¿Tienes un rayo en una botella? Cómo comparar su aplicación social 

Cuando una nueva aplicación social comienza a "funcionar", se siente como magia, pero a menudo parece una caja negra.

¿Qué hace que un producto despegue y luego continúe cobrando fuerza, hasta el punto en que millones de personas lo usen diariamente en los años venideros? 

Esto es especialmente complicado porque la mayoría de las aplicaciones sociales no parecen gran cosa en los primeros días. Facebook comenzó como una forma para que los estudiantes de Harvard calificaran a sus compañeros de clase como "calientes o no", y Snapchat fue visto como una aplicación de sexting en sus primeros días. El éxito en el espacio social del consumidor puede parecer aleatorio. 

Después de años de liderar el crecimiento en Snap y dos años de hacer inversiones en a16z, tengo una visión diferente sobre por qué ciertos productos despegan. Sí, desarrollar un producto social verdaderamente excelente puede ser como intentar atrapar un rayo en una botella. Pero una vez que un producto está "en la naturaleza", evaluar su rendimiento y potencial es un poco más científico de lo que la gente piensa. Algunos puntos de datos tempranos tienden a predecir si una aplicación social se estancará en 10,000 usuarios activos o se generalizará con millones de usuarios.

Estas son las métricas que busco en los productos sociales de consumo en etapa inicial, así como también cómo medirlas.

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Crecimiento

Al comparar el crecimiento, primero debe definir su métrica central. Para la mayoría de las aplicaciones sociales de consumo, se trata de usuarios activos diarios (DAU), ya que desea que las personas usen su producto todos los días. Para aplicaciones con un caso de uso menos frecuente, los usuarios activos semanales (WAU) también son aceptables como métrica inicial. Eventualmente, deberá actualizar a DAU si desea tener la oportunidad de asegurar un espacio codiciado en la pantalla de inicio, es decir, "el espacio más importante en su teléfono", como lo expresó Mark Zuckerberg.

Querrá ver crecer esta métrica de usuario central, tal vez no con una consistencia perfecta, pero cuando mire hacia atrás en su gráfico, la tendencia debería ser "hacia arriba y hacia la derecha". Muchas aplicaciones sociales pueden ver picos de crecimiento que cambian radicalmente (p. ej., la aplicación se vuelve viral y obtiene 50 XNUMX nuevas descargas en un día), pero para realmente desbloquear la adquisición, querrá ver un crecimiento que alcance o supere algún nivel de referencia. casi todos los meses. Este crecimiento a veces "puntiagudo" también es la razón por la que es importante tener una excelente retención (más sobre esto a continuación), para que pueda capitalizar los momentos virales y retener a esos usuarios.

Basado en los puntos de referencia privados de a16z de cientos de aplicaciones sociales en etapa inicial, así es como se ve OK, bueno y excelente para el crecimiento mensual de usuarios en empresas sociales de consumo en etapa inicial: 

• Bien – 20%
• Bueno – 35%
• Genial - 50%

Idealmente, todo o casi todo este crecimiento viene de forma orgánica. Hay una razón práctica para esto. Las aplicaciones sociales a menudo no pueden monetizar hasta más tarde, por lo que no tienen tanto dinero para gastar en marketing pago. De manera más intuitiva, las aplicaciones sociales deberían ser intrínsecamente virales, con usuarios que deseen invitar a sus amigos para que la experiencia sea aún mejor. Si esto no sucede, es posible que haya más para desbloquear en el producto. 

Muchas aplicaciones sociales experimentan con algo marketing pagado en los primeros días, ya sea para adquirir una base de usuarios inicial o para probar la aplicación con personas influyentes o embajadores. Sin embargo, si más del 10-20 % de sus usuarios provienen de fuentes pagas en las primeras etapas, es probable que desee repensar su estrategia de adquisición. Ninguna cantidad de dólares de marketing puede arreglar un producto, así que asegúrese de que su crecimiento provenga del producto en sí. 

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Compromiso

Hacer crecer su base de usuarios es fantástico, pero también necesita mirar cómo estos usuarios están interactuando con su producto. Hay algunas formas en que analizamos qué tan comprometida está la base de usuarios de una aplicación social. 

Primero, analizamos los índices de compromiso, el más popular de los cuales es DAU/MAU. De sus usuarios activos mensuales, ¿cuántos están también en la aplicación todos los días? Cuanto mayor sea este número, mejor. Así es como comparamos DAU / MAU: 

• Bien – 25% 
• Bueno – 40%
• Genial - 50%+

Otras proporciones aquí son usuarios activos diarios a semanales (DAU/WAU) y usuarios activos semanales a mensuales (WAU/MAU), pero vemos a DAU/MAU como los más importantes. 

Sin embargo, aunque estas proporciones son útiles, no capturan un matiz importante: el comportamiento de sus usuarios avanzados. Entra... ¡la curva L-ness! Esta métrica analiza la distribución de usuarios por número de días activos durante un período de tiempo determinado y puede medirse semanal o mensualmente. Por ejemplo, semanalmente, cuántas de sus WAU están activas un día a la semana, dos días a la semana, tres días a la semana, etc. 

Las mejores aplicaciones sociales de su clase tienen una curva L-ness que "sonríe", o incluso mejor, tiene una "sonrisa torcida" que se inclina hacia la derecha. Similar a la relación DAU/MAU, esto significa que los usuarios están haciendo de su producto una parte regular de su vida. 

Una forma de interpretar su curva de L-ness es observar cuántos usuarios están en un cierto nivel de compromiso o por encima de él. Para una curva de L-ness semanal, a menudo observamos L5+, o cuántos usuarios están en la aplicación cinco, seis o siete días a la semana, ya que esto indica un comportamiento de uso casi diario. Así es como comparamos el rendimiento de L5+: 

• Bien – 30%
• Bueno – 40%
• Genial - 50%+

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Retention

Para las aplicaciones sociales, la goma sale a la carretera en la retención. Es el elemento vital de una aplicación y la métrica más difícil de "jugar". Habiendo intentado aumentar la tasa de retención durante mi tiempo en Snap, puedo asegurarles que mejorar la retención del día 30 (d30) incluso en un 1 % a escala fue una hazaña increíble.

Una métrica principal es importante para la retención: – retención de n días, que también se conoce como retención limitada. Esta definición estricta analiza qué porcentaje de una cohorte original ingresa a la aplicación en cada día específico. Por ejemplo, la retención d7 para usuarios en la cohorte A se calcula como: 

(Usuarios de la cohorte A que ingresaron a la aplicación específicamente en d7) / (Usuarios de la cohorte A) 

La alternativa a la retención de n días es la retención ilimitada. Esto analiza cuántos usuarios ingresaron a una aplicación hasta un día específico incluido. La retención d7 ilimitada se calcularía como: 

(Usuarios en la cohorte A que ingresaron a la aplicación en algún momento entre d1 y 7) / (Usuarios en la cohorte A) 

Creemos que la retención ilimitada es menos valiosa en las mediciones a corto plazo, ya que es bastante idiosincrásica entre empresas. Por ejemplo, una retención ilimitada del 50 % en d7 podría significar que el 50 % de los usuarios regresan a d1 y nadie regresa a d2 – d7. O podría significar que el 7% de los usuarios regresan cada día. Ambos son claramente cosas muy diferentes en términos de comportamiento del usuario. 

Para la retención de n días, nos enfocamos en tres puntos principales en el tiempo: d1, d7 y d30. Estas métricas tienden a estar estrechamente vinculadas. Por ejemplo, cuantos más usuarios pueda llegar a un momento "ajá" en la incorporación (d0), más volverán en d1, y es más probable que sigan comprometidos en d7 y d30. Así es como comparamos la retención de n días: 

• Bien: d1 50 %, d7 35 %, d30 20 %
• Bueno: d1 60 %, d7 40 %, d30 25 %
• Genial: d1 70 %, d7 50 %, d30 30 %

También observamos qué tan rápido se aplana su curva de retención. En el mejor de los casos, retiene a todos sus usuarios de d1 a través de d30, pero aún no hemos visto esto en datos reales, ya que es casi imposible de lograr. En la mayoría de los casos, vemos que la "pendiente de la línea" comienza a aplanarse entre d7 - d14 y llega a una meseta en d20. 

Si hay una degradación significativa de la retención entre, por ejemplo, d7 y d30, y sus cohortes aún no se han nivelado para d30, esto puede ser un área de preocupación, ya que implica que su retención a largo plazo puede no mantenerse. Vemos esto con mayor frecuencia en los productos que "excitan" la retención temprana a través de grandes cargas de notificaciones tempranas, lo que puede funcionar durante las primeras semanas pero tiende a volverse menos efectivo con el tiempo. 

Para algunas aplicaciones sociales de consumo, también analizamos la retención semanal. Creemos que las empresas sociales más grandes eventualmente se convierten en productos de casos de uso diario, por lo que indexan mucho más las cifras de retención diaria. Sin embargo, la retención semanal a veces puede ser relevante para las empresas que han creado una herramienta que están haciendo la transición a una red. Para usar el de Chris Dixon marco famoso: Ven por la herramienta, quédate por la red. 

Similar a la retención diaria, la retención semanal se mide sobre una base limitada de n semanas. Por ejemplo, la retención w4 se calcularía como: 

(Usuarios de la cohorte A que ingresaron a la aplicación en algún momento durante la semana 4) / (Usuarios de la cohorte A)

Así es como comparamos la retención semanal: 

• Bien: w1 40 %, w4 20 %
• Bueno: w1 55 %, w4 30 %
• Genial: w1 75 %, w4 50 % 

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Otro

Más allá de las métricas anteriores, hay algunas otras cosas a tener en cuenta al mirar las métricas de la aplicación social del consumidor: 

• Cuanto mayor sea su recuento de n, más valiosas serán sus métricas. Aunque la nos encanta Al unir aplicaciones en TestFlight, descubrimos que las métricas de los primeros usuarios a veces no se sostienen cuando una aplicación se lanza "en la naturaleza" para uso público. 

¿Por qué? Los primeros usuarios tienden a ser los de mayor participación y retención. Esto se debe a que conocen al equipo fundador (¡y quieren apoyarlo!) o porque son la mejor opción posible para su producto (razón por la cual lo encontraron tan pronto). Tendemos a encontrar que unos pocos miles de usuarios activos es donde las métricas comienzan a ser predictivas de cómo funcionará una aplicación a escala. 

• Del mismo modo, cuanto más largo sea su período de tiempo, más valiosas serán sus métricas. Cuando se lanza una aplicación por primera vez, a menudo hay un aumento temprano en los usuarios. Esto es particularmente cierto si ha creado una lista de espera en plataformas como TikTok y ve una avalancha de registros una vez que se abre la aplicación. Esta emoción tiende a traducirse en métricas sólidas de compromiso y retención tempranas, especialmente si ha hecho un buen trabajo generando entusiasmo en torno a su empresa. Los usuarios estarán muy activos durante los primeros días, o incluso las primeras semanas. 

Sin embargo, las aplicaciones sociales a menudo requieren algunas iteraciones para funcionar, por lo que no es sorprendente ver que la adquisición y el compromiso caen bruscamente después de este pico inicial. Este es otro caso en el que la degradación de la retención de d1 a d7, o de d7 a d30 puede ser bastante marcada. Cuando sea posible, nos gusta ver que varias cohortes de usuarios alcancen al menos esa marca de retención d30, ya que este es un indicador mucho más preciso que los primeros números. 

• Los números de un punto en el tiempo son geniales, ¡pero las cohortes son aún mejores! Al evaluar las aplicaciones sociales, solicitamos casi todas las métricas a lo largo del tiempo, para que podamos ver cómo se ve la tendencia. Por ejemplo, en lugar de ver sus datos de retención de n días para la cohorte más reciente, o combinados entre todos los usuarios, querremos analizar estos datos mensualmente. 

Lo que estamos buscando son métricas que sean estables, o que incluso mejoren cohorte por cohorte. Una buena aplicación social tiene fuertes efectos de red, lo que significa que el producto debería ser más valioso a medida que se unan más usuarios. Si no ve esto, puede significar que el producto tiene dificultades para escalar más allá de los primeros usuarios.

¡Gracias por leer! Si está creando una aplicación social con métricas que se ajustan a nuestros "excelentes" puntos de referencia, según lo establecido por las empresas de aplicaciones sociales más exitosas de los últimos 20 años y que se muestran a continuación, comuníquese con . Me encantaría saber de ti. 

Y si sus métricas aún no caen en la categoría "excelente", ¡no se desanime! Hemos visto (e invertido en) muchas empresas en las que la v0 (¡o incluso la v5!) no era exactamente correcto... pero el equipo siguió iterando y finalmente llegó a un producto mágico. Como recordatorio, Facebook comenzó como un sitio de estilo "caliente o no" llamado FaceMash, Twitter fue originalmente una plataforma de podcasts llamada Odeo e Instagram fue una aplicación híbrida de registro y uso compartido de fotos llamada Brbn. ¡Y antes de que TikTok triunfara, estaba Musical.ly!

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