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Medir Retención No es Suficiente: La Clave Está en los Timeframes

Si hay algo fundamental en una startup es medir qué tan bien tu producto cumple con las expectativas de los usuarios y si logra mantenerse como parte de su vida: eso se hace midiendo la retención. Punto. Es uno de los indicadores clave de product-market fit, que muestra si las personas no solo prueban tu solución, sino si regresan y la usan de manera recurrente. ¿Y dónde impacta esto? Directamente en los ingresos, sostenibilidad del negocio y tu capacidad de escalar, ya que adquirir nuevos usuarios es mucho más caro que mantener a los existentes.

Pero un problema que veo en varias startups e incluso analistas de fondos es que la retención no se mide en una sola instancia porque el comportamiento de los usuarios cambia con el tiempo. Una sola medición no captura esta evolución ni permite tomar decisiones estratégicas informadas.

Tomar periodos de medición permite identificar patrones de comportamiento, detectar posibles puntos de abandono y optimizar la experiencia de usuario. Por eso la retención se mide a través de timeframes específicos, que podemos estandarizar en los primeros 30, 90 y 365 días.

¿Por qué 30, 90 y 365 días?

  • Retencion a 30 días: esto mide el engagement inicial y la adopción de tu producto o servicio. Indica qué tan efectivo es tu on-boarding, la experiencia de usuario y la propuesta de valor inicial para atraer a nuevos clientes.
  • Retencion a 90 días: se usa para medir la retención a mediano plazo y el nivel de “stickiness” -o qué tan indispensable se vuelve tu producto para el usuario- que lográs; especialmente si es un modelo de suscripción o una fintech esto es CLAVE, y podés evaluar incluso las estrategias de engagement.
  • Retención a 1 año: esto mide la lealtad a largo plazo y la satisfacción del cliente. Indica si tu producto ha logrado ofrecer un valor sostenible para sus usuarios; pero además los clientes a largo plazo tienen más probabilidades de convertirse en defensores y evangelizadores de tu producto.

¿Podés medir en otros períodos?

Claro, pero para eso hay otras formas de lograr mejores insights; ej: el "bounce rate" te ayuda a entender cuán efectivo es tu punto de entrada -sea una app o lo que sea- o la medición a 7 días que te ayuda a entender si el nuevo usuario que descargó tu app o entró en tu comunidad, pasó el punto de registro y empezás a ser un hábito en su vida.

Honestamente, hoy podés medir lo que quieras, pero 30, 90 y 365 días te permiten tener un benchmark con la industria que te ayude no sólo a entender tus puntos débiles sino también tener mejores charlas con tus inversores y podés reflejar diferentes etapas del ciclo de vida del cliente, desde la adopción inicial hasta el compromiso a largo plazo.

¿Buena retención implica crecimiento eterno?

No, ni de cerca. La retención es solo una parte del ciclo de vida de una startup. Si bien es un indicador clave para medir el éxito inicial y la adopción del producto, no es un resultado permanente. En la mayoría de los productos, incluso aquellos con buenas curvas de retención, esta métrica eventualmente tiende a disminuir e incluso a llegar a cero debido a la disrupción de la competencia, cambios en las necesidades de los usuarios y factores externos impredecibles. Por eso, es fundamental que las startups no solo se enfoquen en mantener la retención, sino también en evolucionar su adquisición de usuarios constantemente.

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Las métricas dicen lo que nosotros queremos que digan

Metricas sin sentido, con sentido, todas las métricas son mentirosas y no lo son

Las métricas son como las estadísticas, dicen lo que nosotros queremos que digan. No son mentirosas sino que muestran las luces y esconden las sombras. Lo viví como "medio" en este blog e Hipertextual, lo viví y lo vivo como inversor y sigo pensando que el problema no son las métricas sino la falta de conocimiento del que las lee y la solución es cuestionar todo.

Hoy los escandalizados son los medios porque alguien dice que casi el 50% de Internet es falso, en una de esas frases que logran clicks pero no tienen lógica y nadie repregunta ¿es falso internet o el tráfico? ¿todo el tráfico no-humano es fraudulento? ¿incluyen bots reales de análisis de vulnerabilidades? ¿incluyendo los bots anti-fraude? hay tantas preguntas que nadie hace que en esa nota se logra que las estadísticas digan lo que quiere el autor de la nota.

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Métricas para startups... que valen

La gente de Andreessen-Horowitz publicó una segunda entrada sobre métricas de startups escritas por los partners que analizan las inversiones y sinceramente son dos de los mejores posts que leí en tiempo… 16 Startup Metrics y Another 16 metrics cubren desde métricas financieras hasta de crecimiento

andreessen-horowitz

Pero tal vez lo más interesante de estos insights son dos cosas; por un lado la “conceptualización” de métricas para normalizarlas y por otro lado para discutirlas y poner en evidencia que algunas métricas son sólo interesantes como “medallas” pero no sirven para buscar inversores o validar aunque sea internamente pero con métricas reales tu modelo de negocios.

Deberían guardarlo en bookmarks o al menos leerlo en serio ;)

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Google: la mayor compañia de medios del mundo

google es el medioEstuve leyendo y releyendo un estudio de Zenith Optimedia: Top 30 Global Media Owners 2013 bastante interesante porque es uno de los muy pocos que analiza los medios de comunicación del mundo en base a negocio y métricas de ingresos.

De hecho si uno mira como se los mide; el ranking incluye "negocio principal", "Unidades de Negocio" (verticales y por nombre), "Ingresos del grupo", "Ingresos por medios" e "Ingresos por división" (ie: YouTube como ejemplo) y de esta manera muestran que en 2012 Google se llevó el 82% de todos los ingresos por SEM del mundo y su movida a AdEx, YouTube y Display lo ponen ya en el 15% del total mundial de ingresos en Display Advertising

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Modelo de negocios de Twitter: insights para marcas

Apenas dos días después de recibir otros u$s35 millones en una ronda de inversión, que de paso demuestra que la crisis no le pega a todos de la misma manera, parece que Twitter se puso serio en su búsqueda de un modelo de negocios y todo va a dar vueltas alrededor del análisis de los tweets de la gente y las métricas que se puedan sacar de estas para venderles a empresas y/o marcas.

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Google AdPlanner filtrado

Hoy se filtró que Google presentará Google AdPlanner, una herramienta para planificadores de medios que permitirá detectar en que sitios están activos los perfiles que están siguiendo en sus campañas.

Y es interesante que, hace unos días Google lanzó Google Trends for Web sites una herramienta que suma una capa de datos a Google Trends y donde, muy básicamente, podes comparar datos de tráfico entre sitios.. algo que todos comparaban con Alexa y que, demuestra, que la estrategia viene por otro lado.

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Nuevas métricas de publicidad para la web 2.0

La discusión sobre si las métricas tradicionales para medir el retorno de la publicidad online tienen valor en la web 2.0 está siendo eterna, personalmente considero que no son las más acertadas pero tampoco creo que se puedan dejar de lado de un día para el otro... porque la realidad es que, más allá del branding y la interacción del usuario con la marca, son los clicks, las visitas y la conversión de visitantes lo más válido que hay.

Ahora se suma Microsoft con la presentación de su Engagement Mapping que, aunque sea parte de su estrategia comercial, es interesante porque toma en cuenta la cantidad de frecuencia, tamaño, formato y tiempo de exposición de la publicidad de un consumidor online antes de llegar al "momento cumbre" del Click.

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