¿Qué es la analítica de apps? Métricas y buenas prácticas

¿Qué es la analítica de apps móviles?

La analítica de apps móviles es una forma de recopilar datos de los usuarios de una app para ver cómo se comportan y medir el rendimiento de la app. Si tienes preguntas sobre tus usuarios, la respuesta está en la analítica. 

Las plataformas de analítica de apps son herramientas que sirven para medir, observar y evaluar el comportamiento y la experiencia de los usuarios. 

Estas son algunas situaciones habituales en las que la analítica de apps ayuda a los product managers a encontrar soluciones: 

• ¿Qué pantallas tienen más engagement y dónde pasan más tiempo los usuarios?

• ¿Los usuarios avanzan por mi app como esperaba o hay puntos de fricción?

• ¿Qué pantallas de mi app tienen la tasa de crashes más alta?

• ¿Cuáles son las interacciones (gestos) más comunes en mi app?

• ¿Qué funciones les resultan confusas a los usuarios?

Estos son solo algunos ejemplos de los datos a los que acceden los equipos mobile con la analítica de apps. Con este nivel de detalle sobre cómo interactúan los usuarios con tu app, puedes mejorar la experiencia de usuario de forma continua y aumentar la retención, el engagement y las tasas de conversión. 

¿Por qué es importante la analítica móvil?

De media, después de descargar tu app, solo el 13% de los usuarios sigue usándola, ya sea con frecuencia o de vez en cuando. Medir la analítica de tu app es esencial para saber cómo interactúan los usuarios con ella, dónde suelen abandonar y qué partes les frustran o confunden, y así mejorar tus tasas de engagement.

Tomar decisiones informadas y basadas en datos te lleva a un desarrollo de producto más centrado en el usuario. Veamos un ejemplo.

Costa Coffee quería optimizar el proceso de registro de su app para aumentar su base de usuarios y los ingresos generados por la app. Con UXCam, su responsable de analítica midió eventos personalizados relacionados con las métricas de registro y después creó un embudo. Con esta visualización, el equipo pudo ver cómo avanzaban normalmente los usuarios por el proceso de registro. 

Esta combinación de eventos personalizados y embudos reveló su mayor cuello de botella: el 15% de los usuarios abandonaba después de introducir una contraseña no válida. Tras revisar las grabaciones de sesiones de esos usuarios y detectar patrones, el equipo rediseñó el flujo de registro y resolvió el problema de los intentos con contraseña incorrecta.  

Si el equipo mobile de Costa Coffee no hubiera tenido esos insights detallados, encontrar el problema y las posibles soluciones solo con métodos cuantitativos le habría llevado mucho más tiempo. 

Otras ventajas de usar una plataforma de analítica de apps: 

• Obtén insights basados en datos. Las apps con tasas de retención altas suelen tener más engagement, lo que se traduce en más clientes e ingresos. Usar una herramienta de analítica para obtener estos datos libera tiempo para que los equipos mobile se centren en lanzar actualizaciones de producto pensadas para el usuario.

• Recopila datos precisos. Incluso sin hacer ni revisar entrevistas o encuestas de feedback, las plataformas de analítica de apps revelan el porqué del comportamiento y la experiencia de los usuarios con datos detallados y fiables.

• Ayuda a personalizar la app. Con estos datos es fácil identificar problemas con funciones como la grabación de sesiones y los mapas de calor y corregir los obstáculos en el recorrido del usuario. Así, los product managers pueden personalizar la app y acercarse al objetivo de ofrecer una experiencia fluida a los usuarios finales.

• Alinea a equipos de distintas áreas. Poder compartir grabaciones de sesiones, dashboards personalizables e informes de crashes permite que distintos equipos entiendan rápido los problemas. Por ejemplo, con UXCam, el equipo de soporte puede hablar con un cliente sobre un problema, revisar su sesión y compartirla con el PM o con el equipo de ingeniería para que lo resuelvan.

Mide y sigue tus KPIs. Los dashboards te permiten entender los insights y actuar con confianza sin perder de vista el rendimiento general de la app. Un dashboard de KPIs de apps es una forma práctica de ver de un vistazo las principales métricas de analítica móvil. Para ver ejemplos concretos de dashboards que pueden crear y seguir product managers, ingenieros y diseñadores, lee nuestro artículo completo sobre KPIs. 

¿Cuál es la diferencia entre la analítica web y la analítica móvil?

Hay muchas formas de medir la analítica de producto, y decidir qué enfoque encaja mejor con tu producto y tu equipo puede resultar abrumador. 

• La analítica web se centra en métricas como las páginas vistas, las métricas de comportamiento, los patrones que generan las cohortes de usuarios, la frecuencia de interacción y las interacciones de los usuarios con anuncios. 

• La analítica de apps móviles genera un volumen de datos mayor y ayuda a los equipos de producto a entender el comportamiento de los usuarios. UXCam captura automáticamente datos de usuario, de dispositivo y de comportamiento, además de datos de incidencias y de rendimiento.

• La analítica híbrida permite a los equipos de producto, en teoría, medir datos tanto de productos web como de aplicaciones móviles.

Es especialmente importante medir la mayor cantidad posible de datos en las apps, porque son algo más complejas que las páginas web. Una app tiene varias versiones activas a la vez en distintos dispositivos, mientras que un sitio web tiene una sola versión. Por eso, los PM a menudo tienen que entender a usuarios en varias plataformas, versiones y tipos de dispositivo. Esto exige herramientas específicas y detalladas. 

La pregunta es: ¿cómo cuantificar y entender el engagement de los usuarios? La época de la segmentación demográfica simple ya pasó. Usuarios de grupos de edad completamente distintos pueden comportarse de forma muy parecida en las apps. Para esto, necesitas invertir en una analítica de apps que profundice en los KPIs y las métricas de apps que más importan para tu negocio. 

Métricas de analítica móvil que debes medir

Para tener éxito con la analítica móvil, tienes que centrarte en varias métricas esenciales. Algunos de los principales KPIs de analítica móvil que debes medir son:

• Descargas e instalaciones: Mide cuántos usuarios descargan e instalan tu app. Esto te da una idea de su atractivo inicial.

• Usuarios activos diarios (DAU): Controla cuántos usuarios interactúan con tu app cada día para conocer su uso habitual.

• Usuarios activos mensuales (MAU): Mide el número de usuarios activos en un mes para entender la base de usuarios más amplia de tu app.

• Duración de la sesión: Mira cuánto tiempo pasan los usuarios en tu app por sesión para evaluar su nivel de engagement.

• Tasa de retención: Calcula el porcentaje de usuarios que vuelven a tu app con el tiempo para saber cuánto los retiene.

• Tasa de conversión: Analiza con qué eficacia tu app convierte a los usuarios en clientes de pago o consigue otras acciones importantes.

• Customer lifetime value (CLV): Estima los ingresos totales que puedes esperar de un usuario durante toda su relación con tu app.

• Ingreso medio por usuario (ARPU): Mide el ingreso medio que genera cada usuario para entender el rendimiento financiero de tu app.

Descubre en detalle más de 50 KPIs y métricas de analítica móvil para medir y seguir

Para ver una comparativa de plataformas de analítica de apps, entre ellas UXCam, Firebase, Mixpanel y Amplitude, consulta nuestra guía de las mejores herramientas de analítica de apps.

Técnicas de analítica de apps

La analítica de apps, también conocida como experience analytics, va más allá del seguimiento tradicional. Combina datos cuantitativos (qué hacen los usuarios) e insights cualitativos (por qué lo hacen) para darte una visión completa del comportamiento de los usuarios.

Veamos cada técnica en detalle.

Métodos cualitativos

El análisis cualitativo se centra en información subjetiva, como el comportamiento, las emociones y las experiencias de los usuarios. Pone el foco en el “porqué” del comportamiento de los usuarios.

Las pruebas de usabilidad y el feedback de usuarios son algunos de los métodos de análisis cualitativo más conocidos. Estas técnicas ayudan, pero no cuentan toda la historia de lo que hacen los usuarios en una app, sino lo que ellos creen que hacen. 

Las opiniones tienen peso y este feedback es muy valioso, pero observar cómo se comportan de verdad los usuarios reales es otra historia. Con la ayuda de la visualización de datos, las técnicas de análisis cualitativo se interpretan fácilmente.

Estos son los principales métodos del análisis cualitativo:

• Mapas de calor de gestos. Los mapas de calor muestran cómo interactúan los usuarios con tu app. Medir los gestos (como dobles toques, pulsaciones largas y señales de frustración como los rage taps) ayuda mucho a entender las necesidades de los clientes y a evitar el churn. 

Descarga esta guía completa sobre mapas de calor en apps.

• Grabaciones de sesiones. También llamado session replay, este método te permite ver la experiencia y el recorrido del usuario desde que abre la app hasta que la manda a segundo plano o la cierra. 

• Flujo de pantallas por comportamiento. Los flujos de pantallas validan embudos, confirman tus hipótesis o muestran los caminos inesperados que siguen los usuarios en tu app.

Métodos cuantitativos

El análisis cuantitativo describe información objetiva que se puede expresar con números, gráficos, tablas, etc. Se centra en el “qué”. 

Hay tres métodos principales de análisis cuantitativo:

• Analítica de usuarios. Combina mucha información técnica, como los datos del dispositivo del usuario, con datos demográficos (como la edad o el género).

• Análisis de embudos. Los embudos dividen los recorridos de los usuarios en hitos importantes. La mayoría de los embudos solo funcionan junto con la analítica de eventos personalizados. UXCam te permite ver las sesiones según los pasos del embudo. 

• Exploración de sesiones. Esta técnica combina muchos datos cuantitativos para darte una imagen completa de las sesiones que ocurren en tu app. Si analizas estas métricas a lo largo del tiempo, puedes ver tendencias y sacar conclusiones sobre grupos concretos de usuarios. 

Análisis técnico

El análisis técnico incluye el análisis de crashes, de excepciones y de congelamientos de la UI. Aquí tienes un breve resumen:

• Análisis de crashes. Este método te ayuda a estar al tanto de los problemas técnicos que pueden dañar la experiencia del cliente. También ayuda a explicar caídas en un embudo definido. Con UXCam, los ingenieros pueden ver las tasas de crashes, el número de usuarios afectados, los motivos del crash y comparativas entre versiones, dispositivos y plataformas. 

• Análisis de congelamientos de la UI. También conocido como issue analytics, investiga los problemas que causan los crashes en primer lugar. Con UXCam, el análisis de congelamientos de la UI mide lo mismo que el análisis de crashes, además de las pantallas donde se produjo el congelamiento y cuánto duró. 

Privacidad y analítica de apps

Para muchos equipos de producto y de mobile, tener todos estos datos sobre el comportamiento de los usuarios y el rendimiento de la app es valioso y revelador. Pero ¿es seguro? 

Muchas apps necesitan recopilar información personal de sus usuarios para darles acceso. Piensa en las apps financieras que exigen un proceso de KYC en el que hay que introducir datos como la fecha de nacimiento, la dirección y copias del pasaporte o del documento de identidad. Para analizar cómo se comportan los usuarios en tu app, tendrás que revisar grabaciones de sesiones, incluso de las pantallas que recogen la información más sensible. 

Al enviar sesiones a una plataforma de analítica de apps, las empresas necesitan saber que los datos de sus usuarios están seguros. Con UXCam puedes evitar que se graben textos, elementos o pantallas, ocultar todos los campos de texto para bloquear lo que se escribe y ocultar pantallas concretas. 

Si usas dashboards personalizables, puedes optar por difuminar todas las pantallas de un conjunto concreto directamente desde tu dashboard. También puedes definir reglas sobre qué pantallas quieres difuminar u ocultar, difuminar solo elementos concretos de una pantalla o difuminar pantallas enteras. 

Medir y seguir la analítica de tu app es valioso para muchos equipos distintos. Tener todas las métricas principales de tu app en un solo lugar facilita comprobar la salud de tu app y de tu negocio.

Buenas prácticas para implementar la analítica móvil

1. Define objetivos claros

• Define tus objetivos: Deja claro qué quieres conseguir con la analítica móvil. Ya sea mejorar el engagement, aumentar la retención o hacer crecer los ingresos, tener objetivos concretos guiará tu estrategia de analítica.

• Prioriza métricas: Identifica los indicadores clave de rendimiento (KPIs) alineados con tus objetivos. Céntrate en métricas que den insights accionables y te ayuden a medir el avance hacia tus metas.

2. Elige las herramientas adecuadas

• Investiga las opciones: Evalúa distintas herramientas de analítica móvil para encontrar la que mejor se adapta a tus necesidades. Ten en cuenta factores como la facilidad de uso, las funciones, las integraciones y el precio.

• Elige soluciones completas: Opta por herramientas con muchas capacidades de analítica, como el seguimiento del comportamiento de los usuarios, la medición del rendimiento y las grabaciones de sesiones.

• Prueba y compara: Prueba varias herramientas para ver cuál ofrece los datos más precisos y relevantes para tu app. Compara su rendimiento y su facilidad de uso antes de tomar la decisión final.

3. Garantiza la privacidad y la seguridad de los datos

• Define políticas de privacidad: Crea y aplica políticas de privacidad claras que expliquen cómo recopilas, almacenas y usas los datos de los usuarios. Asegúrate de que los usuarios estén informados y den su consentimiento.

• Cumple la normativa: Mantente al día de las normativas de privacidad de datos como el GDPR, la CCPA, la HIPAA y otras que se apliquen a tus usuarios. Asegúrate de que tus prácticas de analítica cumplen estas leyes.

• Almacena los datos de forma segura: Usa cifrado y otras medidas de seguridad para proteger los datos de los usuarios. Revisa y actualiza tus protocolos de seguridad con regularidad para evitar brechas.

4. Integra la analítica en tu app

• Incorpora los SDK: Integra los SDK (kits de desarrollo de software) de analítica en el código de tu app. Sigue las instrucciones del proveedor para configurarlos bien.

• Activa las funciones principales: Activa funciones importantes como el seguimiento de eventos, las grabaciones de sesiones y los informes de crashes para obtener datos completos sobre las interacciones de los usuarios y el rendimiento de la app.

• Actualiza los SDK con regularidad: Mantén al día tus herramientas de analítica actualizando los SDK con regularidad. Así tendrás acceso a las funciones y mejoras de seguridad más recientes.

5. Analiza los datos y actúa

• Supervisa las métricas: Revisa con regularidad tus dashboards e informes para seguir las métricas principales. Busca patrones, tendencias y anomalías que puedan orientar tus decisiones.

• Genera insights: Usa los datos recopilados para entender el comportamiento de los usuarios y el rendimiento de la app. Identifica áreas de mejora y posibles oportunidades de crecimiento.

• Implementa cambios: A partir de tu análisis, haz cambios en tu app basados en datos. Prueba nuevas funciones, rediseña los flujos de usuario y corrige bugs para mejorar la experiencia de usuario.

6. Fomenta una cultura basada en datos

• Capacita a tu equipo: Asegúrate de que todo tu equipo entienda la importancia de la analítica móvil. Enséñales a usar las herramientas e interpretar los datos.

• Comparte insights: Comparte con regularidad los hallazgos de la analítica con tu equipo. Usa estos datos para orientar el desarrollo de producto, las estrategias de marketing y el soporte a los usuarios.

• Fomenta la experimentación: Promueve una cultura de experimentación en la que los datos sirvan para probar hipótesis y validar decisiones. Usa pruebas A/B y otros métodos para mejorar tu app de forma continua.

Retos habituales de la analítica móvil y cómo resolverlos

Implementar la analítica móvil puede plantear varios retos. Así puedes abordarlos:

1. Fragmentación de los datos

• Reto: Los datos de distintas fuentes pueden estar fragmentados, lo que dificulta tener una visión completa.

• Solución: Usa una plataforma de analítica unificada que integre datos de varias fuentes, como el comportamiento de los usuarios, las métricas de rendimiento y la información demográfica. Así tendrás una visión completa del rendimiento de tu app y de las interacciones de los usuarios.

2. Preocupación de los usuarios por su privacidad

• Reto: A los usuarios les preocupa cada vez más cómo se recopilan y usan sus datos.

• Solución: Aplica políticas de privacidad sólidas y sé transparente con tus usuarios. Infórmales de qué datos recopilas, por qué lo haces y cómo se van a usar. Pide su consentimiento explícito y ofrece opciones para que puedan rechazar la recopilación de datos.

3. Retos de integración técnica

• Reto: Integrar herramientas de analítica en tu app puede ser técnicamente complejo.

• Solución: Elige herramientas de analítica con SDK y guías de integración bien documentados. Trabaja de cerca con tu equipo de desarrollo para que la integración funcione sin problemas. Actualiza tus herramientas de analítica con regularidad para incorporar nuevas funciones y mejoras.

4. Precisión y fiabilidad de los datos

• Reto: Los datos imprecisos o poco fiables pueden llevar a malas decisiones.

• Solución: Audita con regularidad tus procesos de recopilación de datos para asegurar su precisión. Valida tus datos cruzándolos con otras fuentes. Usa herramientas de analítica que detecten y corrijan errores.

5. Análisis e interpretación de los datos

• Reto: Entender grandes volúmenes de datos puede resultar abrumador.

• Solución: Céntrate en las métricas principales alineadas con tus objetivos de negocio. Usa herramientas de visualización de datos para que los datos complejos sean más fáciles de entender. Enseña a tu equipo a analizar e interpretar los datos de forma eficaz.

6. Equilibrio entre datos cuantitativos y cualitativos

• Reto: Basarte solo en números puede hacer que se te escapen los matices del comportamiento de los usuarios.

• Solución: Combina los datos cuantitativos con insights cualitativos. Usa métodos como las grabaciones de sesiones, las encuestas a usuarios, el feedback y las pruebas de usabilidad para complementar tus datos de analítica. Este enfoque equilibrado te dará una comprensión más profunda del comportamiento y las preferencias de los usuarios.

7. Seguir el ritmo de los cambios

• Reto: El mercado de apps cambia constantemente, lo que hace difícil mantenerse al día.

• Solución: Mantente informado sobre las últimas tendencias y novedades en analítica móvil. Revisa y ajusta tus estrategias de analítica con regularidad para seguir el ritmo de los cambios. Invierte en el aprendizaje continuo de tu equipo.

Tendencias futuras en analítica móvil

Ir por delante en analítica móvil implica estar al tanto de las nuevas tendencias. Esto es en lo que debes centrarte:

1. Analítica con IA

• Adopta el machine learning: Usa la IA y el machine learning para obtener insights más profundos. Estas tecnologías identifican patrones y predicen el comportamiento de los usuarios con más precisión que los métodos tradicionales.

• Automatiza los insights: Usa la IA para automatizar el análisis de datos y generar insights accionables. Así ahorras tiempo y puedes centrarte en aplicar mejoras.

2. Procesamiento de datos en tiempo real

• Supervisa en tiempo real: Implementa analítica en tiempo real para seguir el comportamiento de los usuarios en el momento en que ocurre. Así puedes responder rápido a problemas y oportunidades.

• Mejora la experiencia de usuario: Usa datos en tiempo real para personalizar la experiencia de usuario de forma dinámica. Ajusta el contenido, las recomendaciones y las funciones según las interacciones actuales del usuario.

3. Analítica que prioriza la privacidad

• Prioriza la privacidad de los usuarios: Adopta enfoques que pongan la privacidad primero para ganarte la confianza de tus usuarios. Implementa funciones como la anonimización de datos y la gestión del consentimiento.

• Cumple la normativa: Cumple las normativas de privacidad de datos como el GDPR y la CCPA. Revisa tus políticas de privacidad con regularidad y actualízalas cuando haga falta.

4. Visualización de datos más avanzada

• Usa dashboards avanzados: Elige una solución de analítica como UXCam, que ofrece dashboards intuitivos para visualizar datos. Facilitan la interpretación de datos complejos.

• Comparte insights fácilmente: Usa visualizaciones para comunicar insights a todo tu equipo. Esto fomenta la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.

5. Más foco en la analítica del recorrido del usuario

• Mapea recorridos detallados: Sigue los recorridos detallados de los usuarios para entender cómo navegan por tu app. Esto te ayuda a identificar puntos de dolor y oportunidades de mejora.

• Mejora los embudos de conversión: Analiza los flujos de usuarios para optimizar los embudos de conversión y reducir los abandonos en las etapas más delicadas.

Próximos pasos para tu estrategia de analítica móvil

• Mantente al día: Revisa con regularidad noticias del sector, informes de investigación y casos de éxito para seguir las tendencias.

• Invierte en aprendizaje: Asegúrate de que tu equipo domine las herramientas y técnicas más recientes de analítica móvil.

• Experimenta e innova: Prueba nuevos enfoques y funciones de forma continua para seguir siendo competitivo.

• Prioriza el feedback de los usuarios: Usa datos cuantitativos y cualitativos para entender las necesidades y preferencias de los usuarios.

• Revisa y ajusta: Evalúa con regularidad tu estrategia de analítica y haz ajustes según los insights de los datos y los cambios del mercado.

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