Was ist Mobile Analytics?

Was ist mobile Analytik?

Mobile Analytics, auch bekannt als Mobile App Analytics, bezieht sich auf den Prozess der Analyse, wie Benutzer mit einer mobilen Anwendung in großem Umfang interagieren. Durch die Überwachung der gesamten App-Interaktionen mit Funktionsnutzung, Reibungspunkten, Absturzraten, Prozessengpässen und Abbrüchen liefert Mobile Analytics wichtige Informationen, die App-Entwickler zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit (UX) nutzen können.

Mobile Analysen helfen nicht nur dabei, Probleme mit der Benutzerfreundlichkeit von Apps aufzudecken, sondern auch die Wirksamkeit von Verbesserungen zu überwachen, so dass App-Entwickler schnell fundierte UX-Entscheidungen auf der Grundlage von Nutzungsmetriken treffen können. Je besser die UX ist, desto mehr Nutzer werden von einer Anwendung angezogen und bleiben bei ihr.

Aus diesen Gründen sollte die mobile Analyse ein wesentlicher Bestandteil des Bereitstellungs- und Wartungsprozesses für mobile Anwendungen sein, um sicherzustellen, dass die Anwendungen erfolgreich sind und sich entsprechend den Bedürfnissen und Erwartungen ihrer Nutzer weiterentwickeln.

Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen Web- und Mobile Analytics, die Arten von Mobile Analytics, spezifische Metriken, die Sie verfolgen sollten, und wie Teams in einem Unternehmen Mobile Analytics zu ihrem Vorteil nutzen können.

• Web-Analytik vs. mobile Analytik
  
• Arten der mobilen Analytik
• Metriken für die mobile Analyse
• Wie verschiedene Teams mobile Analysen in einer Organisation nutzen
• Bewährte Verfahren für die mobile Analyse
  
• Herausforderungen der mobilen Analytik
  
• Wie man die Analyse von mobilen Anwendungen verfolgt
  
• Wie Couchbase Mobile helfen kann
  

Web-Analytik vs. mobile Analytik

Bei beiden geht es zwar um die Analyse der Interaktion von Nutzern mit Anwendungen, aber die Webanalyse unterscheidet sich von der mobilen Analyse. Webanwendungen haben ganz andere Zugriffs- und Interaktionsmuster und Metaphern als mobile Anwendungen. Die Interaktion mit Webanwendungen umfasst beispielsweise das Klicken auf Links und das Scrollen durch Seiten, während die Interaktion mit mobilen Anwendungen auf Gesten wie Tippen, Streichen und Schieben basiert. Daher gibt es zwischen den einzelnen Analysemethoden deutliche Unterschiede. Um es noch weiter aufzuschlüsseln:

• Web-Analytik misst und überwacht Interaktionen wie Ansichten, Anzeigenklicks, Top-Seiten, Gesamtumsatz und Event-Tracking.
• Mobile Analytik misst und überwacht Metriken wie Anwendungsgeschwindigkeit und Betriebszeit, sowie In-App-Engagement, Monetarisierungsbemühungen und UX-Engpässe und muss die Unterschiede zwischen den Benutzerinteraktionsmetaphern der einzelnen mobilen Plattformen berücksichtigen.

Aufgrund der Unterschiede ist die mobile Analyse nicht so einheitlich wie die Webanalyse. Während Web-Analyse-Kennzahlen für so gut wie alle Web-Apps gelten, treffen viele Mobile-Analyse-Kennzahlen möglicherweise nicht auf jede mobile App zu. Aus diesem Grund sollten Sie im Vorfeld klare Ziele und eine Strategie festlegen, um sicherzustellen, dass Sie die für die Erfolgsmessung wichtigsten Metriken verfolgen.

Arten der mobilen Analytik

Es gibt viele Arten von mobilen Analysemetriken, die Sie messen können; welche Sie jedoch einsetzen, hängt davon ab, wie Ihre App funktioniert, welche Plattformen sie nutzt und welche Funktionen die Benutzeroberfläche (UI) bietet. Hier sind ein paar typische Beispiele:

Leistung der App
Messung der Leistung einer mobilen App umfasst die Erfassung von Dingen wie anfängliche Ladezeiten, Geschwindigkeit des Übergangs zwischen Bildschirmen und Aufgaben sowie Fehlerquoten. Anhand solcher Metriken können App-Entwickler erkennen, wo sie ihre Zeit investieren müssen, um die Leistung zu verbessern.

In-App-Engagement
Die Messung von Benutzeraktivitäten, wie z. B. die auf einem bestimmten Bildschirm oder einer Reihe von Aufgaben verbrachte Zeit, kann UX-Engpässe und Bereiche für Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit aufdecken.

App-Monetarisierung
Viele App-Entwickler kostenlose Versionen anbieten und diese mit In-App-Käufen und kostenpflichtigen Premiumfunktionen monetarisieren. Durch die Messung der Monetarisierungsbemühungen über Zeit und Demografie hinweg können Entwickler erkennen, welche Monetarisierungsstrategien für welche Arten von Nutzern am besten funktionieren.

Mobile Werbung
Die Analyse der Interaktionsrate von In-App-Werbung nach demografischen Merkmalen der Nutzer ist für Vermarkter von Vorteil, da sie die Wirksamkeit von Anzeigen anhand der tatsächlichen Interaktion beurteilen können.

Metriken für die mobile Analyse

Die für die mobile Analyse zu messenden Metriken variieren, aber einige der gängigsten sind:

• Downloads oder Installationsvolumen: Die Verfolgung der Anzahl der Downloads für eine mobile Anwendung gibt Ihnen einen Eindruck von der Akzeptanz und der allgemeinen Beliebtheit der Anwendung.
• Monatlich und täglich aktive Nutzer (MAU/DAU): Die Verfolgung des durchschnittlichen Nutzeraufkommens in täglichen und monatlichen Zeiträumen gibt Ihnen einen Eindruck von der Gesamtnutzung einer App.
• Beibehaltungsquote: Die Überwachung der wiederholten Nutzung im Laufe der Zeit hilft dabei, die Dauerhaftigkeit und Beliebtheit der App zu bestimmen.
• Konversionsrate: Die Verfolgung des Volumens der Nutzer, die von einer kostenlosen zu einer kostenpflichtigen oder von einer Basis- zu einer Premiumstufe konvertiert sind, hilft Ihnen, den Erfolg Ihrer Marketingmaßnahmen zu messen, und gibt Ihnen Aufschluss über Bereiche, in denen Verbesserungen erforderlich sind.
• Abbrecherquote: Die Messung der Anzahl der Deinstallationen, der Stellen, an denen sie in der UX der App aufgetreten sind, und der damit verbundenen Bewertungen oder des Feedbacks kann den Entwicklern dabei helfen, die Probleme zu verbessern, die zum Abbruch der Anwendung führen.

Wie verschiedene Teams mobile Analysen in einer Organisation nutzen

Je nach Rolle oder Schwerpunkt Ihres Unternehmens können Sie sich auf unterschiedliche mobile Analysemetriken und -techniken verlassen. Was für ein Produktteam wichtig ist, ist für ein UX/UI-, Marketing- oder Technikteam möglicherweise nicht so wichtig. Es ist auch wichtig zu bedenken, dass das obere Management möglicherweise andere Ziele verfolgt als die Teams, die die täglichen Aufgaben erledigen, und den Erfolg anhand anderer Metriken bestimmt.

Im Folgenden werden einige der Möglichkeiten vorgestellt, wie Teams innerhalb eines Unternehmens mobile Analysen nutzen können:

• Produktmanager und ihre Teams verlassen sich auf Analysen, um die Beliebtheit bestimmter Funktionen und Eigenschaften ihrer Anwendungen zu ermitteln. Die Analysen helfen ihnen bei der Entscheidung, wo sie Zeit und Mühe in Innovationen investieren und welche Funktionen sie abschaffen oder verbessern sollten. Durch Messungen können sie die Effektivität von Änderungen erkennen und diese schnell anpassen.
• UI/UX-Teams setzen Techniken wie A/B-Tests ein, um die Auffindbarkeit von Funktionen zu messen und die besten UI-Pfade für eine optimale Benutzererfahrung zu ermitteln.
• Marketingteams nutzen mobile Analysen, um die Effektivität von App-Promotions und Werbekampagnen zu messen, so dass sie ihre Botschaften und Taktiken auf der Grundlage der Analyseergebnisse verstärken oder anpassen können.
• Entwicklungsteams nutzen mobile Analysen, um Leistungs- und Codeprobleme zu verstehen, die zu Abstürzen und schlechter Benutzerfreundlichkeit führen.

Bewährte Verfahren für die mobile Analyse

Die Einhaltung der Best Practices für die mobile Analyse stellt sicher, dass Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Analysebemühungen ziehen und keine entscheidenden Probleme übersehen. Achten Sie immer darauf:

• Planen Sie sorgfältig und legen Sie Ziele fest, bevor Sie ein neues Projekt beginnen.
• Holen Sie sich frühzeitig die Zustimmung der Geschäftsleitung ein, um die Beteiligung der Betroffenen und ihrer Teams zu optimieren.
• Legen Sie Messgrößen für die Analyse fest und definieren Sie klar, was Erfolg bedeutet.
• Gewährleistung des Datenschutzes für sensible Daten.
• Ergreifen Sie unverzüglich Maßnahmen zur Analyseergebnisse und die Verbesserung oder Verschlechterung zu verfolgen.

Herausforderungen der mobilen Analytik

Bei den Herausforderungen der mobilen Analyse geht es oft um Daten. Zu den häufigsten Hindernissen gehören:

• Datenerfassung: Wenn Sie die Daten zahlreicher Geräte nicht in großem Umfang erfassen, könnten Sie wertvolle Erkenntnisse über verbesserungswürdige Bereiche übersehen und möglicherweise Umsatzeinbußen erleiden.
• Datenvolumen: Sie müssen über eine narrensichere Methode zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen für die Analyse verfügen.
• Sauberkeit der Daten: Daten müssen sauber, konsistent und unkompliziert sein, damit sie nachvollziehbar sind und verwertbare Erkenntnisse liefern.

Wenn Sie diese grundlegenden Herausforderungen im Voraus verstehen, können Sie sich entsprechend vorbereiten.

Wie man die Analyse von mobilen Anwendungen verfolgt

Es gibt viele verschiedene Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs), die bei der mobilen Analyse zu berücksichtigen sind. Die wichtigsten, auf die man sich konzentrieren sollte, sind jedoch diejenigen, die die Kundenbindung, das Wachstum und die Abbruchraten bestimmen. Anhand dieser KPIs können Sie zukünftige Ausgaben und Wachstum analysieren und vorhersagen.

Ein schlechtes Nutzererlebnis ist die Hauptursache für den Abbruch einer mobilen App. Aus diesem Grund ist es wichtig, den reibungslosen Ablauf und die Geschwindigkeit der Navigation zu überwachen und Elemente wie die durchschnittliche Wartezeit für allgemeine Aufgaben wie Installation, Updates und Speichern des Status sowie Abstürze und unerwartetes Verhalten zu messen.

Es ist auch wichtig, die Interaktion mit Kampagnenanzeigen und Angeboten für Marketingmaßnahmen zu verfolgen. Sie können die Nachverfolgung vereinfachen, indem Sie die Nutzer in demografische Kategorien wie Altersgruppe, geografische Region und Beruf einteilen. Was bei Nutzern in bestimmten Berufen oder Regionen des Landes funktioniert, funktioniert bei anderen nicht. Daher ist es wichtig, dass Sie diese Nuancen richtig analysieren, um alternative Vorgehensweisen zu bestimmen.

Und schließlich sollten Sie sich überlegen, warum etwas passiert, und nicht nur, was passiert ist. Wenn ein Absturz während einer bestimmten Aufgabe gelegentlich auftritt, sollten Sie den gesamten Verlauf der Interaktion betrachten. Tippen einige Benutzer während des Wartens zu häufig und überlasten damit Ihre Prozessverarbeitung, was zu dem Absturz führt? Wenn dies der Fall ist und die Aufgabe für frustrierende Verzögerungen anfällig ist, sollten Sie prüfen, ob sie schneller ausgeführt werden kann oder ob eine Warteanzeige eingeblendet werden sollte.

Wie Couchbase Mobile helfen kann

Couchbase Mobile ist hilfreich für Mobile-Analytics-Initiativen, da es Daten auf dem Gerät erfasst und mit Couchbase Capella™ in der Cloud synchronisiert, wo sie in aggregierter Form mit Capella Columnar Services analysiert werden können. Im Einzelnen bietet unser mobiles Angebot Folgendes:

Eine Cloud-native Datenbank: Capella Columnar erlaubt Echtzeit-Datenanalyse auf derselben Plattform wie die operativen Anwendungs-Workloads. Sie können schnell auf die aus der Analyse gewonnenen Informationen reagieren, um Änderungen an Ihrer Anwendung vorzunehmen. Außerdem kann sie schnell skaliert werden, um veränderten Anwendungs- oder Analyseanforderungen gerecht zu werden. Dies ist ideal für die Echtzeit-Betriebsanalyse, die für mobile Analysen erforderlich ist.

Eine eingebettete Datenbank: Couchbase Lite ist die einbettbare Version von Couchbase für mobile und IoT-Apps, die Daten lokal auf dem Gerät speichert. Sie bietet volle CRUD- und SQL-Abfragefunktionalität sowie Unterstützung für Vektorsuche und prädiktive Abfragen zum Aufrufen von KI-Modellen am Rand.

Datensynchronisierung von der Cloud zum Edge: Eine sichere, hierarchische Gateway für die Datensynchronisierung über das Internet sowie die Peer-to-Peer-Synchronisierung zwischen Geräten mit Unterstützung für Authentifizierung, Autorisierung und fein abgestufte Zugriffskontrolle.

Zusätzliche mobile Ressourcen

Wenn Sie noch mehr über mobile Anwendungen und Analysen lesen möchten, besuchen Sie unser Blog und Konzepte Drehscheibe und sehen Sie sich die folgenden Ressourcen an:

Capella Columnar Produktseite
Warum Sie eine mobile Datenbank brauchen
Was ist native mobile Entwicklung? (Vorteile, Tools, Ressourcen)
Offline-vorrangig: Eine Denkweise für die Entwicklung schnellerer, zuverlässigerer mobiler Anwendungen