La retención como su motor de crecimiento Parte 2: Impulse el compromiso y la adherencia

Esta es la segunda parte de una serie de tres partes sobre la retención como motor de crecimiento.La primera parte cubre cómo comprender la activación de nuevos usuarios, y la tercera parte cubre cómo volver a involucrar a los usuarios inactivos.

Para mejorar la retención, debe comprender por qué las personas usan su producto en primer lugar. El análisis de la participación de los usuarios lo ayuda a saber qué características hacen que los usuarios regresen. Con estos conocimientos, tomará decisiones más inteligentes sobre el desarrollo y la mejora de productos.

Al priorizar las funciones que más les gustan a sus usuarios, creará un producto más atractivo para retener a los clientes nuevos y existentes a lo largo del tiempo. Veamos cómo usar Amplitude para impulsar la participación del usuario.

Descubra lo que les encanta a los usuarios con la matriz de participación de funciones

Para desarrollar una mejor comprensión de los patrones de alto nivel de interacción con las funciones de su producto, primero debe evaluar cuántos usuarios interactúan con las funciones de su producto y con qué frecuencia.

Volvamos a nuestro ejemplo anterior donde soy gerente de producto de AmpliTunes, un servicio de transmisión de música en línea. Con la matriz de participación de Amplitude, podemos ver cuántos usuarios interactúan con cada característica de nuestro producto y con qué frecuencia.

La parte superior derecha muestra nuestras funciones más populares: los eventos realizados con alta frecuencia por una gran cantidad de usuarios. En AmpliTunes, estas características incluyen:

• Buscar canción o video
• Seleccionar canción o video
• Canción o video favorito
• Descargar canción o video

Como podemos ver arriba, más del 97% de los usuarios activos mensuales interactúan con la función "Canción o video favorito". Sería interesante entender si la frecuencia con la que marcan una canción como favorita tiene un impacto en la tasa general de retención de usuarios. Con base en esta información, podríamos considerar más formas para que participen, por ejemplo, generando una lista de reproducción personalizada después de que un usuario marque una canción como favorita.

Comprender el impacto de la frecuencia con recuentos históricos

Ahora que hemos determinado nuestras funciones más populares, profundicemos en la frecuencia de uso de estas funciones. Esto puede revelar diferentes tasas de retención entre los usuarios que interactuaron con una función una vez y los usuarios que interactuaron con la misma función varias veces.

Medir el comportamiento de los usuarios en diferentes frecuencias de cada acción lo ayuda a lograr un nivel más profundo de comprensión cuando investiga por qué sus usuarios retienen, convierten o interactúan, o por qué no lo hacen.

Para AmpliTunes, queremos saber con qué frecuencia los usuarios prefieren una canción o video después de que comenzamos a mostrar esta función de manera más prominente. Los recuentos históricos en amplitud nos muestran la frecuencia con la que los usuarios han adoptado una función específica en los últimos 30 días.

También podemos agrupar a los usuarios en cohortes de comportamiento en función de cuántas veces han adoptado una función. Al guardar estas cohortes de comportamiento en Amplitude, podemos usar estos datos para determinar si la adopción de funciones afecta otros resultados, como la retención de usuarios.

Utilice el análisis de retención para identificar a los usuarios avanzados

Para crear mejores estrategias de participación, primero debe saber por qué los usuarios regresan a su producto. Al identificar a los usuarios avanzados y qué funciones utilizan más, aprenderá qué hace que su producto sea atractivo para los usuarios más comprometidos.

El análisis de retención de Amplitude nos muestra la frecuencia con la que los usuarios vuelven al producto después de realizar una acción específica, como marcar una canción como favorita. Podemos usar las cohortes de comportamiento que creamos con recuentos históricos para identificar a los usuarios más comprometidos.

En AmpliTunes, comparamos a los usuarios que marcaron una canción como favorita más de tres veces con todos los usuarios. ¿El resultado? Los usuarios avanzados que tienen una canción como favorita más de tres veces tienen una retención mucho mayor que aquellos que no la tienen.

Con base en esta información, aprendimos que marcar canciones como favoritas posiblemente conduce a una mayor retención. Para probar nuestra hipótesis, podemos pedirles a los usuarios que elijan sus canciones favoritas y ver si esto mejora la retención entre todos los usuarios.

Descubra ejemplos del mundo real de participación de los usuarios

Estas son algunas empresas que mejoraron la retención después de analizar la participación de los usuarios:

Escaparate IDX

El equipo de productos de Showcase IDX, un complemento líder de IDX WordPress para bienes raíces, descubrió una caída considerable en los usuarios que guardan búsquedas después de un rediseño de la interfaz de usuario. En Amplitude, aprendieron que no todos los que previamente hicieron clic en "guardar búsqueda" querían usar esa función. Mientras tanto, los usuarios que querían guardar una búsqueda ya no encontraban el botón.

Después de rediseñar la interfaz de usuario en función de los conocimientos de Amplitude, Showcase IDX observó una mejora del 20 al 25 % en la retención. Además, las conversiones se duplicaron con creces porque los usuarios que realmente querían hacer clic en "guardar búsqueda" completaron esa acción.

walkie-talkie

Cuando el equipo de la aplicación de audio social Walkie-talkie lanzó un nuevo proceso de incorporación, impulsó a los nuevos usuarios a conectarse con sus amigos en "frecuencias" privadas. Pero el análisis de retención en Amplitude mostró que la tasa de retención más alta después de 30 días se encontraba entre los usuarios que interactuaban con frecuencias públicas, no con las privadas.

Después de cambiar el enfoque de incorporación a las frecuencias públicas, Walkie-talkie vio aumentar su tasa de retención de 30 días de poco menos del 8 % a más del 20 %. Sin estos conocimientos de Amplitude, es probable que el equipo del producto hubiera continuado basándose en suposiciones inexactas sobre cómo los usuarios preferían usar su producto.

Aumente la retención en todo su producto

Para mejorar la retención de usuarios nuevos y existentes, también querrá trabajar para comprender la activación de nuevos usuarios (parte uno) y volver a involucrar a los usuarios inactivos (parte tres) para evitar la rotación. Obtenga más información en nuestro Libro de estrategias de retención de dominio.