Retention Marketing

Retención: la métrica clave para el crecimiento

Martina Dighero
Retention Analyst

A principios de la década del 2010, la adquisición se posicionaba como la principal métrica de customer engagement. Tanto el presupuesto como los esfuerzos de las empresas estaban completamente dedicados a hacer crecer esa curva. La adquisición, ¿es un buen reflejo del valor de nuestro producto? ¿impacta directamente (y positivamente) en el revenue? ¿es sostenible a lo largo del tiempo? Las marcas se habían olvidado de trabajar en un KPI que verdaderamente refleja el éxito a futuro de un negocio: la retención.

En los últimos años el mindset cambió completamente: hoy el foco está en la retención. Finalmente, las empresas no triunfan incrementando su budget en adquisición de nuevos usuarios, sino encontrando a las audiencias adecuadas, comprendiéndolas, satisfaciendo sus necesidades y desarrollando el tipo de experiencias que fidelizarán a estos usuarios a lo largo del tiempo.

La adquisición sólo puede impulsar a las empresas durante un tiempo, mientras que la retención es una práctica que garantiza la supervivencia. Después de todo, la mayoría de las empresas se sostienen siguiendo un principio conocido como la regla 80/20, según la cual alrededor del 20% de los clientes (generalmente los más leales) generan alrededor del 80% del revenue de un negocio. En algunos casos la proporción puede llegar a 90/10. Estudios de Braze han demostrado que las marcas que son capaces de mejorar sus esfuerzos de engagement para retener un 5% más de clientes, perciben un aumento en su rentabilidad de entre el 25% y el 95%. Trabajar en la retención no sólo es una prioridad, es un mecanismo para lograr nuestros objetivos comercios a largo plazo.

¿Qué es la retención y cómo se mide?

La retención se trata de asegurarse que los usuarios activos sigan interactuando. Controlar la retención requiere que los marketers midan y entiendan estas acciones de alto valor entre todos sus usuarios, y por segmento, con el objetivo de alentar a la mayor cantidad de usuarios de volver a realizar estas acciones claves. Además, es necesario identificar y abordar las experiencias negativas que podrían llevar a los usuarios a abandonar nuestro producto. El éxito de la retención a largo plazo requiere que las marcas se preocupen por las preferencias de sus usuarios, y enfaticen una comunicación y experiencias consistentes y relevantes que agreguen un valor tangible y medible.

4 formas de medir la retención

Retención clásica / Classic Retention

La retención clásica, también conocida como Día N o Retención por día, es el porcentaje de nuevos usuarios que regresan en un día específico.

Siempre se comienza a contar desde el "Día 0". El día 0 es el día en que un usuario realizó su primera interacción con tu producto, podría ser: descargar la app, registrarse, tener su primera sesión. Luego observar cuántos regresaron el día 1, día 2, día 7 y así sucesivamente. Cuando estás comenzando a investigar el comportamiento de tus usuarios, la retención clásica te ayudará a comprender los estándares básicos de uso.

Retención por rangos / Range Retention

La retención de rango es similar a la retención clásica con un período de medición que abarca generalmente una semana. De esta forma logramos ver semana por semana cómo los usuarios volvieron a interactuar con nuestro producto, en base a la semana que por primera vez registraron una interacción con nuestra marca. Esta medición es útil para comprender cómo puede variar la retención por estacionalidades, o a partir del lanzamiento de una campaña en particular.

Retención Continua / Rolling Retention

La retención continua o de retorno es el porcentaje de nuevos usuarios que regresan en un día específico o después. En lugar de comparar cuántos usuarios regresan hoy versus mañana, o en dos semanas versus tres semanas, permite saber cuántos usuarios entre el día 0 y el día de medición. En el 7-Day Retention, por ejemplo, veremos todos los usuarios únicos que entre el día 0 y el 7 han vuelto a utilizar tu producto.

Retención de compra / Purchase Retention

Este tipo de retención evalúa la retención no en función de la interacción del cliente con la aplicación o el sitio web de una marca, sino en función de la última vez que realizó una compra, lo que ayuda a distinguir a los compradores recurrentes de los navegadores habituales. Cada vertical de negocio puede tomar una acción clave para medir la retención de los usuarios: los e-commerce eligirán las compras, las fintechs podrían elegir transacciones, una red social el interactuar con un posteo específico.

5 Estrategias de Retención

Para optimizar la retención es importante entender que es una “output metric” y para lograr este resultado, las marcas deben optimizar el “input”. Esto puede implicar trabajar sobre la activación, el engagement, la fidelización y monetización.

#1 - Activa a tus usuarios de manera consistente en su primer mes como usuarios

Una investigación impulsada por Braze expone que el 90% de los usuarios que interactúan semanalmente el primer mes tras la descarga se vuelven usuarios retenidos vs el 23% que sólo interactúa la 1era semana. Solemos realizar campañas de registro, de registro abandonado, de incentivo para la primera acción clave. Sin embargo, ¿Estamos cruzando la variable tiempo en nuestra estrategia? ¿Tenemos certeza de todas las comunicaciones que están recibiendo nuestros nuevos usuarios en su primer mes? Pensar una estrategia de activación por semana nos va a permitir asegurarnos la retención a largo plazo, como también trabajar en los drop-offs de nuestros potenciales clientes a tiempo.

#2 - Identifica las acciones claves por segmentos, e incentiva a audiencias similares a realizar esas acciones

¿Existe un único motivo por el cual un usuario se descarga nuestra aplicación? Probablemente sean diferentes los motivos entre los usuarios. Tomemos de ejemplo una fintech: quizás algunos ven valor en la app por la posibilidad de realizar transferencias sin costos, otros por la posibilidad de poder solicitar una tarjeta de débito, otros nano-créditos y algunos por la esperanza de aprender a ahorrar. Si logramos identificar cómo son los segmentos que priorizan una acción por sobre la otra, seremos capaces de encontrar tendencias, e incentivar a los nuevos usuarios en base a su similitud con estos segmentos a realizar estas acciones. Por ejemplo, si notamos que los jóvenes entre 18-22 nos eligen para solicitar su primera tarjeta de débito, mientras que nuestros usuarios entre 25-30 para solicitar nano-créditos, incentivaremos estas acciones entre los nuevos usuarios segmentándolos por edad.

#3 - Genera frecuencia de uso

Para mejorar la frecuencia de uso, primero debemos investigar cuál es nuestra actual frecuencia de uso orgánica. Esto puede ser de la app en general, o se puede medir por acción. Es importante ser realistas: el aumento de frecuencia no es ilimitado. Por ejemplo, si somos un supermercado online, no podemos esperar que nuestros usuarios realicen 1 compra por día. Sin embargo, si identificamos que la mediana de compra es cada 20 días, podemos trabajar en llevar ese número a 15. Mismo, si vemos rentabilidad en que los usuarios realicen más compras de menor valor, entre nuestros clientes más leales podemos trabajar en que realicen compras de manera semanal. ¿Cómo podemos lograrlo? Realizando campañas después de determinado tiempo tras que un usuario realizó nuestra acción clave. Siguiendo con este ejemplo, entre los 12 y 15 días luego de que un usuario realizó su pedido online, comenzamos a enviarle push notifications con las promociones disponibles, o un cupón para su próxima compra con vencimiento en el día 15.

#4 - Recomienda acciones complementarias. Incentiva el uso de todas otras funcionalidades de tu producto.

A medida que lanzamos nuevas funcionalidades, es común notar que nuestros usuarios más antiguos siguen utilizando las mismas features del pasado. ¿Qué funcionalidades concretas podemos recomendarle a nuestros usuarios? Si un usuario compró un pasaje en nuestra app, podemos recomendarle alojamientos o tours; y podemos ir más allá de una campaña de cross o upselling. Podemos invitarlo a suscribirse a nuestro newsletter, a visitar nuestro blog, a seguirnos en nuestras redes sociales.

Podemos realizar campañas de Discovery de las funcionalidades que notemos que diferentes segmentos de usuarios no están utilizando, o mismo ofrecer incentivos para su uso. Mismo, si contamos con un modelo de propensión, podemos segmentar qué funcionalidad impulsar en base a la probabilidad de que el usuario adopte esa feature.

#5 - Trabaja sobre los procesos abandonados

Solemos pensar la campaña de “Carrito Abandonado” como un must entre los e-commerce. Sin embargo, todas las industrias cuentan con acciones claves o procesos que son abandonados. Debemos analizar en qué momento ocurre el drop-off de nuestros usuarios en estos journeys para identificar si existe algún punto de dolor a trabajar dentro de nuestro producto. En paralelo, si estamos registrando los eventos intermedios entre que un usuario inicia la acción y no la completa, podremos disparar comunicaciones personalizabas en base al momento en el cual el usuario abandonó la acción para brindarle asistencia, y lograr que vuelva a la App a completar el proceso. Si somos una aplicación médica que permite sacar turnos vía la app, podríamos comunicarnos con los usuarios que hayan cargado su dirección, hayan buscado una especialidad y luego no hayan concretado la reserva de su turno. Entre estos usuarios podemos enviar comunicaciones mostrando los médicos de esa especialidad más cercanos a su ubicación, enviando instrucciones sobre cómo reservar un turno, o brindándoles nuestro número de asistencia al cliente.

Reflexiones Finales

Son diversas las formas de medir la retención, e innumerables los beneficios que tiene trabajar sobre esta métrica. Sea la estrategia que sea, es importante entender que la medición tanto de la retención como del journey de nuestros usuarios, va a ser crucial para poder realizar campañas significativas para nuestros usuarios y exitosas para nosotros como marca. No existen fórmulas secretas, la experimentación va a ser clave para entender qué funciona mejor entre nuestros usuarios, pero el análisis de nuestras métricas va a ser esencial para optimizar nuestros esfuerzos.

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