El mundo de las aplicaciones móviles es despiadado. La mayoría de las aplicaciones se descargan, se abren una vez y nunca se vuelven a utilizar. Para sobrevivir a esta cruel estadística ("La curva de la muerte"), es necesario comprender profundamente lo que sucede dentro de su aplicación.
Bienvenido a Fundamentos de análisis de aplicaciones. A diferencia de la web, donde reinan las "páginas vistas", en las apps el agujero es menor. El comportamiento es diferente, la tecnología es diferente y las métricas de éxito son diferentes.
En esta guía completa, cubriremos los pilares fundamentales que todo propietario de producto (PO), desarrollador o comercializador móvil necesita conocer.
Análisis web frente a análisis de aplicaciones: ¿cuál es la diferencia?
- Web (basado en sesión): el usuario inicia sesión, navega y cierra sesión. La atención se centra en la "Sesión" y la fuente del tráfico (Referente). Las cookies se utilizan mucho.
- Aplicación (basada en usuario y eventos): el usuario "vive" en la aplicación. Abre, cierra, lo deja en segundo plano, recibe empujón. La atención se centra en el “ciclo de vida” y la “retención”. Se utilizan la ID del dispositivo (IDFA/GAID) y la ID del usuario.
Los 3 pilares del análisis de aplicaciones
1. Eventos
Todo en una aplicación es un evento.
- ¿Hiciste clic en el botón? Evento. *¿Terminaste el tutorial? Evento.
- ¿Compraste monedas del juego? Evento.
- ¿Ocurrió algún error? Evento.
A diferencia de la web, donde la URL cambia con cada página, en la aplicación necesitas programar la activación de estos eventos. Un buen plan de análisis define qué eventos son críticos para el negocio.
2. Propiedades del usuario
Estos son atributos que definen QUIÉN es el usuario. No cambian con frecuencia.
- Edad, Género, País.
- Tipo de cuenta (Gratis o Premium).
- Fecha de Registro.
- Total gastado (LTV).
Estas propiedades le permiten segmentar su análisis: "¿En qué se diferencian los usuarios Premium de los usuarios Free?"
3. Cohortes
Es la agrupación de usuarios en función de una característica común durante un período de tiempo. El uso más común es Cohorte de Adquisición: "Usuarios que instalaron la aplicación en enero". Esto le permite ver si su aplicación mejora o empeora con el tiempo. Si la cohorte de enero retuvo el 20% de los usuarios después de 30 días y la cohorte de febrero retuvo el 25%, su producto ha mejorado.
Métricas fundamentales (qué medir)
No se ahogue en datos. Concéntrese en estas métricas vitales:
Métricas de adquisición
- Instalaciones: Número de instalaciones.
- CPI (Costo por instalación): Cuánto cuesta cada instalación en marketing.
- Mejora orgánica: Por cada instalación paga, ¿cuántas sustancias orgánicas obtienes (boca a boca)?
Métricas de participación
- DAU (Usuarios Activos Diarios): Usuarios únicos activos en el día.
- MAU (Usuarios Activos Mensuales): Usuarios únicos activos en el mes.
- Adherencia (DAU/MAU): Mide cuán "adictiva" es la aplicación.
- Duración de la sesión: cuánto tiempo pasa el usuario en la aplicación a la vez.
Métricas de retención
- Tasa de retención (D1, D7, D30): El porcentaje de usuarios que regresan 1 día, 7 días y 30 días después de la instalación. Esta es la métrica más importante para la salud a largo plazo.
- Tasa de abandono: el porcentaje de usuarios que abandonan la aplicación.
Métricas de monetización
- ARPU (Ingresos promedio por usuario): Ingresos totales / Usuarios totales.
- ARPPU (ingresos promedio por usuario de pago): ingresos totales/solo usuarios de pago.
- LTV (Lifetime Value): Valor total que genera un usuario a lo largo de su vida en la aplicación.
El papel de la atribución (MMP - Mobile Measurement Partners)
En el móvil, saber de dónde viene el usuario es complejo. Las tiendas (App Store y Play Store) son "cajas negras". Las herramientas de atribución (como AppsFlyer, Ajustar, Kochava) son esenciales. Utilizan tecnologías de huellas dactilares e identificaciones de publicidad para decir: "Este usuario que acaba de instalar proviene de ese anuncio de Instagram en el que hizo clic hace 2 horas".
Sin atribución, no puedes calcular el ROAS (Retorno de la inversión publicitaria) de tus campañas.
Conclusión
Los fundamentos de Analytics for Apps no se trata de memorizar acrónimos. Se trata de comprender el viaje humano a través de datos digitales.
Si comprende que un Evento cuenta una historia, que una Propiedad define un personaje y que una Cohorte muestra la evolución del tiempo, tiene el poder de transformar una aplicación promedio en un éxito de retención e ingresos.
Comience a definir sus eventos clave hoy. ¿Qué es el éxito para su usuario? Mídelo.