¿Qué es el análisis de retención?

CÓMO HACER UN ANÁLISIS DE RETENCIÓN
Michelle Wetzler - Keen IO


Seamos realistas: no todo el que intenta que su aplicación va a quedarse para usarlo de nuevo. No todos sus clientes van a mantenerse pagando mes a mes.

No hay que preocuparse, el análisis de retención puede ayudar a averiguar cuántas personas estamos perdiendo y determinar si esto es algo que realmente tenemos que preocuparnos.

Un análisis de la retención le permitirá ver, en números, cosas como:

¿Qué porcentaje de sus usuarios están regresando semana tras semana?
¿Qué porcentaje de sus usuarios están pagando mes tras mes?
¿La gente por lo general se quedan por mes, o salir después de un par de días?
¿Ese producto reacondicionar lanzaste último aumento de retención de mes o daño que?

Métricas significativas

No es difícil hacer un gráfico que tiene este aspecto. Invertir más en publicidad y marketing cada mes y verá su uso creciente en el tiempo.

Una empresa con un gráfico de este tipo podría tener retención abismal, sin embargo. Tal vez todos los usuarios en un mes determinado son nuevos usuarios, y ninguno de ellos se van a quedar para hacer esta aplicación rentable.

Es por eso que el análisis de la retención cuenta una historia más convincente que "el número de usuarios que hacen x". Un análisis de la retención cuenta la historia de "Los usuarios de hacer X en el tiempo".

Análisis de Cohorte de Keen IO - 15 Semanas

He aquí un ejemplo de un análisis de la retención Corrí recientemente utilizando este script Ruby.



Lectura por la izquierda la mayoría de columnas, se puede ver el número de cuentas que se han creado en Keen IO cada semana. Mover al otro lado de la mesa, se puede ver el porcentaje de aquellas cuentas que envían datos en las próximas semanas, ya que se ha registrado.

Este punto de vista no era exactamente lo que estaba buscando, sin embargo, porque el concepto de la retención no se aplica muy bien a los usuarios que se inscribieron, pero nunca tomaron ninguna acción. Así que corrí el análisis de nuevo de una manera ligeramente diferente.

Mejor Análisis Cohorte de Keen IO - 15 Semanas

Al igual que el gráfico anterior, este siguiente tabla muestra el porcentaje de cuentas tenemos éxito "convertidos" para el envío de datos en la Semana 1. La diferencia es que las columnas siguientes muestran el porcentaje de los que "convierte" las cuentas que seguían nos envían los datos en semanas posteriores (en lugar de el porcentaje de todas las cuentas en la cohorte).

 ¿Qué nos dice esta tabla de retención?

Nuestra conversión Semana 1 se ha mantenido en alrededor del 20% durante todo el año.
Una vez que una empresa se inicia el envío de los datos, por lo general se quedan. Semana 8 de retención es muy por encima de 50%. Probablemente tenemos más que ganar al centrarse en conseguir nuevas cuentas en lugar de mejorar la retención.
En marzo experimentamos con publicidad. Ello elevó nuestras suscripciones mucho la semana del 4 de marzo. Pero la conversión total de esas cuentas fue bajo en relación con la conversión típica de las cuentas que obtenemos de nuestro tráfico de blog. Nuestros anuncios atraídos a la gente a registrarse, pero no eran nuestros clientes ideales.
¿Por qué tienen algunas semanas más de 100% de retención? A veces más de las cuentas de una cohorte envíenos los datos de una semana posterior de lo que hicieron en la semana 1 cuando se inscribieron. Algunos orgs empezar a enviar datos meses después de que se inscribieron!

Cómo ejecutar un Análisis de Retención

Corrí este análisis utilizando la API Keen embudo de IO. Cada celda de la tabla es la consulta de embudo en el que el primer paso es la creación de una cuenta y el segundo paso es la actividad de compromiso (en nuestro caso el envío de datos). Escribí un guión de Ruby para generar las consultas de embudo y salida de los resultados en un archivo de Excel. El script toma como entradas:

Keen info cuenta IO (por ejemplo, su identificación del proyecto y clave de API)
Número de semanas que desea ejecutar el análisis
Pasos de consulta Embudo
Esta tabla explica cómo se calcula cada valor de celda utilizando los resultados de la consulta embudo.



El guión análisis retención funciona dividiendo sus usuarios (cohortes) en grupos basados ​​en la semana que hicieron el primer paso del embudo - alguna actividad inicializar como registro, crear la cuenta, descarga de aplicaciones, o presentar el primer pago. Algo así como "crear cuenta" funciona mejor que "la aplicación de lanzamiento" ya que los usuarios sólo crean cuentas de una vez. Es una manera limpia para asegurarse de que cada usuario se inscribe en uno, y sólo uno, de los cubos de cohortes.

El segundo paso de los controles de embudo si los usuarios de una determinada cohorte hicieron una actividad de compromiso en una semana posterior dado. Compromiso variará dependiendo de su aplicación, pero podría ser algo como inicio de sesión, lanzar la aplicación, enviar contenido, tomar una foto, escribir un comentario, presentar un pago de suscripción, o hacer una compra.

El uso de estos cálculos de dos pasos embudo sobre un determinado número de semanas, el script atraviesa cada una de las semanas y emite los resultados en un archivo de .xlxs.

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