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Análisis de app: 15 KPIs y 25 preguntas clave para generar insights (I)

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Cada vez son más las empresas que invierten en diseño y desarrollo de aplicaciones móviles. Si le sumamos que, a día de hoy, existen más de cinco mil millones de usuarios con dispositivos móviles y que los usuarios dedican más de la mitad del tiempo que pasan en el teléfono al uso de aplicaciones móviles, entenderemos entonces que muchas empresas decidan recurrir al uso de apps con el objetivo de retener y captar nuevos clientes.

Pero ¿cómo ofrecer a los usuarios una experiencia única si no conocemos su actividad mientras navegan por esas aplicaciones? La importancia de realizar un análisis para conocer su comportamiento resulta evidente.

Toda aplicación que, tras ser descargada, no cumpla con las expectativas de los usuarios, será borrada de sus dispositivos móviles. Por tanto, mantener un nivel de engagement alto es fundamental para evitar que eliminen nuestra app en cuestión de segundos. Hace un tiempo, Think With Google nos desvelaba en este estudio cuáles eran las preferencias de los usuarios para usar, comprar y probar una nueva aplicación móvil. Sin embargo, no podemos olvidar que cada aplicación móvil es un mundo y, por tanto, el comportamiento de los usuarios en cada una de ellas también lo será.

Como ya sabéis, a la hora de realizar cualquier análisis digital, del tipo que sea, es fundamental que generemos un cuadro de medición que incluya nuestros principales objetivos para cada una de las etapas del viaje del usuario. Dicho esto, a continuación os desvelamos algunas preguntas claves y sus correspondientes KPIs a analizar, para generar acciones de valor que nos permitan mejorar los resultados de una app tanto a nivel de adquisición o captación, comportamiento del usuario y, por supuesto, incrementar las conversiones y mejorar el feedback de nuestras aplicaciones móviles.

¡Comenzamos!

Fase de adquisición: ¿cómo acceden los usuarios a la app?

Preguntas clave:
1. ¿Cuántos usuarios han descargado la app? La mejor forma de obtener este dato será acudiendo a los markets de las aplicaciones móviles: Google Play Console para las aplicaciones Android y iTunes Connect para las aplicaciones en iOS.

2. ¿Cuál es el CPI (Coste Por Instalación) de la app? En caso de estar realizando campañas para promocionar el uso y descarga de la app, esta será un pregunta fácil de responder con el siguiente cálculo: total de inversión económica en publicidad / instalaciones.

Al margen de esto, conocer la media de CPI por sistema operativo te ayudará, por ejemplo, a tener un benchmark del coste por descarga en función del sistema operativo. Aquí os dejamos uno con datos de Geenapp para el 2016:

  • iOS app CPI Global: $1.24
  • iOS app CPI Europa: $1.4
  • Android app CPI en Europa (Google Play market): $0.99
  • Android app CPI en Europa (Amazon market): $0.41

3. ¿Cuántos usuarios han realizado alguna actualización? En herramientas de análisis como Adobe Analytics, este dato se recoge automáticamente al implementar las métricas de ciclo de vida.

4. ¿Qué número de usuarios ha abierto la aplicación por primera vez? Ojo, algo que puede llevar a error (y hablamos desde la experiencia) es que, desde hace un tiempo, Adobe Analytics hablaba de instalaciones para definir realmente lo que a día de hoy define como “primeros inicios” de la aplicación y no de una descarga en sí.

5. ¿Qué volumen de usuarios activos tiene la app tanto a diario (DAU) como mensualmente (MAU)? De nada sirve tener muchas instalaciones si nadie utiliza la app con cierta frecuencia. Más frecuencia de uso implica mayor fidelización y, por tanto, menor posibilidad de que los usuarios eliminen la app de sus dispositivos.

6. ¿Desde qué tipo de dispositivo se realizan más descargas: tableta o móvil?

7¿Qué campañas han causado un mayor número de descargas o accesos a la app? Tal y como comentábamos en anteriores ocasiones, necesitaremos disponer de plataformas como Appsflyer o Adobe Mobile Services para obtener esta trazabilidad, como explicábamos en este post. De lo contrario, lo que experimentarás cuando etiquetéis vuestra app será una subida notable por tráfico directo, ya que Adobe perderá la trazabilidad y no podrá atribuir las visitas a la app a las campañas correspondientes.

KPIs a Analizar:

  • Instalaciones
  • Actualizaciones
  • Usuarios activos
  • Inicios
  • Primeros inicios
  • CPI (Coste Por Instalación)

Truco para Adobe Analytics: cuando implementemos las métricas de ciclo de vida del usuario podremos tener acceso a gran parte de estos KPIs que acabamos de enumerar. Una vez realizada esta implementación, Workspace por defecto nos ofrece análisis predefinidos para mobile en los que podremos ver muchas de estas métricas ya desplegadas. En el panel de Key Metrics encontraremos ya configuradas gran parte de las gráficas con los datos que necesitamos para este primera fase del análisis de la app:

Workspace Adobe Analytics

Fase de comportamiento: ¿cómo se comportan los usuarios en la app?

Preguntas clave:
8. ¿Con qué frecuencia vuelven los usuarios a la app? Refinar este tipo de preguntas será clave para definir futuras estrategias, así como para saber, por ejemplo, con qué frecuencia los usuarios han vuelto desde su primer inicio.

9. ¿En qué franja horaria abren más usuarios la app? A mediodía, por la tarde, etc.

10. ¿Cuál es la edad, sexo y localización de nuestro usuarios?

11. ¿Cuánto tiempo pasan nuestros usuarios de media en la app?, ¿cuántas pantallas de media ven los usuarios? Para ello es importante conocer la definición de sesión en la plataforma de análisis que utilicemos. Por ejemplo, en Adobe Analytics una sesión en app finaliza cuando pasan más de cinco minutos de inactividad o cuando cierras directamente la aplicación. Si se queda en el fondo de la pantalla activa mientras realizas otras operaciones en el móvil, el tiempo seguirá contabilizando dentro de la misma sesión hasta que pasen más de cinco minutos de inactividad con esa app.

12. ¿Qué acciones son las que más realizan los usuarios en la app? Conocer las pantallas o acciones que realizan los usuarios una vez están en la app, nos dará las claves para comenzar a optimizar su diseño y hacer su navegación más fácil e intuitiva. Para ello utilizaremos los informes de rutas y los gráficos de flow o flujo en Workspace.

13. ¿Cuántos crashes ocurren a diario o mensualmente?, ¿en qué pantallas ocurren esos crashes? A veces las actualizaciones pueden ocasionar algún tipo de fallo de la app en dispositivos concretos. Detectar este tipo de errores será fundamental para evitar que los usuarios decidan eliminar la app por estos motivos.

14. ¿Cuáles son los flujos más habituales de los usuarios en la app?

KPIs a Analizar:

  • Duración de la sesión
  • Páginas vistas
  • Intervalos de la sesión (cohort)
  • Errores (crashes)

Truco para Adobe Analytics: los análisis de cohort son clave para dar respuesta a la primera pregunta que planteamos arriba: ¿cuántas veces han vuelto los usuarios a la aplicación desde la primera vez que la abrieron? Para configurar este gráfico, en Adobe Workspace seleccionaremos por granularidad el periodo de tiempo que queramos analizar. Como métrica de inclusión seleccionamos la de “primer inicio” y como métrica de retorno “inicios”. De este modo, para aquellas ocasiones en las que observamos que, por ejemplo, al tercer mes desde su inicio los usuarios tienden a dejar de usar la app con frecuencia, por lo que podremos generar acciones concretas como notificaciones push con alguna promoción para que vuelvan y mejorar así el engagement.

engagement
Ya solo nos quedaría por ver dos fases más del análisis que os proponíamos en un inicio: conversión y feedback del usuario. Pero por hoy lo dejamos aquí. En nuestra parte II continuaremos con el resto de preguntas clave y KPIs necesarios para realizar un análisis completo de app.

Hasta entonces, os animamos a que pongáis en práctica algunos de estos consejos en vuestro próximo análisis. Al margen de estos KPIs, ¿existe algún otro que utilicéis con frecuencia a nivel de captación y comportamiento de los usuarios en apps? Dejad vuestros comentarios 😉

¡Gracias por leernos y felices fiestas!

*Fuente de las imágenes: Adobe Analytics.

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