4 melhores práticas que os profissionais de marketing costumam ignorar ao medir a retenção

A retenção de usuários é fundamental quando se trata de criar um produto de sucesso. No entanto, muitas equipes encontram dificuldades em medir com precisão e extrair informações valiosas das análises de retenção. Neste post, passaremos pelas dicas mais comumente negligenciadas para análise de retenção.

1. Proatividade na Higiene de Dados, Não Reatividade

Se você já viveu o pesadelo de passar horas limpando dados linha por linha apenas para obter o relatório de que precisa, pode entender exatamente por que a higiene proativa de dados é importante. Higienização de dados é o processo contínuo de validação e atualização de dados para garantir que os dados estejam atualizados, precisos, completos, padronizados e confiáveis. A higiene de dados desempenha um papel crucial na manutenção de um ecossistema de dados saudável e eficiente. Em vez de ser reativo e corrigir os problemas à medida que surgem (ou horas antes de um grande relatório ser entregue), é essencial adotar uma abordagem proativa contínua.

Estabeleça políticas e padronização de governança de dados

No mínimo, as organizações devem auditar seus dados para identificar duplicatas, discrepâncias e inconsistências. Identificar e documentar as fontes de seus dados e seu modelo de dados tornará mais fácil para engenheiros e analistas limparem a bagunça se alguma anomalia for encontrada. Isso também contribui para que pessoas não técnicas entendam a governança de dados.

Seu gerenciamento de higiene de dados não precisa ser sofisticado ou difícil. As primeiras partidas funcionam com planilhas de Excel de baixa fidelidade, descrevendo claramente o que cada evento instrumentado significa.

As plataformas, incluindo o Amplitude, no entanto, oferecem ferramentas de higiene de dados mais avançadas que permitem rastrear, monitorar e sinalizar problemas rapidamente.

2. Cuidado com a Dependência Excessiva em Eventos do Lado do Cliente

Eventos do lado do cliente

Os eventos do lado do cliente referem-se aos eventos acionados e manipulados no lado do cliente de um aplicativo da web. Esses eventos são geralmente associados a interações do usuário no navegador, aplicativo ou dispositivo, como clicar em um botão ou enviar um formulário. Por exemplo, quando um usuário clica em um botão para abrir uma janela, um evento do lado do cliente é acionado para manipular a ação de abrir a página.

Quando as equipes pensam em retenção, os eventos do lado do cliente geralmente são os eventos padrão a serem medidos. Esses são os eventos mais fáceis de registrar e os mais óbvios de rastrear, porque são comportamentos humanos.

Eventos do lado do servidor

Por outro lado, eventos do lado do servidor são eventos que ocorrem sendo processados ​​no lado do servidor de um aplicativo da web. Esses eventos estão geralmente relacionados a processos de servidor ou transações de banco de dados. Por exemplo, quando um usuário envia um formulário para salvar dados, um evento do lado do servidor é acionado para lidar com o processamento e armazenamento de dados. Os eventos do lado do servidor geralmente são implementados usando linguagens de programação do lado do servidor, como PHP, Python ou Java. Os eventos do lado do servidor podem estar acontecendo com ou sem o envolvimento humano. A maioria das empresas assume que, para um usuário receber valor, ele precisa fazer algo, mas isso geralmente é uma suposição enganosa.

Eventos offline

Eventos offline são gerados artificialmente ou simulados em um aplicativo da web. Esses eventos não são acionados diretamente por interações do usuário ou processos do servidor. Em vez disso, eles acontecem offline.

Isso pode incluir uma visita a uma loja ou uma compra em uma loja física. Para cada um deles, temos que passar por algumas etapas extras para converter o evento offline em um evento no seu Stack Martech. Eventos offline são particularmente importantes para empresas que não são puramente digitais por natureza.

3. Evolua sua métrica de retenção à medida que seu produto e os usuários evoluem

Vale destacar que todas as análises do mundo não ajudarão você se sua métrica de retenção não estiver correta ou não refletir seus últimos usuários e estratégia de produto. As equipes precisam definir bem essas métricas e atualizá-las regularmente.

Muitas vezes os líderes definem uma métrica North Star não a atualizam, mas a partir dos dados, é perceptível que exitem mudanças em dois eixos principais: Frequência e Eventos Críticos. Ao medir a retenção em sua empresa, você determina um evento crítico que constitui a retenção ou não de alguém, que ocorre em um determinado intervalo de tempo ou frequência.

Eventos críticos podem mudar com o tempo

Por exemplo, digamos que você lance um novo produto ou um novo recurso que agrega valor ao cliente de uma forma única ou aprimorada. Ou talvez seu produto tenha muitas ações que agregam valor, mas você começou a medir a retenção de um público jovem e, desde então, elevou seu perfil de cliente ideal (ICP). Agora, a ação que gera valor para seu novo público pode ser diferente. Por exemplo, se seu ICP original era formado por estudantes universitários e você cresceu para empresas corporativas, a ação que gera valor pode ter mudado.

A frequência de eventos críticos também pode mudar

Para cada evento crítico, também precisamos definir uma determinada frequência. O perigo mais sério de avaliar a retenção usando a frequência errada é que as empresas podem tomar decisões erradas sobre a fidelidade de seus clientes.

O que é frequência natural e por que isso importa?

Frequências naturais, ou Intervalos de uso, medem o uso do cliente ao longo do tempo para avaliar melhor o envolvimento do usuário.

Por exemplo, uma empresa como o Spotify pode rastrear a atividade do usuário todos os dias ou semanas, dependendo da frequência com que as pessoas usam seu serviço. Essa abordagem permite avaliações de engajamento mais precisas do que os métodos baseados em frequências definidas, que assumem que os clientes manterão seu engajamento com um produto ou serviço a uma taxa consistente sem considerar nenhuma flutuação nos padrões de uso.

4. Adicione contexto às curvas de retenção usando indicadores de ciclo de vida e produto

Indicadores de Retenção são eventos que acontecem antes do evento crítico que preveem ou instigam o usuário a ficar ativo. Alguns exemplos de indicadores de retenção podem ser compartilhar uma música em um aplicativo de música ou ativar um lembrete diário para concluir meditações em um aplicativo de meditação.

Os indicadores desempenham um papel crucial no aprimoramento da compreensão das curvas de retenção, fornecendo informações valiosas sobre o comportamento do usuário e os fatores que os levam de volta a um produto ou serviço. Ao medir esses indicadores, as empresas podem obter uma compreensão mais profunda do que motiva os usuários a retornar, permitindo que eles otimizem suas estratégias para melhorar a retenção de clientes.

Indicadores de ciclo de vida

Os indicadores de ciclo de vida são ativações de marketing, automatizadas ou manuais, que incentivam o usuário a retornar ao produto. Exemplos de indicadores de ciclo de vida incluem notificações push, mensagens de texto ou outros métodos de comunicação personalizados que solicitam que os usuários retornem ao produto.

Por exemplo, indicadores de ciclo de vida comuns incluem dar um cupom a alguém ou enviar uma notificação sobre um novo recurso. Os indicadores de ciclo de vida podem ser poderosos impulsionadores da retenção. Medir sua eficácia relativa pode ajudá-lo a identificar novas oportunidades para aumentar a retenção.

Indicadores de produto

Por outro lado, os indicadores de produto se concentram nos recursos ou elementos específicos de um produto que contribuem para a retenção do usuário. Esses indicadores fornecem informações sobre a eficácia de funcionalidades específicas do produto ou aprimoramentos na promoção do engajamento e retenção do usuário. Exemplos incluem receber uma comunicação através do uso do produto, obter acesso a novos recursos de conteúdo, etc. Por exemplo, se recebo uma DM no Instagram, posso abrir o aplicativo e realizar outros comportamentos, mas a DM foi o ímpeto para que eu voltasse à plataforma. O benefício aqui é que os indicadores de produto tendem a levar a uma retenção muito mais orgânica. Em suma, complementar as curvas de retenção com indicadores, como indicadores de ciclo de vida e indicadores de produto, permite que as empresas obtenham uma compreensão mais abrangente do comportamento do usuário e dos impulsionadores da retenção de usuários.

Maximize as atividades de marketing com uma melhor medição de retenção

Em resumo, a mineração de dados de retenção fornece informações valiosas sobre o comportamento do usuário e nos permite calcular uma pontuação de retenção - uma importante métrica preditiva para determinar o Lifetime Value dos usuários.

Ao aproveitar esse conhecimento, as empresas podem adaptar suas campanhas de marketing e estratégias de engajamento para obter sucesso a longo prazo e maximizar a retenção de usuários.