Les mètriques d’interacció dels usuaris són el cor del rendiment dels productes digitals. T’indiquen si la gent interactua amb el que has creat, amb quina freqüència tornen i si n’estan obtenint valor. Però més que això, aquestes mètriques revelen on rau la fricció i on es genera l’impuls. No són només números. Són senyals.

Per què és important això? Perquè cada clic, cada sessió i cada desplaçament és un vot de confiança, o desinterès. Comprendre la interacció dels usuaris ajuda els equips a dissenyar millors productes, optimitzar els embuts de màrqueting i prendre decisions que no es basen en la vanitat, sinó en un comportament validat. Si vols un creixement que augmenti, has de saber què fan realment els teus usuaris, no només què esperes que sentin.

Les mètriques d’interacció dels usuaris no només són útils, sinó que són crítiques. He treballat amb organitzacions que van canviar fulls de ruta de productes sencers en funció del que revelaven aquestes mètriques. En un cas, un petit ajust a la incorporació basat en dades de rotació inicial va conduir a un augment del 25% en la retenció. Una altra vegada, la reinterpretació de les dades de la taxa de rebot ens va ajudar a adonar-nos que la pàgina de destinació estava massa “”dissenyada”” per a l’estètica i li faltava claredat. En ambdós casos, la resposta estava amagada a les mètriques. I aquest és el poder aquí: saber què buscar i sobre què actuar.

En aquesta publicació, us guiaré a través de les mètriques bàsiques d’interacció dels usuaris que importen, com fer-les un seguiment i interpretar-les, i com actuar-hi per generar impuls. Tant si esteu liderant el producte, el màrqueting o el creixement (o porteu els tres barrets), aquesta guia us ajudarà a ancorar les vostres decisions en dades i a impulsar resultats.

Mètriques bàsiques d’activitat de l’usuari

DAU/MAU (Usuaris actius diaris/Usuaris actius mensuals)

DAU i MAU són mètriques fonamentals per mesurar el comportament dels usuaris actius. DAU mesura el nombre d’usuaris únics que interactuen amb el vostre producte en un dia, mentre que MAU ho mesura durant un mes. La ràtio DAU/MAU mostra com de “”fidelitat”” té el vostre producte; essencialment, revela l’ús habitual.

Per què és tan important? Perquè la fidelitat reflecteix la capacitat de formar hàbits del producte. Penseu en DAU/MAU com la vostra puntuació de fidelització digital. Netflix, per exemple, prospera amb una DAU/MAU alta perquè els usuaris fan maratons i tornen amb freqüència. Si la vostra ràtio és inferior al 10%, és un signe d’ús únic o d’una experiència oblidable. Voleu una interacció recurrent: els usuaris que desenvolupin l’hàbit de tornar.

El seguiment de DAU/MAU no es tracta només de volum. Es tracta de la direcció de la tendència. Si el vostre DAU és pla però el MAU està creixent, significa que arriben nous usuaris però no es queden. Això és un senyal d’alerta. Aconsello revisar aquestes mètriques setmanalment i visualitzar el seu moviment amb una mitjana mòbil per evitar falsos pics.

Taxa de retenció vs. Taxa de rotació

La retenció es tracta de qui es queda. La rotació es tracta de qui marxa. Mesurar tots dos és essencial.

La taxa de retenció fa un seguiment de quants usuaris tornen després de la seva primera visita. La taxa de rotació és la inversa: quants usuaris perds. Els bons punts de referència varien segons la indústria, però en general, una taxa de retenció de 30 dies superior al 20% es considera forta en SaaS. Per a les aplicacions de consum, pot ser encara més baixa, depenent de la categoria.

Quan entreno equips de creixement, sempre pregunto: “”On esteu perdent usuaris?”” Us sorprendrà la freqüència amb què la filtració es produeix durant les primeres 24 hores. És per això que la retenció de la setmana 1 és una de les mètriques més predictives per al creixement a llarg termini. Assigneu els abandonaments d’usuaris a passos específics: registre, incorporació, primera acció clau. A continuació, ataqueu aquest pas amb precisió làser. Un client va introduir una llista de comprovació d’incorporació i va veure que les taxes d’activació augmentaven un 40% en dues setmanes.

Mètriques d’interacció basades en sessions

Durada mitjana de la sessió

Aquesta mètrica us indica quant de temps els usuaris participen activament en una sessió. Una durada mitjana de sessió curta podria indicar desinterès, mala navegació o una experiència d’usuari confusa. D’altra banda, les durades llargues poden indicar una implicació profunda o podrien significar que l’usuari està perdut.

En lloc d’aspirar només a “”més temps””, aspireu a un “”temps productiu””. El context importa. Una sessió de 3 minuts en una aplicació de finances on algú completa una tasca clau podria ser perfecta. Mentrestant, un desplaçament de 15 minuts en una plataforma d’aprenentatge electrònic sense intents de qüestionari podria ser un malbaratament. Vinculeu sempre la durada a la consecució de l’objectiu.

Afegiu dades qualitatives. Què fan els usuaris durant aquestes sessions? Emparelleu les dades de sessió amb gravacions de pantalla per veure què passa. I proveu variacions: un disseny de pàgina d’inici diferent condueix a sessions més llargues i productives? Experimenteu sempre.

Pàgines per sessió

Aquest és un gran indicador de la curiositat i el valor del contingut. Si els usuaris es mouen per diverses pàgines, probablement estan explorant i trobant valor. Si aquest nombre és baix, podria significar que el vostre contingut no està ben estructurat o que les vostres crides a l’acció no són prou fortes.

Les pàgines per sessió sovint es correlacionen amb el flux de contingut. El vostre lloc web guia les persones lògicament o les obliga a saltar endavant i enrere? En una prova A/B, vam reordenar la navegació en funció dels principals casos d’ús i vam afegir botons de crida a l’acció “”Pas següent””. Les pàgines/sessió van augmentar un 52% i les conversions van seguir.

No us oblideu dels enllaços interns. Els widgets de recomanació (“”També us pot agradar…””) i la categorització intel·ligent mantenen els usuaris en moviment més profund. I proveu per a mòbils! El que funciona a l’escriptori pot causar fricció a les pantalles petites.

Taxa de rebot

Taxa de rebot alta = l’usuari no ha trobat el que buscava. Ha vingut, ha escanejat, ha marxat. Això normalment indica una mala alineació de la pàgina de destinació, una càrrega lenta de la pàgina o primeres impressions febles.

La taxa de rebot sovint s’entén malament. Una taxa de rebot alta en una entrada de bloc no és dolenta si l’entrada respon completament a una consulta. Però a la vostra pàgina d’inici o a la pàgina de preus? És perillós. Segmenteu la vostra taxa de rebot per tipus de pàgina i font de trànsit. Per exemple, el trànsit de pagament sovint rebota més, tret que l’anunci coincideixi perfectament amb la intenció de destinació.

Aplica la psicologia. La teva primera pantalla hauria d’utilitzar l’efecte Von Restorff (destacar amb contrast), la prova social (logotips o ressenyes) i l’enquadrament (valor present primer). Cadascun d’aquests factors pot reduir les taxes de rebot sense canviar el producte en si.

Mètriques de funcions i conversió

Taxa d’adopció de funcions i ús de funcions

Si has creat una nova funció i ningú la fa servir, existia realment? L’adopció de funcions és una veritable prova de l’adequació del producte al mercat per a components individuals.

L’error que veig sovint és mesurar l’adopció globalment. En comptes d’això, mesura per segment. Els nous usuaris l’estan adoptant? Què passa amb els usuaris de pagament? Usuaris avançats? Una empresa SaaS B2B que vaig assessorar va veure un ús general baix d’una funció, fins que ens vam adonar que estava sent adoptada en gran mesura per comptes amb un LTV alt. Això no és un fracàs. Això és coneixement.

Impulsa l’adopció amb la incorporació, però també mitjançant empentes contextuals. Una descripció emergent després d’una acció clau, un modal d’èxit que mostri els resultats o fins i tot un correu electrònic en el moment oportú pot impulsar l’adopció. Afegiu-hi incitacions psicològiques com ara “”només el 3% dels usuaris utilitzen això, però tenen un 40% més de probabilitats de quedar-se més enllà del tercer mes””.

Taxa de conversió

Les mètriques de conversió varien: registres, compres, descàrregues, referències. Però en essència, totes mesuren una cosa: l’usuari ha dut a terme l’acció que volíeu?

Per optimitzar, no us limiteu a canviar els botons o els colors. Fixeu-vos en la *fricció d’intenció*. La crida a l’acció és clara? El valor percebut és superior al cost? Preus de les proves A/B, urgència de les proves, emmarcament de les proves.

Ajusteu la microcòpia. Canvieu “”Comença la prova”” a “”Prova-ho gratuïtament durant 7 dies”” i feu un seguiment de la diferència. Un experiment que vaig dur a terme va reformular un pla premium no com a preu sinó com a garantia d’estalvi. L’augment de la conversió? 4,2x.

A més, penseu a nivell de recorregut, no a nivell de pàgina. Una taxa de conversió “”dolenta”” pot reflectir una oferta mal programada. Proveu quan i com la presenteu. Intenteu traslladar la vostra oferta de la pàgina d’inici a la posterior al registre, o viceversa. Només això ha duplicat les conversions en diversos projectes que he liderat.

Indicadors de comentaris i satisfacció dels usuaris

Satisfacció del client (CSAT)

Sovint mesurada amb enquestes senzilles posteriors a la interacció (per exemple, “”Com de satisfet esteu amb la vostra experiència?””), la CSAT ajuda a avaluar el sentiment en temps real. Però la clau no és només mesurar-lo, sinó actuar sobre els comentaris.

La CSAT s’ha de dividir per canal, agent, funció o tipus d’interacció. Una mitjana baixa no et diu res tret que sàpigues d’on prové. Una empresa que vaig assessorar va crear un tauler de control de CSAT per tipus d’interacció i va descobrir que l’assistència per correu electrònic tenia una satisfacció més alta que el xat, tot i invertir en el sistema de xat. Això va conduir a la reassignació de recursos i a una millora del sentiment general.

Net Promoter Score (NPS)

“”Quina probabilitat hi ha que ens recomanis?”” sona senzill, però el NPS és potent quan es fa bé. Els promotors (puntuacions de 9 a 10) són el teu motor de creixement. Els detractors (0 a 6) poden destruir el valor de marca.

Fes que el NPS sigui accionable. Etiqueta cada resposta per tema: UX, preu, rendiment, servei. Comparteix els comentaris dels detractors setmanalment amb el teu equip de producte. I el més important, tanca el cercle. Contacta amb els detractors amb millores. Fer això va ajudar un dels meus clients a recuperar el 25% del MRR perdut.

Taxa de clics (CTR) i interacció a les xarxes socials

El CTR dels correus electrònics, anuncis i CTA mostra com de convincent és el teu missatge. Un CTR baix normalment significa una de dues coses: un missatge equivocat o un públic equivocat.

Quan optimitzeu el CTR, centreu-vos en la intenció. Esteu resolent un problema o promocionant una funció? Esteu abordant la por, el desig o la curiositat? Una de les meves publicacions amb millor rendiment incloïa una història de fracàs: va superar les “”victòries”” per 5 vegades en CTR.

Per a les xarxes socials, penseu en formats: carrusels, enquestes, vídeos curts. I proveu les publicacions a l’hora del dia. Els humans reals tenen ritmes. Cavalqueu-los.

Com utilitzar estratègicament les mètriques d’interacció dels usuaris

Les dades per si soles no creen creixement. Però la interpretació estratègica sí.

Comenceu segmentant els usuaris: qui està actiu diàriament, qui abandona després del registre, qui només torna a través de sol·licituds de correu electrònic? Utilitzeu l’anàlisi de cohorts per fer un seguiment dels patrons al llarg del temps. Eines com Amplitude i Mixpanel ho faciliten.

A continuació, combineu la quantitat i la qualitat. Emparelleu les mètriques amb entrevistes o enquestes d’usuaris reals. Les dades mostren què va passar: els comentaris us diuen *per què*. Aquest “”perquè”” és on rau el creixement.

Utilitzeu mètriques per personalitzar experiències. Reorienteu els usuaris que han abandonat el servei amb missatges específics. Mostreu als usuaris avançats funcions avançades. Utilitzeu comentaris per refinar les persones.

També recomano assignar les dades d’interacció als nivells d’ingressos. Quins comportaments es correlacionen amb actualitzacions, renovacions o referències? Un client va descobrir que els usuaris que personalitzaven el seu tauler de control tenien un 70% més de probabilitats d’actualitzar. Aquesta idea va conduir a una revisió completa de la incorporació.

Finalment, invertiu en eines, però només si serveixen a l’acció. No necessiteu 20 taulers de control. Necessiteu un bucle de retroalimentació ajustat. El meu conjunt de mètodes de referència inclou GA4, Mixpanel, Hotjar i un CRM com HubSpot. Però les eines només són tan bones com les preguntes que els feu.

Conclusió

Les mètriques d’interacció dels usuaris no es tracta de sobreinformar ni de marcar caselles. Es tracta d’entendre els vostres usuaris millor que els vostres competidors.

Quan s’utilitzen bé, us ajuden a crear millors productes, llançar campanyes més intel·ligents i generar confiança a través de la rellevància. Però el més important és que t’ajuden a deixar d’endevinar.

Tant si estàs creant una eina SaaS, gestionant una marca de comerç electrònic o una plataforma de contingut, la interacció diu la veritat. Tranvia les opinions i revela el que realment funciona.

Si vols ajuda per implementar una estratègia d’interacció centrada en el retorn de la inversió, sempre pots contactar amb mi. I si necessites suport expert per estructurar o interpretar aquestes mètriques, et recomano que treballis amb una consultoria de creixement especialitzada com ROIDrivenGrowth. Perquè en un panorama on tothom recopila dades, el que importa és saber què fer-ne.

Ara és el moment de deixar d’endevinar i començar a actuar sobre el que et mostren els teus usuaris.