Mobile Analysen

Was sind mobile Analysen?

Mobile Analysen sind eine Form der Produktanalyse. Diese Art von Business-Intelligence-Software erfasst das Nutzerverhalten und die Muster innerhalb mobiler Anwendungen durch die Kennzeichnung von Seiten und Funktionen und macht sie sichtbar. Diese Daten dienen als Entscheidungsgrundlage für die Verbesserung des mobilen Produkterlebnisses, die Steigerung des Engagements in mobilen Anwendungen und die Förderung von Unternehmensergebnissen.

Vorteile von mobiler Analysesoftware

Mobile Analysedaten können Produktmanagern (PMs) dabei helfen, das Engagement und die Zufriedenheit mobiler Benutzer effektiv zu verfolgen – und im Zeitverlauf zu messen. Zum Beispiel kann Ihnen die mobile Analyse helfen, Folgendes zu verstehen:

• App-Versionen: Wer verwendet welche Version Ihrer App?
  Benutzer einer alten App-Version haben möglicherweise Probleme, die Sie bereits in einer neueren Version behoben haben, und belasten Ihr Team mit Supportanfragen und Anfragen zur Lösung von Problemen, die bereits behoben wurden. Mobile Analysen können Ihnen dabei helfen, herauszufinden, wie viele Benutzer immer noch alte App-Versionen verwenden. So können Sie den Umfang und die Dringlichkeit der Umstellung auf die neueste Version erkennen und dann die entsprechenden Maßnahmen innerhalb Ihrer App ergreifen.
• Bindungsrate: Wie viele Benutzer sind langfristig dabei?
  Die Bindungsrate ist der Prozentsatz der Nutzer, die Ihre App nach der ersten Installation oder Nutzung weiterhin verwenden. Zu verstehen, wie lange die Nutzer bei Ihrer App bleiben und wo die Nutzung nachlässt, kann ein wertvoller Schritt sein, um die gesamte User Journey zu verstehen und letztendlich zu optimieren. Es ist zwar typisch, dass die Kundenbindungsraten nach dem Launch oder der Onboarding-Phase abnehmen, aber dramatische Rückgänge können auf größere Probleme hinweisen, die es wert sind, angegangen zu werden.
• Funktionsakzeptanz: Wie interagieren Benutzer mit mobilen App-Funktionen?
  Die Akzeptanz von Funktionen ist ein hervorragender Indikator dafür, wie gut neue App-Funktionen angenommen werden – und ob die Benutzer einen Nutzen darin sehen (und sie somit in ihren Alltag integrieren). Wenn Sie bestimmte Funktionen in Ihrer mobilen App markieren, können Sie nachvollziehen, wie häufig ein bestimmter Bereich oder eine Funktion in Ihrer App genutzt wird und von wem.
• Core-Events: Profitieren die Benutzer von Ihrer mobilen App?
  Die Markierung der wichtigsten Funktionen, Seiten und Tracking-Events in Ihrer mobilen App hilft Ihnen zu beurteilen, ob die Benutzer Ihr Produkt wie beabsichtigt nutzen. In Pendo werden diese getaggten Elemente und Aktionen als Core Events bezeichnet. Ein Core-Event ist das, was ein Benutzer tut, wenn er Ihre App sinnvoll nutzt – mit anderen Worten, wenn er eine Funktion verwendet, die ihm hilft, den vollen Wert Ihres Produkts zu erkennen und die ihn dazu bringt, wiederzukommen. 
• Seiten-Tags: Wie bewegen sich Nutzer durch Ihre mobile App?
  Das Taggen von mobilen Seiten hilft Ihnen, den Ablauf und das Verhalten der Nutzer Ihrer mobilen App zu verstehen. Wenn Sie verstehen, welche Seiten die Nutzer besuchen und welche Aktionen sie auf den einzelnen Seiten durchführen, können Sie Möglichkeiten zur Optimierung der Arbeitsabläufe, zur Vereinfachung der Navigation oder zum Einbauen von positiven Momenten erkennen, um die User Journey zu verbessern.

Weitere Informationen zu den KPIs, die Sie mit einem mobilen Analysetool messen können, finden Sie in diesem E-Book über die Top 10 der mobilen KPIs, die Sie verfolgen sollten (und warum).

Warum sind Tools für mobile Analysen wichtig?

Heutzutage erwarten die Benutzer eine Software, die nahtlos, intuitiv und ansprechend ist – egal, ob sie zu Hause oder am Arbeitsplatz, im Internet oder auf dem Mobiltelefon sind. Und im Zeitalter von Multi-Screen- und Multi-Session-Produkterlebnissen ist eine Mobile-First-Mentalität – basierend auf einem Verständnis dafür, wie sich Ihre Benutzer sowohl in Ihren webbasierten als auch in Ihren mobilen Produkten verhalten (und wie sie sich zwischen ihnen bewegen) – entscheidend für die Optimierung des Engagements. Mobile Analytics bietet eine grundlegende Datenschicht, die Unternehmen nutzen können, um die Erfahrung ihrer mobilen Nutzer zu messen und zu verbessern.

Wie werden mobile App-Analysen verwendet?

Für viele Teams beginnt die Entscheidung, Analysefunktionen in die mobile Technologie zu integrieren, mit Fragen. Zum Beispiel:

• Welche Funktionen meiner mobilen App bieten den Benutzern den größten Mehrwert?
• Wie bewegen sich Benutzer durch die App und navigieren darin?
• Welche potenziellen Auswirkungen hat die Einstellung dieser alten App-Version?
• An wie viele Benutzer muss ich ein Versionsupdate verteilen?
• An welchem Punkt der Journey brechen die Benutzer ab oder bleiben stecken?

Mit mobilen Analysetools können PMs die gesamte User Journey sehen und Möglichkeiten erkennen, wie ihr Produkt sie verbessern kann. Diese Tools helfen den PMs auch dabei, die Analysen der mobilen Benutzer mit den Betriebskennzahlen zu korrelieren, sodass sie einen klaren Überblick darüber erhalten, wie sich bestimmte mobile Funktionen auf die Unternehmensergebnisse auswirken – z. B. höhere Produktivität, weniger Supportanfragen oder Anrufe und eine höhere Benutzerzufriedenheit.

Eine Plattform wie Pendo, die sowohl mobile Analysen als auch In-App-Engagement-Tools (einschließlich Anleitungen und Umfragen) kombiniert, ist ideal für Projektmanager, die das Nutzerverhalten über verschiedene Sitzungen und Geräte hinweg verstehen und daraufhin reagieren wollen.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie bereiten die Einstellung einer alten Version Ihrer App vor, müssen aber zunächst die Auswirkungen verstehen, die das haben könnte – und eine Strategie für die Kommunikation der Änderung an die Nutzer entwickeln. Mit den Analysen von Pendo für Mobilgeräte können Sie herausfinden, welche Nutzer die alte App-Version noch verwenden. Anschließend können Sie diese Nutzer segmentieren und mit In-App-Messaging ansprechen, die sie über das bevorstehende Auslaufen der App informieren und sie auf den entsprechenden App-Store verweisen. Wenn diese Nutzer ein Update durchführen und die neueste Version der App öffnen, können Sie ihnen ein maßgeschneidertes Onboarding-Walkthrough geben, in der alle neuen Vorteile und Funktionen vorgestellt werden, die sie in der älteren App-Version nicht genutzt haben oder auf die sie keinen Zugriff hatten.

How mobile analytics helps product teams make data-driven decisions

Mobile analytics isn’t just about collecting data—it’s about turning that data into actionable insights that shape your product strategy, improve user experience (UX), and drive growth. Here’s how product teams use mobile analytics to make smarter decisions:

Identify which features drive retention

By tracking in-app behavior, teams can pinpoint which features are most used by retained users. For example, if 80% of users who engage with a social sharing feature return within 7 days, that’s a signal it’s creating sticky behaviors. These insights help teams double down on what’s working and promote those features more strategically.

Prioritize the roadmap based on behavioral insights

It’s easy to make assumptions about what users want—but mobile analytics provides concrete evidence. If certain features see low usage, they may need rethinking or removal. Conversely, high-traffic features can indicate what’s adding value, and where to invest further. Usage heatmaps, event tracking, and paths/funnels that demonstrate user flows can all help drive roadmap decisions rooted in real-world behavior.

Spot friction and optimize user onboarding

The first few minutes of app usage are critical. Analytics can show exactly where users are abandoning the onboarding process. Are they dropping off during sign-up? Skipping a tutorial? Failing to enable permissions? These insights allow product teams to A/B test onboarding flows, simplify friction points, and improve first impressions—leading to better activation rates.

Detect app crashes & bugs faster

Analytics platforms often include performance monitoring and crash reporting. Real-time alerts and crash logs help product and engineering teams identify bugs early and fix them before they affect a wider user base. Reducing bugs not only protects your reputation—it directly improves user satisfaction and retention.

What mobile analytics should I track?

Tracking the right metrics is essential for understanding how users engage with your mobile app, identifying opportunities for optimization, and making data-driven product decisions. Here are some of the most valuable mobile analytics metrics and why they matter:

DAU/MAU (Daily Active Users / Monthly Active Users)

Why it matters: These metrics reveal how many users are returning to your app on a daily or monthly basis. A healthy DAU/MAU ratio indicates strong user stickiness and product-market fit.

Bindungsrate

Why it matters: Retention shows how well your app keeps users coming back after their first visit. High retention means users find value in your product, while low retention could point to poor onboarding or lackluster feature engagement.

Session length & frequency

Why it matters: These tell you how long users stay in your app and how often they come back. Short, infrequent sessions might suggest your app isn’t meeting user needs or is difficult to navigate.

Funnels & user flows

Why it matters: Funnels help you see where users drop off during key workflows like onboarding, checkout, or registration. Mapping these flows lets you identify friction points and optimize the in-app experience.

Crash reports & performance

Why it matters: A slow or buggy app leads to churn. Tracking crashes and performance issues helps you prioritize technical fixes and protect the user experience.

In-app events (e.g. button taps, screen views)

Why it matters: Event tracking gives you a fine-grained look at how users interact with features. This data is key to understanding user intent and uncovering which actions lead to conversions or drop-offs.

💡 Pro tip: Tracking in-app events gives you visibility into user intent and behavior beyond just pageviews.

Attribution sources

Why it matters: Attribution tells you where your users are coming from—paid ads, organic search, app store, etc. This helps you understand ROI on acquisition efforts and which sources bring in the most valuable users.

Mobil-Analysen und Web-Analysen: Die wichtigsten Unterschiede verstehen

Sowohl Mobil- als auch Web-Analysen liefern wichtige Einblicke in Benutzerverhalten und Anwendungsleistung. Sie sind jedoch auf grundlegend unterschiedliche Umgebungen und Benutzerinteraktionen ausgerichtet.

Was ist der Zweck von mobilen Analysen?

Mobil-Analysen konzentriert sich auf die Verfolgung von Interaktionen innerhalb mobiler Apps und erfassen Daten, die speziell für mobile Geräte relevant sind, wie App-Abstürze, Interaktionen über Push-Benachrichtigungen und Sitzungshäufigkeit. Die Nachverfolgung von mobil-spezifischen Daten ist unerlässlich, da mobile Benutzer aufgrund der Tragbarkeit der Geräte und auf Berührung basierenden Interaktionen oft unterschiedlich mit Inhalten interagieren.

Unterschied zu Web-Analysen

Im Gegensatz dazu behandelt die Web-Analyse in erster Linie die Nachverfolgung des Benutzerverhaltens auf Websites, die auf Desktop-PCs oder mobilen Geräten über einen Webbrowser aufgerufen werden. Hierzu gehören Kennzahlen wie Seitenaufrufe, Nutzerflow, Absprungraten und die auf den Seiten verbrachte Zeit. Die hier verwendete Technologie stützt sich in hohem Maße auf Cookies und URL-Nachverfolgung, um Einblicke in die Navigation und Interaktion der Benutzer mit Webseiten zu erhalten.

Der klare Unterschied zwischen mobiler App-Analyse und Web-Analyse

Der Hauptunterschied zwischen Mobil- und Web-Analysen liegt in der Art der gesammelten Daten und wie sie zur Optimierung des Benutzererlebnisses verwendet werden. Mobil-Analysen sind unverzichtbar für Apps, die für den häufigen Zugriff von unterwegs vorgesehen sind und ein Verständnis der Offline-Datensynchronisierung und der Benutzerinteraktion in unterschiedlichen Zusammenhängen erfordern. Web-Analysen bieten unterdessen umfassendere Einblicke in die Effektivität von Inhalten und Strategien zur Benutzerbindung für eher statische, von Informationen gesteuerte Interaktionen.

Diese Unterschiede zu verstehen, kann Unternehmen dabei helfen, ihre digitalen Strategien effektiv anzupassen und sicherzustellen, dass sie die Erwartungen der Benutzer erfüllen und Interaktionen auf allen Plattformen und Geräten verbessern.

Wo kann ich mehr über Benutzeranalysen erfahren?

Wenn Sie tiefer in die mobile Analyse einsteigen möchten, sehen Sie sich diese Pendo-Ressourcen an:

• Selbstgeführte Tour: Sehen Sie, wie Analysen dabei helfen, die User Journey zu verstehen
• E-Book: Entdecken Sie die 10 wichtigsten mobilen KPIs, die Sie verfolgen sollten (und warum)
• E-Book: Erfahren Sie, wie ein analytischer Ansatz zur Steigerung der digitalen Akzeptanz beiträgt