Was ist Mobile App Analytik?

Die kalte, harte Wahrheit ist, dass es den meisten Apps nicht gelingt, ihre Nutzer zu halten. Die durchschnittliche Mobile App verliert 77 % der täglich aktiven Nutzer innerhalb von 3 Tagen nach der Installation. Das ist eine brutale Realität - aber auch eine riesige Chance für die Teams, die bereit sind, sich die Mühe zu machen, sich von der Konkurrenz abzuheben, indem sie optimierte, personalisierte Erlebnisse schaffen, die die Nutzer immer wieder zurückkommen lassen.

Die Entwicklung von Apps, die wirklich hängen bleiben, erfordert ein tiefes Verständnis des Verhaltens, der Probleme und der Vorlieben Ihrer Nutzer. Das geht am besten mit effektiven Mobile App-Analysen, die Ihnen Aufschluss darüber geben, wo Benutzer stecken bleiben oder frustriert sind, welche Funktionen sie lieben und ob sie den vollen Nutzen daraus ziehen.

In-App-Analysen sind entscheidend. Aber die Reise der Nutzer mit Ihrer App erstreckt sich über mehrere Kanäle und Touchpoints. Um Aktivierung, Engagement und Kundenbindung effektiv zu optimieren, benötigen Sie einen einheitlichen Überblick über das Produktverhalten, Marketingkampagnendaten, Support-Tickets und mehr. Ein wichtiger Trend bei der Analyse von Mobile Apps ist laut einer Studie von Gartner, dass Teams nach integrierten Einblicken in die Customer Journey, in Vertriebs- und CRM-Daten und in den geschäftlichen Kontext suchen, um die Produktnutzungsdaten anzureichern.

In diesem Leitfaden erfahren Sie alles, was Sie über die Analyse von Mobile Apps wissen müssen, einschließlich dieses ganzheitlichen Ansatzes. Wir geben Ihnen alle Einblicke, die Sie benötigen, um einen 360-Grad-Blick auf Ihre Nutzer zu erhalten, das volle Potenzial Ihrer App auszuschöpfen und ein nachhaltiges Wachstum zu erzielen, indem Sie die Nutzerbindung und -bindung verbessern.

Was ist Mobile App Analytik?

Mobile App-Analyse bezieht sich auf den gesamten Prozess der Erfassung, Messung und Analyse von Daten darüber, wie Benutzer mit Ihrem mobilen Produkt interagieren und es erleben. Sie bietet einen Einblick in jedes Tippen, Streichen und Mikroverhalten innerhalb der Umgebung Ihrer App, einschließlich App-Starts, Bildschirmansichten, Schaltflächenklicks, Transaktionen, Abstürze und alle von Ihnen definierten Aktionen. Und wenn Sie die richtigen Tools für die Verhaltensanalyse verwenden, können Sie diese Erkenntnisse über die Nutzung mit anderen Nutzerdaten aus Marketing, Vertrieb, Supportsystemen und mehr verknüpfen.

Mit Mobile App Analytics erhalten Sie wichtige Einblicke in die Verhaltensmuster der Nutzer und in Metriken zur Kundenbindung. Das ist der erste Schritt, um Reibungspunkte innerhalb Ihrer App zu erkennen, die Aha-Momente zu identifizieren, die zur Aktivierung und Bindung der Nutzer führen, und schließlich Ihr Erlebnis für nachhaltiges Wachstum zu optimieren.

Zu den wichtigsten Arten der Mobile App-Analyse gehören:

• Überwachung von App-Kennzahlen - Die Verfolgung wichtiger Kennzahlen wie täglich/monatlich aktive Nutzer, Verweildauer/Bindungsraten, durchschnittliche Sitzungsdauer, Ladezeiten der App, Absturzraten und andere wichtige Indikatoren für den Zustand Ihrer App geben Ihnen einen wichtigen Hinweis auf die Gesamtleistung und Stabilität Ihrer App.
• Kohortenanalyse - Durch die Gruppierung von Nutzersegmenten, die Merkmale wie die Akquisitionskampagne, den Standort, die App-Version oder die Abonnementstufe gemeinsam haben, können Sie hochwertige Personas von Nutzern und deren einzigartiges Engagement und Bindungsverhalten im Laufe der Zeit analysieren und identifizieren.
• Trichter-Analyse - Mobile Apps leben und sterben von ihrer Fähigkeit, die Benutzer durch kritische Conversion-Pfade wie Onboarding, Upgrades und Käufe zu führen. Trichter-Visualisierungen bilden diese Abläufe Schritt für Schritt ab und heben Abbrüche, durchschnittliche Abschlusszeiten und die Aktionen hervor, die zu einer erfolgreichen Navigation führen.
• Sitzungswiederholungen - Durch die Aufzeichnung ganzer Benutzersitzungen können Sie aus erster Hand sehen, wo Verwirrung, Schwierigkeiten oder Frustration auftreten, z. B. durch wütendes Klicken, exzessives Tippen oder langes Verweilen auf unklaren UI-Elementen.
• Voice-of-Customer-Analysen - Qualitative VoC-Analysen zeigen Muster in den Daten von In-App-Umfragen, Benutzerfeedback, Kundenbewertungen und Support-Tickets auf und liefern wichtige Informationen über das "Warum" des Verhaltens Ihrer Benutzer.
• Prädiktive Analysen - Mithilfe von Machine-Learning-Modellen können Sie abwanderungsgefährdete Nutzer identifizieren und das Wachstum optimieren, indem Sie ermitteln, welche hochwertigen Verhaltensweisen die Aktivierung, Conversion und Monetarisierung vorhersagen.
• Customer Journey-Analysen - Die Nutzung einer Mobile App ist nur ein Teil eines viel größeren Puzzles für das Erlebnis der Nutzer. Durch die Integration Ihrer App-Analysedaten mit anderen Quellen wie Marketingkampagnen, Website-Verhaltensweisen, Support-Tickets, Backend-Transaktionen und einem breiteren Unternehmenskontext können Sie die komplette Customer Journey Ihrer Nutzer rekonstruieren und analysieren. Das geht am besten mit Analysetools, die direkt mit Ihrem Data Warehouse als einzige Quelle der Wahrheit arbeiten.

Die Analyse von Mobile Apps ist für wachstumsorientierte Produkt- und Datenteams zu einem unverzichtbaren Baustein geworden. Da die Kosten für die Nutzerakquise in die Höhe schießen und die Messlatte für die Qualität des Erlebnisses immer höher wird, müssen Sie verschiedene Analysetypen kombinieren, um einen umfassenden, detaillierten Einblick zu erhalten, der sicherstellt, dass Ihre App nicht nur Nutzer akquiriert, sondern diese auch durch eine kontinuierliche Optimierung ihrer Reise an sich bindet.

Warum Analysen für Mobilgeräte der Schlüssel zu datengesteuertem Wachstum sind

Nachhaltiges, produktgesteuertes Wachstum hängt davon ab, dass Sie außergewöhnliche, auf die sich verändernden Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden zugeschnittene Erlebnisse bieten - und mit der Analyse mobiler Apps können Sie datengestützte Entscheidungen treffen, die Ihnen dabei helfen:

1. Erhöhung der Benutzerbindung und Reduzierung der Abwanderung
   

   Durch die Analyse von Kundenbindungskohorten und Verhaltensmustern im Laufe der Zeit können Sie die Gründe für die Abwanderung ermitteln und die Erlebnisse verbessern, um die Benutzer langfristig zu binden. Das kann bedeuten, dass Sie mit Re-Engagement-Kampagnen den Abwanderungsrisiken - wie längeren Phasen der Inaktivität - zuvorkommen.

2. Steigerung der täglich/monatlich aktiven Nutzer (DAU/MAU) und der Publikumsaktivierung
   

   Die Analyse von Mobile Apps ermöglicht es Ihnen, die Benutzerströme und Aha-Momente zu identifizieren und zu optimieren, die zu einer anhaltenden Nutzung der App und zur Aktivierung Ihrer Zielgruppen führen, was wiederum höhere DAU/MAU-Kennzahlen zur Folge hat. Eine Medien-App könnte beispielsweise mithilfe von Mobile App Analytics herausfinden, dass Leser, die angepasste Newsfeeds aktivieren, eine um 40 % höhere monatliche aktive Nutzung aufweisen - und diese Erkenntnisse nutzen, um Anpassungsoptionen zu fördern und die UX des Newsfeeds zu verbessern.

3. Akzeptanz von Funktionen fördern
   

   Wenn Sie die Akzeptanz neuer Funktionen messen und die Arbeitsabläufe und Verhaltensweisen modellieren, die auf eine aktive Nutzung der Funktionen hindeuten, können Sie neue Funktionen und Einführungen kontinuierlich optimieren.

4. Steigerung der Conversions
   

   Mithilfe der Erlebnisanalytik für Mobile Apps können Sie jeden Schritt der Nutzer auf kritischen Pfaden wie Kontoerstellung, Checkout oder Abonnement-Upgrades visualisieren. So können Sie Abbruchpunkte identifizieren und das Erlebnis optimieren, um die Conversions zu steigern.

5. Steigern des Customer Lifetime Value (LTV)
   

   Durch die Kombination von Nutzungs- und In-App-Kaufanalysen mit anderen Daten zum Kundenumsatz können Sie hochwertige Nutzersegmente identifizieren, so dass Sie genau verstehen können, welche Aktionen mit einem höheren LTV korrelieren und die Monetarisierung maximieren. Nehmen wir an, Sie finden heraus, dass Nutzer, die innerhalb von 3 Tagen ihren ersten In-App-Kauf tätigen, einen 4-fach höheren LTV haben - das ist ein gutes Signal, um die Erlebnisse und das Onboarding neuer Nutzer zu optimieren, um Käufe innerhalb dieses entscheidenden Zeitfensters zu fördern.

6. Erstellen einer fundierten Roadmap für Ihr Produkt
   

   Mobile App-Analysen liefern Ihnen die quantitativen und qualitativen Erkenntnisse, die Sie benötigen, um Produktideen zu validieren, Experimente durchzuführen und Ihre Roadmap auf der Grundlage dessen zu priorisieren, was das höchste Engagement und den höchsten Wert liefert.

7. Verbesserung der Kundenzufriedenheit (CSAT)
   

   Die App-Analytik liefert Ihnen die Daten, die Sie benötigen, um Schmerzpunkte zu beseitigen, proaktiven Support zu leisten und das durchgängige Erlebnis für den Nutzer kontinuierlich zu verbessern, und kann so die Zufriedenheit und Loyalität der Nutzer steigern.

8. Schnelle Problemerkennung und -lösung
   

   Fehler- und Absturzanalysen, Sitzungswiederholungen und Benutzerfeedback ermöglichen es Ihnen, kritische App-Probleme schnell zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben. Sie können Echtzeitüberwachungen und Warnmeldungen einrichten, die Sie informieren, wenn KPIs einen bestimmten Schwellenwert unterschreiten, so dass Sie schnell auf Probleme reagieren können, bevor sie größere Auswirkungen haben.

9. Optimieren Sie die Marketingeffektivität und den Kunden-LTV
   

   Durch die Integration von App-Analysen mit Daten aus Marketingkampagnen können Sie komplette User Journeys abbilden, um Ihre wertvollsten Akquisitionskanäle zu ermitteln und den ROI zu maximieren. Auf diese Weise erhalten Ihre Teams ein vollständigeres Bild, das ihnen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Marketingdaten eines Unternehmens könnten beispielsweise zeigen, dass Facebook-Anzeigen zu einem hohen Anmeldevolumen führen. Die Analyse von Mobile Apps könnte jedoch aufzeigen, dass diese Nutzer unterdurchschnittliche Kaufraten und LTV aufweisen. Indem sie die Punkte in verschiedenen Kontexten miteinander verbinden, können sie ihre Akquisitionsausgaben auf qualitativ hochwertigere Nutzer mit höherem Lifetime Value trichtern.

Durch die Analyse mobiler Apps, die kritische KPIs, Blocker und Chancen aufzeigt, erhalten Sie die nötigen Einblicke, um Ihre Produktstrategien zu validieren, bei Bedarf schnell Kurskorrekturen vorzunehmen und die Optimierung für ein nachhaltiges produktgesteuertes Wachstum fortzusetzen.

Implementierung der mobilen Datenanalyse: Auswahl der richtigen Tools

Um mit der Verfolgung und Analyse von Daten aus Mobile Apps zu beginnen, müssen Sie Ihre App so ausstatten, dass sie bestimmte Benutzeraktionen, so genannte "Events", erfasst. Alles, vom Starten der App über das Klicken auf eine Schaltfläche, das Anzeigen eines Bildschirms, das Absenden eines Formulars, das Abschließen einer Transaktion bis hin zu einem Absturz, kann als Ereignis gelten.

Die Ereignisse, die Sie überwachen möchten, hängen von Ihrem Produkt und Ihrem Geschäftsmodell ab. Eine E-Commerce App kann zum Beispiel Ereignisse rund um das Durchsuchen von Produktkatalogen, das Hinzufügen von Artikeln zu einem Warenkorb, das Einleiten des Checkouts und den Abschluss von Käufen erfassen. Eine Spiele-App könnte stattdessen Level-Starts, Highscores, die Verwendung von Power-Ups und In-App-Kaufversuche erfassen.

In der Vergangenheit haben viele Teams mit All-in-One-Analysetools der ersten Generation wie Amplitude, Mixpanel und Heap begonnen. Diese Lösungen instrumentieren Ihre App und bieten wertvolle, sofort einsetzbare Metriken und Visualisierungen für mobile Umgebungen.

Tools der ersten Generation können ein guter Einstieg sein - aber sie haben auch große Einschränkungen für Unternehmen, die bei der Skalierung ihrer Mobile App-Analysen das Beste herausholen wollen.

Diese Tools schaffen Datensilos, indem sie Ihre App-/Produktdaten in einer eigenen Blackbox-Umgebung isoliert von Ihren anderen Kunden- und Geschäftsdaten aufbewahren.
Wenn Sie nur die In-App-Analysen betrachten, entgeht Ihnen ein großer Teil des Bildes. Was ist, wenn ein Nutzer sich nach einem frustrierenden Erlebnis mit dem Support abwendet? Oder was ist, wenn ein wertvoller Kunde häufig zwischen Ihrer App und Ihrer Website hin- und herwechselt? Vielleicht stellen Sie sogar fest, dass eine beträchtliche Anzahl von Kündigungen außerhalb Ihrer App erfolgt, was die Genauigkeit der ausschließlich auf die App bezogenen Metriken zur Kundenbindung untergräbt.

Der Vordenker in Sachen Produktdaten, John Humphrey, beschreibt das Problem folgendermaßen:

Wenn ich Ihnen eine Produktanalyseplattform übergebe, sollte man meinen, dass ich begeistert wäre, wenn PMs die Kundenbindungsrate betrachten würden. Aber nur die Hälfte der Abbrüche fand innerhalb des Produkts statt. Die andere Hälfte geschah, weil jemand zum Telefon griff, um zu stornieren.

Für diese Stornierungen wurden keine Ereignisse erstellt, so dass unsere Kundenbindungskurven in erheblichem Maße falsch dargestellt wurden. Das untergräbt sofort die Glaubwürdigkeit eines jeden Tools der ersten Generation.

Wenn Sie sich mit Analyselösungen der ersten Generation ein vollständiges Bild von der Reise und den Erlebnissen Ihrer Nutzer über die verschiedenen Kanäle hinweg machen wollen, müssen Sie eine umgekehrte ETL-Transformation durchführen, um die Daten in Ihr Warehouse zu bekommen, und dann Business Intelligence-Tools verwenden. Das ist nicht nur kostspielig und zeitaufwändig, sondern bedeutet auch, dass Ihre Daten möglicherweise inkonsistent sind und potenzielle Schwachstellen in der Datensicherheit aufweisen.

Den meisten dieser Tools mangelt es auch an der Flexibilität, die Daten ad hoc zu erforschen, sie strategisch neu auszurichten und Antworten auf Fragen zu finden, die sich aus den verschiedenen Quellen und der Modellierung komplexer User Journeys ergeben. Außerdem werden sie in der Regel nach Ereignisvolumen abgerechnet, so dass eine Skalierung bei wachsendem Datenbedarf nicht möglich ist.

Deshalb empfehlen wir, von Anfang an in eine moderne modulare Datenarchitektur zu investieren, die auf einem Cloud Data Warehouse basiert.

Anstatt sich auf begrenzte Einzellösungen zu verlassen, bauen immer mehr Unternehmen modulare Daten-Stacks auf, indem sie Best-of-Breed-Tools auf Cloud-Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Databricks aufsetzen.

Sie können eine modulare Customer Data Platform (CDP) aufbauen, die mit Ihnen skaliert, indem Sie Tools wie Segment, Snowplow oder RudderStack verwenden, um Ihre Apps zu instrumentieren und die Datenströme direkt an Ihr Warehouse zu leiten.

Dann benötigen Sie eine Analyseplattform der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics, die nativ auf der Grundlage Ihrer im Warehouse gespeicherten Daten arbeitet - App-Ereignisströme, aber auch Website-Verhalten, Marketing-Interaktionen, Support-Tickets, Liefer- und Fulfillment-Tracking, Transaktionen und mehr.

Optimizely Warehouse-Native Analytics nutzt Ihr Data Warehouse als einzige Quelle der Wahrheit und ermöglicht es Produktteams, das volle Potenzial der Mobile App-Analyse auszuschöpfen, um eine intelligente, nutzerzentrierte Optimierung zu erreichen.

Verbessern Sie die Analyse Ihrer Mobile Apps mit einem zukunftsweisenden Ansatz

Bei der effektiven Analyse mobiler Apps geht es um mehr als nur um die Verfolgung von Metriken - es geht darum, ein tieferes Verständnis für Ihre Nutzer zu erlangen, um App-Erlebnisse zu schaffen, die sie wirklich begeistern. In der heutigen hart umkämpften mobilen Landschaft können Sie es sich nicht leisten, Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Daten oder Annahmen zu treffen.

Aus diesem Grund setzen zukunftsorientierte Produkt- und Wachstumsteams auf einen modernen, Warehouse-nativen Ansatz für die mobile Analyse, der Ihnen einen umfassenden Einblick in das Erlebnis Ihrer App und die Interaktion mit Ihrem Produkt über alle Kanäle hinweg verschafft.

Die Optimizely Warehouse-Native Analytics Plattform für Produkt- und Customer Journey-Analysen arbeitet nativ auf Ihrem Data Warehouse und ermöglicht es Ihnen, das volle Potenzial von Mobile App-Analysen auszuschöpfen und intelligente Optimierungen vorzunehmen. Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie:

• Modellieren und visualisieren Sie komplexe Multi-Channel User Journeys über App-Ereignisse, Website, Marketing, Support-Interaktionen, Transaktionen und mehr
• Einblicke in hochwirksame Conversion Trichter wie Onboarding Flows, Checkouts, Upgrades, etc. analysieren
• Teilen Sie Ihre App-Analysen sicher mit anderen Teams mit Hilfe von anwendungsfall- und domänenspezifischen Analyseanwendungen und kollaborativen Arbeitsumgebungen.
• Segmentieren Sie Benutzer in hochwertige Kohorten auf der Grundlage von Engagement-, Verhaltens- und Umsatzmustern, um die größten Wachstumschancen zu nutzen.
• Anreichern von App-Ereignisdaten mit qualitativen Voice-of-Customer-Warehouse-Daten, einschließlich Umfrage-Bewertungen und Support-Tickets
• Überlagern Sie Geschäftskontext wie Preisgestaltung, Lagerbestand, Logistik und Umsatzdetails aus CRM- und anderen Systemen, um einen vollständigen Einblick in die Customer Journey zu erhalten.
• Führen Sie Ad-hoc-Untersuchungen durch, um neue Fragen schnell zu beantworten, indem Sie Datenquellen strategisch neu ausrichten und Hypothesen testen.
• Richten Sie eine automatische Überwachung mit benutzerdefinierten Warnmeldungen für kritische KPIs wie Kundenbindung, Conversion Rates, Ladezeiten und Absturzraten ein.

Die nächste Generation der Analyse von Mobile Apps ist da. Ohne Datensilos oder Analyse-Engpässe erhalten Teams die verwertbaren 360-Grad-Kundeneinblicke, die sie benötigen, um das produktgesteuerte Wachstum durch außergewöhnliche Erlebnisse zu beschleunigen - jedes Mal.