Saber exactamente cuándo un usuario dejó de ser recuperable es una de las decisiones más rentables que puede tomar un equipo de producto o growth. La diferencia entre invertir recursos en alguien que todavía puede volver y gastar esfuerzo en alguien que ya se olvidó de tu marca define la eficiencia de toda tu estrategia de retención.
¿Cómo se traza la línea entre usuario dormant y usuario churn?
Un usuario dormant es aquel que lleva un periodo de inactividad pero aún tiene probabilidad real de regresar. Un usuario churn, en cambio, es aquel cuya probabilidad de volver es tan baja que el esfuerzo de recuperación no se justifica [00:10]. Para distinguirlos se necesita un análisis basado en periodos de inactividad, no en suposiciones.
El método consiste en listar periodos de tiempo según la frecuencia de uso de tu producto [00:22]:
- Si mides monthly active users, los periodos serán meses.
- Si mides daily active users, serán días.
- Si mides weekly active users, serán semanas.
La recomendación es no extenderse más allá de doce periodos porque la información adicional deja de ser útil [00:42].
¿Qué se cuenta en cada periodo de inactividad?
Para cada periodo se listan los usuarios que estuvieron inactivos al menos ese tiempo [01:00]. En el ejemplo presentado, siete mil trescientos cincuenta y cuatro usuarios no tuvieron actividad durante al menos un mes. De esos, solo mil ochenta y nueve siguieron inactivos un mes más. Eso significa que la diferencia entre ambas cifras representa a quienes volvieron antes de acumular más tiempo de inactividad.
Imagina un usuario de Uber medido semanalmente [01:24]: si no pide un viaje en la primera semana, cuenta como inactivo una semana. Si tampoco lo hace en la segunda, suma dos semanas de inactividad. Pero si en la tercera semana vuelve a usar la app, no aparece en la columna de tres semanas de inactividad porque regresó.
¿Qué porcentajes revelan el punto de no retorno?
Con los datos anteriores se calculan dos porcentajes por cada fila [02:40]:
- Porcentaje de usuarios que nunca volvieron.
- Porcentaje de usuarios que sí regresaron.
Ambos siempre suman cien en cada fila, así que no puede haber un escenario donde los dos sean altos o los dos sean bajos simultáneamente [03:12].
Lo que se busca es el periodo donde se produce un salto significativo en el porcentaje de usuarios que nunca regresaron. En el caso analizado [03:22]:
- Hasta el tercer mes, el 60% de los usuarios volvía.
- En el cuarto mes, el 72% ya no regresó.
- En el quinto mes subió al 85%.
- En el sexto mes alcanzó el 96%.
El salto entre el tercer y cuarto mes es enorme. Eso indica que tres meses es el umbral: cualquier usuario con menos de tres meses inactivo es dormant y vale la pena intentar recuperarlo. Cualquier usuario con cuatro meses o más de inactividad prácticamente ya es churn [03:52].
¿Por qué este análisis cambia tu estrategia de retención?
Este ejercicio permite dimensionar con precisión la audiencia recuperable [04:12]. En lugar de gastar presupuesto enviando campañas a toda la base inactiva, puedes concentrar recursos solo en quienes tienen probabilidad real de volver. Así se optimiza cada peso invertido en retención.
Un dato clave: si un usuario no fue recuperado ni en el mes uno, ni en el dos, ni en el tres, ni en el cuatro, la marca dejó de existir en su mente [02:22]. Insistir a partir de ese punto tiene rendimientos prácticamente nulos.
Este método se aplica sin importar el producto: suscripciones, apps de transporte, plataformas de contenido o cualquier servicio digital. Lo importante es elegir la unidad de tiempo correcta y dejar que los datos muestren dónde está el quiebre.
Ahora que tienes claro cómo segmentar usuarios dormant y churn, el siguiente paso es conocer qué estrategias funcionan mejor para recuperar a quienes aún están a tiempo, y cuáles de esas tácticas realmente generan impacto. ¿Ya habías calculado este umbral en tu producto?
