Análisis del comportamiento del usuario: cómo rastrear y analizar

El comportamiento del usuario es el conjunto de acciones y patrones que los usuarios demuestran cuando interactúan con su producto . El seguimiento y el análisis del comportamiento de los usuarios lo ayudarán a evaluar en qué encuentran valor los usuarios y le permitirán mejorar su experiencia.

También es importante tener en cuenta que el comportamiento del usuario no es un comportamiento de marketing, lo que analiza en las herramientas de análisis de sitios web como Google Analytics. Las herramientas de análisis web le brindan datos centrados en la adquisición y las interacciones de marketing que ocurrieron antes de que la persona se convirtiera en usuario de su producto. El comportamiento del usuario se trata de personas que ya son usuarios activos.

El comportamiento del usuario se centra en métricas como suscripciones, tasas de activación, uso e impacto de funciones, abandono del embudo para compras dentro de la aplicación y tasas de retención. Por ejemplo, puede obtener información sobre el efecto de los cambios de precios en la retención o la popularidad de una característica en una cohorte de usuarios.

Actuar sobre los datos de comportamiento del usuario ayudará a su equipo a orientarse hacia el producto y la experiencia del cliente. Tomará decisiones sobre el desarrollo y la comercialización de productos en función de datos procesables, en lugar de conjeturas.

Conclusiones clave

• El seguimiento y el análisis del comportamiento de los usuarios lo ayudan a mejorar la experiencia del producto y la estrategia del producto.
• La experiencia lo es todo. Aprovechar los datos de comportamiento del usuario lo ayuda a convertir la experiencia en su ventaja competitiva.
• El comportamiento del usuario es la clave para los ciclos de retroalimentación y la toma de decisiones basadas en datos procesables.
• El uso y el impacto de las funciones, la adherencia, la retención, la tasa de activación y los abandonos del embudo son ejemplos de métricas de comportamiento del usuario.
• Los viajes, las cohortes, las rutas de conversión, las matrices de participación y el seguimiento de anomalías se encuentran entre los métodos utilizados en el análisis del comportamiento del usuario.
• Los estudios de casos de varias empresas como Under Armour, Calm, DoorDash y Babel muestran que el comportamiento del usuario puede descubrir oportunidades de mejora que conducen a grandes aumentos de retención o activación.
• Los errores comunes en la optimización del comportamiento del usuario incluyen enviar demasiado a la vez, no instrumentar correctamente o exceder la cantidad de eventos rastreados.

¿Por qué es importante el comportamiento del usuario para las empresas?

La experiencia del cliente lo es todo, y el comportamiento del usuario lo ayuda a comprender, priorizar y mejorar la experiencia. Tener esta mentalidad es esencial para crear empresas centradas en productos como Netflix, Airbnb, Slack y Peloton. Estas marcas ingresaron a mercados saturados en sus respectivas categorías, pero ofrecieron experiencias únicas que fueron mejorando en función del comportamiento de los usuarios. Como resultado, lograron sobresalir entre la multitud.

Otra empresa de productos conocida por su experiencia es DoorDash, que ofrece una aplicación y una versión web. Para la mayoría de las empresas como DoorDash, el objetivo es optimizar la forma en que las personas agregan a su carrito y simplificar el proceso de compra. Podrían mejorar sus aplicaciones y sitios web por separado, lo cual es un enfoque común, pero DoorDash se esfuerza por brindar una experiencia más cohesiva a sus clientes. Los usuarios pueden ir al sitio web de DoorDash, realizar pedidos y obtener actualizaciones en tiempo real a través de la aplicación. Ofrecer este nivel de facilidad puede ser el punto de venta de la empresa, especialmente porque el 83 % de los consumidores mencionan la conveniencia como una prioridad.

La creación de una experiencia omnicanal perfecta no se logra sin esfuerzo. Debe conectar los puntos para sus usuarios y comprender cómo se comportan en todas las plataformas. Con esta información, puede utilizar el diseño consciente y la experimentación para crear las experiencias más gratificantes.

Beneficios de analizar el comportamiento de los usuarios

Los siguientes beneficios pueden hacer contribuciones importantes al éxito de una marca:

• Crea una experiencia que se convierta en tu diferenciador y motor de crecimiento. Jumbo pudo crecer y mejorar la experiencia del cliente gracias a la personalización de las experiencias sin generar problemas de privacidad.
• Desarrolle e innove a escala. Después de utilizar gráficos seleccionados para realizar un seguimiento del impacto de los cambios en los productos, Babbel pudo lanzar nuevos contenidos y actualizaciones de productos más rápido.
• Mitigar el riesgo de invertir en iniciativas y características de productos incorrectos. Under Armour Connected Fitness, la división de productos digitales de la marca, aprovechó los conocimientos de comportamiento para lanzar una nueva función luego de una prueba exitosa de una actualización del producto.
• Aumente la conversión, la retención y los ingresos. Calm usó cohortes de comportamiento para comparar a los usuarios que usaron su función de recordatorio diario con los que no lo hicieron. Después de resaltar esta función y hacerla más visible para otros usuarios, la retención aumentó.

Métricas clave para recopilar datos de comportamiento

Las métricas de comportamiento del usuario pueden ayudar a proporcionar una visión holística de la experiencia del cliente e indicar oportunidades de mejora. Intencionalmente, no incluimos métricas de marketing, que se enfocan en el camino para registrarse y convertirse en usuario.

• Uso de funciones: saber qué funciones desean los usuarios puede ayudarlo a decidir qué funciones crear, agregar o eliminar.
• Clics e interacciones de elementos: Cuantos más clics recibe un elemento (por ejemplo, un botón), más útil es para los usuarios.
• Abandono del embudo durante la activación: ver un patrón claro de personas que abandonan su producto puede ayudarlo a resolver cualquier problema.
• Tasa de adherencia: la adherencia te da una idea de cuántos de tus clientes están regresando a tu producto o característica.
• Sesiones por usuario: la cantidad de instancias que un usuario usó su producto es un indicador de compromiso.
• Tasa de adopción : el porcentaje de usuarios que hacen uso de una nueva característica que envió.
• Tasa de activación: la tasa a la que su incorporación logra que los nuevos usuarios realicen las primeras acciones clave en su producto, como configurar el primer gráfico en una herramienta de visualización de datos.
• Tasa de referencia: indica qué tan bien su producto o sus características pueden motivar a los usuarios a presentárselo a otros.
• Tasa de abandono: el porcentaje de usuarios que perdiste durante un período de tiempo. La pérdida de usuarios es común, pero se puede minimizar cuando se administra correctamente.
• MRR y ARR: los ingresos mensuales y anuales que genera su producto.
• Tasa de retención: mide cuántos usuarios regresan a su plataforma y, con los datos de comportamiento correctos, también revela por qué.

Al considerar dos o tres métricas, puede obtener una comprensión más completa de cómo mejorar las experiencias. Por ejemplo, la tasa de retención muestra cuántas personas siguen pagando por su producto. Si lo combina con la adherencia de una función, es posible que pueda ver cuáles de sus funciones ayudan a los usuarios a seguir pagándole.

En Amplitude también asesoramos a las empresas para que definan su North Star Metric (NSM). Esta métrica define la propuesta de valor de su producto junto con las entradas que contribuyen. Le permite vincular los problemas de sus clientes con el objetivo de ingresos de su empresa, lo que le permite trazar un curso que beneficie a ambos. Explore el marco de NSM en nuestro Libro de estrategias de North Star para encontrar su North Star.

Cómo analizar el comportamiento del usuario

Analizar el comportamiento del usuario puede revelar información para desarrollar un mejor producto. Las ideas sobre qué analizar incluyen:

• Las cohortes de comportamiento implican segmentar a los usuarios en función de las acciones realizadas en su producto para facilitar las comparaciones y revelar tendencias.
• Los viajes muestran caminos hacia la conversión o lejos de ella. Saber dónde experimentan fricción sus usuarios le permite modificar su producto, mensaje o estrategia. También puede correlacionar estos patrones con cohortes de comportamiento para análisis futuros.
• Las anomalías y su seguimiento sistemático le ayudan a descubrir errores actuales y potenciales en su producto e identificar las causas.
• La matriz de compromiso le permite obtener información sobre qué tan bien los usuarios reciben ciertas características, por lo que puede resaltar esas características o mejorarlas.
• Stickiness le muestra lo que diferencia a sus usuarios más activos de los promedio. La idea es encontrar qué los trae de vuelta a su producto una y otra vez.
• El análisis de embudo A/B arraigado en el seguimiento de eventos le permite analizar dónde los usuarios abandonan el flujo, para que pueda eliminar los obstáculos.
• Los comportamientos de conversión son procesables, especialmente cuando encuentra lo que los precedió . Saber qué comportamientos de los clientes conducen a la conversión puede ayudarlo a determinar qué ideas de desarrollo de productos vale la pena seguir.
• El análisis de impacto se trata de rastrear cómo el primer uso de una función afecta el viaje general de un usuario. Esto le permite discernir qué características pueden conducir a una mejor experiencia de usuario.
• Ingresos y LTV es el juego final. Pero recuerde que no es sencillo optimizarlo porque, por lo general, primero tiene que optimizar todos los peldaños.

Al analizar el comportamiento del usuario, la atención se centra en las acciones realizadas dentro de su producto (iniciar un juego, abrir la aplicación) o la actividad del usuario relacionada (notificaciones automáticas, realizar una compra). Llamamos a esta riqueza de información 'eventos'.

¿Las buenas noticias? Tiene acceso completo al programa ya que los eventos están sucediendo en su producto. La clave para aprovecharlos radica en saber dónde buscar. Siga este proceso de análisis del comportamiento del usuario de 10 pasos para comenzar:

1. Establezca objetivos comerciales y analíticos.
2. Determine qué eventos (acciones del usuario) respaldan estos objetivos.
3. Configure una taxonomía de categorías de eventos y propiedades de productos.
4. Identificar usuarios para atribuir eventos anónimos a sus legítimos propietarios.
5. Decida si necesita análisis de comportamiento multiplataforma.
6. Identifique las métricas de la aplicación que reflejan sus objetivos comerciales y análisis.
7. Realice un seguimiento de los eventos cruciales para la incorporación, la conversión y la retención.
8. Establezca propiedades de usuario y evento para obtener una visión más profunda de cómo sus clientes interactúan con su aplicación.
9. Examine si los eventos de comportamiento del usuario se rastrean correctamente.
10. Analizar el comportamiento de los usuarios.

Cuando esté todo listo, puede usar información sobre el comportamiento de los usuarios para refinar su producto y la experiencia del cliente.

Ejemplos de análisis de datos de comportamiento

Los ingresos son el objetivo de todo negocio, pero centrarse en ellos de forma singular tiende a generar resultados a corto plazo. Aprovechar activamente el análisis del comportamiento del usuario es clave para una estrategia de crecimiento sostenible. Al hacerlo, puede identificar áreas de mejora, saber qué quieren los usuarios a escala, comprender qué métricas principales pueden contribuir al crecimiento a largo plazo y obtener una ventaja competitiva.

Fitness conectado de Under Armour

Under Armour quería saber cómo ayudaba su experiencia móvil a los usuarios a alcanzar sus objetivos de fitness. Pero sus analistas de productos estaban sujetos a un proceso lento que requería múltiples iteraciones. Al aprovechar el análisis del comportamiento del usuario, el equipo pudo probar rápidamente las suposiciones, acceder a los datos y responder.

Pronto descubrieron que sus planes de entrenamiento de carrera tenían poca participación de los usuarios. Entonces, para darle la vuelta, renovaron los planes para introducir una variedad más amplia de objetivos, desde conceptos básicos para correr hasta ejercicios cardiovasculares. Los cambios deleitaron a los usuarios, aumentaron las conversiones de gratuitas a pagas y mejoraron la retención. La característica de los planes de capacitación se triplicó en uso entre los usuarios pagos.

Babel

La aplicación de aprendizaje de idiomas Babbel creó un equipo de rendimiento del producto para generar contenido de alta calidad más rápido. Para hacer eso, observaron cómo sus actividades de aprendizaje y los cambios en los productos afectaban a los usuarios.

Con las plantillas de amplitud, el equipo pudo realizar un seguimiento del impacto de las actualizaciones de productos utilizando gráficos seleccionados de inmediato. Esto les proporcionó datos valiosos que acortaron sus ciclos de publicación y les permitieron crear más contenido.

Errores comunes al analizar el comportamiento de los usuarios

Evite estas trampas comunes al pensar en su análisis de comportamiento:

• Tener una métrica de vanidad como estrella polar. Las empresas necesitan alcanzar objetivos y KPI para mejorar la rentabilidad. Pero establecer una métrica de vanidad como el aumento de los ingresos no proporciona un camino claro a seguir.
• Lanzar demasiadas funciones nuevas simultáneamente. Terminas creando demasiado trabajo para ti. Supervisar una sola función requiere siete pasos para evaluar el éxito. Lanzar demasiado a la vez podría confundir todo el panorama o hacer que el análisis sea ineficaz.
• Instrumentar incorrectamente eventos y propiedades . Cuando instrumenta eventos, su empresa debe establecer y hacer cumplir un conjunto de reglas de gobierno de datos. En el seguimiento del comportamiento de los usuarios, una buena implementación es la piedra angular del éxito.
• Seguimiento inicial de demasiados eventos con su herramienta de análisis. Concéntrese solo en los eventos clave al principio, así verá cuáles tienen más impacto. Nuestra recomendación es instrumentar de 20 a 30 eventos en el pase inicial. Si surgen más eventos, siempre puede agregarlos más adelante.
• No involucrar a todos los equipos en el uso de análisis. El análisis de productos no es solo para equipos de productos y científicos de datos. La democratización de datos elimina los cuellos de botella que impiden que otros equipos (diseño de UX/UI, marketing, ventas, soporte, liderazgo) contribuyan al recorrido del usuario. Los equipos orientados al cliente, por ejemplo, a menudo se excluyen.
• Análisis de datos con seguimiento automático o herramientas de marketing. Estudiar las interacciones de marketing superficiales no ayuda a largo plazo. Con las herramientas de análisis de usuarios, la atención se centra en la experiencia de su producto y en el viaje del comprador para promover un crecimiento sostenible. Obtenga más información sobre las diferencias con nuestra comparación de Google Analytics vs. Amplitude.
• No usar las mejores herramientas en su clase en su pila tecnológica. La tecnología evoluciona rápidamente. No desea terminar con nuevas herramientas que no se integren con las antiguas, creando silos de datos, lo que puede sucederle mucho a las empresas heredadas.

El comportamiento del usuario conduce a mejores iniciativas de productos

A medida que se sintoniza con el comportamiento de los usuarios existentes, se vuelve más fácil determinar lo que necesitan. Puede utilizar sus hallazgos para crear o mejorar productos (y funciones) que no solo satisfagan a los usuarios actuales, sino que también atraigan a otros nuevos a un ritmo creciente.

Para ver cómo se ve el comportamiento del usuario en una herramienta de análisis de productos, explore nuestros datos de prueba en esta demostración gratuita de autoservicio.