lunes, 4 de junio de 2012

Medición de las APP móviles (I parte)



Cada día aparecen más aplicaciones móviles tanto android como IOS. Si conocéis a alguien que haya desarrollado una app móvil, no hará falta que os cuente lo tedioso que resulta. Realmente admiro a esos desarrolladores; no solo han de tener una buena idea, y con ello hablo de originalidad y utilidad, sino que además deben desarrollarla de forma rápida, para que a nadie más se le ocurra en ese espacio de tiempo, y eficiente, es decir, que iTunes y Android Market la pueden "tumbar" si consideran que no cumple unas exigencias mínimas de calidad. Esto suele ser más un problema con el primero que con el segundo.


Cuando por fin han desarrollado la aplicación, deben elegir un precio si es que ha de ser de pago o hacerla gratuita, y empezar a "promocionarla" para que los usuarios la descarguen. Es necesario saber para aquellos que os gusten los datos que iTunes no pasa ningún informe de nada acerca de la gente que ha estado viendo tu aplicación en la AppStore y ha decidido no descargarla. Es decir, que a ese respecto no sabes si has tenido tasa de rebote en la propia página de la AppStore, y por otro lado, tampoco te dice cuando alguien compra la aplicación, datos vitales acerca del comprador, edad, sexo, nacionalidad, etc. 
Con todo esto, lo que quiero decir es que lo único que vas a saber de los usuarios de una app son los datos que te de Google Analytics, solo si implantas el código de seguimiento en la aplicación, y la taggeas correctamente. 
Es necesario etiquetar las funciones de la aplicación para saber cómo interactúa el usuario con ella. Cada botón de la aplicación ha de estar debidamente etiquetado para poder hacer un seguimiento de acciones, y por supuesto, con más razón si las acciones que se realizan con la aplicación se pueden compartir en redes sociales. 
Pero cuando nos enfrentamos a los datos de Google Analytics nos planteamos muchas preguntas, porque hay datos que no sabemos cómo interpretar todavía. Por ejemplo: 


Visitas y visitantes exclusivos: podemos decir que el número de visitas, tratándose de una aplicación móvil, son aquellos usuarios que han arrancado o han abierto la aplicación en su móvil. Pero es necesario saber que un mismo usuario puede abrir una aplicación, usarla un momento y minimizarla. En este caso ocurren dos cosas, si el intervalo de tiempo entre uso y uso de dicha aplicación es superior a 30 minutos, Google Analytics lo interpretará como una nueva visita ya que caduca la cookie de cesión en ese tiempo y creará una cookie nueva. De manera que un mismo usuario puede generar dos o más visitas a la app si pasan más de 30 minutos entre "consulta" y "consulta". Sabiendo esto, quizás lo más conveniente sea tener en más consideración el dato de Visitantes Exclusivos. 
Duración Media de la vista: no creáis que me he saltado la de páginas vistas. Lo he hecho así para que me sigáis en unas deducciones. ¿Que ocurre con esta medida?  Está relacionada con lo explicado arriba, un usuario arranca la aplicación y el tiempo corre hasta que cierre la aplicación o caduque la cookie de cesión. Por este motivo, es muy normal ver que el dato de duración media de la visita tenga tiempos muy altos. Una solución para hacer de este dato algo fiable es el llamado time stamp, crear un evento para cada vez que el usuario interactúa con la aplicación, de manera que se crearía un tiempo por página vista y se podrían restar los tiempos entre el último evento lanzado por el usuario y el anterior. 
Páginas por visita: Son las acciones que realiza el usuario con la aplicación. Para hacer más fiable este dato, la posible solución es, como he puesto anteriormente, forzar una llamada al track de página vista por cada acción del usuario en la aplicación.
Porcentaje de rebote: ¿Qué podemos interpretar como tasa de rebote en una aplicación móvil? El usuario entra en la aplicación y sale sin haber realizado ninguna acción. Pero, si por la naturaleza de la aplicación no es válido este dato, porque por la razón que sea el usuario ha de leer primero, podemos lanzar un evento a los pocos segundos (lo que consideremos) para que analytics no nos lo cuente como tasa de rebote. En este caso se me ocurre el ejemplo de la aplicación: AppGratis; cuando llega el aviso de que ya está disponible la aplicación gratuita del día, abres para informarte de cuál es la aplicación gratuita del día y si no te interesa, sin hacer nada más, sales de la aplicación. Es decir, que si no te descargas la aplicación propuesta, contaría como tasa de rebote, así que cabría lanzar un evento a los 10 segundos por ejemplo para que aquellos usuarios que estén 10 segundos leyendo la información y se vayan, no cuenten como tasa de rebote.


Aclarar que todas las correcciones y aclaraciones he hecho son gracias a la fantástica ayuda de Ruben Gallardo (@rugago). Casi se me saltan las lágrimas cuando he visto el interés que ha mostrado por el post que había escrito y se ha tomado la molestia y las ganas de aclararme un montón de cosas. ¡Gracias Rubén! 

Ahora acabaré de preparar la segunda parte de este tema para proponer algunas KPI's interesantes para sacarle más partido a los datos que nos da Google Analytics sobre nuestra app. 

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