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Medición de la eficacia de las aplicaciones en redes sociales
Etiquetado en: Marketing, Publicidad, Redes sociales
Escrito por medialabs el 25/04/2010

En la mayoría de los casos, la medición del éxito de una aplicación distribuida a través de una red social se reduce al número de usuarios que ha tenido dicha aplicación. Esta medición, aunque tiene una buena intención, no es absoluto completa, ya que el número de usuarios puede depender en primera instancia directamente del nivel de promoción que haya tenido la aplicación.

Es decir, si invertimos en publicitar una aplicación de Facebook, comprando un determinado número de impresiones publicitarias o de clicks, invirtiendo el doble, probablemente conseguiríamos, si no el doble, un aumento significativo de usuarios de dicha aplicación. Por tanto, podríamos decir que el número de usuarios puede haber tenido más relación con el nivel de promoción más que con el éxito de la aplicación en si misma.

Las redes sociales, por su concepto, son unas enormes facilitadoras de la “viralidad” de las aplicaciones desarrolladas. Denominamos “viralidad” a la difusión gratuita que obteneos de una aplicación, debida a la recomendación de dicha aplicación que los usuarios hacen entre los miembros de su red.

¿Cómo medir la viralidad?

El factor más comúnmente utilizado para medir la difusión viral de una aplicación, un juego o cualquier tipo de mensaje, es el llamado “Factor K” (K-factor). Este factor se calcula multiplicando el coeficiente de usuarios que invitan a otras personas (I), el número medio de personas invitadas por cada usuario (N) y el coeficiente de personas invitadas que aceptan la invitación y se convierten en usuarios.

Por ejemplo:
Si el 20% de los usuarios de nuestra aplicación invitan a otros miembros de su red social a utilizarla.
Si cada usuario invita de media a 10 amigos.
Si el 50% de los amigos invitados acaban usando la aplicación.

K = 0,2 * 10 * 0,5 = 1

Si el Factor K es < 1 podemos decir que el crecimiento de usuarios de la aplicación es negativo (cada vez habrá menos usuarios activos.

Si el Factor K = 1, tendremos un número de usuarios activos más o menos constante, teniendo en cuenta que todos los usuarios dejan de serlo después de un tiempo.

Si K > 1, tendremos un crecimiento exponencial del número de usuarios activos.

Es importante destacar que el Factor K se debe calcular para un periodo de tiempo determinado, no podemos hablar de un Factor K constante, puesto que sus variables cambian con el tiempo.

¿Qué hay mejor que la viralidad?

No podemos quedarnos sólo en la medición de la viralidad. Debemos prestar especial atención a la “retención” del usuario en la aplicación, es decir el tiempo que pasa utilizando la aplicación, e incluso la frecuencia con la que la utiliza. La retención no sólo hará que la viralidad sea mayor, sino que dure más tiempo.

Aunque apenas tengamos viralidad, la retención es clave de cara a la eficacia de la comunicación publicitaria integrada en nuestra aplicación, ya que implica mayores tiempos de exposición a la marca y el producto. Una alta retención nos garantizará una sostenibilidad a lo largo del tiempo de nuestra aplicación, más allá de los picos iniciales de alta viralidad.

Adicionalmente, la medición de la retención nos servirá para saber el tiempo de vida medio de la aplicación para cada usuario, por lo que cuando estimemos que el usuario está próximo a dejar de utilizar la aplicación lo motivemos de diversas formas para que continúe utilizándola o cambie a una nueva aplicación.

Para más información:

The Four Viral App Objectives

Why Retention Should Be Your Top Priority in Social Media Marketing

2 Comentarios

  • rtyu

    Muy buena la info me servira para una parte en la exposicion que tengo que hacer mañana en la universidad.

    Gracias por compartir, suerte en todo.

  • La importancia de las Redes Sociales. ‹ Dscomunicacion

    [...] Pero para poder comprobar la eficacia de estas campañas es necesario poder medirlas. El nuevo blog de Medialabs, nos ofrece un interesantísimo post en el que podréis comprender y aprender a interpretar estas mediciones. [...]

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