La retención a N días mide qué porcentaje de visitantes vuelve en un día concreto tras su primera visita. Si hoy llegan 1000 visitantes, ¿cuántos vuelven exactamente 7 días después? Esa es la retención a 7 días. ¿Cuántos vuelven el día 30? Esa es la retención a 30 días. La retención a N días divide la retención en fotos de momentos concretos, en lugar de verla como un único número mezclado.
Por qué importan los días concretos
Tus clientes tienen ritmos naturales. Los visitantes B2B pueden volver cada semana (miran una vez por semana si hay información nueva). Los visitantes de una tienda online pueden volver cada mes (compran una vez al mes). Los lectores de contenido pueden volver cada día (leen artículos nuevos a diario). La retención a N días te permite medir la retención al ritmo que importa para tu negocio.
La retención a N días también aísla el efecto de eventos o cambios concretos. Si enviaste un correo masivo el día 7, el pico de retención del día 7 muestra si el correo funcionó.
Mediciones habituales a N días
Retención del día 1: porcentaje de visitantes que vuelve el mismo día o al siguiente. Es tu interacción inmediata. En webs de contenido, la retención del día 1 suele ser del 40-60% (la gente entra en el contenido, se distrae y vuelve más tarde ese mismo día). En herramientas, la retención del día 1 puede ser del 10-20%.
Retención del día 7: porcentaje que vuelve en 7 días. Es una semana. Muchas webs usan la retención a 7 días como métrica principal porque recoge los hábitos semanales. Lo habitual es 15-25%.
Retención del día 30: porcentaje que vuelve en 30 días. Es un mes. Recoge a los usuarios con hábitos mensuales. Lo habitual es 8-15%.
Retención del día 90: porcentaje que vuelve en 90 días. Es un trimestre. Recoge a los usuarios con hábitos menos frecuentes o comportamiento estacional. Lo habitual es 3-8%.
Patrones en cómo vuelven los visitantes
Cuando miras tus cifras de retención de los días 1, 7, 14, 30, 60 y 90, empiezas a ver un patrón. Estos son los más habituales:
La mayoría se va y se queda un núcleo: tus cifras son estupendas el día 1 y luego caen rápido hacia el día 7. Después, la caída se frena. Esto indica que la mayoría de los visitantes son de una sola vez, pero quienes vuelven antes del día 7 tienden a seguir volviendo. Tu público principal es pequeño pero fiel.
La gente se va poco a poco: en lugar de una gran caída al principio, tus cifras bajan de forma constante. El día 7 es solo un poco menor que el día 1, el día 14 un poco menor que el 7, y así. Esto significa que tu público se reparte en distintos patrones de visita: unos vuelven a diario, otros cada semana, otros cada mes. Ningún ritmo domina.
Tus visitantes siguen volviendo: el día 90 aún conservas del 25 al 30% de las personas que llegaron el día 1. Es raro y es una gran señal. Significa que tu web crea hábito: los visitantes quieren volver con regularidad.
Usar la retención a N días para mejorar tu web
Encuentra el ritmo natural de tus visitantes: si la retención del día 7 es del 20% pero la del día 14 es del 18%, tus visitantes vuelven una vez por semana. Envíales un correo o una notificación hacia el día 6 o 7 para recordarles que vuelvan. Si el día 30 es tu punto más fuerte, tus visitantes vuelven cada mes: planifica tus acciones alrededor de ese ciclo mensual en lugar del semanal.
Encuentra los puntos débiles: si el 50% de quienes vuelven antes del día 7 también vuelve antes del día 30, están formando un hábito mensual. Pero si solo el 30% de ellos llega al día 30, estás perdiendo gente en algún punto de las semanas 2-4. Ese es el problema que debes resolver. ¿Qué pasa en ese tiempo para que desaparezcan? ¿Un correo flojo? ¿Nada nuevo en la web? Ahí debes poner tu esfuerzo.
Prueba cambios en los días que importan: si tus cifras del día 14 son débiles, prueba un cambio y mide específicamente el día 14. No mires solo la retención global. Arregla el día concreto que falla.
Segmenta a tu público por nivel de retención: los visitantes que vuelven antes del día 7 son tu nivel activo. Los que vuelven antes del día 30 son tu nivel fiel. Los que no vuelven antes del día 7 son tu nivel en riesgo. Trata cada segmento de forma distinta: envía a los activos contenido que los mantenga activos y envía a los que están en riesgo una oferta especial para recuperarlos.
Encuentra tu precipicio de retención: mira tus cifras a N días y busca dónde está la mayor caída. Si el día 1 es del 50% pero el día 2 es del 20%, tienes un precipicio en el día 2. Ese precipicio es tu problema a resolver. Entiende qué pasa entre el día 1 y el día 2 para que desaparezca el 30% de los visitantes.
¿Qué diferencia hay entre la retención del día 7 y la del día 8?
La retención del día 7 recoge a los visitantes que vuelven en 7 días. La del día 8, a los que vuelven en 8 días. La diferencia (día 8 menos día 7) muestra cuántos visitantes nuevos volvieron justo el día 8. Normalmente es un porcentaje pequeño: la mayoría de quienes vuelven lo hace en la primera semana. Si el día 8 tiene un pico, pasó algo ese día que atrajo a la gente.
[wemasy-accordion type="primary" wemasy-accordion title="¿Debo medir "vuelve el día 7" o "vuelve en 7 días"?"]<p>Mide "vuelve en 7 días" (acumulado). Es más claro: ¿volvieron al menos una vez en la primera semana? Medir "vuelve exactamente el día 7" es demasiado estrecho: quien vuelve el día 6 sigue interesado. Usa las métricas "en"; son más útiles.</p>[/wemasy-accordion]
Si mi retención a 30 días es más baja de lo esperado, ¿debo preocuparme?
Solo si baja de un mes a otro. Una caída de un mes puede ser estacional o casual. Sigue tu retención a 30 días durante 3-6 meses. Si se mantiene plana en un 8-10%, esa es tu referencia: es normal para tu negocio. Si fue del 12% durante 5 meses y luego bajó al 8%, algo cambió.
¿Cómo sé si mi retención a N días es buena o mala?
Compárala con tu sector o con webs parecidas. Las webs de contenido suelen tener una retención a 7 días del 20-30%. Las tiendas online, del 5-10%. Las herramientas SaaS, del 15-25%. Si estás por debajo de la media de tu sector, investiga. Si estás por encima, céntrate en profundizar la interacción (mejorar los días 30 y 90).
¿Puedo usar la retención a N días para predecir la fidelidad a largo plazo?
En parte. Si alguien vuelve el día 7, es probable que se vuelva usuario habitual. El día 7 es un buen predictor. Si alguien no vuelve antes del día 7, probablemente no volverá. Pero quienes vuelven el día 7 aún necesitan cuidado: no todos siguen más allá de los 30 días. El día 7 es la puerta; el día 30 decide si se vuelven fieles.
¿Qué herramienta debo usar para medir la retención a N días?
La mayoría de las plataformas de analítica tienen informes de retención: Google Analytics (Cohortes) y los informes de retención de las plataformas de analítica de producto. Todas permiten elegir N y ver qué porcentaje de usuarios volvió el día N. Configura la retención a N días para los días 1, 7, 14, 30, 60 y 90. Revisa tu informe de retención cada semana.