Una versión mejorada del análisis de cómo las características del producto afectan a la retención

Una perspectiva mejorada sobre cómo las características del producto influyen en la retención

Un enfoque sencillo y potente para segmentar las características de tu producto en Núcleo, Potencia y Casual.

En el artículo anterior, te mostré una forma sencilla de medir la retención de las características del producto.

Después de aplicar el análisis, obtuvimos una tabla con la retención por característica como esta (ordenada por [Porcentaje promedio de usuarios que regresan] decreciente):

• Por un lado, obtuvimos información útil sobre qué características del producto tienen mayor impacto en la retención del producto.
• Por otro lado, no tenemos cifras sobre cuántos usuarios utilizaron estas características, por lo que no podemos confiar plenamente en que estas cifras sean confiables.

Agreguemos [# usuarios] y consideremos nuevamente esta tabla.

Ahora podemos identificar fácilmente un problema: por ejemplo, las dos primeras características del producto (característica27, característica34) con el mayor porcentaje de usuarios que regresan tienen un volumen bastante modesto en términos de [# usuarios].

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De hecho, este problema es muy común en muchos análisis que he visto. A menudo, el analista presenta una medida de calidad bastante interesante pero no está respaldada por una medida de cantidad. Como resultado, algunas de nuestras decisiones pueden ser subóptimas o simplemente incorrectas.

Entonces, ¿cómo podemos solucionar este problema?

Combinemos ambas métricas (cualitativa y cuantitativa) en un solo gráfico. La forma más adecuada de hacerlo es un gráfico de dispersión:

• pongamos en el eje X la métrica [% usuarios], que es nuestra métrica de cantidad que mide la popularidad de una característica del producto.
• pongamos en el eje Y la métrica [% usuarios que regresan], que es nuestra métrica de calidad que mide el valor de una característica del producto.

El gráfico resultante podría verse así:

Parece que hasta ahora es bastante difícil sacar conclusiones significativas del gráfico.

¿Qué podemos hacer para mejorar la claridad del gráfico?

Apliquemos la regla del percentil 50/80 del artículo anterior.

De hecho, después de aplicar 2 umbrales para [% usuarios] y [% usuarios que regresan], obtendremos 9 grupos.

El gráfico de dispersión de características agrupadas podría verse así:

Agregando umbrales de percentil al gráfico, ahora podemos distinguir estos grupos de características del producto:

• Núcleo: [% usuarios] > 80 pctl, [% usuarios que regresan] > 80 pctl
• Potencia1: [% usuarios] > 80 pctl, [% usuarios que regresan] en [50, 80] pctl
• Potencia2: [% usuarios] en [50, 80] pctl, [% usuarios que regresan] > 80 pctl
• Casual1: [% usuarios] en [50, 80] pctl, [% usuarios que regresan] en [50, 80] pctl
• Casual2: [% usuarios] en [50, 80] pctl, [% usuarios que regresan] < 50 pctl
• Casual3: [% usuarios] < 50 pctl, [% usuarios que regresan] en [50, 80] pctl
• Set-up: [% usuarios] > 80 pctl, [% usuarios que regresan] < 50 pctl
• Específico: [% usuarios] < 50 pctl, [% usuarios que regresan] > 80 pctl
• Otros: [% usuarios] < 50 pctl, [% usuarios que regresan] < 50 pctl

Hablemos un poco sobre cada uno de los grupos.

Las características centrales son el verdadero núcleo de tu producto. Estas características son utilizadas por muchos usuarios, y lo más importante es que los usuarios regresan para seguir utilizando estas características. Por lo general, puede haber un número muy pequeño de tales características (2-3 características).

Las características potentes son el motor de tu producto. Estas características combinadas con las características centrales proporcionan aproximadamente el 80% del valor regular que tu producto crea. Algunas de las características potentes (Potencia1) son tan populares como las características centrales, pero aportan menos valor a los usuarios. Otras características potentes (Potencia2) aportan tanto valor como las características centrales, pero son menos populares. Por lo general, puede haber de 3 a 5 características en cada grupo de potencia.

Las características ocasionales son características que se utilizan de vez en cuando. También aportan algún valor a los usuarios, pero en su mayoría son características secundarias.

Las características de configuración son un subconjunto único de características diseñadas para configurar un producto para un uso conveniente posterior. Muchos usuarios las utilizan, pero por lo general, esto ocurre solo una vez, en la fase de incorporación.

Las características de nicho son un subconjunto muy especial de características que podrían aportar una enorme cantidad de valor, pero este valor es percibido por un número limitado de usuarios.

Ahora estamos listos para comparar los resultados de este enfoque equilibrado con los resultados del post anterior:

Como podemos ver en la parte superior de la lista, hay algunas características de nicho.

Asegurémonos de intentar mejorar su adopción y moverlas del grupo de nicho al grupo Potencia2 o incluso al grupo Centrales. Para algunas de ellas, esto es posible, para otras, no lo es. Pero el punto principal aquí es no simplemente suponer que cualquier característica con alta retención es una característica central.

También, ten en cuenta que algunas características pueden moverse de un grupo a otro con el tiempo. Puede haber diferentes razones para esto: nuevos esfuerzos de adquisición de usuarios, cambios de experiencia de usuario en las características, maduración de la base de usuarios, etc.

Finalmente, agrupemos las características en grupos y calculemos los centroides de los grupos:

Aquí hay varias ideas importantes:

• Los grupos Centrales + Potencia solo representan aproximadamente el 20% de todas las características del producto.
• El grupo Otros representa el 27% de todas las características y, al mismo tiempo, solo sirve al 8.7% de los usuarios.
• Las características de nicho son utilizadas solo por el 11.3% de los usuarios y, al mismo tiempo, tienen la mayor retención (incluso mayor que el grupo Centrales).

En el próximo post, hablaré sobre otra perspectiva de la definición de retención de características.

P.D. Existe una mejor manera de agrupar características de productos basada en el coeficiente MCC.

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