1. Mobile
App
Analy-cs:
Möglichkeiten
und
Tools
zum
Tracking
des
Nutzerverhaltens
in
Apps
digitalmobil
GmbH
&
Co.
KG
–
Bayerstraße
16a
–
80335
München

2. Wir
sind
digitalmobil
! Die
digitalmobil
GmbH
&
Co.
KG
ist
ein
Unternehmen
der
Verlagsgruppe
Ebner
Ulm
! Wir
sind
eine
Digitalagentur
mit
mobiler
DNA
! Wir
konzipieren,
entwickeln
und
betreiben
mobile
und
crossmediale
Lösungen

3. digitalmobil:
Ausgewählte
Kunden

4. Mobile
App
Analy-cs
! Die
mobile
App
als
Datenquelle:
Charakteris-ka
und
Nutzwerte
von
aus
mobilen
Apps
gewonnenen
Daten
! Mobile
App
Analy-cs
Tools:
Was
können
sie
und
wie
helfen
sie
aus
Daten
Erkenntnisse
zu
gewinnen?
! Analy-cs
im
Unternehmen:
Voraussetzungen
für
eine
erfolgreiche
Nutzung
von
Analyse-­‐
Daten

5. Digitale
Fußspuren
! Bei
jeder
Interak-on
mit
digitalen
Geräten
und
Services
hinterlassen
wir
Spuren
! Unsere
digitalen
Fußspuren
sind
für
uns
größtenteils
unsichtbar
ó
Google
Suchergebnislisten
! Sie
verraten,
wo
wir
waren,
für
wie
lange
und
vielleicht
auch
mit
wem
! Sie
verschwinden
nicht
ó
Recht
auf
Vergessenwerden

6. Digitale
Fußspuren
! Die
Datenquellen
für
unsere
digitalen
Fußspuren
werden
immer
heterogener

7. Mobile
Fußspuren
Der
mobile
Kanal
ist
! Persönlich
! Interak-v
! Allgegenwär-g
! Ortssensi-v
! Mul-modal

8. Der
mobile
Kanal
ist
persönlich
Quelle:
Google,
Our
mobile
Planet,
2013

9. Der
mobile
Kanal
ist
persönlich
! Wir
verbringen
mehr
Zeit
mit
dem
Smartphone
als
mit
jedem
anderen
Gerät
! Wir
teilen
unser
Smartphone
nicht
mit
anderen,
geben
es
ungern
aus
der
Hand
! Unser
Smartphone
ist
unsere
Kommunika-onszentrale,
unser
Kalender,
unser
No-zbuch,
unser
Fotoalbum,
...
! Wir
personalisieren
unser
Smartphone
mit
mobilen
Apps,
die
uns
individuellen
Nutzen
bieten

10. Der
mobile
Kanal
ist
allgegenwär-g
Quelle:
Google,
Our
mobile
Planet,
2013
! Smartphones
werden
überall
verwendet

11. Der
mobile
Kanal
ist
allgegenwär-g
! Wir
haben
durch
Smartphones
durchgehend
Zugang
zu
Daten
und
Informa-onen
! Wir
können
durch
Smartphones
unterwegs
immer
mehr
und
immer
komplexere
Dinge
erledigen
! Smartphone-­‐Penetra-onsrate
in
Deutschland
50%
(Februar
2014)

12. Der
mobile
Kanal
ist
interak-v,
mul-modal,
ortssensi-v
! Kommunika-on
via
Telefon,
SMS,
Chat,
soziale
Netze,
über
Fotos
und
Videos,
per
Push,
standortbezogen
via
local
Push,
NFC,
Bluetooth
(BLE)
! Gilt
für
die
persönliche
Kommunika-on
wie
für
die
Kommunika-on
von
Unternehmen
mit
Kunden
! Geräte
und
User
trackbar
via
Sensoren
(GPS,
WiFi,
Bluetooth)
und
über
Funkmasten
! Ortssensi-vität
ein
USP
des
mobilen
Kanals

13. Die
Bedeutung
von
Sensoren
! Smartphones
ermöglichen
mijels
Sensoren
eine
sehr
umfangreiche
Umgebungswahrnehmung
! Beispiele
für
Smartphone-­‐Sensoren:
Accelerometer,
digitaler
Kompass,
GPS,
Mikrophon,
Kamera
! Sensoren
erstellen
eigene
Daten
und
fügen
anderen
Daten
(z.B.
Kommunika-onsdaten)
zusätzliche
Kontextebenen
hinzu
! Sensoren
mäch-ge
neue
Datenquellen,
v.a.
in
Geräten,
die
sich
mit
dem
Internet
verbinden
und
Daten
versenden
können
! Sensoren
ermöglichen
das
Internet
der
Dinge
=
Kommunika-on
zwischen
Objekten
! Mobile
Revolu-on:
Jeder
kann
jederzeit
überall
online
gehen
! IOT
Revolu-on:
Alles
kann
jedrzeit
überall
online
gehen

14. Der
Nutzwert
von
Daten
„The
quest
for
knowledge
used
to
begin
with
grand
theories.
Now
it
begins
with
massive
amounts
of
data.
Welcome
to
the
Petabyte
Age.“
(Chris
Anderson,
Wired
Magazine)

15. Der
Nutzwert
von
Daten
! Daten
das
neue
Öl
/
die
neue
Währung
der
digitalen
Welt
! Unsere
digitalen
Fußabdrücke
ergeben
ein
Bild
von
unseren
individuellen
Bedürfnissen
und
Verhaltensweisen
! Unsere
persönlichen
Daten
erlauben
eine
Personalisierung
/
One-­‐to-­‐One
Marke-ng:
Maßgeschneiderte
Produkte
und
Services
für
jeden
Kunden

16. Besonderheiten
von
Mobile
App
Daten
! Apps
sind
Silos
für
individuelle
Aufmerksamkeit
! Jede
App
kreiert
Daten,
die
den
App
Publishern
zugänglich
sind
! Die
Silo-­‐Natur
von
Apps
verhindert
einen
konstanten
Datenfluss

17. Typen
von
Mobile
App
Daten
! Naviga-ons-­‐Daten
! Kommunika-ons-­‐Daten
! Daten
über
Nutzung
von
Sensoren
! Ortsbezogene
Daten
! Transak-ons-­‐Daten
! Persönliche
Daten
! Login-­‐Daten
! Content
Input

18. Mobile
App
Analy-cs
! Die
mobile
App
als
Datenquelle:
Charakteris-ka
und
Nutzwerte
von
aus
mobilen
Apps
gewonnenen
Daten
! Mobile
App
Analy-cs
Tools:
Was
können
sie
und
wie
helfen
sie
aus
Daten
Erkenntnisse
zu
gewinnen?
! Analy-cs
im
Unternehmen:
Voraussetzungen
für
eine
erfolgreiche
Nutzung
von
Analyse-­‐
Daten

19. App
Analy-cs
Tools
im
App
Ökosystem
App-­‐
Nutzer
Netzbe-­‐
treiber
Geräte-­‐
herstel-­‐
ler
Mobiles
OS
App-­‐
Publish
er
App-­‐
Entwick
ler
Third
Party
Werbe-­‐
netzwerke
Analy-cs-­‐
Tools

20. Typologie
Mobile
Analy-cs
Tools
! App
Store
Analy-cs:
Analyse
der
Platzierung
von
Apps
in
den
App
Stores,
ihrer
Downloadzahlen
und
ihrer
erzielten
Erlöse
! Ad
Revenue
Analy-cs:
Messung
von
Ad
Impressions
und
Clicks
! App
Analy-cs:
Analyse
der
konkreten
App-­‐
Nutzung

21. Marktübersicht
App
Analy-cs
Tools
! Tools
speziell
für
Mobile
App
Analy-cs
! Web-­‐basierte
Tools,
die
um
Mobile
App
Tracking
erweitert
wurden

22. Showcase
Flurry
! Mit
Flurry
werden
über
500.000
Apps
getrackt
(Flurry,
April
2014)
! Gründung:
2008
! Kostenlos
! SDK
mit
Standardkonfigura-onen
! Customizing
via
Tracking
von
„Events“
! Daten-­‐Output:
Aggregierte
Daten,
die
automa-siert
analysiert
wurden
! Daten
expor-erbar
(XML,
JSON,
...)

23. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Standard-­‐Metriken)

24. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Standard-­‐Metriken)

25. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Standard-­‐Metriken)

26. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Standard-­‐Metriken)

27. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Standard-­‐Metriken)

28. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Standard-­‐Metriken)

29. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Custom-­‐Metriken)

30. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Custom-­‐Metriken)

31. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Big
Data)

32. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Big
Data)

33. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Big
Data)

34. Showcase
Flurry:
Daten-­‐Output
(Technische
Specs)

35. Der
Nutzwert
von
App
Analy-cs
Tools
! Die
Tools
zeigen
auf,
wie
User
mit
Apps
interagieren,
durch
sie
navigieren
! Dadurch
lassen
sich
Erkenntnisse
gewinnen
zur
App-­‐
Op-mierung
und
Verbesserung
der
User
Experience
! Versprechen:
Verbesserte
User
Experience
führt
zu
besseren
Bewertungen,
mehr
Verkäufen,
mehr
Kunden-­‐Loyalität
und
größerer
Markenbindung
! Daten
sind
aggregiert
nicht
individuell
! Fokus
auf
Naviga-ons-­‐Daten,
nicht
auf
App
als
wertvoller
Datenquelle
per
se

36. Typen
von
Mobile
App
Daten
/
Tracking
durch
Tools
! Naviga-ons-­‐Daten
! Kommunika-ons-­‐Daten
! Daten
über
Nutzung
von
Sensoren
! Ortsbezogene
Daten
! Transak-ons-­‐Daten
! Persönliche
Daten
! Login-­‐Daten
! Content
Input

37. Mobile
App
Analy-cs
! Die
mobile
App
als
Datenquelle:
Charakteris-ka
und
Nutzwerte
von
aus
mobilen
Apps
gewonnenen
Daten
! Mobile
App
Analy-cs
Tools:
Was
können
sie
und
wie
helfen
sie
aus
Daten
Erkenntnisse
zu
gewinnen?
! Analy-cs
im
Unternehmen:
Voraussetzungen
für
eine
erfolgreiche
Nutzung
von
Analyse-­‐
Daten

38. Analy-cs
im
Unternehmen
! Zieledefini-on
die
Voraussetzung
und
die
Grundlage
für
Analy-cs
! Leitragen
! Was
möchten
wir
mit
unserer
App
erreichen?
! Wie
wissen
wir,
wann
wir
Erfolg
haben?
! Wie
kann
uns
Analy-cs
dabei
unterstützen,
unsere
Ziele
zu
erreichen?
! Was
würden
wir
gerne
besser
verstehen?
! Wollen
wir
die
App
mit
anderen
Kanälen
vergleichen
(übergreifendes
Tracking)?

39. Analy-cs
im
Unternehmen
! Der
Wert
von
Analy-cs
liegt
nicht
im
reinen
Repor-ng
! Analy-cs
=
Zieledefini-on
+
Daten
+
Analyse
+
Entscheidungen

40. Analy-cs
im
Unternehmen:
Ideal-­‐Szenario
! Das
DELTA
Framework
(Davenport,
Harris,
Morison,
Analy-cs
at
Work,
2010)
! Data:
Daten
als
Grundlage
! Enterprise:
Datengetriebene
Unternehmenskultur
! Leadership:
Unterstützung
der
Daten-­‐Ini-a-ven
durch
das
Management
! Analyst:
Verantwortlicher
für
Daten-­‐Erhebung,
Repor-ng
und
Analyse

41. Bernd
Lindemann
bernd.lindemann@digitalmobil.com
+49
/
(0)
89
7
41
17
-­‐
750
www.digitalmobil.com
www.twijer.com/digitalmobil