Los promotores e inversores necesitan métricas significativas y mejores herramientas para analizar y tomar decisiones sobre los proyectos.
Los datos son nuestra mejor apuesta para entender el pasado, el presente y el futuro.
En las finanzas tradicionales, la obtención de datos es relativamente difícil. En cambio, el blockchain ha roto las barreras a los datos, dando a todo el mundo acceso a un gigantesco libro de contabilidad de información. Sin embargo, la cantidad de datos disponibles ha creado otro problema: encontrar información valiosa es complicado.
Hay docenas de herramientas que ayudan a analizar los datos de DeFi con una variedad de métricas. Sin embargo, estas métricas son en su mayoría bastante básicas. En este artículo, presentaremos las métricas más útiles, así como los datos más avanzados disponibles en la próxima herramienta de Footprint Analytics, DeFi 360,
Datos básicos
- TVL
TVL suele ser la primera métrica en la que se fija la gente y refleja el valor total de todos los activos bloqueados por los usuarios. El crecimiento de TVL suele utilizarse para juzgar si el proyecto está en una tendencia ascendente.
Análisis de la huella – Tendencia de TVL
TVL se mide en dólares. Dado que los precios de las criptomonedas cambian rápidamente, es difícil ver si la subida o la bajada del TVL se debe al cambio de precios o a la incorporación de más inversiones. Por lo tanto, además de la TVL, también es necesario prestar atención a la TVL ajustada.
Por ejemplo, las estadísticas de Footprint Analytics muestran que el TVL en ETH de Liquity (un programa de préstamos que sólo puede bloquear ETH para prestar stablecoins) está ligeramente a la baja en el marco negro del gráfico siguiente, mientras que el TVL en USD está aumentando. Esto se debe al aumento del precio de ETH, que crea la ilusión de que el proyecto está en una tendencia al alza.
Footprint Analytics – TVL en ETH vs USD
Proyectos complejos como Aave y Yearn, que ofrecen funciones de bloqueo y préstamo, complican el uso de la TVL como métrica y hacen necesario combinarla con otras.
- Liquidez neta
La liquidez neta se refiere a la variación de las entradas y salidas con respecto al día o mes anterior. Los cambios pueden analizarse más a fondo en términos de entradas y salidas, y si la fuente principal es la entrada o la pérdida del usuario.
- Ingresos
Los protocolos basados en DEX no pueden medirse sólo por el TVL, ya que los intercambios también generan ingresos. El objetivo final de este tipo de proyectos es maximizar la rentabilidad y los ingresos reflejan sus resultados operativos.
Análisis de la huella – Ingresos
Datos de la huella
La mayoría de las plataformas emiten tokens de gobierno y algunas utilizan un modelo de dos tokens. Los datos de los tokens reflejan en cierto modo la aceptación de la plataforma por parte del mercado
- Información básica
El precio es la métrica más intuitiva, y su subida y bajada está estrechamente relacionada con la oferta y la demanda en el mercado. El precio es también la métrica que más rápido se ve afectada cuando se produce un acontecimiento importante. Por ejemplo, Cream se enfrentó a su segundo gran ataque el 27 de octubre, perdiendo 130 millones. Esto hizo que el precio de CREMA cayera por un precipicio.
Footprint Analytics – Token Price – CREAM
Para aquellos que emiten tokens duales como MakerDAO y Liquity, el seguimiento del número de DAIs y LUSDs acuñados también puede reflejar el grado de participación de los usuarios.
La capitalización de mercado de un token es la multiplicación del precio y la oferta en circulación, lo que refleja el valor de mercado de un proyecto en la industria DeFi.
- Número de poseedores de fichas y tiempo de tenencia
El número de poseedores de tokens refleja cuántos usuarios aprueban el modelo de tokens de la plataforma. Es especialmente importante el número de tokens apostados para obtener derechos de gobierno, que refleja la situación de DAO de la plataforma.
El tiempo de tenencia muestra si el proyecto atrae a más usuarios que creen en el valor a largo plazo del proyecto frente a los especuladores.
- Utilidad
El volumen de circulación refleja la actividad de un token en el mercado, y su relación con la capitalización del mercado es similar a la tasa de rotación. Una mayor circulación refleja un token con un mayor nivel de atención, mientras que una menor circulación es un token con menos atención.
Footprint Analytics – MKR Volume
También cabe destacar la utilidad del token, es decir, si el token minado se estaca en la plataforma para hacer uso del token de gobierno, o se deposita en otros protocolos externos para captar ingresos.
Por ejemplo, el 61% de la stablecoin de Liquity, LUSD, se deposita en el Stability Pool de su propia plataforma. LUSD no desempeña su papel de stablecoin en circulación en comparación con la utilidad de DAI.
Métricas avanzadas
- Datos de la piscina
Todos los TVL de los proyectos DeFi están formados por pools, por lo que para encontrar las razones de las métricas hay que examinar la estructura del pool de un determinado proyecto. Por ejemplo: tamaños de pool, TVLs y cambios de volumen.
Análisis de la huella – Visión general de los pools
- Métricas del usuario
El proyecto siempre gira en torno a los usuarios, y la captura precisa de los usuarios objetivo es el núcleo del desarrollo del proyecto. La clasificación de los datos y el análisis de las capas de los usuarios permiten captar usuarios de calidad con mayor rapidez.
- Retrato del usuario
El conjunto de usuarios puede subdividirse en nuevos y activos. Los nuevos usuarios reflejan la expansión del mercado, mientras que los usuarios activos reflejan el potencial de crecimiento continuo del proyecto.
Análisis de la huella – Visión general de la dirección
El análisis de la variación del importe de las transacciones, el importe de la tenencia y la duración por usuario nos permite comprender la calidad media de los usuarios.
Análisis de la huella – Dirección activa
Si bien los promedios pueden proporcionar una observación de las tendencias generales del comportamiento de los usuarios, siguen siendo insuficientes como base para la ejecución de proyectos. Los promedios suelen diluir los datos importantes, y se requiere una estratificación más profunda del usuario para encontrar los verdaderos problemas y desarrollar el plan de acción adecuado.
Análisis de la huella – Distribución del volumen de operaciones
- Cambio de usuarios
Los usuarios que generan más valor para la plataforma y los desarrolladores necesitan evitar que estos usuarios se marchen. Al clasificar a los usuarios, es posible crear retratos de usuarios y centrarse en las grandes cuentas.
Conocer las preferencias de inversión de los usuarios puede proporcionar un conocimiento más profundo de los mismos y descubrir grupos de usuarios potenciales analizando todas las plataformas DeFi en las que han invertido los usuarios objetivo.
Análisis de la huella – Distribución de protocolos de inversión de direcciones
Análisis cruzado
El análisis cruzado se refiere al análisis comparativo de varias métricas juntas. Los analistas y desarrolladores pueden utilizarlo para encontrar correlaciones entre las métricas y crear hipótesis de negocio.
Por ejemplo, si comparamos el APY con el número de usuarios o con el TVL, podemos analizar los resultados para ver si el aumento del APY está atrayendo más usuarios.
En otro ejemplo, un analista puede comparar el precio de un proyecto con el precio del BTC para determinar si los movimientos del precio se deben a cambios en el valor intrínseco del proyecto o a fuerzas más amplias del mercado.
Análisis de la huella – Precio del token (MKR vs BTC)
Tampoco hay que pasar por alto los atributos de Lego de DeFi, ya que las métricas de los proyectos estrechamente relacionados suelen ser un factor importante en el movimiento. Por ejemplo, Convex ayudó a estimular el crecimiento de la TVL de Curve.
Análisis de la huella – Curve VS Convex en TVL
Resumen
Hay muchas herramientas de análisis en el mercado, pero suelen limitarse a las métricas superficiales.
Para que las partes interesadas tomen decisiones basadas en datos, es crucial profundizar y aplicar análisis avanzados a los datos de la cadena de bloques.
