Cuando se desarrolla y publica una aplicación móvil es importante conocer de qué manera el usuario interactúa con ella, cómo es su perfil y cuál es su comportamiento. También saber detectar posibles problemas, comportamientos según dispositivos, número de descargas y localización; cuánto tiempo permanece el usuario en la app o cada cuánto abre sesión e incluso conocer si el número de descargas se traduce en usuarios activos o no y, por tanto, crear un valor para la aplicación.
Este tipo de datos son fundamentales no solo para conocer el comportamiento del usuario con la app, sino también para poder realizar una mejora continua de la misma. Existe una forma de dar respuesta a todas estas preguntas y es a través de la analítica, con la que es posible determinar y conocer distintas métricas que ayudan a conocer a fondo cuál es el comportamiento de la app. En cuanto a su monitorización, es importante poner el foco en la selección de KPI’s (Key Performance Indicators), las cuales permiten saber si la aplicación está alcanzando los objetivos definidos.
Poder analizar los datos de una app es muy útil ya que “nos permite reducir, sobre todo, costes y conocer mejor a los usuarios”, explica Aarón Molés, Android Developer de Cuatroochenta, quien detalla los pasos que seguimos en Cuatroochenta para ese fin partiendo de la charla que ofreció en el último Hackathon Castellón:
1. Obtención y recolección de datos. ¿Cuáles son los pasos que sigue el usuario en la aplicación?
2. Análisis. ¿Cuál es el porcentaje o cantidad de clics que se han realizado en una determinada acción?, ¿qué pantallas se han visitado?, etc.
3. Estudio del comportamiento. De todos los clics que el usuario ha realizado, ¿cuál ha sido el recorrido (flujo de comportamiento)? ¿Por qué el usuario ha realizado esa acción y no otra? ¿Cómo podemos conseguir que llegue hasta donde queremos (por ejemplo: botón de compra)?
4. Conclusiones
El análisis de datos, tal y como explica Aarón Molés, “va ligado a la nueva metodología que se está empezando a implantar en el mundo de las empresas, que es el lean startup”, como el que se sigue en Cuatroochenta. Cuando se trata de aplicaciones propias, el equipo recorre un camino determinado: “Consiste en hacer pequeñas interacciones de las aplicaciones, pequeñas mejoras. Se construyen, se genera un producto, se miden los resultados de ese producto, se obtienen unos datos, se aprende y se estudia. Posteriormente, de ese estudio salen nuevas ideas para hacer nuevas funcionalidades en la app”.
Para poder extraer la analítica de la app y conocer las métricas se pueden utilizar distintas herramientas: Google Analytics, Flurry, Appsee, Localytics, Mixpanel, Adobe Analytics, App Annie, Countly y Honey Tracks, entre otras.
¿Cuáles son las métricas clave en el análisis de datos de apps?
Imagen de Apptopia
1. Usuarios activos diarios (DAU)
Usuarios que acceden a la aplicación al menos una vez al día. Es importante saber que, en el caso de las apps, un número elevado de descargas no es sinónimo de usuarios activos. Es más importante que las personas que se han descargado la app la utilicen de forma recurrente, diaria a ser posible. Esta métrica, también conocida por sus siglas en inglés DAU (Daily Active Usage) varía según la aplicación. Por ejemplo, si se trata de la app de un festival de música, lógicamente solo tendrá usuarios activos durante las fechas del festival y días previos.
2. Usuarios activos mensuales (MAU)
En este caso, no se sigue una periodicidad concreta, sino que se extraen los datos para poder hacer un análisis más general con un mes de perspectiva. Este tipo de métricas, también conocidas por sus siglas en inglés MAU (Monthly Active Usage) suelen ser muy útil para redes sociales.
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3. Duración media de la sesión
Responde al tiempo que el usuario ha permanecido en la aplicación. Este dato es muy importante para conocer la adherencia y utilidad que tienen para el usuario las distintas funcionalidades y contenido de la app. Por otro lado, hay que tener en cuenta que no todas las apps responden de la misma manera.
Por ejemplo, en aplicaciones de grandes eventos, como festivales de música o agendas de fiestas locales, la duración media de la sesión es muy baja porque se trata de aplicaciones a las que el usuario acude en busca de información concreta (hora, localización) y sale de ella.
En cambio, una red social como Instagram o Twitter les interesa que la duración media de la sesión elevada para que el usuario produzca la mayor cantidad de interacciones.
Por eso es importante saber interpretar algunas métricas, porque no todas las aplicaciones son iguales ni se mueven en los mismos parámetros.
4. Intervalo de sesión
Relacionado con el punto anterior, se trata de conocer cada cuánto entra un usuario en la app. Por ejemplo, no es lo mismo que un usuario entre una vez cada 10 minutos que dos veces al día.
5. Dispositivos
Detectar el tipo de dispositivo o sistema operativo que está utilizando el usuario ayuda a corregir estas métricas también ayudan a la hora de detectar posibles errores en un sistema determinado y poder observar los flujos de comportamiento del usuarios según plataforma y/o modelo de móvil.
6. Geo-segmentación
Las métricas también nos ayudan a saber desde dónde acceden los usuarios a nuestra app. Esta información también nos puede ayudar a la hora de realizar determinadas campañas segmentadas por localización.
7. Retención
Este término hace referencia al porcentaje de personas que se han instalado la aplicación y han vuelto a hacer una sesión en la app. Este dato crea una curva que permite conocer la cantidad de retención de usuarios que hay a lo largo de un periodo de tiempo, de manera que se pueden establecer las causas y el coste de un usuario activo.
Mientras, si un usuario, pese a haberse descargado la app, no realiza ninguna sesión, el resultado es cero y no aporta valor.
8. Valor de tiempo de vida
Esta métrica está muy relacionada con la anterior. Se trata del valor en dinero que aporta el usuario a la app según su comportamiento: ¿Es o no rentable? Es decir, si el usuario, además de descargarse la app, entra regularmente y, por tanto, está aportando rentabilidad a la app, aporta ingresos. Con esta métrica es posible elaborar gráficas que ayudan a ver de qué manera evoluciona el usuario. Por ejemplo, si se instala la aplicación y al poco tiempo la desinstala, no tiene valor de tiempo de vida.
9. Elaboración de métricas propias
Cada aplicación puede tener un tipo de métricas u otras, así que es importante determinar qué información nos interesa conocer. Por ejemplo: si queremos conocer el tiempo que pasa entre que al usuario le llega la notificación y la abre para meterse en la app, será necesario elaborar una métrica relacionada que nos permita extraer este dato y calcular un porcentaje, a partir del cual se pude seguir trabajando.
¿Por qué es útil analizar las métricas de una app?
Una analítica bien implantada y que, por tanto, nos permita extraer conclusiones sirve para:
Conocer a nuestros usuarios para conectar mejor con él.
Como hemos visto, las analíticas nos permiten conocer con mucho detalle el comportamiento y la interacción del usuario con la app, lo que es de gran valor para orientar y calcular esfuerzos en las campañas de marketing y comunicación.
Valorar el producto.
Conocer datos como los intervalos de sesión y de retención, permiten conocer cuál es el valor del producto. Es decir, no importa si la app tiene más o menos descargas, sino de qué manera el usuario interactúa con ella y, por tanto, le da valor. Este aspecto es muy importante de cara a encontrar vías de monetización de la aplicación como, por ejemplo, establecer las tarifas de publicidad pensando en posibles anunciantes o patrocinadores.
Reducir costes.
La información que nos aporta el seguimiento de las analíticas nos ayuda a optimizar recursos en todos los procesos que envuelven el desarrollo, difusión y mantenimiento de una app.
Detección de errores.
En muchas ocasiones, estas analíticas son la mejor forma de testear una app, descubrir bugsy corregir posibles errores.
