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En la era digital, las experiencias inmersivas han adquirido una relevancia sin precedentes. Ya sea en el ámbito del entretenimiento, la formación o la industria, la capacidad de sumergir a las personas en entornos virtuales o aumentados está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología.
Sin embargo, para aprovechar al máximo estas experiencias inmersivas y mejorar su efectividad, entra en juego con fuerza la analítica. Al recopilar y analizar datos sobre cómo los usuarios utilizan estas experiencias inmersivas, este conjunto de información ofrece valiosos conocimientos que permiten optimizar y personalizar estas experiencias, lo que resulta fundamental para su éxito a largo plazo.
La importancia del contexto en las métricas de experiencias inmersivas
Al igual que sucede en el mundo de las webs, las analíticas son una parte esencial en las experiencias inmersivas. Tenemos que entenderlas como puntos de partida para valorar la evolución de una solución. Permiten conocer, con los datos en la mano, qué funciona bien y qué no funciona como se esperaba. Gracias a ellas podemos identificar tendencias y, a partir de toda esta información, mejorar y optimizar la experiencia de usuario.
Una de las claves a la hora de abordar estas métricas es segmentar por tipos de experiencia. No podemos comparar las métricas que se generan en experiencias de tipo metaverso con experiencias, por ejemplo, del mundo de la formación, ya que tienen objetivos muy diferentes. Estos impactan en cómo serán utilizadas por los usuarios, y por lo tanto en las analíticas que generamos.
Para que estos datos sean realmente útiles y nos puedan ayudar a mejorar, es importante, por tanto, distinguir y comparar entre tipos de experiencia similares, para poder valorarlos teniendo en cuenta el contexto en el que se desenvuelven.
¿Qué tipos de KPI se tienen en cuenta?
Las experiencias inmersivas generan una gran cantidad de datos. Cada movimiento, acción o decisión que toma un usuario dentro de estos entornos puede ser registrado y analizado. Esta riqueza de datos proporciona información detallada sobre cómo los usuarios interactúan con la experiencia, sus preferencias, comportamientos y emociones.
La analítica aprovecha esta información para obtener una visión profunda de los patrones de interacción, lo que a su vez permite tomar decisiones informadas y basadas en evidencias para mejorar la experiencia inmersiva.
De todas formas, antes de abordar un análisis en profundidad de una experiencia concreta, las organizaciones requieren de unos indicadores macro que den una visión general del consumo y del impacto generado por las diferentes experiencias.
A continuación, indicamos un conjunto de indicadores estándares que nos permiten generar esta visión general:
– Sesiones: Se trata de aquellos periodos de actividad registrados en la plataforma durante un periodo seleccionado (desde que el usuario accede a la plataforma hasta que se desconecta o entra en estado inactivo).
– Usuarios activos: Es el número de usuarios que han accedido a la plataforma durante una franja de tiempo.
– Índice de rebote: Tasa que mide el número de usuarios que han iniciado sesión, pero no han accedido a ninguna experiencia.
– Tiempo total: Tiempo consumido por todos los usuarios activos en la plataforma.
A partir de estos indicadores es posible generar gráficos que aportan interesantes insights sobre las experiencias inmersivas, como por ejemplo:
– Evolución: Este gráfico permite comparar la evolución de diferentes KPI dentro de un período seleccionado. La evolución permite identificar tendencias y como las distintas acciones que realizamos en el tiempo están impactando en los KPI.
– Usuarios activos por tipo de experiencia: Este informe permite comparar el tiempo consumido dentro de la plataforma y por parte de cuántos usuarios, separados por tipo de experiencia. Este indicador permite valorar el alineamiento de la estrategia de implantación de una plataforma inmersiva con el uso que los usuarios están realizando de la misma.
– Ranking de experiencias: Experiencias más populares (con más usuarios activos/más tiempo consumido), segmentadas por tipo de experiencia. Los rankings permiten aprender de aquellas experiencias que están generando mayor impacto y enriquecer otras experiencias con soluciones similares para mejorar su impacto.
Y esto es solo el principio. Hasta ahora hemos hablado de indicadores cuantitativos, pero para medir el impacto generado es necesario contar con indicadores cualitativos basados en el feedback proporcionado por los usuarios. El indicador Net Promoter Score (NPS), se basa en una encuesta de satisfacción al final de la experiencia. Nos indica en qué medida el usuario recomendaría la experiencia, un dato que puede ofrecer información muy interesante sobre la percepción del usuario de las diferentes experiencias.
Nuevos horizontes en la analítica de experiencias inmersivas
Aunque contamos con interesantes avances en este sentido, aún nos encontramos en el inicio de la analítica aplicada a esta tecnología. Por ejemplo, ya estamos empezando a ver analíticas que capaces de detectar dónde miran los usuarios durante la experiencia inmersiva, al estilo de como funcionan los mapas de calor en las webs: si el usuario mira más la parte izquierda, o la derecha; si presta más atención a un objeto que a otro.
De esta forma podemos saber, por ejemplo, qué objetos de una sala son percibidos como interaccionables en función del análisis de la mirada de los usuarios. No olvidemos que es fundamental conocer si están funcionando los mecanismos de enganche, para saber así si se está generando el engagement esperado.
La analítica también puede ayudar a identificar posibles obstáculos o puntos problemáticos dentro de la experiencia inmersiva. Al analizar los datos de interacción, se pueden detectar patrones que indiquen dificultades o áreas confusas para los usuarios. Esta capacidad brinda la oportunidad de realizar ajustes y mejoras específicas para eliminar barreras y garantizar una experiencia fluida y sin interrupciones.
En definitiva, la analítica en las experiencias inmersivas es clave para comprender cómo los usuarios se relacionan con el contenido. Esto permite ajustar y optimizar el contenido en tiempo real, brindando una experiencia más atractiva y satisfactoria para los usuarios. Y una idea final: contar con datos sobre experiencias inmersivas es importante, pero otorgar a esos datos la dimensión más adecuada es la verdadera clave para tomar las mejores decisiones.
NAKA, la plataforma de VR de NTT DATA, cuenta con un sistema avanzado de analíticas que ofrece información clave sobre su uso y las experiencias creadas a lo largo del tiempo.
