Definición:
La tasa de retención es el porcentaje de usuarios que vuelven a utilizar una aplicación tras su instalación inicial. Se trata de uno de los indicadores más importantes del buen funcionamiento de un producto en el ámbito del marketing móvil, ya que mide si los usuarios encuentran suficiente valor como para volver tras el «día cero».
Fórmula:
Retention Rate = (Unique N-Day Retained Users / Unique Day 0 Users) x 100
¿Qué es la tasa de retención?
La tasa de retención indica cuántos de tus usuarios vuelven a utilizar la aplicación. Una tasa de retención alta significa que tu aplicación ofrece suficiente valor como para mantener el interés de los usuarios a lo largo del tiempo. Una tasa de retención baja es una señal de que hay algún aspecto de la experiencia que está alejando a los usuarios.
En el marketing móvil, la tasa de retención se mide a intervalos específicos tras la instalación: el día 1, el día 7, el día 14, el día 30 y el día 90 son los puntos de referencia más habituales. Cada intervalo ofrece una perspectiva diferente. La retención del día 1 refleja la fuerza de la primera impresión y la experiencia de incorporación. La retención del día 30 indica si los usuarios han desarrollado un hábito duradero en torno a tu aplicación.
La tasa de retención no es un dato aislado. Está directamente relacionada con valor de por vida (LTV), tasa de rotación, y los ingresos. Una aplicación que consigue retener bien a los usuarios es una aplicación capaz de crecer de forma sostenible.
Fórmula de la tasa de retención
La tasa de retención se calcula dividiendo el número de usuarios que volvieron el día N entre el número total de usuarios que instalaron la aplicación el día 0, y multiplicando el resultado por 100.
Retention Rate = (Unique N-Day Retained Users / Unique Day 0 Users) x 100
N se refiere al número de días transcurridos desde la instalación. Por lo tanto, la retención del día 7 mide cuántos usuarios de la cohorte de instalación original volvieron exactamente siete días después.
Cómo calcular la tasa de retención: un ejemplo paso a paso
He aquí un ejemplo sencillo para ilustrar la fórmula.
Una aplicación recibe 100 instalaciones en un solo día. Esa es tu cohorte del Día 0.
- El primer día, 35 de esos usuarios vuelven. Tasa de retención del primer día = (35 / 100) x 100 = 35%
- El día 7, 20 de esos usuarios vuelven. Tasa de retención del día 7 = (20 / 100) x 100 = 20%
- El día 30, 8 de esos usuarios vuelven. Tasa de retención del día 30 = (8 / 100) x 100 = 8%
Cada una de estas cifras se compara con la cohorte original del «Día 0», y no con los usuarios activos del día anterior. Esto es lo que convierte a la tasa de retención en una métrica basada en cohortes y la razón por la que resulta tan útil para comprender las tendencias de interacción a largo plazo.
Tasa de retención frente a tasa de abandono
La tasa de retención y la tasa de abandono miden la misma dinámica desde perspectivas opuestas.
Tasa de retención te indica el porcentaje de usuarios que volvieron. Tasa de rotación te indica el porcentaje de usuarios que no lo hicieron.
Si tu tasa de retención al séptimo día es de 20%, tu tasa de abandono al séptimo día es de 80%.
Ambas métricas son útiles, pero tienen fines ligeramente diferentes en el análisis. La tasa de retención se suele utilizar para evaluar el nivel de compromiso y la calidad del producto. La tasa de abandono se suele emplear en contextos relacionados con las suscripciones y los ingresos para cuantificar las pérdidas y modelar el riesgo.
El seguimiento de ambos aspectos te ofrece una visión completa del comportamiento de tu base de usuarios a lo largo del tiempo.
| Métrico | Qué mide | Ejemplo |
| Tasa de retención | Usuarios que volvieron | El 20% volvió el día 7 |
| Tasa de rotación | Usuarios que no regresaron | El 80% no regresó el día 7 |
Cómo utilizar la tasa de retención en el marketing móvil
La tasa de retención no es solo una métrica de producto. Es un dato fundamental para los profesionales del marketing móvil a la hora de tomar decisiones sobre el gasto, la segmentación y la estrategia de crecimiento.
Relacionar la retención con el LTV
ULos usuarios que permanecen más tiempo generan más ingresos. Al vincular tus datos de retención con el comportamiento de compras dentro de la aplicación y los ingresos publicitarios, puedes crear modelos de LTV más precisos y tomar decisiones de puja más acertadas.
Identificar segmentos de usuarios de alta calidad
Analizar la retención por canal, creatividad o campaña te permite identificar qué fuentes atraen a usuarios que realmente se quedan. Una campaña con un CPI más bajo pero con una buena retención a los 30 días suele ser más valiosa que otra con un elevado volumen de instalaciones y una rápida pérdida de usuarios.
Tomar decisiones creativas y de producto
Una baja retención en el primer día suele indicar que existe una discrepancia entre lo que promete el anuncio y lo que ofrece realmente la aplicación. Armonizar el mensaje del anuncio con la experiencia real dentro de la aplicación es una de las formas más eficaces de mejorar la retención inicial.
Establece objetivos de adquisición de usuarios más inteligentes
Optimizar únicamente en función de las instalaciones es una estrategia a corto plazo. Incorporar indicadores de retención en tus objetivos de adquisición de usuarios te garantiza que estás captando usuarios que tienen posibilidades reales de convertirse en clientes a largo plazo y de alto valor.
Cómo aumentar la tasa de retención
Mejorar la retención es una de las medidas más eficaces que puedes tomar para lograr un crecimiento sostenible. Estas son las estrategias más eficaces:
Mejorar la incorporación de nuevos empleados
La primera sesión marca la pauta para todo lo que viene después. Una experiencia de incorporación clara y fluida, que permita a los usuarios llegar rápidamente a su primer momento significativo, marca una diferencia cuantificable en la retención del primer día.
Utilizar notificaciones push
Las notificaciones oportunas y relevantes consiguen que los usuarios inactivos vuelvan. Enviar mensajes en exceso o mensajes genéricos provoca que los usuarios desinstalen la aplicación. Prueba diferentes momentos, tonos y frecuencias para descubrir qué es lo que mejor funciona con tu público.
Personaliza la experiencia
Los usuarios que sienten que una aplicación les entiende permanecen más tiempo en ella. La personalización basada en el comportamiento, las preferencias o el nivel de progreso aumenta la implicación y reduce la pérdida de clientes.
Realizar pruebas A/B en los flujos clave
Los problemas de retención suelen estar ocultos en partes concretas del recorrido del usuario. Realizar pruebas A/B en los pasos de incorporación, en la mecánica del bucle principal y en las estructuras de recompensas te ayuda a identificar y solucionar los puntos de abandono que te están haciendo perder usuarios.
Ley sobre datos de cohortes
El análisis de retención por cohorte te permite comprobar si los cambios que realizas mejoran realmente los resultados con el paso del tiempo. Si una actualización del producto aumenta la retención al séptimo día en la cohorte que lo instaló tras su lanzamiento, tienes pruebas de que ha funcionado.
Cómo mide Tenjin la tasa de retención
Tenjin calcula la tasa de retención mediante una estrategia de cohortes basada en el UTC. Con este enfoque, el «Día 1» comienza a la primera medianoche UTC tras la marca de tiempo de instalación de cada usuario. De este modo, los cálculos de retención de Tenjin se alinean con los de otras plataformas que utilizan marcas de tiempo basadas en el UTC, lo que reduce las discrepancias en tu conjunto de herramientas de informes.
Para activar esta función en tu cuenta, ve a Mi cuenta → Gestionar usuario → Estrategia de cohortes y selecciona la opción que prefieras.
Tenjin también ofrece análisis de retención y retención relativa, lo que te brinda flexibilidad a la hora de medir e interpretar la interacción de los usuarios a lo largo del tiempo. Puedes vincular los datos de retención con tus métricas de rendimiento más generales, como el LTV, el ROAS y los eventos dentro de la aplicación, todo ello desde un único panel de control sin puntos ciegos.
Términos relacionados
- Tasa de rotación
- Valor de vida útil (VVL)
- Análisis de cohortes
- Pruebas A/B
- Publicidad en las aplicaciones
- Compras dentro de la aplicación (IAP)
¿Preguntas frecuentes?
¿Qué es la tasa de retención?
La tasa de retención es el porcentaje de usuarios que vuelven a utilizar una aplicación tras su instalación inicial. Se mide a intervalos específicos, como el día 1, el día 7 y el día 30, y es uno de los indicadores más importantes de la calidad de la aplicación y de su potencial de crecimiento a largo plazo.
¿Cómo se calcula la tasa de retención?
Divide el número de usuarios que volvieron el día N entre el número total de usuarios que instalaron la aplicación el día 0 y, a continuación, multiplica el resultado por 100. Por ejemplo, si 100 usuarios instalaron tu aplicación el día 0 y 30 volvieron el día 7, tu tasa de retención del día 7 es de 30%.
¿Cuál es una buena tasa de retención de una aplicación?
Un buen punto de referencia para las aplicaciones móviles es una retención el primer día de entre 25% y 40%, una retención al séptimo día de alrededor de 20% y una retención al trigésimo día de entre 5% y 10%. En el caso de los juegos casuales e hipercasuales, se considera satisfactoria una retención el primer día de entre 30% y 40%. Los valores de referencia varían según la categoría, por lo que conviene compararlos con aplicaciones de tu género o sector específico.
¿Cuál es la diferencia entre la tasa de abandono y la tasa de retención?
Miden el mismo comportamiento desde perspectivas opuestas. La tasa de retención indica el porcentaje de usuarios que volvieron. La tasa de abandono indica el porcentaje de los que no lo hicieron. Si tu tasa de retención al séptimo día es del 20%, tu tasa de abandono al séptimo día es del 80%. Ambas son útiles, pero la tasa de retención se utiliza más habitualmente para evaluar el nivel de compromiso, mientras que la tasa de abandono sirve para cuantificar la pérdida en los modelos de suscripción e ingresos.