¿Funcionan las estrategias de retención y medición que realizamos?
De este tema tan interesante y útil nos viene a hablar Rubén Marzal, fundador de Nextscenario.com y profesor de retención y engagement en el programa de Growth Manager Certification de Product Hackers School . Este post es un fragmento de una formación que lleva varias ediciones y que ha gustado mucho, por eso la compartimos.
Los costes de captación en negocios digitales se han disparado para cualquier modelo de negocio, cada vez es más complicado encontrar canales rentables, retener clientes y mantenerlos es clave para hacer crecer un negocio.
Pero, ¿cómo podemos saber si nuestras estrategias están realmente funcionando?
La retención es la métrica encargada de cuantificar el porcentaje de usuarios, ingresos o clientes es capaz de ser retenida por un negocio.. Pero ¿por qué la retención es la pieza más importante del motor de crecimiento?
Cómo vimos en este estudio sobre métricas de retención en Saas. Las empresas con una buena retención crecen entre 1,5-3 veces más rápido. De media, las empresas SaaS con una tasa de retención neta superior al 100% crecen un 43,6% anual. En comparación, aquellas con una tasa de retención neta inferior al 60% crecen solo un 13,1% anual.
Para ello no solo debemos tener una definición adecuada de las métricas, churn, retención, repetición de pedidos, arpa, ticket medio… infinidad de métricas que hay que adaptar al modelo de negocio para después medirlas adecuadamente, cosa que tampoco es baladí.
Como mucho en la vida depende, y en este caso depende del modelo de negocio y la fase en la que se encuentra.
La Retención es una KPI ligada al churn, en muchos caso se pueden calcular cómo la métrica opuesta.
Retention Rate = 1 - Churn RateEs mucho más fácil y eficaz mantener el interés de los usuarios que intentar reactivarlos cuando ya han decidido darse de baja.
Aquí todas las fórmulas de retención:
Las métricas de un eCommerce, son diferentes a un modelo de suscripción, como de un Saas, aunque serían similares si nuestro eCommerce cuenta con un modelo de subscripción, como tienen algunos negocios.
Estas son las métricas de engagement y retención de un eCommerce más relevantes:
Vale ahora ya tenemos las KPI claves de 2 modelos de negocio definidas pero…¿cómo sabemos si nuestras estrategias de retención están funcionando?
Aquí entra en juego la analítica de negocio. La analítica de negocio es el proceso de convertir los datos de diversas fuentes de datos, en insights , es decir en conocimiento, que pueda utilizarse para detectar ineficiencias o mejoras en nuestro negocio.
Por ejemplo, la analítica nos puede ayudar a identificar los problemas que pueden impedir a los usuarios completar una tarea o alcanzar un objetivo, incluso predecir el churn.
Uno de los principales problemas en un proyecto de instrumentación de analítica, es centrarse en la herramienta, en lugar de los objetivos que queremos cumplir.
Según lo aprendido en numerosos proyectos, estos serían los pasos para afrontar con éxito la implementación de definición de las métricas clave a analizar:
Según mi experiencia, una persona, normalmente suele ser gente de producto o data, necesita entre 2 y 5 meses para realizar este set up. Ojo, no sólo la herramienta, sino establecer procesos de recogida de métricas, conexión y depuración de datasources.
En todo flujo de datos, hay al menos cuatro lugares diferentes donde se puede construir una métrica:
Cada uno tiene sus pros y sus contras, pero eso da para un post entero.
Como ves, no es nada trivial. Aquí teneis un ejemplo de la análitica de Netflix:
Una vez definido nuestro pipeline de datos y verificar la integridad, toca trabajar con las KPI. Todas las métricas aplican algún tipo de agregación a los datos:
Las métricas siempre se cuentan en un nivel específico de granularidad:
Vamos con un ejemplo real de un eCommerce que vende en un marketplace cómo Amazon y en su propia web. Además utiliza canales de captación cómo facebook ads, Google Ads y Amazon ads.
Por ejemplo para recibir un report como este:
O para sacar por ejemplo una cuenta de pérdidas y ganancias nos encontramos que los pedidos no se representan igual en Amazon que en su CMS, woocommerce, Shopify o Prestashop.
Por ejemplo las ventas de Amazon pueden o no contener descuentos u otros cargos en cambio en la web propia no.
Debemos unificar el dato para transformarlo y que hablen el mismo idioma.
Para calcular el CAC o el ROI debemos saber de donde vienen los pedidos, sumar las diferentes inversiones de cada canal, y esperar al que la sincronización del datasource más lento acabe.
Ya hemos capturado el dato, transformado el dato pero volviendo al título de este post, como analizamos si nuestras estrategias de retención funcionan…
Debemos analizar la retención, no sirven de nada hacerlo con datos agregados. Ya que puede ser que por ejemplo tengamos una tasa de devolución alta, pero estas devoluciones vengan de un canal o paÍs determinado.
Por eso es importante segmentar los clientes con cohortes con filtros:
o con el típico análisis de cohortes.
Cómo ves, averiguar si tu retención y engagement funcionan, no es tan fácil como parece, se pierde mucho tiempo en tareas manuales y tu empresa acaba siendo gobernada por excels picados a mano. Son proyectos costosos en tiempo de implementar, así que vimos este problema, y lo resolvimos con Nextscenario.
Si necesitas medir adecuadamente y quieres tener todos tus datos integrados en días y no meses, y que tu equipo se dedique al core de tu negocio y a las tareas que tengan un retorno directo a tu cliente, puedes inscribirte en el programa Growth Manager Certification dónde podrás continuar aprendiendo sobre éste tema y contactar con Rubén Marzal.
