Diez métricas de rendimiento de aplicaciones móviles que necesita para comenzar a realizar un seguimiento

Conozca las métricas clave de rendimiento que los equipos móviles deben rastrear en sus aplicaciones móviles para poder ofrecer mejores experiencias de usuario.

Para crear las mejores experiencias, los ingenieros necesitan los mejores datos disponibles.

Los dispositivos móviles hacen que este desafío sea más complejo, con variables que incluyen tipos de dispositivos, diferentes sistemas operativos y conectividades, por nombrar sólo algunos.

Con un número cada vez mayor de herramientas que ofrecen distintos niveles de visibilidad del estado, el rendimiento y la estabilidad de su aplicación móvil, puede resultar difícil saber exactamente qué métricas debe seguir.

En esta publicación, describiremos las métricas de rendimiento más importantes que necesita realizar un seguimiento y cómo le ayudan a llegar a la causa raíz de los problemas más rápidamente para que pueda crear mejores experiencias móviles.

1. Hora de inicio

Los usuarios de dispositivos móviles normalmente revisan sus aplicaciones mientras viajan y están acostumbrados a resultados instantáneos. Por lo tanto, no se quedarán sentados esperando a que se cargue la aplicación. Por ejemplo, si la aplicación Uber tarda demasiado en cargarse, el usuario probablemente cambiará a la aplicación Lyft. Además, los usuarios que tuvieron una mala experiencia en la aplicación Uber y una experiencia decente en la aplicación Lyft tienen muchas más probabilidades de convertirse en usuarios leales de Lyft.

Ahora, no solo ha perdido ingresos por la sesión de ese usuario, sino que su costo por adquisición y abandono aumentaron, sin mencionar el LTV que ese cliente en particular podría haberle aportado a la empresa.

Por lo tanto, garantizar que el tiempo de inicio de su aplicación cumpla con las expectativas del usuario es esencial para su éxito.

Sin embargo, si el equipo móvil solo tiene acceso al tiempo promedio de inicio , probablemente pasen por alto cambios clave y respondan de manera reactiva en lugar de proactiva.

Por ejemplo, digamos que una empresa está lanzando su aplicación en un nuevo mercado y la respuesta general es negativa. El tiempo de inicio promedio muestra que la aplicación es unos milisegundos más larga que antes del lanzamiento, pero no indica que se haya vuelto dramáticamente más lenta durante el lanzamiento. Entonces debe haber otro problema, ¿no?

Desafortunadamente, debido a que el porcentaje de usuarios en el nuevo mercado es solo una fracción de la base general de usuarios, tiene sentido que incluso un tiempo de inicio abismal en el nuevo mercado impacte solo mínimamente el tiempo de inicio de la base total de usuarios.

En cambio, el equipo debe poder segmentar los datos para comprender mejor cómo el tiempo de inicio afecta el negocio.

Por ejemplo, ¿cómo sufren los usuarios de alto valor las startups lentas? ¿Los usuarios de un nuevo mercado están experimentando un peor rendimiento? ¿Algunos dispositivos experimentan un inicio más lento?

Estos datos devuelven a su empresa el control de la situación y omiten las conjeturas en escenarios urgentes que afectan sus ingresos.

Para obtener más información, consulte nuestro libro electrónico sobre cómo mejorar el tiempo de inicio de la aplicación móvil .

2. Tasa de accidentes

Las caídas son una forma segura de enfadar a los clientes, ¡y por una buena razón! Es esencialmente el equivalente a que un cliente entre a una tienda física y el personal lo eche por la puerta a mitad de camino.

Este es un problema importante para la marca de la empresa por dos razones:

1. Daña la reputación de su marca ya que los clientes sienten que no se respeta su tiempo.

2. Perjudica sus ingresos ya que los clientes no pueden completar su transacción inmediata y usted pierde el valor de por vida de ese cliente si decide cambiarse a un competidor.

   
   

A continuación se muestran solo algunos ejemplos de diversas industrias en las que una caída se traduce directamente en pérdida de ingresos:

• Aplicaciones de comercio electrónico: si una aplicación de comercio electrónico falla durante el proceso de pago, el cliente no podrá realizar su compra y probablemente no regresará.

• Sistemas POS : si un sistema POS falla durante un evento en vivo, ninguno de esos clientes en vivo podrá realizar una compra o ingresar al lugar.

• Aplicaciones para dispositivos inteligentes : si un dispositivo inteligente, como un cepillo de dientes, falla durante el proceso de configuración, es muy probable que el cliente devuelva el producto.

  
  

Sin embargo, si bien realizar un seguimiento de la tasa promedio de fallas es un buen comienzo, aún no es suficiente para comprender cómo las fallas afectan su negocio .

Por ejemplo, si la tasa de accidentes actual es solo del 0,5%, es posible que no vea la necesidad de profundizar más. Sin embargo, ¿qué pasa si todos los fallos que ocurren ocurren en la pantalla de pago? Ese pequeño porcentaje podría estar privando a la empresa de ingresos significativos.

Entonces, además de observar las principales cifras métricas, también es importante tener datos que muestren patrones en la tasa de accidentes. Específicamente, ¿cómo se están desempeñando varias áreas de alto valor de su aplicación? ¿Qué dispositivos tienden a experimentar más fallas? ¿Cómo está funcionando la aplicación para los usuarios de alto valor? ¿Hay regiones que experimenten tasas de accidentes particularmente bajas? Y si es así, ¿debería repararse o eliminarse la aplicación de esas regiones?

Al segmentar los detalles de las fallas, su equipo puede priorizar mejor la solución de problemas.

3. Tasa ANR

Los errores de aplicación que no responde (ANR) generalmente se describen como congelaciones o fallas.

Básicamente, si el hilo principal está bloqueado, las aplicaciones no pueden ejecutarse de manera efectiva. Por lo tanto, el usuario no puede continuar, lo que puede tener un impacto importante en su negocio.

Por ejemplo, un minorista con el que trabajamos tuvo un problema con los ANR. Este problema estaba provocando que los tiempos de inicio aumentaran en casi un 60 %, lo que se traducía en una pérdida de ingresos estimada de 6,5 millones de dólares al año. Con los datos correctos , el equipo de ingeniería pudo abordar rápidamente el problema y recuperar los ingresos perdidos.

Más allá de los ingresos, los ANR también pueden afectar negativamente la clasificación de una aplicación en Google Play Store y hacerla menos visible para los nuevos clientes.

Para realizar un seguimiento eficaz de los ANR, puede observar el seguimiento de la pila y ver cómo respondieron los usuarios al problema.

A partir de ahí, el equipo móvil puede priorizar qué solucionar primero en función de cuántas personas abandonan la empresa en distintos umbrales, dónde se ven más afectados los usuarios de alto valor y qué tipos de dispositivos y pantallas se ven más afectados por los ANR.

Para obtener más información, consulte esta publicación sobre cómo investigar fallas de Android como ANR .

4. Métricas regionales

El seguimiento de las métricas regionales también es muy importante ya que los usuarios de diferentes regiones tienen diferentes dispositivos y diferentes conectividades.

Esto puede tener un impacto importante en el negocio por varias razones.

En primer lugar, las regiones difieren en su importancia para los resultados de una empresa.

Por ejemplo, quizás solo una parte de sus usuarios esté en Singapur, pero podrían representar una gran parte de sus ingresos anuales totales. Por lo tanto, verificar las métricas regionales a nivel granular resaltará oportunidades para mejorar la aplicación, particularmente para los usuarios de alto valor.

El seguimiento de las métricas de regiones segmentadas también es esencial al lanzarse a una nueva región.

Por ejemplo, supongamos que se expande a Australia, pero esa área geográfica solo representa el 5% de todos los usuarios en el momento del lanzamiento. En ese caso, no afectará las métricas medias/promedio lo suficiente como para permitir que el equipo realice un seguimiento eficaz del rendimiento.

También es importante tener en cuenta las diferencias culturales y, con una herramienta que proporciona métricas específicas de la región, el equipo puede probar aspectos específicos de la aplicación solo para esa región.

Por ejemplo, una pantalla de pago de comercio electrónico que genera buenas conversiones en los Estados Unidos puede no convertir tan bien en Dubai.

Además, las métricas de la región granular facilitan la implementación lenta de nuevas funciones. Por ejemplo, el equipo puede implementar una nueva función en una región más pequeña y ver su rendimiento. Si funciona bien, impleméntelo a más y más regiones con usuarios de mayor valor.

Estos datos pueden guiar a su equipo a responder preguntas críticas como:

• ¿Necesitamos crear una nueva aplicación para esta región?
• ¿Cómo se está desempeñando este nuevo lanzamiento en comparación con los lanzamientos en otras regiones?
• ¿Qué regiones son las más problemáticas? ¿Y deberíamos dejar de servirles por completo?
• ​​¿Cómo se desempeñan las distintas áreas críticas de la aplicación en una región frente a otra?

5. Duración de la sesión

Otra métrica clave a tener en cuenta es la duración de la sesión, ya que indica cuánto tiempo los usuarios usan su aplicación. Si la duración promedio de la sesión cambia drásticamente en una semana, es un buen indicio de que hay un problema con la aplicación.

Por ejemplo, si tiene una aplicación de juegos y nota que la duración promedio de la sesión disminuyó de 15 minutos a 5 minutos, es muy probable que los usuarios hayan tenido una mala experiencia.

Con esta pista, puedes hacer preguntas como:

• ¿Enviamos un mal lanzamiento?
• ¿Los usuarios están menos comprometidos con la aplicación?
• ¿Existe un cambio correspondiente en otra métrica que pueda ayudar a explicar el cambio en la duración de la sesión?

El seguimiento de la duración de la sesión también permite al equipo investigar patrones entre las sesiones individuales afectadas y descubrir la causa raíz de los problemas. Al analizar la duración de la sesión en paralelo con otras métricas, los ingenieros móviles pueden obtener una imagen más clara de qué problemas son más intrusivos para los usuarios.

Por ejemplo, una tienda de comercio electrónico podría tener un problema de OOM en el feed de desplazamiento principal de productos que se correlaciona fuertemente con una duración de sesión más corta, mientras que las llamadas de red lentas en otra pantalla tienen poca o ninguna correlación con la duración de la sesión.

Por lo tanto, realizar un seguimiento de la duración de la sesión es una excelente manera de priorizar qué problemas deben solucionarse primero, ya que revela directamente una menor participación del usuario.

6. Tasa de abandono/retención

Cuesta mucho más adquirir un nuevo cliente que mantener contento a un cliente actual, y una de las principales causas de pérdida de usuarios de aplicaciones móviles es una mala experiencia de usuario.

Descargar una nueva aplicación solo toma unos segundos, por lo que si la experiencia de una aplicación interrumpe al usuario de una manera que toma más de unos pocos segundos de su tiempo, no espere que se quede.

Por lo tanto, realice un seguimiento no solo de la tasa de abandono y retención general, sino también de las tasas de abandono y retención de segmentos de la base de usuarios (por dispositivos, conectividades, regiones, etc.).

Esto iluminará varias oportunidades para mejorar y priorizar la retención. Por ejemplo, es posible que descubra que, si bien la tasa de abandono es muy alta en una región en particular, esa región tiene pocos usuarios de alto valor. Por lo tanto, puede decidir invertir recursos de ingeniería en otro lugar donde se traducirán en mayores resultados comerciales.

El seguimiento de la deserción y la retención también es una excelente manera de comprender cómo responden los usuarios a los nuevos lanzamientos y diversos experimentos. Si existe una correlación entre una alta tasa de abandono y una nueva actualización de funciones, es un fuerte indicador de que el equipo necesita revertir esa actualización de funciones.

Los datos detallados permitirán al equipo realizar un seguimiento de la rotación de varios segmentos (como regiones o dispositivos específicos) en los que se implementa la actualización.

Sin datos segmentados, será difícil ver el impacto que tienen varias actualizaciones de funciones en grupos de prueba pequeños. Por lo tanto, sólo una vez que la función se haya implementado para un gran grupo de usuarios (y presumiblemente provocó que muchos usuarios activos mensuales se fueran) se hará evidente que la implementación de la función fue prematura.

7. Tarifa de terminación de usuarios

Si bien algunas terminaciones de usuarios no son más que un usuario que ordena su teléfono, muchas terminaciones ocurren porque la aplicación se ha congelado y el usuario no tiene más opción que deslizar hacia arriba y finalizar la sesión.

Por supuesto, un usuario que se ve obligado a finalizar su sesión probablemente se sentirá descontento y elegirá la aplicación de la competencia.

Para evitar esto, monitorear la tasa promedio de terminación de usuarios es un excelente indicador de posibles problemas que podrían provocar una deserción, que incluyen:

• Las cargas de anuncios fallidas están provocando congelaciones
• Flujos de usuarios lentos o interrumpidos
• Compras fallidas
• Interrupciones del servidor que causan errores de inicio de sesión
• Carga excesiva de medios que provoca ralentizaciones

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Además de proporcionar una descripción general de las tasas promedio de terminación de usuarios, los equipos móviles necesitan conocer el origen de cada mala experiencia de usuario. Por lo tanto, una de las características clave que incorporamos en Embrace es la capacidad de ver qué pantallas hacen que los usuarios frustrados abandonen su aplicación .

Por lo tanto, en lugar de perder tiempo valioso y perder ventas mientras los ingenieros adivinan dónde se están produciendo las terminaciones, el equipo móvil es dirigido inmediatamente al problema para que puedan solucionarlo de la manera más eficiente posible.

8. Momento de las acciones clave del usuario

Es probable que haya algunas acciones del usuario dentro de su aplicación que absolutamente deben funcionar el 100% del tiempo. Por ejemplo, si una oficina ofrece entrada sin llave, esa característica debe funcionar en todo momento. De lo contrario, es posible que las personas no puedan ingresar a la oficina sin llamar a soporte adicional.

Por lo tanto, seleccione algunas acciones clave del usuario y agréguelas a la lista de métricas de rendimiento que el equipo móvil está rastreando.

En muchos casos, las reseñas de los clientes no dicen dónde experimentaron un problema en la aplicación, por lo que el seguimiento de acciones específicas del usuario es una excelente manera de detectar problemas que de otro modo no serían evidentes de inmediato.

Esto también le ayuda a responder preguntas como:

• ¿Cuántos usuarios experimentan problemas en estas áreas críticas de la aplicación?

• ¿Existe una correlación directa entre los problemas en áreas específicas de la aplicación y la deserción?

• ¿Cuánto tiempo lo intentan los usuarios antes de darse por vencidos y abandonar la aplicación?

  
  

Por ejemplo, uno de nuestros clientes notó que aproximadamente el 1% de todos los intentos de compra resultaron en compras fallidas. Sin embargo, ambas llamadas de red asociadas se resolvieron exitosamente, por lo que no hubo errores obvios que inspeccionar.

Por lo tanto, comenzaron a rastrear el momento exacto en que un cliente realizaría una compra y descubrieron que las dos llamadas de red estaban desordenadas en el 1% de los intentos de compra, lo que resultó en una compra fallida. Aunque los clientes se habían quejado de este problema, el equipo móvil no pudo identificar la causa raíz sin conocer el momento, el resultado y el orden de todos los eventos dentro de las sesiones afectadas. Los datos de alta fidelidad sobre la experiencia del usuario fueron vitales para ayudarlos a recuperar el 1% de sus ventas totales. Para una empresa que genera 10 millones de dólares en ventas anuales, ¡son 100.000 dólares que de otro modo se perderían cada año!

9. Uso de la memoria

Es importante realizar un seguimiento del consumo de memoria de su aplicación para identificar posibles pérdidas de memoria. La eficiencia del uso de la memoria de su aplicación se relaciona directamente con la capacidad de respuesta de su experiencia de usuario.

Es por eso que monitorear y optimizar el uso de la memoria juega un papel crucial para brindar una experiencia de usuario perfecta.

Puedes evitar problemas con el uso de memoria de tu aplicación de la siguiente manera:

• Optimizar su base de código e identificar áreas donde la memoria se retiene involuntariamente provoca un aumento en el uso de la memoria.

• Realizar un seguimiento regular del consumo de memoria de su aplicación y observar cualquier cambio después de los nuevos lanzamientos.

• Supervise cuidadosamente las operaciones que consumen mucha memoria, como cargar imágenes grandes o procesar archivos grandes, y crear alertas para picos anormales o un uso elevado y sostenido de la memoria.

  
  

Una estrategia afinada con respecto al consumo de memoria de su aplicación crea aplicaciones responsivas, estables y efectivas que encantarán a sus usuarios.

10. Conectividad

Las aplicaciones móviles operan en diversos entornos con diferentes condiciones de red , incluidos 3G, 4G, 5G, Wi-Fi y, en ocasiones, conectividad limitada o inestable.

Por eso es importante reconocer los desafíos que plantean estas condiciones variables para crear excelentes experiencias de usuario. Los indicadores de un rendimiento deficiente de la red incluyen:

• Latencia y tiempos de respuesta lentos.

• Uso de Ancho de Banda.

• Llamadas API ineficientes.

• Capacidades fuera de línea específicas del dispositivo.

  
  

Por ejemplo, Farm Dog es una aplicación agrícola que permite a los agricultores y agrónomos documentar sus hallazgos mientras están en el campo con sus compañeros y colegas.

La aplicación fallaba con frecuencia cuando los tiempos de respuesta de la red eran excepcionalmente lentos y cuando los dispositivos no podían determinar si estaban conectados. Se dieron cuenta de que los tiempos de respuesta de Google Maps oscilaban entre 18 y 22 segundos, cuando deberían ser sólo unos pocos segundos.

Sin las herramientas adecuadas, necesitarían utilizar soluciones complicadas para resolver problemas utilizando un proxy para simular una mala conexión de red. Sin embargo, con datos de mayor fidelidad, pueden ver las condiciones exactas que tienen los usuarios en el campo, incluyendo:

• Llamadas de red entre tipos de dispositivos, versiones de aplicaciones, Wi-Fi y datos móviles.

• Información sobre las tendencias de errores 4xx y 5xx en dominios comunes para identificar rutas problemáticas.

• Los puntos finales rotos que impiden que los usuarios inicien la aplicación, carguen contenido clave o completen transacciones cruciales.

• La duración de cada llamada de red desde el lado del cliente revela puntos ocultos de latencia.

  
  

Armado con esta información, el equipo de Farm Dog simuló los problemas que enfrentaban sus usuarios, identificó fácilmente las condiciones problemáticas y las solucionó.

Prepare su equipo móvil para el éxito

Si le interesan las experiencias móviles, entonces necesita los datos que le permitan a su equipo ver todas las métricas mencionadas anteriormente.

Embrace lo ayuda a crear mejores experiencias móviles brindándole precisamente esos datos, lo que hace que sus ingenieros sean más eficientes y menos atascados por el trabajo tedioso.

Obtenga más información sobre Embrace y descargue el informe El estado de la experiencia móvil para conocer las principales frustraciones de las aplicaciones según los usuarios.

Autor: Colin Contreary

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