¿Qué es la analítica móvil?

¿Qué es la analítica móvil?

La analítica móvil, también conocida como analítica de aplicaciones móviles, se refiere al proceso de analizar cómo interactúan los usuarios con una aplicación móvil a escala. Al supervisar las interacciones generales de la aplicación con el uso de funciones, los puntos de fricción, las tasas de bloqueo, los cuellos de botella en los procesos y el abandono, la analítica móvil proporciona información fundamental que... desarrolladores de aplicaciones puede utilizar para mejorar la experiencia del usuario (UX).

La analítica móvil no sólo ayuda a descubrir problemas de usabilidad de la aplicación, sino que también supervisa la eficacia de las mejoras, lo que permite a los desarrolladores de aplicaciones tomar decisiones informadas sobre UX basadas en métricas de uso rápidamente. Cuanto mejor sea la experiencia de usuario, más usuarios atraerá y retendrá una aplicación.

Por estas razones, la analítica móvil debería ser una parte vital del proceso de despliegue y mantenimiento de aplicaciones móviles, ayudando a garantizar que las aplicaciones tengan éxito y sigan evolucionando hacia las necesidades y expectativas de sus usuarios.

Continúe leyendo para profundizar en las diferencias entre la analítica web y la analítica móvil, los tipos de analítica móvil, las métricas específicas que debe seguir y cómo los equipos de una organización pueden utilizar la analítica móvil en su beneficio.

• Analítica web frente a analítica móvil
  
• Tipos de análisis de móviles
• Métricas de análisis móvil
• Cómo utilizan los distintos equipos la analítica móvil en una organización
• Mejores prácticas de análisis móvil
  
• Retos del análisis móvil
  
• Cómo realizar un seguimiento de los análisis de aplicaciones móviles
  
• Cómo puede ayudar Couchbase Mobile
  

Analítica web frente a analítica móvil

Aunque en ambos casos se trata de analizar cómo interactúan los usuarios con las aplicaciones, la analítica web es diferente de la analítica móvil. Las aplicaciones web tienen patrones y metáforas de acceso e interacción muy diferentes de las aplicaciones móviles. Por ejemplo, la interacción con aplicaciones web implica hacer clic en enlaces y desplazarse por las páginas, mientras que la interacción con aplicaciones móviles se basa en gestos como toques, deslizamientos y deslizamientos. Por tanto, cada esfuerzo analítico tiene sus propias diferencias. Para desglosarlo aún más:

• Análisis web mide y supervisa interacciones como visitas, clics en anuncios, páginas principales, ingresos totales y seguimiento de eventos.
• Análisis de móviles mide y supervisa métricas como la velocidad de la aplicación y el rendimiento del tiempo de actividad, así como la participación dentro de la aplicación, los esfuerzos de monetización y los cuellos de botella de la UX, y debe tener en cuenta las diferencias entre las metáforas de interacción del usuario de cada plataforma móvil.

Debido a las diferencias, la analítica móvil no es tan universal como la analítica web. Mientras que las métricas de la analítica web se aplican a casi todas las aplicaciones web, muchas métricas de la analítica móvil pueden no aplicarse a todas las aplicaciones móviles. Por este motivo, debes tener unos objetivos claros y una estrategia definida de antemano para asegurarte de que realizas el seguimiento de las métricas más relevantes para medir el éxito.

Tipos de análisis de móviles

Hay muchos tipos de métricas de análisis móvil que medir; sin embargo, las que emplee dependerán de cómo funcione su aplicación, sus plataformas y las características que potencien la interfaz de usuario (UI). He aquí algunos ejemplos típicos:

Rendimiento de la aplicación
Medición de la rendimiento de una aplicación móvil consiste en registrar datos como el tiempo de carga inicial, la velocidad de transición entre pantallas y tareas, y la tasa de errores. Métricas como estas ayudan a los desarrolladores de aplicaciones a saber dónde invertir su tiempo para mejorar el rendimiento.

Compromiso dentro de la aplicación
Medir las actividades de los usuarios, como el tiempo que pasan en una pantalla determinada o en un conjunto de tareas, puede revelar cuellos de botella en la experiencia del usuario y áreas en las que mejorar la usabilidad.

Monetización de aplicaciones
Muchos desarrolladores de aplicaciones ofrecer versiones gratuitas y monetizarlas con compras dentro de la aplicación y funciones premium de pago. Al medir los esfuerzos de monetización a lo largo del tiempo y los datos demográficos, los desarrolladores pueden ver qué estrategias de monetización funcionan mejor y para qué tipos de usuarios.

Publicidad móvil
El análisis de la tasa de participación de la publicidad en aplicaciones en función de los datos demográficos de los usuarios beneficia a los profesionales del marketing, que pueden evaluar la eficacia de los anuncios en función de la participación real.

Métricas de análisis móvil

Las métricas que deben medirse para el análisis móvil varían, pero algunas de las más comunes son:

• Descargar o instalar volumen: El seguimiento del número de descargas de una aplicación móvil da una idea de su tasa de adopción y popularidad general.
• Usuarios activos mensuales y diarios (MAU/DAU): El seguimiento del volumen medio de usuarios en periodos diarios y mensuales proporciona una idea del uso general de una aplicación.
• Tasa de retención: El seguimiento del uso repetido a lo largo del tiempo ayuda a determinar la adherencia y la popularidad de la aplicación.
• Tasa de conversión: El seguimiento del volumen de usuarios que han pasado de la versión gratuita a la de pago o de la básica a la premium ayuda a medir el éxito de sus esfuerzos de marketing y proporciona información sobre las áreas que necesitan mejoras.
• Tasa de abandono: Medir el número de desinstalaciones, en qué parte de la UX de la aplicación se han producido y las valoraciones o comentarios asociados puede ayudar a los desarrolladores a mejorar los problemas que provocan el abandono.

Cómo utilizan los distintos equipos la analítica móvil en una organización

Dependiendo de su función organizativa o área de interés, puede depender de diferentes métricas y técnicas de análisis móvil. Por ejemplo, lo que es importante para un equipo de producto puede no serlo tanto para un equipo de UX/UI, marketing o ingeniería. También es importante tener en cuenta que la alta dirección puede tener objetivos diferentes a los de los equipos que realizan tareas cotidianas y puede determinar el éxito a través de otras métricas.

Estas son algunas de las formas en que los equipos de una organización pueden utilizar los análisis móviles:

• Los jefes de producto y sus equipos confían en los análisis para conocer la popularidad de determinadas funciones y atributos de sus aplicaciones. La analítica les ayuda a decidir dónde invertir tiempo y esfuerzo en innovaciones y qué funciones eliminar o mejorar. Gracias a la medición, pueden ver la eficacia de los cambios y ajustarlos rápidamente.
• Los equipos de UI/UX utilizan técnicas como las pruebas A/B para medir la capacidad de descubrimiento de funciones y determinar las mejores rutas de UI para una experiencia de usuario óptima.
• Los equipos de marketing utilizan la analítica móvil para medir la eficacia de las promociones de las aplicaciones y las campañas publicitarias, lo que les permite ampliar o ajustar los mensajes y las tácticas en función de los resultados de los análisis.
• Los equipos de ingeniería utilizan análisis móviles para comprender los problemas de rendimiento y de código que provocan fallos y una mala experiencia de usuario.

Mejores prácticas de análisis móvil

Siguiendo las mejores prácticas de análisis móvil se asegura de obtener el máximo provecho de sus esfuerzos de análisis y no pasar por alto cuestiones cruciales. Asegúrese siempre de:

• Planifique cuidadosamente y establezca objetivos antes de iniciar un nuevo proyecto.
• Consiga la aprobación de los ejecutivos desde el principio para agilizar la participación de las partes interesadas y sus equipos.
• Identifique las métricas para el análisis y defina claramente qué constituye el éxito.
• Garantizar la privacidad de los datos sensibles.
• Tomar medidas inmediatas sobre resultados del análisis y realizar un seguimiento de la mejora o el declive.

Retos del análisis móvil

Los retos de la analítica móvil suelen girar en torno a los datos. Los obstáculos más comunes son:

• Recogida de datos: Si no captura datos de numerosos dispositivos a escala, podría pasar por alto información valiosa sobre áreas de mejora y potencialmente perder ingresos.
• Volumen de datos: Debe disponer de una forma infalible de almacenar y manejar grandes cantidades de datos para su análisis.
• Limpieza de datos: Los datos deben estar limpios, ser coherentes y no presentar complicaciones para poder rastrearlos y obtener información procesable.

Comprender de antemano estos retos fundamentales le ayudará a prepararse adecuadamente.

Cómo realizar un seguimiento de los análisis de aplicaciones móviles

Hay muchos indicadores clave de rendimiento (KPI) diferentes a tener en cuenta con la analítica móvil; sin embargo, los más importantes en los que centrarse son los que determinan las tasas de retención, crecimiento y abandono. Puede utilizar estos KPI para analizar y predecir el gasto y el crecimiento futuros.

Una mala experiencia de usuario es la principal causa de abandono de aplicaciones móviles. Por ello, es crucial controlar la fluidez y velocidad de la navegación y medir elementos como el tiempo medio de espera para tareas comunes como la instalación, las actualizaciones y guardar el estado, así como los bloqueos y comportamientos inesperados.

También es importante hacer un seguimiento de la interacción con los anuncios y ofertas de las campañas de marketing. Puede simplificar el seguimiento segmentando a los usuarios en categorías demográficas como rango de edad, región geográfica y ocupación. Lo que funciona para los usuarios en algunas profesiones o zonas del país puede no funcionar para otros, por lo que es crucial asegurarse de analizar estos matices adecuadamente para determinar cursos de acción alternativos.

Por último, debes tener en cuenta por qué suceden las cosas, no sólo lo que ha sucedido. Si un bloqueo se produce de forma intermitente durante una tarea específica, analice la progresión completa de la interacción. ¿Algunos usuarios pulsan con demasiada frecuencia mientras esperan y sobrecargan la gestión de procesos, lo que provoca el bloqueo? Si ese es el caso y la tarea es propensa a retrasos frustrantes, considere la posibilidad de hacerla más rápida o de mostrar un indicador de espera.

Cómo puede ayudar Couchbase Mobile

Couchbase Mobile es útil para las iniciativas de analítica móvil porque captura los datos en el dispositivo y los sincroniza con Couchbase Capella™ en la nube, donde se pueden analizar de forma agregada a escala utilizando los servicios Capella Columnar. En concreto, nuestra oferta móvil proporciona:

Una base de datos nativa de la nube: Capella Columnar permite análisis de datos en tiempo real en la misma plataforma que las cargas de trabajo de las aplicaciones operativas. Puede actuar rápidamente sobre la información obtenida de los análisis para realizar cambios en su aplicación. También se puede escalar rápidamente para satisfacer las necesidades cambiantes de la aplicación o el análisis. Esto es ideal para el análisis operativo en tiempo real que requiere la analítica móvil.

Una base de datos integrada: Couchbase Lite es la versión integrable de Couchbase para aplicaciones móviles y de IoT que almacena datos localmente en el dispositivo. Ofrece todas las funcionalidades de consulta CRUD y SQL, así como soporte para búsquedas vectoriales y consultas predictivas para llamar a modelos de IA en el borde.

Sincronización de datos de la nube al perímetro: Un sistema jerárquico seguro pasarela para la sincronización de datos a través de la web, así como la sincronización peer-to-peer entre dispositivos, con soporte para autenticación, autorización y control de acceso de grano fino.

Recursos móviles adicionales

Si desea seguir leyendo más sobre móviles en relación con las aplicaciones móviles y la analítica, puede visitar nuestro blog y centro de conceptos y revise los siguientes recursos:

Página de producto de Capella Columnar
Por qué necesita una base de datos móvil
¿Qué es el desarrollo móvil nativo? (ventajas, herramientas, recursos)
Primero fuera de línea: Una mentalidad para desarrollar aplicaciones móviles más rápidas y fiables