Vier häufige Fallen bei Mobile Analytics, die es zu vermeiden gilt!

Seitdem die mobile Analyse immer mehr an Bedeutung gewinnt, ist die Vermeidung von Fallstricken eine Herausforderung, der sich Unternehmen stellen müssen. Wenn Ihr Unternehmen in die mobile Analyse einsteigen möchte, erläutert dieser Artikel, wie Mobile Analytics implementiert wird und geht auf die vier häufigsten Mobile Analytics-Fallen ein, die anfänglich auftreten können.

Bauen Sie Ihr Business mit Mobile Analytics weiter aus

Seit die Nutzung von Mobiltelefonen 2016 erstmals die von Laptops und Desktop-Computern überholt hat, hat sich die Abhängigkeit von mobilen Geräten standig erhöht.

Laut einem vor kurzem veröffentlichen Bericht kamen im Jahr 2020 68% des gesamten Website-Verkehrs über mobile Geräte. Andere Untersuchungen haben auch gezeigt, dass die durchschnittliche Zeit, die mit mobilen Apps verbracht wird, im Jahr 2021 weltweit bei 4,2 Stunden pro Tag lag (laut App Annie), was ein Anstieg um 30 % gegenüber 2019 ist.

Mit der zunehmenden Nutzung von Mobiltelefonen hat sich auch die Art und Weise, wie Nutzer mit einer Marke interagieren, erheblich verändert. Es ist zu beachten, dass die durchschnittliche Verweildauer auf einer Website in Sekunden, die durchschnittliche App-Sitzungsdauer jedoch in Minuten gemessen wird. Dies weist darauf hin, dass viele Marketingteams die Mobile Analytics-Fallen erfolgreich vermieden haben.

Mit mehr als 3000 Apps, die jeden Tag auf den Markt kommen, wird es jedoch immer schwieriger, die Aufmerksamkeit der Nutzer zu gewinnen.

In den letzten Jahren mussten die Unternehmen ihre Marketingaktivitäten signifikant neu ausrichten und, um den immer anspruchsvolleren Anforderungen ihrer Kunden gerecht zu werden, einen „Mobile-First“-Ansatz verfolgen

Und hier kommt Mobile Analytics ins Spiel.

Was ist Mobile Analytics?

Mobile Analytics ist ein mehrschichtiger Prozess zum Sammeln von Daten zum Nutzerverhalten, die dann interpretiert werden, um wichtige Geschäftseinblicke zu erhalten.

Mobile Analytics beginnt mit dem Tracking einfacher Datenpunkte: Download-Rate, Sitzungsdauer, In-App-Käufe, Gerätedetails, Anzahl der täglichen oder monatlichen Nutzer, Crashpoints etc.

Nach der Extraktion dieser Informationen können sich Datenanalysten eine Meinung zu wichtigen Leistungsindikatoren bilden. Diese sind:

  • Engagement,
  • Retention,
  • Attribution usw.

Solche Mobile Analytics-Metriken liefern Ihnen unschätzbare Informationen über Ihren Kundenstamm, sein Verhalten und wie sich das auf Ihre Leistung auswirkt.

Die Wichtigkeit von Mobile Analytics

Viele Unternehmen haben Mobile Analytics erst mal nicht implementiert. Dies führt zu einem Mangel an Erkenntnissen darüber, wie Kunden mit ihrer Marke interagieren. Durch diesen Datenmangel werden Performance-Probleme verschleiert und es ist schwierig zu erkennen, welche Marketingstrategie der beste Weg ist.

Während viele Unternehmen mittlerweile über eine solide Webanalyse verfügen, fehlt es ihnen, ohne die Implementierung von Mobile Analytics, an aussagekräftigen Daten. Kundenverhalten bedeutet, dass Menschen oft von verschiedenen Geräten aus und zu verschiedenen Tageszeiten mit Ihrer Marke interagieren. Daher sind alle Erkenntnisse, die ausschließlich von einem Gerätetyp stammen, lückenhaft.

Nur die Hälfte der Gleichung zu haben, wird unweigerlich die Entscheidungsfindung und die Zukunftsplanung erschweren. Mit nicht synchronen Daten sind Customer Journeys für Entwickler und Vermarkter wenig aufschlussreich, was zu unfundierten Entwicklungs- und Expansionsbemühungen führt.

Mit einem gut ausgestatteten Mobile-Analytics-Anbieter und einem umfassenden Plan können Unternehmen wählen, auf welche Schlüsselmetriken sie sich als Reaktion auf größere Markttrends und Quartalsergebnisse konzentrieren möchten – um ihr Wachstum zu beschleunigen und die Kundenbindung zu stärken.

Die Wichtigkeit, in Mobile Analytics zu investieren, wird zunehmend erkannt, da sie sowohl zur Produktoptimierung wie auch zum effektiven Marketing beigetragen.

Bei der mobilen Analyse ist es wichtig, Fehler, welche die meisten Unternnehmen zu Beginn der Implementierung begehen, zu vermeiden.

Mobile Analytics: Wo anfangen?

Wenn sich Ihre App in der Entwicklung befindet, sind Absturz-Metriken von entscheidender Bedeutung. Sobald Sie in der Produktion sind, sollten Sie auf folgende Metriken achten:

  • Engagement
  • Selbstbehalt
  • Abwanderungsraten
  • In-App-Käufe
  • Durchschnittliche Sitzungsdauer

Nimmt man noch die monatlichen und täglichen aktiven Nutzer (MAUs und DAUs), die Anzahl der Downloads und die Kohortenanalyse hinzu (um nur einige wenige KPIs zu nennen), so erscheinen die Vielfalt und die Menge der Daten auf den ersten Blick sicherlich gewaltig.

Es gibt jedoch leicht verfügbare und intuitive App-Analysetools, die Ihnen helfen, den Überblick zu behalten.

Um Mobile Analytics voll auszuschöpfen und für die Zukunft gerüstet zu sein, empfehlen unsere Experten von e-CENS ein dreistufiges Toolkit, bestehend aus:

1. Analyse des Nutzerverhaltens

Werkzeuge wie Firebase: Unterstützt jeden, der seine mobile Analyse verbessern und das Verhalten seiner Nutzer verstehen will. Firebase ist ein hochgradig anpassbares Tool, das ereignisbasierte Daten sammelt, um tiefe Einblicke in die Segmentierung Ihres Kundenstamms und Informationen zu Absturzdaten, In-App-Kaufstatistiken, Zuordnungsinformationen etc. zu liefern.

2. Attribution

Mit Tools wie Adjust oder Branch können Sie mehr über Ihre spezifischen Conversion-Touchpoints erfahren. Attributionsdaten sind entscheidend für den Einblick in die Customer Journey. Sie sind ebenso nützlich, um Kundenabwanderungen oder die Abonnementperformance zu untersuchen. Attribution-Tools helfen Ihnen, Ihre Zielgruppe und deren Gewohnheiten ausserhalb Ihrer App zu verstehen, um besser auf ihre Bedürfnisse eingehen zu können.

3. Kundenerlebnis-Managment

Wenn die Analyse der In-App-Daten ein gewisses Maß an Kundenunzufriedenheit oder einen Rückgang des Engagements erkennen lässt, ist es an der Zeit, sich an Kundenerlebnis-Management-Tools zu wenden. Lösungen wie MoEngage helfen Ihnen bei der Entscheidung, welche Strategie zur Verbesserung des Nutzererlebnisses angewendet werden soll: vom Erhöhen der Lautstärke bei Push-Benachrichtigungen bis hin zur vollständigen Personalisierung der Nutzer. Ein auf den Kunden zugeschnittenes Erlebnis ist ein sicherer Weg, die Zufriedenheit zu steigern und die Kundenbindung zu erhöhen.

Vier häufige Mobile Analytics-Fallen

Die Analyse Ihrer Daten und die Umwandlung in verwertbare Erkenntnisse mag zwar intuitiv erscheinen, es ist aber auch leicht, Fehler zu machen.

Achten Sie auf diese häufigen Fallen:

  1. Kognitive Voreingenommenheit. Die Interpretation der Daten erfordert ein Höchstmaß an Objektivität. Es spielt keine Rolle, wie viel Mühe Sie sich gegeben haben, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen (z. B. einen Anstieg der Akquisitionen) – das Ergebnis Ihrer Bemühungen spiegelt sich möglicherweise immer noch nicht in den Daten wider. An diesem Punkt muss das Problem erkannt und angegangen werden, es darf auf keinen Fall ignoriert werden!
  2. Vanity-Metriken (Erfolge, die gar keine sind) Wenn Ihre Download-Raten Ihre DAU- und MAU-Zahlen übersteigen, ist das kein gutes Zeichen – ganz gleich, wie toll die Download-Grafik auf den ersten Blick aussieht. Untersuchen Sie Ihre Metriken nicht einzeln, sondern in einem größeren Zusammenhang.
  3. Sich auf Analysen einer einzigen Plattform verlassen. Aufgrund der zunehmenden Zugänglichkeit des Internets setzen sich Nutzer heutzutage auf vielfältige Weise mit Marken auseinander. Über einen Link können sie zwar auf die Website gelangen, aber vielleicht möchten sie stattdessen die App auf ihrem Telefon öffnen, wegen der besseren Benutzeroberfläche. Zuhause besuchen sie die Website möglicherweise erneut von ihrem Desktop-Computer aus, um länger und gezielter zu surfen. All diese Daten sind gleichermaßen wertvoll. Für einen umfassenden Überblick über die Profile Ihrer Kunden müssen sie plattformübergreifend aggregiert werden.
  4. Das Fehlen klarer Ziele. Wenn Sie sich die Möglichkeiten der Datenintelligenz zunutze machen, ohne sich klare Ziele zu setzen, besteht die Gefahr, dass Sie sich in den Unmengen von Diagrammen und Tabellen verlieren. Nutzen Sie Ihr Wissen und wenden es auf konkrete Themen an. Für die einen kann das eine kurze Sitzungsdauer sein, für andere eine niedrige Konversionsrate.

Die Interpretation von Daten ist der Schlüssel zur Bewältigung der Herausforderungen im Bereich Mobile Analytics

Während sich viele dafür entscheiden, Mobile Analytics erst zu implementieren, nachdem ihre App etwas an Fahrt gewonnen hat, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Datenauswertung dazu da ist, Sie bei jedem Schritt des Weges zu führen.

Sobald Sie Ihren ersten Download-Marker erreicht und aktive Nutzer gewonnen haben, arbeiten Sie bereits mit wichtigen Informationspunkten.

Indem Sie verwertbare Erkenntnisse an erste Stelle setzen, sind Sie in der Lage, die Entscheidungen Ihres Kundenstamms zu verstehen, Nutzen aus diesen zu ziehen und sein Wachstum zu fördern.

Interesse, mehr über Mobile Analytics zu erfahren?

Wir sind keine unparteiischen Beobachter des Mobile Analytics-Ökosystems. Wir von e-CENS unterstützen Unternehmen aktiv mit Roadmaps, die ihrem Budget und ihren Zielen entsprechen. Es ist von entscheidender Bedeutung, mit einer Agentur zusammenzuarbeiten, die in der Lage ist, eine effektive Mobile Analytics-Strategie zu implementieren, die Ihnen Einblicke in die Nutzer liefert, um Ihre App-Entwicklung für die kommenden Jahre zu unterstützen.

Nagendra Yadav

Nagendra Yadav

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