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Práctica 02.03 · Retención

Analiza la retención por cohortes

Una tasa de retención global mezcla usuarios distintos y rara vez explica qué arreglar. Divide a las personas en grupos comparables y encuentra una diferencia ligada a una experiencia concreta.

Resultado de la prácticaUna tabla de cohortes, una diferencia significativa entre grupos, una causa probable y un cambio para validar en el próximo periodo.

90 minutos para el primer reporte

En lenguaje sencillo

Una cohorte es un grupo que empezó la ruta junto

Piensa en las clases de un mismo año escolar: un grupo empezó a usar la app en la misma semana, así que se puede comparar con la semana vecina. Después, dentro del grupo, pruebas una sola diferencia: plataforma, país o la primera acción útil.

Qué vas a necesitar

ReporteAppMetrica, Firebase, Amplitude o una hoja de cálculo con la fecha del primer inicio de cada usuario y sus visitas posteriores.
DefinicionesUn significado común de instalación, registro, visita, primera acción útil y FTD para todo el equipo.
PeriodoAl menos de 4 a 6 semanas completas, para que la comparación de D7 no incluya días que todavía no ocurrieron.
Términos en lenguaje sencillo

Término

Retention

La proporción de usuarios que vuelven

Muestra cuántas personas vuelven a abrir la app pasado un periodo determinado desde la instalación o el registro.

EjemploSi 18 de 100 usuarios nuevos vuelven a los siete días, el retention D7 es del 18%.

Término

D1 / D7 / D30

Regreso a los 1, 7 o 30 días

La D viene de day, día. La métrica muestra qué proporción de un grupo de usuarios nuevos volvió después del número de días elegido.

EjemploD7 = 18% significa que 18 de cada 100 usuarios nuevos volvieron a los siete días.

Término

Cohort

Usuarios que comparten una fecha o una característica

Las cohortes permiten comparar usuarios parecidos sin mezclar periodos, versiones ni mercados distintos.

EjemploLos usuarios que instalaron la app durante la misma semana forman una cohorte semanal.

Término

Segment

Usuarios que comparten un comportamiento o una característica

Un segmento agrupa personas por plataforma, mercado, interés o acción para que el equipo no envíe el mismo mensaje a todo el mundo.

EjemploUsuarios de Android que empezaron pero no completaron el registro en las últimas 24 horas.

Término

FTD

El primer depósito de un usuario

La primera vez que un usuario registrado fondea su cuenta. Es el resultado de toda la ruta, no un botón suelto que haya que promocionar con más insistencia.

EjemploSi 100 personas completan el registro y 24 hacen un primer depósito, la conversión a FTD es del 24%.

Término

Conversion

La proporción de personas que pasan al siguiente paso

Muestra cuántas de las personas que empezaron un paso lo completaron o llegaron al siguiente.

Ejemplo80 registros completados de 100 iniciados: 80 ÷ 100 × 100% = 80% de conversión.

01

Cuándo aplicarla

El equipo ve la retención media pero no sabe qué grupo cambió, después de qué release ni con qué experiencia de usuario está relacionado.

En lenguaje sencillo

Cómo armar el primer reporte

Empieza por las semanas de primer inicio y una sola división. Cuantos más segmentos agregues a la vez, más fácil es encontrar una diferencia casual sin una acción clara detrás.

Reporte de retención

Arma cohortes semanales por primer inicio y muestra D1, D7 y D30 solo para periodos completos.

En una hoja de cálculo, guarda la fecha del primer inicio y los días activos posteriores; cuenta si cada usuario volvió a los 1, 7 y 30 días.

Primera acción útil

Divide una cohorte entre quienes llegaron al primer resultado útil en su primera sesión y quienes no.

Si no hay evento, usa el resultado confirmado más cercano: un elemento guardado, una lección terminada o una verificación exitosa.

Historial de cambios

Pon junto a la tabla las versiones de la app, los releases importantes y las campañas: pueden explicar diferencias entre semanas.

Si no hay changelog, reconstruye el calendario con los releases de la tienda y las fechas de lanzamiento de las comunicaciones importantes.

02

Arma una comparación de cohortes útil

1

Fija el inicio y el regreso

Elige un evento de inicio —normalmente el primer inicio o el registro— y una definición de día activo. No cambies las definiciones entre grupos.

Dónde hacerlo
En la descripción del reporte, encima de la tabla.
Cómo se ve el resultado
Cohorte: la semana del primer inicio; regreso: cualquier acción útil, no una apertura técnica en segundo plano.
2

Toma solo semanas completas

Compara solo grupos cuyo día objetivo ya pasó. No puedes evaluar el D30 de usuarios que llegaron hace diez días.

Dónde hacerlo
En el filtro de periodo del reporte.
Cómo se ve el resultado
Para el D7, toma cohortes que se completaron hace al menos ocho días.
3

Agrega una sola división

Elige plataforma, versión, país o la primera acción útil. Una sola división liga la diferencia a una experiencia concreta.

Dónde hacerlo
En las filas o en el filtro de la tabla de cohortes.
Cómo se ve el resultado
Compara Android 4.2 con iOS en la misma semana, no plataforma × país × fuente × campaña todo a la vez.
4

Busca una diferencia estable

Revisa el tamaño del grupo y las semanas vecinas. Una brecha pequeña de 20 usuarios no debe convertirse en una gran conclusión de producto.

Dónde hacerlo
En las columnas de tamaño, D1 y D7.
Cómo se ve el resultado
El D7 de Android 4.2 está 8 puntos porcentuales por debajo tres semanas seguidas, con más de 500 usuarios por grupo.
5

Liga la conclusión a una revisión

Anota la causa probable, un responsable y un cambio o una investigación. Un reporte sin siguiente acción no ayuda al producto.

Dónde hacerlo
En la última columna y en la tarea del equipo.
Cómo se ve el resultado
Revisar la pantalla nueva de onboarding de Android 4.2; responsable: el equipo móvil; para la próxima semana.

03

Ejemplos prácticos

01

La caída está en Android 4.2, no en todas partes

El D7 está 8 puntos porcentuales por debajo tres semanas seguidas, con más de 500 usuarios por grupo; iOS en esas mismas semanas se mantiene estable. La decisión: revisar los cambios de onboarding de 4.2 en lugar de escribir a todo el mundo.

02

El primer resultado útil explica la brecha

Los usuarios que obtuvieron un resultado útil en su primera sesión tienen un D7 del 28%; el resto, del 5%. El equipo hace más visible la ruta hacia el resultado y revisa la siguiente cohorte semanal.

El resultado terminado

Una tabla, una conclusión

Compara primero cuatro grupos por un solo atributo. No conviertas el primer reporte en decenas de filtros.

Cohorte / segmentoTamañoD1D7Conclusión y acción
Semana del 3 al 9 de junio · todos2.40032%14%Línea base
Llegaron al primer resultado útil1.08051%28%Hacer la ruta más visible
No llegaron al valor1.32017%5%Revisar el onboarding
Android · versión 4.262024%8%Revisar el release 4.2
iOS · misma semana71035%16%No hay caída en toda la plataforma

Conclusión: el problema se concentra en Android 4.2 y entre los usuarios que no llegaron al primer resultado útil. La primera acción es revisar los cambios de onboarding de esa versión, no enviar un mensaje masivo a todo el mundo.

04

Lista de verificación del reporte

Antes de sacar una conclusión, comprueba que comparas grupos comparables y periodos completos.

05

Cómo saber si el análisis sirve

1

Claridad del segmento

El equipo puede nombrar el grupo concreto y la diferencia, no solo la tasa global de retención.

2

Repetibilidad

La diferencia aparece con un tamaño suficiente y no desaparece al revisar las semanas vecinas.

3

Decisión

Se toma una acción y la siguiente cohorte mostrará si la ruta elegida cambió.

No busques al usuario promedio: busca un grupo concreto, una barrera clara y una decisión que la próxima cohorte pueda poner a prueba.

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