Como Avaliar um Aplicativo Móvel?

Lista de verificação para avaliar um app

Baseando-se em algumas das principais métricas (KPIs) para apps, você pode elaborar um questionário para avaliar seu app:

• Downloads do app. Após investir tempo e dinheiro no desenvolvimento do app, você precisa começar a quantificar o número de vezes que ele foi baixado. Fazer isso ajudará a saber se é necessário aumentar seus esforços de marketing. Além disso, é um dado que devemos analisar ao longo do tempo para ver quando devemos empregar esses recursos de marketing.
• Usuários ativos. Existem diferentes formas de medir os KPIs para apps relativos aos usuários ativos. Geralmente, três são analisados: MAU (usuários ativos mensais), WAU (usuários ativos semanais) e DAU (usuários ativos diários).

Comparar as três métricas também pode nos ajudar a implementar estratégias para aumentar a frequência de uso do nosso app. Por exemplo, podemos calcular a taxa de adesão, resultado da divisão dos usuários ativos diários pelos usuários ativos mensais. Para aumentar essa taxa, pode-se, por exemplo, enviar notificações push aos usuários para incentivá-los a voltar à plataforma.

• A retenção. Esta é uma das métricas mais relevantes, pois quantifica a recorrência, ou seja, quantos usuários optam por ficar conosco além de baixar o app. Vamos estudá-la em detalhes mais adiante.
• O churn rate ou taxa de cancelamento de clientes. Ou seja, a porcentagem de usuários do total que deixaram de usar o aplicativo.
• Monitoramento de eventos no app. Além de estudar se os usuários estão ativos no seu app, também é conveniente analisar como eles estão interagindo com ele. Por exemplo, pode-se estudar se os usuários compartilham conteúdo com um amigo, realizam uma compra ou chegam a um ponto determinado em um jogo.
• As avaliações e reviews dos apps. Analisar a classificação e os comentários dos usuários na Google Play ou na App Store também pode ser de grande ajuda. Por um lado, incentivar os usuários a nos avaliarem positivamente pode fazer com que mais pessoas baixem o app, já que geralmente o algoritmo de busca das lojas de apps premia os mais bem avaliados. Por outro lado, utilizar ferramentas para monitorar as avaliações pode nos ajudar a ficar atentos a elas para responder imediatamente aos possíveis problemas que os usuários possam ter.
• O abandono do app. Diferente da taxa de churn, essa métrica mede especificamente a taxa de usuários que não chegam a se registrar no app ou não o utilizam apesar de tê-lo baixado. Se for muito alta, pode ser que nosso app esteja causando problemas, por isso será necessário verificar se ele funciona corretamente em diferentes plataformas.
• Acompanhamento do funil. Assim como os melhores programas de CRM nos ajudam a estudar o funil de vendas, devemos contar com ferramentas que nos permitam analisar quantos usuários dão diferentes passos em nosso app com o objetivo de que se convertam em uma venda. Baixar o app, iniciar um teste gratuito, comprar um serviço determinado ou se inscrever podem ser alguns desses passos.
• Viralidade. A viralidade refere-se ao número de usuários que cada usuário médio traz para o seu app, o que tem muitas vantagens: eles estarão mais ativos no app, pois já conhecem alguém nele. Além disso, se você atrair muitos usuários por esse meio, utilizará menos recursos de marketing. Criar um botão para compartilhar conteúdo do app através das redes sociais ou lançar uma campanha de promoção para que falar do app tenha recompensa são algumas das possíveis estratégias para conseguir isso.
• Custo por aquisição. Esta métrica calcula quanto dinheiro nos custou, em média, atrair um novo cliente em um período de tempo. Dividir a quantidade de dinheiro que investimos para captá-los (a soma dos gastos de marketing, publicidade, etc.) e dividir essa cifra pelo número de clientes que conseguimos em um período determina o custo de aquisição.

Existem ferramentas que até permitem monitorar de qual campanha de marketing vêm os downloads de um aplicativo. Um exemplo é o Tune, que permite realizar Attribution Analytics para monitorar o acompanhamento e saber como os leads se transformam em vendas. Aqui você pode ver como é realizado o processo de configuração do Tune, atribuindo permissões diferentes aos administradores e aos account managers:

• Valor do tempo de vida do cliente. O valor do tempo de vida (mais conhecido como lifetime value ou LTV) é a quantidade de receita total que recebemos de um usuário antes que ele pare de usar o aplicativo. Este KPI pode nos ajudar a descobrir quanto tempo, em média, nosso app precisa ser usado para que possamos obter lucros com ele. Para retê-los, será importante responder aos seus comentários e atualizar o aplicativo.
• Média de receita por usuário (ARPU). É calculada dividindo a receita total gerada pelas assinaturas e outros serviços adquiridos pelos nossos usuários no aplicativo pelo número médio de usuários. É uma métrica importante para saber se nosso aplicativo está contribuindo para o sucesso do nosso negócio.

A retenção de usuários (ou como evitar KPIs de vaidade em aplicativos)

Um problema de algumas das métricas anteriores é que algumas delas são métricas de vaidade. Ou seja, se analisarmos apenas esses KPIs em um determinado momento, eles não nos ajudam a analisar o sucesso real do nosso aplicativo.

Por exemplo, se apenas dermos uma olhada no número de downloads em um determinado mês, poderemos acreditar erroneamente que tudo está indo bem quando não está. Além disso, simplesmente analisar métricas como o DAU ou o MAU nos dará uma visão distorcida da realidade: talvez os novos usuários estejam crescendo rapidamente, mas pode ser que os registrados estejam nos abandonando.

Por isso, é importante que analisemos e comparemos as métricas ao longo do tempo e que prestemos especial atenção ao estudo da retenção, uma das métricas mais importantes. Para aprofundar na análise do sucesso do seu aplicativo, você deve utilizar um método conhecido como análise de coortes.

Basicamente, as coortes são grupos de usuários que compartilham certas características em comum. Existem duas formas principais de dividir os grupos de usuários em coortes:

• Cohortes de aquisição. Trata-se de agrupar os usuários de acordo com o momento em que adquiriram o produto. Para medir tanto as métricas relacionadas com os usuários ativos (DAU, WAU e MAU) quanto esse tipo de coortes, existem ferramentas muito úteis como MixPanel e Google Analytics, que nos permitirão analisar todas essas métricas.
• Cohortes de comportamento. Os usuários são agrupados com base em se realizaram uma determinada ação, como, por exemplo, tirar uma foto ou compartilhar um conteúdo.

O mais interessante da análise de coortes é que não só permite estudar quando os clientes se inscrevem e quando saem do aplicativo, mas também por que saem. Para isso, primeiro devemos estabelecer um objetivo de retenção a curto, médio e longo prazo, e depois temos que explorar os dados para analisar onde deveríamos realizar mudanças, executar diferentes testes para melhorar nossas métricas e avaliar os dados finais.

Em geral, os melhores aplicativos têm uma curva de retenção que se assemelha a um sorriso: há muitos registros no primeiro momento, então os usuários estão ativos, depois essa ativação cai drasticamente (os registros diminuem) e posteriormente volta a subir porque os usuários se reativam. Logicamente, se a queda inicial se prolongar, nosso aplicativo não terá muito futuro.

Dois exemplos das coortes mais comuns que podemos utilizar são as coortes por data de aquisição e por comportamento.

Em relação às coortes por data de aquisição, podemos criar uma tabela para analisá-las. Nas colunas, anotaremos a data em que os usuários se registram na plataforma, bem como o número de usuários registrados. Nas linhas, indicaremos os dias que passam (dia 0, dia 1, dia 2…). Depois, preencheremos cada célula com o percentual de retenção correspondente a cada grupo de usuários (de acordo com a data em que se registraram e o dia em que estamos). Logicamente, a retenção no dia 0 será de 100% e, a partir do dia 1, é mais provável que vá diminuindo. Isso nos permitirá ver se aqueles que baixaram o aplicativo anteriormente permanecem mais tempo no aplicativo.

Depois, podemos converter os dados em um gráfico chamado curva de retenção (onde o eixo y mostra a porcentagem de retenção e o eixo x o passar do tempo) que mostra a evolução dessas coortes. Essa curva nos permitirá estudar, de relance, a porcentagem de usuários que abandonam o aplicativo em um determinado período de tempo.

Por exemplo, poderemos apreciar se uma porcentagem muito elevada de usuários abandona no primeiro dia e tomar as medidas que sejam necessárias para melhorar sua experiência inicial e assim conseguir que permaneçam mais tempo conosco. Segundo uma análise da empresa de inteligência móvel Quettra, um app perde 77% de seus usuários ativos diários nos 3 primeiros dias, e 90% nos primeiros 30 dias.

Além disso, também podemos analisar coortes de comportamento, já que, como comentamos antes, é importante estudar por que os usuários tomam certas decisões ou outras.

Assim, podemos dividir os diferentes usuários em diferentes grupos de acordo com os comportamentos que adotam. Por exemplo, podem ser agrupados de acordo com os usuários que utilizaram uma determinada função ou interagiram com as notificações. Analisando esses grupos separadamente, poderemos ver que tipo de ações funcionam melhor e alocar os recursos necessários com base nelas.

Métricas para aplicativos móveis: Perpetuall como caso de sucesso

Na SEIDOR, como especialistas no desenvolvimento de apps móveis, trabalhamos muito em métricas para que nossos clientes possam analisar o sucesso de suas apps a partir de diferentes perspectivas. Um exemplo foi o desenvolvimento das métricas de Perpetuall, um app para gerenciar e atualizar contatos.

Com o objetivo de medir o sucesso do app e reportar essas avaliações aos investidores, usávamos diferentes KPIs levando em consideração todas as diretrizes que analisamos anteriormente. Como mencionamos, é muito relevante analisar a evolução desses indicadores ao longo do tempo, por isso os dados mensais eram obtidos e estudava-se o percentual de crescimento. Além disso, as métricas eram agrupadas em diferentes seções relevantes:

• Faturamento: Analisamos métricas como o ARPU (a média de receita por usuário), as receitas derivadas das compras ou da utilização da API ou o percentual de crescimento mensal dessas receitas.
• Crescimento. Foram considerados indicadores como a evolução dos downloads e registros (número de downloads e registros por semana e por mês, e percentuais de crescimento dessas métricas), o custo de aquisição do cliente (tanto mensal quanto a variação) ou o crescimento no ranking da App Store ou da Play Store. Também foram calculados os downloads líquidos por mês em relação aos registros (para saber quantos usuários realmente utilizam nosso app e não apenas o baixaram).
• Viralidade. Indicadores de um app como o percentual de usuários registrados graças aos prescritores ou o número de convites enviados para se juntar à plataforma (por semana ou por mês) também são de grande utilidade.
• Adoção. Estudamos o número de usuários ativos por dia, por semana e por mês (DAU, WAU e MAU). Também foram realizados cálculos para estudar a taxa de incremento desses indicadores. Como mencionamos, essa avaliação pode ser útil para determinar as ações necessárias para fazer com que os usuários utilizem nossa plataforma todos os dias.
• Retenção. Estudamos o percentual de usuários ativos após se registrarem no app e como esse percentual evoluiu ao longo do tempo, agrupando os usuários pelas datas em que se registraram na plataforma. Para isso, realizamos uma tabela aplicando a análise de coortes.

Conclusão

Como você pôde ver, são numerosas as métricas e KPIs a serem considerados ao realizar o controle de qualidade de um app. Um estudo no qual também devemos realizar a análise de coortes.