El comportamiento de los usuarios es uno de los principales indicios de que tu aplicación está o no está haciendo lo que se supone que debe hacer; además, las métricas de la aplicación proporcionan detalles granulares que ayudan a las empresas a entender por qué sobresale, cumple las expectativas o se queda corta. Cada métrica, desde el punto en el que el usuario comienza su viaje hasta el punto en el que termina, y todas las cosas que hace entre medias, ofrecen una imagen del mundo real de cómo funciona realmente tu aplicación.
Tu aplicación generará una gran cantidad de datos, pero como los objetivos de cada aplicación son diferentes, la medición y la comprensión de las métricas variará entre cada servicio. Dicho esto, hay algunos indicadores clave de rendimiento (KPI) comunes que son útiles para la mayoría de las aplicaciones. Por lo tanto, echemos un vistazo y expliquemos las métricas más importantes para medir su rendimiento y veamos algunas herramientas para recopilar y analizar estos datos.
KPIs más útiles para entender el comportamiento de los usuarios
Antes de pasar a discutir las diferentes métricas que las empresas utilizan para entender a sus usuarios, un punto a tener en cuenta es que hay pocos absolutos para la mayoría de estos valores. Para cada fase de desarrollo del ciclo de vida, cada aplicación producirá diferentes valores a lo largo del tiempo en los que la significación estadística también variará. Por lo tanto, no encontrarás muchas cifras concretas a lo largo de lo que sigue, pero en su lugar, cubriremos un puñado de pautas sencillas para ayudarte a identificar y dar sentido a las cifras que genera tu aplicación.
Usuarios activos
Quizá el mejor punto de partida sea el número de usuarios que interactúan con tu aplicación en diferentes periodos de tiempo. La mayoría de los sistemas de análisis giran en torno a los KPI de usuarios activos diarios (DAU) y usuarios activos mensuales (MAU), que suelen calcularse como una media móvil a lo largo de un periodo de tiempo determinado (por ejemplo, doce semanas, seis meses, un año, etc.).
Excluyendo las aplicaciones que sólo están destinadas a un grupo específico y controlado de usuarios, como una aplicación de punto de venta utilizada por una franquicia de restaurantes o alguna otra aplicación empresarial interna, el aumento del número de usuarios en su plataforma es un objetivo que comparten prácticamente todas las aplicaciones. Es un indicador sencillo que, idealmente, debería crecer con el tiempo.
Aunque puede ser útil comprobar estos valores en un momento dado, las medias móviles trazadas a lo largo de diferentes períodos ofrecen una mejor imagen del rendimiento. Es importante entender que el crecimiento no siempre es consistente, que los periodos de declive son comunes y que el crecimiento se estancará casi con toda seguridad en varios puntos del ciclo de vida de un producto. Desde el punto de vista del cálculo, los matemáticos lo considerarían totalmente no lineal, ya que las composiciones de grandes plazos son casi siempre de naturaleza fragmentaria.
En otras palabras, tanto tus MAU como tus DAU deberían parecerse a un gráfico de acciones con un crecimiento estable si lo están haciendo bien.
Las tendencias al alza aquí revelan que más personas están utilizando tu plataforma – aunque no es mutuamente excluyente con el crecimiento de los ingresos, la adición de más usuarios a tu plataforma se traduce en más potencial que tiende a complacer a las partes interesadas y aumentar el atractivo para los posibles inversores.
Retención y abandono
Los MAU y DAU de una aplicación se utilizan con frecuencia en muchas de las funciones y algoritmos que se emplean para interpretar el rendimiento y calcular la retención (es decir, aquellos que descargan y utilizan tu aplicación), ya que revelan el número de usuarios que, de hecho, interactúan con tu plataforma. La retención es un KPI importante, ya que muchas empresas han demostrado a lo largo de los años que una base de clientes leales es el principal ingrediente para un crecimiento fiable a largo plazo.
El otro factor para «contar tus usuarios», por así decirlo, es la adherencia de una aplicación o el churn (a veces llamado tasa de abandono), que es independiente de otros valores, aunque parezca que es sólo la suma de todos los usuarios no retenidos. Aunque esto es en cierto modo cierto, el churn es un cálculo independiente que transmite una métrica única. La mayoría de las empresas analizan las aplicaciones en varios intervalos para ver quiénes siguen utilizando una aplicación: justo después de lanzar una aplicación, la mayoría evalúa su base de usuarios cada pocos días para ver qué usuarios siguen comprometidos y quiénes han desinstalado o abandonado la aplicación.
Por ejemplo, digamos que el primer día consigues 2.000 usuarios. Una semana después, has conseguido acumular 4.000 usuarios activos, lo que parece estupendo, pero ten en cuenta que el diablo está en los detalles.
Si estos 4.000 usuarios estuvieran compuestos por, digamos, 1.800 de tus usuarios existentes más 2.200 nuevos usuarios, esto sería un excelente churn. Pero, si esos 4.000 usuarios estuvieran compuestos por sólo 200 de sus usuarios originales, esto podría ser problemático, ya que el churn es bastante alto. Aunque técnicamente hayas duplicado tu base de usuarios, todavía no estás reteniendo muchos usuarios. Esto puede ser común en los primeros días de una aplicación, especialmente cuando se hace un gran trabajo para crear expectación, pero con el tiempo deberías ver que el churn disminuye a medida que tu base de usuarios crece.
Al igual que hay que entender lo que atrae a la gente a tu producto, ver lo que los aleja es igualmente importante (y en algunos casos, más importante) y por lo tanto debe servir como una llamada a la acción. Es importante reconocer que la fidelidad es valiosa, ya que los usuarios que regresan son los que más ingresos generan y los que más estabilidad aportan a su crecimiento a largo plazo.
Datos demográficos reales de tus usuarios
Cuando te propongas crear una aplicación, un estudio de mercado te resultará valioso para calibrar el interés de los posibles usuarios en el mercado. Es una buena manera de saber cuál será la demografía real de tu base de usuarios en comparación con la que tu imaginas.
Sin embargo, una vez que la aplicación se pone en marcha, la base de usuarios real puede terminar siendo ligeramente diferente a la imagen pintada por tu investigación. Es algo malo cuando los datos demográficos no se alinean y se pierde el objetivo, pero puede ser una bendición en otros casos. Por ejemplo, la aplicación de aprendizaje de idiomas Duolingo se ha hecho increíblemente popular en la India.
Este conocimiento debería aplicarse en última instancia o, al menos, tenerse muy en cuenta a la hora de diseñar futuras iteraciones. El hecho de que otros grupos demográficos utilicen tu aplicación no significa que sea una experiencia ideal para ellos, así que si diseñas para adaptarte mejor a sus necesidades y a tu público objetivo original, deberías ver un mejor rendimiento con tus grupos demográficos «extra», como vemos con Duolingo.
Tiempos de sesión, porcentajes de clics y abandonos
La cantidad de tiempo que un usuario pasa conectado y completando varias acciones es la forma más fácil de interpretar cómo un gran número de usuarios están participando en tu plataforma. Junto con las métricas como las páginas vistas, un compuesto de los tiempos de sesión de todos los usuarios detalla si están participando en una parte de tu aplicación como deberían.
Aquí, más tiempo no es siempre mejor, ya que los objetivos de tiempo de sesión dependerán de la cantidad y el tipo de contenido o funciones de una página. Por ejemplo, si los usuarios pasan un par de minutos leyendo una página con 500 palabras de contenido, eso es bueno. Sin embargo, el hecho de que los usuarios empleen 10 minutos en completar un formulario que sólo lleva un par de minutos indicaría un problema.
Saber de dónde procede el tráfico ayuda a entender la tasa de clics, que muestra de dónde vienen los usuarios. Por ejemplo, si una aplicación se basa en notificaciones oportunas para alertar a los usuarios para que realicen algún tipo de acción, la medición y el análisis de la tasa de clics ayudará a revelar lo que funciona y lo que necesita atención.
Además, saber en qué casos los usuarios abandonan o desinstalan la aplicación ayuda a comprender la tasa de abandono, que puede deberse a un gran número de razones. Es posible que haya un error transitorio en la aplicación que se haya colado en el control de calidad y que haya detenido a los usuarios en su camino. O puede que simplemente no les guste tu aplicación. En cualquier caso, ver y abordar los problemas que rodean a las áreas en las que los usuarios suelen abandonar ayudará a mantener a los usuarios acorralados dentro de los confines de su aplicación.
Mapas de calor táctil
Las zonas que se tocan en una pantalla y los gestos realizados (por ejemplo, deslizar dos dedos, pellizcar, etc.) se compilan en mapas térmicos táctiles que proporcionan detalles granulares sobre cómo y dónde toca físicamente un usuario sus dispositivos. Esta es un área en la que se ve una gran variación, especialmente en Android, ya que cada fabricante ofrece una variedad de factores de forma diferentes.
Tal vez los ejemplos más obvios sean las diferencias observadas entre los teléfonos inteligentes normales y las tabletas o los iPads; por ejemplo, no se suele manejar una tableta con una sola mano como se hace con un teléfono inteligente, donde muchos de nosotros simplemente utilizamos nuestro pulgar favorito para navegar por una aplicación. Además, en un smartphone no se teclea con las dos manos como en los dispositivos más grandes. Además, hay pantallas táctiles gigantes como las Wacom y otros dispositivos de gran tamaño (utilizados principalmente por las empresas) que se utilizan de forma diferente a la de sus homólogos más pequeños.
Ten en cuenta que el hecho de que puedas conseguir fácilmente que el diseño se vea igual y se «adapte» a todos los dispositivos diferentes no significa que vaya a tener la misma «sensación» en todos ellos. Los mapas de calor táctiles pueden revelar oportunidades para hacer cambios generalizados para mejorar, así como para obtener información específica para diferentes dispositivos que pueden arrojar luz sobre las oportunidades para demostrar una experiencia más cómoda para los usuarios.
Comentarios de los usuarios
Aunque no se trata de una métrica en sí, los comentarios de los usuarios son útiles para ayudar a entender el sentimiento y las frustraciones directamente de los usuarios. No todas las opiniones o comentarios directos serán útiles, pero servirán como red de seguridad para los problemas más sigilosos que no se pueden discernir únicamente a partir de los datos. Al igual que con tu presencia social, asegúrate de interactuar con los usuarios en las tiendas de aplicaciones, tanto con los buenos como con los malos. Algunas aplicaciones están diseñadas para reconocer el gesto de agitar, lo que hace que aparezca un práctico formulario para que los usuarios dejen sus comentarios, lo que puede ser útil para ayudar a tu equipo a identificar errores y otras peculiaridades indeseables.
Herramientas para ayudarte a analizar tus aplicaciones
Como probablemente puedas adivinar, las siguientes herramientas se utilizan para capturar y analizar estos datos en tu aplicación. Hemos creado una lista para darte una idea de lo que debes buscar cuando busques una herramienta para el análisis de aplicaciones que se ajuste a tus necesidades.
Firebase/Google Analytics
Hoy en día, muchas aplicaciones se apoyan en mejores backends como los que proporciona Firebase de Google. Técnicamente, es todo un backend como servicio (BaaS) con una base de datos NoSQL única en su núcleo. En resumen, es una solución mejor que la mayoría de las bases de datos relacionales en un número creciente de aplicaciones debido a la forma en que almacena y sincroniza los datos en JSON, dando paso esencialmente a la sincronización fluida de datos entre los usuarios en tiempo real. Utiliza Google Analytics y un sistema llamado Firebase Crashlytics para ayudarte a entender mejor a tus usuarios dándote una visión de las métricas anteriores.
App Analytics de Apple
La solución App Analytics de Apple, ingeniosamente llamada así, es exactamente lo que cabría esperar: es un producto de primera calidad para medir y analizar los datos y las métricas de las aplicaciones en iOS. Esta es quizás la solución más accesible y menos costosa para las plataformas de Apple, sin embargo, las empresas que ofrecen un servicio multiplataforma querrán considerar la selección de un servicio que pueda rastrear ambas plataformas móviles o pasar algún tiempo consolidando los datos de otra plataforma compatible en una vista unificada.
Mixpanel
La plataforma Mixpanel es una de las soluciones más versátiles y populares del mercado. Ofrece una tonelada de personalización que permite a los usuarios adaptar ciertos aspectos como los paneles y las alertas para que los datos pertinentes sean lo más visibles posible. Mixpanel también ofrece algunas herramientas adicionales como una activa comunidad de usuarios donde puedes aprender nuevos trucos o compartir tus propios consejos.
Iconosquare
Aunque es un caso atípico con respecto a las métricas y los productos que hemos cubierto anteriormente, es importante darse cuenta de que existen datos útiles fuera de la propia aplicación, como los datos y los comentarios de los usuarios, los clientes potenciales e incluso los detractores en las redes sociales. En algunos casos, estas herramientas pueden ayudar a exponer el potencial de cierta virilidad sin embargo, es una buena manera de ayudar a entender los costos y simplemente obtener una visión más amplia de tu audiencia.
