Análisis de uso con Application Insights

Application Insights es una eficaz herramienta de observabilidad que recopila datos de telemetría para mostrar cómo interactúan los usuarios con la aplicación. Esto incluye información sobre qué características son más populares, si los usuarios logran sus objetivos, dónde abandonan y si vuelven más adelante.

Estas conclusiones le ayudan a comprender el comportamiento del usuario, identificar las áreas para mejorar y medir el impacto de los cambios recientes, lo que le permite tomar decisiones controladas por datos sobre los siguientes ciclos de desarrollo.

En este artículo se detallan las siguientes áreas:

• Análisis de uso con eventos personalizados

• Experiencias de uso nativas

  • Usuarios, sesiones y eventos : realice un seguimiento y analice la interacción del usuario con su aplicación, tendencias de sesión y eventos específicos para obtener información sobre el comportamiento del usuario y el rendimiento de las aplicaciones.

  • Embudos - Comprenda cómo los usuarios progresan a través de una serie de pasos en su aplicación y dónde podrían abandonar el proceso.

  • Flujos de usuario - Debe visualizar las rutas de acceso de usuario para identificar las rutas y áreas más comunes en las que los usuarios están más involucrados o se encuentran con problemas.

  • Cohortes: agrupa usuarios o eventos por características comunes para analizar patrones de comportamiento, uso de características y el impacto de los cambios a lo largo del tiempo.

• Plantillas de libro de uso

  • Análisis de retención de usuarios: realice un seguimiento de la frecuencia y los patrones de los usuarios que vuelven a la aplicación y sus interacciones con características específicas.

  • Análisis de impacto del usuario: analice cómo las métricas de rendimiento de la aplicación (por ejemplo, los tiempos de carga) influyen en la experiencia y el comportamiento del usuario, para ayudarle a priorizar las mejoras.

  • Análisis de HEART : utilice el marco HEART para medir y comprender la felicidad, la participación, la adopción, la retención y el éxito de las tareas.

Cómo empezar

Requisitos previos

Instrumenta tu aplicación

Para recopilar telemetría del explorador sobre el uso de la aplicación, use el SDK de JavaScript de Application Insights. No se requiere instrumentación del lado servidor.

Para comprobar si se recopila la telemetría del explorador, ejecute el proyecto en modo de depuración durante unos minutos y busque los resultados en el panel Información general de Application Insights.

Análisis de uso con eventos personalizados

Seguimiento de las interacciones del usuario con eventos personalizados

Use eventos personalizados para monitorizar las acciones importantes que apoyan los objetivos empresariales. Algunos ejemplos incluyen seleccionar un botón, enviar un formulario y completar una compra.

Aunque las vistas de página a veces pueden representar eventos útiles, no siempre son indicadores confiables. Por ejemplo, un usuario podría abrir una página de producto sin realizar una compra. Al realizar un seguimiento de eventos empresariales específicos, puede trazar el progreso de los usuarios a través de su sitio, comprender sus preferencias para diferentes opciones e identificar dónde encuentran dificultades o abandonos.

Combine eventos personalizados con identificadores de usuario y contexto de sesión para habilitar:

• Seguimiento del comportamiento entre sesiones.
• Análisis de embudos de conversión basados en acciones de usuario.
• Segmentación de usuarios por cómo interactúan con la aplicación.

Asociar valores de propiedad a estos eventos te permite filtrarlos o dividirlos al inspeccionarlos en el portal. Cada evento también incluye un conjunto estándar de propiedades, como un identificador de usuario anónimo, lo que le permite realizar un seguimiento de la secuencia de actividades de usuarios individuales.

Cómo registrar eventos personalizados

Los eventos se pueden registrar desde el lado cliente de la aplicación mediante el complemento Click Analytics Autocollection o trackEvent:

appInsights.trackEvent({name: "incrementCount"});

También puede registrar eventos personalizados del lado servidor mediante la distribución openTelemetry de Azure Monitor. Para más información, consulte Incorporación y modificación de OpenTelemetry de Azure Monitor para aplicaciones de .NET, Java, Node.jsy Python.

Para obtener información sobre cómo usar eventos personalizados con el SDK de Application Insights (API clásica), consulte eventos y propiedades personalizados.

Segmentación y dados eventos personalizados

En las herramientas Usuarios, Sesiones y Eventos, puede analizar y segmentar los eventos personalizados por usuario, nombre de evento y propiedades. Siempre que esté en cualquier experiencia de uso, seleccione el icono Abrir la última consulta de ejecución para volver a la consulta subyacente.

A continuación, puede modificar la consulta subyacente para obtener la información específica que busca. Este es un ejemplo de una consulta subyacente sobre las vistas de página.

// average pageView duration by name
let timeGrain=5m;
let dataset=pageViews
// additional filters can be applied here
| where timestamp > ago(1d)
| where client_Type == "Browser" ;
// calculate average pageView duration for all pageViews
dataset
| summarize avg(duration) by bin(timestamp, timeGrain)
| extend pageView='Overall'
// render result in a chart
| render timechart

Experiencias de uso nativas

Usuarios, sesiones y eventos

Tres de los paneles Uso utilizan la misma herramienta para analizar y desglosar la telemetría de su aplicación desde tres perspectivas. Mediante el filtrado y la división de los datos, puede descubrir información sobre el uso relativo de distintas páginas y características. Descubra cuándo los usuarios usan la aplicación, qué páginas están más interesadas, dónde se encuentran los usuarios y qué exploradores y sistemas operativos usan.

• Herramienta Usuarios: cuenta los números de usuarios únicos que acceden a las páginas dentro de los períodos de tiempo elegidos. Los usuarios se cuentan mediante el uso de identificadores anónimos almacenados en las cookies del explorador. Una sola persona que usa diferentes exploradores o máquinas se cuenta como más de un usuario.

• Herramienta Sesiones: tabula el número de sesiones de usuario que acceden al sitio. Una sesión representa un período de actividad iniciado por un usuario y concluye con un período de inactividad superior a media hora o después de 24 horas de uso continuo.

• Herramienta de eventos: ¿Con qué frecuencia se usan determinadas páginas y características de la aplicación? Se cuenta una vista de página cuando un navegador carga una página de tu aplicación, siempre y cuando lo hayas instrumentado.

  Un evento personalizado representa una aparición de algo que sucede en la aplicación. A menudo es una interacción del usuario como una selección de botón o la finalización de una tarea. Inserta código en la aplicación para generar eventos personalizados o usar la extensión Click Analytics .

Consulta de determinados usuarios, sesiones o eventos

Explore diferentes grupos de usuarios, sesiones o eventos ajustando las opciones de consulta en la parte superior de cada panel.

Al hacer clic en Ver más información, se muestra la siguiente información:

Determinar el éxito de las funcionalidades con pruebas A/B

Si no está seguro de qué variante de característica es más correcta, ejecute una prueba A/B y permita que los distintos usuarios accedan a cada variante.

Para configurar una prueba A/B, adjunte valores de propiedad únicos a todos los datos de telemetría enviados por cada variante. Con OpenTelemetry, esto se puede hacer agregando una propiedad personalizada a un span. Para más información, consulte Incorporación y modificación de OpenTelemetry de Azure Monitor para aplicaciones de .NET, Java, Node.jsy Python.

Si usa el SDK de Application Insights (API clásica), use un inicializador de telemetría en su lugar. Para obtener más información, consulte eventos personalizados.

Después de la prueba A/B, filtre y divida los datos en los valores de propiedad para poder comparar las distintas versiones. Mida el éxito de cada versión y, a continuación, realice la transición a una versión unificada.

Embudos

Conocer la experiencia de los clientes es de gran importancia para su negocio. Si la aplicación implica varias fases, debe saber si los clientes avanzan a través de todo el proceso, o si finalizan el proceso en algún momento. La progresión a través de una serie de pasos en una aplicación se conoce como embudo.

Puede usar embudos de Application Insights para obtener información sobre los usuarios y supervisar las tasas de conversión paso a paso. Al seleccionar un paso se muestran detalles adicionales específicos del paso.

Creación de un embudo

Antes de crear un embudo, decida la pregunta para la que quiere obtener respuesta. Por ejemplo, es posible que desee saber cuántos usuarios ven la página principal, ven un perfil de cliente y crean un ticket.

1. En la pestaña Embudos, seleccione Edición.

2. Elija su Paso principal.

   

3. Para aplicar filtros al paso, seleccione Agregar filtros. Esta opción aparece después de elegir un elemento para el paso superior.

4. A continuación, elija el Segundo paso y así sucesivamente.

   Nota:

   Los embudos se limitan a un máximo de seis pasos.

5. Seleccione la pestaña Vista para ver los resultados del embudo.

6. Para guardar el embudo y verlo en otro momento, seleccione Guardar en la parte superior. Use Abrir para abrir los embudos que haya guardado.

Flujos de usuario

La herramienta Flujos de usuarios permite visualizar cómo se mueven los usuarios por las páginas y características del sitio. Resulta idónea para responder a preguntas del tipo:

• ¿Cómo se alejan los usuarios de una página del sitio?
• ¿Qué seleccionan los usuarios en una página del sitio?
• ¿Dónde están los lugares que los usuarios abandonan con más frecuencia en su sitio?
• ¿Hay lugares donde los usuarios repitan la misma acción una y otra vez?

La herramienta Flujos de usuario se inicia desde un evento personalizado inicial, una excepción, una dependencia, una vista de página o una solicitud que especifique. A partir de este evento inicial, Flujos de usuario muestra los eventos que se produjeron antes y después de las sesiones de usuario. Aparecen líneas de varios grosores que muestran cuántas veces los usuarios han seguido cada ruta.

Los nodos especiales de Inicio de la sesión muestran dónde iniciaron una sesión los nodos posteriores. Los nodos de Fin de la sesión muestran cuántos usuarios no enviaron vistas de páginas ni eventos personalizados después del nodo anterior, destacando los momentos en los que los usuarios abandonaron probablemente su sitio.

Creación de una visualización de flujo de usuario

Para empezar a responder a preguntas con la herramienta Flujos de usuario, elija un evento personalizado inicial, una excepción, una dependencia, una vista de página o una solicitud para servir como punto de partida para la visualización:

1. En el panel Flujos de usuario, seleccione Editar o Seleccionar un evento.

2. En la lista desplegable Evento inicial , seleccione un evento personalizado, una excepción, una dependencia, una vista de página o una solicitud.

   

3. Seleccione Crear gráfico.

La columna Paso 1 de la visualización muestra lo que los usuarios hicieron con más frecuencia después del evento inicial. Los elementos se ordenan de arriba a abajo y de más a la menos frecuentes. Las columnas Paso 2 y posteriores muestran lo que los usuarios hicieron a continuación. La información crea una imagen de todas las formas en que los usuarios se movieron a través del sitio.

Edición de una visualización de flujo de usuario

De forma predeterminada, la herramienta Flujos de usuarios muestrea de forma aleatoria solo las últimas 24 horas de vistas de páginas y eventos personalizados del sitio. Puede aumentar el intervalo de tiempo y cambiar el equilibrio entre rendimiento y precisión para el muestreo aleatorio en el menú Editar.

Si algunas de las vistas de páginas, eventos personalizados y excepciones no son pertinentes, seleccione X en los nodos que desea ocultar. Después de seleccionar los nodos que desea ocultar, seleccione Crear grafo. Para ver todos los nodos ocultos, seleccione Editar y examine la sección Eventos excluidos .

Si faltan vistas de páginas o eventos personalizados que espera ver en la visualización:

• Compruebe la sección Eventos excluidos en el menú Editar.
• Utilice los botones de signo más en Otros nodos para incluir eventos menos frecuentes en la visualización.
• Si los usuarios envían con poca frecuencia la vista de página o evento personalizado que espera, aumente el intervalo de tiempo de la visualización en el menú Editar.
• Asegúrese de que el evento personalizado, la excepción, la dependencia, la vista de página o la solicitud que espera estén configurados para ser recopilados por el SDK de Application Insights en el código fuente de su sitio.

Si desea ver más pasos en la visualización, use las listas desplegables Pasos anteriores y Pasos siguientes encima de la visualización.

Preguntas de ejemplo que puede responder con flujos de usuario

Seleccione uno de los ejemplos siguientes para expandir la sección.

Cohortes

Una cohorte es un conjuntos de usuarios, sesiones, eventos u operaciones que tienen algo en común. En Application Insights, las cohortes se definen mediante una consulta de análisis. En los casos en que tenga que analizar un conjunto específico de usuarios o eventos de forma repetida, las cohortes podrán proporcionarle una mayor flexibilidad para expresar exactamente el conjunto que le interese.

Diferencias entre cohortes y filtros básicos

Es posible usar cohortes de maneras similares a los filtros. Pero las definiciones de las cohortes se crean a partir de consultas de análisis personalizadas, por lo que son mucho más adaptables y complejas. A diferencia de los filtros, es posible guardar las cohortes para que otros miembros del equipo puedan volver a usarlas.

Puede definir una cohorte de usuarios en la que todos hayan probado una nueva característica de una aplicación. Puede guardar esta cohorte en un recurso de Application Insights. En el futuro, resultará sencillo analizar este grupo de usuarios específicos guardado.

Creación de una cohorte

El equipo define un usuario comprometido como cualquier persona que use la aplicación cinco o más veces en un mes determinado. En esta sección, definirá una cohorte de estos usuarios dedicados.

1. Seleccione Crear una cohorte.

2. Seleccione la pestaña Galería de plantillas para ver una colección de plantillas para varias cohortes.

3. Seleccione Engaged Users – by Days Used (Usuarios dedicados: por días de uso).

   Hay tres parámetros para esta cohorte:

   • Actividades: donde elige qué eventos y vistas de página contarán como "uso".
   • Período: la definición de un mes.
   • UsedAtleastCustom: número de veces que los usuarios necesitan usar algo en un período para que cuente como usuario involucrado.

4. Cambie UsedAtLeastCustom a más de 5 días. Deje establecido Período con el valor predeterminado de 28 días.

   Esta cohorte ahora representa todos los identificadores de usuario enviados con cualquier evento personalizado o vista de página en cinco días distintos en los últimos 28 días.

5. Seleccione Guardar.

   Sugerencia

   Asigne un nombre a la cohorte, como Usuarios dedicados (más de 5 días). Guárdela en Mis informes o Informes compartidos en función de si desea que otras personas con acceso a este recurso de Application Insights vean esta cohorte.

6. Seleccione Back to Gallery (Volver a la galería).

¿Qué se puede hacer con esta cohorte?

Abra la herramienta Users (Usuarios). En la lista desplegable Mostrar, elija la cohorte que creó en Usuarios que pertenecen a.

Puntos importantes que hay que tener en cuenta:

• No puede crear este conjunto a través de los filtros normales. La lógica de fecha es más avanzada.

• Puede filtrar aún más esta cohorte con los filtros normales de la herramienta de usuarios. Si bien la cohorte se define en ventanas de 28 días, aún se puede ajustar el intervalo de tiempo en la herramienta Usuarios para que sea 30, 60 o 90 días.

Estos filtros admiten preguntas más sofisticadas que son imposibles de expresas mediante el generador de consultas. Es un ejemplo de personas que estuvieron involucradas en los últimos 28 días. ¿Cómo se comportaron esas mismas personas durante los últimos 60 días?

Más ejemplos de cohortes

Seleccione uno de los ejemplos siguientes para expandir la sección.

Plantillas de libro de uso

Análisis de retención de usuarios

El libro Análisis de retención de usuarios le ayuda a comprender la interacción del usuario mediante el seguimiento de la frecuencia con la que los usuarios vuelven a la aplicación e interactúan con características específicas. Revela patrones en las cohortes de usuarios, como las diferencias en las tasas de retorno entre los usuarios que ganan o pierden un juego, ofreciendo información accionable para mejorar la experiencia del usuario y guiar las decisiones empresariales.

Mediante el análisis de cohortes de usuarios en función de sus acciones en un período de tiempo determinado, puede hacer lo siguiente:

• Qué características específicas provocan que los usuarios vuelvan más veces que otras.
• Detectar posibles problemas de retención.
• Formule hipótesis basadas en datos para ayudarte a mejorar la experiencia del usuario y la estrategia de tu producto.

Utiliza el libro de trabajo Análisis de retención de usuarios

Para acceder al libro, vaya al panel Libros de Application Insights y seleccione Análisis de retención de usuarios en la categoría Uso .

Las visualizaciones incluyen:

Retención general: Gráfico de resumen del porcentaje de retención de usuarios durante el período de tiempo seleccionado.

Cuadrícula de retención: Muestra el número de usuarios retenidos. Cada fila representa una cohorte de usuarios que llevó a cabo cualquier evento en el periodo mostrado. Cada celda de la fila muestra cuántos de esa cohorte regresaron al menos una vez en un periodo posterior. Algunos usuarios pueden regresar en más de un periodo.

Tarjetas de información: resalte los cinco primeros eventos que inician y devuelven para ayudar a identificar los impulsores clave de interacción.

Utiliza los controles de retención en la parte superior del libro de trabajo para:

• Defina un intervalo de tiempo específico.
• Seleccione diferentes combinaciones de eventos para restringir el foco en actividades de usuario específicas.
• Agregue filtros a las propiedades, por ejemplo, para centrarse en los usuarios de un país o región concretos.

Análisis de impacto del usuario

El análisis del impacto detecta cómo cualquier dimensión de una vista de página, evento personalizado o solicitud afecta el uso de otra vista de página o evento personalizado.

La herramienta Impacto puede verse como la herramienta definitiva para resolver discusiones con alguien de su equipo sobre cómo la lentitud en algún aspecto de su sitio afecta la permanencia de los usuarios. Aunque los usuarios pueden tolerar una cierta lentitud, la herramienta Impacto proporciona una visión general de la mejor manera de equilibrar la optimización y el rendimiento para maximizar la conversión del usuario.

Analizar el rendimiento es solo un subconjunto de las funcionalidades de Impacto. Como Impacto admite dimensiones y eventos personalizados, puede responder fácilmente a preguntas acerca de cómo la elección del explorador por el usuario se correlaciona con diferentes tasas de conversión.

El libro Análisis de impacto del usuario

Para usar el libro Análisis de impacto de usuario en Application Insights, vaya al panel Libros y búsquelo en la categoría Uso .

1. En la lista desplegable Evento seleccionado, seleccione un evento.
2. En la lista desplegable analizar su, seleccione una métrica.
3. En la lista desplegable Evento con impacto, seleccione un evento.
4. Para agregar un filtro, use la pestaña Agregar filtros de eventos seleccionados o la pestaña Agregar filtros de eventos con impacto.

¿Cómo calcula el libro de trabajo de Análisis de Impacto del Usuario las tasas de conversión?

En segundo plano, el libro Análisis de impacto del usuario se basa en el Coeficiente de correlación de Pearson. Los resultados se calculan entre -1 y 1. El coeficiente -1 representa una correlación lineal negativa y 1 representa una correlación lineal positiva.

El desglose básico de cómo funciona el análisis de impacto del usuario:

• Sea A = la vista de la página principal, el evento personalizado o la solicitud que haya seleccionado en la lista desplegable evento seleccionado.
• Permitir B = la vista de página secundaria o el evento personalizado que selecciona en la lista desplegable afecta al uso de.

Impacto examina una muestra de todas las sesiones de los usuarios en el intervalo de tiempo seleccionado. Para cada sesión, busca cada aparición de A.

A continuación las sesiones se dividen en dos tipos diferentes de subsesiones basándose en una de estas dos condiciones:

• Una subsesión convertida consta de una sesión que termina con un evento B y abarca todos los eventos A que se producen antes de B.
• Se produce un subsesión no convertida cuando todos los eventos de A ocurren sin un terminal B.

La manera en la que se calcula el impacto varía en función de si estamos realizando el análisis por métrica o dimensión. En el caso de las métricas, se promedian todos los A en una subsesión. Para las dimensiones, el valor de cada A contribuye 1/N al valor asignado a B, donde N es el número de As en la subsesión.

Preguntas de ejemplo que puede responder con el análisis de impacto del usuario

Seleccione una de las siguientes preguntas para expandir la sección.

HEART: cinco dimensiones de la experiencia del cliente

En esta sección se describe cómo habilitar y usar el Workbook HEART en Azure Monitor. El libro HEART se basa en el marco de medición HEART, que fue introducido originalmente por Google. Varios equipos internos de Microsoft usan HEART para ofrecer un mejor software.

Información general

HEART es un acrónimo cuyas siglas en inglés significan "felicidad", "involucración", "adopción", "retención" y "éxito de las tareas". Ayuda a los equipos de productos a ofrecer un mejor software al centrarse en estas cinco dimensiones de la experiencia del cliente:

• Felicidad: medida de la actitud del usuario
• Involucración: nivel de participación activa del usuario
• Adopción: penetración en la audiencia objetivo
• Retención: tasa a la que los usuarios regresan
• Éxito de las tareas: capacitación para la productividad

Estas dimensiones se miden de forma independiente, pero interactúan entre sí.

• La adopción, la involucración y la retención forman un embudo de actividad de usuario. Solo una parte de los usuarios que adoptan la herramienta vuelve a usarla.
• El éxito de las tareas es el eje impulsor que hace avanzar a los usuarios por el embudo y los mueve de la adopción a la retención.
• La felicidad es un resultado de las otras dimensiones y no una medida independiente. Los usuarios que avanzan hacia abajo en el embudo y muestran un mayor nivel de actividad son idealmente más felices.

Requisitos previos

• Suscripción de Azure: Creación de una suscripción gratuita a Azure

• Recurso de Application Insights: Creación de un recurso de Application Insights

• Click Analytics: Configuración del complemento Autocollection de Click Analytics.

• Atributos específicos: instrumente los siguientes atributos para calcular las métricas HEART.

  Fuente	Atributo	Descripción
  customEvents	user_AuthenticatedId	Identificador de usuario autenticado único
  customEvents	id_de_sesión	Identificador único de la sesión
  customEvents	Nombre de la aplicación	Identificador único de la aplicación de Application Insights
  customEvents	tipo de artículo	Categoría del registro de customEvents
  customEvents	marca de tiempo	Fecha y hora del evento
  customEvents	identificador_de_operación	Correlación de los eventos de telemetría
  customEvents	user_Id	Identificador de usuario único
  eventos personalizados ¹	parentId	Nombre de la característica
  eventos personalizados ¹	Nombre de la página	Nombre de la página
  eventos personalizados ¹	tipo de acción	Categoría del registro de Click Analytics
  vistas de página	user_AuthenticatedId	Identificador de usuario autenticado único
  vistas de página	id_de_sesión	Identificador único de la sesión
  vistas de página	Nombre de la aplicación	Identificador único de la aplicación de Application Insights
  vistas de página	marca de tiempo	Fecha y hora del evento
  vistas de página	identificador_de_operación	Correlación de los eventos de telemetría
  vistas de página	user_Id	Identificador de usuario único

  ¹: Para emitir estos atributos, use el complemento Autocollection de Click Analytics a través de npm.

• Si va a configurar el contexto de usuario autenticado, instrumente los siguientes atributos:

  Fuente	Atributo	Descripción
  customEvents	user_AuthenticatedId	Identificador de usuario autenticado único.

Abra el libro de trabajo

Para usar el libro HEART en Application Insights, vaya al panelLibros y busque la categoría Análisis de productos con el complemento de análisis de clics. Solo tiene que interactuar con el libro principal, HEART Analytics: todas las secciones. Este libro contiene los otros seis libros como pestañas.

Confirmar que los datos fluyen

Consulte la pestaña Requisitos de desarrollo para validar que los datos fluyen según lo previsto para mejorar las métricas con precisión.

Si los datos no fluyen según lo previsto, esta pestaña muestra los atributos específicos que presentan problemas.

Estructura del libro

El libro de trabajo muestra las tendencias métricas de las dimensiones de HEART, divididas en siete pestañas. Cada pestaña contiene descripciones de las dimensiones, las métricas contenidas en cada dimensión y cómo usarlas.

Las pestañas son:

• Resumen: resume las métricas de embudo de uso para una vista general de las visitas, las interacciones y el uso repetido.
• Adopción: ayuda a comprender la penetración entre el público objetivo, la velocidad de adquisición y la base total de usuarios.
• Involucración: muestra la frecuencia, profundidad y amplitud de uso.
• Retención: muestra el uso repetido.
• Éxito de las tareas: habilita la comprensión de flujos de usuario y sus distribuciones de tiempo.
• Felicidad: se recomienda usar una herramienta de encuestas para medir la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) en una escala de cinco puntos. En esta pestaña, proporcionamos la probabilidad de felicidad a través de métricas de uso y rendimiento.
• Métricas de características: permite comprender las métricas HEART en la granularidad de las características.

Cómo se definen y miden las dimensiones de HEART

Felicidad

La felicidad es una dimensión notificada por el usuario que mide cómo se sienten los usuarios sobre el producto que se les ofrece.

Un enfoque común para medir la satisfacción es hacer a los usuarios una pregunta CSAT, como ¿Cuál es su nivel de satisfacción con este producto? Las respuestas de los usuarios en una escala de tres o cinco puntos (por ejemplo, no, quizás y sí) se agregan para crear una puntuación de nivel de producto que va del 1 a 5. Puesto que los comentarios iniciados por el usuario tienden a estar sesgados negativamente, HEART realiza un seguimiento de la felicidad de las encuestas mostradas a los usuarios a intervalos predefinidos.

Las métricas de felicidad comunes incluyen valores como Media de la clasificación por estrellas y Puntuación de satisfacción del cliente. Envíe estos valores a Azure Monitor por medio del uso de uno de los métodos de ingesta personalizados descritos en Orígenes personalizados.

Involucración

La involucración es una medida de la actividad del usuario. En concreto, las acciones del usuario son intencionadas, como los clics. El uso activo se puede dividir en tres subdimensiones:

• Frecuencia de actividad: mide la frecuencia con la que un usuario interactúa con el producto. Por ejemplo, los usuarios suelen interactuar diariamente, semanalmente o mensualmente.

• Amplitud de la actividad: mide el número de características con las que interactúan los usuarios durante un período de tiempo específico. Por ejemplo, los usuarios interactuaron con un total de cinco características en junio de 2021.

• Profundidad de la actividad: mide el número de características con las que interactúan los usuarios cada vez que inician el producto. Por ejemplo, los usuarios interactuaron con dos características en cada lanzamiento.

La medición de la involucración puede variar en función del tipo de producto que se usa. Por ejemplo, se espera que un producto como Microsoft Teams tenga un uso diario elevado, lo que lo convierte en una métrica importante de la que realizar un seguimiento. No obstante, para un producto como un portal de pago, la medida tendría más sentido a nivel mensual o semanal.

Adopción

La adopción permite comprender la penetración entre los usuarios pertinentes, a quiénes consigue como base de usuarios y cómo los consigue. Las métricas de adopción son útiles para medir:

• Productos recién publicados.
• Productos recién actualizados.
• Campañas de marketing.

Retención

Un usuario retenido es un usuario que estaba activo en un período de informe especificado y en su período de informe anterior. La retención se mide normalmente con estas métricas.

Éxito de las tareas

El éxito de las tareas realiza un seguimiento de si los usuarios pueden realizar una tarea de forma eficiente y eficaz mediante las características del producto. Muchos productos incluyen estructuras diseñadas para guiar a los usuarios en la realización de una tarea. Estos son algunos ejemplos:

• Agregar artículos a un carrito y después completar una compra.
• Buscar una palabra clave y después seleccionar un resultado.
• Iniciar una nueva cuenta y después completar el registro de la cuenta.

Una tarea correcta cumple tres requisitos:

• Flujo de tareas esperado: el usuario ha completado el flujo de tareas previsto de la característica y se alinea con el flujo de tareas esperado.
• Alto rendimiento: la funcionalidad prevista de la característica se ha realizado en un período de tiempo razonable.
• Alta confiabilidad: la funcionalidad prevista de la característica se ha completado sin errores.

Una tarea se considera fallida si no se cumple alguno de los requisitos anteriores.

Configure una tarea personalizada con estos parámetros.

Pasos siguientes

• Para revisar las preguntas más frecuentes (P+F), consulte Preguntas más frecuentes sobre análisis de uso.
• Compruebe el repositorio de GitHub y el paquete npm para el complemento Autocollection de Click Analytics.
• Obtenga más información sobre el marco HEART de Google.
• Para más información sobre los libros, consulte la introducción a los libros.