El abandono es un desafío recurrente para plataformas online de todo tipo: comercios electrónicos, servicios de streaming, bancos, telcos o incluso gimnasios. Cualquier organización con una relación continua con sus clientes o con suscripciones enfrenta este problema. Ahí, la investigación de usuarios (User Research) se convierte en una herramienta esencial para comprenderlo, prevenirlo y reducirlo.
Una forma de monitorear este abandono es a través del «Churn», un indicador que mide cuántos usuarios dejan de usar un servicio o cancelan su suscripción. Sin embargo, medir el Churn por sí solo no es suficiente. Es la investigación de usuarios lo que permite entender las razones detrás de la métrica y tomar decisiones que realmente reduzcan el abandono.
Mas allá de las métricas
En las plataformas que se basan en una conexión exclusivamente digital con sus clientes es una tentación manejarse únicamente con los datos de comportamiento de usuarios que arrojan las estadísticas del sitio.
Todas las transacciones quedan registradas en una base y tenemos un montón de información de métricas en forma directa y digital (CPC, CPL, CHURN, DAU, MAU WAU)
Entonces a veces parece innecesario conocer más a los usuarios si podemos monitorear lo que hacen desde una métrica.
¿Pero qué pasa? Las métricas son sumamente importantes y nos aportan información sobre los usuarios para saber QUÉ están haciendo.
El problema es que no nos dicen POR QUÉ lo hacen.
Si una empresa quiere entender el porqué del abandono de los usuarios para tomar acciones para evitarlo y prevenirlo es importante encarar User Research.
Y este fue el caso. 💅
Investigación en Acción: Descubriendo el «Por Qué» de los Usuarios
Paso 1: Arremangarse y leer
El primer paso fue analizar fuentes primarias de información cualitativa y luego convertirla en cuantitativa.
Este tipo de trabajo permite un primer acercamiento a los usuarios sin siquiera contactarlos. Se trata de reutilizar información cualitativa existente como:
- Mails de soporte
- Tickets de mesa de ayuda
- Texto libre de las encuestas de CSAT o NPS
Acá hay que arremangarse y leer. Los usuarios saben lo que quieren y te lo dicen por todas las vías posibles. Lo primero que hicimos fue procesar todos los mails que llegaban a soporte y ordenarlos por tema.
Este proceso nos permitió, por un lado, identificar frases textuales significativas que reflejaban el sentir de los usuarios y, por otro, cuantificar la frecuencia de cada problema. Así pudimos priorizar los que generaban mayor malestar, especialmente aquellos directamente relacionados con el Churn.
¡QUIERO PAGAR Y NO PUEDO!
El primer hallazgo de la investigación reveló que un 67 % de los mails al área de soporte provenían de usuarios que querían pagar su suscripción, pero no podían hacerlo debido a problemas en la plataforma. Las principales razones eran:
- La factura no estaba disponible.
- Había demasiadas modalidades de pago, lo que generaba confusión.
- Algunos pagos no se acreditaban a tiempo.
Muchos de estos usuarios expresaban su frustración con frases como:
“Necesito pagar la suscripción y no puedo hacerlo”.
Además, encontramos un problema significativo en el mail de recordatorio de pago. El mensaje enviado unos días antes del vencimiento decía:
“TU SUSCRIPCIÓN HA EXPIRADO”
En lugar de un texto más claro y amigable como:
“Faltan X días para que venza tu suscripción mensual”
Este tono alarmante generaba confusión y desesperación, lo que provocaba malestar en los usuarios. Como resultado, algunas personas, frustradas, abandonaban la plataforma.
Un Plot Twist Inesperado
El hallazgo más sorprendente de esta investigación fue descubrir que ¡el Churn estaba mal medido!
Estas personas que seguían siendo clientes, pero no podían abonar por dificultades técnicas de la misma plataforma caían a veces en las métricas de abandono ocasionando una medición de Churn intermitente que confundía al equipo.
Paso 2: Definir y redefinir las métricas
De que hablamos cuando hablamos de Churn
- Todas estas personas que no podían pagar por dificultades técnicas y burocráticas entraban en la “bolsa” que medía el Churn arrojando métricas falsas y que eran inconsistentes ya que al ponerse al día volvían como usuarios nuevos
- Había personas que estaban computadas como Churn y no pagaban, pero seguían utilizando la plataforma en su versión gratuita diariamente.
- Había otras personas que nunca usaban la plataforma aun habiendo pagado 1 vez, pero seguían figurando en Churn.
Una Experiencia de Frustración
Analizamos los campos de texto libre de las encuestas NPS, enfocándonos especialmente en las respuestas con bajo puntaje. Este análisis cualitativo nos permitió identificar insightsclave y agrupar los comentarios por temas para determinar los problemas de mayor incidencia.
Los principales hallazgos fueron:
- Baja performance en la entrega de Leads:los usuarios percibían que la plataforma no generaba suficientes oportunidades de negocio.
- Mal trato del equipo de soporte:varios comentarios destacaron interacciones negativas con los encargados de atención a las cuentas.
- Demoras en la activación del servicio:el tiempo excesivo entre la contratación y la posibilidad de uso generaba frustración.
- Falta de exposición de los productos:muchos clientes creían que la baja entrega de Leads se debía a una falta de inversión en publicidad por parte de la empresa.
- Planes desproporcionados para pequeños negocios:algunos usuarios consideraban que el plan mínimo era demasiado costoso y amplio para la cantidad de productos que tenían para ofrecer.
Paso 3: entrevistar a los usuarios
Con toda esta información inicial en mente, realizamos entrevistas que confirmaron las problemáticas identificadas en las fuentes primarias. Estas entrevistas no solo validaron nuestros hallazgos, sino que también añadieron profundidad y una perspectiva más humana a las experiencias de los usuarios.
Un caso recurrente fue el de usuarios que experimentaron retrasos significativos entre el pago y la activación de sus cuentas, junto con una falta de respuesta por parte del soporte durante semanas. Muchos describieron su experiencia como sentirse “estafados”, lo que refleja un fuerte impacto en su percepción del servicio.
Otro hallazgo clave vino de un cliente que se quejaba de haber recibido “pocos leads”. Ante nuestra pregunta: ¿Qué significaba realmente “pocos leads” y cuántos esperaban recibir?, este cliente compartió un dato revelador:
- 9 leadsobtenidos a través de nuestra plataforma en un año.
- 49 leadsobtenidos en la plataforma de la competencia en el mismo período.
Este contraste evidenciaba no solo un problema en el rendimiento, sino también la necesidad de gestionar mejor las expectativas del cliente y garantizar que el valor percibido de la plataforma sea competitivo.
Algo que los números no decían
Las entrevistas tambien revelaron algo que las métricas no mostraban: nuestra plataforma, al no ser local, tenía una participación marginal en el mercado frente al ecommerce más conocido y usado por la mayoria de compradores.
También revelaron que los usuarios migraban principalmente a esta competencia que dominaba el mercado. Este hallazgo expuso un problema de negocio, que fue derivado al equipo de estrategia para su análisis.
Paso 4: Cruce de Resultados de la Investigación con Datos de la Plataforma
Con toda esta información recabada realizamos un cruce entre las problemáticas de los usuarios entrevistados y la información del comportamiento y tipo de cuenta de los mismos que teníamos en la plataforma
Los hallazgos fueron:
- «Falso Churn»:Una parte significativa de los usuarios que aparecían en la métrica de «Churn» en realidad seguían utilizando la plataforma diariamente en su versión gratuita. Esto indicaba que la definición y medición del Churn necesitaban ser revisadas para evitar datos engañosos.
- Usuarios con el plan mas economico:Las quejas más frecuentes sobre el soporte postventa provenían de usuarios con planes económicos. Esto podría estar relacionado con el hecho de que quienes gestionaban el soporte trabajaban a comisión, lo que podría haber empeorado el nivel de atención ofrecido a estas cuentas.
- Leads en planes económicos:Aunque sería esperable que los planes económicos generaran menos leads, descubrimos que estos no solo recibían menos leads en términos absolutos, sino que la cantidad era desproporcionadamente baja en comparación con los planes premium. Esto sugería un posible problema en el algoritmo de exposición de los planes más baratos.
- Versión gratuita demasiado atractiva:Descubrimos que la versión gratuita de la plataforma ofrecía tantas funcionalidades que muchos usuarios no veían razones suficientes para optar por un plan pago. Este desequilibrio estaba afectando la conversión de usuarios gratuitos a clientes de planes pagos, representando un desafío clave para la estrategia comercial.
Este análisis permitió identificar puntos críticos que afectaban tanto la experiencia del cliente como la precisión de las métricas.
Conclusiones y Mejoras Implementadas
A partir de esta investigación, se implementaron varios cambios clave para abordar las problemáticas detectadas y mejorar tanto la experiencia de los usuarios como la precisión de las métricas, especialmente en la medición del Churn.
- Optimización del portal de autogestión:Se actualizó el sistema para facilitar el acceso a las facturas y simplificar el proceso de pago mensual.
- Revisión de comunicaciones:Se modificó el texto de los correos de recordatorio para evitar alarmar innecesariamente a los clientes. El mensaje «EXPIRÓ TU SUSCRIPCIÓN» fue reemplazado por «AVISO DE VENCIMIENTO», reduciendo la ansiedad y el malestar generado por la comunicación previa.
- Ajuste en el servicio postventa de cuentas económicas:Dado que el soporte dependía de comisiones y no había estructura suficiente para ampliar el equipo, se optó por clarificar la oferta de las cuentas económicas, eliminando la expectativa de atención personalizada para estas suscripciones.
- Reducción de funcionalidades en la versión gratuita:Para fomentar la migración hacia las versiones pagas, se limitaron algunas características de la versión «Free», haciéndola menos atractiva como opción principal.
- Análisis del algoritmo de entrega de leads:Se inició una revisión técnica del algoritmo y del proceso de asignación de leads en las cuentas económicas, con el objetivo de identificar y solucionar los problemas de desigualdad en la exposición.
- Enfoque en cuentas de mayor valor:Mientras se resolvían las cuestiones técnicas, se priorizó la captación de clientes con cuentas de valor medio y premium, que presentaban mayores niveles de satisfacción y rendimiento.
- Revisión de la métrica de Churn:Se ajustó la definición de «Churn» para excluir a los usuarios que volvían a estar activos después de un breve periodo de inactividad. Esto permitió obtener métricas más precisas y representativas del comportamiento real de los clientes.
Estas medidas no solo ayudaron a abordar las causas principales de abandono, sino también a optimizar la experiencia del cliente y a alinear las estrategias de negocio con las demás necesidades detectadas.
BONUS: Inteligencia Artificial para Predecir el Churn 🔮
Aunque no formó parte de la investigación que mencionamos, el uso de inteligencia artificial (IA) y machine learninges una estrategia muy efectiva para prevenir el Churn. Estas herramientas permiten identificar a usuarios con riesgo de abandonar y actuar a tiempo para retenerlos.
¿Cómo funciona? Primero, se analizan los datos históricos para encontrar patrones entre los usuarios que dejaron el servicio: comportamientos, características comunes, o momentos clave en los que decidieron irse. Luego, con ayuda de algoritmos, se crean modelos que aplican estos patrones sobre los usuarios actuales, prediciendo quiénes podrían abandonar.
Con esta información, las empresas pueden tomar medidas como:
- Ofrecer descuentos o beneficios personalizados.
- Enviar mensajes que se adapten a las necesidades específicas de cada usuario.
- Contactarlos directamente para resolver problemas antes de que sea tarde.
La IA no solo permite anticiparse al Churn, sino que también ayuda a mejorar la experiencia del cliente y aprovechar mejor los recursos para retener a los usuarios más valiosos.
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