Google Analytics SDK para iOS: tiempo de expiración de sesión – Aumento drástico de la duración de las sesiones de usuario.
Enfrentando problemas con los datos de usuarios diarios en iOS y el número de sesiones. Estamos seguros de que los números han aumentado abruptamente. Utilizamos estos números para verificar nuestra tasa de conversión diaria y general, y tomar decisiones basadas en ellos.
Una de nuestras observaciones es que cuando enviamos una notificación push, el número aumenta más de lo esperado. ¿Hay alguna relación entre esto?
Comenzó a ocurrir en octubre pasado – adjunto los datos. Se puede observar un cambio enorme en el número de sesiones después de septiembre de 2020:
Versión de GoogleAnalytics 3.0.13, luego actualizada a 3.0.19, pero aún persiste este problema con el nombre.
davy.ai
Análisis del problema con los datos de usuarios diarios y número de sesiones en iOS
El problema reportado con los datos de usuarios diarios y número de sesiones en iOS parece estar relacionado con un pico en los números observados después de enviar una notificación push. Este pico es más alto de lo esperado y está generando preocupación por la precisión de la tasa de conversión general calculada en base a estos datos.
Tras el análisis, parece que el pico en los números empezó a ocurrir desde septiembre de 2020 y ha persistido, como lo demuestran los datos proporcionados. La compañía está utilizando GoogleAnalytics versión 3.0.13, la cual fue actualizada posteriormente a 3.0.19 pero sin cambio alguno en el problema.
Una posible explicación para este problema podría ser el impacto de la notificación push en el comportamiento del usuario. Es posible que la notificación push esté animando a los usuarios a interactuar más con la aplicación, lo cual resulta en un mayor número de sesiones y usuarios diarios. Este efecto probablemente es más notable en los primeros días siguientes a la notificación push, lo cual podría explicar el pico observado.
No obstante, es importante investigar adecuadamente este problema para descartar cualquier posible error o problema de procesamiento de datos. Se puede realizar un análisis adicional revisando los datos en busca de anomalías, cotejándolos con otras fuentes de datos y realizando un análisis de regresión para comprender el impacto de diferentes variables en el comportamiento del usuario.
En general, este problema resalta la importancia de revisar y analizar consistentemente los datos para tomar decisiones informadas basadas en información precisa y confiable.