Fala aí analítica e analítico de plantão, belezinha?
 

Você está imerso no universo dos aplicativos e já concluiu a integração com o GA4? Se sim, parabéns pela conquista! Agora, chegou o momento crucial de explorar e analisar suas métricas para extrair insights valiosos.
 

Você sabe a importância de aprender sobre métricas e os benefícios que consegue ao analisá-las da forma correta?
 

**Obter insights valiosos sobre o comportamento do usuário:**
- Compreenda como os usuários interagem com seu aplicativo.
- Identifique pontos de atrito que podem levar à desinstalação ou à limpeza de dados.
- Avalie o impacto de atualizações no comportamento do usuário.

**Melhorar a experiência do usuário:**
- Tome decisões baseadas em dados para otimizar seu aplicativo e aumentar a retenção de usuários.
- Ofereça uma experiência personalizada e relevante para cada usuário.

**Aumentar o engajamento e as conversões:**
- Com base nos dados entenda a frequência de recompra, de acesso e aumente o engajamento do uso do seu aplicativo.
- Incentive os usuários a atualizar para a versão mais recente do aplicativo.

 
Além das métricas padrões, que podem ser examinadas filtrando por host de seu aplicativo iOS ou Android, ou até mesmo por plataforma, o GA4 oferece uma variedade de outras métricas que podem se revelar incrivelmente úteis, dependendo do contexto específico de seu projeto.
 

Antes de mergulharmos nesse universo de métricas, vamos começar elucidando a distinção fundamental entre "total de usuários" e "ativos". Este conhecimento é essencial para uma compreensão mais aprofundada das análises que realizaremos. Então, vamos lá!
 

## **Usuários Ativos:**
Definição: Refere-se ao número de usuários únicos que interagiram com o seu aplicativo ou site durante um período de tempo específico, como um dia, semana ou mês.

O usuário será considerado ativo apenas quando estiver envolvido em uma sessão ou quando ocorrer o evento first_visit (ou first_open em aplicativos), ou o evento engagement_time_msec, que registra os períodos de envolvimento durante as interações.

Exemplo: Se 100 pessoas diferentes acessaram seu aplicativo hoje, então o número de usuários ativos diários (DAU - Daily Active Users) seria 100.

## **Total de Usuários:**
Definição: Indica o número total de usuários únicos que acessaram seu aplicativo ou site ao longo de um período, mesmo que fiquem menos de 1 segundo, como desde o lançamento do aplicativo ou nos últimos meses.

Exemplo: Se, desde o lançamento do seu aplicativo, um total de 1.000 pessoas diferentes já o acessaram em algum momento, então o número total de usuários seria de 1.000.

Um exemplo ilustrativo é quando alguém acessa uma página, não aguarda o carregamento e a fecha imediatamente. Se o seu site estiver com desempenho lento, esse cenário pode ocorrer.

Nesses contextos, o acesso é contabilizado no total de Usuários, mas não é considerado para os Usuários Ativos.


DAU / MAU (Daily Active Users to Monthly Active Users):

Essa métrica mostra qual proporção dos usuários ativos diários também são ativos ao longo do mês.

Exemplo: Se o DAU é 100 e o MAU é 500, então a DAU/MAU seria 20% (100/500 * 100).

Isso significa que 100% dos usuários que acessaram o aplicativo hoje também acessaram em algum momento dos últimos 30 dias, já que hoje também faz parte dos últimos 30 dias. 20% dos usuários ativos no último mês acessaram hoje.Uma proporção mais alta indicaria uma retenção diária mais forte em relação ao número total de usuários ativos no mês.

Portanto, a ideia é que o DAU / MAU representa a porcentagem de usuários diários em relação ao número total de usuários que usaram o aplicativo ao longo do mês.

## **WAU / MAU (Weekly Active Users to Monthly Active Users):**
Essa métrica indica a proporção de usuários ativos semanalmente em relação aos usuários ativos mensalmente.

Exemplo: Se o WAU é 300 e o MAU é 500, então a WAU/MAU seria 60% (300/500 * 100).

Isso significa que 60% dos usuários que acessaram o aplicativo durante esta semana também acessaram em algum momento ao longo do último mês. Uma proporção mais alta indicaria uma retenção semanal mais forte em relação ao número total de usuários ativos no mês.
 
## **DAU / WAU (Daily Active Users to Weekly Active Users):**

O que é?
Essa métrica mostra a proporção de usuários ativos diariamente em relação aos usuários ativos semanalmente.

Exemplo: Se durante a semana tive 300 usuários ativos e em um dia tivemos 100 ativos, então o DAU/WAU seria 100/300 ou aproximadamente 33,33%.

Isso indica que cerca de um terço dos usuários diários também usaram o aplicativo ao longo da semana. Seguindo a lógica de cima, se tivemos uma proporção mais alta indicaria uma retenção diária mais forte em relação ao número total de ativos na semana.
 

## **PMAU / DAU (Persistent Monthly Active Users to Daily Active Users):**
O que é?
A métrica "Usuários ativos pagantes por mês (PMAU) / Usuários ativos por dia (DAU)" mostra a porcentagem de usuários ativos que fizeram uma compra no mês anterior.

Exemplo: Essa métrica nos diz se os clientes que retornam à pizzaria pedem mais pizzas do que os novos clientes. Um valor alto indica que os clientes fiéis são a base do negócio, enquanto um valor baixo pode indicar necessidade de fidelizar clientes.

Ou seja, ela nos diz se a frequência de compra dos clientes aumenta com o tempo. Um valor alto indica que os clientes tendem a comprar mais com o tempo, enquanto um valor baixo pode indicar necessidade de estimular novas compras.
 
## **PWAU / DAU (Persistent Weekly Active Users to Daily Active Users):**

O que é?

A métrica "Usuários pagantes ativos por semana (PWAU) / Usuários ativos por dia (DAU)" mostra a porcentagem de usuários ativos que fizeram uma compra na semana anterior.

Exemplo: Semelhante a de cima, nessa métrica só mudamos nosso campo de visão para a semana.
 
## **Além disso o GA4 possui alguns eventos coletados automaticamente, segue alguns deles:**

app_remove: Acionado quando um usuário desinstala o aplicativo do dispositivo.

Você pode entender a taxa de desinstalações aplicativo e ir mais a fundo para entender os motivos que levaram os usuários a fazer tal ação.

Taxa de desinstalação: (Desinstalações / Usuários ativos) x 100 para ter o percentual
app_clear_data: Acionado quando um usuário apaga os dados do aplicativo.

Medir a frequência com que os usuários limpam os dados do app, e avaliar o impacto que essa ação pode fazer no comportamento do usuário.

app_update: Acionado quando um usuário atualiza o aplicativo para uma nova versão

Taxa de desinstalação: (Atualização/ Usuários ativos) x 100 para ter o percentual

[—> Para você saber mais quanto aos eventos coletados automaticamente](https://support.google.com/analytics/answer/9234069?hl=pt-BR)
 

👀 Você também pode analisar o ASO do seu aplicativo, mas para isso precisa de acesso ao Google Play Console (Android) e App Store Connect (iOS).

ASO: é a sigla para App Store Optimization, ou Otimização para Loja de Aplicativos na tradução para o português. A técnica consiste na aplicação de estratégias para que um app apareça em destaque no ranking de aplicativos da loja.
Diferente do Google Search Console que possui integração com GA4 essas não possuem, mas segue algumas métricas que pode ser interessante do seu acompanhamento:

 
##**Métricas de Aquisição**
 
**Visitantes da Página "Detalhe do App":** Refere-se aos usuários que acessaram a página do aplicativo no Google Play, mas ainda não realizaram a instalação.

**Aquisição da Página "Detalhe do App":** Diz respeito aos usuários que visitaram a página do aplicativo e, posteriormente, realizaram a instalação.

**Taxa de Conversão da Página "Detalhe do App":** Representa a proporção de usuários que visitaram a página do aplicativo em relação àqueles que efetivamente realizaram a instalação.

**Navegação no Google Play:** Valiosa, contribuindo para a descoberta do seu aplicativo sem a necessidade de pesquisa específica pelo nome, ocorrendo por meio da navegação em outros aplicativos.
 
Explorando essas métricas, é possível analisar o comportamento de novos e recorrentes usuários através do Play Console. Além disso, você pode analisar as origens de mídia e os termos de pesquisa acessados para obter uma compreensão mais profunda desse comportamento.
 

Analise também verificar a métrica "Todas as Aquisições" para compreender o cenário com base no intervalo desejado. 

Além disso, é fundamental examinar a base de instalações do seu aplicativo:

Base de Instalações: Esta métrica revela o número total de usuários que acessaram seu aplicativo pelo menos uma vez nos últimos 28 dias, apresentando um percentual de crescimento ou queda.
 
Ao analisar as falhas, é possível obter insights valiosos:

Falhas: Esta métrica permite a avaliação das falhas no seu aplicativo, indicando a porcentagem de usuários diários que experimentaram pelo menos uma falha percebida durante o uso. Além disso, o Play Console disponibiliza uma comparação com aplicativos similares, detalhando todos os problemas identificados e quantificando o número de usuários afetados por cada questão
 .

—> No Play Console, também fornece visão de comentários, avaliações para entender como esta o engajamento do aplicativo, assim como métricas do Android vitals semelhante ao Core Web Vitals.

Quanto ao ASO do iOS, podemos realizar uma análise abrangente do desempenho da plataforma, considerando métricas cruciais, tais como downloads, taxa de conversão, ocorrência de falhas e visualizações de produto, seguindo uma abordagem semelhante à adotada para o Android.

Além disso, é possível aprofundar nossa compreensão examinando as origens que registraram variações em termos de downloads, comparando essas informações com o período de interesse. Isso proporciona uma visão mais detalhada do crescimento ou declínio nas origens de download, permitindo uma adaptação estratégica com base nas tendências identificadas.

Você está imerso no universo dos aplicativos e já concluiu a integração com o GA4? Se sim, parabéns pela conquista! Agora, chegou o momento crucial de explorar e analisar suas métricas para extrair insights valioso

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