FAQ zum Thema Analytics für Apps

Jeder App-Betreiber sollte sich einmal Fragen stellen wie: Was ist eigentlich das Ziel meiner App und vor allem wie sollen sich die Nutzer in der App verhalten?
Um Antworten auf solche Fragen zu erhalten, musst du messen, wie deine App genutzt wird und wie sich deine User darin verhalten. Mit anderen Worten: App Analytics betreiben.

 

von: Johannes von Cramon, Growfirst
Geschäftsführer

1. Was ist unter App Analytics zu verstehen?

2. Wie funktionieren App Analytics?

3. Warum sind App Analytics wichtig?

4. Welche verschiedenen Tools kann man verwenden?

5. Was ist Mobile Attribution?

6. Was ist Product Analytics?

7. App Analytics für iOS vs. Android

8. Wie unterscheiden sich App Analytics von Web Analytics?

 

1. Was ist unter App Analytics zu verstehen?

App Analytics setzt du ein, um zu verstehen, wo deine Nutzer der App herkommen und wie sie sich innerhalb deiner App verhalten. Mithilfe dieser Informationen kannst du Werbekampagnen und die App selbst durch datengetriebene Marketing- und Produktentscheidungen verbessern.

 

2. Wie funktionieren App Analytcis?

Um Nutzer innerhalb deiner App zu tracken, solltest du mit sogenannten Software Development Kits, kurz SDKs arbeiten. Diese erfassen sowohl In-App Events, z.B. einen Tap auf einen Button, als auch weitere Eigenschaften deiner Nutzer. Die Zuordnung eines Nutzers über verschiedene Apps und Webseiten hinweg passiert vor allem über bestimmte Identifier der Geräte, Entwickler oder Tool-Anbieter, wie z.B. IDFA, Identifier for Advertiser.

 

3. Warum sind App Analytics wichtig?

Qualitatives Feedback einzelner Nutzer ist gut, aber oft ungenau und für dich nicht in der notwendigen Menge verfügbar, so dass du daraus wirklich Entscheidungen ableiten könntest. App Analytics liefert dir hingegen quantitative Auswertungen über eine Vielzahl von Nutzern, aus denen du genauere Rückschlüsse auf die Gründe ihres Verhaltens ziehen kannst. Aus diesen Erkenntnissen kannst du einen Plan zur weiteren Verbesserung deiner App entwickeln. Außerdem erkennst du ob vielleicht noch Funktionen fehlen oder ob eine bestimmte Funktion lieber entfernt werden sollte.

 

4. Welche verschiedenen Tools kann man verwenden?

Über die Jahre ist die Zahl der Tool-Anbieter stark gewachsen. Eine erste Übersicht von den verschiedenen Spezialbereichen und Marktteilnehmern kannst du dir beispielsweise mit mParticles „Perdiodic Table“ verschaffen. Siehe https://www.mparticle.com/periodictable/
Die wichtigsten Funktionen, die von den meisten Tools geliefert werden, beinhalten wie viele aktive Benutzer in einer gewisse Zeitspanne deine App benutzt haben oder sie zeigen die wichtigsten Conversions deiner App auf. Zusätzlich beinhalten die verschiedenen Tools auch die Benutzerbindung und die Umsatzerlöse, sowie die Akzeptanz verschiedener App-Versionen und eine Kohortenanalyse.

Hier ist eine kleine Auflistung weiterer Tools:

  • Firebase
  • Localytics
  • Appsee
  • iOS App Analytics
  • Countly
  • Flurry Analytics
  • App Annie
  • Mixpanel
  • devtodev

 

5. Was ist Mobile Attribution?

Unter „Mobile Attribution“ ist die Zuordnung von Daten wie Impressions, Clicks, Installs, In-App Events oder Umsätzen zu einem bestimmten Gerät bzw. Nutzer zu verstehen. Nur so kannst du den Conversion Funnel ganzheitlich und zwischen verschiedenen Netzwerken wie Facebook, Google oder der eigenen Webseite vergleichen.
Mobile Attribution ermöglicht dir also die Zuordnung der Nutzer zu bestimmten Kampagnen und hilft dir datenbasierte Entscheidungen bezüglich deiner App zu treffen.

 

6. Was ist Product Analytics?

„Product Analytics“ gehen noch weiter ins Detail. Sie zerlegen die User Journey in einzelne Schritte, um aufzuzeigen, an welchen Stellen deiner App noch Optimierung-potential bezüglich UX, Features und Design gegeben sind. Sie helfen dir zu verstehen, wie ein Nutzer deine App genau benutzt. Jede Nutzeraktion wird dabei getrackt und analysiert. So siehst du, welche Funktionen häufig oder selten genutzt werden, an welchen Stellen Fehler auftreten und welche Bereiche du optimieren kannst.

 

7. App Analytics für iOS vs. Android

Die Funktionsweise der SDKs ist abgesehen von unterschiedlichen Identifiern und Schnittstellen in der Regel sehr ähnlich. Jedoch gilt es dennoch, dass du die plattform-spezifischen Unterschiede beachtest. Bei iOS sollte man beispielsweise immer tracken, wie der Push Notification Opt-in genutzt wird. Bei Android hingegen gibt es diesen nicht.

 

8. Wie unterscheiden sich App Analytics von Web Analytics?

Der größte Unterschied ist, dass App Analytics aktuell noch nicht durch Datenschutzgesetze oder Plattformbetreiber eingeschränkt werden. Das wird sich allerdings demnächst ändern, wenn Apple den Opt-in für seine IDFA ausrollt.
Desweitern unterscheidet sich, dass Web Analytics Cookies zur Auswertung der Nutzeraktivität nutzen, was bei App Analytics nicht der Fall ist.
Bei Updates musst du beachten, dass bei Web Analytics jedes Update gleich ausfällt und sofort auf allen Geräten verfügbar ist. Bei App Analytics hingegen musst du  bei der Auswertung berücksichtigen, dass unterschiedliche Nutzer unterschiedliche Versionen deiner App haben können, da diese auf jedem Smartphone oder Tablet einzeln einem Update unterzogen werden müssen.
Ein weiterer Unterschied zeigt sich darin, dass bei Web Analytics die Aktivität der Nutzer durch Page Views und bei App Analytics durch Screen Views ausgewertet wird.