Cómo Pagoya entendió por qué abandonaban el registro
Intelligence sobre 14.000 tickets, entrevistas a quienes abandonaron y una simulación validada: cuatro rondas en un trimestre.
Contexto
Entender el abandono en el registro sin esperar al siguiente trimestre
Pagoya es una fintech de pagos en México con 1,8 millones de cuentas abiertas y una app que permite enviar dinero, pagar servicios y recibir depósitos. Su crecimiento dependía de la activación: usuarios que abren la cuenta y hacen su primer pago en los siete días siguientes.
El equipo de producto tenía datos de sobra: 14.000 tickets de soporte del último semestre, tres olas de NPS y un embudo en su herramienta de analítica. Lo que no tenía era una explicación: el 38 % de los usuarios nuevos abandonaba en la verificación de identidad y las cinco entrevistas del trimestre se habían hecho con usuarios activos.
El reto
Rediseñar la verificación de identidad es caro de equivocar: afecta cumplimiento y riesgo de fraude, y ocupa dos sprints del equipo de desarrollo. Producto necesitaba saber por qué se iban los usuarios, qué variante de flujo los retendría y cuánta confianza darle a esa predicción antes de construir.
El calendario de investigación tradicional (un estudio por trimestre, seis semanas) no servía: la decisión de hoja de ruta se tomaba en tres semanas.
“Conectamos el NPS y el CRM el primer día y ya teníamos respuestas. Las simulaciones nos dejan descartar hipótesis antes de gastar en campo.”
El estudio
Canonical propuso tres rondas encadenadas en lugar de un estudio. Ronda 1: conectar tickets, NPS y CRM a Intelligence y preguntar. Ronda 2: entrevistar por texto a 260 usuarios que abandonaron en la verificación durante los últimos 14 días. Ronda 3: simular tres variantes del flujo con participantes simulados construidos sobre esas entrevistas, validadas contra un panel real hold-out de 90 personas. Una cuarta ronda, un mes después, midió el cambio.
- Ronda 1: Intelligence
- 14.000 tickets, tres olas de NPS y la exportación del CRM conectados el día 1, con respuestas y fuentes citadas el mismo día
- Ronda 2: entrevistas
- 260 usuarios que abandonaron en la verificación (links personalizados por SMS) y 90 que la completaron, por texto en 7 minutos, con 71 % de respuesta en 48 horas
- Ronda 3: simulación
- Tres variantes de flujo (verificación diferida, por pasos y con explicación), un hold-out real de 90 personas y 91 % de concordancia
- Ronda 4: seguimiento
- Un mes después del cambio, 240 usuarios nuevos entrevistados con el mismo guion y comparados con la ronda 2
- Calendario
- 2 días por ronda en promedio y 4 rondas en un trimestre
- Privacidad
- Lista propia en un workspace aislado, un pseudónimo por participante y ningún documento de identidad en Canonical
Preguntas del guion
- 1Intelligence: ¿qué motivos de abandono en verificación aparecen en tickets y NPS, y cuáles crecen mes a mes?
- 2Abriste Pagoya para hacer un pago. ¿Qué pasó cuando te pidió el documento?
- 3¿Tenías el documento a la mano? ¿Qué pensaste que harían con tu foto?
- 4¿Usaste otra app ese día? ¿Qué hizo distinto?
- 5Simulación: si pudieras hacer el primer pago y verificar después, ¿terminarías el registro?
El resultado
Intelligence ya mostraba el primer día que “no tenía el documento a la mano” y “no sé qué hacen con mi foto” eran los dos motivos que más crecían en tickets. Las entrevistas confirmaron el orden y agregaron el tercero: la gente abría la app para un pago urgente y la verificación llegaba antes de que viera el valor. La simulación comparó tres variantes y la validación hold-out dio 91 % de concordancia.
| Categoría | Participantes |
|---|---|
| Documento no a la mano | 34% |
| Desconfianza con la foto | 27% |
| Quería pagar primero | 22% |
| Error técnico | 11% |
| Otro | 6% |
| Categoría | Panel real (hold-out) | Simulado |
|---|---|---|
| A. Verificación diferida | 68% | 71% |
| B. Por pasos | 51% | 49% |
| C. Con explicación | 47% | 45% |
La variante A (hacer el primer pago con límite bajo y verificar después) ganó en campo y en simulación. El equipo la construyó en un sprint con un límite de monto hasta la verificación, acordado con riesgo.
La cuarta ronda, un mes después del cambio, mostró 18 % más de activación a siete días y un motivo de abandono nuevo, “no entendí el límite”, que entró al siguiente sprint.
“Entrevistamos a la gente que se había ido. El mapa de fricciones salió de sus palabras.”
Qué cambió
Producto pasó de un estudio por trimestre a una pregunta cada tres semanas: Intelligence primero, entrevistas cuando hace falta gente, simulación cuando hay variantes.
Tickets y NPS se sincronizan semanalmente. La pregunta “qué piden los que cancelaron este mes” se responde antes de abrir un estudio.
Ninguna simulación se presenta sin su concordancia. Cuando bajó de 90 % en una corrida sobre un segmento pequeño, el reporte lo dijo y se fue a campo.
Por qué importa
Para una fintech, el costo de equivocarse en el registro se mide en cumplimiento y en sprints. Encadenar los datos que ya existían, la voz de quienes se fueron y una simulación con validación publicada permitió decidir en dos semanas con un nivel de confianza explícito, y dejó un ritmo de descubrimiento que cabe en el calendario de producto.
Rodrigo Esquivel, director de producto en Pagoya
