Definindo Engajamento e Retenção em Produtos Digitais

Neste artigo venho compartilhar alguns princípios para definição de e métricas de engajamento e retenção em produtos digitais.

TL;DR

Este não poderia ser um conteúdo curto, pois o assunto é demasiadamente extenso e poupar palavras aqui poderia fazer perder o objetivo principal. Veja o resumo do que será abordado:

Você não determina o que é retenção, ela se manifesta naturalmente.

Vamos começar desmistificando uma atitude que pode ser o maior erro ao tentar medir engajamento e retenção de usuários. A maioria dos profissionais de produto, marketing e growth iniciam a jornada de medir engajamento e retenção olhando diretamente para a base de dados que tem disponível, ela pode sim lhe dar bons sinais de características e médias de retenção, mas o caminho mais correto é investigar qual é a frequência natural de uso dos produtos de acordo com as necessidades reais das pessoas. 

Entendendo a frequência natural de uso

As pessoas utilizam nossos produtos digitais a fim de realizar alguma necessidade do seu cotidiano, a referência do “jobs to be done” do Clayton Christensen se aplica muito bem aqui. Mas vamos direto ao ponto.

Para entender a frequência natural de uso, o melhor caminho é utilizar técnicas de pesquisa qualitativa, entrevista em profundidade, shadowing, diário de atividades, etc. Técnicas que tem características de entender o comportamental qualitativo (veja o quadrante de métodos de pesquisas do NN Group no final do texto). Utilizamos esses métodos para entender qual é a real necessidade das pessoas de interagir com nossos produtos, e para facilitar vamos imaginar algumas situações:

Pessoas usam aplicativos de banco para realizar serviços financeiros, a frequência de uso está relacionada a real necessidade de cada pessoa. Pense em produtos como PicPay para uma pessoa que no seu dia-a-dia tem a necessidade de pagar contas da casa apenas 1 vez por mês.

Em contraste a uma pessoa que trabalha em uma empresa de tecnologia em um formato remoto e utiliza o software de videoconferências Zoom todos os dias da semana.

Por fim, uma pessoa que precisa ir ao casamento de uma pessoa querida e acessou o e-commerce de uma famosa marca de ternos para adquirir um terno para aquela única ocasião, a probabilidade dessa pessoa voltar a comprar um terno nos próximos 12 meses é muito baixa. Logo a frequência em que ela acessa esse e-commerce também é baixa. 

Uma vez entendida qual é a real necessidade das pessoas de se relacionarem com o seu produto, temos agora um indicativo mais realista de qual é o ciclo natural de uso (retenção). 

Frequência de uso, persona e job

Uma vez entendido a frequência natural de uso do seu produto, agora é hora de avançar um passo para se aprofundar e entender contextos mais específicos que melhor reflitam os diferentes possíveis tipos de engajamento e retenção dentro do seu produto. Isso mesmo, não existe uma única métrica e única granularidade temporal (dia, semana, mês, trimestre) para analisar retenção.

A frequência de uso muda de acordo com o produto, a persona e a tarefa a ser realizada.

A forma mais simples de explicar isso é com exemplos, então, vamos considerar de forma simplista que retenção é medida por quantas vezes uma pessoa volta a acessar o produto, e imagine os seguintes cenários  hipotéticos:

Se o produto é o aplicativo mobile do Spotify, a persona é um jovem que  precisa de uma distração e lazer no trajeto entre sua casa e a faculdade. A frequência de uso nesse caso é diária, pois o contexto e momento de vida dessa pessoa faz com quele ele precise realizar  esse “job” todos os dias.

Agora se o produto é o site de viagens da Decolar.com e nossa persona é um empreendedor que viaja regularmente à trabalho, e seu job é encontrar uma passagem com o melhor custo benefício pois ele não pode gastar muito com essas viagens, podemos considerar que sua frequência de uso é mensal.

Para fechar o grupo de exemplos, imagine que agora o produto em questão é o site de serviços do Getninjas, nossa persona é uma mulher, mãe, diretora em uma grande startup, trabalhando  de casa durante a pandemia e tem boa parte da sua agenda diária ocupada com reuniões de trabalho, a tarefa a ser realizada é consertar o encanamento da cozinha que se roumpeu. Então é pouco provável que a frequência natural de uso dessa plataforma seja menor que 1 ano. A não ser que a pessoa seja muito azarada e tenha vários problemas com o encanamento.

Bom acho que agora conseguimos ter um conjunto de informações para entender como produto, persona e job define retenção. Vamos fazer o exercício mental de mudar a persona e o job para cada um dos cenários e pensar em qual poderia ser a frequência de uso:

No site da Decolar.com, a persona é uma senhora aposentada que adora fazer uma viagem internacional por ano.

No contexto do GetNinjas, vamos mudar também o produto para o App do prestador de serviço, que todo dia consulta o app para ver se chegou alguma solicitação de serviço.   

Core actions por use case

Agora que entendemos sobre frequência natural e também como o produto, a persona e o job a ser realizado muda o ciclo de “retenção”, vamos chamar esse grupo de informações de “use case” (caso de uso, em bom português). Esses use cases nos remetem aos possíveis fluxos de navegação realizado nas interfaces dos produtos para realizar suas tarefas, durante essa navegação cada interação relevante, — e entenda “relevante” como aquelas que indicam que nossos usuários estão caminhando em direção ao objetivo principal — chamamos essas interações de “core actions” (ações principais, em tradução livre). Para deixar ainda mais claro, ações como um clique em favoritar, adicionar um item ao carrinho, dar play em uma música, e até memso finalizar uma compra são consideradas core actions.

Mapeando core actions

Agora para as core actions citadas anteriormente serem úteis, precisamos mapear em que momentos da jornada elas são acionadas. E para isso não existe uma forma melhor de fazer isso que não seja reproduzir a jornada do ponto de vista do usuário, simulando o mesmo caminho percorrido por ele até realizar cada uma das tarefas. Como já é de costume, para facilitar, vamos utilizar alguns exemplos. Vou usar o app de um dos meus serviços favoritos como exemplo:

No Aplicativo do iFood, a persona é um jovem trabalhador, mora sozinho e não tem muito tempo para cozinhar nos dias de semana e nem habilidades culinárias, por isso pede regularmente em dias de semana seu almoço através do aplicativo. Vamos reproduzir os passos percorridos por ele ao realizar a tarefa de pedir almoço.

Vale ressaltar aqui a importância de reproduzir a navegação do usuário para identificar as core actions e criar um documento que facilite para consultas futuras e também para o time que fará a implementação técnica do track de analytics. 

Diferenciando core actions de engajamento e retenção

Uma vez mapeadas, agora as core actions devem ser separadas entre as que representam engajamento (usuários estão utilizando as principais funcionalidades do produto) e as que representam retenção, a ação principal que determina que o job foi concluído pelo usuário e que se essa ação se repetir (diariamente, semanalmente, mensalmente, etc) será nossa métrica para medir retenção de usuários. 

Para definir dentre as core actions de engajamento qual será considerada para contabilizar a retenção, basta pensar em qual é a principal ação que indica de a pessoa concluiu a tarefa na qual ela abriu o produto para realizar. Vamos continuar com o exemplo do iFood:

Agora sim podemos abrir a ferramenta de analytics

Agora sim estamos prontos para abrir seja lá qual for a ferramenta de analytics disponível na empresa para analisar como está o engajamento e retenção dos usuários do seu produto.

E por favor se você escutar alguém falando que está medindo engajamento e retenção contando a quantidade de vezes que os usuários realizam login em seu produto, não julgue essa pessoa, apenas compartilhe esse conteúdo com ela 😉

Links de referência:

ux reserach methods NN Group, theiry of jobs to be done.