¿Qué es la analítica móvil?

El gigante del software Adobe define la analítica móvil como "la capacidad de medir cómo interactúa la gente con su aplicación móvil.”

La analítica móvil implica la recopilación de tres tipos de datos:

Comportamiento del usuario 

Los datos sobre el comportamiento del usuario describen una imagen vívida de cómo las personas interactúan con su aplicación. Revelan qué pantallas atraen a los usuarios y qué funciones son las más utilizadas. Estos datos trazan todo el recorrido del usuario, desde que abre su aplicación hasta que la cierra. 

El análisis de esta información desvela comportamientos y preferencias importantes de los usuarios. Este conocimiento le permite tomar decisiones que mejoren la experiencia del usuario y centrar sus esfuerzos de desarrollo donde más se requieren. Es como tener un mapa para crear una aplicación que la gente no sólo utilice, sino que además adore.

Métricas de rendimiento de la aplicación

Las métricas de rendimiento son los indicadores clave de la salud técnica de su aplicación. Revelan los tiempos de carga de la pantalla, la frecuencia de los fallos, las tasas de error de la red, el consumo de batería y memoria, la velocidad de respuesta de la API y la fluidez de las animaciones. Supervíselas e identificará y resolverá rápidamente los problemas técnicos que frustran a los usuarios y agotan los recursos del dispositivo. 

El rendimiento optimizado de la aplicación mantiene las tasas de retención de usuarios. Ya se trate de recortar milisegundos en los tiempos de carga o de optimizar la batería, incluso las mejoras más graduales pueden mejorar enormemente la satisfacción del usuario. 

Métricas de interacción con la aplicación

Estas métricas incluyen recuentos de usuarios activos (como los usuarios activos diarios y mensuales), métricas de sesión (como la duración y la frecuencia), tasas de retención y abandono de usuarios, adopción de funciones, análisis del flujo de usuarios y tasas de conversión.

También abarcan las interacciones con las notificaciones push, la actividad de compartir en redes sociales y las valoraciones de las tiendas de aplicaciones. Las métricas de interacción ponen de relieve las áreas en las que su aplicación necesita mejoras para mantener el interés de los usuarios.

Por qué la analítica móvil es tan importante para la monetización

La analítica móvil orienta las mejoras de UI/UX, prioriza el desarrollo de funciones e informa las campañas de marketing dirigidas. Por ejemplo, si analiza las cohortes de retención, encontrará periodos críticos de rotación de usuarios que sus desarrolladores pueden solucionar.

Vigilar el tiempo de respuesta de la API, las tasas de fallos y el comportamiento de los usuarios le ayudará a optimizar el rendimiento técnico y la satisfacción de los usuarios. El uso eficaz de la analítica móvil es la única manera de crear la mejor versión posible de su aplicación. 

Nota: La analítica móvil y la analítica web no son lo mismo. La analítica móvil se centra en conocer el comportamiento y la participación de los usuarios cuando usan los dispositivos móviles, para lo que utilizan los datos específicos del dispositivo, como la ubicación y los perfiles de usuario. En contraste, la analítica web rastrea principalmente las interacciones en computadoras de escritorio y portátiles, haciendo hincapié en métricas como las páginas vistas y los porcentajes de rebote.

Métricas clave en la analítica móvil

Como dice el refrán, "lo que se mide, se gestiona", y esto no podría ser más cierto para el desarrollo y el marketing de aplicaciones. Disponer de los puntos de datos correctos facilita mucho convencer a las partes interesadas de que sus soluciones merecen la pena. 

Métricas de adquisición de usuarios

Cómo descubren e instalan su aplicación los usuarios:

• Descargas: el número total de veces que se ha descargado su aplicación.

• Fuentes de instalación: los canales a través de los cuales los usuarios encuentran e instalan su aplicación (por ejemplo, tiendas de aplicaciones, anuncios, referencias).

Métricas de compromiso de los usuarios

Cómo interactúan activamente los usuarios con su aplicación:

• Usuarios activos diarios/mensuales (DAU/MAU): el número de usuarios individuales que interactúan con su aplicación diaria o mensualmente.

• Duración y frecuencia de las sesiones: la duración de cada sesión de la aplicación y la frecuencia con la que los usuarios la abren.

Métricas de retención

Cómo retiene su aplicación a los usuarios a lo largo del tiempo:

• Tasa de cancelación: el porcentaje de usuarios que dejan de utilizar su aplicación en un periodo determinado.

• Tasa de retención: el porcentaje de usuarios que siguen utilizando su aplicación durante un periodo de tiempo determinado.

Métricas de monetización

El rendimiento financiero de su aplicación:

• Ingreso promedio por usuario (ARPU): el ingreso total generado dividido por el número de usuarios, lo que indica cuánto vale cada usuario en promedio.

• Valor de vida útil (LTV): el ingreso total previsto que generará un usuario a lo largo de toda su relación con la aplicación, desde el primer uso hasta la cancelación.

Prácticas recomendadas para la analítica móvil

La implementación de una estrategia de analítica móvil eficaz incluye varios pasos muy importantes. 

1. Primero, elija herramientas de análisis de aplicaciones móviles que se ajusten a las necesidades de su aplicación y se integren a la perfección con sus sistemas existentes. 
2. A continuación, establezca objetivos claros e indicadores clave de rendimiento (KPI) para proporcionar dirección y enfoque a sus esfuerzos analíticos. Al realizar el seguimiento de los usuarios para recopilar y analizar datos, dé prioridad a la privacidad de los datos y cumpla las normativas pertinentes, como RGPD o CCPA. 
3. Establezca un análisis periódico del uso de la aplicación y los informes como práctica rutinaria para mantenerse al tanto de las tendencias, identificar los problemas con prontitud y tomar decisiones basadas en datos. 
4. Por último, incorpore las pruebas A/B a su estrategia de mejora continua. Probar diferentes versiones de las funciones de la aplicación puede conducir a mejoras incrementales en la experiencia del usuario y en el rendimiento general de la aplicación.

Cómo los distintos equipos utilizan la analítica móvil

La analítica móvil no solo puede ser útil a su equipo de desarrollo móvil. He aquí cómo potencia a los equipos interfuncionales:

• Gerentes de producto: comprender los análisis del producto, como la interacción de los usuarios, e identificar áreas de mejora. 
• Equipos de éxito del cliente: información sobre las correcciones de errores y las mejoras de funciones que necesitan más atención. 

• Gerentes de ventas: información sobre los usuarios de la aplicación que utilizan funciones o servicios adicionales para generar oportunidades de incrementar las ventas.

• Equipos de marketing: información sobre las funciones preferidas de los usuarios de la aplicación para optimizar las campañas de marketing. 

• Liderazgo ejecutivo: obtención de una visión de alto nivel del rendimiento de las aplicaciones y los productos para orientar la estrategia empresarial general e identificar oportunidades de crecimiento.

Empiece hoy mismo a medir su analítica móvil

La analítica móvil es un imperativo estratégico si quiere ofrecer experiencias excepcionales y consolidar su posición como líder en el mercado de las aplicaciones móviles. En MicroStrategy, sabemos que la mayoría de las empresas están abrumadas por los datos de las aplicaciones móviles.

Sin embargo, el verdadero poder de la analítica móvil radica en su capacidad para ofrecer rápidamente información fácil de entender, en tiempo real , en el lugar y el momento en que sus equipos más la necesitan. Por eso integramos la tecnología de IA en nuestra plataforma de inteligencia empresarial, MicroStrategy ONE. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para saber más sobre nuestra solución de analítica móvil.