utilizan las herramientas de análisis de retención de para mejorar sus resultados y retener clientes.
Rappi
Rappi, la empresa colombiana de SaaS de entregas, tuvo una gran idea para generar nuevos ingresos y ofrecer una mejor experiencia al cliente. Quería probar la venta adicional de un nuevo nivel de clientes llamado Prime, que permitía a los clientes solicitar entregas mensuales ilimitadas.
Utilizando las herramientas de análisis de retención de , los resultados de la prueba observaron un aumento de 2,5 veces en la retención de usuarios.
La empresa también realizó un experimento para identificar los comportamientos de los clientes relacionados con una mejor retención de clientes. Dividió a sus clientes en cohortes y realizó pruebas A/B de diferentes comportamientos y midió esos comportamientos con un análisis de retención.
Rappi descubrió que los clientes que hicieron más pedidos en los primeros 20 días probablemente serían retenidos por más tiempo. Con esa información, ahora cuenta con una métrica North Star para aumentar la cantidad de usuarios que hacen pedidos en los primeros 20 días de uso de la aplicación.
El mundo
Después de que el editor de noticias francés Le Monde lanzó su nuevo sitio web, aprovechó las capacidades de retención de para comprender por qué los clientes se suscriben y qué los hace quedarse año tras año.
Le Monde creó cohortes para medir comportamientos, como por ejemplo si un cliente se suscribe al periódico después de leer tipos específicos de artículos y el papel del precio en la decisión de un suscriptor. Utilizó el análisis de retención para determinar si un estilo de escritura o un tema en particular atraía a suscriptores más leales. Sus hallazgos ahora informan la voz del periódico y ayudan a determinar los temas de información en los que invierte.
Calma
La aplicación de meditación de atención plena Calm quería comprender cómo podía mejorar la retención en comparación con los puntos de referencia existentes.
Se analizaron los comportamientos de los clientes asociados con el uso de diferentes funciones y se encontró una pista prometedora con la función de “recordatorio diario”. El recordatorio estaba oculto en lo profundo del menú y solo el 1 % de los usuarios lo tenía activado. Sin embargo, esos usuarios tenían una tasa de retención tres veces mayor que otros usuarios que no usaban recordatorios.
Luego, probaron si este sorprendente aumento en la retención de clientes se aplicaba a un grupo más amplio. Calm hizo que la función fuera más destacada para algunos de sus nuevos usuarios y descubrieron que el comportamiento de retención era cierto.