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Tipos de análisis de datos hechos en una campaña mobile

1 de febrero de 2021

En una campaña de mobile marketing completa, es importante realizar distintos tipos de análisis de datos para obtener informaciones exactas que contribuyan para un trabajo más asertivo.

Para que su aplicación tenga la visibilidad esperada en las stores y para que las conversiones sean calificadas, saber trabajar con el análisis de datos personalizados para su negocio es esencial.

Sigue leyendo para saber cuáles son las principales formas de análisis de datos, como puedes personalizarlas y algunas de las herramientas más importantes para hacer el análisis.

Análisis de inteligencia

Uno de los métodos de análisis de datos es el trabajo de Inteligencia Mobile. En él se buscan informaciones que contribuyan a la creación de estrategias que hagan que su app tenga mayor visibilidad de manera orgánica en las stores. Los datos utilizados para ese análisis son:

  • Palabras clave (keywords) más utilizadas;
  • Evolución de las palabras clave;
  • Aplicaciones de la competencia;
  • Popularidad de la categoría de la app;
  • Instalaciones/visitas por canal;
  • Conversiones;
  • Pérdida de usuarios;
  • Fallas y ANR;
  • Volumen de estrellas;
  • Evolución de las calificaciones.

Con toda esta información, también es posible tener una visión más clara del mercado de aplicaciones, lo que contribuye a la creación más asertiva de estrategias de marketing orgánico para su aplicación móvil.

Acá, en RankMyAPP, hay la recolección de datos públicos difundidos por las app stores, utilizando una tecnología propia de Big Data, creada por sus expertos para hacer el análisis y desarrollar una estrategia.

Esos datos son más precisos y compuestos por elementos cómo la ubicación de los usuarios, cuántas personas accedieron a la app un período determinado, etc. Con esto, es posible trazar un perfil más completo de la audiencia y cuáles son las formas más adecuadas de alcanzarla.

Informes

Los informes también son otro tipo de análisis de datos importante para la estrategia de su app. Los datos recogidos para que hagan los informes y reportes detallados varían desde gráficos con el número de visitas y descargas orgánicas, hasta comparaciones entre las dos métricas y demás puntos dichos antes.

Con la recogida de eses datos es posible que crie y tengas, semanalmente, eses informes pormenorizados para el análisis de datos cualitativos de los resultados obtenidos durante el período.

Análisis de rendimiento

Entre los tipos de análisis de datos que se deben realizar en una campaña de mobile marketing se encuentra la recopilación de información de campañas de pago.

tipos de análisis de datos

En Mobile Performance es importante comprender cómo las personas interactúan con los anuncios, si ellos y su formato son efectivos o si no son demasiado costosos. Algunos de los puntos analizados en ese caso son:

  • Recopilación de información de usuarios que interactuaron con los medios;
  • Rastreo de las acciones de cada usuario y cada fuente de tráfico;
  • Análisis de la interacción del usuario y optimización dentro del KPI del cliente;
  • Identificación de la interacción del usuario, mejores puntos de conversión, agrupación y similares;
  • Monitoreo de las entregas de los publishers para garantizar la calidad del tráfico generado.

Con estos datos es posible entender cuáles son las mejores estrategias pagadas a adoptar para la captación de usuarios: qué canales llegan al público objetivo de la aplicación, cómo es la interacción con las campañas y cuál es la tasa de instalaciones calificadas realizadas en un período determinado.

El análisis de rendimiento de los datos relacionados con Mobile Performance muestra la efectividad de la inversión hecha por el cliente. Por eso es importante trabajar con KPI personalizados, además de tener diversos formatos de campaña, con el objetivo de llegar a diferentes públicos y formas de compra.

Análisis de sentimientos

Saber cómo se sienten los usuarios sobre tu app es también uno de los tipos de análisis de datos que de ser realizado. Eso porque eses datos sirven como referencia para nuevos usuarios potenciales que buscan más información.

En Inteligencia de Reviews se analizan los comentarios y calificaciones que dejan los usuarios en las app stores, lo que contribuye a la corrección de bugs en las appss, además de insights sobre las mejoras que se pueden realizar en los servicios ofrecidos. Esa información sirve para medir la visibilidad y popularidad de la marca.

RankMyAPP tiene una plataforma optimizada, donde los reviews quedan organizados en categorías y subcategorías para facilitar la visualización de las mayores quejas y sugerencias hechas en las app stores.

Con estos datos en la mano, el equipo de expertos responde a los reviews de una manera más asertiva y personalizada. Para conocer más sobre esa herramienta, haz clic aquí y sepa todo sobre.

Otras herramientas de RankMyAPP para el análisis de datos

La herramienta de análisis de datos utilizada por RankMyAPP cuenta con tecnología propia, compuesta por elementos necesarios para obtener y categorizar adecuadamente la información más importante para la creación de estrategias. En nuestra plataforma desarrollamos:

  • App overview: agrega información como la puntuación de la app, la categoría actual, las palabras clave que más han evolucionado y similares;
  • Benchmarking: principales comparativos, como el marketshare, en el ámbito nacional y apps de la competencia;
  • ASO & category: posiciones ganadas dentro de la categoría, rastreo de actualizaciones de la app y de la competencia, checklist de ASO y similares;
  • Keywords analysis: desarrollo de palabras clave por ranking, de acuerdo con el potencial de búsqueda y evolución;
  • Ratings y reviews: análisis de los sentimientos de los usuarios, basado en comentarios y calificaciones dejados en las app stores.

Contáctenos

Póngase en contacto con uno de los expertos de RankMyAPP y descubra cómo tener todo tipo de análisis de datos necesarios para un marketing mobile efectivo para su aplicación. ¡Cuente con nuestra ayuda y tecnología!


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