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APP & Mobile Analytics: Cómo medir el éxito de una APP

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Como cualquier otro producto o servicio, las aplicaciones móviles tienen que conseguir venderse o, en el caso de ofrecerse de manera gratuita, encontrar financiación de inversores. Como haríamos en cualquier negocio, en el caso de las apps es necesario establecer unos objetivos que marquen su éxito o fracaso y que nos indiquen el grado de rentabilidad que ofrece. Por eso, en este artículo te explicamos cómo medir el éxito de una app con las app analytics. ¡No te lo pierdas!

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Hay ciertas métricas y KPI’s imprescindibles a valorar a la hora de marcar estos objetivos y que son las primeras que van a buscar tus inversores. Descubre qué métricas y objetivos necesitas para valorar aplicaciones y determinar su rentabilidad.

APP Analytics: Cómo medir el éxito de una APP

Una vez que hayamos creado una aplicación móvil y tengamos una base sólida, lo siguiente que deberemos hacer es medir su rendimiento. Incluso si los resultados son buenos, comprobar si tiene una estructura saludable es fundamental. Esto nos ayudará a realizar un seguimiento del rendimiento y a mejorar continuamente la experiencia del usuario para crear una herramienta útil y, claro está, obtener más ingresos.

Iniciaremos este proceso seleccionando las KPI’s que utilizaremos para las app analytics:

1. Número de usuarios

Como nos podemos imaginar, una de las KPI’s más importantes para medir el éxito de una APP es saber cuántas personas se la han descargado y cuántos tienen la intención de utilizarla. Esto nos permitirá analizar la participación de los usuarios, ya que el objetivo principal de cualquier modelo de negocio en este ámbito es el constante aumento de la base de datos de usuarios.

En este sentido, también puede ser interesante plantearse hacer un seguimiento del canal por el que se instala mayoritariamente. Esta información nos puede ayudar, por ejemplo, en la toma de decisiones relacionadas con la inversión en publicidad y marketing.

Dentro de este mismo KPI encontramos la tasa de activación, que es el porcentaje de personas que se han descargado la aplicación y que realmente la utilizan. Tanto Google Store como Apple App proporcionan esta información.

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2. Daily Active Users (DAU)

DAU, del inglés Daily Active Users, hace referencia a los usuarios únicos que inician sesión un determinado día. Saber el número de personas que se han descargado una aplicación no tiene por qué indicar si la están utilizando. Por eso es importante hacer un seguimiento de la participación activa.

Conociendo el número de usuarios activos diarios sabremos si se está usando la aplicación y si el público la considera indispensable o no. Esta app analytics nos indica cada individuo que usa la aplicación, no el número de sesiones. Por lo tanto, cada persona se cuenta una vez sin importar si usa la aplicación una o muchas veces al día. La DAU también se puede calcular para un día específico o promediar durante un período de tiempo concreto.

Se calcula analizando la cantidad de usuarios que abren la aplicación en un día.

3. Monthly Active Users (MAU)

En la línea del anterior app analytics, también tenemos el MAU, del inglés Monthly Active Users, que hace referencia a los usuarios únicos que inician sesión al menos una vez al mes.

El seguimiento de quienes abren e interactúan con la app con regularidad muestra la utilidad de esta aplicación. Para calcular esto puede utilizarse Google Analytics, que clasifica a un usuario activo como alguien que ha abierto e interactuado con la herramienta en los últimos 30 días.

Entre otras cosas, con Google Analytics podrás dividir este número en cuatro segmentos. Los usuarios activos durante un día, siete, catorce y treinta.

4. User Stickness

Para determinar este KPI, tendrás que dividir el DAU por el MAU y así obtener un porcentaje. Cuanto mayor sea el porcentaje, más a menudo los usuarios volverán a utilizar la aplicación. Si el porcentaje aumenta con el tiempo, será un indicador muy bueno. Cuanto más cerca esté el número DAU del número MAU, mayor será la adherencia de la aplicación. Eso significa que los usuarios promedio mensuales vuelven con más frecuencia.

El User Stickiness es uno de los indicadores de app analytics más importantes, ya que nos indica el engagement de los usuarios respecto a la aplicación. Es decir, cuántos entran a diario.

En aplicaciones como los juegos es muy útil para estimar si el juego es viciante o no. Si el indicador está por encima del 20% es suficiente para considerarlo adictivo.

5. ARPU y ARPPU

El ARPU, Average Revenue Per User en inglés, hace referencia al ingreso medio que se obtiene por cada usuario, algo esencial para medir la viabilidad de la aplicación. Para obtener esta métrica hay que dividir los ingresos obtenidos en general por el número de usuarios activos durante un período de tiempo determinado, ya sean DAU (diarios) o MAU (mensuales).

El ARPPU o Average Revenue Per Paying User mide el gasto medio que hace cada usuario de pago. En esta métrica solo tenemos en cuenta a los usuarios de pago, lo que nos permite saber cuánto dinero se gastan en la aplicación. Sabremos que vamos por buen camino al decir que el gasto de un 2 o 4 por ciento de los usuarios es capaz de cubrir lo que invertimos en el 90% restante que no compra nada.  Se calcula dividiendo los ingresos totales por los usuarios de pago.

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6. Churn Rate

El Churn Rate es la app analytics que hace referencia a los usuarios que se van perdiendo, algo que muchos olvidan pero que es tan importante como aquellos nuevos que vamos adquiriendo. Nunca hay que pensar que una vez se ha conseguido un cliente o usuario se va a quedar para siempre con nosotros.

Esta cifra puede ayudar a descubrir qué es lo que no funciona. Si se acompaña el abandono de la app con un formulario en el que preguntemos el motivo de la marcha es incluso mejor. Tal vez se deban reconsiderar las técnicas de engagement que se están usando, los precios, etc. En cualquier caso, lo más importante es llevar un control de los usuarios que se van perdiendo y equilibrarlo con los que se se quedan.

Para calcular el Churn Rate hay que dividir los usuarios activos perdidos en un mes por los usuarios activos del mes pasado.  

7. Retention Rate

Una vez que sepamos los que se van y el equilibrio con los que se quedan y su grado de participación, querremos saber más sobre los usuarios fieles. La Retention Rate nos dice el número de usuarios que retenemos. Para calcularla hace falta seguir esta fórmula: 1 – Churn Rate.

Si la aplicación tiene publicidad o utiliza técnicas de in-app purchases (suscribirse a más características especiales por un pago), una de las métricas que más nos van a interesar son las retenciones de la aplicación, ya que la publicidad y las compras dependen de cuántos usuarios se queden en ella.

Hay algunas fórmulas de retención que podemos ver, pero la más valiosa es el porcentaje de usuarios que se meten de nuevo en la aplicación durante un periodo de tiempo establecido. Por ejemplo, puedes calcular la cantidad de usuarios de un grupo específico que han usado la app en julio y compararlo con el mismo grupo que la utilizó el mes anterior. Esto nos dará una tasa de retención mensual y nos ayudará a determinar si la incorporación de nuevos usuario y la experiencia del usuario en la aplicación mantiene a las personas activas.

8. Análisis de cohorte

El análisis de cohorte es una app analytics muy útil cuando los usuarios están disminuyendo el uso de una aplicación. Por lo general, solemos tender a descargar muchas apps y a usar sólo algunas de ellas. Por eso, el análisis de cohorte puede mejorar la retención y crear usuarios a largo plazo al conocer cuándo y por qué dejan de usar la aplicación.

Para hacer esto debes analizar el lanzamiento de la aplicación por primera vez con el objetivo de construir una cohorte de adquisición. Una vez que lo tengas podrás controlar cuánto tiempo permanece activa la cohorte. Por ejemplo, observa un período de tiempo específico y monitorea la retención. Después de tres días, después de siete y después de un mes.

Esto te ayudará a determinar cuándo las personas abandonaron el uso de la aplicación y, por lo tanto, qué cualidades mejoran o impiden la retención.

9. Lifetime Value

El Lifetime Value es una app analytics que hace referencia al dinero que podemos obtener de cada usuario. Para calcular esta métrica hay que dividir el ARPU por el Churn Rate. Usando estas dos variables podremos ver cómo afecta la pérdida de usuarios a los beneficios que se obtienen por cada uno de los que están activos.

Esta métrica tiene como objetivo calcular cuánto valor podemos esperar de un usuario promedio durante el tiempo que se es cliente de la aplicación. Esto puede ser un ingreso o una ganancia, y puede ser antes o después de que se apliquen los gastos de marketing. Es importante determinarlo de antemano para que los cálculos sean coherentes. 

Los factores que necesitarás para llevar a cabo esta ecuación son:

  • Con qué frecuencia los usuarios realizan transacciones.
  • El valor monetario de esas transacciones.
  • Cuánto tiempo suelen permanecer los usuarios como clientes.

10. Retorno de la inversión (ROI)

Medir el retorno de la inversión tiene una serie de beneficios que incluyen la creación de un presupuesto eficiente, calcular el coste del proyecto mientras está en marcha y ayudar a planificar el próximo movimiento estratégico en cuanto al desarrollo de software. El ROI es útil para medir el éxito durante un período de tiempo y elimina las conjeturas al tomar decisiones futuras sobre la dirección de la app.

Cuando gastas dinero y otros recursos en la aplicación, como anuncios de pago, esperas obtener ganancias. Por lo tanto, el retorno de la inversión se mide dividiendo la cantidad de ganancias en clientes o ingresos que has generado por cuánto has gastado en marketing, incluyendo el tiempo dedicado o cualquier otro gasto.

11. Customer Acquisition Cost (CAC)

El CAC o Customer Acquisition Cost hace referencia a una métrica muy básica en cualquier campaña de productos o servicios. Con él se calcula el coste por cada nuevo usuario que se obtiene a partir de la inversión o gasto que se hace la campaña de marketing para la captación de dicho usuario. Se calcula dividiendo la inversión de la captación de usuarios por los nuevos usuarios.

Los clientes tienen un coste, ya sea el de la publicidad, la mano de obra u otros recursos. Los costes se pueden determinar dividiendo los ingresos brutos por el coste de la publicidad y otros relacionados.

¿Qué te han parecido estas métricas de app analytics? ¡Deja tus comentarios y comparte!

Teniendo claras estas métricas se puede llevar un control de la viabilidad de la aplicación y corregir los errores que se vayan cometiendo. Hay que saber interpretar los datos e identificar posibles causas de los resultados negativos y positivos que se vayan obteniendo para poder crear una hoja de ruta a seguir que nos permita mejorar. Si quieres dominar por completo la analítica y optimizar las conversiones, fórmate en el Master en Marketing Digital, Analítica y UX. ¡Te esperamos!

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Elena Bello

Periodista especializada en comunicación corporativa. Departamento de Marketing y Comunicación de IEBS Business School. Leer más

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