Hacía tiempo que quería contaros cómo realicé el análisis de tiempo medio por pantalla en una app y en qué medida ayudó al producto. Conocer más sobre el comportamiento del usuario es una de las grandes cuestiones para marketing y producto, y tenemos muchas formas de averiguarlo. Hoy vengo a contarte una, que puede servirte como complemento a otros análisis (o no).

En mi caso sabíamos que teníamos un buen diseño de app, la usabilidad era buena y el usuario estaba contento. Sin embargo, queríamos saber más, cuantificar de alguna manera el estado de cada pantalla, y sobre todo, despejar algunas cuestiones que llevaban tiempo saliendo en las reuniones de equipo.

Primero te cuento un caso práctico de aplicación real, después hablaré de todas las ventajas que yo he encontrado en el análisis, y por último, explicó cómo se puede llevar a cabo.

Análisis de pantallas – Android

📊Caso práctico: Análisis del tiempo medio por pantalla en una app

Era un momento en el que la analítica mobile no tenía una dedicación plena por ningún miembro del equipo y por tanto no había herramientas de analítica más allá de Google Analytics, Firebase…

¿Tiene sentido el flujo establecido? ¿Los cambios en el registro compensan el aumento de tiempo de registro? ¿Sobra algún paso/pantalla? ¿Qué diferencias hay entre nuevos y recurrentes? ¿Hay diferencias de uso entre dispositivos iOS/Android?

El análisis de tiempo medio por pantalla nos ayudó a despejar muchas de estas dudas y sobre todo resolver algunas hipótesis que teníamos sobre pantallas inútiles. Algunos ejemplos:

  • Hipótesis 1: El registro era demasiado largo y tedioso: Finalmente supimos que no. Los usuarios que aumentaban el tiempo de registro eran los nuevos que acabábamos de captar en una campaña de Facebook.
  • Hipótesis 2: El registro obligatorio con SMS de verificación suponía un obstáculo importante para el registro, aumentando así el CAC: Supimos que no, sorprendentemente había mejorado el tiempo y el CAC.
  • Hipótesis 3: La pantalla “ver venta” era innecesaria y los usuarios apenas la utilizaban. Se comprobó que , era una pantalla poco usada. A nivel de negocio tenía sentido pero en la realidad no se usaba.
  • Hipótesis 4: El chat es la parte más importante del producto y donde tenemos que centrar el foco de mejora e incorporar nuevas funcionalidades. Pudimos determinar que , es una de las pantallas más utilizadas (incluso filtrando por aquellos usuarios que más valor nos aportaban).

👍Ventajas del análisis

Las principales ventajas del análisis del tiempo medio por pantalla tienen que ver con entender el comportamiento de los usuarios cuando realizan flujos de uso en una app, para después implementar mejoras en el producto:

Mejorar la experiencia de usuario

En nuestro caso era una app compleja, con doble rol y muchas pantallas diferentes. Este análisis fue un complemento perfecto para implementar mejoras a nivel de producto.

Simplificar procesos y hacer la app más atractiva

Haz una app sencilla, fácil de usar y entender. Si por alguna razón no se puede simplificar más, utiliza el análisis del tiempo para observar las diferencias entre usuarios nuevos y recurrentes. Enfoca tus esfuerzos de mejora en las pantallas más utilizadas e importantes para los flujos de uso habituales.

Validar hipótesis

Nosotros dimos por válidas varias hipótesis, quizás la más importante tenía que ver con el uso de una pantalla de “presupuestos”, que pensábamos que sería muy importante, y sin embargo, el usuario prefería utilizar el chat para determinar el precio el servicio, etc.

Detección de errores

¿Por qué se utiliza tanto esta pantalla? ¿Por qué este flujo tan extraño? En mi ejemplo, este análisis nos ayudó a detectar que en determinados dispositivos Android, cuando ibas hacia atrás, te llevaba dos pantallas atrás en vez de una, por lo que se generaba un flujo de uso extraño.

Reducción de costes de adquisición (CAC)

Importantísimo a nivel de marketing. El análisis del tiempo medio en una app (junto con otras métricas) se puede enfocar en el registro, probando diferentes versiones hasta dar con la mejor en términos de costes de adquisición.

✍️Cómo realizar el análisis del tiempo medio por pantalla

1. Acceso a Firebase o GA

Accede a Firebase o Google Analytics para poder descargar los datos necesarios.

Firebase: En el apartado “Analytics” encontrarás un subapartado “events” donde se encuentra el evento que necesitamos: screen_view

Google Analytics: Se puede acceder desde “Comportamiento” o desde “Eventos” -> “Todos los eventos” -> “screen_view”

NOTA: En el momento de la realización de este artículo (abril 2020) Firebase se encuentra migrando la parte de analítica a Google Analytics, y por tanto, aún no permite la exportación en CSV de los datos, por lo que recomiendo descargarlos de Firebase.

2. Evento screen_view

Para la realización del análisis utilizaremos el evento automático screen_view donde se recoge el tiempo medio por pantalla de la aplicación y la columna “interacción media de los usuarios”. Descarga los datos en un CSV.

Ejemplo del evento screen_view

NOTA: Recomiendo tener un documento con los nombres de las pantallas para poder entender cuál es cada una así como entender si se reutilizan en varios sitios de la app. Si no tenemos esto documentado antes del análisis necesitaremos que el desarrollador nos diga una a una cual es cada pantalla. Si hay pantallas grandes que se representan en varias (aquellas pantallas con bullets) o que se utilizan en varios sitios de la APP, tendremos que dar un nombre específico a estas.

3. Tratamiento de los datos

Realiza el tratamiento de datos necesario para poder utilizar la información. En mi caso convertí los “0.233434” en “23%”, ordené las pantallas en grupos homogéneos, por ejemplo:

Chat = (MainChat + ChatRoomActivity + MegachatActivity)

Tratamiento de datos previo al análisis

4. Representa visualmente los datos.

Desde el uso de una tabla hasta un gráfico interactivo. En mi caso era para una ppt de presentación así que lo hice con Google Slides.

Análisis del tiempo medio por pantalla – Android-iOS

Recuerda que lo más importante de este análisis es tener un objetivo claro a analizar y realizar la segmentación necesaria (pais, dispositivo, intervalo de tiempo,…) y sobre todo en que partes de la app queremos poner el foco: registro, login, flujo de compra, etc.

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Author

CMO at timbrit | Growth, Digital Marketing, Product and Analytics