indicadores de retenção de um aplicativo

Olá novamente, Tatiana!

Parece que você está bem encaminhada na compreensão dos indicadores de retenção para um aplicativo. Esses indicadores que você listou são fundamentais para entender como os usuários estão interagindo com o aplicativo e onde você pode otimizar para melhorar a retenção.

Vamos falar um pouco sobre cada um deles:

1. Taxa de Retenção Diária: Mostra a porcentagem de usuários que retornam ao app após o primeiro uso. É calculada dividindo o número de usuários que retornaram em um dia específico pelo número total de usuários que o app tinha naquele dia.

2. Número de Sessões por Usuário: Indica quantas vezes, em média, um usuário abre o aplicativo em um período de tempo determinado. Isso ajuda a entender o engajamento dos usuários com o app.

3. Tempo Médio por Sessão: Refere-se à duração média de uma sessão de usuário no app. Sessões mais longas podem indicar um conteúdo mais envolvente ou uma experiência de usuário mais imersiva.

4. Taxa de Abandono durante o Onboarding: Mede quantos usuários desistem do app durante o processo de onboarding. Um número alto aqui pode sugerir que o processo inicial é muito complicado ou pouco convidativo.

5. Taxa de Conversão de Usuários Ativos para Usuários Pagantes: Essencial para apps que têm modelos de monetização. Mostra a eficácia do app em converter usuários gratuitos em pagantes.

6. Frequência de Uso: Indica com que frequência os usuários interagem com o app. Pode ser medida diariamente, semanalmente ou mensalmente.

7. Taxa de Desinstalação: A porcentagem de usuários que desinstalam o app após o download. Uma taxa alta pode indicar problemas com a primeira impressão ou com a utilidade percebida do app.

Na imagem que você anexou, infelizmente, não consigo ver os dados -- ficou cortado --,. Para completar sua planilha de indicadores, você deve inserir os dados que você tem disponíveis sobre seu aplicativo, seguindo o exemplo da planilha fornecida no curso.

Lembre-se de que, ao analisar esses dados, é importante buscar padrões e correlações que possam te ajudar a entender o comportamento do usuário e identificar áreas para melhoria. Por exemplo, se você notar uma alta taxa de desinstalação após o onboarding, pode ser necessário simplificar ou tornar esse processo mais atraente.

Espero ter ajudado e bons estudos!