Titelbild Blog Post "App Analytics"

Warum Analytics für meine App wichtig ist

Wenn es an die Entwicklung einer Mobile App geht, so dominieren Faktoren wie eine gut durchdachte Mobile-Strategie, ein tolles Design-Konzept sowie eine solide und hochwertige Entwicklung. Die elementare Bedeutung von App-Analytics wird hingegen oftmals verkannt. Aber erst eine intensive Analyse der App-Nutzung kann letztendlich tatsächlich festmachen, ob sich all die Mühe, Arbeit und finanzielle Investition in eine App gelohnt haben. App-Betreiber sind daher gut beraten, sich näher mit User Engagement und User Behavior zu befassen.

Die kontinuierliche App-Optimierung, als Basis nachhaltigen Erfolgs, erfordert die regelmäßige Analyse relevanter Key-Performance-Indikators (KPIs) – also Kennzahlen, anhand derer der Fortschritt oder die Ziel-Erfüllung ermittelt werden kann. Im Rahmen der App-Nutzung können hierfür verschiedene anonymisierte Aufzeichnungen gemacht werden, die u. a. einen Einblick in die Benutzergruppen der App, das User-Engagement oder das Verhalten der Nutzer geben können.

Idealerweise werden die relevanten KPIs bereits vor oder während der Konzeption und Entwicklung einer App definiert. Welche KPIs relevant sind, bestimmt der jeweilige Use-Case der App und was ich als App-Betreiber mit der App erreichen möchte. Mögliche Fragen wären:

  • Wie lautet die Anzahl der totalen App-Downloads?
  • Wie viele dieser User sind davon noch aktiv?
  • Inwiefern interagieren die User mit der App?
  • Welche Features werden gerne genutzt? Welche werden ignoriert?
  • Welcher Channel generiert die meisten/ wertvollsten App-User?
  • Erfahren App-User Pannen bzw. technische oder UX-basierte Probleme?
  • Wie viel Zeit verbringt ein User in meiner App?

Einige wichtige Key-Performance-Indikators (KPIs):

  • Anzahl App-Downloads
  • Woher stammen die Downloads (App Store, Website, etc.)
  • Monthly Active Users / Daily Active Users
  • App Downloads pro Land
  • App Downloads pro Gerätemodell
  • Session-Länge (insbesondere relevant für Content-Apps)
Blog Post "App Analytics": App Usage Plattforms

Welchen Gerätetyp nutzen User für die App?

 

Blog Post "App Analytics": App Usage KPIs

Apples Analytics-Tool: Übersicht wichtiger KPIs


Ein Beispiel
: qando – die kostenlose Info-Service-App der Wiener Linien – informiert den User über das Vorankommen mit den öffentlichen Verkehrslinien. Gemäß Wiener Linien zählt die Routenplanung und der Abfahrtsmonitor zu den am häufigsten genutzten App-Features. Vermutlich wird bei dieser App weniger die Session-Länge als vielmehr die Anzahl der Daily Active Users eine Rolle spielen. Sinkt die Session-Länge der App nach einer Änderung im Routenplaner, könnte dies zum Beispiel ein Indikator für eine Verbesserung der Usability sein.


Nach der Analyse ist vor der Analyse

Nachdem wertvolle Analytics-Daten gesammelt wurden, sollten die nächsten Schritte für die Weiterentwicklung der App determiniert werden. Eventuell müssen – basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen – neue Ziele formuliert werden. Es gilt, Antworten auf folgende Fragen zu finden:

  • Wo sehe ich Optimierungsbedarf?
  • Welche statistischen Werte möchte ich ändern?
  • Was kann ich tun, um meine Ziele zu erreichen/ KPIs zu verbessern?

Möglicherweise ergibt die Analyse, dass eine bestimmte Seite besonders häufig besucht oder ein bestimmter Button gar nicht geklickt wird. In jedem Fall ermöglichen die Analyse-Outputs eine Optimierung der Usability.


Tools und Möglichkeiten

Als App-Betreiber habe ich mehrere Möglichkeiten, um die Vorteile von App-Analytics zu nutzen. Zwei dieser Möglichkeiten möchten wir hier hervorheben.

Apple und Google bieten über einen Entwickler-Zugang bereits tolle Analytics-Tools an. Daten wie App-Downloads, aktive User und Geräteverteilung lassen sich damit gut veranschaulichen und können bereits einen ersten Eindruck hinsichtlich der App-Nutzung bieten. Hierfür ist keine direkte Integration von Analytics-Software in die App notwendig.

Falls man etwas tiefer in die Nutzung der App blicken möchte und beispielsweise Events wie Button-Klicks und Seitenbesuche erfassen will, kann hierfür eine Analytics-Software in die App integriert werden. Diese erlaubt dann die Beantwortung detaillierterer Fragen zur App-Nutzung:

  • Wie verwenden meine User die App?
  • Welche Features werden häufig genutzt?
  • Welche Features werden gar nicht genutzt?

Als Anbieter für Analytics-Software kommen beispielsweise Google Firebase oder Fabric.io in Frage. Das Besondere: Beide Tools ermöglichen in ihrem Dashboard die Aggregation aufgezeichneter iOS- und Android-Daten und deren Gegenüberstellung. Der App-Betreiber hat somit die Möglichkeit, die Nutzung der einzelnen Features auch zwischen den beiden Plattformen zu vergleichen. Bei der Integration ist hierfür natürlich auf die gewählten Benennungen der aufgezeichneten Events (z. B. Button-Klick) zu achten, um eine Zuordnung auf allen Plattformen zu ermöglichen.

Beispiele für Analytics-Events:

  • Bounce-Rate (d. h. Absprungrate von Usern; z. B. relevant im Registrierungsprozess)
  • Wie viele User haben erfolgreich einen Tweet gesendet?
  • Wie viele User haben sich eine bestimmte Content-Seite angesehen?
  • Wird ein bestimmtes Feature häufig genutzt?
  • Welche Features werden gar nicht oder selten genutzt?
  • Welche Buttons werden häufig/ selten geklickt?

Der Mobile Solutions Experte all about apps rät jedenfalls dazu, die Vorteile tiefgreifender App-Analyse gewinnbringend zu nutzen. Allerdings sollte vorab geklärt werden, welche KPIs für eine bestimmte Anwendung sinnvoll sind, um eine stetige App-Optimierung zu gewährleisten. Hilfreich hierfür wäre, sich aus User-Sicht mit der App auseinanderzusetzen. Welche Bedürfnisse hat ein User? Welchen Mehrwert bietet die App, um diesen Use-Case abzubilden? Anhand der Antworten lassen sich jene Variablen herausdestillieren, die mit App-Analytics gemessen werden müssen, um den Nutzen der App und damit auch den App-Erfolg nachhaltig zu sichern.