Análisis de cohortes: retención explicada para diseñadores
El análisis de cohortes agrupa a las personas por fecha de alta y sigue su retención. Cómo leer la tabla, qué dice la forma de la curva y qué errores engañan.
¿Qué es una cohorte?
Una cohorte es un grupo de personas que comparten un rasgo y un punto de inicio, por ejemplo todas las que se registraron en la primera semana de marzo. Amplitude lo describe como agrupar usuarios por características compartidas y seguir cada grupo en el tiempo (Amplitude, “The complete guide to cohort analysis”).
La retención de una cohorte es el porcentaje de sus miembros que siguen activos en cada periodo. Si de cien personas registradas en marzo, cuarenta vuelven en la segunda semana, la retención de esa semana es del 40%. Koji lo resume de la misma forma: grupo con un inicio común y porcentaje aún activo (Koji, “Cohort analysis guide”).
¿Por qué le importa a un diseñador?
Porque las métricas de un solo día pueden mentir. Un mes con muchas altas puede parecer excelente aunque la gente se vaya en una semana. El análisis de cohortes separa el crecimiento de la retención: muestra si las personas que llegan hoy se quedan mejor que las de hace tres meses.
Eso te permite probar cambios con criterio. Si rediseñaste el onboarding, la pregunta no es si subieron las altas, sino si las cohortes posteriores al cambio retienen más. Y si el rediseño ayuda, deberías verlo en la columna del mes uno, no solo en la del día cero.
¿Cómo se lee la tabla?
La tabla tiene cohortes en filas y periodos desde el alta en columnas. Cada celda muestra el porcentaje activo. Hay tres formas de leerla:
- En horizontal, para ver cómo decae una cohorte concreta a lo largo del tiempo.
- En vertical, para comparar cohortes nuevas con antiguas a la misma edad. Esta lectura responde si el producto mejora.
- En diagonal, para comparar cohortes distintas en el mismo momento del calendario, por ejemplo si una campaña de marzo trajo gente que se fue antes.
Amplitude recomienda buscar caídas bruscas, cohortes atípicas y tendencias, y advierte que el gráfico por sí solo no cambia nada si no hay una acción asociada.
¿Qué dice la forma de la curva?
CRV describe cuatro formas típicas:
- Caída hacia cero. Los usuarios se van y no vuelven. El producto aún no tiene un uso que se sostenga.
- Caída superficial hasta un piso bajo. Hay algo de retención, pero poca. Conviene revisar cuánto tarda la persona en obtener valor.
- Meseta. La curva se estabiliza en un nivel. Esa altura es la retención real del producto, y es una señal de ajuste entre producto y mercado.
- Sonrisa. La curva repunta, a menudo por una campaña o un lanzamiento.
Koji describe tres formas: caída a cero, meseta por encima de cero y curva ascendente. La lectura clave es la meseta: si aparece, hay un grupo de usuarios que se queda.
Ejemplo
Ejemplo ilustrativo: una app de hábitos registra a 1.000 personas en enero y a 1.200 en febrero. Las cohortes de enero retienen un 22% en la segunda semana; las de febrero, un 31%. El equipo lo atribuye al nuevo onboarding de tres pasos. Antes de celebrarlo, revisa dos cosas: que la campaña de febrero no haya traído un tipo de usuario distinto y que la retención siga subiendo en el mes uno. Si el mes uno no mejora, la diferencia podría ser solo de la primera semana. La decisión se toma con las dos columnas delante, no con la primera.
¿Qué errores hacen engañosa la lectura?
- Promediar cohortes. Un promedio general puede esconder que las cohortes recientes caen más. CRV advierte que las cifras combinadas esconden las diferencias que el promedio aplana.
- Cambiar la definición de retención. Usar una acción trivial, como abrir una notificación, infla la curva. La acción de retención debe ser la misma que mide el valor.
- Comparar cohortes de distinta antigüedad. Una cohorte de hace un mes no tiene el mismo tiempo para mostrar su retención que una de hace un año.
- Usar cohortes muy pequeñas. Con pocas cuentas, una variación pequeña parece una tendencia. CRV sugiere desconfiar de grupos de menos de unas 30 cuentas.
- Mezclar canales. Quien llega por anuncios y quien llega por recomendación no retienen igual. Segmenta antes de sacar conclusiones.
Benchmarks: úsalos con cautela
Los informes de benchmarks son útiles para contextualizar, pero no deberían ser la meta. Según el informe de benchmarks de producto de Amplitude, el producto mediano retiene solo 3,8% de sus usuarios al mes tres, con grandes diferencias por sector: en viajes y hospitalidad, los mejores retienen 25,6%, y en salud, el percentil 90 llega a 10,6% (Amplitude, “The complete guide to cohort analysis”). Es una referencia de un vendedor de analítica, y una cifra así depende del sector y de cómo se defina «activo». La comparación más valiosa es contigo mismo, cohorte contra cohorte.
¿Cuándo NO conviene usar cohortes?
- Con poco volumen de altas. Si entran pocas personas al mes, cada cohorte es ruido.
- Para medir satisfacción. La retención dice que alguien vuelve, no que está contento. Pregunta si quieres saber lo segundo.
- Como sustituto de entender el motivo. La tabla muestra cuánto se queda la gente, no por qué se va. Para eso, combina con entrevistas de usuario o con grabaciones de sesión.
- Si la definición de cohorte cambia cada semana. Sin una definición estable, no hay curva que comparar.
Errores comunes
- Mirar solo la retención del día uno y celebrar.
- Cambiar la ventana o el evento de retención sin avisar.
- Leer una meseta como éxito sin mirar su altura.
- Comparar cohortes con filtros distintos.
- Medir la retención de un producto que aún no tiene un momento de valor claro.
Cómo empezar mañana
Define el evento de activación de tu producto, es decir, la acción que indica que alguien obtuvo valor. Agrupa a los usuarios por semana de alta en tu herramienta, por ejemplo en Amplitude o en Mixpanel, y mide cuántos vuelven en la semana uno, dos y cuatro. Compara las últimas cuatro cohortes entre sí, no contra un benchmark. Si la retención mejora después de un cambio de diseño, anótalo en el análisis de embudos para ver si el paso que cambiaste es el que explica la diferencia. Y revisa los KPI del equipo para asegurarte de que la retención está entre ellos.