Tienes 10.000 usuarios. Tu retención general es del 40 por ciento: el 40 por ciento vuelve el mes dos. Pero ese número esconde la historia real. Los usuarios que se registraron en enero retienen al 50 por ciento. Los que se registraron en agosto, al 20 por ciento. Al agrupar a los usuarios en cohortes, ves los patrones que los números agregados ocultan.
El análisis de cohortes agrupa a los usuarios por una característica compartida (cuándo se registraron, de dónde vinieron, qué hicieron primero) y sigue su comportamiento en el tiempo. Este artículo explica cómo funciona el análisis de cohortes, qué revela que otras analíticas pasan por alto y cómo usar las cohortes para mejorar la retención y la participación.
Una cohorte es un grupo de usuarios que comparten algo en común. Todos se registraron la misma semana. Todos vinieron del mismo canal de marketing. Todos completaron la bienvenida. Todos usaron la misma función.
Por qué importan las cohortes: las métricas agregadas esconden la variación. Tu abandono general es del 30 por ciento. Puedes pensar que tu producto tiene un problema de abandono y rediseñarlo. Pero si separas a los usuarios por cohortes, descubres: los usuarios que completan la bienvenida abandonan al 10 por ciento, los que se la saltan abandonan al 70 por ciento. Tu problema no es el producto; es la bienvenida. Las cohortes revelan el problema real.
Tipos de cohortes que seguir
Cohortes por tiempo: agrupa a los usuarios según cuándo se registraron. Sigue la cohorte de enero durante 12 meses. Sigue la de febrero durante 11 meses. Esto revela patrones estacionales y tendencias en la calidad de los usuarios a lo largo del tiempo. ¿Los registros de julio tuvieron peor retención porque el producto estaba menos pulido en julio? ¿Los de noviembre tuvieron mejor retención porque mejoraste la bienvenida?
Cohortes por comportamiento: agrupa a los usuarios según lo que hicieron. Usuarios que invitaron a otro usuario en la primera semana. Usuarios que crearon un equipo de pago en la segunda semana. Usuarios que vieron el tutorial. Esto revela qué comportamientos tempranos predicen la retención a largo plazo. Si los usuarios que completan la bienvenida la primera semana se quedan 3 veces más que los que se la saltan, la bienvenida es crítica.
Cohortes por fuente: agrupa a los usuarios según de dónde vinieron. Usuarios de búsqueda orgánica. Usuarios de anuncios. Usuarios de referidos. Esto revela qué fuentes de tráfico traen usuarios leales y de calidad frente a curiosos de una sola vez. Quizá los anuncios traen volumen pero poca retención. Quizá los referidos traen menos gente pero con mucha retención.
Cohortes demográficas: agrupa a los usuarios por ubicación, tamaño de empresa o sector. Los usuarios de EE. UU. retienen mejor que los internacionales. Los usuarios de grandes empresas se quedan más que los equipos pequeños. Esto revela qué segmentos son tus mejores clientes y dónde centrarte.
Cómo leer una tabla de retención por cohortes
Una tabla de cohortes muestra usuarios (filas) y meses (columnas). La primera columna es el mes cero (el mes en que se registraron). El mes uno es el primer mes tras el registro. El mes dos es el segundo mes. Los números muestran qué porcentaje de la cohorte original volvió.
Ejemplo: cohorte de enero, 1.000 usuarios
Mes cero: 100 por ciento (los 1.000)
Mes uno: 70 por ciento (volvieron 700)
Mes dos: 50 por ciento (volvieron 500)
Mes tres: 40 por ciento (volvieron 400)
Esto muestra que pierdes un 30 por ciento en el mes uno y luego te estabilizas. A largo plazo conservas el 40 por ciento.
Compara entre cohortes. Si enero conserva el 40 por ciento y febrero el 35 por ciento, febrero es algo más bajo. Si noviembre conserva el 20 por ciento y diciembre el 60 por ciento, algo cambió. La cohorte de diciembre es distinta.
Lo que las cohortes revelan y otras métricas esconden
Tu retención mensual general es del 50 por ciento. Suena decente. Pero tu cohorte de abril retiene al 70 por ciento y la de agosto al 30 por ciento. Algo cambió entre abril y agosto. ¿Hiciste un cambio en el producto? ¿Un cambio en la bienvenida? Las cohortes señalan cuándo cambió la calidad de tu producto.
Tu activación general (usuarios que completan la bienvenida) es del 60 por ciento. Pero los usuarios de anuncios de pago se activan al 30 por ciento mientras que los de búsqueda orgánica se activan al 80 por ciento. Ahora lo sabes: la segmentación de tus anuncios trae a la gente equivocada. Arregla la segmentación, no la bienvenida.
Las cohortes revelan problemas que las métricas globales pasan por alto.
Errores habituales en el análisis de cohortes
Confundir correlación con causalidad: los usuarios que completan la bienvenida retienen 3 veces mejor que los que se la saltan. ¿Causa la bienvenida la retención? No necesariamente. Quizá los usuarios a los que les importa lo bastante para completar la bienvenida también se preocupan lo bastante para quedarse. La bienvenida es una señal de intención, no necesariamente la causa de la retención. Prueba antes de afirmar la causalidad.
Comparar cohortes de distinto tamaño: tu cohorte de enero tiene 5.000 usuarios. Tu cohorte de diciembre tiene 100. Comparar sus tasas de retención no es justo. Las cohortes pequeñas tienen más ruido. Espera a que se estabilicen antes de comparar.
Ignorar los efectos estacionales: las cohortes de noviembre y diciembre siempre retienen peor porque llegan las fiestas. Las de enero suelen retener mejor porque la gente tiene la motivación del Año Nuevo. Entiende tus patrones estacionales antes de decir que una cohorte es mejor.
No esperar lo suficiente: creaste una cohorte hace dos semanas. No midas la retención todavía. Necesitas al menos 30 días para ver patrones significativos. Mejor: espera 90 días.
Cómo mejorar la retención con cohortes
Paso uno: identifica la cohorte que mejor retiene. La cohorte de enero retiene al 60 por ciento. La de diciembre, al 30 por ciento. Enero es tu modelo.
Paso dos: encuentra qué es distinto. ¿La cohorte de enero pasó por una bienvenida distinta? ¿Llegó con otra versión del producto? ¿Respondió a otros mensajes de marketing?
Paso tres: aplica la diferencia a la cohorte que retiene menos. Usa la bienvenida de enero con los registros de diciembre. Mira si mejora la retención.
Paso cuatro: mide la nueva cohorte. ¿Funciona el cambio? Las cohortes te permiten probar y medir por grupo.
Cohortes, segmentos y embudos
Un segmento es una instantánea: los usuarios a los que nos dirigimos hoy. Una cohorte es un recorrido: un grupo de usuarios al que seguimos en el tiempo. Un embudo es un camino: qué porcentaje pasa de un paso al siguiente.
Los segmentos responden "¿quiénes son nuestros usuarios ahora?". Las cohortes responden "¿se quedan nuestros usuarios?". Los embudos responden "¿dónde se caen los usuarios?". Necesitas las tres perspectivas.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos usuarios necesito para que una cohorte tenga sentido?
Al menos 100 usuarios por cohorte. Las cohortes más pequeñas tienen demasiado ruido. Con 20 usuarios, que se vaya una persona cambia tu retención en un 5 por ciento. Con 100 usuarios, la cambia en un 1 por ciento. Apunta a más de 100. Con el creador de webs de WEMASY puedes configurarlo directamente en tu web.
¿Qué es una buena retención para una cohorte?
Depende de tu producto. Una app social puede apuntar a un 40 por ciento de retención en el primer mes. Una herramienta de productividad, a un 60 por ciento. Un SaaS de nicho, a un 30 por ciento. Compara con tu sector, no con todos los productos.
¿Puede subir la retención de una cohorte con el tiempo?
No, en general la retención solo baja o se mantiene. Cuando alguien se va, no vuelve solo (a menos que lo reactives). Una cohorte que empieza al 100 por ciento en el mes cero irá bajando desde ahí. Si ves que la retención sube, algo falla en tu medición.
¿Cómo decido por qué característica formar las cohortes?
Forma cohortes según cosas que puedas controlar o medir. Puedes medir cuándo se registró alguien, de dónde vino y qué hizo primero. No puedes medir con facilidad cosas como el ánimo o la intención. Céntrate en cohortes que conecten con cambios del producto o decisiones de negocio.
¿Y si mis cohortes no cuentan una historia clara?
Quizá necesites otros segmentos. En vez de cohortes por tiempo, prueba cohortes por comportamiento. En vez de todos los usuarios, prueba solo con los clientes de pago. En vez de mensuales, prueba semanales. Experimenta con distintas agrupaciones hasta que surja la historia.
¿Es lo mismo el análisis de cohortes que la segmentación?
Están relacionados, pero son distintos. La segmentación agrupa a los usuarios en categorías hoy (de alto valor, en riesgo, nuevos). El análisis de cohortes sigue a esos grupos en el tiempo. La segmentación es una instantánea. Las cohortes son una película que muestra cómo cambian los grupos.