Mobile Analysen

Was ist Mobile Analytics?

Mobile Analytics ist eine Form der Produktanalyse. Diese Art von Business-Intelligence-Software erfasst und zeigt Nutzerverhalten und -muster in mobilen Anwendungen durch Seiten- und Feature-Tagging. Diese Daten fließen in Entscheidungen ein, wie die mobile Produkterfahrungverbessert, das Engagement in der mobilen App gesteigert und Geschäftsergebnisse erzielt werden können.

Vorteile der Nutzung von Mobile-Analytics-Software

Mobile-Analytics-Daten können Produktmanagern (PMs) helfen, das Engagement und die Zufriedenheit mobiler Nutzer effektiv zu verfolgen – und dies über einen längeren Zeitraum zu messen. Mobile Analytics kann Ihnen beispielsweise helfen zu verstehen:

• App-Versionen: Wer nutzt welche Version Ihrer App?
• Nutzer einer alten App-Version erleben möglicherweise Probleme, die Sie bereits in einer neueren Version behoben haben – und belasten Ihr Team mit Support-Tickets und Anfragen zu Problemen, die längst gelöst sind. Mobile Analytics kann Ihnen helfen zu ermitteln, wie viele Nutzer noch immer alte App-Versionen verwenden, damit Sie den Umfang und die Dringlichkeit eines Updates auf Ihre neueste Version einschätzen und dann die entsprechenden Maßnahmen innerhalb Ihrer App ergreifen können.
• Bindungsrate: Wie viele Nutzer bleiben langfristig dabei?
• Die Bindungsrate ist der Prozentsatz der Nutzer, die Ihre App nach der ersten Installation oder Nutzung weiterhin verwenden. Zu verstehen, wie lange Nutzer Ihrer App treu bleiben und wo die Nutzung abnimmt, kann ein wertvoller Schritt sein, um die gesamte User Journey zu verstehen – und letztendlich zu optimieren. Während es typisch ist, dass die Bindungsraten nach dem ersten Launch oder der Onboarding-Phase abnehmen, können dramatische Einbrüche auf größere Probleme hinweisen, die es wert sein könnten, angegangen zu werden.
• Feature-Adoption: Wie interagieren Nutzer mit den Funktionen der mobilen App?
• Die Feature-Adoption ist ein hervorragender Indikator dafür, wie gut neue App-Funktionen angenommen werden – und ob Nutzer einen Mehrwert darin finden (und sie somit in ihren Alltag integrieren). Das Tagging bestimmter Funktionen in Ihrer mobilen App ermöglicht es Ihnen zu verstehen, wie häufig ein bestimmter Bereich oder eine Funktion in Ihrer App genutzt wird – und von wem.
• Core Events: Erhalten Nutzer einen Mehrwert aus Ihrer mobilen App?
• Das Tagging der wichtigsten Funktionen, Seiten und Track-Events in Ihrer mobilen App hilft Ihnen zu beurteilen, ob Nutzer Ihr Produkt wie vorgesehen verwenden. In Pendo werden diese getaggten Elemente und Aktionen als Core Eventsbezeichnet. Ein Core Event ist das, was ein Nutzer tut, wenn er eine bedeutungsvolle Nutzung Ihrer App demonstriert – mit anderen Worten, wenn er eine Funktion verwendet, die ihm hilft, den vollen Wert Ihres Produkts zu erkennen, und ihn dazu bringt, wiederzukommen.
• Seiten-Tags: Wie bewegen sich Nutzer durch Ihre mobile App?
• Das Tagging mobiler Seiten hilft Ihnen, den Fluss und das Verhalten Ihrer mobilen App-Nutzer zu verstehen. Indem Sie verstehen, welche Seiten sie besuchen – und welche Aktionen sie auf jeder Seite durchführen – können Sie Möglichkeiten identifizieren, ihre Workflows zu optimieren, die Navigation zu vereinfachen oder besondere Momente einzubauen, die ihre Journey bereichern.

Weitere Informationen zu den KPIs, bei deren Messung ein Mobile-Analytics-Tool helfen kann, finden Sie in diesem E-Book über die Top 10 der mobilen KPIs, die Sie verfolgen sollten (und warum).

Warum sind Mobile-Analytics-Tools wichtig?

Heute erwarten Nutzer Software, die nahtlos, intuitiv und angenehm ist – ob zu Hause oder bei der Arbeit, im Web oder auf Mobilgeräten. Und in der Ära von Multi-Screen- und Multi-Session-Produkterlebnissen ist eine Mobile-First-Denkweise – informiert durch ein Verständnis davon, wie sich Ihre Nutzer sowohl in Ihren webbasierten als auch in Ihren mobilen Produkten verhalten (und wie sie zwischen diesen wechseln) – entscheidend für die Optimierung des Engagements. Mobile Analytics bietet eine grundlegende Datenschicht, die Unternehmen nutzen können, um das Erlebnis ihrer mobilen Nutzer zu messen und zu verbessern.

Wie werden Mobile-App-Analytics eingesetzt?

Für viele Teams beginnt die Entscheidung, Mobile-App-Analytics in den Tech-Stack zu integrieren, mit dem Stellen von Fragen. Zum Beispiel:

• Welche Funktionen meiner mobilen App liefern den größten Mehrwert für die Nutzer?
• Wie bewegen sich Nutzer durch die App und navigieren darin?
• Welche potenziellen Auswirkungen hat die Einstellung dieser alten App-Version?
• Wie viele Nutzer muss ich über ein Versions-Update informieren?
• An welchem Punkt der Journey brechen Nutzer ab oder kommen nicht weiter?

Mit Mobile-Analytics-Tools können PMs die gesamte User Journey einsehen und Möglichkeiten identifizieren, wie ihr Produkt diese verbessern kann. Diese Tools helfen PMs auch dabei, Mobile-App-Analytics mit operativen Kennzahlen zu korrelieren, um einen klaren Überblick darüber zu erhalten, wie bestimmte mobile Funktionen Geschäftsergebnisse beeinflussen – wie gesteigerte Produktivität, weniger Support-Tickets oder -Anrufe und eine höhere Nutzerzufriedenheit.

Eine Plattform wie Pendo, die sowohl Mobile Analytics als auch In-App-Engagement-Tools (einschließlich Guides und Umfragen) kombiniert, ist ideal für PMs, die das Nutzerverhalten über Sitzungen und Geräte hinweg verstehen – und dann entsprechend handeln möchten.

Angenommen, Sie bereiten die Einstellung einer alten Version Ihrer App vor, müssen aber zunächst die möglichen Auswirkungen verstehen – und eine Strategie entwickeln, um die Änderung den Nutzern zu kommunizieren. Pendo for MobileAnalytics kann Ihnen helfen zu identifizieren, welche Nutzer noch die alte App-Version verwenden, um sie dann zu segmentieren und mit In-App-Nachrichten anzusprechen, die sie über die bevorstehende Einstellung informieren und sie zum entsprechenden App-Store weiterleiten. Wenn diese Nutzer die neueste Version der App aktualisieren und öffnen, können Sie ihnen anschließend ein individuelles Onboarding- Walkthrough bereitstellen, das neue Vorteile und Funktionen vorstellt, die sie in der älteren App-Version möglicherweise nicht genutzt haben oder auf die sie keinen Zugriff hatten.

Wie Mobile Analytics Produktteams bei datengestützten Entscheidungen unterstützt

Bei Mobile Analytics geht es nicht nur darum, Daten zu sammeln – es geht darum, diese Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die Ihre Produktstrategie prägen, die User Experience (UX) verbessern und Wachstum fördern. So nutzen Produktteams Mobile Analytics, um klügere Entscheidungen zu treffen:

Identifizieren Sie, welche Funktionen die Retention fördern

Durch die Verfolgung des In-App-Verhaltens können Teams genau bestimmen, welche Funktionen von treuen Nutzern am häufigsten verwendet werden. Wenn beispielsweise 80 % der Nutzer, die eine Social-Sharing-Funktion nutzen, innerhalb von 7 Tagen zurückkehren, ist das ein Signal dafür, dass diese Funktion eine starke Bindungswirkung erzeugt. Diese Erkenntnisse helfen Teams, das Erfolgreiche zu verstärken und diese Funktionen gezielter zu fördern.

Priorisieren Sie die Roadmap auf Basis von Verhaltenserkenntnissen

Es ist leicht, Annahmen darüber zu treffen, was Nutzer wollen – aber Mobile Analytics liefert konkrete Belege. Wenn bestimmte Funktionen wenig genutzt werden, müssen sie möglicherweise überdacht oder entfernt werden. Umgekehrt können stark frequentierte Funktionen darauf hinweisen, wo Mehrwert geschaffen wird und wo weitere Investitionen sinnvoll sind. Nutzungs-Heatmaps, Event-Tracking und Pfade/Funnels, die User Flows veranschaulichen, können allesamt dazu beitragen, Roadmap-Entscheidungen auf der Grundlage realer Nutzerverhaltensweisen zu treffen.

Reibungspunkte erkennen und das Nutzer-Onboarding optimieren

Die ersten Minuten der App-Nutzung sind entscheidend. Analytics kann genau zeigen, wo Nutzer den Onboarding-Prozess abbrechen. Brechen sie beim Registrieren ab? Überspringen sie ein Tutorial? Erteilen sie keine Berechtigungen? Diese Erkenntnisse ermöglichen es Produktteams, Onboarding-Flows per A/B-Test zu optimieren, Reibungspunkte zu vereinfachen und erste Eindrücke zu verbessern – was zu besseren Aktivierungsraten führt.

App-Abstürze & Fehler schneller erkennen

Analytics-Plattformen umfassen häufig Performance-Monitoring und Absturzberichte. Echtzeit-Benachrichtigungen und Absturzprotokolle helfen Produkt- und Entwicklungsteams, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie eine größere Nutzerbasis betreffen. Die Reduzierung von Fehlern schützt nicht nur Ihren Ruf – sie verbessert direkt die Nutzerzufriedenheit und die Bindungsrate.

Welche Mobile-Analytics-Daten sollte ich tracken?

Das Tracking der richtigen Metriken ist entscheidend, um zu verstehen, wie Nutzer mit Ihrer mobilen App interagieren, Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren und datengestützte Produktentscheidungen zu treffen. Hier sind einige der wertvollsten Mobile-Analytics-Metriken und warum sie wichtig sind:

DAU/MAU (täglich aktive Nutzer / monatlich aktive Nutzer)

Warum es wichtig ist: Diese Metriken zeigen, wie viele Nutzer täglich oder monatlich zu Ihrer App zurückkehren. Ein gesundes DAU/MAU-Verhältnis weist auf eine hohe Nutzerbindung und einen guten Product-Market-Fit hin.

Bindungsrate

Warum es wichtig ist: Die Bindungsrate zeigt, wie gut Ihre App Nutzer nach ihrem ersten Besuch zurückbringt. Eine hohe Bindungsrate bedeutet, dass Nutzer Ihrem Produkt einen Mehrwert beimessen, während eine niedrige Bindungsrate auf ein schlechtes Onboarding oder mangelndes Feature-Engagement hinweisen kann.

Sitzungsdauer & -häufigkeit

Warum es wichtig ist: Diese Werte zeigen Ihnen, wie lange Nutzer in Ihrer App bleiben und wie oft sie zurückkehren. Kurze, seltene Sitzungen könnten darauf hindeuten, dass Ihre App die Nutzerbedürfnisse nicht erfüllt oder schwer zu navigieren ist.

Funnels & Nutzerflüsse

Warum es wichtig ist: Funnels helfen Ihnen zu erkennen, wo Nutzer bei wichtigen Workflows wie Onboarding, Checkout oder Registrierung abspringen. Die Abbildung dieser Flüsse ermöglicht es Ihnen, Reibungspunkte zu identifizieren und das In-App-Erlebnis zu optimieren.

Absturzberichte & Performance

Warum es wichtig ist: Eine langsame oder fehlerhafte App führt zu Abwanderung. Das Tracking von Abstürzen und Performance-Problemen hilft Ihnen, technische Korrekturen zu priorisieren und das Nutzererlebnis zu schützen.

In-App-Events (z. B. Button-Klicks, Bildschirmaufrufe)

Warum es wichtig ist: Event-Tracking gibt Ihnen einen detaillierten Einblick, wie Nutzer mit Features interagieren. Diese Daten sind entscheidend, um die Nutzerabsicht zu verstehen und aufzudecken, welche Aktionen zu Conversions oder Abbrüchen führen.

💡 Profi-Tipp: Das Tracking von In-App-Events gibt Ihnen Einblick in die Nutzerabsicht und das Nutzerverhalten – weit über reine Seitenaufrufe hinaus.

Attributionsquellen

Warum es wichtig ist: Attribution zeigt Ihnen, woher Ihre Nutzer kommen – bezahlte Anzeigen, organische Suche, App Store usw. Dies hilft Ihnen, den ROI Ihrer Akquisitionsmaßnahmen zu verstehen und zu ermitteln, welche Quellen die wertvollsten Nutzer liefern.

Mobile Analytics vs. Web Analytics: Die wichtigsten Unterschiede verstehen

Sowohl Mobile- als auch Web-Analytics liefern entscheidende Einblicke in das Nutzerverhalten und die Anwendungsperformance. Sie bedienen jedoch grundlegend unterschiedliche Umgebungen und Nutzerinteraktionen.

Was ist der Zweck von Mobile Analytics?

Mobile Analytics konzentriert sich auf das Tracking von Interaktionen innerhalb mobiler Apps und erfasst Daten, die für mobile Geräte spezifisch sind, wie App-Abstürze, Push-Benachrichtigungs-Interaktionen und Sitzungshäufigkeit. Das Tracking mobilspezifischer Daten ist unerlässlich, da mobile Nutzer aufgrund der portablen Natur der Geräte und der berührungsbasierten Interaktionen häufig anders mit Inhalten interagieren.

Wie sich Web Analytics unterscheidet

Im Gegensatz dazu befasst sich die Web-Analyse in erster Linie mit der Verfolgung des Nutzerverhaltens auf Websites, auf die über Webbrowser auf Desktops oder Mobilgeräten zugegriffen wird. Dazu gehören Kennzahlen wie Seitenaufrufe, Nutzerfluss, Absprungraten und die auf Seiten verbrachte Zeit. Die hier eingesetzte Technologie stützt sich stark auf Cookies und URL-Tracking, um Einblicke in die Navigation und Interaktion der Nutzer mit Webseiten zu gewinnen.

Der klare Unterschied zwischen Mobile-App-Analyse und Web-Analyse

Der wesentliche Unterschied zwischen mobiler Analyse und Web-Analyse liegt in der Art der erfassten Daten und ihrer Verwendung zur Optimierung der Nutzererfahrung. Mobile Analyse ist unverzichtbar für Apps, die für häufigen, mobilen Zugriff konzipiert sind, und erfordert ein Verständnis der Offline-Datensynchronisierung sowie des Nutzerengagements in verschiedenen Kontexten. Die Web-Analyse hingegen liefert umfassendere Einblicke in die Effektivität von Inhalten und Strategien zur Nutzerbindung bei eher statischen, informationsorientierten Interaktionen.

Das Verständnis dieser Unterschiede kann Unternehmen dabei helfen, ihre digitalen Strategien effektiv anzupassen und sicherzustellen, dass sie die Erwartungen der Nutzer erfüllen und das Engagement auf allen Plattformen und Geräten verbessern.

Wo kann ich mehr über mobile Analyse erfahren?

Wenn Sie tiefer in die mobile Analyse einsteigen möchten, schauen Sie sich diese Pendo-Ressourcen an:

• Selbstgeführte Tour: Erfahren Sie, wie Ihnen die Analyse hilft, die User Journey zu verstehen
• E-Book: Entdecken Sie die Top 10 der mobilen KPIs, die Sie verfolgen sollten (und warum)
• E-Book: Erfahren Sie, wie ein analysegesteuerter Ansatz die digitale Akzeptanz fördert

So bringen Sie produktgeführte Prinzipien in Ihre mobile App-Erfahrung

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