Optimiza tu aplicación con app analytics

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26 julio 2021

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El lanzamiento de una app es un gran paso para posicionarse en el mundo digital. Sin embargo, una vez que la aplicación está en el mercado es vital medir su éxito mediante app analytics.

¿Qué es app analytics?

App analytics es la herramienta que permite analizar una aplicación a través del comportamiento de sus usuarios. Para ello, utiliza parámetros concretos sobre el número de descargas, la calificación y, lo que puede ser más enriquecedor, el sentiment analysis. Después, todo eso se compara con los mismos parámetros del promedio y el benchmark de la categoría.

De ese modo las empresas pueden conocer a profundidad el estado actual de su aplicación móvil o web vis-a-vis en el mercado, y a partir de ello realizar optimizaciones para que esté más apegada a los objetivos del negocio.

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Sin este tipo de datos las actualizaciones de una aplicación no se harían en función de lo que más le conviene a una empresa: valorar la experiencia del usuario (UX) para saber si su interfaz es atractiva (UI) y realmente funcional.

¿Qué datos muestra app analytics?

Las actividades que los usuarios de aplicaciones web o móviles llevan a cabo al interactuar con ellas son conocidas como eventos.

Estos eventos brindan información específica sobre los siguientes rubros de una app:

  • Modelos y dispositivos. Sirve para conocer desde dónde se descarga y utiliza una app, a fin de conocer a la audiencia.
  • Modos de uso. Así es posible determinar cuál es la ruta de cada usuario, para luego mantener ágiles todas las rutas. También se pueden conocer las actividades que llevan a cabo, así como el tiempo que pasan dentro de la app.
  • Campañas de marketing. Muestran cuáles campañas están funcionando y cuáles no. Esto incluye datos como los clics en los anuncios, las instalaciones de la aplicación, las aperturas e incluso las compras.

Asimismo, el rendimiento de una app puede medirse con distintas métricas, entre las cuales conviene poner atención en las siguientes:

  • Engagement del contenido
  • Retención y crecimiento de usuarios
  • Conversión de usuarios en leads y clientes
  • Ingresos generados
  • Tiempo de actividad

Ahora bien, cada empresa necesita valorar su app en función de lo que quiera conseguir con ella, lo cual debe ir acorde con los objetivos para los que fue creada.

Por ejemplo, el objetivo de las apps de streaming de música es aumentar las suscripciones a planes mensuales o anuales, así que sus eventos deben dirigir a los usuarios hacia esa meta.

Por eso es muy importante que los desarrolladores, comunicólogos, tecnólogos y diseñadores involucrados en el desarrollo de una app tengan este tipo de datos a la mano.

En síntesis

Como en todo análisis de datos lo importante, además de recopilar la información, es saber qué hacer con ella. De acuerdo con la guía de Instabug, las empresas deben poner especial atención en los siguientes aspectos de sus apps:

  • Funciones que tienen impacto
  • Factores que impulsan la retención
  • Usuarios avanzados e inactivos
  • Características más populares

Una vez que las empresas cuenten con app analytics, de los aspectos recién mencionados tienen que determinar cuáles son las métricas que consideran más importantes para su crecimiento.

En suma, con base en app analytics las empresas pueden tomar mejores decisiones como parte de su proceso de digitalización, y así contribuir tanto al éxito de sus aplicaciones como a su solidez financiera.

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¿Conoces alguna app analytics? ¿Alguna vez has usado una en tu empresa? ¿Consideras que en tu empresa conocen a fondo a los usuarios de su app? ¿Qué métricas te gustaría tener para mejorar la app de tu empresa?

Comenta en el espacio de abajo y suscríbete a mi blog para conocer más sobre cómputo cognitivo para empresas, además de otros temas de innovación y tecnología científica aplicada a los negocios.

Originalmente publicado en Jorge Pérez Colin Blog

Jorge Pérez Colín

Jorge Pérez Colín

Mi pasión es ofrecer ayuda a las empresas, ejecutivos y empresarios a solucionar problemas de negocios a través de un análisis pragmático y estratégico enmarcado de Advanced Analytics y Machine Learning. Actualmente soy socio director de Business Data Scientists, la primera firma en México (2009) dedicada por completo a ayudar a las empresas regionales a mejorar sus procesos de decisión basados en datos utilizando el Analítica Avanzada al Big Data. Fui Partner de IBM liderando el área de Cognitive Business Decision (CBDS) para IBM México. Fui Director de Analytics para Accenture de 2015 hasta 2019. Y ocupé el cargo de CIO en el IPADE y de profesor de Entorno Económico durante 13 años. Continúo participando en la escuela de negocios IPADE como profesor visitante y en el ITAM como profesor en la maestría de Ciencia de Datos. Imparto conferencias sobre Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial en su implementación en las organizaciones.
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