Medición de Apps: 10 consejos a tener en cuenta
En el post anterior nos centramos en la medición de los dispositivos móviles, dejando para hoy el seguimiento de sus aplicaciones.
Comentamos que una app se asemeja a una web en flash, dado que tú eres el que debe determinar dentro de la película, que es para ti una página, una acción importante, etc. Todo ello controlando muy mucho la cantidad de cosas a medir, dado tiene un impacto directo en el tiempo de carga de la app.
Este ecosistema hace de la medición de apps algo particular y diferente que el resto de dispositivos. Además su uso se ha disparado exponencialmente, lo que hace necesario que estemos al día de cómo monitorizarlas.
De las descargas a las micro conversiones
Si internet siempre se ha caracterizado por sus cambios rápidos, el tema de las apps se sale de las gráficas. En el móvil el 80% del tiempo consumido ya es por apps y el 20% por web mobile.
Si hace 3 años lo que nos interesaba de las apps eran las descargas (sobre todo las de sus versiones de pago), ahora el tema ha cambiado.
La razón estriba en que durante ese tiempo el modelo de monetización de las apps ha pasado de ser: “descarga de una versión free de la app para acabar convenciendo para adquirir la versión de pago” a, “todo freemium, basándose en un modelo publicitario o también de micro conversiones”.
Aquí alguno de los modelos más utilizados dependiendo del tipo de app a crear:
GAMING APP
Objetivo: Ofrecer entretenimiento y diversión
Ejemplos: Angry Birds, Words with Friends, Candy Crush
Mejor modelo de monetización: Freemium, Micro Compras, Anuncios
UTILITY APP
Objetivo: Ofrecer una funcionalidad o un servicio de información
Ejemplos:Netflix, Shazam, Spotify
Mejor modelo de monetización: Freemium/Subscripción, Anuncios
ECOMMERCE APP
Objetivo: Vender productos y servicios
Ejemplos: Amazon, Groupon, Etsy
Mejor modelo de monetización: Micro Compras
Eso nos hace concluir que actualmente medir sólo las descargas de una app, es sólo uno de los datos a tener en cuenta para entender lo que realmente se persigue: conocer el ciclo de vida del usuario con la app, para fidelizarlo y que continúe usándola.
Conociendo en detalle el comportamiento de los usuarios de la app, nos ayudará a mejorar la misma, pero sobre todo, a incrementar las micro conversiones que nos dan retorno y que, fidelizan a la audiencia haciendo que vuelva.
Respecto al ciclo de vida mencionado antes, podemos seleccionar nuestros indicadores (KPIs) según en el punto que estemos.
En ese sentido las siguientes preguntas agrupan alguno de esos estados:
- ¿Se encuentra y se usa tu aplicación?
- ¿Tus usuarios usan tu app reiteradamente y son fieles?
- ¿Tus usuarios realizan acciones de valor para ti e incluso pasan a ser clientes?
- ¿Cómo retenemos a los usuarios y promovemos el uso de la app?
En el gráfico anterior podemos identificar tanto alguno de los estados como sus respectivos indicadores.
¿Qué miden los softwares de medición de aplicaciones?
Para lograr medir este nuevo ecosistema necesitamos herramientas que nos den respuestas a estas preguntas. Actualmente los sistemas de medición móvil más populares son: Google Analytics for Mobile, Flurry, MixPanel, Countly y Localytics.
De todos ellos creemos que Google Analytics for Mobile Apps es el más recomendable, dado que además de ser gratuito ha ido incorporando mejoras a sus informes que antes sólo ofrecían las tools de pago, en pro de ayudar a determinar el ciclo de vida del usuario y el engagement.
Estos informes incorporados en el menú bajo la categoría “Audiencia” son:
· “Usuarios activos” para saber no sólo quien se descargó la app si no después de x tiempo, quien la sigue usando.
· “Cohort analysis” para analizar cada cuanto vuelven y si las campañas que lanzamos tienen impacto en ese hecho.
· “Lifetime Value” para una vez determinado cuales son nuestros objetivos, ver si nuestros usarios van incrementando en valor a medida que pasa el tiempo.
· “Características demográficas” para diferenciar a los usuarios que utilizan nuestra app y poder dirigir mejor campañas de publicidad o funcionalidades específicas
· “Listas de remarketing para apps” ligadas con el informe de demografía anterior o los segmentos que podamos crear respecto el comportamiento de los usuarios en la app, para apuntar perfectamente al público objetivo de nuestras campañas.
· “Seguimiento de campañas completo” dado que ahora es capaz de medir campañas que apuntan tanto al Google Play como al App Store y van a nuestra app, comportamiento dentro del Google Play y evidentemente campañas de cpc, emailing, incluso seguimiento de nuestra publicidad gracias a la integración con Admob, etc.
Evidentemente se suma a la facilidad de uso, idéntica al GA para desktop, los informes comunes que la gran mayoría de softwares de medición de apps ofrece:
- Métricas de adquisición y usuario tales como descargas y nuevos usuarios
- Métricas de interacción como retención, errores y conversiones
- Métricas de resultados como compras de la aplicación misma y compras realizadas dentro de la aplicación
Quizás una limitación reside en que la medición de apps con GA sólo es para iOS y Android, pero también creemos que apps para entornos que no sean estos son residuales.
10 tips a la hora de medir aplicaciones
Para cerrar este post nada mejor que 10 consejos para sacar más provecho de los informes que generan los softwares de medición de apps:
1. La medición empieza antes de publicar en el store…
No nos hemos cansado de repetir que la medición forma parte de la definición estratégica de cualquier negocio, siendo para una app algo aún más necesario.
Implantar el sistema de tracking antes de salir a la luz en el store, tiene premio dado que mediante los informes de “tiempo real” podremos “debuggear” nuestra aplicación y darnos cuenta de errores, que con una simple navegación no eran visibles.
2. Tu APP no se usará como has pensado
Aunque para nosotros el proceso que hayamos diseñado dentro de una app nos parezca totalmente lógico, la realidad es que no todo el mundo piensa de igual forma. Es por esta razón que analizar los procesos críticos y compararlos con el comportamiento esperado, nos servirá para detectar problemas
3. Aprende de los errores del prójimo y compara
Hay pocos proveedores de analítica como Distimo, ya que ofrece datos del mercado que sirven determinar mejor el precio de una aplicación. Este tipo de datos es útil para ver qué están haciendo en el mercado aplicaciones similares en relación con el precio y la cantidad de descargas. Armado con los datos del mercado, los desarrolladores pueden tomar decisiones bien informadas y potencialmente evitar errores que han tomado los competidores.
4. Asegúrate de la fiabilidad de tus datos.
Es vital asegurar la fiabilidad de nuestro sistema de medición, para ello nos debemos armar de emuladores de aplicaciones y softwares para depurar el comportamiento en diferentes dispositivos, con el conocido Charles.
5. ¿En qué usuarios me debería fijar?
Informes de comportamiento tales como la duración y fidelización, mostrados en la imagen anterior, ofrecen algunas ideas muy valiosas.
En el ejemplo, la tasa de conversión sube con una duración de la sesión más larga y más instancias de sesión. Esto nos dice que debemos centrarnos en la retención y el compromiso: queremos que nuestros usuarios sigan llegando de nuevo a nuestra aplicación, y tenemos que hacer frente a cualquier caída temprana en el proceso (que el informe de flujo de comportamiento del tip 2 puede ayudar a esclarecer). Los datos indican que la repetición de los usuarios y los usuarios que dedican periodos de tiempo más largos con nuestra aplicación, tienen una mayor probabilidad de convertir.
6. ¿Qué problemas priorizamos?
El informe dentro de comportamiento “Bloqueo y excepciones” nos informa claramente de los problemas que se han dado dentro de la aplicación. En la imagen anterior podemos ver que arreglamos un error al actualizar la versión de la app de la 2.0 a la 2.1, pero introducimos otro. A partir de aquí, podemos segmentar estos datos para tratar de recuperar más información acerca de las excepciones,. Por ejemplo, tal vez el error sólo existe en Android, pero no iOS. En consecuencia, nuestro equipo de Android tiene algo de trabajo por delante…
7. ¿Qué versiones dejo de actualizar?
En este caso el informe a utilizer sería dentro de auciencia, el de “dispositivos y red”. Veamos el caso que se muestra en la imagen superior, la mayoría de nuestros usuarios de Android tienen la versión 4,0 o superior. Sólo un pequeño porcentaje de nuestra base de usuarios está en Android 2.3 o inferior. La recomendación sería dejar de dar soporte a versiones del sistema operativo Android por debajo de 4,0.
Por otro lado, es importante acercarse a este tipo de datos desde varios ángulos, ya que tal vez tenemos tan pocos usuarios en las versiones de Android por debajo de 4,0 porque nuestra aplicación no está optimizada para ellos.
8. Adapta la medición a tu caso concreto
Aunque este punto requiere instalar ciertos códigos dentro de nuestra app, nos puede dar información clave para optimizarla. En ese sentido los “parámetros personalizados” y las “métricas personalizadas” añaden información a la que da por defecto GA, para conseguir adaptar las métricas a nuestro caso concreto.
En el ejemplo adjunto, vemos como se han creado una serie de grupos que caracterizan a nuestros usuarios en Bronze, silver, gold y platinum. De la misma manera se ha cambiado la nomenclatura de los pasos dentro de la app de búsqueda de vuelos, con una terminología más propia de este negocio: Flight searches, Reservations, Cancellations.
Poder cruzar toda este información con los datos que ya da Ga nos puede llevar a obtener valor más deprisa.
9. Tus datos, tal cual los ves, te mienten…
La segmentación evidentemente tiene un papel esencial también dentro de las apps, ya que nadie mira 2.1 screens de media. Tenemos que huir de las medias para poder identificar mejor a nuestros usuarios. Esa ahí donde segmentar entra en acción.
10. El mayor poder de las APPs: medir el on y offline
Lo que separa a móviles de todos los otros canales es simple pero poderoso: Ubicación.
Por primera vez, los vendedores pueden reaccionar a los clientes en tiempo real en una ubicación específica. Los resultados obtenidos son muy significativos:
- El uso de una app dentro de una tienda es 16 veces mayor si viene precedido de un mensaje por proximidad.
- Los compradores que recibieron un mensaje de ibeacon son 6 veces más propensos a mantener su app en el móvil
- Compradores q reciben un mensaje de ibeacon son 19 veces más propensos a interactuar con el producto anunciado
Por todo ello, para los que su negocio continúe en el offline, les recomendamos encarecidamente que analicen qué hace un usuario con su app, dentro y fuera de una tienda física, para así adaptar el contenido/ofertas/descuentos en consecuencia.