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Marketing digitale · Sviluppo app

L’analisi dei dati di un’applicazione mobile consente di ridurre i costi e di conoscere meglio gli utenti, aggiungendo valore al prodotto.

Quando si sviluppa e pubblica un’applicazione mobile, è di vitale importanza sapere qual è il profilo e il comportamento dell’utente, che tipo di interazione stabilisce con le varie funzionalità. E non solo: saper individuare gli eventuali problemi, analizzare il funzionamento sui diversi dispositivi, il numero di download e la loro localizzazione, quanto tempo si trascorre al suo interno o con quale frequenza vi si accede, in che misura i download si traducono in utenti attivi e, di conseguenza, qual è il valore dell’applicazione.

Questo tipo di dati è fondamentale per comprendere il comportamento degli utenti relativamente alla app, ma anche per apportare continui miglioramenti al prodotto. Esiste una risposta a tutte queste domande ed è l’analitica, ovvero la definizione di alcuni parametri, le cosiddette metriche, con cui indagare e quantificare le prestazioni della app. Per quanto riguarda il monitoraggio, un passaggio cruciale è la selezione dei KPI (Key Performance Indicators), che permettono di valutare il raggiungimento degli obiettivi prefissati.

La possibilità di analizzare i dati di un’applicazione è di grande utilità, perché “ci consente innanzitutto di ridurre i costi, ma anche di conoscere meglio i nostri utenti” spiega Aarón Molés, Android Developer di Cuatroochenta, che durante il suo intervento all’ultimo meeting di programmatori Hackathon Castellón, ha elencato le fasi individuate dalla nostra azienda:

  1. Acquisizione e raccolta dei dati. Quali sono i passi dell’utente all’interno dell’applicazione?
  2. Analisi. Qual è la percentuale o quantità di click effettuati per un’azione specifica? Quali le schermate più visitate? E così via.
  3. Studio del comportamento. In base a tutti i suoi click, qual è stato il percorso dell’utente (flusso di comportamento)? Perché ha preferito una certa azione anziché un’altra? Come possiamo portarlo dove desideriamo (ad esempio, al pulsante per acquistare)?
  4. Conclusioni.

L’analisi dei dati, come illustra Aarón Molés, “è strettamente collegata alla nuova metodologia che si sta implementando nel mondo delle imprese, il lean startup“, che è il processo adottato da Cuatroochenta. Per le nostre applicazioni, il team di sviluppo segue un iter prestabilito: “Svolgiamo piccole interazioni con le app, inseriamo piccoli miglioramenti. Ogni prodotto viene costruito, generato, poi si misurano i risultati ottenuti e si estrapolano alcuni dati da cui trarre delle conoscenze. Alla fine, da questo studio emergono nuove idee per l’aggiunta di altre funzioni”.

Quali sono le metriche chiave nell’analisi dei dati delle app? 

1. Utenti attivi giornalieri (DAU)

Utenti che accedono all’applicazione almeno una volta al giorno. Bisogna sottolineare che un numero consistente di download non sempre è sinonimo di utenti attivi.  É più importante che chi ha scaricato la app ne faccia un uso ricorrente, se possibile quotidiano. Questa metrica, conosciuta anche con la sigla DAU (Daily Active Usage), dev’essere valutata caso per caso. Ad esempio, se l’applicazione riguarda un festival musicale è ovvio che gli utenti attivi si concentreranno nei giorni che precedono l’evento e durante il suo svolgimento.

2. Utenti attivi mensili (MAU)

In questo caso non si segue una periodicità ben precisa, ma si estraggono i dati per sviluppare un’analisi più generale che copre l’arco di un mese. È un tipo di metrica, conosciuta anche con la sigla MAU (Monthly Active Usage), che si dimostra particolarmente utile per i social network.

3. Durata media della sessione

Misura il tempo trascorso dall’utente all’interno dell’applicazione. É un dato fondamentale per comprendere la rilevanza e l’utilità delle varie funzionalità e contenuti della app per l’utente. D’altro canto, bisogna tener presente che non si può applicare a tutte le app lo stesso metro di giudizio.

Ad esempio, in quelle dedicate a grandi eventi come festival musicali o festività locali, la durata media della sessione è piuttosto breve, perché di solito l’utente le apre in cerca di un’informazione specifica (orario, indirizzo) per poi uscirne, spesso ripetendo la stessa azione più volte. Al contrario, i social network come Instagram o Twitter puntano a ottenere sessioni più lunghe, in modo che l’utente produca più interazioni possibili.

4. Frequenza delle sessioni

Collegata al punto precedente, misura la frequenza di accesso alla app. Un utente che entra una volta ogni dieci minuti, ad esempio, è diverso da uno che accede due volte al giorno.

5. Dispositivi

Riconoscere il tipo di dispositivo o sistema operativo adoperato dall’utente serve per mettere a punto le metriche, individuare gli errori che riguardano uno specifico sistema e osservare i flussi di comportamento in funzione della piattaforma e/o modello di smartphone.

6. Geo-segmentazione

Le metriche ci permettono anche di sapere dove si trovano gli utenti quando accedono alla app. È un’informazione che può tornare utile quando si elaborano campagne segmentate in base alla localizzazione.

7. Fidelizzazione

Questo termine si riferisce alla percentuale di persone che hanno effettuato l’accesso più volte dopo aver installato l’applicazione. È possibile creare una curva che illustra il tasso di fidelizzazione in un determinato periodo di tempo, per poter definire le cause e il costo di un utente attivo. Se un utente non accede neanche una volta dopo aver scaricato la app, il suo risultato è zero e non produce alcun valore.

8. Lifetime value

È una metrica strettamente legata alla precedente ed esprime il valore economico che l’utente produce per l’applicazione con il suo comportamento. É redditizio o no? Si tratta di misurare se dopo il download si effettuano accessi regolari, che aumentano la redditività della app e generano profitti. Il parametro dà inoltre la possibilità di elaborare grafiche illustrative sull’evoluzione dell’utenza. Ad esempio, se l’applicazione viene installata e disinstallata dopo poco tempo, non ha alcun lifetime value.

9. Elaborazione di metriche personalizzate

Per ogni applicazione, una metrica può risultare più funzionale di un’altra, per questo è importante stabilire cosa ci interessa davvero sapere. Ad esempio, se vogliamo misurare il tempo che intercorre tra la ricezione di una notifica e l’apertura della app, dovremo elaborare una metrica apposita che ci permetta di estrarre questo dato e calcolare una percentuale, sulla quale potremo poi lavorare.

Perché è utile analizzare le metriche di una app? 

Una misurazione analitica ben avviata e strutturata, che ci aiuti a trarre delle conclusioni, serve a:

  • Conoscere gli utenti e sintonizzarci meglio con loro. Come abbiamo visto, le metriche ci permettono di conoscere il comportamento e l’interazione dell’utente con la app in modo approfondito, dandoci una base estremamente valida per orientare e calcolare gli sforzi durante le campagne di marketing e comunicazione.
  • Identificare gli errori. In molti casi, le misurazioni analitiche sono il modo migliore per testare una app, scoprire i suoi bug e correggere gli eventuali errori.
  • Ridurre i costi. Le informazioni provenienti dal monitoraggio delle metriche ci aiutano a ottimizzare le risorse in tutti i processi che riguardano lo sviluppo, la diffusione e la manutenzione della app.
  • Conoscere il valore del prodotto. L’analisi di dati come la frequenza delle sessioni e la fidelizzazione ci permette di determinare il valore del prodotto. In poche parole, non conta il numero di download raggiunti dalla app, ma è      l’interazione che stabilisce con l’utente a darle valore. Quest’aspetto è fondamentale nell’ottica di monetizzare l’applicazione, ad esempio, per stabilire le tariffe pubblicitarie da proporre a eventuali inserzionisti o sponsor.
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