Cualquier reunión de producto en la que aparezcan datos viene con su propia jerga, cohortes, stickiness, retención, engagement, activación. En español, en inglés… nadie se atreve a parar la reunión para preguntar qué significa cada término, y al final acabas asintiendo sin tenerlo del todo claro.
Este es el glosario que me hubiera gustado tener cuando empecé, no es el de Wikipedia, es el que vas a usar de verdad, quizás se me escape alguno, pero los iniciales, creo que están todos.
Lo divido en tres bloques, los que ya viste en los artículos anteriores (repaso rápido), los que sirven para agrupar usuarios y los que miden el ciclo de vida del usuario.
Los cuatro que ya tienes (repaso rápido)
Estos cuatro los has visto o los puedes ver en los artículos 1 y 2. Aquí solo los dejo asentados para que el resto del glosario tenga sentido.
Evento
Una acción que un usuario hace dentro de tu producto: un clic, una vista, una descarga, un formulario enviado. La unidad mínima de medida sobre la que se construye todo lo demás. Ejemplo: report_generated, tour_duplicated, subscription_canceled.
Propiedad
Los metadatos que viajan con cada evento y le dan contexto: dispositivo, plan, rol, idioma y los que necesites añadir… La diferencia entre «se generaron 1.230 informes» y «se generaron 1.230 informes, el 62% en plan Enterprise desde escritorio». Sin propiedades te quedas con titulares como dije, con propiedades exploras las métricas.
Funnel
Una secuencia de pasos para ver cuánta gente avanza y dónde se queda por el camino. Ejemplo: carrito → dirección → pago → confirmación. El funnel no resuelve el problema, pero te dice por dónde empezar a buscarlo.
Path
Un mapa de los caminos reales que toma el usuario antes o después de una página o funcionalidad. No marcas tú la secuencia: la herramienta te enseña los recorridos que de verdad ocurren, incluidos los que no esperabas.
Cómo agrupar usuarios
Casi nunca te interesa mirar «todo el mundo a la vez». Te interesa entender un grupo concreto. Aquí hay dos formas de agrupar que se confunden todo el tiempo, y conviene tenerlas claras desde el principio.
Segmento
Un segmento es un grupo de usuarios que comparten una característica que no depende del tiempo: rol, plan, industria, país, idioma, tamaño de cuenta. Ejemplo: «admins en plan Enterprise de cuentas españolas».
El segmento es la lente que te interesa hoy y seguirá siendo la misma mañana. Los vas a usar todo el tiempo: cualquier filtro de un dashboard suele ser un segmento.
Cohorte
Una cohorte es un grupo de usuarios definidos por un momento o evento concreto en el tiempo: «todos los que se registraron en mayo de 2026», «todos los que activaron la integración nueva tras el lanzamiento del 5 de mayo».
Hay también cohortes de comportamiento (todos los que han hecho la acción X), que se parecen a un segmento, pero la diferencia clave sigue siendo la lente temporal: en una cohorte ves cómo evoluciona ese grupo concreto a lo largo del tiempo, no una foto fija de «todos los usuarios».
Hay una confusión típica y es que mucha gente dice «cohorte» cuando lo que tiene en la cabeza es «segmento». Si lo que defines no tiene componente temporal, es un segmento. Si empieza en una fecha o un evento concreto, es una cohorte. Esto importa porque las preguntas que respondes con cada uno son diferentes: el segmento te enseña quién es, la cohorte te enseña cómo evoluciona.
Cómo medir el ciclo de vida del usuario
Las próximas seis métricas no son aleatorias cada una mide una etapa del recorrido del usuario, desde que llega a tu producto hasta que decides si vuelve. Vistas en orden, se conocen como métricas piratas por sus inicial es AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue), aunque aquí me centro en las que más vas a usar tú como PM.
Adquisición
La adquisición es el proceso de conseguir nuevos usuarios. Métricas típicas: nuevos registros, nuevas cuentas, descargas, signups. No te dice nada de la calidad del usuario que entra, solo cuánta gente entra, es la boca del embudo, no su salud.
Activación (o adopción)
La activación es el momento en el que un usuario nuevo entiende y experimenta el valor del producto. No es entrar y mirar, es hacer la acción que indica «ah, vale, esto me sirve». En un editor colaborativo puede ser «crea su primer documento y lo comparte». En tu SaaS de gestión de viajes puede ser «publica su primer itinerario y recibe una reserva».
A veces se usa «adopción de producto» como sinónimo, la diferencia: activación se usa más para usuarios nuevos, adopción para funcionalidades existentes que quieres que más gente use. En la mayoría de conversaciones se intercambian.
Es la métrica que más se relaciona con la retención posterior si activas mal, todo lo demás da igual, ningún esfuerzo de retención compensa una primera experiencia que no enseñe el valor.
Retención
La retención es el porcentaje de usuarios que vuelven a usar el producto pasado un periodo. Se mide en cohortes: de los que se registraron en mayo, cuántos siguen activos en junio, julio, agosto.
Tres lecturas habituales que conviene distinguir:
- Retención puntual: porcentaje de la cohorte que sigue activo en el periodo X. Un número.
- Curva de retención: la forma de la curva mes a mes. Lo importante no es el valor a 30 días, es si la curva se aplana (la gente se queda) o si sigue cayendo (la gente se va sin freno).
- Retención por funcionalidad: porcentaje de usuarios que, tras usar una funcionalidad concreta, vuelven a usarla. Te dice cuáles son tus funcionalidades pegajosas (las que generan hábito).
La retención es la métrica reina del producto. Casi todo lo demás es proxy de esto.
Stickiness
La stickiness mide con qué frecuencia un usuario activo vuelve. Se calcula como DAU/MAU (usuarios activos diarios entre activos mensuales). Si te sale 0,2, tu usuario activo medio entra 6 días al mes. Si sale 0,5, entra 15.
Ojo con esta métrica: no todos los productos deben aspirar a una stickiness alta. Una herramienta de declaración de la renta como TaxDown se usa una vez al año tiene una stickiness baja «por diseño» y eso no es un problema. Una app de mensajería como Slack debería tener una stickiness alta o algo va mal. Compárala con tu modelo de uso ideal, no con benchmarks genéricos que circulan por LinkedIn.
Engagement
El engagement es un término paraguas para «cómo de profundamente interactúa el usuario con el producto». A veces es una métrica concreta (un score compuesto), a veces es una lente cualitativa que combina varias señales: cuántas funcionalidades usa, cuánto tiempo pasa, cuántas veces vuelve, qué profundidad alcanza.
Es difícil tener una única «métrica de engagement». Lo más común es usar dos o tres métricas relacionadas o construir un score interno (Pendo lo llama PES, Product Engagement Score; otras herramientas tienen su propia versión).
Mi consejo: no te obsesiones con tener un único número de engagement. Lo importante es que tu equipo entienda qué partes del producto usan los usuarios valiosos, no encontrar un número mágico que resuma 15 comportamientos distintos.
Crecimiento
El crecimiento es el efecto neto: nuevos usuarios + retención de los antiguos − los que se van (churn). Se ve a nivel cuenta, a nivel usuario o a nivel ingresos (ARR, MRR).
La fórmula mental simple: crecimiento sostenido = activar bien + retener bien + adquirir constante. Si una de las tres se rompe, el crecimiento no aparece por mucho que invirtas en las otras dos. Por eso una empresa que solo mira adquisición (clásico de marketing fuerte y producto débil) tiene un techo bajo: por mucho que entre gente, si se va igual de rápido, el crecimiento neto es cero.
La chuleta para guardar
| Concepto | En una frase | Para qué te sirve |
|---|---|---|
| Evento | Acción que hace un usuario en el producto | Saber qué pasa |
| Propiedad | Metadatos del evento | Saber el contexto del qué |
| Funnel | Secuencia de pasos con drop-off | Detectar dónde abandonan |
| Path | Camino real antes/después de una pantalla | Ver lo que no esperabas |
| Segmento | Grupo con característica estable | Filtrar por tipo de usuario |
| Cohorte | Grupo definido por un momento temporal | Ver evolución en el tiempo |
| Adquisición | Conseguir nuevos usuarios | Medir la entrada |
| Activación | Llegar al primer momento de valor | Predecir retención |
| Retención | Porcentaje que vuelve | Medir salud real del producto |
| Stickiness | Frecuencia de uso (DAU/MAU) | Ver si genera hábito |
| Engagement | Profundidad de interacción | Detectar usuarios valiosos |
| Crecimiento | Adquisición + retención − churn | Saber si vas o vienes |
Resumen rápido
- Los eventos y propiedades son la base sobre la que se construye todo. Sin ellos, lo demás no existe.
- Segmento y cohorte son las dos formas de agrupar usuarios. La diferencia clave es si hay componente temporal o no. La gente las confunde todo el tiempo.
- El ciclo de vida se mide en cinco etapas: adquisición, activación, retención, stickiness/engagement y crecimiento. Cada una responde a una pregunta distinta y todas son necesarias.
- No persigas benchmarks genéricos: stickiness, engagement y retención solo significan algo comparados con tu modelo de uso ideal.
Siguiente paso
Ya tienes el vocabulario. Pero los datos solos no bastan, y en el siguiente artículo voy a explicarte por qué: cómo combinar datos cuantitativos y cualitativos para tomar mejores decisiones, sin caer en el «los datos lo dicen todo» ni en el «yo es que escucho a los clientes».
Datos cuantitativos y cualitativos: cómo combinarlos para decidir mejor →
