5 formas de analizar las campañas de tu app usando análisis de marketing

Comprender tus datos de marketing puede ser un negocio confuso. Los gráficos pueden parecer atractivos, pero si no sabes cómo diferenciarlos, pierden su valor inherente.

La gestión y el estudio de cada métrica se puede hacer a través de los reportes de análisis de marketing que permiten deconstruir los datos, resaltando las tendencias y entregando insights.

Aplicar estos insights para optimizar mejor las campañas de apps es la clave del éxito.

Al menos el 99% de las aplicaciones en las tiendas de aplicaciones son gratis. En esta realidad, incluso si logras impulsar las descargas, todavía no has generado ningún ingreso. Por lo tanto, tus campañas deben ser optimizadas para atraer a usuarios leales y comprometidos que, en última instancia, generarán ingresos.

Los reportes de análisis de marketing utilizan los datos para destacar qué canales de medios atraen a los usuarios de mayor valor, aquellos a los que las aplicaciones pueden monetizar.

En este reporte analizaremos 5 reportes diferentes y veremos cómo cada uno de ellos realiza un papel clave en la optimización de tu campaña de app.

1. Reporte de LTV

La LTV o reporte de valor de vida útil ofrece a los marketers datos sobre todos los eventos realizados en la aplicación durante un período de tiempo determinado desde la instalación de la aplicación.

El uso del término “vida útil” puede ser confuso, por lo que, para ser precisos, vida útil significa hasta la fecha (o hasta el día en que se generó el reporte). Un reporte de LTV basado en usuarios que instalaron la app durante el 1 de marzo y se generaron el 1 de abril cubre un mes de datos posteriores a la instalación; si se hubieran generado el 1 de mayo, cubriría dos meses de datos.

En un ecosistema dominado por el modelo freemium, el reporte de LTV proporciona información vital sobre el valor real de los usuarios a través de una variedad de métricas, ya sean relacionadas con el engagement o los ingresos.

Es importante destacar que la LTV es esencialmente el ingreso generado por un usuario en un marco de tiempo determinado, y un reporte de LTV cubre una variedad de métricas que miden el comportamiento posterior a la instalación.

Por lo tanto, los reportes de LTV te ayudarán a comparar la calidad de los usuarios de diferentes canales, fuentes de medios, campañas e incluso variaciones de creatividad, y a optimizarla en consecuencia.

Por ejemplo, la fuente de medios A entrega un mayor número de instalaciones, pero la fuente de medios B entrega menos usuarios y gastan más. En tal escenario, el marketer debe aumentar el presupuesto del medio B, y considerar la posibilidad de disminuir el gasto en el medio A (suponiendo que sea capaz de generar cierta escala y que esté proporcionando un ROAS positivo).

Además, ofrece información valiosa sobre los diferentes grupos de usuarios para poder comparar su valor posterior a la instalación y comprender mejor lo que caracteriza a cada grupo: cuándo instalaron la app, de qué región y cuánto costó adquirirlos.

En este caso, podrías comparar los ingresos generados después de 30 días por los usuarios que instalaron la app el 1 de marzo contra los usuarios que la instalaron el 1 de abril.

Con estos datos, consigues ver rápidamente qué usuarios y de qué fuentes aportan un valor real y cuáles no. Es la base de la toma de decisiones y te permite optimizar tus campañas en consecuencia.

Veamos un ejemplo del conjunto de datos de una aplicación e intentemos comprender dónde está teniendo éxito el marketer en su campaña, y dónde se necesita cierta optimización.

El anterior reporte de LTV sobre los usuarios que instalaron la app durante la primera semana de noviembre muestra que, después de 30 días, la Media Source 3 (Fuente de Medios) entregó a los usuarios con la mayor tasa de lealtad. La Media Source 1, por otro lado, realizó más del doble de instalaciones pero obtuvo una tasa de usuarios leales más baja.

El marketer puede entonces decidir si asigna más recursos a la Media Source 3 (si se centra en la tasa de usuarios leales), o a la Media Source 1 si desea una mayor escala pero una tasa de usuarios leales ligeramente inferior.

2. Reporte de actividad

Los reportes de actividad miden los eventos realizados por los usuarios activos de la aplicación dentro de un rango de fechas determinado, independientemente de su fecha de instalación. Los reportes de actividad son importantes porque pueden ayudar a medir la eficacia de un canal o fuente de medios dentro de un marco de tiempo específico.

Pueden ser útiles para analizar el rendimiento en torno a un punto culminante específico del calendario, como el Black Friday o la temporada navideña. También puedes usar los datos de actividad para ver cuánto dinero generaron todos los usuarios de la aplicación en febrero, y luego compararlo con febrero del año anterior o con enero.

Por supuesto, los reportes de actividad ofrecen una visión alternativa de los datos, pero no obstante destacarán las tendencias importantes. Puedes utilizar estas tendencias para optimizar tus campañas de la aplicación asignando más o menos presupuesto a una fuente de medios específica. La próxima vez que tengas un evento o rango de fechas similar, puedes tomar estos datos y aplicarlos a tu campaña de la app, optimizando tu gasto y ofreciendo mejores resultados.

Aquí hemos tomado datos de la misma aplicación y ahora los estamos viendo desde el prisma del reporte de actividad. Al observar el número de sesiones de actividad, hay una nueva Media Source (5) que está entregando el mayor número de sesiones de actividad durante este marco de tiempo. Vale la pena notar que no estuvieron entre los cinco primeros usuarios leales en el reporte de LTV, pero sí aparecen en el reporte de actividades.

Sin embargo, la Media Source 5 tiene una baja tasa de conversión y un alto promedio de CPI (Costo por Instalación). Por lo tanto, si bien los datos nos muestran un alto nivel de actividad, también nos muestran que hay una baja tasa de conversión, por lo que parece que hay margen de mejora y optimización de la Media Source 5. Si observamos de nuevo la Media Source 3, volvemos a ver una tasa de conversión y un CPI superior a la media.

El reporte de actividad también puede mostrarnos cómo un KPI seleccionado se desempeña en el mismo período de tiempo, así como también puede desglosar una actividad específica en la aplicación, como por ejemplo, una compra. En este ejemplo, podemos ver que el 26/11 hubo un descenso en el uso en términos de DAU (Usuarios Activos Diarios). El marketer puede investigar si hubo una razón para este descenso en el uso.

3. Reporte de retención

Mencionamos anteriormente que tener un usuario que descargue e instale la aplicación es sólo el primer paso. Sin embargo, el verdadero trabajo todavía está por delante de ti. La retención se trata de asegurar que un usuario se involucre activamente con tu aplicación después de la instalación. Asegurar la lealtad es un gran desafío debido a la feroz competencia (hay millones de otras aplicaciones con las que competir) y las expectativas cada vez más altas de los usuarios.

La retención es crucial para optimizar las campañas de la aplicación, ya que es la base de la monetización. Los reportes de retención señalan el momento en que los usuarios comienzan a abandonarla, y te informan cuando es importante optimizarla, o volver a comprometerse. La tasa de retención se calcula dividiendo el número de usuarios que estuvieron activos en un día/semana específico desde el día/semana de la instalación por el número total de usuarios que abrieron la aplicación por primera vez durante el período de fechas seleccionado.

Los reportes de retención también mostrarán cómo funcionan los diferentes canales a lo largo del tiempo y cuál es la tasa de retención general. Por lo tanto, la Red A puede tener un mayor número de usuarios, pero la Red B puede retener un mayor porcentaje de usuarios a lo largo del tiempo.

Estos insights te ayudan a comprender qué medios proporcionan usuarios que volverán a tu aplicación, y a optimizar las campañas de tu aplicación en el momento adecuado para volver a atraer a los usuarios.

Aquí tienes otra forma de ver los mismos datos, que nos muestra un giro interesante. En el reporte de LTV, la Media Source 4 tuvo el 2º índice más bajo de usuarios leales (los usuarios leales se cuentan cuando un usuario completa 3 sesiones en la aplicación). Sin embargo, en el reporte de Retención podemos ver que durante los primeros 10 días, fue consistentemente la fuente de medios con la tasa de retención más alta.

Esto puede ayudar a explicar por qué este marketer de aplicaciones está decidiendo invertir en esta fuente de medios, que proporciona los usuarios con mayor probabilidad de abrir la aplicación en el día 10 (incluso si la proporción de usuarios altamente comprometidos es baja, probablemente el resultado de más juego desde el principio, pero de un churn más rápido).

4. Reporte de cohorte

Los reportes de cohortes son una forma de segmentar los datos tomando un subgrupo de usuarios que comparten una característica común, por ejemplo, los que instalaron la app el mismo día en el mismo país. Aplicando parámetros, filtros o dimensiones específicas a los datos, se pueden separar de forma diferente para añadirles contexto.

Al añadir contexto a los datos se puede eliminar parte del ruido de fondo y mostrar una tendencia diferente que puede no haber sido perceptible cuando los datos eran más amplios. Puedes identificar áreas de éxito y fracaso en tus campañas de la aplicación y optimizarlas en consecuencia.

El reporte de cohorte puede mostrar qué canal atrae a más usuarios comprometidos en un determinado período de tiempo, o desde un lugar específico que, de otro modo, habría pasado desapercibido.

Las cifras de un análisis de cohortes suelen presentarse en una vista acumulativa (aunque también pueden verse de otras maneras). Esto ayuda a mostrar claramente la tasa de crecimiento del KPI seleccionado, en este caso, los ingresos. Además, si tenemos un objetivo específico podemos, con una vista acumulativa, ver fácilmente cuántos días tardaremos en alcanzar ese objetivo.

Para los propósitos de este reporte hemos eliminado el canal orgánico del gráfico. Por lo tanto, mientras que anteriormente nos hemos centrado en que la Media Source 3 tiene la tasa más alta de usuarios fieles, podemos ver aquí que la Media Source 1 entrega los ingresos más altos, aunque la tasa de ingresos generados por esta cohorte a lo largo del tiempo es similar en todas las fuentes de medios.

Si cambiamos el reporte de cohorte para analizar los KPIs por fecha de instalación vemos que los resultados toman una forma diferente. Podemos ver que después de tres días la mayoría de los ingresos fueron generados por los que instalaron la app a través de la Media Source 1 el 22 de noviembre. Analizar este día puede proporcionar información valiosa sobre los factores de éxito (por ejemplo, creatividad, hora del día de la campaña, etc.).

La otra tendencia que se destaca es que, hasta donde podemos decir, las olas del gráfico muestran que los usuarios que instalaron la app un lunes o un martes generaron la mayor cantidad de ingresos, por lo que esto podría ser un punto para una investigación más profunda. ¿Hubo una actividad significativa de UA en esos días? ¿Ofreció tu aplicación promociones únicas en esos días? ¿Hubo otros factores externos que causaron el aumento de las ventas o hay una tendencia dentro de esta cohorte?

Tener esta información puede ayudarte a optimizar la campaña de tu aplicación sabiendo que los lunes y martes son más lucrativos y por lo tanto se debe invertir más presupuesto en tus campañas en esos días.

En resumen, el análisis de cohortes crea tendencias visibles que destacan inmediatamente el rendimiento de tus campañas.

5. Reporte de remarketing

El remarketing (también conocido como retargeting) es una parte clave de la pila de herramientas de cualquier marketer de aplicaciones. Su objetivo es volver a comprometerse con los usuarios de la aplicación existentes a través de canales pagados y propios para ayudar a impulsar la lealtad. Dado que la mayoría de las aplicaciones pierden el 95% de sus usuarios en los primeros 30 días, el remarketing se convierte en algo de vital importancia en la lucha contra el churn de usuarios, ya que su costo es mucho menor que el costo de adquisición de usuarios.

Por cualquier motivo, a pesar de no registrar impresiones o clics, la Media Sources 3 y 4 consiguieron generar ingresos adicionales como resultado de sus campañas de remarketing. La Media Source 2 ha invertido mucho en su campaña de remarketing y ha logrado una alta tasa de conversión, pero un bajo ARPU (ingreso medio por usuario).

En este ejemplo, la Media Source 4 está muy adelante en lo que respecta a los ingresos por usuario, por lo que sería prudente considerar la posibilidad de asignar más presupuesto a esta red. 

LTV vs. Reporte de actividad

Es importante recordar que, con la excepción de los reportes de actividad, todos los reportes de análisis de marketing se basan en datos de LTV. Es decir, todos ellos utilizan datos relacionados con el momento en que el usuario instaló la app y luego ven lo que sucedió después de la conversión hasta una fecha de su elección. Los reportes de actividad se diferencian en que sólo están interesados en la actividad total para un día/semana/mes específico, etc., independientemente de cuándo el usuario instaló la aplicación.

Para explicar esto podemos usar la analogía del tren. Imagina que estás en una plataforma ferroviaria viendo pasar un tren. En un solo momento puedes ver sólo las actividades realizadas por todos los pasajeros al mismo tiempo. Estos son los datos de actividad.

Ahora imagina que estás dentro de uno de los vagones. Ahora puedes ver toda la actividad e interacciones realizadas por las personas que subieron al mismo vagón al mismo tiempo que tú. Estos son los datos de valor de vida útil (LTV).

Los mismos datos a través de diferentes prismas

Al explorar los mismos datos a través de diferentes prismas podemos ver que cada reporte tiene su propio valor inherente para el marketer al ayudar a señalar tendencias y proporcionar insights. La combinación de la colección de reportes da una visión amplia, pero también granular de qué campañas de la aplicación funcionaron y cuáles no, dependiendo de los indicadores clave de rendimiento en los que quieras centrarte.

Resultado final: Los reportes de análisis de marketing para los marketers de aplicaciones son herramientas poderosas e indispensables que convierten los datos en insights y, en última instancia, en las decisiones correctas de inversión y optimización.