¿Cómo Evaluar una Aplicación móvil?

Lista de cotejo para evaluar una app

Basándote en algunas de las principales métricas (KPIs) para apps, puedes elaborarte un cuestionario para evaluar tu app:

• Descargas de la app. Tras emplear tiempo y dinero en desarrollar la app, tienes que comenzar a cuantificar el número de veces que se ha descargado. Hacerlo te servirá para saber si necesitas incrementar tus esfuerzos de marketing. Además, es un dato que debemos analizar a lo largo del tiempo para ver cuándo debemos emplear esos recursos de marketing.
• Usuarios activos. Hay distintas formas de medir las KPIS para apps relativas a los usuarios activos. Generalmente se analizan tres: MAU (usuarios activos al mes por sus siglas en inglés), WAU (usuarios activos a la semana) y DAU (usuarios activos al día).

Comparar las tres métricas también puede ayudarnos a implementar estrategias para lograr que aumente la frecuencia de uso de nuestra app. Por ejemplo, podemos calcular la tasa de adherencia, resultado de dividir los usuarios activos al día entre los usuarios activos al mes. Para aumentar esa tasa se puede, por ejemplo, mandar notificaciones push a los usuarios para animarles a volver a la plataforma.

• La retención. Esta es una de las métricas más relevantes, ya que cuantifica la recurrencia, es decir, cuántos usuarios optan por quedarse con nosotros más allá de bajarse la app. La estudiaremos con detalle más adelante.
• El churn rate o tasa de cancelación de clientes. Es decir, el porcentaje de usuarios del total que han dejado de usar la app.
• Monitorización de eventos en la app. Más allá de estudiar si los usuarios están activos en tu app, también conviene analizar cómo están interactuando con ella. Por ejemplo, se puede estudiar si los usuarios comparten contenido con un amigo, realizan una compra o llegan a un punto determinado en un juego.
• Las valoraciones y las reviews de las apps. Analizar el rating y comentarios de los usuarios en la Google Play o en la App Store también puede ser de gran ayuda. Por un lado, animar a los usuarios a que nos califiquen positivamente puede hacer que más personas se descarguen la app, ya que generalmente el algoritmo de búsqueda de las tiendas de apps premia a las mejor valoradas. Por otro, utilizar herramientas para monitorizar las valoraciones nos puede ayudar a estar pendientes de ellas para dar respuesta a los posibles problemas que tengan los usuarios inmediatamente.
• El abandono de la app. A diferencia del churn rate, esta métrica mide específicamente el ratio de usuarios que no llegan a registrarse en la app o no la usan pese a haberla descargado. Si es demasiado alto, puede que nuestra app les dé problemas, por lo que será necesario comprobar que funciona correctamente en diferentes plataformas.
• Seguimiento del embudo. Al igual que los mejores programas CRM nos ayudan a estudiar el funnel de ventas, debemos contar con herramientas que nos permitan analizar cuántos usuarios dan diferentes pasos en nuestra app encaminados a que se convierta en una venta. Descargarse la app, iniciar una prueba gratuita, comprar un servicio determinado o suscribirse pueden ser algunos de esos pasos.
• Viralidad. La viralidad hace referencia al número de usuarios que cada usuario medio lleva hasta tu app, lo que tiene muchas ventajas: estarán más activos en la app puesto que ya conocen a alguien en ella. Además, si atraes a muchos usuarios por esa vía, emplearás menos recursos de marketing. Crear un botón para compartir contenido de la app a través de las redes sociales o lanzar una campaña de promoción para que hablar de la app tenga recompensa son algunas de las posibles estrategias para conseguirlo.
• Coste por adquisición. Esta métrica calcula cuánto dinero nos ha costado de media atraer a un cliente nuevo en un periodo de tiempo. Dividir la cantidad de dinero que hemos invertido para captarlos (la suma de los gastos de marketing, publicidad, etcétera) y dividir esa cifra entre el número de clientes que hemos conseguido en un periodo determina el coste de adquisición.

Hay herramientas que incluso permiten monitorizar de qué campaña de marketing provienen las descargas de una app. Un ejemplo es Tune, que permite realizar Attribution Analytics para monitorizar el seguimiento para saber cómo los leads se transforman en ventas. Aquí puedes ver cómo se realiza su proceso de configuración de Tune asignando permisos diferentes a los administradores y a los account managers:

• Valor del tiempo de vida del cliente. El valor del tiempo de vida (más conocido como lifetime value o LTV) es la cantidad de ingresos totales que percibimos de un usuario antes de que deje de utilizar la aplicación. Este KPI puede ayudarnos a averiguar cuánto tiempo tiene que usar de media nuestra app para lograr que obtengamos beneficios con ella. Para retenerlos, será importante que respondamos a sus comentarios y que actualicemos la aplicación.
• Promedio de ingresos por usuario (ARPU). Se calcula dividiendo los ingresos totales que generan las suscripciones y otros servicios adquiridos por nuestros usuarios en la app entre el número medio de usuarios. Es una métrica importante para saber si nuestra app está ayudando al éxito de nuestro negocio.

La retención de usuarios (o cómo evitar KPIs app de vanidad)

Un problema de algunas de las métricas anteriores es que algunas de ellas son métricas de vanidad. Es decir, si solo analizamos esos KPIs en un momento determinado no nos sirven para analizar el éxito real de nuestra app.

Por ejemplo, si solo echamos un vistazo al número de descargas un determinado mes, podremos creer equivocadamente que todo marcha sobre ruedas cuando no es así. Además, simplemente analizar métricas como el DAU o el MAU nos aportará una visión distorsionada de la realidad: tal vez los nuevos usuarios estén creciendo rápidamente, pero puede que los registrados estén abandonándonos.

Por eso, es importante que analicemos y comparemos las métricas a lo largo del tiempo y que prestemos especial atención al estudio de la retención, una de las métricas más importantes. Para profundizar en el análisis del éxito de tu aplicación, has de utilizar un método que se conoce como análisis de cohortes.

Básicamente, las cohortes son grupos de usuarios que comparten ciertas características en común. Hay dos formas principales de dividir a los grupos de usuarios en cohortes:

• Cohortes de adquisición. Se trata de agrupar a los usuarios según el momento en el que adquirieron el producto. Para medir tanto las métricas relacionadas con los usuarios activos (DAU, WAU y MAU) como este tipo de cohortes, hay herramientas muy útiles como MixPanel y Google Analytics, que nos permitirán analizar todas estas métricas.
• Cohortes de comportamiento. Se agrupa a los usuarios en función de si realizaron una determinada acción com, por ejemplo, hacerse una foto o compartir un contenido.

Lo más interesante del análisis de cohortes es que no solo permite estudiar cuándo se inscriben los clientes y cuándo se marchan de la app, sino también por qué se marchan. Para ello, primero debemos establecer un objetivo de retención a corto, medio y largo plazo, y después tenemos que explorar los datos para analizar dónde deberíamos realizar cambios, ejecutar diferentes pruebas para mejorar nuestras métricas y evaluar los datos finales.

En general, las mejores aplicaciones tienen una curva de retención que se asemeja a una sonrisa: hay muchos registros en el primer momento, por lo que los usuarios están activos, después desciende drásticamente esa activación (disminuyen los registros) y posteriormente vuelve a ascender porque los usuarios se reactivan. Lógicamente, si el descenso inicial se prolonga, nuestra aplicación no tendrá mucho futuro.

Dos ejemplos de las cohortes más habituales que podemos utilizar son las cohortes por fecha de adquisición y por comportamiento.

En cuanto a las cohortes por fecha de adquisición, podemos crear una tabla para analizarlas. En las columnas anotaremos la fecha en la que los usuarios se registran en la plataforma así como el número de usuarios registrados. En las filas, indicaremos los días que pasan (día 0, día 1, día 2…). Después, rellenaremos cada celda con el porcentaje de retención que corresponde a cada grupo de usuarios (según la fecha en la que se registraron y el día en el que estamos). Lógicamente, la retención en el día 0 será del 100 % y a partir del día 1 lo más probable es que vaya descendiendo. Esto nos permitirá ver si aquellos que se descargaron la aplicación con anterioridad permanecen más tiempo en la aplicación.

Después, podemos convertir los datos a un gráfico llamado curva de retención (donde el eje de las y muestra el porcentaje de retención y el eje de las x el paso del tiempo) que muestra la evolución de esas cohortes. Esa curva nos permitirá estudiar, de un solo vistazo, el porcentaje de usuarios que abandona la aplicación en un periodo de tiempo determinado.

Por ejemplo, podremos apreciar si un tanto por ciento muy elevado de usuarios abandona el primer día y tomar las medidas que sean necesarias para mejorar su experiencia inicial y lograr así que permanezca más tiempo con nosotros. Según un análisis de la compañía de inteligencia móvil Quettra, una app pierde el 77 % de sus usuarios activos diarios en los 3 primeros días, y un 90 % los 30 primeros días.

Además también podemos analizar cohortes de comportamiento ya que, como hemos comentado antes, es importante estudiar por qué los usuarios toman unas decisiones u otras.

Así, podemos dividir a los diferentes usuarios en diferentes grupos según los comportamientos que adopten. Por ejemplo, se les puede agrupar según los usuarios que han utilizado una determinada función o han interactuado con las notificaciones. Analizando esos grupos por separado, podremos ver qué tipo de acciones funcionan mejor y asignar los recursos necesarios basándonos en ellas.

Métricas para aplicaciones móviles: Perpetuall como caso de éxito

En SEIDOR, como expertos en el desarrollo de apps móviles, hemos trabajado mucho en métricas para que nuestros clientes puedan analizar el éxito de sus apps desde diferentes ópticas. Un ejemplo fue el desarrollo de las métricas de Perpetuall, una app para gestionar y actualizar contactos.

Con el fin de medir el éxito de la app y reportar esas evaluaciones a los inversores, usábamos diferentes KPIs teniendo en cuenta todas las pautas que hemos analizado anteriormente. Como hemos comentado, es muy relevante analizar la evolución de esos indicadores a lo largo del tiempo, por lo que se obtenían los datos mensuales y se estudiaba el porcentaje de crecimiento. Además, se agrupaban las métricas en diferentes apartados relevantes:

• Facturación: Hemos analizado métricas como el ARPU (el promedio de ingresos por usuarios), los ingresos derivados de las compras o la utilización de la API o el porcentaje de crecimiento mensual de esos ingresos.
• Crecimiento. Se tuvieron en cuenta indicadores como la evolución de las descargas y los registros (número de descargas y registros a la semana y al mes, y porcentajes de crecimiento de esas métricas), el coste de adquisición del cliente (tanto el mensual como la variación) o el crecimiento en el ranking de la App Store o la Play Store. También se calcularon las descargas netas al mes en relación con los registros (para conocer así cuántos usuarios disfrutan de nuestra app y no se han limitado solo a descargarla).
• Viralidad. Indicadores de una app como el porcentaje de usuarios registrados gracias a los prescriptores o el número de invitaciones enviadas para sumarse a la plataforma (a la semana o al mes) también son de gran utilidad.
• Adopción. Estudiamos el número de usuarios activos al día, a la semana y al mes (DAU, WAU y MAU). También se realizaron los cálculos para estudiar la tasa de incremento de esos indicadores. Como hemos comentado, esa evaluación puede ser útil para determinar las acciones necesarias para conseguir que los usuarios usen todos los días nuestra plataforma.
• Retención. Hemos estudiado el porcentaje de usuarios activos después de registrarse en la app y cómo ese porcentaje ha evolucionado a lo largo del tiempo, agrupando a los usuarios por las fechas en las que se registraron en la plataforma. Para ello realizamos una tabla aplicando el análisis de cohortes.

Conclusión

Como has comprobado son numerosas las métricas y KPIs a valorar al realizar el control de calidad de una app. Un estudio en el que además debemos realizar el análisis de cohortes.