O que é Mobile Analytics?

O que é análise móvel?

A análise móvel, também conhecida como análise de aplicativos móveis, refere-se ao processo de análise de como os usuários interagem com um aplicativo móvel em escala. Ao monitorar as interações gerais do aplicativo com o uso de recursos, pontos de atrito, taxas de falha, gargalos de processo e abandono, a análise móvel fornece informações essenciais que desenvolvedores de aplicativos pode ser usado para melhorar a experiência do usuário (UX).

A análise móvel não apenas ajuda a descobrir problemas de usabilidade do aplicativo, mas também monitora a eficácia das melhorias, permitindo que os desenvolvedores de aplicativos tomem decisões informadas sobre a experiência do usuário com base em métricas de uso rapidamente. Quanto melhor for a UX, mais usuários um aplicativo atrai e retém.

Por esses motivos, a análise móvel deve ser uma parte essencial do processo de implantação e manutenção de aplicativos móveis, ajudando a garantir que os aplicativos sejam bem-sucedidos e continuem a evoluir de acordo com as necessidades e expectativas dos usuários.

Continue lendo para se aprofundar nas diferenças entre a análise móvel e da Web, nos tipos de análise móvel, nas métricas específicas que você deve acompanhar e em como as equipes de uma organização podem utilizar a análise móvel em seu benefício.

• Análise da Web vs. análise de dispositivos móveis
  
• Tipos de análise móvel
• Métricas de análise móvel
• Como diferentes equipes usam a análise móvel em uma organização
• Práticas recomendadas de análise móvel
  
• Desafios da análise móvel
  
• Como rastrear a análise de aplicativos móveis
  
• Como o Couchbase Mobile pode ajudar
  

Análise da Web vs. análise de dispositivos móveis

Embora ambos tenham a ver com a análise de como os usuários interagem com os aplicativos, a análise da Web é diferente da análise móvel. Os aplicativos da Web têm padrões e metáforas de acesso e interação muito diferentes dos aplicativos móveis. Por exemplo, a interação com aplicativos da Web envolve clicar em links e rolar pelas páginas, enquanto a interação com aplicativos móveis é baseada em gestos como toques, deslizes e deslizamentos. Dessa forma, cada esforço de análise tem diferenças distintas. Para detalhar melhor:

• Análise da Web mede e monitora interações como visualizações, cliques em anúncios, páginas principais, receita total e rastreamento de eventos.
• Análise móvel mede e monitora métricas como a velocidade do aplicativo e o desempenho do tempo de atividade, bem como o envolvimento no aplicativo, os esforços de monetização e os gargalos de UX, e deve considerar as diferenças entre as metáforas de interação do usuário de cada plataforma móvel.

Devido a essas diferenças, a análise móvel não é tão simples quanto a análise da Web. Enquanto as métricas de análise da Web se aplicam a praticamente todos os aplicativos da Web, muitas métricas de análise móvel podem não se aplicar a todos os aplicativos móveis. Por isso, você deve ter metas claras e uma estratégia delineada de antemão para garantir que esteja acompanhando as métricas mais relevantes para medir o sucesso.

Tipos de análise móvel

Há muitos tipos de métricas de análise móvel para medir; no entanto, as que você emprega dependem de como o seu aplicativo funciona, de suas plataformas e dos recursos que alimentam a interface do usuário (UI). Aqui estão alguns exemplos típicos:

Desempenho do aplicativo
Medindo o desempenho de um aplicativo móvel envolve a captura de itens como tempos de carregamento inicial, velocidade de transição entre telas e tarefas e taxas de erro. Métricas como essas ajudam os desenvolvedores de aplicativos a entender onde gastar seu tempo para melhorar o desempenho.

Engajamento no aplicativo
A medição das atividades do usuário, como o tempo gasto em uma determinada tela ou conjunto de tarefas, pode revelar gargalos de UX e áreas para melhorias de usabilidade.

Monetização de aplicativos
Muitos desenvolvedores de aplicativos oferecem versões gratuitas e as monetizam com compras no aplicativo e recursos premium pagos. Ao medir os esforços de monetização ao longo do tempo e dos dados demográficos, os desenvolvedores podem ver o que funciona melhor para as estratégias de monetização para quais tipos de usuários.

Publicidade móvel
A análise da taxa de engajamento da publicidade no aplicativo em relação aos dados demográficos dos usuários beneficia os profissionais de marketing, que podem avaliar a eficácia dos anúncios com base no engajamento real.

Métricas de análise móvel

As métricas a serem medidas para a análise móvel variam, mas algumas das mais comuns incluem:

• Downloads ou volume de instalação: O acompanhamento do número de downloads de um aplicativo móvel lhe dá uma ideia da taxa de adoção e da popularidade geral.
• Usuários ativos mensais e diários (MAU/DAU): O acompanhamento do volume médio de usuários em períodos diários e mensais fornece uma noção do uso geral de um aplicativo.
• Taxa de retenção: O monitoramento do uso repetido ao longo do tempo ajuda a determinar a aderência e a popularidade do aplicativo.
• Taxa de conversão: O acompanhamento do volume de usuários que converteram de níveis gratuitos para pagos ou de básicos para premium ajuda a medir o sucesso de seus esforços de marketing e fornece informações sobre as áreas que precisam ser melhoradas.
• Taxa de abandono: Medir o número de desinstalações, onde elas ocorreram na experiência do usuário do aplicativo e qualquer classificação ou feedback associado pode ajudar os desenvolvedores a melhorar os problemas que levam ao abandono.

Como diferentes equipes usam a análise móvel em uma organização

Dependendo da sua função organizacional ou da sua área de foco, você pode depender de diferentes métricas e técnicas de análise móvel. Por exemplo, o que é importante para uma equipe de produto pode não ser tão importante para uma equipe de UX/UI, marketing ou engenharia. Também é importante considerar que a alta gerência pode ter metas diferentes das equipes que executam tarefas diárias e pode determinar o sucesso por meio de outras métricas.

Aqui estão algumas das maneiras pelas quais as equipes de uma organização podem usar a análise móvel:

• Os gerentes de produtos e suas equipes dependem da análise para revelar a popularidade de recursos e atributos específicos de seus aplicativos. A análise os ajuda a decidir onde investir tempo e esforço em inovações e quais recursos devem ser descontinuados ou aprimorados. Por meio da medição, eles podem ver a eficácia das mudanças e ajustá-las rapidamente.
• As equipes de UI/UX usam técnicas como testes A/B para medir a capacidade de descoberta de recursos e determinar os melhores caminhos de UI para otimizar a experiência do usuário.
• As equipes de marketing usam a análise móvel para avaliar a eficácia das promoções de aplicativos e campanhas publicitárias, o que lhes permite ampliar ou ajustar as mensagens e as táticas com base nos resultados da análise.
• As equipes de engenharia usam a análise móvel para entender os problemas de desempenho e os problemas de código que levam a falhas e a uma experiência de usuário ruim.

Práticas recomendadas de análise móvel

Seguir as práticas recomendadas de análise móvel garante que você obtenha o máximo de seus esforços de análise e não ignore problemas cruciais. Certifique-se sempre de:

• Planeje cuidadosamente e estabeleça metas antes de iniciar um novo projeto.
• Obtenha a adesão dos executivos com antecedência para agilizar a participação das partes interessadas e de suas equipes.
• Identificar métricas para análise e definir claramente o que constitui sucesso.
• Garanta a privacidade dos dados confidenciais.
• Tome medidas imediatas para resultados da análise e acompanhar a melhora ou o declínio.

Desafios da análise móvel

Os desafios da análise móvel geralmente giram em torno dos dados. Os obstáculos mais comuns incluem:

• Coleta de dados: Se você não capturar dados de vários dispositivos em escala, poderá ignorar insights valiosos sobre áreas a serem melhoradas e, potencialmente, perder receita.
• Volume de dados: Você precisa ter uma maneira infalível de armazenar e manipular grandes quantidades de dados para análise.
• Limpeza de dados: Os dados devem ser limpos, consistentes e descomplicados para que haja rastreabilidade e insights acionáveis.

Compreender esses desafios fundamentais com antecedência o ajudará a se preparar adequadamente.

Como rastrear a análise de aplicativos móveis

Há muitos indicadores-chave de desempenho (KPIs) diferentes a serem considerados na análise móvel; no entanto, os mais importantes a serem enfocados são aqueles que determinam as taxas de retenção, crescimento e abandono. Você pode usar esses KPIs para analisar e prever gastos e crescimento futuros.

Uma experiência de usuário ruim é a principal causa do abandono de aplicativos móveis. Por isso, é fundamental monitorar a suavidade e a velocidade da navegação e medir itens como o tempo médio de espera para tarefas comuns, como instalação, atualizações e salvamento de estado, bem como falhas e comportamentos inesperados.

Também é importante rastrear a interação com anúncios de campanha e ofertas para esforços de marketing. Você pode simplificar o rastreamento segmentando os usuários em categorias demográficas, como faixa etária, região geográfica e ocupação. O que funciona para usuários de algumas profissões ou áreas do país pode não funcionar para outros, portanto, é fundamental garantir que você analise essas nuances adequadamente para determinar cursos de ação alternativos.

Por fim, você deve considerar por que as coisas estão acontecendo, não apenas o que aconteceu. Se uma falha ocorrer de forma intermitente durante uma tarefa específica, observe toda a progressão da interação. Alguns usuários estão tocando com muita frequência enquanto esperam e sobrecarregam o tratamento do processo, o que leva à falha? Se esse for o caso e a tarefa for propensa a atrasos frustrantes, procure torná-la mais rápida ou exibir um indicador de espera.

Como o Couchbase Mobile pode ajudar

O Couchbase Mobile é útil para iniciativas de análise móvel porque captura dados no dispositivo e os sincroniza com o Couchbase Capella™ na nuvem, onde podem ser analisados de forma agregada em escala usando os serviços Capella Columnar. Especificamente, nossa oferta móvel fornece:

Um banco de dados nativo da nuvem: A Capella Columnar permite análise de dados em tempo real na mesma plataforma que as cargas de trabalho de aplicativos operacionais. Você pode agir rapidamente com base nas informações obtidas com a análise para fazer alterações em seu aplicativo. Ele também pode ser dimensionado rapidamente para atender às necessidades analíticas ou de aplicativos em constante mudança. Isso é ideal para a análise operacional em tempo real necessária para a análise móvel.

Um banco de dados incorporado: Couchbase Lite é a versão incorporável do Couchbase para aplicativos móveis e de IoT que armazena dados localmente no dispositivo. Ele oferece funcionalidade completa de consulta CRUD e SQL e suporte para pesquisa vetorial e consultas preditivas para chamar modelos de IA na borda.

Sincronização de dados da nuvem para a borda: Um sistema seguro e hierárquico porta de entrada para sincronização de dados pela Web, bem como sincronização ponto a ponto entre dispositivos, com suporte para autenticação, autorização e controle de acesso refinado.

Recursos móveis adicionais

Se quiser continuar lendo mais sobre dispositivos móveis relacionados a aplicativos móveis e análises, visite nosso blog e centro de conceitos e examine os seguintes recursos:

Página do produto Capella Columnar
Por que você precisa de um banco de dados móvel
O que é desenvolvimento móvel nativo? (benefícios, ferramentas, recursos)
Offline primeiro: Uma mentalidade para desenvolver aplicativos móveis mais rápidos e confiáveis