Transforma datos en decisiones estratégicas. Entiende a tus jugadores mediante métricas visuales y análisis predictivo.
Segmentación avanzada, player personas y predicción de churn mediante machine learning aplicado a datos de gameplay.
Recency, Frequency, Monetary: Identifica jugadores valiosos, engajados ocasionales y usuarios en riesgo de churn. Crea campañas personalizadas de reengajamiento basadas en comportamiento histórico.
Clustering automático con K-means: Competitivos, Exploradores, Sociales, Completionistas. Cada persona recibe contenido y desafíos personalizados, aumentando LTV (Valor de Vida del Cliente).
Random Forest y XGBoost predicen probabilidad de abandono con 85% de precisión. Disparadores automáticos envían ofertas, recordatorios push y contenido exclusivo para retener jugadores críticos.
Mapea cada etapa del viaje del jugador: tutorial → primera compra → retención día 7 → conversión a whale. Identifica puntos de fricción y optimiza UX para maximizar conversión y monetización.
Compara cohortes de jugadores a lo largo del tiempo. Evalúa impacto de actualizaciones, eventos estacionales y cambios de gameplay. Visualiza retención semanal/mensual en heatmaps intuitivos.
La tasa de completitud de logros revela dificultad y engagement. Logros con <10% de desbloqueo pueden indicar diseño frustrante o errores. Úsalos para balancear progresión.
Gráficos interactivos para monitoreo en tiempo real y análisis histórico de métricas críticas de rendimiento y engagement.
Interpretación: Retención Día 1 de 45% está por encima del promedio móvil (35-40%). Caída a 8% en el Día 30 es esperada en juegos casuales. Para aumentar: eventos recurrentes, recompensas diarias progresivas, funciones sociales.
Interpretación: 35% de las sesiones entre 5-15 min indica gameplay casual bien equilibrado. 12% >30 min representa jugadores hardcore — foco de monetización. Sesiones <5 min pueden indicar caídas o falta de hook inicial.
Visualiza dónde los jugadores tocan la pantalla. Identifica UI confusa, botones ignorados o áreas de interés no exploradas. Herramientas: Unity Analytics, GameAnalytics, Hotjar Mobile.
Graba y reproduce sesiones de jugadores (anonimizadas). Identifica errores visuales, exploits, puntos de abandono. Esencial para QA y entender comportamiento inesperado.
Firebase Crashlytics, Sentry: trazas de pila automáticas, información del dispositivo, % de usuarios sin errores. Prioriza correcciones por frecuencia × impacto en retención. 99%+ sin errores es estándar móvil.
Dashboards personalizables, alertas automáticas y reportes accionables para equipos de desarrollo y gerentes de producto.
| Métrica | Definición | Benchmark Móvil | Cómo Mejorar |
|---|---|---|---|
| DAU (Usuarios Activos Diarios) | Usuarios únicos por día | Variable por género | Notificaciones push, eventos diarios, funciones sociales |
| Retención D1 | % que regresa al día siguiente | 35-45% | Onboarding eficaz, momento "aha" en <2 min, recompensas diarias |
| Duración de Sesión | Duración promedio de sesión | 5-15 min (casual) | Bucle central adictivo, progresión clara, pausas naturales |
| ARPDAU | Ingresos / DAU | $0.10-0.50 (F2P) | Ofertas personalizadas, ofertas por tiempo limitado, pase de batalla |
| Tasa de Conversión | % que realiza compras en la app | 2-5% | Eliminar fricción, paquetes iniciales agresivos, propuesta de valor clara |
| Tasa de Churn | % que abandona por período | 60-80% (D7) | Actualizaciones de contenido, eventos estacionales, campañas de reengajamiento |
Hipótesis clara → Variantes A/B/C → Métrica primaria + secundarias → Significancia estadística (p < 0.05). Ejemplo: "Botón verde aumenta conversión 15% vs rojo (p=0.03)". Herramientas: Firebase Remote Config, Optimizely.
Prueba múltiples variables simultáneamente: diseño UI + texto + precios. Requiere más tráfico pero revela interacciones entre cambios. Ejemplo: "Título corto + botón azul + descuento 20% = mejor combinación".
Alternativa a A/B: asigna más tráfico a la variante ganadora dinámicamente. Menos desperdicio, resultados más rápidos. Ideal para pruebas de precios y ofertas con alto impacto en ingresos.
Modelos predictivos estiman LTV de jugadores en los primeros días. Optimiza UA (Adquisición de Usuarios): paga hasta el 70% del LTV previsto. Fórmula simple: LTV = ARPU × (1 / Tasa de Churn) × Margen.
El 1% superior de gastadores genera 50-70% de los ingresos. Perfil: >100 horas jugadas, completionistas, sociales. Retención prioritaria: niveles VIP, soporte al cliente dedicado, acceso anticipado a contenido.
Anuncios recompensados: 50-80% de jugadores se involucran. Intersticiales: <3 por sesión para evitar churn. ARPDAU (anuncios) × volumen vs pérdida de conversión IAP. Ideal: modelo híbrido con anuncios + IAP para eliminar anuncios.
Contexto: Juego casual móvil mexicano lanzado en 2023. Género: puzzle match-3. Monetización: F2P con compras en la app y anuncios recompensados.
Desafío: Retención D7 de 12% (por debajo del promedio de 18%), tasa de conversión de 1.5% (esperado: 3%).
Solución NebulaPlay:
Resultados: Retención D7 subió a 21% (+75%), tasa de conversión a 3.2% (+113%), ARPDAU de $0.15 a $0.34 (+127%).