Cuando los usuarios dejan de usar una función, no siempre está claro por qué, pero la deserción de funciones puede revelar conocimientos críticos sobre el valor de su producto.
Con las preguntas correctas hechas en el momento adecuado, puede entender rápidamente los obstáculos y volver a involucrar a los usuarios de manera efectiva, convirtiendo la inactividad en crecimiento y descubrimiento.
Por qué los métodos de retroalimentación estándar fallan
Todos lo hemos visto: solicitudes de retroalimentación por correo ignoradas, ventanas emergentes en la aplicación cerradas al instante y entrevistas a usuarios apenas atendidas (especialmente por aquellos que han estado inactivos). Los enfoques tradicionales rara vez llegan al corazón de la deserción de funciones porque las encuestas genéricas no captan las sutilezas de por qué alguien dejó de usar algo.
¿Agendar entrevistas con usuarios desertores? Casi imposible. Las encuestas amplias resultan en respuestas superficiales que no son accionables. De hecho, la investigación muestra que los usuarios que dejan de interactuar con funciones clave suelen desertar a un preocupante 72% en solo 45 días: el tiempo corre para obtener respuestas reales [1].
Las encuestas de IA conversacional finalmente resuelven esto al hacer preguntas inteligentes de seguimiento. En lugar de un genérico “¿Qué opinas?”, los usuarios interactúan con una encuesta inteligente que profundiza en su contexto específico. Por ejemplo, las preguntas automáticas de seguimiento de IA de Specific se adaptan en tiempo real para aclarar confusiones, revelar obstáculos ocultos y hacer que su investigación sea accionable.
Encuestas tradicionales | Encuestas de IA conversacional |
|---|---|
Preguntas genéricas y estáticas | Seguimientos dinámicos e inteligentes |
Baja finalización, poco conocimiento | Alta participación, profundidad accionable |
Difícil de ajustar sobre la marcha | Evolucionando según las respuestas del usuario |
Por eso vale la pena replantearse su enfoque y ser específico sobre lo que realmente está impulsando la deserción de funciones.
Grandes preguntas para la reactivación que realmente funcionan
¿Qué distingue a la reactivación efectiva? Hacer preguntas específicas y accionables que resuenen con los usuarios inactivos. Cuando indaga por obstáculos reales, cambios deseados y lo que los usuarios hacen en su lugar, obtiene información que realmente puede usar, especialmente cuando utiliza una encuesta conversacional impulsada por IA en el producto.
Comprender los obstáculos es de donde suelen surgir los conocimientos más ricos. Haga preguntas específicas para averiguar qué los detuvo de continuar: ¿fueron problemas técnicos, falta de valor, confusión u otra cosa? Ejemplos de preguntas de encuesta:
¿Qué te hizo dejar de usar [función]? ¿Hubo algo que causara frustración o confusión?
¿Encontraste algún problema técnico, errores o problemas de rendimiento al usar [función]?
Explorar cambios deseados le ayuda a notar la diferencia entre “casi perfecto” y “fallar el objetivo.” Indague sobre qué se necesitaría para hacerlos volver a la función:
¿Qué te haría querer probar [función] de nuevo? ¿Hay alguna mejora o cambio específico que esperas ver?
¿Hay algo que pudiéramos agregar o cambiar para que [función] funcione mejor para tus necesidades?
Encontrar la próxima mejor acción ofrece una ventana a lo que más están usando o considerando: a menudo una oportunidad para identificar competencia inesperada o falta de valor:
Ahora que has dejado de usar [función], ¿qué usas en su lugar (si usas algo)? ¿Qué hace mejor esa solución?
¿Hay alguna función o herramienta diferente que ahora resuelve el problema para el que usabas [función]?
Estas preguntas desbloquean conocimientos accionables, pero solo si las diriges con cuidado y respeto por la experiencia del usuario.
Cómo implementar encuestas de reactivación sin molestar a los usuarios
Hay una línea fina entre ser útil y molesto. Hay que lograr el momento, el tono y la orientación correctos para romper con la fatiga de las encuestas y realmente obtener respuestas.
El momento lo es todo: Contacta de 7 a 14 días después de su último uso de la función. Captar a los usuarios poco después de la deserción aumenta las tasas de respuesta, y la investigación lo respalda: la reactivación es más exitosa cuando las notificaciones ocurren poco después de los cambios de comportamiento [3].
Usa incentivos de manera reflexiva: Ofrece acceso anticipado a nuevas mejoras, pruebas extendidas o acceso a contenido exclusivo. No solo ofrezcas descuentos; hazlo relevante para sus necesidades.
Las barreras de protección y el control de la frecuencia importan más de lo que la mayoría de los equipos creen. Debes establecer periodos mínimos de recontacto (como una vez cada 60-90 días) para prevenir la fatiga de las encuestas. Limita la frecuencia y la cantidad de veces que alguien puede ser solicitado, especialmente en el producto. Así es como mantienes la confianza y alta participación a largo plazo.
El soporte multilingüe es imprescindible si atiendes a audiencias globales. La detección automática de idiomas significa que los usuarios reciben encuestas en su idioma preferido, reduciendo la fricción y mejorando las tasas de respuesta sin complicaciones de traducción.
Implementar todas estas mejores prácticas es sencillo con la plataforma adecuada: vea cómo funcionan las microencuestas en la aplicación en la página de Encuesta Conversacional en el Producto.
Buena práctica | Mala práctica |
|---|---|
Encuesta enviada tras inactividad dirigida (7-14 días) | Envíos masivos de encuestas sin objetivo |
Incentivos basados en valor, como acceso anticipado | Ofertas genéricas de “gana una tarjeta de Amazon” |
Entrega multilingüe y localizada | Solo en inglés para una base de usuarios global |
Barreras para limitar la frecuencia | Varias solicitudes en un corto período |
Convierte los conocimientos sobre abandono en acción
Recoger respuestas de encuestas es solo el primer paso. Lo que haces después es lo que realmente importa. Apoyándote en el análisis de IA, puedes identificar temas comunes en las respuestas y detectar rápidamente los mayores obstáculos u oportunidades para la retención. De hecho, los equipos que rastrean métricas de adopción de funciones y analizan estos datos con IA son mucho más propensos a reducir la deserción: según los puntos de referencia recientes de la industria, el 55% de las empresas utiliza herramientas de análisis para informar su estrategia de retención [2].
Con Specific, puedes segmentar los comentarios por tipo de usuario, plan o incluso comportamiento, obteniendo así respuestas dirigidas en lugar de estadísticas genéricas. Puedes conversar con inteligencia artificial sobre las respuestas: pidiendo resúmenes, tendencias o ideas para resolver puntos de dolor con solo un clic. Obtén más información sobre esto en la página de análisis de respuestas de encuestas de IA.
Aquí hay algunos ejemplos de frases para analizar la deserción de funciones y los datos de retroalimentación de los usuarios:
¿Cuáles son las tres principales razones que citan los usuarios para abandonar [función]?
¿Cómo difieren las respuestas de los usuarios avanzados de aquellos que solo probaron la función una vez?
¿Qué mejoras serían más probables para traer de vuelta a los usuarios inactivos a [función]?
Transformar los conocimientos sobre el abandono en acción es cómo pasas de perder usuarios a recuperarlos.
Empieza a reactivar usuarios hoy mismo
No puedes mejorar la retención hasta que realmente entiendas la deserción de funciones, y eso significa hacer las preguntas correctas de una manera que los usuarios realmente respondan. Las encuestas conversacionales se sienten más naturales, aumentan las tasas de respuesta y conducen a conocimientos que generan cambios reales. Crea tu propia encuesta y comienza a actuar sobre las oportunidades perdidas. Cada día que esperas es otro usuario que podría haber sido reactivado.
