¿Cómo interpretar un cohort chart?

Las 3 lecturas clave de un cohort chart — horizontal, vertical y diagonal — para no perderte ningún insight sobre la retención de tus usuarios.

Aprendé las 3 lecturas clave para no perderte ningún insight

Antes de empezar, si necesitás ayuda midiendo la retención de tus usuarios, escribime a guido@bildungdata.com

Los cohort charts guardan insights muy valiosos de nuestros usuarios, pero para poder acceder a ellos es necesario saber cómo leerlos.

Hay 3 lecturas que siempre me ayudaron a sacar insights accionables:

1) Línea horizontal

👉 Qué nos indica:

• Nos indica cómo evoluciona la retención de cada cohort.
• Si estamos viendo la retención mensual, entonces vemos cómo retenemos mes a mes a los usuarios adquiridos en cada mes.

🧰 Casos útiles de aplicación:

i) analizar el impacto de una nueva versión de app. Si lanzás nueva versión en Mayo, entonces es importante medir cómo es la retención de los usuarios que instalaron en Mayo (y comparar vs meses pasados).

ii) identificar posibles problemas de adquisición de usuarios. Si determinado mes adquiriste usuarios de mala calidad, van a tener una peor retención M1, M2, que el resto de los cohorts.

2) Línea vertical

👉 Qué nos indica:

• Para cada cohort nos permite ver cómo es la retención de los usuarios a lo largo de su journey.
• Por ejemplo, la primera columna nos indica cómo es la retención mes 1 de todos los cohorts, la segunda la retención mes 2, y así con cada una.

🧰 Casos útiles de aplicación:

i) medir impacto de campañas específicas o features que impactan en determinados momentos en la vida del usuario.

ii) por ejemplo, si tenés campañas de pushes que targetean a usuarios de meses anteriores, entonces vas a poder ver el impacto que tienen analizando si la retención M2, M3, etc cambian.

3) Línea diagonal

👉 Qué nos indica:

• Viendo la diagonal nos paramos en el mismo momento en el tiempo para todos los cohorts, y podemos ver si hubo algún problema generalizado para todos.
• Por ejemplo, si vemos la diagonal de Mayo, estamos mirando al mismo tiempo:

→ Usuarios que instalaron en Mayo

→ De los usuarios que instalaron en Abril → los usuarios que volvieron a usar en Mayo (retención M1)

→ De los usuarios que instalaron en Marzo → los usuarios que volvieron a usar en Mayo (su retención M2)…

…y así con cada uno

🧰 Casos útiles de aplicación:

i) identificar problemas generalizados que impactaron a todos los usuarios en determinado momento.

ii) por ejemplo, si la app tuvo una caída grande en Mayo, o si las campañas de pushes / emails se frenaron por algún motivo, entonces probablemente en la diagonal vamos a ver todas las retenciones impactadas.