Descubriendo nuestra verdadera propuesta de valor: Duplicar la retención de usuarios y crear una mejor aplicación con Amplitude Analytics

Siempre he querido trabajar en la próxima gran cosa.

Comencé mi carrera como gerente de productos y disfruté administrando el ciclo de vida de varias plataformas y aplicaciones, desde escribir las especificaciones iniciales hasta trabajar con ingenieros para crear nuevas funciones basadas en los comentarios de los usuarios. A medida que adquirí experiencia, busqué nuevos desafíos, y la tendencia más emocionante en el desarrollo y crecimiento de productos fue la investigación y los datos de los usuarios.

En lugar de lidiar con encuestas de comentarios de los clientes, quería aplicar análisis para profundizar en el comportamiento de los usuarios individuales y encontrar formas de mejorar sus viajes mientras usaban un producto, no después del hecho. Investigué la aplicación de análisis a aplicaciones SaaS y empresas B2B, pero los libros y blogs que leí eran en su mayoría estadounidenses. Quería aplicar estos conceptos a una empresa francesa.

Walkie-talkie estaba creciendo, pero la retención era baja

En septiembre de 2021, me uní a Picslo Corp como jefe de crecimiento de productos para Walkie-talkie, una aplicación de audio social dirigida a usuarios de la Generación Z. Tuvimos 16 millones de instalaciones y un millón de usuarios activos mensuales. Mi tarea era ayudar a la empresa a desarrollar una mentalidad de dar prioridad a los datos y resolver nuestro problema número uno: la baja retención de usuarios.

Walkie-talkie es súper fácil de usar, y nuestra base de usuarios crecía a lo loco. Pero a pesar de que las personas acudían en masa a la plataforma, no reteníamos a los usuarios y las personas no agregaban su lista de contactos a la aplicación después de registrarse como esperábamos que lo hicieran. Nuestra tasa de retención fue inferior al 8 % después de 30 días, pero no sabíamos por qué porque no teníamos una plataforma de análisis de datos y no podíamos establecer por qué los usuarios no realizaban las acciones que conducían a los resultados esperados.

Sin análisis de datos, los equipos no pueden establecer por qué los usuarios no realizan las acciones que conducen a los resultados esperados.

En ese momento, estábamos ejecutando Google Analytics y Firebase para recopilar datos de usuario limitados. Podríamos recopilar algunas métricas de alto nivel, como la retención general de usuarios, pero no pudimos observar los eventos de los usuarios para ver qué características impulsaron la retención individual.

En mis roles anteriores como Jefe de Crecimiento, usé Amplitude Analytics para rastrear el comportamiento de los usuarios para impulsar el crecimiento del producto. Basado en nuestro éxito anterior, recomendé Amplitude para el liderazgo en Walkie-talkie. Nuestro equipo de ingeniería también analizó la API de Amplitude para determinar las integraciones adecuadas con Walkie-talkie. Ayudó que Amplitude ofrezca un paquete de inicio gratuito que permite a los clientes analizar hasta 10 millones de eventos de usuarios al mes. Todos estuvieron de acuerdo en que debíamos seguir adelante.

No puedo decir lo suficiente sobre el equipo francés de soporte y éxito del cliente de Amplitude. Nos ayudaron a elegir la configuración correcta e implementar la plataforma en poco tiempo.

La importancia de la segmentación y la visualización

Usamos Analytics para ver cómo interactúan nuestros usuarios con Walkie-talkie, qué funciones usan más y cuánto tiempo pasan en la plataforma. Luego usamos esta información para encontrar las mejores formas de retenerlos.

Analytics me permite rastrear comportamientos y eventos de usuarios específicos al segmentar a los clientes en cohortes. Por ejemplo, puedo mirar a los usuarios que usan una función en particular y ver cómo eso se traduce en retenciones. También puedo observar el comportamiento de los usuarios en función de cuándo descargaron la aplicación. Puedo rastrear qué funciones usan las personas, cuánto tiempo pasan en la aplicación y cuántos amigos tienen después de ciertos períodos de tiempo. Lo más importante es que podemos ver si los patrones de uso en las primeras 72 horas predicen cuánto tiempo las personas seguirán usando la aplicación.

Compartir representaciones visuales de las fortalezas y debilidades en su embudo de ventas está a años luz de depender de hojas de cálculo y encuestas de clientes.

Las herramientas de visualización dentro de Amplitude me permiten generar tablas y gráficos basados ​​en eventos, comportamientos y cohortes de usuarios con solo unos pocos clics. Puedo segmentar la información en docenas de formas y presentarlas como tableros e informes fáciles de entender que ofrecen muchos más detalles que filas y columnas de números. También puedo usar Analytics para identificar fortalezas y debilidades en puntos específicos de nuestro embudo de ventas, que está a años luz de depender de hojas de cálculo y encuestas de clientes.

Descubriendo nuestra verdadera propuesta de valor

Analytics nos ayudó a obtener información sorprendente sobre nuestro producto.

Nuestra aplicación utiliza "frecuencias" públicas y privadas, que son esencialmente canales de usuario. Los usuarios pueden conectarse con extraños en las frecuencias públicas y con sus amigos en las privadas. Recientemente lanzamos un nuevo proceso de incorporación en el que animamos a los nuevos usuarios a registrarse con sus números de teléfono y les pedimos que subieran sus listas de amigos y contactos. Esto los llevó a usar primero las frecuencias privadas. Pensamos que querrían conectarse con personas que ya conocían, creando un ciclo de crecimiento y aumentando la retención, pero resultó ser todo lo contrario.

Analytics reveló que la tasa de retención más alta después de 30 días se encontraba entre los usuarios que se comunicaban con extraños. Fue un descubrimiento sorprendente porque era muy contrario a la intuición. Nunca hubiéramos imaginado que los usuarios que descargan Walkie-talkie prefirieran hacer nuevos amigos a comunicarse con personas conocidas.

Analytics reveló que la tasa de retención más alta después de 30 días se encontraba entre los usuarios de las frecuencias públicas. Fue un descubrimiento sorprendente porque era muy contrario a la intuición. Nunca hubiéramos imaginado que los usuarios que descargan Walkie-talkie prefirieran hacer nuevos amigos a comunicarse con personas conocidas. Pero tiene sentido porque ya están hablando con sus amigos actuales en otras aplicaciones de mensajería, como WhatsApp y Messenger.

Como resultado de este aprendizaje, nos dimos cuenta de que el descubrimiento es nuestra principal característica deseada y nuestra verdadera propuesta de valor. Por lo tanto, cambiamos el enfoque de incorporación para impulsar la actividad en las frecuencias públicas. Ahora permitimos que las personas experimenten primero la aplicación haciendo y agregando tres nuevos amigos en los primeros tres días. Al completar este desafío y comprender los beneficios de Walkie-talkie, les pedimos que compartan sus contactos e inviten a sus amigos actuales a unirse a la plataforma.

Un salto en la retención y usuarios activos

Cambiar nuestro embudo de incorporación para centrarnos en las frecuencias públicas en lugar de los contactos existentes tuvo un impacto tremendo. Nuestra tasa de retención de 30 días pasó de menos del 8 % a más del 20 %. Más del 50 % de los usuarios de Walkie-talkie ahora tienen tres o más amigos, y retenemos al 80 % de los usuarios con más de 10 amigos después de 30 días.

Nuestros usuarios activos diarios se han más que cuadruplicado de 70.000 a más de 300.000. Nuestros usuarios activos mensuales han pasado de 1 millón a 4 millones desde que comenzamos a usar Analytics y hemos visto 12 millones de instalaciones más. Sabíamos que teníamos una aplicación ganadora, pero Analytics nos permitió ver qué funcionaba desde el punto de vista de nuestros usuarios.

ponerse al día rápidamente

Walkie-talkie es una pequeña empresa. Nuestra aplicación se creó como un proyecto paralelo para dos ingenieros que formaron un equipo de diez para manejar el diseño, la ingeniería y el marketing del producto.

Uno de mis mayores desafíos fue unirme al equipo de Walkie-talkie dos años después del lanzamiento de la aplicación. Al carecer de herramientas de análisis, teníamos métricas limitadas, sin datos históricos, muchos puntos ciegos y carecíamos de la información necesaria para abordar nuestras bajas tasas de retención. Analytics proporcionó los componentes básicos para abordar estos problemas.

En la actualidad, la mitad de la empresa utiliza Amplitude, incluido nuestro equipo de productos, los especialistas en marketing y el director ejecutivo. Mi equipo comenzó a realizar un seguimiento de los eventos de los usuarios y a encontrar las propiedades y las cargas útiles que generaban la información más procesable, centrándose en los puntos débiles de nuestra experiencia de usuario, el proceso de incorporación y el embudo de retención.

En la actualidad, la mitad de la empresa utiliza Amplitude, incluido nuestro equipo de productos, los especialistas en marketing y el director ejecutivo.

Estoy orgulloso de usar Analytics para reestructurar nuestra experiencia de usuario y aumentar nuestras tasas de retención, y solo puedo imaginar cuánto más avanzaría Walkie-talkie si hubiéramos incorporado análisis desde el principio. Al igual que muchas nuevas empresas, solo comenzamos a pensar en los datos después de que nos atascamos, y se perdió mucha información de los primeros días. Cuando tiene análisis e información desde el primer día, sabe que siempre está tomando las mejores decisiones en función de datos precisos.

Ya no trabajamos con los supuestos de ayer

Usando Amplitude Analytics, comenzamos a desarrollar una cultura de datos en Walkie-talkie, incorporando análisis como parte de todo lo que hacemos. Abordamos el enigma de la retención de usuarios con Amplitude Analytics y vimos cómo mejores datos conducen a mejores resultados. A medida que construimos nuevas funciones y mejoramos la experiencia del usuario, respaldaremos todo con hechos en lugar de confiar en conjeturas y sabiduría convencional.

No se puede construir la próxima gran cosa con las suposiciones de ayer. Hemos utilizado Analytics para aprovechar las necesidades desconocidas de los usuarios y ofrecer los productos y servicios que la gente desea.