6 métricas app clave para detectar los puntos débiles de tu app o web móvil

Fecha: 21 de mayo de 2026 Noelia Leiro

Los usuarios abandonan aplicaciones móviles a un ritmo alarmante, a menudo sin dejar rastros claros de su frustración. Las métricas superficiales como las descargas o las impresiones no revelan los problemas subyacentes que erosionan la retención y la conversión. Identificar los puntos débiles de una app significa descubrir fricciones, confusiones o frustraciones que impiden al usuario obtener valor.

Un punto débil es cualquier elemento de la experiencia de usuario o rendimiento técnico que provoca abandono o reduce el engagement. Estos problemas invisibles generan desinstalaciones silenciosas y pérdidas de ingresos que solo un análisis de datos profundo puede desenterrar. En Actualizatec, entendemos que la clave para el éxito a largo plazo de una app reside en la capacidad de su equipo para transformar estos puntos débiles en oportunidades de mejora.

¿Por qué tu app pierde usuarios (y tú no lo sabes)?

Tu app pierde usuarios porque las métricas vanidosas disfrazan el verdadero estado de salud de tu producto. El enfoque excesivo en descargas o impresiones ignora el comportamiento crítico post-instalación, donde se decide la viabilidad a largo plazo. Un punto débil en una app es cualquier obstáculo que impida al usuario alcanzar su objetivo, generando fricción, confusión o frustración.

El problema invisible: usuarios que abandonan sin dejar rastro claro

El 83% de los usuarios abandonan una app en los primeros tres días tras la instalación. En España, más de la mitad de las apps se desinstalan en los primeros 30 días, con una caída diaria promedio del 12% desde el día 1. Este abandono masivo y silencioso es el principal asesino de apps.

Muchos usuarios simplemente desinstalan sin dejar una reseña o contactar al soporte técnico. Esto significa que los equipos de producto deben confiar en datos cuantitativos y cualitativos para inferir las razones del abandono.

Por qué las métricas vanidosas no muestran los problemas reales

Las métricas vanidosas, como el número total de descargas, son fáciles de inflar y no reflejan el valor real que la app aporta al usuario. Estas métricas ofrecen una falsa sensación de éxito, distrayendo la atención de problemas críticos de retención y monetización.

Las descargas solo indican interés inicial, no engagement.
Las impresiones no se traducen en uso activo ni recurrente.
El crecimiento de usuarios si no va acompañado de retención es insostenible.

Qué significa realmente ‘punto débil’ en una app móvil: fricción, confusión, frustración

Un punto débil es cualquier elemento que interrumpe el flujo del usuario o le impide completar una acción deseada. Esto puede manifestarse como una interfaz poco intuitiva, errores técnicos frecuentes o una propuesta de valor poco clara. Detectar estos puntos débiles es crucial para la supervivencia de la aplicación.

1. Tasa de abandono en onboarding (y en qué pantalla exacta)

La tasa de abandono en el onboarding mide el porcentaje de usuarios que inician el flujo de bienvenida pero no lo completan. Esta métrica es fundamental porque el onboarding es el primer gran filtro de la experiencia del usuario. La mayoría de los usuarios que abandonan lo hacen durante este proceso inicial.

Qué mide esta métrica y por qué el onboarding es el primer gran filtro

El onboarding es el momento crítico donde el usuario decide si la app cumplirá sus expectativas y si vale la pena invertir tiempo en ella. Una alta tasa de abandono en esta etapa indica que la app no está comunicando su valor de forma efectiva o que el proceso es demasiado complicado. Es el primer punto de contacto real con la propuesta de valor.

Cómo calcularla: usuarios que completan vs. usuarios que inician el flujo

Para calcularla, divide el número de usuarios que completan el onboarding por el número de usuarios que lo inician, y multiplica por 100 para obtener el porcentaje de éxito. La tasa de abandono es el complemento a esta cifra. Por ejemplo, si 1.000 usuarios inician y 600 completan, la tasa de éxito es 60% y la de abandono es 40%.

Señales de alarma: si pierdes más del 40% en la primera pantalla

Una tasa de abandono superior al 40% en cualquier paso del onboarding, especialmente en la primera pantalla, es una señal de alarma crítica. Esto sugiere problemas graves de diseño, expectativas no cumplidas o una fricción excesiva. La solución a menudo implica simplificar el proceso y destacar el valor principal rápidamente.

Cómo identificar la pantalla problemática con herramientas de análisis

Herramientas como Firebase Analytics, Amplitude o Mixpanel permiten crear funnels de eventos que visualizan el abandono en cada paso del onboarding. Al configurar eventos personalizados para cada interacción, puedes identificar la pantalla exacta donde los usuarios se caen. Esto permite a los equipos de producto enfocar sus esfuerzos de optimización de manera precisa.

Caso real: app que redujo abandono del 60% al 28% simplificando el registro

Una aplicación de fitness logró reducir su tasa de abandono en el onboarding del 60% al 28% al simplificar su proceso de registro. Eliminaron campos innecesarios, ofrecieron la opción de registro social y destacaron los beneficios clave en las pantallas iniciales. Esto demuestra el impacto directo que una experiencia de onboarding optimizada tiene en la retención.

2. Tiempo hasta la primera acción de valor (Time to Value)

El Time to Value (TTV) mide el tiempo que tarda un usuario nuevo en experimentar el beneficio principal de tu app. Es una métrica crucial porque determina la probabilidad de que el usuario regrese y se convierta en un usuario leal. Un TTV corto significa que el usuario percibe el valor rápidamente.

Qué es el Time to Value y por qué determina si el usuario vuelve

El TTV es el lapso desde la primera apertura de la app hasta que el usuario completa una acción que le proporciona valor real. Si este tiempo es demasiado largo, el usuario se frustrará y abandonará antes de comprender la utilidad de la app. Es un indicador directo de la eficiencia y claridad de la propuesta de valor de tu aplicación.

Cómo medirlo: desde apertura hasta completar la acción core de tu app

Para medir el TTV, define la «acción de valor» más importante de tu app (ej. enviar el primer mensaje, completar la primera tarea, realizar la primera compra). Luego, utiliza herramientas de análisis para registrar el tiempo promedio que transcurre desde la primera apertura de la app hasta que el usuario realiza esta acción. Los heatmaps de apps móviles pueden ayudar a identificar puntos de fricción que alargan este tiempo.

Benchmarks por categoría: redes sociales vs. productividad vs. ecommerce

Los benchmarks de TTV varían significativamente por categoría. Las apps de redes sociales o entretenimiento suelen tener un TTV muy bajo (segundos a pocos minutos), mientras que las apps de productividad o finanzas pueden permitirse un TTV ligeramente más largo (hasta 5-10 minutos). Las apps de compras tienen un TTV que se mide hasta la primera compra exitosa.

Redes Sociales: Menos de 1 minuto (ej. subir una foto).
Productividad: 2-5 minutos (ej. crear una primera tarea o nota).
Ecommerce: 5-10 minutos (ej. completar la primera compra).

Cómo reducir este tiempo sin sacrificar calidad de experiencia

Reducir el TTV implica eliminar pasos innecesarios, guiar al usuario de forma intuitiva hacia la acción de valor y mostrar los beneficios de forma explícita. Personalizar la experiencia con IA para que el usuario no se vaya es clave para la retención. Esto se logra con un onboarding efectivo, tutoriales interactivos y un diseño UX/UI enfocado en la acción principal.

3. Tasa de retención a D1, D7 y D30

La retención es la métrica más crítica para la viabilidad a largo plazo de cualquier app, ya que mide la capacidad de la aplicación para mantener a los usuarios activos a lo largo del tiempo. Las tasas de retención a D1 (Día 1), D7 (Día 7) y D30 (Día 30) son indicadores clave de si los usuarios encuentran valor recurrente en tu app.

Por qué la retención es la métrica que predice viabilidad del negocio

Una alta retención indica que los usuarios están obteniendo valor continuo de la app y que es probable que sigan usándola. Por el contrario, una baja retención significa que la app no logra enganchar a los usuarios, lo que lleva a un churn insostenible y a la inviabilidad del negocio. La retención es el desafío más grande para los desarrolladores de apps.

Cómo interpretar retención día 1 vs. día 7 vs. día 30

Cada punto de medición de la retención revela diferentes aspectos del engagement:

D1 (Día 1): Mide la primera impresión y la efectividad del onboarding. Una baja retención D1 (promedio 25-35% para apps generales, según WebXpert) sugiere problemas en el TTV o en la facilidad de uso inicial.
D7 (Día 7): Indica si la app ofrece valor recurrente y si el usuario ha formado un hábito. Una caída significativa del D1 al D7 (promedio 10-15% para apps generales) puede significar que el «gancho» inicial no se mantiene.
D30 (Día 30): Refleja la lealtad a largo plazo y la capacidad de la app para integrarse en la vida del usuario. Promedios del 5-8% para apps generales son comunes, pero iOS supera consistentemente a Android en retención.

Qué porcentajes son buenos según tu categoría de app (con datos 2026)

Los benchmarks de retención pueden variar ampliamente por categoría. Por ejemplo, para 2025, las apps de compras muestran una retención a Día 30 del 4% en Android e iOS, mientras que las de gaming se sitúan en 1.7%. Las apps de finanzas y productividad suelen tener mejor retención.

Cómo usar cohortes para detectar qué cambios mejoran o empeoran retención

El análisis de cohortes agrupa a los usuarios por la fecha en que se instalaron la app. Esto permite ver cómo los cambios en la app (ej. una actualización, una nueva característica) afectan la retención de un grupo específico de usuarios a lo largo del tiempo. Si la retención D1 es baja, es crucial revisar el tutorial y optimizar los tiempos de carga, según GamerDic.

El error común: mirar solo instalaciones sin ver cuántos se quedan

Un error frecuente es celebrar un alto número de instalaciones sin analizar cuántos de esos usuarios realmente se quedan y utilizan la app. Mirar solo las instalaciones sin considerar la retención es una métrica vanidosa que oculta problemas fundamentales de producto. La retención es el indicador real del éxito y la escalabilidad de tu app.

4. Crash rate y errores técnicos por sesión

Los crashes y errores técnicos son asesinos silenciosos del engagement. Una app inestable frustra rápidamente a los usuarios, quienes a menudo desinstalan sin reportar el problema. Monitorear el crash rate y los errores por sesión es esencial para mantener una experiencia de usuario fluida y confiable.

Por qué los crashes son el asesino silencioso de apps (usuarios no reportan, solo desinstalan)

Los usuarios rara vez reportan un crash; simplemente desinstalan la app y buscan una alternativa. Esto convierte a los crashes en una causa invisible de churn. La inestabilidad técnica afecta directamente la percepción de calidad y confianza del usuario.

Cómo medir crash rate: porcentaje de sesiones con errores fatales

El crash rate se mide como el porcentaje de sesiones de usuario que terminan en un fallo fatal de la aplicación. Mantener este porcentaje lo más bajo posible es crucial. La monitorización del rendimiento en apps permite identificar problemas de latencia, consumo de recursos y errores, según Sube Agencia Digital.

Umbrales críticos: por encima de 1% ya estás perdiendo usuarios masivamente

Aunque no hay un estándar universal para 2026, la industria considera que un crash rate por encima del 1% es inaceptable y ya estás perdiendo usuarios masivamente. Las apps de alto rendimiento buscan tasas por debajo del 0.5%. Un crash rate de 2% o más es crítico y debe ser la máxima prioridad.

Errores no fatales que también matan experiencia: ANRs, freezes, carga lenta

Además de los crashes, existen errores no fatales que degradan la experiencia:

ANRs (Application Not Responding): La app se congela y no responde a la interacción del usuario.
Freezes: Congelamientos temporales de la interfaz.
Carga lenta: Tiempos de espera excesivos para que el contenido aparezca.

Estos problemas, aunque no cierren la app, generan frustración y pueden llevar a la desinstalación. La optimización del rendimiento nativo, especialmente en Android, es clave para evitar desinstalaciones masivas.

Herramientas para monitorear: Firebase Crashlytics, Sentry, Bugsnag

Herramientas como Firebase Crashlytics ofrecen monitoreo de crashes en tiempo real e informes detallados sobre la causa raíz. Sentry y Bugsnag son también excelentes opciones que proporcionan visibilidad sobre errores y rendimiento. Estas herramientas son fundamentales para detectar y resolver problemas antes de que afecten a un gran número de usuarios.

5. Tasa de conversión por funnel (de instalación a acción objetivo)

La tasa de conversión por funnel mide la eficiencia con la que los usuarios avanzan a través de pasos clave, desde la instalación hasta la realización de una acción objetivo. Este análisis permite identificar cuellos de botella y optimizar cada etapa del recorrido del usuario.

Cómo mapear el funnel completo: instalación > apertura > registro > primera acción > conversión

Para entender dónde se pierde a los usuarios, es crucial mapear el funnel completo de la app. Un funnel típico incluye:

Instalación: Usuarios que descargan la app.
Apertura: Usuarios que abren la app por primera vez.
Registro/Onboarding: Usuarios que completan el proceso de alta.
Primera acción de valor: Usuarios que realizan la acción principal (ej. subir foto, hacer una búsqueda).
Conversión: Usuarios que completan la acción objetivo (ej. una compra, suscripción).

Identificar el paso con mayor caída (el cuello de botella real)

El análisis del funnel permite identificar el paso con la mayor caída de usuarios, que es el verdadero cuello de botella. Por ejemplo, la tasa de conversión de instalación a compra suele oscilar entre el 1% y el 2%. Si un alto porcentaje de usuarios abandona entre el registro y la primera acción, ese es el punto a optimizar.

Diferencia entre funnel de activación y funnel de monetización

Es importante diferenciar entre el funnel de activación (desde la instalación hasta la primera acción de valor) y el funnel de monetización (desde la acción de valor hasta la conversión de pago). Ambos requieren optimizaciones distintas. El Conversion Rate en una app depende principalmente del tipo de app y su categoría.

Cómo usar tests A/B para mejorar cada paso del funnel

Los tests A/B son fundamentales para optimizar cada paso del funnel. Al probar diferentes versiones de una pantalla, un texto o un flujo de usuario, puedes identificar qué elementos mejoran las tasas de conversión. Las apps móviles logran tasas de conversión 1.5-2x superiores a las webs en sectores como parafarmacia.

Ejemplo práctico: app de fitness que triplicó conversión optimizando paso 3

Una app de fitness triplicó su tasa de conversión de registro a suscripción optimizando el tercer paso de su funnel. Descubrieron que al ofrecer una prueba gratuita más visible y un resumen de beneficios personalizado antes del pago, más usuarios se convertían. Este enfoque basado en datos es clave para el crecimiento.

6. Net Promoter Score (NPS) y feedback cualitativo

El Net Promoter Score (NPS) es una métrica de lealtad que mide la probabilidad de que un usuario recomiende tu app a otros. Complementado con feedback cualitativo, el NPS revela problemas que los datos cuantitativos por sí solos no muestran, ofreciendo una visión profunda de la satisfacción del usuario.

Por qué el NPS revela problemas que los datos cuantitativos no muestran

El NPS clasifica a los usuarios en promotores, pasivos y detractores. Los detractores (usuarios con puntuaciones de 0 a 6) son una fuente invaluable de información negativa que los datos de comportamiento no siempre revelan. Sus comentarios explican el «por qué» detrás de las bajas tasas de retención o conversión.

Cómo implementar encuestas in-app sin molestar al usuario

Implementar encuestas in-app de NPS debe hacerse de forma estratégica para no interrumpir la experiencia.

Ofrecer la encuesta en momentos de éxito (ej. al completar una tarea).
Limitar la frecuencia para evitar la fatiga del usuario.
Mantener la encuesta corta y al grano.

Qué hacer con las respuestas: categorizar problemas recurrentes

Una vez recogidas las respuestas, es crucial categorizar el feedback cualitativo para identificar patrones y problemas recurrentes. Esto permite transformar los comentarios de los detractores en oportunidades de mejora del producto. Es posible automatizar flujos para recuperar detractores con mensajes personalizados.

Correlación entre NPS bajo y churn alto: la métrica predictiva

Un NPS bajo es un fuerte indicador predictivo de un churn alto. Los detractores tienen una alta probabilidad de abandonar la app y pueden incluso disuadir a otros. Un NPS saludable (generalmente por encima de 30 para apps) se correlaciona con una mayor retención y un «boca a oreja» positivo.

Cómo priorizar qué arreglar primero según frecuencia y severidad del feedback

Prioriza los problemas identificados por el feedback cualitativo basándote en su frecuencia de mención y su impacto percibido. Los problemas mencionados por muchos detractores y que afectan a la funcionalidad principal deberían tener la máxima prioridad. Las estrategias de retención de aplicaciones comienzan por elegir las métricas correctas.

Comparación de herramientas de analytics para apps móviles

La elección de la herramienta de analítica adecuada es fundamental para trackear estas métricas clave. A continuación, se presenta una tabla comparativa de las principales plataformas, enfocándose en su facilidad de implementación, profundidad de datos y precio.

Cómo priorizar qué métrica atacar primero

Priorizar las mejoras en una app es crucial, especialmente cuando se tienen recursos limitados. El framework ICE (Impact, Confidence, Ease) es una herramienta efectiva para decidir qué métrica o problema atacar primero. Este framework ayuda a los equipos a centrarse en lo que generará el mayor valor con el menor esfuerzo.

El framework ICE: Impact, Confidence, Ease para priorizar mejoras

El framework ICE evalúa cada posible mejora en función de tres criterios:

Impacto (Impact): ¿Cuánto afectará esta mejora a las métricas clave de negocio (retención, conversión, ingresos)?
Confianza (Confidence): ¿Qué tan seguros estamos de que esta mejora tendrá el impacto esperado?
Facilidad (Ease): ¿Qué tan fácil es implementar esta mejora en términos de tiempo y recursos?

Cada criterio se puntúa (ej. del 1 al 10) y se multiplican para obtener una puntuación ICE total. Las mejoras con puntuaciones más altas son las prioritarias. La priorización es crítica debido a los recursos limitados.

Matriz de impacto: qué métrica afecta más a tu objetivo de negocio

Una matriz de impacto permite visualizar qué métrica, si se mejora, tendrá el mayor efecto en tu objetivo de negocio principal. Por ejemplo, si tu objetivo es aumentar los ingresos, mejorar la tasa de conversión en el funnel de monetización tendrá un impacto más directo que mejorar el Time to Value, aunque ambos estén relacionados.

Cuándo enfocarse en retención vs. conversión vs. estabilidad técnica

La prioridad de cada métrica depende del estado actual de tu app:

Estabilidad Técnica: Si el crash rate es alto (ej. >1%), la estabilidad técnica es siempre la prioridad número uno.
Retención: Si la retención D1 o D7 es muy baja, el foco debe estar en el onboarding y el Time to Value.
Conversión: Si la app es estable y retiene usuarios, pero no monetiza bien, la optimización del funnel de conversión es clave.

Cómo crear un dashboard de seguimiento semanal con estas 6 métricas

Un dashboard semanal centralizado con estas 6 métricas clave permite al equipo monitorear la salud de la app de un vistazo. Incluye las tendencias de cada métrica, los benchmarks de la industria y las alertas para desviaciones significativas. Esto facilita la toma de decisiones basada en datos.

Puntos Clave

• Las métricas vanidosas ocultan los problemas reales de fricción y abandono en las apps.
• La tasa de abandono en el onboarding y el Time to Value son críticos para la primera impresión del usuario.
• La retención a D1, D7 y D30 predice la viabilidad a largo plazo de la aplicación.
• Un crash rate superior al 1% indica una pérdida masiva de usuarios.
• El análisis de funnel revela los cuellos de botella específicos en el recorrido del usuario.
• El NPS y el feedback cualitativo explican el «por qué» detrás de los datos cuantitativos.
• El framework ICE ayuda a priorizar mejoras basándose en impacto, confianza y facilidad.

Conclusión: de los datos a la acción

Detectar los puntos débiles de tu app móvil va más allá de mirar métricas superficiales; requiere un análisis profundo de la experiencia del usuario y el rendimiento técnico. Las seis métricas clave presentadas (tasa de abandono en onboarding, Time to Value, retención D1/D7/D30, crash rate, tasa de conversión por funnel y NPS/feedback cualitativo) ofrecen una visión 360 grados de la salud de tu aplicación. El error fatal es medir sin actuar.

En Actualizatec, creemos firmemente que la única forma de garantizar el éxito de una app es mediante una estrategia basada en datos que se traduzca en acciones concretas. Implementar el tracking adecuado, establecer benchmarks realistas y adoptar un ciclo de iteración constante son los próximos pasos para transformar los puntos débiles en fortalezas.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la métrica más importante para saber si mi app tiene problemas?

La retención a D7 (Día 7) es generalmente la métrica más reveladora para identificar problemas en tu app, ya que combina el éxito del onboarding con el valor percibido a corto plazo. Si la retención D7 es inferior al 20%, es una fuerte señal de que tu app tiene problemas serios que requieren atención inmediata.

¿Cómo sé en qué pantalla exacta los usuarios abandonan mi app?

Puedes identificar la pantalla exacta donde los usuarios abandonan tu app utilizando herramientas de análisis de eventos como Firebase Analytics, Amplitude o Mixpanel. Configura funnels de eventos que trackeen cada paso crítico del usuario, permitiéndote visualizar las caídas en cada pantalla del flujo.

¿Qué tasa de crash es aceptable en una app móvil?

El estándar de la industria para 2026 sugiere que una tasa de crash aceptable es inferior al 1% de las sesiones de usuario. Un crash rate por encima del 2% se considera crítico y es un indicador de que estás perdiendo usuarios masivamente debido a problemas de estabilidad.

¿Cuánto tiempo debería tardar un usuario en obtener valor de mi app?

El tiempo para que un usuario obtenga valor de tu app (Time to Value) depende de la categoría de la aplicación. Las apps sociales deberían proporcionar valor en menos de 2 minutos, las de productividad en menos de 5 minutos, mientras que las apps más complejas, como las de finanzas, pueden tomar hasta 10 minutos si muestran un progreso claro.

¿Cómo puedo mejorar la retención de mi app si ya sé que es baja?

Para mejorar la retención de tu app, primero debes identificar dónde se pierden a los usuarios en el funnel. Luego, optimiza el onboarding, reduce el Time to Value, implementa notificaciones personalizadas y contextuales, crea hábitos con recordatorios y mejora la estabilidad técnica de la aplicación.

¿Qué herramientas gratuitas puedo usar para medir estas métricas?

Puedes utilizar Firebase Analytics para un tracking completo y gratuito hasta cierto volumen de datos. Google Play Console y App Store Connect ofrecen métricas básicas pero útiles, y Crashlytics es una herramienta gratuita y eficaz para monitorear los crashes.

¿Con qué frecuencia debo revisar estas métricas?

Se recomienda revisar las métricas críticas como la retención y el crash rate semanalmente, o incluso diariamente si se han realizado actualizaciones recientes. El NPS y los análisis profundos de funnels pueden revisarse mensualmente, pero es importante no obsesionarse con las variaciones diarias.

¿Cómo saber si mi tasa de conversión es buena o mala?

Determinar si tu tasa de conversión es buena o mala depende del funnel específico y la categoría de tu app. Como referencia, una tasa de instalación a registro del 30-40% y de registro a primera acción del 50-70% son buenos indicadores, mientras que la conversión de primera acción a pago en modelos freemium suele oscilar entre el 2-5%.

¿Qué hago si tengo varias métricas malas al mismo tiempo?

Si tienes varias métricas malas, aplica el framework ICE (Impacto, Confianza, Facilidad) para priorizar las mejoras. Ataca primero el problema que tenga el mayor impacto en el negocio y sea más fácil de resolver. Por ejemplo, si el crash rate es alto, prioriza la estabilidad técnica antes que cualquier otra función.

¿Cómo implemento tracking de eventos sin que mi equipo de desarrollo se queje?

Para implementar el tracking de eventos de forma eficiente, utiliza SDKs modernos como Firebase o Segment, que simplifican la integración. Documenta claramente qué eventos necesitas y por qué, priorizando los más críticos, y considera herramientas de autocapture para eventos básicos que no requieran desarrollo manual.

Glosario de términos clave

Punto Débil: Cualquier elemento en la experiencia de usuario o rendimiento técnico de una app que causa fricción, confusión, frustración o abandono.

Onboarding: El proceso inicial por el que pasa un usuario al abrir una app por primera vez, diseñado para familiarizarlo con sus funciones y valor.

Time to Value (TTV): El tiempo que transcurre desde la primera apertura de la app hasta que el usuario experimenta el beneficio principal de la misma.

Retención: La capacidad de una aplicación para mantener a los usuarios activos y regresando a lo largo del tiempo, medida en periodos como D1, D7 o D30.

Crash Rate: El porcentaje de sesiones de usuario de una app que terminan en un fallo fatal o cierre inesperado de la aplicación.

Funnel de Conversión: Una serie de pasos definidos que un usuario debe seguir en la app para completar una acción deseada, como registrarse o realizar una compra.

Net Promoter Score (NPS): Una métrica que mide la lealtad de los clientes preguntándoles la probabilidad de que recomienden la app a otros.

Framework ICE: Un método de priorización de mejoras basado en la evaluación del Impacto, la Confianza y la Facilidad de implementación de cada tarea.