Supervisa los cambios de DAU/MAU para detectar brechas de retención impulsadas por el ranking y demostrar si los nuevos triunfos en las SERP se traducen en un valor de vida del cliente compuesto.
Coeficiente de Stickiness —calculado como DAU ÷ MAU— indica qué fracción de los usuarios captados desde búsqueda regresa dentro del mismo mes, permitiendo a los equipos de SEO comprobar si sus rankings generan engagement recurrente en lugar de visitas puntuales. Sígalo tras lanzar clusters de contenido o ajustes de UX: un coeficiente en ascenso señala un LTV compuesto al alza; una caída apunta a fugas que requieren correcciones on-page o de lifecycle.
Coeficiente de stickiness = DAU ÷ MAU. Es decir, el porcentaje de visitantes únicos mensuales que regresan en un día determinado. Para los equipos de SEO, la métrica aísla qué tan bien los usuarios adquiridos vía búsqueda vuelven después del primer clic—convirtiendo los “rankings” en atención retenida. Un coeficiente del 20 % significa que uno de cada cinco usuarios orgánicos vuelve a interactuar dentro del mismo mes; 35 % señala contenido o experiencias de producto que generan hábito.
activeUsers agrupado por date (DAU) y por month (MAU). En BigQuery, un simple CTE que divida ambos da la stickiness diaria. Herramientas como Amplitude o Mixpanel ya incluyen la métrica.session_source = "organic" o utiliza regex en landing_page para clústeres de contenido específicos.Cliente fintech, 6 M MAU: Tras añadir navegación facetada e interenlaces de glosario, la stickiness del tráfico orgánico pasó del 17 % al 24 % en ocho semanas. El modelado de atribución de ingresos mostró un aumento del 12 % en conversiones de venta cruzada—valorado en 1,3 M $ ARR—sin gasto adicional.
Editorial global: Cayó a 9 % de stickiness después de una core update. El análisis de archivos de log reveló TTFB lento en las plantillas de artículos mejor posicionadas. Las mejoras de velocidad elevaron el coeficiente al 14 %, recuperando el 28 % del fill de inventario publicitario.
Haz seguimiento del Coeficiente de Stickiness con el mismo rigor que los rankings. Convierte posiciones de vanidad en ingresos duraderos—y en un mundo de recorridos de búsqueda alterados por IA, la durabilidad es el verdadero KPI.
Coeficiente de Stickiness = DAU ÷ MAU = 7.500 ÷ 25.000 = 0,30, es decir, un 30 %. Esto significa que el usuario promedio está activo el 30 % de los días en un mes de 30 días —aproximadamente nueve días—. Una tasa de stickiness del 30 % es respetable para una herramienta de productividad, pero indica que existe margen de mejora si el objetivo es un uso habitual y diario.
La retención se pregunta: «¿El usuario volvió al menos una vez dentro del período de tiempo?» La stickiness se pregunta: «¿Con qué frecuencia regresa el usuario dentro de ese período?» Un producto puede retener al 90 % de los usuarios (vuelven una vez al mes) y, sin embargo, tener una tasa de stickiness del 10 % (rara vez inician sesión). Medir ambas métricas indica si has generado un hábito (stickiness) además de prevenir la deserción (retención).
1) El lanzamiento de la funcionalidad incrementó el volumen de visitas puntuales: Una nueva característica de reportes atrae inicios de sesión ocasionales pero no exige interacción diaria. Extrae los registros de eventos para comparar la frecuencia de sesiones por usuario antes y después del lanzamiento. 2) Campaña agresiva de re-enganche por correo electrónico: Los usuarios inactivos ahora abren la app solo una vez para eliminar una notificación, inflando los MAU pero no los DAU. Segmenta a los usuarios alcanzados por la campaña y analiza su cadencia de visitas en comparación con los cohortes que no recibieron el email.
Experimento de producto: Introducir una recompensa por racha de 7 días que otorgue moneda del juego por jugar diariamente de forma consecutiva. Métrica de éxito: % de DAU que completan las rachas; objetivo: conseguir un incremento del 20 % en el DAU entre los usuarios que inicien una racha. Experimento de marketing de ciclo de vida: Serie de notificaciones push que muestre un desafío diario a la hora de juego habitual del usuario. Métrica de éxito: aumentar la ratio DAU/MAU de los usuarios con push habilitado del 18 % al menos al 25 % sin elevar las tasas de opt-out por encima de la línea base.
✅ Better approach: Utiliza identificadores de usuario distintos tanto para el numerador como para el denominador. Obtén DAU y MAU a partir de la misma lógica de resolución de identidad (cookie + login + huella digital del dispositivo) y realiza una comprobación de coherencia con las tablas de usuarios del back-end para confirmar la unicidad.
✅ Better approach: Desglosa la retención por canal de adquisición, mes de registro, tipo de dispositivo y nivel de plan. Compara las curvas de cohorte para identificar dónde abandonan segmentos específicos y luego ejecuta experimentos de retención dirigidos (p. ej., ajustes de onboarding únicamente para usuarios móviles de pago).
✅ Better approach: Vincula los objetivos de retención con las métricas globales de LTV y de ingresos. Incentiva a los equipos mediante un cuadro de mando integral equilibrado (nuevos usuarios activos, retención, ARPU) para que no puedan mejorar una métrica a costa de las demás.
✅ Better approach: Superponer líneas base de estacionalidad: compara DAU/MAU con el mismo período del año pasado y con una media móvil de 4 semanas. Marca las anomalías solo cuando las desviaciones superen un umbral acordado (p. ej., ±2 desviaciones estándar).
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