Mit der zunehmenden Nutzung von Mobiltelefonen hat sich auch die Art und Weise, wie Nutzer mit einer Marke interagieren, erheblich ver\u00e4ndert. Es ist zu beachten, dass die durchschnittliche Verweildauer auf einer Website in Sekunden<\/a>, die durchschnittliche App-Sitzungsdauer jedoch in Minuten gemessen wird.<\/a> Dies weist darauf hin, dass viele Marketingteams die Mobile Analytics-Fallen erfolgreich vermieden haben.<\/p>\n Mit mehr als 3000 Apps, die jeden Tag auf den Markt kommen<\/a>, wird es jedoch immer schwieriger, die Aufmerksamkeit der Nutzer zu gewinnen.<\/p>\n In den letzten Jahren mussten die Unternehmen ihre Marketingaktivit\u00e4ten signifikant neu ausrichten und, um den immer anspruchsvolleren Anforderungen ihrer Kunden gerecht zu werden, einen „Mobile-First“-Ansatz verfolgen<\/p>\n Und hier kommt Mobile Analytics ins Spiel.<\/p>\n Mobile Analytics ist ein mehrschichtiger Prozess zum Sammeln von Daten zum Nutzerverhalten, die dann interpretiert werden, um wichtige Gesch\u00e4ftseinblicke zu erhalten.<\/strong><\/p>\n Mobile Analytics beginnt mit dem Tracking einfacher Datenpunkte<\/a>: Download-Rate, Sitzungsdauer, In-App-K\u00e4ufe, Ger\u00e4tedetails, Anzahl der t\u00e4glichen oder monatlichen Nutzer, Crashpoints etc.<\/p>\n Nach der Extraktion dieser Informationen k\u00f6nnen sich Datenanalysten eine Meinung zu wichtigen Leistungsindikatoren bilden. Diese sind:<\/p>\n Solche Mobile Analytics-Metriken liefern Ihnen unsch\u00e4tzbare Informationen \u00fcber Ihren Kundenstamm, sein Verhalten und wie sich das auf Ihre Leistung auswirkt.<\/p>\n Viele Unternehmen haben Mobile Analytics erst mal nicht implementiert. Dies f\u00fchrt zu einem Mangel an Erkenntnissen dar\u00fcber, 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.<\/p>\n W\u00e4hrend viele Unternehmen mittlerweile \u00fcber eine solide Webanalyse verf\u00fcgen, fehlt es ihnen, ohne die Implementierung von Mobile Analytics, an aussagekr\u00e4ftigen Daten. Kundenverhalten bedeutet, dass Menschen oft von verschiedenen Ger\u00e4ten aus und zu verschiedenen Tageszeiten mit Ihrer Marke interagieren. Daher sind alle Erkenntnisse, die ausschlie\u00dflich von einem Ger\u00e4tetyp stammen, l\u00fcckenhaft.<\/p>\n Nur die H\u00e4lfte der Gleichung zu haben, wird unweigerlich die Entscheidungsfindung und die Zukunftsplanung erschweren. Mit nicht synchronen Daten sind Customer Journeys f\u00fcr Entwickler und Vermarkter wenig aufschlussreich, was zu unfundierten Entwicklungs- und Expansionsbem\u00fchungen f\u00fchrt.<\/p>\n Mit einem gut ausgestatteten Mobile-Analytics-Anbieter und einem umfassenden Plan k\u00f6nnen Unternehmen w\u00e4hlen, auf welche Schl\u00fcsselmetriken sie sich als Reaktion auf gr\u00f6\u00dfere Markttrends und Quartalsergebnisse konzentrieren m\u00f6chten \u2013 um ihr Wachstum zu beschleunigen und die Kundenbindung zu st\u00e4rken.<\/p>\n Die Wichtigkeit, in Mobile Analytics zu investieren, wird zunehmend erkannt<\/a>, da sie sowohl zur Produktoptimierung wie auch zum effektiven Marketing beigetragen.<\/p>\n 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:<\/p>\n Nimmt man noch die monatlichen und t\u00e4glichen 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.<\/p>\n Es gibt jedoch leicht verf\u00fcgbare und intuitive App-Analysetools, die Ihnen helfen, den \u00dcberblick zu behalten.<\/p>\n Um Mobile Analytics voll auszusch\u00f6pfen und f\u00fcr die Zukunft ger\u00fcstet zu sein, empfehlen unsere Experten von e-CENS ein dreistufiges Toolkit, bestehend aus:<\/p>\n Werkzeuge wie Firebase: Unterst\u00fctzt 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.<\/p>\n Mit Tools wie Adjust<\/a> oder Branch<\/a> k\u00f6nnen Sie mehr \u00fcber Ihre spezifischen Conversion-Touchpoints erfahren. Attributionsdaten sind entscheidend f\u00fcr den Einblick in die Customer Journey. Sie sind ebenso n\u00fctzlich, 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 Bed\u00fcrfnisse eingehen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n Wenn die Analyse der In-App-Daten ein gewisses Ma\u00df an Kundenunzufriedenheit oder einen R\u00fcckgang des Engagements erkennen l\u00e4sst, ist es an der Zeit, sich an Kundenerlebnis-Management-Tools zu wenden. L\u00f6sungen wie MoEngage<\/a> helfen Ihnen bei der Entscheidung, welche Strategie zur Verbesserung des Nutzererlebnisses angewendet werden soll: vom Erh\u00f6hen der Lautst\u00e4rke bei Push-Benachrichtigungen bis hin zur vollst\u00e4ndigen Personalisierung der Nutzer<\/a>. Ein auf den Kunden zugeschnittenes Erlebnis ist ein sicherer Weg, die Zufriedenheit zu steigern und die Kundenbindung zu erh\u00f6hen.<\/p>\n Die Analyse Ihrer Daten und die Umwandlung in verwertbare Erkenntnisse mag zwar intuitiv erscheinen, es ist aber auch leicht, Fehler zu machen.<\/p>\n Achten Sie auf diese h\u00e4ufigen Fallen:<\/p>\n W\u00e4hrend sich viele daf\u00fcr 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 f\u00fchren.<\/p>\n Sobald Sie Ihren ersten Download-Marker erreicht und aktive Nutzer gewonnen haben, arbeiten Sie bereits mit wichtigen Informationspunkten.<\/p>\n 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 f\u00f6rdern.<\/p>\n Wir sind keine unparteiischen Beobachter des Mobile Analytics-\u00d6kosystems. Wir von e-CENS unterst\u00fctzen 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 f\u00fcr die kommenden Jahre zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Seitdem die mobile Analyse immer mehr an Bedeutung gewinnt, ist die Vermeidung von Fallstricken eine Herausforderung, der sich Unternehmen stellen m\u00fcssen. Wenn Ihr Unternehmen in die mobile Analyse einsteigen m\u00f6chte, erl\u00e4utert dieser Artikel, wie Mobile Analytics implementiert wird und geht auf die vier h\u00e4ufigsten Mobile Analytics-Fallen ein, die anf\u00e4nglich auftreten k\u00f6nnen. 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Die Wichtigkeit von Mobile Analytics<\/h2>\n
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1. Analyse des Nutzerverhaltens<\/h3>\n
2. Attribution<\/h3>\n
3. Kundenerlebnis-Managment<\/h3>\n
Vier h\u00e4ufige Mobile Analytics-Fallen<\/h2>\n
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Die Interpretation von Daten ist der Schl\u00fcssel zur Bew\u00e4ltigung der Herausforderungen im Bereich Mobile Analytics<\/h2>\n
Interesse, mehr \u00fcber Mobile Analytics zu erfahren?<\/h2>\n