Sin embargo, a pesar del reciente repunte de la demanda gracias a los efectos de la pandemia de la COVID-19, el crecimiento de usuarios en el segmento se ha ralentizado en los últimos años. El cierre de ubicaciones físicas provocado por los bloqueos resultantes también ha provocado que un gran número de marcas de salud y acondicionamiento físico lancen o redoblen su apuesta por aplicaciones móviles para retener su base de clientes.
Esto hace que un número cada vez mayor de aplicaciones de salud, bienestar y acondicionamiento físico compitan ferozmente por un número de clientes relativamente estancado, lo que significa que los equipos de productos tienen que trabajar arduamente para mejorar la incorporación y la participación a fin de retener a los clientes.
Sin embargo, mejorar la retención de los usuarios es una tarea ardua, ya que retener a los usuarios de la aplicación y una baja tasa de abandono rara vez es un esfuerzo singular de un equipo. Los equipos de marketing, éxito de los clientes y productos deben trabajar juntos para ofrecer valor a los clientes y hacer que sigan volviendo a tu aplicación. El esfuerzo constante por retener a los clientes también mantiene bajos los costos de adquisición de clientes y
Introduzca el análisis de cohorte
Es fundamental comprender los patrones de uso de su base de clientes actual. Analizar el recorrido de su cliente puede descubrir áreas clave de fricción y brindar oportunidades y puntos de referencia para mejorar su aplicación o producto.
Los equipos de productos dividen los segmentos de clientes en función de su incorporación o de sus acciones, y luego los dividen en grupos o «cohortes» durante un período de tiempo determinado. Dividir estas cohortes por período y observar los cambios en el comportamiento durante períodos similares del ciclo de vida del cliente es una excelente manera de analizar a qué eventos o factores desencadenantes responden los clientes y mejorar el producto en consecuencia.
Este proceso se conoce como análisis de cohorte.
Análisis de cohortes: hacer las preguntas correctas
El análisis de cohortes ayuda a los equipos de productos a dividir los segmentos de clientes mediante la incorporación inicial o el flujo de usuarios. Esto ayuda a los equipos de productos a comprender cómo los clientes adoptan y usan la aplicación para lograr sus propios objetivos, lo que los llevó a registrarse.
Los equipos de diseño e ingeniería de productos pueden tener en mente un flujo de trabajo diferente al crear el producto. El análisis de cohortes sirve como una verificación de la realidad, ya que les permite comprender cómo los clientes realizan este flujo de trabajo y qué les impide tomar sus decisiones durante un período de tiempo determinado.
Veamos un ejemplo sencillo. Supongamos que estás creando una aplicación de acondicionamiento físico o bienestar. Te haces la pregunta:
¿Guardar tarjetas de crédito en el archivo conduce a más actualizaciones?
Podríamos evaluar las cohortes de usuarios de la aplicación que se incorporaron en los últimos tres meses. Luego dividimos estas cohortes entre los usuarios que tienen una tarjeta guardada en el archivo y los que no la tienen.
Una vez que dividamos estas cohortes, podemos analizar su comportamiento posterior de compra y suscripción. Si guardar las tarjetas en el archivo lleva a una retención de usuarios más prolongada, podría valer la pena instar a los clientes a guardar automáticamente las tarjetas durante el proceso de registro.
Por otro lado, si los usuarios que se demoran en guardar los datos de su tarjeta pasan más tiempo en la aplicación durante la prueba y justifican una membresía de nivel superior, podría valer la pena posponer esta acción para que los clientes se sientan más cómodos comprometiéndose a una suscripción mensual mayor.
Este análisis dividido podría ayudarte a comprobar si los clientes de estas cohortes terminan gastando más en planes de suscripción más caros.
Una cosa a tener en cuenta: estamos simplificando todas las demás variables en juego durante una transacción de una aplicación móvil. En este escenario, no sabemos si el cliente llegó a la aplicación a través de una promoción con descuento o si sus patrones de gasto en el sector varían según la temporada. La comparación de estas dos cohortes debería ayudarte a entender cómo puedes mejorar tu producto para influir positivamente en el comportamiento de compra.
Análisis de cohortes en acción
En el ejemplo anterior, hablamos sobre cómo el análisis de dos cohortes de clientes durante períodos de tiempo similares puede ayudarnos a entender los patrones de comportamiento. Veamos ahora cómo se desglosan y visualizan estas cohortes.
Por ejemplo, queremos saber la respuesta a la siguiente pregunta:
¿Qué tan pronto los nuevos usuarios se convierten en suscripciones pagas?
En primer lugar, buscamos grupos de clientes que crearon un perfil en los últimos tres meses y su fecha de conversión a perfil de pago. Esta ruta de investigación podría ayudarnos a entender si incitar a los usuarios a crear perfiles puede hacer que se suscriban más rápido.
Así que empezamos a definir nuestra cohorte en cuestión eligiendo un grupo de usuarios en función de su primer paso en el flujo de trabajo (en este caso, «Crear perfil»).
A continuación, seleccionamos el comportamiento objetivo de esta cohorte, que es el estado final de sus acciones en este flujo de trabajo (en este caso, «Suscribirse»).
Nota: La imagen anterior usa datos de muestra, pero esta última variable puede ser cualquier evento que tenga sentido para tu aplicación, por ejemplo, la actualización de un plan gratuito o de prueba a un plan de pago.
Al igual que en el ejemplo anterior de tarjetas de crédito guardadas, puede haber varias variables en la decisión de compra. Puede definir todos esos matices de comportamiento en esta cohorte para responder a su pregunta.
Esta visualización muestra que la primera semana es crucial para que tus nuevos clientes puedan pasar a un plan de pago. Crear un circuito de retroalimentación justo después de que los usuarios se hayan actualizado a un plan de pago, por ejemplo, podría generar una retención más prolongada, una tasa de abandono más baja y más actualizaciones. Puedes refinar aún más tu proceso dividiendo segmentos más pequeños de clientes en una semana en particular y averiguando cómo llegan a la aplicación.
- ¿Hicieron clic en un anuncio de redes sociales?
- ¿Han respondido a tu secuencia de correo electrónico de bienvenida?
- ¿Les llamó la atención una notificación en particular en su aplicación móvil?
- ¿Una actualización de la aplicación en particular provocó una experiencia de usuario defectuosa?
Los matices mencionados anteriormente pueden ayudarnos a entender los caminos que siguen tus usuarios para convertirse en suscriptores de pago. Esto ayudará a tu equipo de marketing a utilizar estos puntos de referencia para mejorar sus campañas y acelerar las decisiones de compra.
Cómo utilizar el análisis de cohortes para la retención
El análisis de cohortes ayuda a los equipos de productos a hacer preguntas específicas para comprender el comportamiento de los clientes en las decisiones de compra. La calidad de la investigación depende de la profundidad de las preguntas que formule a sus datos.
Veamos los principales escenarios sobre cómo podrías mejorar tu producto mediante el uso del análisis de cohortes.
Coste de los nuevos canales de adquisición
Si tu equipo está explorando nuevos canales de adquisición, las cohortes pueden ayudar a tus equipos a optimizar los costos de adquisición y a centrarse en los canales rentables.
Por ejemplo, la siguiente cohorte nos muestra las compras realizadas por los usuarios después de suscribirse al producto. Nos ayuda a entender que los canales directos, como las notificaciones push, pueden ser el principal impulsor de la decisión de compra de tus clientes durante la primera semana que otros canales, como el correo electrónico o el marketing de recomendación. Por lo tanto, un esfuerzo concentrado en refinar tu enfoque de notificación podría incitar a los usuarios a interactuar con tu aplicación con más frecuencia y generar compras o actualizaciones adicionales.
Rendimiento de las actualizaciones de productos
Si tu equipo actualiza las aplicaciones con frecuencia, las cohortes de lanzamientos pueden ayudarte a evaluar tu tasa de abandono y participación. Es posible que haya secciones de aplicaciones en las que tus clientes tengan un rendimiento deficiente, algo que tu equipo puede solucionar antes de que sea demasiado tarde.
Las cohortes de lanzamiento pueden ayudar a examinar el comportamiento de los clientes antes y después de la actualización para analizar en detalle los cambios masivos en los patrones.
Por ejemplo, Salud de Samsung publicado una actualización de su aplicación a principios de 2021, que agregó una nueva función, una que permite a amigos y familiares competir en desafíos de acondicionamiento físico grupales.
Sus datos sugieren que los «desafíos» llevan a los usuarios a contar un 22% más de pasos. Mediante el análisis de cohortes, Samsung podrá evaluar si la nueva actualización y el uso de los desafíos grupales tienen un efecto positivo similar en la participación, el uso y las suscripciones de las aplicaciones.
Aumente el valor de por vida del cliente
Analizando las cohortes de sus clientes más comprometidos le ayudará a entender sus patrones de uso a lo largo del tiempo. Luego, puedes usar estas métricas para generar estímulos de comportamiento en los nuevos clientes y ayudarlos a tomar decisiones de compra más rápidas. Esto aumentará el valor de por vida de su producto y respaldará su crecimiento a lo largo del tiempo.
Según datos de Flurry, las aplicaciones móviles de la industria de la salud, el bienestar y el acondicionamiento físico tienen algunos de los porcentajes más altos de usuarios frecuentes, ya que hasta un 26% de los usuarios activos abren la aplicación más de 10 veces por semana. Con un gran segmento de usuarios que muestran una participación tan alta, los equipos de productos de este espacio tienen una gran oportunidad de aprender de estos puntos de referencia.
Esa es la razón Equinox deja que sus los clientes más dedicados y comprometidos lideran el desarrollo y la expansión de la nueva Variis aplicación móvil mientras la pandemia de COVID-19 cerraba o restringía las ubicaciones físicas.
Aunque la aplicación ahora está ampliamente disponible para el público, Equinox aún puede vigilar de cerca a esa cohorte de usuarios comprometidos. El monitoreo de estas métricas podría ayudar a Equinox a identificar la mejor manera de comunicar el valor fundamental que la aplicación Variis proporciona de la manera más rápida a los usuarios más nuevos, aumentando así el valor de por vida del cliente.
De esta manera, las cohortes de datos de los clientes podrían revelar información sorprendente con un esfuerzo mínimo para solucionarlos. Estas medidas conducen al crecimiento sostenible de los ingresos de su organización, ya que es mucho más probable que los clientes comprometidos te compren que tus clientes pasivos.
Efecto de las membresías patrocinadas por el empleador en la retención
Las membresías y suscripciones patrocinadas por el empleador representan un factor creciente en el ámbito de la salud, el bienestar y el acondicionamiento físico. Ya sea para reducir los costos de atención médica de los empleados o para atraer a los empleados con beneficios y beneficios adicionales, cada vez más empleadores patrocinan suscripciones a aplicaciones para sus empleados.
Como parte de esos esfuerzos, las empresas en crecimiento podrían emplear el análisis de cohortes para identificar los cambios en las tasas de participación, uso y abandono entre los usuarios con suscripciones patrocinadas por el empleador.
Resumen: El análisis de cohortes es una herramienta poderosa para las aplicaciones de salud, bienestar y acondicionamiento físico
El análisis de cohortes no es una fórmula mágica para dar superpoderes a tu producto, pero si haces preguntas más detalladas sobre tus datos, el análisis de cohortes puede analizar esos datos para proporcionarte las respuestas que necesitas para mejorar tu aplicación, aumentar la retención y aumentar los ingresos.
Una vez que tenga el conjunto correcto de preguntas, las plataformas de análisis como Indicativo proporcionan capacidades sólidas para crear sus cohortes. Puedes usar varias métricas de tu perfil de cliente, como eventos de correo electrónico abiertos, aperturas de aplicaciones móviles o incluso eventos personalizados, para modificar tus cohortes de datos.
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