Si trabajas en analítica digital, probablemente revisas con frecuencia la métrica de «Usuarios Activos» en tus informes. Es uno de esos términos que parecen obvios, pero ¿alguna vez has pensado que esta métrica realmente no te dice tanto como debería?
En este post vamos a explorar por qué la forma en que Google Analytics 4 (GA4) define y mide «Usuarios Activos» puede ser insuficiente y cómo un enfoque desde el Product Analytics podría ayudarte a descubrir insights más profundos y accionables.
Usuarios Activos según Google Analytics: ¿qué mide exactamente?
Con la llegada de Google Analytics 4, nos encontramos con una nueva métrica que empezaría a ser la protagonista de (casi) todos los informes que encontramos en la plataforma: los famosos usuarios activos.
¿Qué es un usuario activo?
Se considera activo a un usuario cuando se detecta alguna señal de interacción durante una sesión o en su primer contacto con la web o la app. Esto puede suceder si se cumple al menos una de estas condiciones:
- Ha tenido una sesión con interacción, considerando interacción como:
- ha estado más de 10 segundos,
- ha visto al menos dos páginas o pantallas o
- ha realizado una conversión.
- Se trata de un nuevo usuario en su primera sesión. Es decir, se ha generado el evento first_visit (web) o first_open (app).
¿Por qué se dejó de usar «usuarios totales» como métrica principal?
En Universal Analytics, lo habitual era tomar como referencia el total de usuarios únicos en un periodo. No importaba si pasaban medio segundo o varios minutos en el sitio: si entraban, contaban. Esta lógica servía para medir alcance, pero decía muy poco sobre el comportamiento real.
Con su nueva lógica basada en eventos, Google Analytics 4 pone el foco en la interacción y esto se traslada también a la forma en la que se analizan los usuarios: no se trata solo de saber cuántos vinieron, sino cuántos hicieron algo que sugiere que tenían cierto interés.
Así, la métrica de Usuarios Activos se incorpora a los informes con un objetivo claro: ofrecer un KPI más realista para analizar engagement y ayudar a filtrar el ruido de usuarios accidentales o inactivos.
¿Cuáles son sus limitaciones?
Sobre el papel, la definición tiene sentido: intenta identificar a quienes han interactuado mínimamente con el sitio o la app que estamos analizando. No obstante, cuando vemos detenidamente qué condiciones bastan para que alguien sea considerado “activo”, es razonable empezar a cuestionarlo.
- ¿Realmente 10 segundos indican engagement?
Diez segundos en una página pueden significar muchas cosas, pero no necesariamente indican que el usuario haya interactuado de forma significativa. Puede que el usuario haya abierto la página y simplemente esté buscando otra pestaña en el navegador o esperando que cargue algún contenido lento. - ¿Dos páginas vistas garantizan valor real?
Aunque visualizar varias páginas puede ser un indicador de cierta interacción, esto podría no tener relevancia directa con los objetivos de tu negocio o producto. Por ejemplo, un usuario puede navegar entre páginas sin encontrar lo que busca. - ¿Es suficiente una conversión para definir actividad continuada?
Una conversión puntual es sin duda una señal positiva, pero medir únicamente conversiones puede pasar por alto la importancia de la recurrencia. Un usuario puede realizar una única compra y no volver nunca más, y Analytics podría seguir considerándolo «activo» para el período en cuestión.
¿Qué significa realmente que un usuario esté activo?
Para entender si un usuario ha estado realmente activo, necesitamos fijarnos en lo que ha hecho: si ha realizado acciones que indiquen que ha encontrado valor, que ha entendido lo que el producto ofrece o que ha conseguido avanzar.
A esas interacciones clave se las suele llamar momentos de valor: completar una tarea, reservar una cita, añadir un producto al carrito, publicar contenido… y son diferentes para cada producto.
Este enfoque —centrado en analizar el uso real a partir de esos momentos— es lo que muchos equipos conocen como Product Analytics. Tú decides qué significa “actividad significativa” en tu contexto.
Algunos ejemplos:
- En una app de gestión de proyectos: ¿Cuántos usuarios crean y asignan tareas diariamente?
- En un e-commerce: ¿Cuántos usuarios añaden productos al carrito y efectivamente compran?
- En plataformas educativas: ¿Cuántos usuarios completan módulos y avanzan significativamente en el contenido?
Una métrica alineada con el valor
Al definir nosotros mismos qué significa “actividad” para nuestro producto, la métrica deja de estar ligada a una herramienta o una convención externa. Se convierte en una extensión de nuestro modelo de negocio, cambiando tanto las preguntas que podemos hacernos, como las respuestas que podemos obtener:
- Profundidad: podemos analizar cuál es el camino que sigue el usuario hasta el momento del intercambio de valor, así como el proceso tras la conversión; viendo exactamente qué acciones toma y cómo evoluciona en el tiempo.
- Relevancia: medimos el uso efectivo de las funcionalidades clave del producto, no solo interacciones genéricas.
- Accionabilidad: Permite crear cohortes basadas en comportamiento real y tomar decisiones más informadas.
Este enfoque nos abre la puerta a análisis avanzados y a una comprensión del usuario que antes no era posible con métricas más superficiales. Por ejemplo, nos permite segmentar usuarios según niveles de actividad basados en nuestras definiciones de valor:
- Power users: quienes realizan la acción clave con muy alta frecuencia (p. ej., más de 5 días a la semana).
- Core users: quienes lo hacen con frecuencia moderada (2-3 días por semana).
- Casual users: quienes lo hacen de forma esporádica.
De esta manera, podemos entender quiénes son nuestros usuarios más valiosos, detectar patrones de uso y anticipar riesgos de abandono. Pero ojo, esto solo funciona si la definición de «actividad» que usamos está realmente vinculada al progreso dentro del producto y al impacto en el negocio, no a métricas arbitrarias.
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Cómo empezar a aplicar el Product Analytics si vienes de Google Analytics
Si ya trabajas con Google Analytics 4, probablemente tengas una base sólida: estás recogiendo eventos, midiendo conversiones y creando segmentos útiles. Pero si quieres llevar ese análisis más allá —entendiendo no solo qué hacen los usuarios, sino cómo se relacionan con tu producto a lo largo del tiempo—, hace falta algo más que sumar métricas.
Todo empieza por hacernos nuevas preguntas: ¿qué uso consideramos valioso? ¿Cómo evoluciona ese uso? ¿Podemos distinguir distintos perfiles de usuarios en función de cómo adoptan el producto?
Desde ahí, podemos empezar a aplicar esta lógica de forma gradual:
- Redefinir qué consideramos “actividad”
Partiendo de nuestros propios eventos para construir indicadores más relevantes: ¿qué patrón de acciones refleja una adopción real? ¿Qué combinación de frecuencia e interacción marca la diferencia entre un usuario activo y uno que simplemente pasó por ahí? - Segmentar a nuestros usuarios por grado de uso
Aprovechando las audiencias o la exploración de usuarios para identificar distintos niveles de implicación: ¿quiénes son nuestros usuarios intensivos? ¿Quiénes acaban de empezar? ¿Quiénes llevan tiempo sin avanzar? - Construir análisis que vayan más allá del momento puntual
El comportamiento relevante suele estar en la progresión, no en la instantánea. Analiza recorridos, ventanas de tiempo, repeticiones. ¿Qué hacen los que vuelven? ¿En qué se estancan los que no? - Y si necesitas más libertad, valora herramientas diseñadas para esto
Google Analytics 4 tiene limitaciones conocidas cuando hablamos de analizar series de eventos, navegación longitudinal o cohortes flexibles. Si tu producto lo necesita, herramientas como Mixpanel, Amplitude o PostHog permiten trabajar con una estructura centrada en usuarios y eventos, sin fricciones.
Medir actividad para impulsar el producto
Cambiar nuestra forma de medir Usuarios Activos implica profundizar en lo que realmente importa. No es simplemente una cuestión técnica, sino una decisión estratégica para entender y optimizar verdaderamente nuestro producto digital.
Al adoptar un enfoque de Product Analytics, obtenemos insights concretos y valiosos que nos ayudarán a mejorar nuestras decisiones en producto, marketing y retención; dejando atrás métricas superficiales para tomar acciones basadas en comportamientos reales y específicos.
¿Seguimos midiendo solo visitas y clics, o estamos listos para medir realmente el valor que ofrecemos a nuestros usuarios?
