Definición de activación
Qué hacer en {obj} es activarse, por tipo de usuario.
Agencia Data Analytics · D-008 · Analytics & BI
Analítica de producto y cohortes
Quién se queda y por qué. Activación, retención, frecuencia de uso y abandono por cohorte, con el comportamiento real medido.
El usuario medio no existe: el cohort es el único que se parece a tu cliente.
Que es y para quien
Entender el uso real, no el promedio imaginario.
Activación, retención, abandono, cohortes y alertas. Lee la guía completa de Data y Analisis para el contexto teórico.
Promediar a todos los usuarios produce un número que no describe a nadie. Un SaaS con 10.000 cuentas puede tener un 60% de retención y un problema serio: ese 60% viene de tres clientes grandes, y el resto se va en la primera semana. El análisis por cohorte y por comportamiento es lo que separa una salud real de una ilusión.
Va dirigido a productos digitales con usuarios que se registran, usan y repiten, y a equipos que miran la retención sin saber qué la mueve. Entregamos la definición de activación por tipo de usuario, el análisis de cohortes con su lectura por tramo, la curva de retención, el cálculo de abandono por su causa, el mapa de recorridos, la frecuencia de uso y las alertas de fuga por segmento.
- SaaS B2B que no sabe por qué se va el usuario.
- Marketplace con compradores que vuelven una sola vez.
- Media con usuarios que consumen mucho y no pagan.
- Fintech con altas que nunca terminan el alta.
Que incluye
Seis piezas de una analítica de producto.
Activación, cohortes, retención, abandono, recorridos y alertas.
Análisis por cohortes
Retención, abandono y retorno por fecha de alta.
Curva de retención
Churn por tramo con su causa y su momento.
Mapa de recorridos
Ruta típica, puntos de abandono y salida, con {entregable}.
Frecuencia de uso
Comportamiento diario y semanal de uso.
Alertas de fuga
Segmentos que se alejan, con umbral configurable.
Trazabilidad
Cada panel responde una pregunta.
Del dato a la lectura, con la fuente, el período y el criterio a la vista.
- Pregunta, métrica y período que exige la acción que define a un usuario activo
- Fuente, modelo y fecha de refresco en el mapa de cohortes y recorridos del producto
- Comparativa, tendencia y contexto
- Decisiones tomadas desde el panel
Como funciona
El ciclo de un panel útil.
De la pregunta al dato publicado.
-
01
Pregunta
Se define la acción que define a un usuario activo y quién la va a hacer.
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02
Modelo
Se prepara el mapa de cohortes y recorridos del producto con la granularidad correcta.
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03
Visual
Se elige el gráfico que hace legible la diferencia.
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04
Validación
Se contrasta el número con la fuente original.
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05
Publicación
Se publica, se difunde y se revisa en 4 semanas.
Un panel con cuarenta gráficos no ayuda a decidir: esconde la única cifra que importaba.
Como trabajamos
De tener datos a saber que mirar.
Pregunta, modelo, visual, validación y lectura.
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Inventario de preguntas
Qué se pregunta cada semana y por quién.
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Modelo semántico
Definiciones compartidas para que todos miren lo mismo.
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Diseño de visual
Gráficos, filtros y jerarquía por audiencia.
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Validación
Contraste con la fuente y con el mapa de cohortes y recorridos del producto.
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Adopción
Formación al equipo y lectura en 4 semanas.
Donde rinde
Tres lecturas de producto que cambiaron el producto.
El mismo trabajo sobre productos con perfiles muy distintos.
Retención del 60% que en realidad eran tres clientes grandes.
Cohortes por tamaño: el churn real estaba en la primera semana.
Compradores que volvían una vez y no más.
Mapa de recorridos: el segundo pedido depende del vendedor.
Altas que nunca terminaban el alta.
Activación por tramo: +22% de retención en ocho semanas.
Sectores
Donde ya lo hemos montado.
Ecommerce
SaaS B2B
Retail
Marketplace
Turismo
Finanzas
Salud
Formación
Inmobiliario
Media
Agencias
ONG
Nos hicieron dejar de mirar el promedio. En cuanto vimos las cohortes, el problema apareció solo.
Elena R.
Head of Product
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 156+ opiniones.
¿Cuánto tarda en verse resultados?
De 3 a 4 semanas para el primer informe de cohortes. Las primeras conclusiones reales llegan en la segunda semana, en cuanto hay histórico suficiente.
¿Qué incluye exactamente?
Definición de activación por tipo de usuario, análisis de cohortes, curva de retención por tramo, mapa de recorridos, frecuencia de uso y alertas de fuga por segmento.
¿Necesito algo previo?
Acceso a los eventos de producto con su marca de tiempo, al histórico de al menos seis meses y a la definición actual de usuario activo.
¿Cómo se mide el resultado?
Con la retención por cohorte, el tiempo hasta la activación, la tasa de abandono por tramo y el número de hipótesis de producto que se pueden validar.
¿Cada cuánto se revisa?
Mensual, con la lectura de cohortes y revisión de la definición de activación.
¿Qué es una cohorte y por qué importa?
Es el grupo de usuarios que entró en el producto en el mismo período. La cohorte es la única forma de medir si el producto mejora: si en enero los usuarios se quedaban tres meses y en marzo se quedan uno, el promedio no lo enseña. La lógica es sencilla y cambia las decisiones: cohortes de instalación, de mes de alta, de canal de captación y de tamaño de empresa. Cada cohorte se compara consigo misma, no con el total.
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