Was ist Mobile Analytics?
Mobile Analytics umfasst die Erfassung und Analyse von Nutzerverhaltensdaten zur Verbesserung der App-Leistung.
Was ist Mobile Analytics?
Mobile Analytics, auch bekannt als Mobile-App-Analytics, bezeichnet den Prozess der großflächigen Analyse, wie Nutzer mit einer mobilen Anwendung interagieren. Durch die Überwachung von Gesamtanwendungsinteraktionen hinsichtlich der Funktionsnutzung, Reibungspunkten, Absturzraten, Prozessengpässen und Abbrüchen liefert Mobile Analytics wichtige Informationen, die App-Entwickler zur Verbesserung der Benutzererfahrung (UX) verwenden.
Mobile Analytics hilft nicht nur dabei, Usability-Probleme von Apps aufzudecken, sondern überwacht auch die Wirksamkeit von Verbesserungen. Dadurch können App-Entwickler schnell fundierte UX-Entscheidungen auf Basis von Nutzungsmetriken treffen. Je besser die UX, desto mehr Nutzer zieht eine Anwendung an und desto länger werden sie gehalten.
Aus diesen Gründen sollte Mobile Analytics ein wesentlicher Bestandteil des Bereitstellungs- und Wartungsprozesses von mobilen Apps sein und dazu beitragen, dass Apps erfolgreich sind und sich kontinuierlich an die Bedürfnisse und Erwartungen ihrer Nutzer anpassen.
Lesen Sie weiter, um in die Unterschiede zwischen Web- und Mobilanalysen, die Arten von Mobilanalysen, spezifische Metriken, die Sie verfolgen sollten, und die Art und Weise einzutauchen, wie Teams in einem Unternehmen Mobilanalysen zu ihrem Vorteil nutzen können.
Web-Analytics vs. Mobile-Analytics
Obwohl es bei beiden um die Analyse geht, wie Nutzer mit Anwendungen interagieren, unterscheidet sich Web-Analytik von der mobilen Analytik. Web-Apps weisen völlig andere Zugriffs- und Interaktionsmuster sowie Metaphern auf als mobile Apps. Beispielsweise beinhaltet die Interaktion mit Web-Apps das Klicken auf Links und das Scrollen durch Seiten, während die Interaktion mit mobilen Apps auf Gesten wie Tippen, Wischen und Gleiten basiert. Daher weist jede Analyseaktivität deutliche Unterschiede auf. Um es noch weiter aufzuschlüsseln:
- Webanalyse misst und überwacht Interaktionen wie Aufrufe, Werbe-Klicks, Top-Seiten, den Gesamtumsatz und das Event-Tracking.
- Mobile Analytics misst und überwacht Kennzahlen wie Anwendungsgeschwindigkeit und Verfügbarkeit sowie die Interaktion innerhalb der App, Monetarisierungsmaßnahmen und UX-Engpässe und muss dabei die Unterschiede zwischen den Metaphern der Benutzerinteraktion der einzelnen mobilen Plattformen berücksichtigen.
Aufgrund dieser Unterschiede ist die mobile Analyse nicht so universell einsetzbar wie die Web-Analyse. Während Kennzahlen der Web-Analyse auf praktisch alle Web-Apps zutreffen, gelten viele Kennzahlen der mobilen Analyse möglicherweise nicht für jede mobile App. Aus diesem Grund sollten Sie im Voraus klare Ziele und eine Strategie festlegen, um sicherzustellen, dass Sie die Kennzahlen erfassen, die für die Messung des Erfolgs am relevantesten sind.
Arten von Mobile Analytics
Es gibt viele Arten von Kennzahlen für mobile Analysen, die gemessen werden können; welche Sie jedoch verwenden, hängt davon ab, wie Ihre App funktioniert, auf welchen Plattformen sie läuft und welche Funktionen die Benutzeroberfläche (UI) antreiben. Hier sind einige typische Beispiele:
App-Leistung
Das Messen des Leistung einer mobilen App Das umfasst die Erfassung von Aspekten wie anfänglichen Ladezeiten, der Geschwindigkeit von Übergängen zwischen Bildschirmen und Aufgaben sowie Fehlerraten. Solche Metriken helfen App-Entwicklern zu verstehen, worauf sie ihre Zeit verwenden sollten, um die Leistung zu verbessern.
In-App-Engagement
Die Messung von Nutzeraktivitäten wie der auf einem bestimmten Bildschirm oder bei einer Reihe von Aufgaben verbrachten Zeit kann UX-Schwachstellen und Bereiche für Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit aufdecken.
App-Monetarisierung
Viele App-Entwickler Bieten Sie kostenlose Versionen an und monetarisieren Sie diese durch In-App-Käufe und kostenpflichtige Premium-Funktionen. Durch die Messung der Monetarisierungsbemühungen über die Zeit und nach Demografie können Entwickler sehen, was für Monetarisierungsstrategien bei welchen Benutzertypen am besten funktioniert.
Mobiles Werben
Die Analyse der Engagement-Rate von In-App-Werbung nach demografischen Merkmalen der Nutzer nützt Vermarktern, die so die Wirksamkeit von Werbung anhand des tatsächlichen Engagements messen können.
Mobile-Analytics-Metriken
Metriken zur Messung für mobile Analysen variieren, aber einige der gängigsten sind:
- Downloads oder Installationsumfang: Die Erfassung der Anzahl der Downloads einer mobilen App gibt Ihnen Aufschluss über ihre Akzeptanzrate und allgemeine Beliebtheit.
- Monatliche und tägliche aktive Nutzer (MAU/DAU): Die Erfassung des durchschnittlichen Benachutzervolumens in täglichen und monatlichen Zeitrahmen vermittelt Ihnen ein Gefühl für die Gesamtnutzung einer App.
- Bindungsrate: Die Überwachung der wiederholten Nutzung im Laufe der Zeit hilft dabei, die App-Bindung und -Beliebtheit zu bestimmen.
- Konversionsrate Die Messung des Volumens von Nutzern, die von kostenlosen zu kostenpflichtigen oder von Basis- zu Premium-Tarifen gewechselt haben, hilft dabei, den Erfolg Ihrer Marketingmaßnahmen zu messen, und liefert Einblicke in Bereiche, die verbessert werden müssen.
- Abbruchrate: Die Messung der Anzahl von Deinstallationen, wo sie in der App-UX auftraten, und aller damit verbundenen Bewertungen oder Rückmeldungen kann Entwicklern helfen, Probleme zu beheben, die zur Abwanderung führen.
Wie verschiedene Teams mobile Analysen in einem Unternehmen nutzen
Je nach Ihrer organisatorischen Rolle oder Ihrem Schwerpunkt verlassen Sie sich möglicherweise auf unterschiedliche Kennzahlen und Techniken der mobilen Analytik. Was zum Beispiel für ein Produktteam wichtig ist, ist für ein UX/UI-, Marketing- oder Engineering-Team möglicherweise nicht von gleicher Bedeutung. Es ist auch wichtig zu bedenken, dass das obere Management andere Ziele verfolgen kann als Teams, die tägliche Aufgaben ausführen, und den Erfolg möglicherweise anhand anderer Kennzahlen misst.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie Teams innerhalb einer Organisation mobile Analysen nutzen können:
- Produktmanager und ihre Teams verlassen sich auf Analysen, um die Beliebtheit bestimmter Funktionen und Attribute ihrer Apps aufzudecken. Analysen helfen ihnen bei der Entscheidung, wo sie Zeit und Mühe in Innovationen investieren und welche Funktionen sie einstellen oder verbessern sollten. Durch Messungen können sie die Wirksamkeit von Änderungen sehen und schnell Anpassungen vornehmen.
- UI/UX-Teams nutzen Techniken wie A/B-Tests, um die Auffindbarkeit von Funktionen zu messen und die besten UI-Pfade für eine optimale Nutzererfahrung zu ermitteln.
- Marketing-Teams nutzen Mobile Analytics, um die Wirksamkeit von App-Promotionen und Werbekampagnen zu bewerten, sodass sie Botschaften und Taktiken basierend auf den Analyseergebnissen verstärken oder anpassen können.
- Engineering-Teams nutzen Mobile Analytics, um Leistungsprobleme und Code-Fehler zu verstehen, die zu Abstürzen und einer schlechten UX führen.
Best Practices für Mobile Analytics
Die Befolgung von Best Practices für Mobile Analytics stellt sicher, dass Sie das Beste aus Ihren Analysebemühungen herausholen und keine entscheidenden Probleme übersehen. Achten Sie stets auf Folgendes:
- Planen Sie sorgfältig und setzen Sie sich Ziele, bevor Sie ein neues Projekt beginnen.
- Sichern Sie sich frühzeitig die Unterstützung der Führungsebene, um die Beteiligung der Stakeholder und ihrer Teams zu vereinfachen.
- Bestimmen Sie Kennzahlen für die Analyse und definieren Sie klar, was Erfolg ausmacht.
- Gewährleisten Sie den Schutz sensibler Daten.
- Ergreifen Sie sofort Maßnahmen zu Analyseergebnisse und Verbesserungen oder Verschlechterungen nachzuverfolgen.
Herausforderungen der mobilen Analytik
Herausforderungen im Bereich der mobilen Analytik drehen sich oft um Daten. Zu den häufigsten Hindernissen gehören:
- Datenerhebung Wenn Sie nicht in großem Maßstab Daten von zahlreichen Geräten erfassen, könnten Sie wertvolle Erkenntnisse über Verbesserungspotenziale übersehen und möglicherweise Umsatz einbüßen.
- Datenvolumen Sie müssen über eine narrensichere Möglichkeit verfügen, große Datenmengen für die Analyse zu speichern und zu verarbeiten.
- Datenreinheit Daten müssen sauber, konsistent und unkompliziert sein, um Rückverfolgbarkeit und umsetzbare Erkenntnisse zu ermöglichen.
Das Verständnis dieser grundlegenden Herausforderungen von vornherein wird Ihnen helfen, sich entsprechend vorzubereiten.
So tracken Sie Mobile-App-Analysen
Es gibt viele verschiedene Key Performance Indicators (KPIs), die bei mobilen Analysen zu berücksichtigen sind; die wichtigsten, auf die man sich konzentrieren sollte, sind jedoch diejenigen, die die Bindungs-, Wachstums- und Abwanderungsraten bestimmen. Sie können diese KPIs nutzen, um zukünftige Ausgaben und das Wachstum zu analysieren und vorherzusagen.
Eine schlechte Benutzererfahrung ist die Hauptursache für die Aufgabe von Mobil-Apps. Aus diesem Grund ist es von entscheidender Bedeutung, die Flüssigkeit und Geschwindigkeit der Navigation zu überwachen und Metriken wie die durchschnittliche Wartezeit für häufige Aufgaben wie Installation, Updates und das 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 Benutzer in demografische Kategorien wie Altersgruppe, geografische Region und Beruf einteilen. Was für Benutzer in bestimmten Berufen oder Regionen des Landes funktioniert, funktioniert möglicherweise für andere nicht. Daher ist es entscheidend sicherzustellen, dass Sie diese Nuancen richtig analysieren, um alternative Vorgehensweisen zu bestimmen.
Schließlich sollten Sie berücksichtigen, warum Dinge passieren, und nicht nur, was passiert ist. Wenn ein Absturz während einer bestimmten Aufgabe gelegentlich auftritt, betrachten Sie den gesamten Verlauf der Interaktion. Tippen einige Benutzer während des Wartens zu häufig und überlasten Ihre Prozessverarbeitung, was zum Absturz führt? Wenn dies der Fall ist und die Aufgabe zu frustrierenden Verzögerungen neigt, sollten Sie sie schneller machen oder eine Warteanzeige einblenden.
Wie Couchbase Mobile helfen kann
Couchbase Mobile ist hilfreich für mobile Analyseinitiativen, da es Daten auf dem Gerät erfasst und mit Couchbase Capella™ in der Cloud synchronisiert, wo sie mithilfe von Couchbase Analytics-Diensten aggregiert und skaliert analysiert werden können. Konkret bietet unser mobiles Angebot:
Eine Cloud-native Datenbank: Couchbase Analytics ermöglicht Echtzeit-Datenanalyse auf derselben Plattform wie operative Anwendungsworkloads. Sie können schnell auf die aus Analysen gewonnenen Informationen reagieren, um Änderungen an Ihrer Anwendung vorzunehmen. Sie lässt sich zudem schnell skalieren, um den sich ändernden Anforderungen von Anwendungen oder Analysen gerecht zu werden. Dies ist ideal für die Echtzeit-Betriebsanalyse, die für mobile Analysen erforderlich ist.
Eine eingebettete Datenbank: Couchbase Lite Couchbase Lite ist die einbettbare Version von Couchbase für Mobil- und IoT-Anwendungen, die Daten lokal auf dem Gerät speichert. Sie bietet vollständige CRUD- und SQL-Abfragefunktionen sowie Unterstützung für Vektorsuche und prädiktive Abfragen zum Aufrufen von KI-Modellen am Edge.
Datensynchronisation von der Cloud zum Edge: Eine sichere, hierarchische Gateway für Datensynchronisation über das Web sowie Peer-to-Peer-Synchronisation zwischen Geräten, mit Unterstützung für Authentifizierung, Autorisierung und fein-körnige Zugriffskontrolle.
Zusätzliche mobile Ressourcen
Wenn Sie weiter über mobile Themen im Zusammenhang mit mobilen Anwendungen und Analysen lesen möchten, können Sie besuchen unser Blog und Konzepte Drehscheibe und überprüfen Sie die folgenden Ressourcen:
Couchbase Analytics-Produktseite
Warum Sie eine mobile Datenbank benötigen
Was ist native mobile Entwicklung? (Vorteile, Werkzeuge, Ressourcen)
Offline-first: Eine Denkweise für die Entwicklung schnellerer, zuverlässigerer mobiler Apps