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Métricas de producto: activación, retención y conversión

Un producto se mide en una secuencia: cuánta gente llega, cuánta llega a su primer resultado útil, cuánta vuelve y cuánta paga. La métrica que más se mira —usuarios totales— es la que menos dice.

«Tenemos 40.000 usuarios registrados» es una frase que no informa nada: no dice cuántos usaron el producto esta semana, cuántos entendieron para qué sirve, ni cuántos volvieron. Las métricas que se ven bien en una presentación y no sirven para decidir tienen nombre: métricas de vanidad.

Las que sirven miden una secuencia: llegar, entender, volver, pagar. Y la más importante de las cuatro —la retención— es también la única que no se puede arreglar con marketing.

La secuencia

EtapaQué mideCómo se define bienSi falla
AdquisiciónCuánta gente llegaVisitantes o registros, por canalNo te conocen: es un problema de difusión
ActivaciónCuántos llegan a su primer resultado útilUn evento concreto: «exportó su primer informe», no «completó el registro»No entienden para qué sirve: es un problema de producto
RetenciónCuántos vuelven, y por cuánto tiempoPorcentaje que vuelve a la semana N, por cohorte de ingresoNo les resolvió nada: es el problema más grave de todos
IngresoCuántos pagan y cuántoConversión a pago y valor por clienteEl valor existe pero no se captura: es un problema de modelo
RecomendaciónCuántos traen a otrosInvitaciones o referidos efectivosSirve pero no entusiasma
El orden importa: invertir en adquisición cuando la retención está rota es llenar un balde agujereado, y es el error más caro y más frecuente.

Antes de seguir, predecí

Usuarios activos diarios en subida sostenida. ¿Es una buena noticia?

Elegir pocas y buenas

Métrica de vanidadPor qué no sirveQué mirar en su lugar
Usuarios registrados totalesSólo puede subir; incluye a todos los que se fueronUsuarios activos semanales
Visitas a la páginaMide interés, no valor entregadoActivación: cuántos llegaron al primer resultado
DescargasMuchas terminan en una app sin abrirRetención al día 7 y al día 30
Cantidad de funcionalidades entregadasMide actividad del equipo, no efectoUso de lo entregado a las cuatro semanas
Tickets de soporte cerradosPuede subir porque el producto empeoróTickets por cada 100 usuarios activos
Promedio general de cualquier cosaUn promedio esconde dos poblaciones distintasLa mediana, y el corte por cohorte
La última fila es la más útil en el día a día: casi siempre que un promedio parece raro, hay dos grupos mezclados adentro.
Pregunta que te hacenLa métrica que la responde
¿El producto le sirve a la gente?Retención por cohorte, a 4 semanas
¿Se entiende cómo se usa?Porcentaje que llega a la activación dentro de la primera sesión
¿Lo que entregamos el mes pasado se usa?Usuarios activos que tocaron esa función, a 4 semanas
¿Estamos creciendo de verdad?Activos semanales, no registros acumulados
¿Podemos subir el precio?Uso por cliente contra lo que paga; retención de los que más usan
¿Qué está roto?Tickets por cada 100 activos y errores por sesión
Con cuatro o cinco métricas alcanza para casi cualquier equipo. Un tablero con treinta números es un tablero que nadie mira.

Los mismos 40.000 usuarios

La frase de la presentación: 40.000 usuarios registrados. Empecemos a preguntar.

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El número del principio es el que va en la presentación y es el único que no sirve para decidir nada. Cada fila que baja es una pregunta distinta, y la última —cuántos siguen ahí a las seis semanas— es la única que no se puede arreglar gastando en publicidad.

Lo que preguntan sobre esto

Cierre

Autoevaluación

¿Lo entendiste?

¿Por qué «usuarios registrados totales» es una métrica de vanidad?
¿Cómo se define bien la activación?
¿Qué se busca en una curva de retención?
¿Por qué invertir en adquisición con la retención rota es un error?