Las reseñas de las aplicaciones influyen en el posicionamiento de las apps en Google Play y en Apple Store. En este post queremos compartir con vosotr@s cómo hemos trabajado la App Store Optimization (ASO) de la aplicación de un cliente del sector fintech.
¿Cómo influyen las reseñas de las app en su posicionamiento y descargas?
Las reseñas de las app influyen en su posicionamiento y descargas de dos formas:
Factores ASO externos: Las reseñas son un factor de posicionamiento en Google Play y en Apple Store. Las reseñas positivas son tenidas en cuenta por los algoritmos de estos marketplaces.
Por otro lado, las reseñas positivas tienen un efecto “social” que incentiva las descargas, ya que los usuarios confiamos más en aplicaciones con buenas reseñas. Un nivel alto de reseñas positivas influye en el número de descargas de las app por ese valor de confianza que nos dan a los usuarios.
Análisis de reseñas de una aplicación fintech y de sus competidores
Uno de nuestros clientes del sector fintech tiene una app para sus productos financieros, con versiones para Google Play y App Store.
Todos los competidores de nuestro cliente tienen también sus propias Apps y algunos de ellos con un track record más amplio que el nuestro.
Arrancamos este proyecto de ASO & AI con estos 3 objetivos:
- Analizar las reseñas de nuestro cliente, para encontrar puntos de mejora internos.
- Analizar qué imagen de marca tenemos en base a nuestras reseñas y qué competencias distintivas generamos en base a nuestras ventajas competitivas.
- Estudiar los puntos fuertes y débiles de las Apps de nuestros clientes en base a sus reseñas, para realizar un proceso de benchmarking.
Para conseguir estos objetivos, planteamos este procedimiento:
- Minería de datos de reseñas de la app de nuestro cliente y de nuestros competidores.
- Análisis de los datos extraídos.
- Extracción de conclusiones y recomendaciones.
- Roadmap de implementación de recomendaciones para mejorar nuestra App.
Minería de datos
El primer paso para hacer este análisis fue la minería de datos, para extraer las reseñas de la app de nuestro cliente y de sus 4 competidores principales.
Lógicamente, no teníamos acceso directo a las reseñas de los competidores de nuestro cliente. No podíamos acceder a ellas desde sus perfiles de Google y Apple por ser perfiles suyos privados, por lo que desarrollamos un programa para descargarlas.
Con este desarrollo propio descargamos un total de 5,8 millones de reseñas, de la aplicación de nuestro cliente y de sus 4 competidores.
Análisis de los datos extraídos
Entre los datos extraídos encontramos:
- Quejas relacionadas con nuestra App.
- Puntos débiles de nuestra aplicación.
- Puntos fuertes de nuestra app, valorados por nuestros clientes.
Realizamos también este análisis en las aplicaciones de nuestros competidores y pudimos ver sus puntos fuertes, débiles y qué ventajas competitivas tienen.
Seleccionamos 5 atributos en base a esas fortalezas y les dimos una nota 1-5 para cada uno de los sites en base a las valoraciones de clientes, tal y como podemos ver en esta tabla:
Con estos datos, generamos este Gráfico de Kiviat para todas las app, que nos permitió comparar de una forma gráfica en qué atributos estábamos mejor posicionados y en cuales teníamos oportunidades de mejora.
Adicionalmente, construimos varios buyer persona, para apoyarnos en la definición de oportunidades de mejora.
Extracción de conclusiones y recomendaciones.
Benchmarking
Tanto nuestro cliente como su competencia se posicionan en el mercado por algunos atributos comunes.
Gracias a este análisis, detectamos que los usuarios de la app de nuestro cliente no percibían algunos de los atributos por los que luchamos por posicionarnos en el mercado.
Con el análisis de las reseñas de nuestros competidores pudimos descubrir que algunos de ellos sí conseguían posicionarse por esas ventajas competitivas. Aprovechamos esos learnings y los tuvimos en cuenta para las recomendaciones a nuestro cliente.
Recomendaciones
Tras el análisis de datos de nuestra app y de nuestros competidores, extrajimos las siguientes recomendaciones:
- Atención al cliente:
Mejorar la atención al cliente, dar respuesta de forma más rápida a los usuarios e indicar el estado de resolución de su reclamación: recibida – en proceso de análisis – respondida – resulta.
- Comunicar con antelación cargos en cuenta:
Informar a los clientes con antelación de los cargos que se van a realizar en la cuenta corriente, para que estén preparados.
- Mejorar el envío de productos
Nuestro cliente necesita enviar productos físicos a sus usuarios. Encontramos reclamaciones recurrentes sobre el tiempo de envío y recepción de estos productos. Aconsejamos replantear la política de envíos con el proveedor de este servicio.
- Comunicación de los problemas técnicos de la app
Enviar mensajes in-app cuando el equipo de IT detecta problemas técnicos, para que los usuarios estén avisados. Incluir en los mismos una estimación del tiempo de solución, informar de la evolución del proceso en el caso de que haya retrasos y enviar mensajes in-app para informar cuando estén solucionados.
- Información sobre “niveles”
Los perfiles de usuarios de la app tienen “niveles” en base a determinamos KPIs. Subir de nivel les proporciona una serie de mejoras de condiciones y usos de la app, como mayores descuentos. Gracias al análisis de comentarios detectamos que los clientes sentían la necesidad de ser informados de cómo estaban de cerca de alcanzar el siguiente nivel, por lo que propusimos un sistema para mostrar esta evolución, indicando los valores actuales de los KPIs que les permitían “subir” al siguiente nivel y cuánto les faltaba para llegar al siguiente.
Roadmap de implementación de recomendaciones
Tras la aprobación por parte del cliente de la implementación de estas recomendaciones, las valoramos en una matriz de esfuerzo/valor y planteamos un roadmap en base al impacto de estas mejoras en nuestro site.
El roadmap arrancará el próximo mes de marzo, desde Relevant Group compartiremos con vosotr@s los resultados que vamos consiguiendo tras la implementación de estas recomendaciones.
