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Vanessa Estorach en Marketing móvil

Las 4 Best Practices para tu mejorar tu App Analytics

Cuando empezamos con la analítica (no importa que sea app, mobile, etc) solemos caer en una trampa: pensar que los datos son información. Los datos en sí no son información. Hoy en día se habla mucho del Big Data y gracias a muchas herramientas somos capaces de recoger Big Data de los usuarios y el uso de nuestra aplicación móvil. Sin embargo, estos datos debemos saberlos interpretar.

¿Y cómo lo hacemos? Os recomiendo que sigáis estas 4 Best Practices que hemos definido con nuestra experiencia y validándolo con varios players del sector y que os ayudarán a mejorar las App Analytics:

1. Define las métricas más adecuadas para lo que quieres analizar en tu aplicación

En el pasado artículo os comentamos las métricas que generalmente se necesitan analizar en todas las apps. Sin embargo, cada aplicación deberá tendrá su objetivo y por ello, unas métricas especificas. ¿Cómo podemos descubrir cuáles son las métricas más adecuadas para nuestra app? Pensemos en un caso práctico: tenemos una aplicación de fotografía especializada en eventos deportivos. Esta app funciona de la siguiente manera: voy a un partido, saco una foto, la edito y la comparto con mis amigos. Llamémosla LetsFreezeit.

4 best practices - letsfreezeit

¿Cómo sé cuáles son las métricas más adecuadas para LetsFreezeit? Empieza por hacerte las siguientes preguntas:

  • ¿Cuál es el objetivo de mi aplicación? En este caso, el objetivo de LetsFreezeit es ser la herramienta que te ayuda a compartir tus momentos deportivos.
  • ¿Cómo quiero que los usuarios se comporten dentro de la aplicación? El objetivo de LetsFreezeit es que sea una app muy fácil de utilizar. Lo que más queremos es que tomen fotos y las compartan. Ambas acciones son prioritarias.
  • ¿Cuál es el objetivo de conversión? En estos momentos la aplicación es gratis. Su objetivo principal es conseguir usuarios gracias a la viralización. Si tu aplicación contiene compras in-app el objetivo será que compre el usuario. Si queremos que se suscriba, la conversión será la suscripción al servicio que ofrecemos.

En función de estas preguntas definiremos cuales son las métricas más adecuadas para mi y así optimizar tu App Analytics. En el caso de LetsFreezeit, la duración de la sesión no será una métrica clave (es muy rápido sacar una foto y compartirla) en cambio, sí que será importante la recurrencia.

2. Crea eventos 

¿Qué es un evento en una aplicación móvil? Todas aquellas acciones que hacen nuestros usuarios. Si tenemos claro el objetivo de la app, los eventos serán muy fáciles de definir. Y estos eventos nos ayudarán a saber por dónde han pasado el usuarios: ¿han seguido el camino que nosotros habíamos pensado? ¿se saltan alguno de estos eventos?

En el caso de LetsFreezeit existen los siguientes 4 eventos:

  • Escoger el partido
  • Sacar la foto
  • Editar la foto
  • Compartirla

3. Define el proceso de tu app (funnels)

Los funnels son los procesos de dentro de nuestra aplicación que queremos que sigan nuestros usuarios para conseguir el objetivo definido. Los funnels o procesos vienen definidos por los eventos que hemos definido en el paso anterior.

En el caso de LetsFreezeit, el funnel seria el siguiente:

app analytics - letsfreezeit

El compartir habíamos definido que fuera el objetivo de conversión, para poder conseguir viralizar la aplicación. Este es un proceso muy sencillo y simplificado. Cada aplicación tiene que encontrar el suyo. Si hacemos seguimiento de estos funnels encontraremos posibles errores de funcionamiento o bugs. Por ejemplo: Si en algún momento nos damos cuenta que los usuarios no pasan del primer evento podemos pensar que existe algún error. Y si no comparten la foto a través de la app, podemos pensar que posiblemente el proceso es demasiado complicado.

4. Segmenta a tus usuarios

¿Todos tus clientes son iguales? No. Seguramente existen usuarios con varios perfiles y además, cada uno de ellos utiliza unos dispositivos y una red. Si conseguimos segmentar a los usuarios encontraremos tendencias en el comportamiento y podremos identificar cómo se comportan cada grupo de usuarios de la aplicación.

Podemos segmentar en función de:

  • Localización 
  • Dispositivo 
  • ¿Compran? (en el caso de LetsFreezeit sería el grupo que comparte)

También podemos segmentar nuestras App Analytics en función del uso que hacen de la aplicación. Existen usuarios que posiblemente siguen unos funnels que inicialmente no habíamos pensado. Pues estos podrían pertenecer al grupo de los advanced users.

Finalmente, si inicialmente pedimos la suscripción del usuario, podemos segmentarlo en función de la información que obtengamos en ese momento.

La segmentación nos ayudará también a mejorar su engagement: podemos lanzar campañas sólo para grupos geolocalizados o bien que utilizan la app de una manera concreta.

Esperamos que os haya sido útil el artículo. ¡No dudes en compartirlo y seguirnos en Twitter! Y ya sabes, si tienes alguna duda más sobre app analytics, sólo tienes que mandarnos un mail.

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