Modelo Hook.
Disparador, acción, recompensa e inversión: las cuatro fases por las que un producto pasa de algo que usas porque te avisan a algo que abres porque lo necesitas. Sirve menos para diseñar que para ver dónde se corta la vuelta.
El modelo Hook es el ciclo de cuatro fases, descrito por Nir Eyal, con el que un producto se convierte en costumbre: un disparador lleva al usuario a una acción, la acción a una recompensa variable y la recompensa a una inversión que hace más probable la vuelta siguiente.
También: hook model · formación de hábitos
Agencia Snowball, Barcelona · Revisado el
Por qué alguien vuelve sin que le avises.
El modelo Hook es el ciclo de cuatro fases que Nir Eyal describió en Hooked (2014; en castellano, Enganchado) para explicar cómo un producto se convierte en costumbre: un disparador, una acción, una recompensa y una inversión. Más de diez años después sigue siendo el mejor mapa corto que hay de la retención por hábito. Corto es la palabra: no es una teoría completa del comportamiento, es una lista de cuatro sitios donde mirar.
El disparador es lo que hace que el usuario entre: al principio un aviso, un correo o una notificación, y con el tiempo una necesidad suya que aparece sola. La acción es lo mínimo que tiene que hacer para obtener algo. La recompensa es lo que encuentra, y en el modelo de Eyal funciona mejor cuando varía: si cada vez es idéntica, deja de tirar. La inversión es lo que deja dentro —datos, configuración, contactos, historial— y es la fase que hace que la vuelta siguiente sea más probable.
El malentendido que resuelve es el de dar la activación por terminada cuando acaba el onboarding o llega el primer pago. Un usuario que ha vivido su aha moment ha entendido el producto; todavía no lo usa por costumbre. Y luego llega la pregunta incómoda: ¿cuánto churn hay después de la primera factura, y esos usuarios estaban activados o no? El objetivo real es entrar en el día a día del usuario, y cuando una persona establece un hábito suele mantenerlo en el tiempo. Por eso el hábito es de las pocas cosas que predicen la retención a largo plazo.
Hay una parte del ciclo que no se ve en el nombre: para crear un hábito hay que romper otro. El problema que resuelve tu producto, tu usuario ya lo resuelve de otra manera. Puede que peor, pero está acostumbrado. Por eso tanta gente usa un producto una o dos veces y no vuelve: no compites contra la competencia, compites contra la costumbre que ya tenía.
Cuatro fases, y la recompensa manda.
El ciclo se construye de dentro afuera: primero qué recompensa busca el usuario, después la acción más barata que le lleve a ella, después qué puede dejar dentro, y el disparador al final.
La recompensa primero. Es el punto clave, porque es lo que aumenta la probabilidad de que el impulso se repita. Y la recompensa no la decides tú: un usuario no quiere crear facturas, quiere quedar bien con sus clientes cobrando sin líos. Si no sabes qué quiere conseguir con tu producto, no hay recompensa que diseñar. Es la pregunta de jobs to be done, y si la respuesta no se alinea con lo que ofreces, querer «educar» al usuario no lo arregla.
La acción, la mínima. Cada paso entre el disparador y la recompensa es un sitio donde el ciclo se corta, y la curva de aprendizaje cuenta como paso: hay productos que se abandonan porque el usuario no supo hacer una cosa concreta la segunda vez que entró.
La inversión, justo después de la recompensa. Es cuando el usuario está más dispuesto a dejar algo: guardar, configurar, invitar, subir sus datos. Lo que deja dentro le sale caro de abandonar —la sensación de que ya se lo ha currado— y además le da un motivo para volver, porque lo que dejó le espera. Aquí se fabrican los costes de cambio que no dependen de que le apetezca abrirte cada mañana.
El disparador, al final y con fecha de caducidad. Al principio el hábito no existe y el disparador tiene que ser externo: notificaciones, correos. El objetivo es que deje de hacer falta, y la señal de que ha dejado de hacer falta es sencilla: el usuario entra más veces de las que le avisas.
En el ejemplo, una cohorte recibe 5 avisos por usuario la primera semana y 2 la octava, y entra por su cuenta 0 veces la primera y 5 la octava. En la semana 6 las entradas propias (4) superan por primera vez a los avisos (3). Para dibujar esto hacen falta eventos de producto que separen la entrada que viene de un aviso de la que no, y verlo por cohorte, no sobre la base entera. No basta con contar repeticiones: hay hábitos que cuestan mucho más que otros, y el número de veces que hace falta lo dice tu producto, no un libro.
No sirve para inventar el producto. Sirve para ver dónde se corta.
El uso útil del modelo es de diagnóstico: medir cuánta gente pasa cada fase de una vuelta y trabajar en la que corta. Con 1.000 usuarios de ejemplo:
Mira: Cuántos empiezan después del disparador. Palanca: Quitar pasos: la acción es demasiado cara.
Mira: Cuántos llegan al resultado que buscaban. Palanca: Que lo que encuentran sirva, y no siempre igual.
Mira: Datos, plantillas, contactos, historial. Palanca: Pedir la inversión justo después de la recompensa.
Mira: Entradas propias contra avisos enviados. Palanca: Que lo invertido sea el motivo para volver.
De 1.000 que reciben el disparador, 600 hacen la acción, 420 encuentran la recompensa, 105 dejan algo dentro y 42 vuelven sin aviso. La fase que más gente pierde es «hacen la acción»: 400 personas. En este ejemplo, mandar más notificaciones no arregla nada, porque el problema no está en que entren: está en que encuentran lo que buscaban y se van sin dejar nada que les haga volver.
Cada fase tiene su palanca y no se intercambian. Si se corta en la acción, sobran pasos. Si se corta en la recompensa, el producto no da lo que el usuario vino a buscar, y eso no lo tapa ningún disparador. Si se corta en la inversión, falta pedir algo en el momento justo. Y si se corta al volver, lo invertido no es motivo suficiente. Para saber qué hacer en cada caso, mira a los usuarios que ya tienen el hábito: segmentos de los que más usan contra los que menos, qué funcionalidades explotan, cuáles no usa nadie. Esa es tu ruta, no la que imaginaste.
Antes de nada, una pregunta decide si el modelo te aplica: ¿el trabajo que resuelve tu producto se repite? Si aparece una vez al mes, no hay hábito que formar y la stickiness que puedes esperar es baja por diseño; la retención se compra con anclas, no con frecuencia. Y si el valor llega con la repetición, el modelo de entrada también cambia: una prueba con fecha no suele dar tiempo a generar ningún hábito, y por eso el freemium encaja mejor con los productos que se disfrutan a fuerza de volver.
Cuatro formas de usar el modelo y no formar ningún hábito.
Confundir disparador con hábito
Una campaña de avisos sube las entradas esa semana y el panel dice que el hábito mejora. No mejora: estás midiendo tu calendario de envíos. El hábito empieza cuando las entradas propias superan a los avisos, y eso solo se ve si separas unas de otras. Si al dejar de avisar se cae el uso, el disparador seguía siendo tuyo.
Saltarse la inversión
Es la fase que se olvida porque no tiene pantalla propia. Un producto que da la recompensa y no pide nada a cambio deja al usuario tan libre de irse como el primer día. Sin nada dentro, cada vuelta empieza desde cero y el ciclo no compone.
Diseñar la recompensa desde el producto
«Aquí puedes hacer esto» no es una recompensa: es una funcionalidad. La recompensa es lo que el usuario consigue en su trabajo gracias a ella. Si el ciclo se diseña alrededor de lo que el producto sabe hacer, la vuelta se corta justo en la fase que más pesa.
Enganchar a cualquier precio
El propio Eyal escribió después Indistractable, sobre cómo defenderse de la distracción. Esa es la contra-lectura: un hábito construido con alertas y recompensas vacías dura lo que tarda el usuario en silenciarte. En un producto de trabajo, el único hábito que aguanta es el que le hace el trabajo más fácil, y se nota en el usuario activo que hace la acción que importa, no en el que abre la aplicación.
Lo que se pregunta sobre modelo hook.
¿Qué es el modelo Hook?
Es el ciclo de cuatro fases que Nir Eyal describió en Hooked (2014; en castellano, Enganchado) para explicar cómo un producto se convierte en costumbre: disparador, acción, recompensa variable e inversión. Sigue siendo el mapa corto más útil de la retención por hábito, siempre que se use para diagnosticar y no como receta.
¿Cuáles son las cuatro fases del modelo Hook?
El disparador, que hace entrar al usuario: primero un aviso, luego una necesidad suya. La acción, lo mínimo que tiene que hacer para obtener algo. La recompensa, lo que encuentra, que funciona mejor cuando varía. Y la inversión, lo que deja dentro (datos, configuración, historial), que hace más probable la vuelta siguiente.
¿Cómo sé si mi producto ya ha creado un hábito?
La señal más sencilla es que el usuario entre más veces de las que le avisas. Para verla tienes que separar las entradas que vienen de una notificación de las que no, y mirarlo por cohorte. Después, compara los segmentos que más usan el producto con los que menos: lo que hacen los primeros es la ruta que tienes que facilitar a los demás.
¿Sirve el modelo Hook para cualquier producto?
No. Solo tiene sentido si el trabajo que resuelve tu producto se repite. Si aparece una vez al mes, no hay hábito que formar y la retención se gana con anclas como integraciones o datos guardados. Y si el valor llega con la repetición, una prueba con fecha no suele dar tiempo a generar ningún hábito: ahí encaja mejor un plan gratuito.
Los que hacen falta para usar este.
Lo que pasa entre que alguien se registra y el momento en que decide quedarse.
El porcentaje de registros que llega a usar el producto de verdad. En PLG, el número que manda.
Cuántos días del mes usa el producto un usuario, DAU entre MAU. Dice si te has metido en su rutina o si te visita de vez en cuando.
El porcentaje de clientes que sigue contigo al final de un periodo. La otra cara del churn, y lo que decide si lo que captas se acumula o se evapora.
Porcentaje de usuarios activos que usan una funcionalidad concreta. Separa lo que se construyó de lo que se usa, que casi nunca es la misma lista.
Porcentaje de usuarios gratuitos que acaban pagando. Se mide por cohorte de alta y nunca sobre el total de la base, o el número acaba diciendo lo que apetezca oír.
Usuarios únicos que hacen algo en tu producto en un día. Solo significa algo cuando ese algo está definido con un evento y no con abrir la aplicación.
