O que é mobile analytics? Conceito, métricas e boas práticas

O que é mobile app analytics?

Mobile app analytics é uma forma de coletar dados dos usuários de um app para entender o comportamento deles e acompanhar o desempenho do app. Se você tem perguntas sobre os seus usuários, a resposta está no analytics. 

Veja algumas situações comuns em que o mobile app analytics ajuda gerentes de produto a encontrar soluções: 

• Quais telas têm mais engajamento e onde os usuários passam mais tempo?

• Os usuários estão navegando pelo app como planejado, ou existem pontos de atrito?

• Quais telas do meu app têm a maior taxa de crash?

• Quais são as interações (gestos) mais comuns no meu app?

• Quais recursos parecem confusos para os usuários?

Esses são só alguns exemplos dos dados a que as equipes mobile têm acesso com o mobile app analytics. Com esse nível de detalhe sobre como os usuários interagem com o seu app, você consegue melhorar a experiência do usuário de forma contínua e aumentar a retenção, o engajamento e as taxas de conversão. 

Por que mobile analytics é importante?

Em média, depois de baixar o seu app, só 13% dos usuários continuam usando o app, seja com frequência ou de vez em quando. Acompanhar o analytics do app é essencial para descobrir como os usuários interagem com ele, onde tendem a desistir e quais pontos frustram ou confundem, e assim melhorar as suas taxas de engajamento.

Tomar decisões informadas e baseadas em dados leva você a um desenvolvimento de produto mais centrado no usuário. Vamos ver um exemplo.

A Costa Coffee queria otimizar o processo de cadastro do app para aumentar a base de usuários e a receita gerada pelo app. Usando a UXCam, o gerente de analytics da empresa acompanhou eventos personalizados ligados às métricas de cadastro e depois montou um funil. Com essa visualização, a equipe conseguiu ver como os usuários costumavam passar pelo processo de cadastro. 

Essa combinação de eventos personalizados e funis revelou o maior gargalo: 15% dos usuários desistiam depois de digitar uma senha inválida. Depois de assistir às gravações de sessão desses usuários e notar padrões, a equipe redesenhou o fluxo de cadastro e resolveu o problema das tentativas com senha incorreta.  

Se a equipe mobile da Costa Coffee não tivesse esses insights detalhados, descobrir o problema e as possíveis soluções só com métodos quantitativos teria levado muito mais tempo. 

Outras vantagens de usar uma plataforma de analytics de apps: 

• Tenha insights baseados em dados. Apps com altas taxas de retenção costumam ter mais engajamento, o que significa mais clientes e mais receita. Usar uma ferramenta de analytics para obter esses dados libera tempo para as equipes mobile se concentrarem em entregar atualizações de produto focadas no usuário.

• Colete dados precisos. Mesmo sem fazer ou revisar entrevistas e pesquisas de feedback com usuários, as plataformas de analytics de apps revelam o porquê por trás do comportamento e da experiência do usuário, com dados detalhados e confiáveis.

• Personalize o app. Com esses dados, fica fácil identificar problemas com recursos como gravação de sessão e mapas de calor e corrigir obstáculos na jornada do usuário. Assim, os gerentes de produto conseguem personalizar o app e chegar mais perto de oferecer uma experiência fluida aos usuários finais.

• Alinhe equipes de áreas diferentes. Poder compartilhar gravações de sessão, dashboards personalizáveis e relatórios de crash faz com que equipes diferentes entendam os problemas rapidamente. Por exemplo, com a UXCam, o time de suporte pode conversar com um cliente sobre um problema, assistir à sessão dele e depois compartilhar essa sessão com o PM ou com a equipe de engenharia para resolver.

Meça e acompanhe KPIs. Os dashboards permitem entender os insights e agir com confiança, sem perder de vista o desempenho geral do app. Um dashboard de KPIs de app é uma forma prática de ver as principais métricas de mobile analytics de relance. Para exemplos específicos de dashboards que gerentes de produto, engenheiros e designers podem montar e acompanhar, leia o nosso artigo completo sobre KPIs. 

Qual é a diferença entre web analytics e mobile analytics?

Existem muitas formas de acompanhar a análise de produto, e decidir qual abordagem combina mais com o seu produto e a sua equipe pode ser difícil. 

• Web analytics foca em métricas como visualizações de página, métricas de comportamento, padrões gerados por coortes de usuários, frequência de interação e interações dos usuários com anúncios. 

• Mobile app analytics gera um volume maior de dados e ajuda as equipes de produto a entender o comportamento do usuário. A UXCam captura automaticamente dados do usuário, do dispositivo e de comportamento, além de dados de problemas e de desempenho.

• Analytics híbrido permite que as equipes de produto acompanhem dados tanto de produtos web quanto de aplicativos.

É especialmente importante acompanhar o máximo de dados possível em apps, porque eles são um pouco mais complexos do que páginas web. Um app tem várias versões no ar ao mesmo tempo, em dispositivos diferentes, enquanto um site tem uma única versão. Por isso, os PMs muitas vezes precisam entender usuários em várias plataformas, versões e tipos de dispositivo. Isso exige ferramentas específicas e aprofundadas. 

A questão é: como quantificar e entender o engajamento dos usuários? A época da segmentação demográfica simples ficou para trás. Usuários de faixas etárias completamente diferentes podem ter comportamentos muito parecidos em apps. Para isso, você vai precisar investir em um mobile app analytics que se aprofunde nos KPIs e métricas de apps que mais importam para o seu negócio. 

Principais métricas de mobile analytics para acompanhar

Para ter sucesso com mobile analytics, você precisa focar em algumas métricas essenciais. Alguns dos principais KPIs de mobile analytics para acompanhar são:

• Downloads e instalações: Acompanhe quantos usuários baixam e instalam o seu app. Isso dá uma ideia do apelo inicial do app.

• Usuários ativos diários (DAU): Monitore quantos usuários interagem com o app todos os dias para medir o uso regular.

• Usuários ativos mensais (MAU): Meça o número de usuários ativos em um mês para entender a base de usuários mais ampla do app.

• Duração da sessão: Veja quanto tempo os usuários passam no app por sessão para avaliar o nível de engajamento.

• Taxa de retenção: Calcule a porcentagem de usuários que voltam ao app ao longo do tempo para saber o quanto ele segura os usuários.

• Taxa de conversão: Analise com que eficiência o app transforma usuários em clientes pagantes ou leva a outras ações importantes.

• Lifetime value do cliente (CLV): Estime a receita total que você pode esperar de um usuário durante todo o relacionamento dele com o app.

• Receita média por usuário (ARPU): Acompanhe a receita média gerada por usuário para entender o desempenho financeiro do app.

Conheça em detalhes mais de 50 KPIs e métricas de mobile analytics para acompanhar e medir.

Para uma comparação lado a lado das plataformas de mobile app analytics, incluindo UXCam, Firebase, Mixpanel e Amplitude, veja o nosso guia das principais ferramentas de mobile app analytics.

Técnicas de mobile app analytics

O mobile app analytics moderno vai além do rastreamento tradicional. Ele combina dados quantitativos (o que os usuários fazem) e insights qualitativos (por que eles fazem) para dar uma visão completa do comportamento do usuário.

Vamos ver cada técnica em detalhes.

Métodos qualitativos

A análise qualitativa se concentra em informações subjetivas, como o comportamento, as emoções e as experiências dos usuários. O foco é o “porquê” por trás do comportamento do usuário.

Testes de usabilidade e feedback de usuários estão entre os métodos de análise qualitativa mais conhecidos. Essas técnicas ajudam, mas não contam a história completa do que os usuários fazem em um app, e sim o que eles acham que fazem. 

Opiniões têm peso, e esse feedback é valioso, mas observar como usuários reais se comportam de verdade é outra história. Combinadas com visualização de dados, as técnicas de análise qualitativa ficam fáceis de interpretar.

Estes são os principais métodos usados na análise qualitativa:

• Mapas de calor de gestos. Os mapas de calor mostram como os usuários interagem com o seu app. Acompanhar gestos (como toques duplos, toques longos e sinais de frustração como rage taps) ajuda muito a entender as necessidades dos clientes e a evitar o churn. 

Baixe este guia completo sobre mapas de calor em apps.

• Gravações de sessão. Também chamado de session replay, esse método permite ver a experiência e a jornada do usuário desde o momento em que ele abre o app até colocá-lo em segundo plano ou fechá-lo. 

• Fluxo comportamental de telas. Os fluxos de telas validam funis, comprovam as suas hipóteses ou mostram os caminhos inesperados que os usuários fazem no app.

Métodos quantitativos

A análise quantitativa descreve informações objetivas que podem ser expressas em números, gráficos, tabelas etc. O foco é o “quê”. 

Existem três métodos principais de análise quantitativa:

• Análise de usuários. Combina muitas informações técnicas, como dados do dispositivo do usuário, com dados demográficos (como idade ou gênero).

• Análise de funil. Os funis dividem a jornada do usuário em marcos importantes. A maioria dos funis só funciona em conjunto com a análise de eventos personalizados. A UXCam permite ver as sessões com base nas etapas do funil. 

• Exploração de sessões. Essa técnica combina muitos dados quantitativos para formar uma visão completa das sessões que acontecem no seu app. Analisando essas métricas ao longo do tempo, você identifica tendências e tira conclusões sobre grupos específicos de usuários. 

Análise técnica

A análise técnica inclui análise de crashes, de exceções e de congelamentos da UI. Veja um resumo rápido:

• Análise de crashes. Esse método ajuda você a ficar por dentro de problemas técnicos que podem prejudicar a experiência do cliente. Ele também ajuda a explicar quedas em um funil definido. Com a UXCam, os engenheiros veem as taxas de crash, o número de usuários afetados, os motivos do crash e comparações entre versões, dispositivos e plataformas. 

• Análise de congelamentos da UI. Também chamada de issue analytics, investiga a origem dos problemas que acabam em crash. Com a UXCam, a análise de congelamentos da UI mede as mesmas coisas que a análise de crashes, além das telas em que o congelamento aconteceu e de quanto tempo ele durou. 

Privacidade e mobile app analytics

Para muitas equipes de produto e de mobile, ter todos esses dados sobre o comportamento dos usuários e o desempenho do app é valioso e revelador. Mas é seguro? 

Muitos apps precisam coletar informações pessoais dos usuários para liberar o acesso. Pense em apps financeiros que exigem um processo de KYC, com dados como data de nascimento, endereço e cópias de passaporte ou documento de identidade. Ao analisar como o usuário se comporta no seu app, você vai precisar ver as gravações de sessão, inclusive das telas que coletam as informações mais sensíveis. 

Ao enviar sessões para uma plataforma de mobile app analytics, as empresas precisam saber que os dados dos seus usuários estão seguros. Com a UXCam, você pode impedir que textos, elementos ou telas sejam gravados, ocultar todos os campos de texto para bloquear o que é digitado e ocultar telas específicas. 

Se você usa dashboards personalizáveis, pode optar por desfocar todas as telas de um conjunto específico direto no dashboard. Você também pode definir regras para quais telas quer desfocar ou ocultar, desfocar só elementos específicos de uma tela ou desfocar telas inteiras. 

Boas práticas para implementar mobile analytics

1. Defina metas claras

• Defina objetivos: Deixe claro o que você quer alcançar com o mobile analytics. Seja aumentar o engajamento, melhorar as taxas de retenção ou aumentar a receita, ter metas específicas vai orientar a sua estratégia de analytics.

• Priorize métricas: Identifique os indicadores-chave de desempenho (KPIs) alinhados aos seus objetivos. Foque em métricas que levam a decisões e ajudam a medir o progresso em direção às suas metas.

2. Escolha as ferramentas certas

• Pesquise as opções: Avalie diferentes ferramentas de mobile analytics para encontrar a que melhor atende às suas necessidades. Considere fatores como facilidade de uso, recursos, integrações e custo.

• Escolha soluções completas: Prefira ferramentas com vários recursos de analytics, incluindo rastreamento do comportamento do usuário, monitoramento de desempenho e gravações de sessão.

• Teste e compare: Teste várias ferramentas para ver qual traz os dados mais precisos e relevantes para o seu app. Compare o desempenho e a usabilidade de cada uma antes da decisão final.

3. Garanta a privacidade e a segurança dos dados

• Crie políticas de privacidade: Desenvolva e aplique políticas de privacidade claras, que expliquem como você coleta, armazena e usa os dados dos usuários. Garanta que os usuários sejam informados e deem consentimento.

• Cumpra as regulamentações: Fique em dia com as leis de privacidade de dados, como GDPR, CCPA, HIPAA e outras que se aplicam aos seus usuários. Garanta que as suas práticas de analytics estejam de acordo com essas leis.

• Armazene os dados com segurança: Use criptografia e outras medidas de segurança para proteger os dados dos usuários. Revise e atualize os seus protocolos de segurança com frequência para evitar vazamentos.

4. Integre o analytics ao seu app

• Adicione SDKs: Inclua os SDKs (kits de desenvolvimento de software) de analytics no código do seu app. Siga as instruções do fornecedor para garantir a configuração correta.

• Ative os recursos principais: Ative recursos importantes como rastreamento de eventos, gravações de sessão e relatórios de crash para ter dados completos sobre as interações dos usuários e o desempenho do app.

• Atualize os SDKs com frequência: Mantenha as suas ferramentas de analytics em dia, atualizando os SDKs regularmente. Assim você tem acesso aos recursos e às melhorias de segurança mais recentes.

5. Analise os dados e aja com base neles

• Monitore as métricas: Confira os seus dashboards e relatórios com frequência para monitorar as principais métricas. Procure padrões, tendências e anomalias que possam orientar as suas decisões.

• Gere insights: Use os dados coletados para entender o comportamento do usuário e o desempenho do app. Identifique pontos de melhoria e possíveis oportunidades de crescimento.

• Implemente mudanças: Com base na sua análise, faça mudanças no app orientadas por dados. Teste novos recursos, redesenhe fluxos de usuário e corrija bugs para melhorar a experiência do usuário.

6. Crie uma cultura orientada a dados

• Capacite a sua equipe: Garanta que todos na equipe entendam a importância do mobile analytics. Ofereça treinamento sobre como usar as ferramentas e interpretar os dados.

• Compartilhe insights: Compartilhe as descobertas de analytics com a equipe regularmente. Use esses dados para orientar o desenvolvimento do produto, as estratégias de marketing e o suporte aos usuários.

• Incentive a experimentação: Promova uma cultura de experimentação, em que os dados servem para testar hipóteses e validar decisões. Use testes A/B e outros métodos para melhorar o app continuamente.

Desafios comuns de mobile analytics e como resolvê-los

Implementar mobile analytics pode trazer alguns desafios. Veja como lidar com eles:

1. Fragmentação de dados

• Desafio: Dados de fontes diferentes podem ficar fragmentados, o que dificulta ter uma visão completa.

• Solução: Use uma plataforma de analytics unificada que integre dados de várias fontes, como comportamento do usuário, métricas de desempenho e informações demográficas. Assim você tem uma visão completa do desempenho do app e das interações dos usuários.

2. Preocupações com a privacidade dos usuários

• Desafio: Os usuários estão cada vez mais preocupados com a forma como os dados deles são coletados e usados.

• Solução: Adote políticas de privacidade sólidas e seja transparente com os usuários. Informe quais dados você coleta, por que coleta e como eles serão usados. Peça consentimento explícito e ofereça opções para o usuário recusar a coleta de dados.

3. Desafios de integração técnica

• Desafio: Integrar ferramentas de analytics ao app pode ser tecnicamente complexo.

• Solução: Escolha ferramentas de analytics com SDKs e guias de integração bem documentados. Trabalhe junto com a equipe de desenvolvimento para que a integração aconteça sem problemas. Atualize as ferramentas de analytics regularmente para acompanhar novos recursos e melhorias.

4. Precisão e confiabilidade dos dados

• Desafio: Dados imprecisos ou pouco confiáveis podem levar a decisões ruins.

• Solução: Audite os seus processos de coleta de dados regularmente para garantir a precisão. Valide os dados cruzando-os com outras fontes. Use ferramentas de analytics que detectam e corrigem erros.

5. Análise e interpretação dos dados

• Desafio: Entender grandes volumes de dados pode ser difícil.

• Solução: Foque nas métricas principais alinhadas às metas do negócio. Use ferramentas de visualização de dados para facilitar o entendimento de dados complexos. Ofereça treinamento à equipe sobre como analisar e interpretar dados de forma eficaz.

6. Equilíbrio entre dados quantitativos e qualitativos

• Desafio: Confiar só nos números pode deixar passar as nuances do comportamento do usuário.

• Solução: Combine dados quantitativos com insights qualitativos. Use métodos como gravações de sessão, pesquisas com usuários, feedback e testes de usabilidade para complementar os dados de analytics. Essa abordagem equilibrada dá uma compreensão mais profunda do comportamento e das preferências dos usuários.

7. Acompanhar mudanças rápidas

• Desafio: O mercado de apps está em constante mudança, o que dificulta ficar atualizado.

• Solução: Fique por dentro das últimas tendências e novidades em mobile analytics. Revise e ajuste as suas estratégias de analytics com frequência para acompanhar as mudanças. Invista no aprendizado contínuo da sua equipe.

Tendências futuras em mobile analytics

Ficar à frente em mobile analytics significa acompanhar as tendências que estão surgindo. Veja no que focar:

1. Analytics com IA

• Adote machine learning: Use IA e machine learning para ter insights mais profundos. Essas tecnologias identificam padrões e preveem o comportamento do usuário com mais precisão do que os métodos tradicionais.

• Automatize insights: Use IA para automatizar a análise de dados e gerar insights acionáveis. Isso economiza tempo e deixa você livre para focar nas melhorias.

2. Processamento de dados em tempo real

• Monitore em tempo real: Implemente analytics em tempo real para acompanhar o comportamento do usuário no momento em que ele acontece. Assim você responde rápido a problemas e oportunidades.

• Melhore a experiência do usuário: Use dados em tempo real para personalizar a experiência do usuário de forma dinâmica. Ajuste conteúdo, recomendações e recursos com base nas interações atuais do usuário.

3. Analytics com privacidade em primeiro lugar

• Priorize a privacidade do usuário: Adote abordagens que colocam a privacidade em primeiro lugar para ganhar a confiança dos usuários. Implemente recursos como anonimização de dados e gestão de consentimento.

• Cumpra as regulamentações: Mantenha-se em conformidade com leis de privacidade de dados como GDPR e CCPA. Revise as suas políticas de privacidade com frequência e atualize-as quando necessário.

4. Visualização de dados mais avançada

• Use dashboards avançados: Escolha uma solução de analytics como a UXCam, que oferece dashboards intuitivos para visualização de dados. Eles facilitam a interpretação de dados complexos.

• Compartilhe insights com facilidade: Use visualizações para comunicar insights para toda a equipe. Isso incentiva decisões baseadas em dados em toda a organização.

5. Mais foco em análise da jornada do usuário

• Mapeie jornadas detalhadas: Acompanhe jornadas do usuário detalhadas para entender como os usuários navegam pelo app. Isso ajuda a identificar pontos de dor e oportunidades de melhoria.

• Melhore os funis de conversão: Analise os fluxos de usuários para otimizar os funis de conversão e reduzir as desistências nas etapas mais sensíveis.

Próximos passos para a sua estratégia de mobile analytics

• Fique atualizado: Acompanhe notícias do setor, relatórios de pesquisa e estudos de caso para não perder as tendências.

• Invista em treinamento: Garanta que a sua equipe domine as ferramentas e técnicas mais recentes de mobile analytics.

• Experimente e inove: Teste novas abordagens e recursos o tempo todo para se manter competitivo.

• Priorize o feedback dos usuários: Use dados quantitativos e qualitativos para entender as necessidades e preferências dos usuários.

• Revise e ajuste: Avalie a sua estratégia de analytics regularmente e faça ajustes com base nos insights dos dados e nas mudanças do mercado.

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