Ya hemos hablado en el pasado sobre la gran importancia que tienen los dispositivos móviles en el mundo de la publicidad digital. Las aplicaciones móviles se han vuelto muy populares entre las estrategias comunicacionales de las empresas alrededor de todo el mundo.
Si tu empresa ya ha dado el paso de crear una aplicación seguramente te preguntarás ¿por qué deberías utilizar las analíticas móviles para tu aplicación móvil?
La analítica móvil brinda a las empresas información incomparable sobre los usuarios que utilizan sus aplicaciones. Esta suele presentarse en forma de software que se integra en los sitios web y aplicaciones de las empresas para capturar, almacenar y analizar los datos. Estos datos son de vital importancia para los equipos de marketing, ventas y gestión de productos ya que los utilizan para tomar decisiones. Sin un análisis móvil, las empresas se quedan a ciegas. No pueden saber con qué interactúan los usuarios, quiénes son esos usuarios, qué los lleva a la aplicación y por qué se van.
¿Por qué deberías utilizar las analíticas para tu aplicación móvil?
El uso de dispositivos móviles superó al de computadoras de escritorio en 2015 y los teléfonos inteligentes se están convirtiendo rápidamente en el portal de Internet preferido por los consumidores. Los consumidores gastan el 70% de su consumo de medios y tiempo de pantalla en dispositivos móviles, y la mayor parte de ese tiempo en aplicaciones móviles. Esta es una gran oportunidad para que las empresas lleguen a sus consumidores, pero también es un mercado muy saturado.
Existen más de 6,5 millones de aplicaciones en las principales tiendas de aplicaciones móviles, millones de aplicaciones web y más de mil millones de sitios web. Las empresas utilizan el análisis móvil o métricas móviles para obtener una ventaja competitiva en la creación de experiencias móviles que destaquen.
Las herramientas de análisis móvil también brindan a los equipos una ventaja muy necesaria en publicidad. La publicidad móvil ahora representa casi el 70% de toda la publicidad digital según eMarketer, unos $135 mil millones, y sigue creciendo. A medida que más empresas compiten por los clientes en los dispositivos móviles, las empresas deben comprender en detalle el rendimiento de sus anuncios. Si los usuarios de la aplicación interactúan con los anuncios, lo más probable es que terminen comprando.
¿Cómo funciona la analítica móvil?
La analítica móvil rastrea usuarios únicos para registrar sus datos demográficos y comportamientos. La tecnología de seguimiento varía entre los sitios web, que utilizan JavaScript o cookies, y aplicaciones que requieren un kit de desarrollo de software (SDK). Cada vez que un visitante de un sitio web o aplicación realiza una acción, la aplicación dispara datos que se registran en la plataforma de análisis móvil. La analítica móvil normalmente rastrea:
- Visitas
- Visitantes
- Cadenas de acciones
- Ubicación
- Información del dispositivo
- Iniciar sesión / cerrar sesión
- Datos de eventos personalizados
Las empresas utilizan estos datos para averiguar qué quieren los usuarios a fin de ofrecer una experiencia de usuario más satisfactoria. Por ejemplo, se puede ver:
- ¿Qué atrae a los visitantes a la aplicación?
- ¿Cuánto tiempo suelen quedarse los visitantes?
- ¿Con qué funciones interactúan los visitantes?
- ¿Dónde los visitantes encuentran problemas?
- ¿Qué factores están correlacionados con resultados como compras?
- ¿Qué factores conducen a un mayor uso y retención a largo plazo?
Con los datos de análisis móviles, los equipos de productos y marketing pueden crear ciclos de retroalimentación positiva. A medida que actualizan su aplicación, lanzan campañas y nuevas funciones, probrando así las pruebas A/B para ver el impacto de estos cambios en la audiencia.
Según cómo responda la audiencia, los equipos pueden realizar más cambios que produzcan aún más datos y conduzcan a más pruebas.
Hay empresas que crean diferentes equipos para manejar sus aplicaciones. Cada uno de ellos van a utilizar las analiticas de maneras distintas. Veamos cómo lo hacen.
- Marketing: rastrea el ROI de la campaña, segmenta a los usuarios, automatiza el marketing.
- UX / UI: rastrea comportamientos, prueba funciones, mide la experiencia del usuario
- Producto: rastrea el uso, funciones de prueba A/B, depura, establece alertas
- Equipos técnicos: realiza un seguimiento de las métricas de rendimiento, como los bloqueos de aplicaciones.
Las 5 razones principales por las que la Google Analytics es importante
El verano de 2019, Google lanzó Mobile App Analytics. Los informes están diseñados para brindar a los especialistas en marketing de dispositivos móviles datos útiles sobre quién usa sus aplicaciones y cómo las usan.
Ahora bien, estudiar y analizar estos informes al 100% es lo recomendable.
Estas son las principales razones para utilizar el análisis de aplicaciones móviles:
- Ayuda a construir una estrategia de marketing móvil eficiente.
Sin análisis para verificar a qué contenido y/o funcionalidad responden los clientes, los especialistas en marketing no tienen una base para elaborar estrategias. La analítica ayudará a definir un objetivo medible. ¿Mi aplicación tiene un ROI adecuado para mi campaña en general? ¿Qué tácticas están cosechando los mayores beneficios? Si no puedes responder estas preguntas con datos concretos, es prácticamente imposible crear una campaña de marketing exitosa.
- Descubre qué partes de tu aplicación usan las personas y qué partes no.
El seguimiento analítico tiene la capacidad de mostrar las diferentes pantallas y rutas que los usuarios toman cuando navegan por tu aplicación. Si sigues las pantallas en las que los usuarios pasan más tiempo y a las que vuelven con más frecuencia, tendrás una comprensión clara del contenido que buscan los usuarios. Vale la pena encontrar una mejor manera de llevarlos allí. Puedes utilizar esta información para producir más contenido o desarrollar aún más la funcionalidad en la que probablemente participarán sus usuarios.
- Conoce qué partes de tu aplicación generan conversiones valiosas.
La analítica móvil permite a los especialistas en marketing comprender qué partes de la aplicación generan conversiones y con qué frecuencia. Por ejemplo, si tienes una aplicación sin fines de lucro que acepta donaciones, puedes saber cuántas personas realmente están prometiendo una donación a través de tu aplicación, incluso si todas las contribuciones se procesan de la misma manera.
- Observaras si la gente realmente usa la aplicación.
Las personas solo usan el 25% de sus aplicaciones de forma continua. Dado que el uso repetido es muy importante para establecer una relación con sus usuarios, el seguimiento de si los usuarios por segunda vez pasan tiempo en la aplicación puede brindar información valiosa sobre si la aplicación brinda a los usuarios una razón suficiente para regresar.
- Detecta el dispositivo móvil.
¿Qué dispositivos móviles descargan tu aplicación? Es importante para la eficiencia general de tu estrategia de marketing móvil comprender qué dispositivos móviles deben priorizarse para el control de calidad y el desarrollo futuro. Por ejemplo, si observas que más usuarios de Android descargan tu aplicación, puedes investigar por qué es así y comprender mejor tu grupo demográfico objetivo.
Analytics puede ayudarte a realizar toda la experiencia de usuario de tu aplicación móvil, desde la detección hasta la descarga y la participación. A través de decisiones basadas en datos en cada etapa del ciclo de vida de la aplicación, los especialistas en marketing y los desarrolladores pueden crear una experiencia de aplicación que sea más útil y atractiva para sus usuarios y mejor también su estrategia general de marketing.
Errores de Google Analytics que se deben evitar
A pesar de su aparente simplicidad, existen posibles dificultades a medida que configuras y supervisas el análisis de su aplicación. No cometa estos errores:
- No utilizar los datos: tiene una gran cantidad de datos que puede usar. Ahora necesitas hacer algo con ellos. Existe una razón por la que la mayoría de las empresas han basado sus decisiones en los datos como parte de su cultura laboral. Estas decisiones tienen datos concretos que las respaldan.
- Confiar en métricas de vanidad: estos son puntos de datos que parecen ser positivos, pero en realidad no contienen evidencia real de que tu aplicación sea saludable. Pueden verse bien en papel, pero eso es todo. Un excelente ejemplo de métrica de vanidad: número total de instalaciones de aplicaciones. Una mejor métrica sería: ARPU o ARPDAU.
- No crear un plan: un plan te ayuda a definir cuáles son tus KPI y qué acciones debes tomar para alcanzar estos objetivos. También te ayudará a descubrir áreas en las que debes concentrarte cuando no se cumplan esos KPI.
Google Analytics para el ciclo de desarrollo de aplicaciones
- Recopilar datos
Aquí es donde la analítica móvil se vuelve realmente genial. Hay muchas cosas diferentes que puedes rastrear y medir; puedes obtener información detallada sobre absolutamente cualquier cosa que suceda en tu aplicación.
Por ejemplo, puedes crear un evento «compartido a través de SMS» en tu solución de análisis móvil. Cada vez que alguien comparta algo de tu aplicación por SMS, se registra como un evento. Luego, puedes ver cosas como cuántas personas compartieron, qué partes de contenido se comparten con mayor frecuencia, qué hacen las personas antes y después de compartir, si hacer que el botón de compartir sea azul o rojo fomenta más compartir, y cualquier otra cosa que te puedas imaginar.
Sin embargo, no se trata simplemente de eventos simples como presionar un botón específico. La analítica móvil puede brindar una visión profunda de cómo los usuarios realmente usan una aplicación. Puedes ver cómo las personas se mueven de una pantalla a otra, de qué pantallas es más probable que salgan de la aplicación y otros datos de flujo de pantalla.
Puedes rastrear el comportamiento a través de todo el embudo de conversión, desde descargar la aplicación (convertirse en un cliente potencial) y recopilar datos del usuario (calificar al cliente potencial) hasta entregar contenido (desarrollar y fomentar el interés) y registrar al usuario en su servicio (conversión).
El análisis de cohortes en Google Analytics te brinda datos aún mejores al dividir a tus usuarios en diferentes grupos. También puedes dividirlos en diferentes cohortes según su perfil de retención. Las personas que han estado usando tu aplicación durante años probablemente la usarán de manera diferente a las personas que se acaban de registrar. Cuanto más separes estos grupos en sus análisis, mejores serán tus datos.
Con información detallada sobre los diferentes grupos en cada etapa del proceso, puedes comenzar a obtener una imagen mucho mejor de sus clientes. Puedes ver lo que hacen inmediatamente después de descargar la aplicación. Qué acciones es más probable que tomen, qué tipo de contenido les interesa. Todo esto te brinda información detallada sobre los intereses, deseos e intenciones de tus clientes y esta información se vuelve extremadamente útil en el siguiente paso.
- Probar cambios
Una vez que tengas toda esta información, puedes comenzar a capitalizarla ejecutando pruebas. La prueba preferida para la mayoría de los gerentes de productos y especialistas en marketing es la prueba A/B, en la que se muestran dos versiones de la aplicación a diferentes usuarios para ver cómo un cambio afecta el comportamiento.
Aquí es donde realmente puedes comenzar a perseguir los objetivos que te propusiste anteriormente. Supongamos que te gustaría aumentar la retención de clientes, puedieras cambiar, por ejemplo, la frecuencia de las notificaciones que envía tu aplicación. Con las capacidades de prueba la A/B, puedes cambiar la frecuencia de notificación para un pequeño grupo de usuarios y luego comparar las estadísticas de retención con el grupo más grande para ver si hay alguna diferencia.
Puedes realizar pruebas A/B prácticamente en cualquier cosa. Puedes cambiar el aspecto de toda la aplicación o solo un elemento creativo, puedes cambiar la copia en una página o tu llamado a la acción. Hasta puedes cambiar algo tan sencillo como la animación de cambio de página o tan integral como el aspecto de la primera pantalla.
Todas estas pruebas tienen un único propósito: hacer un producto que cumpla mejor con sus objetivos. Si tu objetivo es la retención, tus cambios deben mantener a las personas abriendo y usando la aplicación. Si se trata de una mayor participación, deberían obtener más pulsaciones y dedicar más tiempo a la aplicación. Si busca aumentar las conversiones, tus cambios deberían hacer que más personas presionen «Comprar».
Una buena solución de Google Analytics te ayudará a lo largo de esta prueba. Facilitará la implementación de esos cambios y te dirá si tu prueba tiene un efecto estadísticamente significativo en el comportamiento. Te mostrará si tus puntos de entrega cambian, si la retención se vio afectada, cómo las personas usan la aplicación después del cambio, etc.
En resumen, te permitirá tomar los datos que recopiló en el paso uno y ver qué puedes hacer al respecto.
- Mejorar tu producto
En este punto, has establecido objetivos, recopilado datos relacionados con esos objetivos y probado para ver si los cambios dentro de tu producto afectarán el comportamiento de tus usuarios.
Esta es la información que te ayudará a crear un mejor producto. Una de las partes más difíciles de ser gerente de producto es descubrir cómo mejorar lo que vendes, pero con un buen análisis lo sabrás, las analíticas ya te lo han dicho. Si estás perdiendo usuarios entre las edades de 18 y 30 cerca del final de su embudo de conversión, puedes esforzarte más para generar interés en este grupo antes de intentar realizar la conversión.
No es necesario pasar incontables horas preguntando a los usuarios qué quieren de tu producto o adivinar qué te ayudará a convertir más. Ya no son necesarias las pruebas a ciegas en versiones falsas de tu aplicación, los análisis muestran exactamente qué cambios te ayudarán a alcanzar tus objetivos.
- Rehacer constantemente tu producto.
Los procesos de desarrollo iterativos han arrasado en el mundo del desarrollo durante la última década. La metodología Agile ha pasado de ser un marco de desarrollo a una forma de describir una empresa que se mueve rápidamente, vuelve a analizar constantemente las necesidades de sus clientes y encuentra nuevas formas de satisfacerlas. Luego, por supuesto, implementan su producto nuevo o actualizado muy rápidamente.
Andy Singleton incluso recomienda un proceso llamado Agile continuo que implica actualizaciones y entregas de productos extremadamente rápidas. A veces, las correcciones se desarrollarán y se lanzarán en cuestión de horas. La analítica móvil hace que esta sea una opción para las empresas que utilizan aplicaciones móviles.
La solución de análisis recopila constantemente el comportamiento de tus usuarios y siempre podrás realizar pruebas. Tan pronto como termines una prueba, debes tener otra lista para comenzar. Las pruebas, la mejora y la optimización constantes deben ser una estrategia central para la gestión de tu producto.
Tal vez encontraste una forma efectiva de segmentar tus cohortes para una mejor participación. Luego, podrías pasar a buscar mejores formas de retenerlos o averigua qué tipo de contenido hace que se conviertan de manera más consistente.
Al igual que el desarrollo de software, la gestión de productos también puede ser un proceso ágil y con una analítica móvil eficaz siempre hay información para que puedas recopilar, analizar y actuar.
Podemos concluir que la respuesta a ¿por qué deberías utilizar las analíticas móviles para tu aplicación móvil? Es que el análisis móvil, Google Analytics, es la pieza que no puede faltar en el ciclo de vida de una aplicación. El proceso de cuatro pasos para recopilar datos, probar, mejorar y rehacer puede ser de gran ayuda para cualquier dueño de un negocio, emprendedor o gerente de producto, desde tiendas de desarrollo de aplicaciones unipersonales hasta corporaciones multinacionales.
Con las pruebas continuas y la integración de conocimientos, puedes crear un producto que se destaque del resto. Eso es lo que consigue clientes leales, ingresos recurrentes y una marca sólida.
No solo ayuda con los productos existentes, la analítica móvil es una herramienta útil en cada etapa del ciclo de vida del producto. Incluso puedes utilizar los análisis móviles para informar el lanzamiento de nuevos productos. Si los clientes están interactuando con tu aplicación de una manera inesperada, puedes capitalizarlo lanzando un nuevo producto que satisfaga sus necesidades. Cualquier tipo de información sobre el comportamiento, la intención o los deseos de tu cliente puede informar el desarrollo del producto y ayudarte a crear un producto exitoso desde el primer día.
«Las posibilidades de innovación con la analítica móvil son casi infinitas. Y cada día que no los aprovecha, se pierde una posición de mercado más sólida. Igual recuerda que puedes contactar al team Anincubator si requieres de ayuda o si tienes alguna pregunta. «
