Análisis de aplicaciones móviles con Firebase Analytics

Firebase es una herramienta adquirida por Google en 2014 para formar parte de su plataforma en la nube.

Desde entonces ha evolucionado con rapidez.Hace unos días tuve la oportunidad de asistir a una sesión sobre Firebase Analytics, la funcionalidad de análisis de Firebase, en las oficinas de Google en Madrid.
 

¿Qué es Firebase?

Firebase
Firebase
  • Es una plataforma de desarrollo de aplicaciones (centrada en apps móviles).
  • Es un servicio de computación en la nube, que facilita a los desarrolladores de  aplicaciones la utilización de un backend, ahorrando trabajo y dejando más tiempo para el desarrollo del frontend (el lado del cliente).
  • Proporciona sincronización de los datos en tiempo real (con los usuarios conectados a la fuente), facilitando la actualización de la app sin intervención del programador.
  • Su utilización es gratuita en su versión básica o bien a elegir con el plan de pago que más se adapte a nuestras necesidades.

 

¿Qué ventajas ofrece?

  • Ahorra tiempo de desarrollo en programación (facilita el sistema de autenticación del usuario, gestión del almacenamiento de imágenes o archivos con Google Cloud Storage, entorno de validación, hosting… )
  • Aporta herramientas de retención y adquisición de clientes (notificaciones y mensajería en la nube sin coste, links dinámicos de descarga, integración con Adwords..)
  • Sistema de monetización de aplicaciones, a través de Admob (su plataforma publicitaria, incluyendo Doubleclick).
  • Unifica los SDK(software development kits) existentes (IOS y Android)
  • Tutoriales, documentación de ayuda (un ejemplo son los codlabs) y soporte, tanto para clientes free como premium.

 

¿Hacia dónde va?

Avanza no sólo en el aspecto del desarrollo técnico de la aplicación sino también en áreas de negocio, como la adquisición y retención del cliente,  la monetización de las aplicaciones o el análisis. Y en éste último aspecto es en el que me voy a centrar en esta entrada:
 

 

Firebase Analytics

Firebase analytics
Firebase analytics

 

Es la herramienta de análisis de Firebase y lo primero que necesitamos saber es si nos conviene su uso, para nuestro caso concreto.

Si tenemos apps pero también necesitamos medir web, entonces es mejor que escojamos Google Analytics.

Su consola se asemeja a la de Google Analytics aunque su funcionalidad es básica si la comparamos con su hermana mayor. Es gratuita, eso si, los clientes de la Suite 360 tienen algunas ventajas adicionales.

 

Firebase Analytics está pensada para el análisis de aplicaciones móviles centrado en el usuario.

 

¿Que tenemos disponible en Firebase Analytics?

Eventos

Dispone de una serie de eventos automáticos, no será necesario hacer nada para que funcionen. La integración será suficiente. Algunos ejemplos: first_open, app_update  o app_remove.
Podremos implementar una serie de eventos generales (recomendados para todas las aplicaciones)
Eventos por vertical (retail/comercio electrónico, viajes, inmobiliaria, gamificación..)
 
 
firebase retail ecommerce events
Eventos firebase para retail y comercio electrónico
 
 
También nos permite crear eventos personalizados.

Los eventos en Firebase analytics pueden ser definidos como «de conversión» y cuando ésta se produce, podemos enviar una comunicación al partner publicitario de que la conversión ha ocurrido (postback) a modo de tracker.

Tenemos un límite de 500 eventos, sin límite de hits.
Los eventos se pueden enriquecer con parámetros predeterminados con nomenclatura reservada para firebase o bien podemos crear parámetros a medida como “custom value pairs” con un límite de 25 tuplas clave:valor (este límite no aplica a clientes de la Suite 360)
Se pueden crear embudos de conversión en base a estos eventos.
 

Propiedades de usuario  o «User properties»

 
Consiste en la asignación de atributos a nuestros usuarios con el fin de utilizar posteriormente estas propiedades como filtros en los informes o en la creación de audiencias.
De nuevo, tenemos una serie de “user properties” predefinidas (demográficos, geo, idioma, dispositivo.. ) cuyo funcionamiento no requiere código adicional o bien podremos crearlas a medida, con un límite total de 25.
 

 Audiencias

Permite crear segmentos de audiencia en base a eventos y  user properties.
Podremos usar estos segmentos para hacer remarketing o para enviar notificaciones y mensajes
Tal y como ocurre en Google Analytics, estas audiencias se irán llenando tras crearlas, no tienen efecto retroactivo.
 

Atribución

Utiliza el modelo de atribución last click, sin embargo, si ha habido intervención de Adwords en algún punto se lo atribuirá directamente y descartará el resto de fuentes. En pocas palabras: «tira para casa”.
Tenemos la posibilidad de utilizar las conversiones predeterminadas (primera apertura, compra dentro de la app, compra de ecommerce) para el cálculo de la atribución o asignar el valor de conversión a otros eventos.
Hay unas 20 redes disponibles que se pueden añadir en la sección de atribución para medir su rendimiento individual.
 

Cohortes

Informe de cohortes disponible en función de la fecha de adquisición sin opciones de segmentación.
 
 

¿Y qué más? Las integraciones

Adwords. Es posible compartir allí los segmentos de audiencias creados en Firebase Analytics
Google Tag Manager. La recomendación es hacer la implementación con GTM, integrando ésta en dentro de Firebase.
Hay algunas carencias, por ejemplo, debemos subir el contenedor al código de la app, ya que aun no es capaz de recoger el identificador del mismo automáticamente. Esto implica que si actualizamos la versión del contenedor tendremos que hacer la misma operación para aplicar los cambios.
BigQuery. Esta integración más que recomendable, es necesaria, tanto para análisis avanzados como para el reporting. Un ejemplo: si queremos extraer datos de nuestras “user properties” a nivel de eventos habrá que utilizar la integración con bigQuery ya que no están disponibles en consola.
Su uso es compatible con Google Analytics.
 
firebase

¿Qué le falta?

Carece de dimensiones personalizadas. La recomendación es la utilización en su lugar de filtros a nivel de usuario (utilizando las «user properties»)
De momento no es posible la implementación del Comercio Electrónico Mejorado. La utilización de eventos personalizados parametrizados y atributos de usuario en combinación con bigQuery puede ser una opción para sustituirlo. Sin embargo, esto frena las implementaciones en  aplicaciones transaccionales.
Le falta rapidez de actualización. Los datos en la consola de análisis se actualizan una vez al día.
Hay una buena noticia en este apartado. No hay sampling.
 
 
En definitiva, es una herramienta con algunas carencias y mucho futuro por delante, ya que Google está apostando fuerte por ella.
Estaremos atentos a su evolución.

 

 

 
Ana Sobrini

Ana Sobrini

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4 min
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