Cómo Calcular la Tasa de Retención: Guía Completa + Fórmulas
Muchos líderes de producto afirman que la retención es el santo grial de todos los indicadores clave de producto (KPI). La mayoría de nosotros nos aseguramos de rastrear y mejorar activamente nuestras tasas de retención. Sin embargo, también solemos terminar rastreándola de forma incorrecta o utilizando las herramientas y procesos equivocados para solucionarla.
Por eso, esta guía te ayudará a entender qué es la tasa de retención en diferentes contextos, cómo debes rastrearla (de la manera adecuada) y cómo realizar mejoras que generen impacto.
¿Qué es la Tasa de Retención? (Y por qué es importante)
La tasa de retención muestra el porcentaje de clientes que siguen utilizando tu producto durante un periodo específico (por ejemplo, 4 semanas, 6 meses, etc.) de entre todos tus usuarios. Esencialmente, te indica cuántos de tus usuarios se quedan contigo.
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Como muestra el número de personas que han permanecido, la retención es exactamente lo opuesto a la baja (churn). Así que, si dices que la retención de tu producto a 3 meses es del 80%, la baja para el mismo periodo sería del 20%.
La retención y la baja son dos caras de la misma moneda, pero los equipos de producto rastrean ambas porque cuentan historias distintas. La retención muestra qué tan bien tu producto genera hábito y entrega valor continuo, mientras que la baja resalta dónde y por qué los usuarios se dan de baja. Juntas, ofrecen una visión más completa de la salud del producto.
La retención solo es una parte de la “gran trinidad” de métricas de crecimiento de producto que debes medir (las otras dos son adquisición y compromiso). Sin embargo, según mi experiencia gestionando más de 15 productos exitosos y algunos que fracasaron (estrepitosamente), diría que la retención es “la métrica que lo gobierna todo”.
La lógica aquí es simple. Si tu retención no es saludable, no puedes hacer crecer tu base de usuarios, y eventualmente perderás a todos los usuarios que has conseguido mediante adquisición.
Hay otra razón por la que la retención es importante. La retención incrementa el valor de vida del cliente (LTV). Es una excelente forma de lograr esa codiciada relación saludable de 3:1 entre LTV y coste de adquisición de cliente (CAC), haciendo que tu modelo de negocio sea sostenible.
Cuando el Crecimiento Oculta Problemas de Retención
Tengo que admitir que aprendí a valorar la importancia de la retención a las malas. Hace mucho tiempo lideré una herramienta de marketing que permitía notificaciones push web como canal de marketing para sitios web.
En pocas palabras, la retención allí era mala. Perdíamos el 100% de nuestros usuarios tras aproximadamente 4 meses desde que se registraban. El funcionamiento de este producto requería añadir su código a tu sitio web. El fragmento de código habilitaba las notificaciones push web y permitía que tus visitantes las usaran.
El problema con este fragmento de código era que utilizaba un solo dominio para gestionar las notificaciones push. Así que, cuando algunos clientes usaban las notificaciones para distribuir contenido explícito o ilegal, Google marcaba ese fragmento de código como malware. Por lo tanto, todos los clientes, incluidos los que usaban el producto de buena fe, sufrían pérdidas masivas de posiciones SEO en sus webs.
No le dimos demasiada importancia a la mala retención ya que nuestros canales de adquisición estaban trayendo tantos usuarios nuevos que seguíamos viendo crecimiento general, a pesar de los alarmantes datos de baja.
Naturalmente, como ocurre con cualquier otra herramienta nueva, el periodo de adquisición masiva llegó a su fin. Fue entonces cuando comenzamos a notar y sentir los efectos de la mala retención. ¡Nuestra base de usuarios no solo dejó de crecer, sino que comenzó a disminuir!
Por suerte, logramos encontrar una solución. Implementamos filtros para bloquear contenido no permitido, así como la segregación de dominios. Así, el mal comportamiento de un cliente no afectaría al resto. Pero debimos haberle prestado atención desde el principio para evitar la pérdida de usuarios.
La nota final importante aquí es que la retención es fundamental, pero eso no significa que debas ignorar otras métricas de éxito de producto. Por el contrario, debes medir y optimizar todas ellas, simplemente prestando mayor atención a la retención.
Cómo Calcular la Tasa de Retención (con Fórmula y Ejemplos)
El cálculo de la tasa de retención es bastante sencillo. Cálculalo solo sobre la cohorte inicial: excluye a los nuevos usuarios adquiridos durante el periodo, ya que no han completado todo el intervalo.
Después de eso, aplicas esta fórmula.
Lo que obtienes al final es un porcentaje.
100% de retención = sin fugas. 0% de retención = cubo vacío.
Veamos un ejemplo. Estás midiendo la retención mensual y tienes las siguientes cifras.
- 1,000 usuarios al inicio del mes
- 920 usuarios al final del mes
- 150 nuevos usuarios se unieron durante el mes.
La tasa de retención en este caso sería:
Así que podemos decir que el 77% de nuestros usuarios se han mantenido con nosotros durante el mes y que hemos perdido al 23% de ellos.
Puedes usar esta fórmula para otros periodos también (por ejemplo, semanal, diaria, trimestral, etc.). Aquí tienes ejemplos.
Es importante tener en cuenta que necesitas hacer seguimiento de tu retención en cada periodo, no solo una vez. Si es retención mensual, entonces debes seguirla mes a mes.
Profundizando: Análisis de Cohortes para Mejorar la Retención
Observar tu tasa de retención general es útil para tener una visión global, pero recuerda: es solo un promedio de todos los usuarios que se incorporaron en distintos momentos. Ese promedio puede ocultar el impacto de ciertos cambios en el producto.
Por ejemplo, supón que tu retención era del 50%. Luego lanzaste una función que mejoró notablemente la experiencia del cliente. Para ver su verdadero efecto, querrás medir únicamente la retención de los usuarios que se unieron después del lanzamiento de la función. Su comportamiento refleja tu nueva realidad de producto, no los problemas anteriores.
Este enfoque—medir la retención por grupos de usuarios que ingresaron durante el mismo periodo de tiempo—se llama análisis de cohortes. Así es como se ve para el seguimiento de retención a 6 días:
Las cohortes se basan en el día de registro.
Aquí puedes ver que la retención al día 3 ha caído notablemente en la cohorte del 22 de octubre. Podría valer la pena investigar qué ocurrió en ese momento para provocar esa caída.
Cómo Varía la Tasa de Retención Según el Contexto
Probablemente sea injusto generalizar la tasa de retención y considerarla una métrica universal para cualquier contexto. La razón es que la tasa de retención funciona de manera diferente según dónde la utilices. Así que veamos distintos tipos de tasas de retención para comprender mejor sus particularidades.
Retención de Clientes (SaaS / eCommerce)
En SaaS, la retención se mide a través de suscripciones: si los clientes continúan, renuevan o amplían sus planes. Más allá del recuento de clientes, la Retención Neta de Ingresos (NRR) es igual de crítica, ya que muestra cuántos ingresos retienes y haces crecer a partir de los clientes existentes. Ambas métricas impulsan directamente tu MRR (ingresos recurrentes mensuales) y ARR (ingresos recurrentes anuales), convirtiéndolas en indicadores clave de salud para empresas SaaS.
En eCommerce, la retención se refiere a los compradores recurrentes: el porcentaje de clientes que vuelven y compran de nuevo. Incluso pequeños aumentos en la tasa de compras recurrentes se traducen en un crecimiento significativo de ingresos, ya que normalmente es más barato retener a un cliente existente que adquirir uno nuevo.
Retención de Usuarios (Producto/Apps)
La retención de usuarios no se trata del dinero que te pagan continuamente. En cambio, se trata de su uso repetido de tu producto.
Según la frecuencia natural del problema que aborda tu producto, medirás la retención diaria, semanal, mensual o incluso trimestral. Las redes sociales, por ejemplo, tienen una frecuencia natural diaria. Así que, para ellas, medirías las tasas de retención del Día 1, Día 7 y Día 30.
La diferencia entre el Día 1 y el Día 7 generalmente te permite medir tus hitos de adopción. El Día 30, por otro lado, muestra la adherencia a tu producto y la calidad de los bucles de hábito.
Retención de empleados (RRHH)
La retención de empleados te indica qué tan buena es la experiencia del empleado en la empresa. Una tasa de retención baja significa que muchas personas dejan la empresa.
Así es como calculas la retención de empleados:
Tradicionalmente, los equipos de RRHH usan los trimestres para medir la tasa de retención de empleados, considerando que toma un tiempo para que las personas se vayan o se incorporen a la empresa. También debes excluir de este cálculo cualquier contrato de corta duración, ya que la tasa de retención no es relevante para ellos.
Es importante entender la diferencia entre la retención de empleados y otras 2 métricas que usan los equipos de RRHH para comprender el cambio de empleo en la empresa.
Tasa de rotación de empleados: A diferencia de la retención, que muestra qué % permanece. La rotación muestra qué % de todas las personas se fue durante ese período.
Desgaste: Se centra en la disminución del tamaño del equipo. Si tu equipo crece, entonces el desgaste es 0%.
Dónde se calcula mal la tasa de retención (y cómo arreglarlo)
Muchos de nosotros vemos la fórmula de la retención y pensamos que es tan simple que no hay forma de calcularla mal. Bueno, basado en mi desafortunada experiencia calculándola manualmente durante mis días de principiante, te aseguro que definitivamente puedes hacerlo mal.
Pero no te preocupes. La mayoría de las herramientas de análisis de comportamiento de usuario la calculan automáticamente por ti. Si necesitas hacerlo a mano, aquí tienes una lista de errores comunes y la forma de corregir cada uno.
- Incluir nuevos usuarios en la fórmula. Esto aumenta artificialmente la tasa de retención, ya que los nuevos usuarios aún no han abandonado. Puedes evitarlo siguiendo el número de nuevos usuarios y eliminándolos del total de usuarios al final del período.
- Desajuste de periodos de tiempo. No puedes comparar una retención a 7 días con una de 14 días. Son dos estados diferentes para tus usuarios y no son equivalentes entre sí.
- Ignorar las reactivaciones. Cuando los usuarios abandonan el producto y regresan después de un tiempo, alteran tu gráfica de retención, ya que la retención disminuye y luego aumenta. Para combatir esto, te sugiero crear cohortes separadas en Amplitude o en tu otro panel de análisis de producto, una para las cohortes retenidas, nuevas y reactivadas.
El último error es algo con lo que me he enfrentado en numerosas ocasiones. Generalmente, deberías esperar que la tasa de retención se vuelva estable en algún momento. Esto significa que las personas se quedan contigo. Cuando notas que la retención aumenta con el tiempo, es una señal de que los datos están contaminados y pueden confundirte.
Al menos, a mí me ha confundido más de una vez. Una vez, cuando lideraba una herramienta de resumen de llamadas, me emocioné al ver un aumento en la tasa de retención pensando que demostraba la calidad de nuestros esfuerzos de producto. Bueno, cuando se lo mostré a mi CEO, me miró con cara de decepción. Estaba muy equivocado. El crecimiento en la retención demostraba el resultado de nuestros esfuerzos de reactivación y enmascaró una caída en la retención durante el mismo período, dándome la falsa impresión de que todo estaba bien.
Referencias de retención por industria
Lo que podrías considerar una tasa de retención alta depende de la industria y del tipo de producto que tienes. Para algunos, una tasa de abandono del 80% es absolutamente aceptable, mientras que para otros indicaría un nivel catastrófico de lealtad del cliente.
Aquí están las tasas de retención promedio para los tipos de industrias y productos más comunes.
No olvides que es totalmente normal que las primeras versiones de tu producto tengan una tasa de retención baja. La mejorarás a lo largo del tiempo. Al fin y al cabo, las referencias aquí se basan principalmente en productos consolidados.
Cómo mejorar la tasa de retención (Checklist + Playbook)
No consideraría una guía de retención completa sin un conjunto de consejos prácticos para mejorar tu tasa de retención. Aquí tienes seis que sé que funcionan bien, basándome en mi propia experiencia y en la de productos digitales reconocidos.
1. Mejorar la activación y el onboarding
La activación es la primera parte del embudo. Cuantas más personas se activen, más posibilidades tendrán de usar tu producto y quedarse contigo. Por eso, aumentar tu tasa de activación es crucial.
Para lograrlo, te sugiero:
- Hacer un descubrimiento progresivo mostrando tus funcionalidades una a una.
- Ofrecer a los usuarios plantillas para que no tengan que configurar tu producto desde cero. Miroverse de Miro es un excelente ejemplo de esto.
- Utilizar listas de verificación para guiar a los usuarios en la configuración y el primer uso de tu producto.
En cuanto a listas de verificación, Trello lo hace mejor que nadie.
Tienen un tablero llamado “Guía de inicio” con una lista de 6 tareas. Si las completas, experimentas el valor principal del producto.
2. Personaliza la interacción con tus usuarios
Puedes aprovechar canales como el correo electrónico, mensajes dentro de la app y notificaciones push para mantener a tus usuarios comprometidos con tu producto.
El uso más efectivo de estos tres canales es incluirlos en un bucle de hábito.
La herramienta de resumen de llamadas que mencioné antes, la cual lideraba, tenía un grave problema de retención. Al terminar la llamada, la gente olvidaba que habíamos hecho un resumen para ellos y no lo veían. Solo hizo falta agregar una pequeña notificación de escritorio justo después de la llamada —informando que su resumen estaba listo— para cambiar la situación. ¿El resultado? ¡La tasa de retención casi se duplicó!
3. Usa consejos para la adopción de funcionalidades
Esta es otra manera de asegurarte de que los usuarios han experimentado el valor de tu funcionalidad. Nuevamente, cuantos más lo hagan, mayor será la probabilidad de que permanezcan contigo.
Estos consejos pueden ser desde tooltips o íconos de información junto a los botones, hasta recorridos por tu producto. Uno de los beneficios de las plataformas de adopción digital es que pueden ayudarte con esto. Herramientas como Gainsight te permiten establecer este tipo de consejos y recorridos. Sólo asegúrate de que no sean demasiado invasivos. Algunos usuarios prefieren descubrir las cosas por sí mismos, sin tu ayuda activa.
Por último, asegúrate de medir la efectividad de los recorridos usando un embudo en cualquier herramienta de informes visuales.
4. Recoge feedback con encuestas NPS y entrevistas de salida
Para aumentar tu tasa de retención, primero debes entender la razón detrás de la baja de clientes. Hay dos formas de hacerlo.
- Encuestas NPS que puedes encontrar en la mayoría de las herramientas de feedback de usuario. Te mostrarán qué probabilidad tienen las personas de recomendar tu herramienta y por qué la aman u odian.
- Entrevistas de salida. Cuando alguien elimina su cuenta, pídele que reserve una entrevista contigo para contarte por qué se va.
Hay un interesante estudio de caso sobre Bonobos, un eCommerce de ropa masculina, que resalta el valor de las encuestas NPS. Según el equipo de Bonobos, cuando lanzaron una funcionalidad que añadía un paso extra en el checkout, vieron una caída inmediata en su puntuación NPS. Esto les permitió tomar una decisión basada en datos para revertir el cambio y evitar perder clientes.
5. Segmentar la baja de usuarios según motivos
Aquí tienes una configuración de analítica de producto de nivel profesional. Puedes armar una cadena de herramientas para recopilar y analizar feedback. Por ejemplo, HubSpot puede recopilar información sobre la baja preguntando a los usuarios el motivo cuando eliminan su cuenta.
Luego, puedes enviar estos datos a una herramienta de analítica de producto como Amplitude o Mixpanel. Esto te permite crear cohortes según el motivo de baja y ver el comportamiento de usuario que ha llevado a esa baja.
Por ejemplo, puedes comparar estos grupos con usuarios saludables y ver que los usuarios que cancelan llegan más tarde o nunca a sus momentos “¡ajá!” (una razón muy común).
También puedes combinarlo con una herramienta de seguimiento de usuarios para ver cómo navegaban por tu producto y qué tipo de funcionalidades estaban usando.
Para aprender más sobre configuraciones avanzadas de analítica, puedes consultar nuestra lista seleccionada de cursos de analítica de producto.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es una buena tasa de retención de clientes?
Depende del producto y la industria. Para SaaS B2C, está alrededor del 90-95%. Para juegos móviles, el 20% se considera una buena retención. La retención esperada para eCommerce es de alrededor del 70%.
¿Cuál es la diferencia entre retención y abandono?
La retención trata sobre quiénes se quedan contigo. El abandono (churn) se refiere a los usuarios que se van. Son dos caras de la misma moneda. Sin embargo, permiten obtener perspectivas diferentes. La retención te permite enfocarte en la efectividad de la formación de hábitos y la adopción. El abandono te permite centrarte en identificar y corregir problemas con la entrega de valor.
¿Cómo se calcula la tasa de retención de empleados?
Debes dividir el número de empleados al final del periodo (menos las nuevas contrataciones) entre los empleados al inicio del periodo. Por favor, también excluye al personal temporal por contrato, ya que la retención no es relevante para ellos.
¿Por qué el análisis de cohortes es mejor que la retención general?
Te permite ver el efecto de tus esfuerzos de producto en la tasa de retención. Los nuevos usuarios experimentan el producto en un estado mejorado y se retienen mejor que los usuarios anteriores, mostrando que tus esfuerzos han corregido la retención.
¿Con qué frecuencia debo medir la retención?
Para la retención de empleados: trimestralmente. Para la retención de producto: ajústalo a la frecuencia natural del problema que tu producto resuelve. Las redes sociales hacen seguimiento diario de la retención, mientras que Airbnb rastrea la retención anual.
¿Puede la IA ayudar a mejorar la retención?
Sí, las herramientas modernas de IA pueden ayudarte a encontrar segmentos de usuarios donde la tasa de abandono es probable, analizar y resumir las quejas de los usuarios, y predecir el abandono basándose en datos previos.
Únete para más conocimientos sobre retención y compromiso de usuarios
La tasa de retención de usuarios es una de las métricas más importantes para rastrear y optimizar. Retener a un usuario es mucho más barato que incorporar uno nuevo.
Espero que esta guía te haya ayudado a comprender y hacer el seguimiento eficaz de la retención para tus productos.
Pero la retención es solo una de las muchas métricas que debes rastrear y mejorar. Para conocer el resto, asegúrate de suscribirte a nuestro boletín.
