Untersuchung von App Analytics im Vergleich zu Web Analytics

Im ersten Beitrag unserer Artikelserie „Analytics jenseits von Dashboards“ kündigten wir an, dass wir uns auf eine aufregende Reise begeben würden, um die wahre Macht der fortgeschrittenen Analytik zu entdecken. Nachdem wir wesentliche Aspekte der KPI-Definition zur Erreichung von Geschäftszielen untersucht haben, tauchen wir in die Welt von Website-Analytics im Vergleich zu Mobile Application Analytics ein, indem wir die Schlüsselkonzepte für jede Plattform untersuchen.

App Analytics bezieht sich in der Regel auf die Produktanalyse zur Verfolgung des Nutzerverhaltens von mobilen Anwendungen. Bei Web Analytics wird das Verhalten von Website-Besuchern und allgemeiner der Datenverkehr im Internet verfolgt.

Obwohl beide das Ziel haben, datengestützte Erkenntnisse auf der Grundlage des Nutzerverhaltens zu gewinnen, gibt es einige Unterschiede zwischen den beiden Konzepten, die wir Ihnen gerne näher bringen möchten. Zunächst einmal sind die Plattformen für die Nachverfolgung unterschiedlich. Web Analytics wird verwendet, um die Leistung einer Website zu verfolgen und zu analysieren, während App Analytics für mobile Apps gedacht ist. Es gibt auch einen Unterschied zwischen dem Nutzerverhalten im Web und in der App.

Auch die Tracking-Einheiten sind für Web- und App Analytics unterschiedlich. Bei der App Analytics werden die Ereignisse auf Benutzerebene verfolgt. Bei der Web Analytics hingegen sind der Website-Traffic und die Seitenaufrufe wichtiger. Bei der Produktanalyse liefern Metriken auf Benutzerebene mehr Informationen. Zum Beispiel aktive Nutzer, Bindungsrate, Nutzungs-/Bindungsmetriken. Bei Web Analytics werden u. a. die Generierung von Leads, die Konversionsrate, die Anzeige von Zielseiten und der Datenverkehr erfasst. Websites können zu einmaligen Zwecken besucht werden, aber bei mobilen Anwendungen besteht das Ziel darin, dauerhafte/ständige Nutzer zu gewinnen.

Webanalysemetriken und -konzepte

Dies sind Messwerte, die die Effektivität einer Website und ihre Fähigkeit, Geschäftsziele zu erreichen, bewerten. Gängige Web Analytics-Metriken:

• Seitenaufrufe: Die Gesamtzahl der auf einer Website aufgerufenen Seiten.
• Eindeutige Besucher: Die Anzahl der einzelnen Personen, die eine Website besucht haben.
• Absprungrate: Der Prozentsatz der Besucher, die die Website nach dem Betrachten von nur einer Seite verlassen.
• Verweildauer auf der Website: Die Zeit, die ein Besucher auf einer Website verbringt.
• Konversionsrate: Der Prozentsatz der Website-Besucher, die eine gewünschte Aktion durchführen, z. B. einen Kauf tätigen oder ein Formular ausfüllen.

Wichtige Konzepte von Web Analytics:

• Traffic-Quellen: Die Aufschlüsselung der Art und Weise, wie Besucher eine Website finden, z. B. über Suchmaschinen, direkten Verkehr oder weiterleitende Links.
• Ausstiegsseiten: Die letzten Seiten, die von Besuchern aufgerufen werden, bevor sie die Website verlassen.
• Landing Pages: Die ersten Seiten, die von den Besuchern aufgerufen werden, wenn sie die Website betreten.

Metriken und Konzepte für die App-(Produkt-)Analyse

Produktanalysen geben Aufschluss darüber, wie die Benutzer mit dem Produkt interagieren und wie das Produkt weiter verbessert werden könnte.

Diese Metriken werden aus Messungen abgeleitet und enthalten häufig eine numerische Komponente, die Zeit, Verhältnis, Rate usw. in verschiedenen Dimensionen darstellt. Die Aktivierungsrate gibt beispielsweise an, wie gut die Bemühungen die Anzahl neuer aktiver Nutzer erhöhen. Die Möglichkeit, die Nutzung von Funktionen zu verfolgen, ermöglicht es den Produktteams, festzustellen, welche Aspekte des Produkts für die Nutzer am wertvollsten sind oder wichtige Schritte auf ihrem Weg darstellen. Darüber hinaus kann die Verfolgung der Häufigkeit, mit der Nutzer zum Produkt zurückkehren, dabei helfen festzustellen, ob das Unternehmen nachhaltig expandiert.

Produktmetriken können Produktteams dabei helfen, zu lernen, wie man das Produkt verbessern kann. Man kann feststellen, ob eine Verbesserung oder eine neue Funktion erfolgreich war, indem man die Produktmetriken als Teil eines kontrollierten Experiments vor und nach der Verbesserung oder der neuen Funktion überwacht. Auf diese Weise können die Produktteams das Produkt schrittweise weiterentwickeln, indem sie diesen Ansatz des Messens, Experimentierens und Auswertens anwenden.

Die wichtigsten Kennzahlen der Produktanalyse können in vier Kategorien eingeteilt werden: Akquisition, Engagement, Kundenbindung und Monetarisierung.

• Kundenakquisitions-/Aktivierungsmetriken (CAC, neue Nutzer, eingeführte Nutzer, aktivierte Nutzer, Konversionsrate): Die Anzahl neuer Downloads, die Anzahl erfolgreicher Onboarding-Nutzer oder die Anzahl qualifizierter Leads sind Kennzahlen, die angeben, wann ein Nutzer Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung zum ersten Mal in Anspruch nimmt. Durch die Auswahl einer der Kernfunktionen, die das Produkt einzigartig machen, können die aktivierten Nutzer überwacht werden. Es ist hilfreich zu zeigen, wie gut sich die Nutzer von der Akquisition bis zu dem Punkt bewegen, an dem sie entdecken, warum Ihr Produkt für sie wertvoll ist. Metriken wie die Kundenakquisitionskosten (CAC) eignen sich hervorragend, um herauszufinden, welche Marketingkanäle für das Unternehmen am effektivsten sind
• Engagement (MAU, DAU, Stickiness, Feature Usage, Net Promoter Score): Diese Metriken zeigen, wie die Nutzer mit dem Produkt interagieren. Welche Funktionen werden am meisten genutzt, in welchen Funktionen verbringen die Nutzer die meiste Zeit, wie oft teilen sie einen Inhalt im Produkt, oder wie oft laden sie ihr Fahrzeug über die App auf (ein konkretes Beispiel aus einem unserer Projekte).
• Bindung (Bindungsrate, Abwanderungsrate, Funktionsbindung, CLV): Metriken zur Kundenbindung helfen zu verstehen, wie viele Nutzer über einen bestimmten Zeitraum zum Produkt zurückkehren. Je nach Produkt kann dies täglich, wöchentlich oder (sehr selten) jährlich gemessen werden. Metriken wie die Abwanderungsrate oder die Konversionsrate über einen Trichter machen es einfacher zu verstehen, bei welchen Schritten die Nutzer aufgeben und nicht bereit sind, das Produkt weiter zu nutzen oder mit ihm zu interagieren.
• Monetarisierung (ARPU, ARPPU, MRR): Diese Metriken spiegeln im Grunde wider, wie sich das Engagement in Einnahmen verwandelt und wie das Unternehmen mit der Akquisition und dem Engagement finanziell wächst.

Der Unterschied zwischen Web Analytics und Mobile Application Analytics liegt in den unterschiedlichen Tracking-Methoden, dem Nutzerverhalten und den Leistungsmessungen. Während bei der Analyse mobiler Anwendungen die Aktivierungsrate, die Nutzung von Funktionen, die Verweildauer und die Monetarisierung im Vordergrund stehen, konzentriert sich die Web Analytics auf Kennzahlen wie Seitenaufrufe, Einzelbesucher, Absprungrate, Verweildauer und Konversionsrate. Durch die Verfolgung dieser Metriken erhalten Unternehmen wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung ihrer digitalen Präsenz, zur Verbesserung der Benutzererfahrung und zur Förderung eines nachhaltigen Wachstums auf beiden Plattformen. Die Integration der Analyse von Websites und mobilen Anwendungen ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und das volle Potenzial ihrer Ressourcen auszuschöpfen.