La guía definitiva sobre análisis de móviles y MMP

Cuando se crea una aplicación móvil, se deben llevar a cabo una serie de acciones estándar para garantizar que los usuarios a los que va dirigida puedan encontrarla de forma orgánica a través de la barra de búsqueda y descargarla e instalarla en su dispositivo.

Se puede ampliar el núcleo semántico constantemente, mejorar los metadatos, cambiar las capturas de pantalla, realizar diferentes pruebas, probar anuncios creativos, introducir nuevos sistemas de monetización, etc., pero ¿de qué sirve todo esto si no se entienden los resultados que producen? Así que surge una pregunta lógica: ¿cómo se evalúan los indicadores clave de rendimiento (KPI) de una aplicación?

Es fundamental que tanto los desarrolladores como los responsables de marketing comprendan los puntos fuertes y débiles del proyecto. Un análisis detallado permite desarrollar una estrategia de crecimiento y mejora del producto. Y aquí es donde entra en juego la analítica móvil. Este artículo de RadASO está dedicado a este mismo tema.

¿Qué son las analíticas de aplicaciones móviles y los MMP?

La analítica móvil es el proceso de análisis de los indicadores clave de rendimiento de una aplicación para comprender todos los eventos que se producen en ella.

Las herramientas de analítica móvil, también conocidas como MMP, ayudan a evaluar los KPI necesarios.

Un socio de medición móvil (MMP, por sus siglas en inglés) es una herramienta o servicio que recoge y organiza los datos de la aplicación móvil para medir el rendimiento de la misma en todos los canales. Pueden ser canales de marketing publicitario, fuentes de medios y redes de publicidad. Recoge datos para el análisis de la participación y la conversión con el fin de comprender mejor a los usuarios y el producto, aumentando así la rentabilidad de la aplicación.

Los principales objetivos de la analítica móvil son

1. Identificar los canales de marketing y las fuentes de tráfico dentro de la analítica para identificar qué conversiones se están produciendo y cuáles son las más efectivas.
2. Hacer un seguimiento de las instalaciones en los distintos canales.
3. Medir la rentabilidad de la aplicación si tiene compras dentro de la aplicación.
4. Identificar eventos en la aplicación.
5. Deep linking: atraer a los usuarios a páginas de productos específicos.
6. Analizar el comportamiento de la audiencia de los usuarios.
7. Controlar la estabilidad de la aplicación.

Los principales tipos de analítica móvil

Hay tres categorías principales:

1. Externa (marketing): identifica las fuentes de instalación de la aplicación y muestra la eficacia de cada una.
2. Interna (in-app): rastrea todas las acciones de los usuarios, es decir, analiza su comportamiento.
3. Análisis de rendimiento.

Analítica móvil externa

El objetivo de la analítica externa es hacer un seguimiento de las métricas de rendimiento de las diferentes fuentes para evaluar la eficacia de sus campañas publicitarias. Sí, la mayoría de los usuarios encuentran la aplicación a través de la búsqueda, pero es un reto destacar entre las miles de otras aplicaciones de forma puramente orgánica.

El éxito de una aplicación también depende de las campañas de marketing, cuyo objetivo principal es atraer a aquellos usuarios que instalarán la aplicación en su dispositivo, la utilizarán activamente y generarán ingresos.

Trabajar con múltiples fuentes de publicidad es una de las formas más populares de promocionar una aplicación. Por lo tanto, es importante entender qué campañas son las más eficaces. Para ello, se debe poner en marcha una analítica móvil externa para realizar un seguimiento de las métricas clave. Por ejemplo:

• instalaciones (no sólo su número sino también el camino que lleva al usuario a realizar esa acción);
• visualizaciones;
• lanzamientos de aplicaciones;
• clics;
• compras;
• registros;
• acciones: en qué plataforma está vinculada tu aplicación;
• invitaciones: el número de invitaciones, quién invita a quién.

Con estos datos, es posible determinar en qué anuncios ha hecho clic un usuario antes de instalar la aplicación y optimizar las campañas publicitarias en función de estos datos.

Además, los análisis de marketing pueden identificar con precisión qué editor está influyendo en las conversiones. El problema es que resulta difícil distinguir de qué editor procede la instalación cuando los anunciantes trabajan con varios editores.

Screenshot text:
Anunciante
MMP
Publicista

A menudo el mismo usuario hace clic en dos anuncios y entonces hay que abonar a dos redes publicitarias la instalación de la aplicación, lo cual supone un doble pago por la instalación de una aplicación. Para evitar esto, la analítica de marketing hace coincidir un nuevo usuario con un clic específico en un anuncio individual, de modo que puedes conocer con certeza desde qué editor se instaló la aplicación y así poder optimizar el coste de tus campañas publicitarias.

Analítica interna

La analítica dentro de la aplicación examina todas las acciones del usuario dentro de una aplicación, incluyendo

1. Perfil del dispositivo (tipo, fabricante y sistema operativo).
2. Datos demográficos (ubicación del usuario, sexo, edad aproximada, idioma).
3. Determinación de si el usuario es nuevo o ha utilizado la aplicación con anterioridad.
4. Comportamiento del usuario en la aplicación (esto incluye todos los eventos en la aplicación: pulsaciones, compras realizadas, secciones vistas, funciones utilizadas, niveles completados en los juegos, es decir, todos los botones pulsados).
5. Número de instalaciones y descargas.
6. Duración de las sesiones.
7. Índices de conversión y márgenes de beneficio.

Puedes utilizar los datos recogidos para optimizar la interacción con el usuario. Por ejemplo, puedes descubrir que la mayoría de la gente utiliza tu aplicación en una tableta y optimizarla para ese tipo de dispositivo.

Si se trata de un juego, puedes observar que un gran número de usuarios abandona la partida en la misma fase. Puedes suponer que el nivel de dificultad es demasiado alto. Por lo tanto, facilitar el avance al siguiente nivel ayudará a retener a los jugadores durante más tiempo.

Además, con algunas herramientas de analítica móvil, puedes optimizar y personalizar la página de suscripción (cambiar los precios, los periodos de prueba y las ofertas promocionales), aumentando así el número de suscripciones. Las pruebas de la pantalla de suscripción se realizan sin tener que lanzar una nueva versión de la aplicación, ya que estas pruebas A/B pueden realizarse directamente desde la propia aplicación.

Como ejemplo, The Meditation App consiguió aumentar sus beneficios en un 30% con la ayuda de Adapty:

Analítica del rendimiento

Los principales indicadores de rendimiento de la aplicación son:

• el tiempo de funcionamiento;
• la velocidad de respuesta.

Si el rendimiento de una aplicación no resulta satisfactorio, es poco probable que el usuario la utilice. Por lo tanto, la analítica de rendimiento permite identificar las causas de los problemas técnicos y priorizar las soluciones a tiempo.

Este tipo de analítica recoge los siguientes datos:

➢ Retraso de la API
➢ Retraso del operador o de la red
➢ Transacciones de datos
➢ Fallos
➢ Tiempo de actividad
➢ Errores técnicos

¿Cómo funciona el MMP?

Los MMP ofrecen un SDK* (parte de código de software) para poder integrarse en una app.

Un socio de medición móvil utiliza la atribución multisensorial para identificar cada punto de interacción que haya influido en la decisión de un usuario de instalar una aplicación procedente de una fuente específica. Esta herramienta rastrea los clics, las instalaciones de aplicaciones y todas las acciones posteriores directamente en la aplicación.

Ejemplos de MMP:

• Appsflyer;
• Adjust;
• Firebase, etc.

Cuando se integra un sistema de seguimiento en la aplicación, el proceso sigue este algoritmo:

Screenshot text:
Publicidad
Redirección
Sistema de seguimiento
TIENDA
APP

1. Un usuario hace clic en un anuncio y es conducido a un enlace de referencia en el sistema analítico.
2. El enlace de referencia redirige al usuario a la tienda y se almacena la información sobre el origen del enlace, es decir, la interacción con el anuncio.
3. El usuario descarga y utiliza la aplicación, y el sistema de seguimiento identifica información sobre el usuario, su dispositivo, la fuente del clic, etc.

Siguiendo estos pasos, cuando la aplicación se abre por primera vez, la herramienta MMP recibe las siguientes métricas:

• ID de publicidad: el dispositivo de identificación (cada smartphone o tablet individual).
• Dirección IP: la dirección que utilizan los dispositivos para comunicarse entre sí a través de Internet.
• Agente de usuario: detecta el navegador y el sistema operativo del usuario.
• Marca de tiempo: la hora en que se hizo clic en el anuncio.
• Primera instalación: registra la marca de tiempo de cuando se abrió la aplicación por primera vez.

Así es como el MMP detecta si el usuario es nuevo o ha utilizado la aplicación anteriormente.

A continuación, las instalaciones de la aplicación se cotejan con las interacciones de los anuncios. La conversión se asigna al editor desde el que se produjo la instalación de la aplicación para diferenciar las meras impresiones de los usuarios que decidieron dar el siguiente paso e iniciaron una acción que se ha configurado para que cuente como una conversión (como la instalación de la aplicación) y ponerlos en un grupo distinto al de los que solo están navegando.

Cada sistema MMP tiene un enfoque diferente para detectar el origen del tráfico. Por ejemplo, veamos el esquema de atribución en Adjust:

En AppsFlyer, la atribución se basa en el siguiente esquema:

En las herramientas de analítica móvil, las instalaciones de las aplicaciones se registran y rastrean desde el momento en que el usuario abre la aplicación por primera vez.

Las fuentes de publicidad registran el tiempo de interacción, mientras que las tiendas registran el tiempo de descarga.

Esto permite al profesional analizar adecuadamente los datos y asignar el gasto de marketing, dando preferencia a las fuentes que generan más ingresos. Al fin y al cabo, la analítica móvil no sólo revela la fuente de tráfico, sino que también hace un seguimiento de todas las acciones posteriores del usuario. Lo que también importa es si un usuario concreto ha obtenido algún beneficio como resultado.

Por qué un especialista en ASO necesita la analítica móvil

Por supuesto, las herramientas indispensables para el especialista en ASO son los sistemas de análisis móvil App Store Connect y Google Play Console. Estos servicios nos permiten ver las estadísticas de la app sobre impresiones, instalaciones, conversiones, beneficios, etc. Cada tienda tiene sus propias peculiaridades, así que vamos a verlas por separado.

App Store Connect

App Store Connect es una herramienta de fácil integración disponible para todas las aplicaciones de iOS.

La pestaña Overview muestra los datos de rendimiento de la aplicación en forma de porcentajes, tablas y gráficos.

Principales indicadores:

• Impresiones: número de veces que la aplicación se ha visto en la App Store.
• Visitas a la página del producto: número de visitas a la página del producto de la aplicación en dispositivos iOS 8 y superiores.
• Tasa de conversión: número de instalaciones de la aplicación en relación con el número de impresiones en dispositivos únicos.
• Descargas totales: número de primeras y segundas descargas.
• Ingresos: ganancias del desarrollador por las ventas descontando la comisión de Apple.
• Ingresos por usuario de pago: ingresos totales divididos por el número de usuarios de pago.
• Sesiones por dispositivo activo: se refiere al número de veces que se ha utilizado una aplicación en un dispositivo durante al menos dos segundos.
• Fallos: número de fallos.

En la misma pestaña, se pueden ordenar los datos por territorio, fuente de tráfico o dispositivo.

App Store Connect distribuye el tráfico a las siguientes fuentes:

• App Store Search: tráfico orgánico, pero también incluye el tráfico de los anuncios de búsqueda.
• App Store Browse: tráfico por feeds, categorías y selecciones.
• Web Referrer: tráfico de sitios de terceros.
• App Referrer: tráfico de aplicaciones (por ejemplo, anuncios de Facebook o Instagram).
• No disponible: el tipo de fuente no está disponible porque los clientes pueden descargar la aplicación antes de que App Analytics comience a rastrear la atribución de la fuente.

La pestaña de métricas permite hacer un seguimiento de todas las métricas utilizando filtros para facilitar su uso, por ejemplo:

• por fecha de descarga;
• versión de la aplicación;
• tipo de dispositivo;
• tipo de página;
• eventos incrustados;
• región;
• tipo de fuente, etc.

La pestaña de retención permite ver el uso de la aplicación, es decir, el porcentaje de usuarios que siguen utilizando la aplicación durante un periodo determinado.

Sin embargo, App Store Connect no es ni mucho menos perfecto; un especialista en ASO se dará cuenta de que tiene sus inconvenientes. Por ejemplo:

1. Atribución de tráfico incorrecta: las visualizaciones e instalaciones de aplicaciones procedentes de ASA (Apple Search Ads) caen en el orgánico (Search).
2. La App Store no tiene separación de las compras (ingresos, ventas, compras dentro de la aplicación, usuarios que pagan)* procedentes de la fuente de Search Ads; todos estos datos van a No disponible junto con los demás (cuyas fuentes no se han podido establecer).

Al estimar las ventas o ganancias, alrededor del 30-50% de los datos estarán en "No disponible".

Las ganancias se muestran de la siguiente manera (los anuncios de búsqueda no se muestran por separado):

Google Play Console

Este es el aspecto de la interfaz de Google Play Console:

Utilizando filtros, se pueden ver los visitantes de la página de la tienda, las adquisiciones y las tasas de conversión por país:

• Estado de instalación de la aplicación: si el usuario tiene actualmente la aplicación instalada en su dispositivo o no.
• País/Región: el país o la región donde está registrada la cuenta de Google del usuario.
• Idioma: depende de la configuración del idioma en el dispositivo del usuario.
• Término de búsqueda: la consulta que el usuario buscó antes de ir a la página del listado de la aplicación.
• Listado de tiendas: el registro de la tienda que el usuario visitó.
• Fuente de tráfico: cómo llegó el usuario a tu página de listado de aplicaciones.

Google Play Console también permite hacer un seguimiento de los fallos y controlar la calificación de la aplicación:

En cuanto a las desventajas, Google Play Console también tiene las suyas.

Google UAC* puede dar con diferentes fuentes:

• los anuncios en la búsqueda van a las búsquedas (Google Play Search)
• los anuncios en selecciones acaban en selecciones (Google Play Explore);
• los anuncios de YouTube se añaden a las referencias (referencias de terceros).

Para identificar el recurso de referencia y los anuncios específicos con más detalle, es necesario integrar una herramienta más de analítica móvil en la aplicación.

El tráfico en Google Play Console se muestra por las siguientes fuentes.

• Todas las fuentes de tráfico: número total de usuarios que instalaron la aplicación desde su página de listado de aplicaciones en Google Play.
• Referencias de terceros: número de usuarios que instalaron la aplicación accediendo a su página desde cualquier otra fuente que no sea Google Play.
• Búsqueda en Google Play: usuarios que instalaron la aplicación a través de la Búsqueda en Google Play.
• Google Play Explore: usuarios que instalaron la aplicación a través de Google Play pero no a través de la búsqueda (tráfico por feeds, categorías y selecciones).

Las compras en la consola por origen en ningún caso están separadas; no existe la opción de aplicar dicho filtro:

Esto también es un problema porque no sólo es importante saber desde dónde llegaron los usuarios al listado de aplicaciones, sino, sobre todo, qué acciones realizaron después, si hicieron alguna compra o se suscribieron, o si aportaron ingresos al desarrollador.

Cómo pueden ayudar los servicios de analítica móvil externos

Con la ayuda de los servicios de analítica móvil, se pueden resolver los problemas descritos anteriormente.

Por ejemplo, este es el aspecto gráfico de la distribución del tráfico en AppsFlyer:

De esta manera, se pueden seguir todos los indicadores de diferentes fuentes en forma de tabla:

También es posible rastrear qué anuncios de la misma fuente están trayendo qué tráfico:

También hay una división por fuente para el apartado de beneficios:

En cuanto a Adjust, esta herramienta presenta los datos de la siguiente manera:

Cómo elegir una herramienta de analítica móvil

Antes de seleccionar un servicio de analítica móvil complementario, hay que entender qué métricas clave muestran la eficacia de la aplicación y qué es lo que hay que rastrear exactamente. Hay muchos parámetros que se pueden analizar. Por ejemplo, se pueden añadir datos sobre los costes, segmentar la audiencia, hacer un seguimiento del comportamiento de los usuarios, etc. Por eso es importante entender los objetivos principales a la hora de elegir un sistema de seguimiento.

Si hablamos de las necesidades de los ASO y de separar el rendimiento orgánico de la publicidad y, por lo tanto, determinar con precisión el beneficio de las diferentes fuentes, entonces cualquier sistema de analítica servirá.

Sin embargo, cuando se trata de hacer un seguimiento a mayor escala, es mejor integrar una herramienta que satisfaga las necesidades de los profesionales del marketing y de los desarrolladores de aplicaciones por igual. Por lo tanto, vamos a destacar los principales parámetros en los que nos basaremos a la hora de elegir un servicio:

• Redes de autoinforme (SRN): las redes de autoinforme informan de los eventos (por ejemplo, instalaciones de apps o eventos internos de la aplicación) a través de una API.
• Informes de cohortes: los informes de cohortes permiten ver en qué momento y desde dónde el usuario eliminó la aplicación.
• Seguimiento de impresiones: si el usuario no hizo nada más que instalar la aplicación después de ver un anuncio, la instalación de la aplicación se atribuirá a esa fuente de publicidad.
• Segmentación de la audiencia: permite enviar datos cifrados del usuario a las redes publicitarias. Gracias a ello, es posible crear campañas publicitarias personalizadas.
• Cuadros de mando personalizados: capacidad de personalizar la propia interfaz de analítica.
• Informes personalizados: capacidad de especificar selectivamente los parámetros de los informes.
• Coste de la publicidad: mostrar los costes de la publicidad para cada canal.
• DAU/MAU: número de usuarios activos, que incluye los DAU (usuarios activos diarios) y los MAU (usuarios activos mensuales). Dividiendo estas cifras, se puede determinar el nivel de fidelidad de los usuarios según la adherencia de la aplicación.
• Exportación de datos brutos: permite obtener el máximo de detalles sobre todos los eventos y cohortes.
• Informes de la API: capacidad de obtener datos del rastreador a tu servidor de forma programada, sin tener que hacerlo manualmente.

Tras comparar los servicios en función de estos parámetros, obtenemos los siguientes resultados:

AppsFlyer

AppsFlyer es una de las herramientas de analítica móvil más populares. Por eso, vamos a analizarla en profundidad.

Personalización

1. Configuración de la cuenta. Es aconsejable configurar una cuenta de inmediato para la misma persona que será el usuario principal de la herramienta, ya que todos los mensajes se enviarán a la dirección de correo electrónico especificada durante el registro. Una vez registrado, se pueden añadir más usuarios y configurar sus funciones y el acceso a determinadas características.

2. Añadir una aplicación.

A continuación, hay que seleccionar la plataforma de la aplicación y su estado actual y especificar la URL:

Aunque la aplicación aún no esté disponible en la tienda, se puede añadir. En cuanto la aplicación esté disponible, mostrará automáticamente el estado "Disponible" en AppsFlyer, y se podrá medir la eficacia de las campañas.

3. Integración del SDK de AppsFlyer. En esta fase, es necesario involucrar a los desarrolladores de aplicaciones.

Antes de instalar el SDK, es importante saber qué características internas se quieren medir. De este modo, no sólo se podrá evaluar la eficacia de las campañas, sino también comprender la calidad de los usuarios procedentes de diferentes fuentes, es decir, cuáles aportan más ingresos.

AppsFlyer cuenta con un generador de eventos dentro de la aplicación con el que se puede obtener una lista de eventos recomendados seleccionando una categoría de aplicación:

Una vez seleccionado el evento, el código resultante debe enviarse a tu desarrollador de móviles, que lo integrará en la aplicación:

También debes saber:

• si vas a utilizar enlaces profundos (los enlaces profundos son los que llevan a secciones específicas de tu aplicación);
• cómo quieres recibir los datos.

Es esencial hacerse estas preguntas desde el principio, ya que hay que establecer la configuración adecuada en el SDK.

1. Integración de las fuentes publicitarias a través de las cuales se realizan las campañas (por ejemplo, Google Ads, Facebook Ads, Apple Search Ads o tus propias fuentes de medios).
2. Pruebas de integración y configuración.
3. Lanzamiento de la aplicación y recogida de datos.

AppsFlyer funciona con todas las fuentes de tráfico y tiene un práctico panel de control. Hay un plan gratuito para 12.000 conversiones. Las tarifas posteriores se negocian de forma individual.

Características principales de Appsflyer

1. Medición del tráfico: el panel de control de la herramienta separa las instalaciones orgánicas y no orgánicas así como sus eventos internos.

2. Comparación de los datos de atracción de usuarios y de retargeting:

3. Filtrado de indicadores, por ejemplo, por recursos mediáticos, países, editores, tipos de atribución y fuentes.

4. Comparación de los KPI clave: impresiones, clics, instalaciones, tasa de conversión, coste, beneficios de diferentes fuentes:

5. Retorno de la inversión (ROI), precio efectivo por instalación (Avg eCPI), ingresos medios por usuario (ARPU), duración de la sesión:

6. Seguimiento en tiempo real de las métricas:

7. Se centra en las fuentes que aportan el mayor número de usuarios:

8. Comparación del ROI diario agrupando a los usuarios por geo o fuente de medios:

9.Posibilidad de personalizar los cuadros de mando y los informes, seleccionando sólo las métricas que te interesan.

10. Una forma cómoda de descargar todos los informes que necesites y programarlos por correo electrónico:

Adjust

• Tiene las mismas funciones básicas que AppsFlyer, pero tiene la ventaja de que permite personalizar los informes (AppsFlyer ofrece este servicio por una tarifa adicional).
• No existe un plan gratuito, pero hay un modo demo en el que se pueden probar las funciones básicas.
• Ventana de retrospección ilimitada, es decir, los datos se guardan durante todo el periodo de uso (AppsFlyer guarda los datos durante 90 días).
• Las cohortes de todas las fuentes no tienen límite de tiempo.
• Hay un mecanismo antifraude que puede rastrear diferentes tipos de tráfico falsificado de varias fuentes.
• Fácil configuración de la reatribución.
• Posibilidad de configurar la ventana de atribución a nivel de programa, socio, campaña y grupo de anuncios.

Las desventajas incluyen:

1. Coste relativamente elevado.
2. Los planes iniciales no incluyen un servicio de gestión personal.

Conclusión

La analítica móvil es una herramienta indispensable tanto para los desarrolladores de aplicaciones como para los ASO. El análisis de los datos puede identificar los puntos fuertes y débiles del proyecto y ayudar a sacar conclusiones sobre nuevas acciones para mejorar la eficiencia.

Por qué es útil el MMP:

1. Se puede ver el tráfico (impresiones, clics, instalaciones, compras y beneficios) de una fuente específica (anuncios de búsqueda de Apple, anuncios de Facebook, YouTube, anuncios de sitios web, etc.). Como todos los datos se muestran en un solo lugar, se puede ahorrar tiempo en el análisis.
2. Se puede realizar un seguimiento no sólo de la fuente de la que procede el usuario, sino también del anuncio específico en el que ha hecho clic antes de instalar la aplicación.
3. Al saber cuántos ingresos aporta cada fuente y cada anuncio publicitario, banner, etc., se puede asignar correctamente el presupuesto de gastos porque se puede ver qué campañas publicitarias son efectivas y cuáles no, lo cual permite priorizarlas adecuadamente.
4. Se puede estudiar el público al que va dirigida la app: qué usuarios la utilizan: su sexo, edad, región, qué dispositivos utilizan más a menudo, etc.
5. Hacer un seguimiento del comportamiento de los usuarios dentro de la aplicación: qué funciones son las más populares, después de qué sección deciden abandonarla, etc. Al hacer este análisis, se pueden tomar medidas para retener a los usuarios el mayor tiempo posible.
6. Ver las tasas de conversión, de retención de usuarios y de abandono.
7. Comprobar la estabilidad de la aplicación para reducir las tasas de rebote.

Estos datos te ayudarán a desarrollar la estrategia de marketing más eficaz para rentabilizar tu aplicación.

Localización de texto: Kateryna Kalnova, RadASO.