Generación de Hábitos: Estrategias Cualitativas y Cuantitativas

¿Qué es el Habit Moment?

El "Habit Moment" o momento hábito es el instante clave en el que un cliente se convierte de un mero usuario a un fiel seguidor de un producto o servicio. Identificar y entender este momento es crucial para el éxito de cualquier estrategia de retención. Los hábitos, especialmente aquellos que se desarrollan sin necesidad de pensarlos, como el de un paciente con demencia que aún recuerda intuitivamente cómo llegar al baño, son los que se buscan replicar en el uso de un producto.

¿Cómo se forman los hábitos realmente?

Hay un mito muy común que sugiere que se requieren 21 días para formar un hábito. Sin embargo, este número no es una regla universal. La duración para crear un hábito depende del esfuerzo que exige. Por ejemplo, tomar un vaso de agua diariamente es un hábito que se puede formar rápidamente debido a su facilidad. Por otro lado, algo más demandante como realizar 10 sentadillas diarias puede llevar más tiempo para que se vuelva automático.

¿Cuál es el enfoque cualitativo para determinar un hábito?

Para definir cuál es el hábito que queremos generar, es esencial regresar al Retention Canvas y enfocarse en tres aspectos:

• El problema: Nos indica el esfuerzo para crear el hábito.
• La frecuencia natural: Define cuán seguido debe ocurrir el hábito.
• La acción principal: Confirma si el hábito ocurrió, es decir, si el usuario utiliza el producto para resolver su problema.

Ejemplos de hábitos cualitativos

• Airbnb: Cada vez que una persona necesita viajar, escoge quedarse en un Airbnb. La frecuencia es anual, aproximadamente dos veces al año.
• Platzi: Para alguien que desea aprender algo nuevo cada semana, Platzi podría ser la respuesta, especialmente para asuntos técnicos o de tecnología.

¿Cómo se identifica cuantitativamente un hábito?

Establecer una métrica efectiva es clave. Para Airbnb, podría ser lograr que un usuario realice dos reservas al año. La ciencia de datos juega un papel importante aquí, utilizando fórmulas y estadísticas como:

• Correlación: Medida entre 0 y 1 que indica la relación entre acciones y retención.
• PPV (Valor Predictivo Positivo): Evalúa si los usuarios que realizaron una acción se retuvieron exitosamente.
• NPV (Valor Predictivo Negativo): Determina si aquellos que no realizaron una acción no se retuvieron.

¿Cómo se utiliza un Excel para medir estos hábitos?

Al recopilar datos en una hoja de cálculo, cada fila representa un usuario y se llenan con ceros (no) o unos (sí) para medir si un usuario se retuvo y qué acciones realizó en determinados periodos. La correlación, el valor predictivo positivo y negativo son analizados para encontrar las tendencias más comunes y relevantes.

¿Qué buscar en los datos obtenidos?

El análisis detallado de las métricas permite identificar cuáles acciones del usuario predicen mejor la retención. Se requiere un equilibrio entre PPV y NPV altos, junto con una buena correlación, para asegurar que estamos prediciendo la retención de manera efectiva. Si la muestra de usuarios es demasiado pequeña, puede indicar que esa métrica no es la más adecuada.

¿Y si no encontramos tendencias claras?

Si las correlaciones son muy bajas, puede que el producto aún no tenga un Product Market Fit adecuado. En estos casos, es posible que se necesiten ajustar las acciones analizadas o reconsiderar el enfoque del producto.

Recomendaciones finales

• Buscar consistencia y densidad de usuarios que respondan bien a las métricas.
• Usar herramientas analíticas para formular y revisar las métricas de manera continua.
• El aprendizaje constante sobre las necesidades y comportamientos del usuario mejorará la capacidad de prever y potenciar la retención efectiva.

Con estos principios fundamentales en mente, los productos pueden desarrollarse y adaptarse para crear experiencias que transforman a los clientes ocasionales en usuarios habituales. Así que, nunca dejes de aprender y ajustar tu enfoque para consolidar el éxito en la retención.