Medir lo que hace tu app

El primero es el Dashboard, la primera entrada de tu menú, que abre una página titulada Overview. Resume los últimos treinta días, listo para leer, sin nada que configurar. Su papel es enseñarte en diez segundos si algo se ha movido.

El segundo es el menú Statistics, un escalón más abajo. Cada una de sus pantallas cubre un tema, y ahí es donde vas a por una respuesta precisa. Los controles dependen de la pantalla: el tráfico es el mejor equipado, con un periodo, un filtro de plataforma y una exportación; las pantallas técnica e internacional se muestran tal cual.

Las dos líneas de producto no tienen las mismas pantallas, porque no miden lo mismo. Una app de contenido cuenta lecturas, una tienda cuenta ventas.

Dos referencias para ir directo al sitio correcto. La entrada Social abre la pantalla International, la de los países, las ciudades y los idiomas. Y del lado de la tienda, la entrada External analytics abre la misma pantalla External tools que del lado del contenido.

Es la única pantalla que comparten las dos líneas de producto. Se abre con tres cifras que se parecen y responden a tres preguntas distintas: distinguirlas cambia todo lo que sacarás de ellas.

Pageviews cuenta las pantallas mostradas. Un lector que abre tres artículos produce al menos tres: es una medida de consumo, no de asistencia.

Sessions cuenta las aperturas de la app. El mismo lector que vuelve tres veces en un día produce tres. Es tu indicador de hábito, y es la cifra que tu Dashboard recoge con el mismo nombre.

Unique sessions cuenta una sola vez a quienes vuelven varias veces. Es la cifra que hay que mirar cuando quieres saber a cuántas personas llegas, y la única de las tres que no se mueve cuando un habitual se vuelve más habitual.

La relación entre las dos últimas dice mucho por sí sola: si tus sessions suben mientras tus unique sessions se quedan planas, no has ampliado tu audiencia, la has vuelto más fiel. Las dos cosas son victorias, simplemente piden decisiones distintas.

Esos tres bloques no son tres cifras puestas una al lado de otra: son tres pestañas. La que seleccionas decide qué curva se dibuja debajo, lo que te da tres lecturas del mismo mes sin salir de la pantalla.

El bloque Downloads da las instalaciones del periodo, su variación, una media diaria y un total acumulado. Cada cifra tiene su utilidad: el total es el que enseñarás, el del periodo es con el que pilotas.

Visit Duration reparte tus sesiones en cinco tramos, desde menos de diez segundos hasta el último, que va de tres a diez minutos. Es el indicador que mejor recoloca las expectativas: en muchas apps el tramo más corto es el más lleno, y eso no es necesariamente un fracaso. Quien abre una notificación, lee el titular y cierra ha consumido exactamente lo que le has enviado.

Top days clasifica las pageviews por día de la semana. Crúzalo con tus costumbres de publicación: si tu mejor día es aquel en el que no publicas nada, tienes una decisión fácil que tomar.

En la parte alta de la pantalla, un selector de periodo ofrece los últimos 7 o 30 días, este mes, el mes pasado, o un rango personalizado que fijas con dos fechas. A su lado, un filtro reduce la visualización a una plataforma: iOS, Android, tableta o Progressive Web App.

Ese segundo filtro merece el rodeo. Tus usuarios de iOS y tus usuarios de PWA no tienen ni el mismo recorrido de instalación ni la misma relación con la app, y la media de ambos no describe a ninguno.

Por último, cada bloque de esta pantalla tiene su propio enlace Export data, que produce un archivo CSV. Es lo que te abre la hoja de cálculo: poner dos periodos uno al lado del otro, calcular una evolución, guardar un registro mes a mes, todo eso pasa a ser posible en cinco minutos.

Dos pantallas reservadas a las apps de contenido, y dos decisiones concretas al final.

Statistics › Technical da el reparto entre plataformas, el detalle de las versiones de sistema operativo, y la lista de los dispositivos más habituales. Las versiones del sistema son lo que cuenta: te dicen si el teléfono viejo del que se queja un usuario representa a una persona o a un tercio de tu audiencia.

Statistics › Social abre la pantalla International, que clasifica tus instalaciones por país, por ciudad y por idioma del dispositivo. Dos usos: decidir si añades un idioma a tu app, y saber a qué hora enviar una notificación. Una audiencia repartida por varios husos horarios hace que la opción de envío en hora local, descrita en «Enviar notificaciones push», sea mucho menos accesoria de lo que parece.

Un punto que ayuda a leerlo bien: el idioma medido es el del dispositivo. Un lector francés que vive en Portugal aparece por tanto como francés, lo que lo convierte en el indicador correcto para elegir el idioma de tu interfaz, y que hay que cruzar con la columna de países cuando decides en qué idioma publicar.

Las apps de e-commerce tienen su propia pantalla, Statistics › Activity, que reúne todo lo relativo a las ventas. Su periodo se fija por semana, mes o año, actual o anterior, con una vista personalizada si quieres otros límites.

La abren cuatro indicadores: Total sales, Average cart, Orders, y el Conversion rate of the checkout process. Cada uno lleva una flecha y un porcentaje que lo compara con el periodo anterior. Esa comparación es lo que lo convierte en información: una cifra de facturación por sí sola no dice nada mientras no sepas si sube.

Debajo, el Conversion funnel alinea tres etapas: carritos iniciados, checkouts iniciados, y después pedidos. Las dos primeras cuentan visitantes, la última cuenta pedidos pagados, y cada una muestra su parte del total.

Las dos caídas se leen por separado, porque no tienen las mismas causas. Entre el carrito y el checkout, lo que suele estar en juego es el envío, con su coste descubierto en ese momento o un registro pedido demasiado pronto: «Definir tu estrategia de envío» cubre ese terreno. Entre el checkout y la venta, es el pago: un formulario demasiado largo, un método de pago esperado que falta, una duda sobre la seguridad. «Elegir tus métodos de pago» cubre ese otro.

El contador Abandoned orders, justo al lado, da la cara del volumen de la misma historia, con un enlace al detalle. No están perdidos: «Gestionar bien tus pedidos» explica cómo recuperarlos uno a uno.

La pantalla termina con Top sellers y el reparto de las ventas por canal, entre PWA en móvil, PWA en escritorio, iOS y Android. Ese último reparto es útil para decidir dónde poner tu esfuerzo, y a menudo guarda una sorpresa para quien nunca ha mirado más que sus cifras de descarga.

Cada notificación que envías guarda su propio informe, que se abre desde tu historial de envíos: Notification › Push › History en una app de contenido, Marketing › Push › Push history en una tienda. Muestra el número de notificaciones enviadas y el número de notificaciones abiertas, cada uno repartido entre iOS, Android y PWA, la tasa de clic, y un gráfico de las aperturas por hora.

Esa última curva es la más directamente accionable: te dice no cuándo has enviado, sino cuándo han abierto. Con dos o tres envíos basta para que aparezca una franja horaria.

El informe lleva un bloque titulado Expected rates based on previous notifications, con tu CTR medio, el más alto y el más bajo. Así que el back office hace las cuentas por ti, sobre tu propio historial.

Es el instinto correcto, y vale más que una media de mercado: una app de noticias diaria, la app de un club deportivo y una tienda no tienen ni el mismo ritmo de envío ni la misma audiencia. La comparación que te concierne de verdad es tu envío anterior.

Un punto de interpretación, para que leas bien esas tasas. El recuento de destinatarios cubre los dispositivos registrados: todo el que tiene tu app instalada y acepta tus notificaciones, incluidas las personas que hace tiempo que no la abren. Es la cifra correcta para medir tu alcance. Cuando quieras medir el compromiso, compara mejor tus aperturas con las unique sessions del mes: las dos lecturas son correctas, simplemente responden a preguntas distintas.

Una cifra que no cambia nada de lo que haces no vale nada. Tres pantallas se hablan entre sí, y ese circuito es lo que convierte una observación en una acción.

Detectas un comportamiento en tus estadísticas. Creas un grupo en Community › User list, donde la lista de tus usuarios registrados muestra su última conexión y te permite pasarlos de un grupo a otro. Ese grupo pasa entonces a ser un criterio de segmentación cuando envías una notificación, y sirve también para restringir el acceso a una sección: es el mismo objeto de los dos lados, y «Animar una comunidad con tu app» describe la extensión que lo aporta.

La segmentación del push también puede hacer parte del trabajo por su cuenta: ofrece criterios de comportamiento, entre ellos el número de aperturas en los últimos treinta días, sin nada que preparar por tu parte.

En una app de contenido, el programa de fidelización tiene su propia pantalla de medición en Business › Loyalty › Statistics: altas, puntos concedidos, tarjetas completadas, regalos canjeados, y un reparto por recompensa entre las ofrecidas y las abiertas. Así ves directamente lo que ha producido una recompensa, lo que te dice cuál repetir. La pantalla añade una estimación de los ingresos que ha aportado el programa: un orden de magnitud, que hay que leer como tal.

Las pantallas de arriba responden a preguntas de asistencia, de equipamiento y de ventas, y las responden sin nada que instalar por tu parte. Otras preguntas piden una herramienta especializada: saber qué artículo se ha leído más, seguir el recorrido pantalla por pantalla, o atribuir una oleada de instalaciones a la campaña que la ha producido.

GoodBarber te permite enchufar la herramienta que elijas, y de eso se encarga la pantalla Statistics › External tools. Está organizada en tres paneles, uno por plataforma, porque el cableado no es el mismo.

En iOS, conectas tu app a Google Analytics for Firebase: la pantalla te da el identificador de tu app para declararlo en la consola de Firebase, y después devuelves el archivo de configuración descargado desde esa consola. En Android, no hay nada que enviar, Firebase se configura automáticamente al compilar la app y la pantalla solo lo activa o lo desactiva. En la Progressive Web App, pegas un identificador de medición de Google Analytics, y opcionalmente un identificador de contenedor de Google Tag Manager si prefieres pilotar tus etiquetas desde ahí. Las apps de contenido ofrecen además Count.ly, una plataforma abierta que puedes alojar tú mismo.

Las dos se complementan más de lo que se sustituyen, y la tabla siguiente te ayuda a decidir cuál abrir según la pregunta.

Ese último punto merece tu atención, y la pantalla te ayuda a gestionarlo: cada panel tiene su propia casilla de anonimización, adaptada a su plataforma. iOS renuncia a los identificadores publicitarios de Apple, Android a los de Google, y la PWA anonimiza las direcciones IP y baja la conservación de las cookies de medición de veinticuatro meses a seis. Si no haces publicidad segmentada, márcalas: conservas tus mediciones y te simplificas mucho la conformidad.

Queda la pregunta que todo el mundo hace al descubrir estas pantallas: qué tasa de apertura es una buena tasa, cuántas sesiones por usuario hay que buscar, qué retención es normal. La respuesta cabe en una frase: la que hizo tu app el mes pasado.

Esos valores dependen de tu sector, de tu ritmo de publicación, del tiempo que lleva tu app publicada y de cómo te han encontrado tus usuarios. Las medias que circulan por la web mezclan apps que no tienen nada que ver entre sí, mientras que tu propio historial describe tu situación exactamente. De hecho, es lo que te da el informe de una notificación: tus propias tasas de referencia, no una media de mercado.

Tres costumbres les sacan el máximo partido. Compara dos periodos de la misma duración, cosa que la exportación a la hoja de cálculo hace inmediata. Cambia una sola cosa cada vez, para saber a qué atribuir un movimiento. Y vigila el sentido más que el valor: una curva que sube suavemente durante tres meses enseña más que una cifra excelente aislada.