Dashboard de usabilidad
1. Diagnóstico de Usabilidad: Maximizando la Adopción Organizacional
El Dashboard de Usabilidad de Rankmi es la central de inteligencia diseñada para que los administradores y líderes de Gestión de Personas monitoreen la salud digital en base al nivel de adopción de la plataforma en su organización.
Este panel permite realizar una radiografía profunda del comportamiento del colaborador mediante cuatro pilares de análisis:
- Monitoreo de Adopción y Alcance: Mide con precisión qué porcentaje de la dotación total utiliza efectivamente la herramienta, permitiendo diferenciar entre el acceso nominal y el uso real.
- Análisis de Frecuencia e Intensidad: Determina no solo cuántos entran, sino con qué periodicidad lo hacen (diaria o semanal) y cuántas sesiones genera cada usuario promedio, identificando si la plataforma es un hábito integrado o una consulta esporádica.
- Auditoría de Sesiones y Comportamiento: Permite auditar cada interacción a nivel granular, identificando desde qué dispositivos (Web o App) y en qué momentos se produce el enganche de los colaboradores.
- Diagnóstico de Brechas de Activación: Actúa como una herramienta de gestión para encontrar brechas de adopción por área, cargo o subdominio, entregando el listado exacto de los colaboradores que nunca han ingresado para ejecutar acciones de comunicación dirigida.
Diccionario de Datos: Dashboard de Usabilidad Rankmi
1. Dataset: [Usabilidad] Métricas de Usabilidad por cliente
Este es el dataset para los KPIs de la fila superior y el gráfico de tendencia.
| Nombre de Columna | Definición de Negocio |
| the_month | Mes en que se mide la usabilidad. |
| enterprise_token | Identificador único de la empresa para filtrado técnico. |
| users_bop | Colaboradores habilitados al inicio del mes (Beginning of Period). |
| users_eop | Colaboradores habilitados al cierre del mes (End of Period). Es la base para el cálculo de penetración. |
| users_max | El número máximo de colaboradores alcanzado durante el mes. |
| users_min | El número mínimo de colaboradores registrados en el mes. |
| users_avg | Promedio de colaboradores habilitados durante el periodo mensual. |
| monthly_users | Conteo total de colaboradores únicos que están habilitados para ingresar en el mes. |
| active_users | Usuarios que realizaron al menos 1 login en el mes. |
| total_logins | Sumatoria total de todas las sesiones iniciadas en el mes (volumen bruto). |
| avg_weekly_active_users | Promedio de usuarios activos por semana en el mes. Base para la Frecuencia Semanal. |
| avg_daily_active_users | Promedio de usuarios activos por día en el mes. Base para la Frecuencia Diaria. |
| login_by_active_user | Promedio de sesiones realizadas por cada usuario activo. Mide intensidad. |
| login_by_user | Promedio de sesiones considerando el total de la dotación (activos e inactivos). |
| active_users_by_user | Indica el porcentaje de colaboradores habilitados que iniciaron sesión en la plataforma durante el período analizado. Es el KPI principal del reporte y permite medir el nivel real de adopción de Rankmi dentro de la organización.
Fórmula: (MAU / Colaboradores con acceso)*100 Interpretación:
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2. Dataset: [Usabilidad] Sesiones por usuario
Este dataset constituye la capa de granularidad atómica del dashboard. A diferencia de los resúmenes mensuales, aquí se registra cada inicio de sesión individual, permitiendo auditorías de comportamiento, análisis de brecha tecnológica (dispositivos) y segmentación profunda por estructura organizacional.
| Nombre de Columna | Definición de Negocio |
| action_id | ID único de la acción realizada (login). |
| created_at | Fecha y hora exacta de la sesión. |
| source | Canal de ingreso: Web, Mobile App o Mobile Web. |
| category | Categoría del login registrado. Puede ser web o modile. |
| action_type | Indica el canal mediante el cual el usuario accedió a la plataforma. Valores posibles:
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| enterprise_token | Token identificador de la organización. |
| user_token | Identificador anónimo del usuario. |
| device_model | Modelo del dispositivo (ej: iPhone 15, Chrome v120). |
| system_name | Sistema operativo utilizado (iOS, Android, Windows). |
| user_id | ID numérico del usuario en la base de datos. |
| user_name | Nombre del colaborador. |
| user_last_name | Primer apellido del colaborador. |
| user_middle_name | Segundo nombre del colaborador. |
| user_mothers_name | Apellido materno del colaborador. |
| user_full_name | Nombre completo concatenado para visualización en tablas. |
| user_email | Correo electrónico registrado del colaborador. |
| area_id / area_token | Identificadores del área a la que pertenece el usuario al momento del login. |
| area_name | Nombre del área a la que pertenece el usuario al momento del login.
|
| position_id / token | Identificadores del cargo del usuario al momento del login. |
| position_name | Nombre del cargo del usuario al momento del login. |
| subdomain_id / token | Identificadores del subdominio al que pertenece el usuario. |
| subdomain_name | Nombre de subdominio. |
| master_database_name | Nombre de la base de datos de origen del cliente. |
3. Dataset: [Usabilidad] Usuarios inactivos
Dataset específico para la gestión de activación de usuarios que nunca han entrado a la plataforma.
| Nombre de Columna | Definición de Negocio |
| user_token | Identificador único y técnico del usuario inactivo dentro de Rankmi. |
| identifier | ID de empleado, RUT o DNI del colaborador, según la configuración del cliente. |
| Dirección de correo electrónico institucional para campañas de activación. | |
| rut | Identificador tributario del colaborador. |
| full_name | Nombre completo del colaborador. |
| gender | Género del colaborador. |
| birthdate / age | Fecha de nacimiento y edad calculada. Es la base del gráfico "Distribución de Inactividad por Rango Etario". |
| joining_date | Fecha de ingreso a la empresa. Ayuda a identificar si la inactividad ocurre durante el proceso de onboarding. |
| nationality / country | Datos de origen y ubicación geográfica del colaborador para análisis regional. |
| created_at | Fecha y hora en que se creó la cuenta del colaborador en la plataforma. |
| is_demo / is_impersonate | Flags de seguridad para filtrar y excluir usuarios de prueba o sesiones de soporte técnico. |
| area_id / token / name | Identificadores y nombre del área donde el usuario está inactivo. |
| position_token / name | Identificador y nombre del cargo o puesto de trabajo del colaborador. |
| subdomain_id / token / name | Identificadores y nombre de subdominio al que pertenece el usuario. |
| enterprise_token / name | Identificador y nombre de la organización. |
| user_optionals | Campos personalizados adicionales (metadatos) definidos específicamente por cada cliente. |
🎯 Preguntas de negocio que responde este dashboard
Este reporte permite responder preguntas clave sobre la adopción y el comportamiento digital en tu organización:
📈 Adopción
- ¿Qué porcentaje de la dotación habilitada utiliza efectivamente Rankmi?
- ¿La usabilidad está creciendo o disminuyendo en el tiempo?
- ¿Existen diferencias de uso entre áreas o subdominios?
🔁 Frecuencia y hábito
- ¿Con qué regularidad los colaboradores utilizan la plataforma?
- ¿El uso es esporádico o recurrente dentro del mes?
- ¿Rankmi se está convirtiendo en un hábito organizacional?
📊 Intensidad
- ¿Cuántas sesiones genera cada usuario activo?
- ¿Existen usuarios con uso intensivo?
🏢 Segmentación organizacional
- ¿Qué áreas presentan mayor o menor nivel de adopción?
- ¿Dónde existen brechas de activación?
🔍 Gestión de inactivos
- ¿Quiénes nunca han ingresado a la plataforma?
- ¿Existen patrones de inactividad por edad, área o antigüedad?
- ¿El onboarding digital está funcionando?