Hva er mobilappanalyse?

Den harde, kalde sannheten er at de fleste apper ikke klarer å beholde brukerne sine. Den gjennomsnittlige mobilappen mister 77 % av daglig aktive brukere innen 3 dager etter installasjon.

Den harde, kalde sannheten er at de fleste apper ikke klarer å beholde brukerne sine. Den gjennomsnittlige mobilappen mister 77 % av daglig aktive brukere innen 3 dager etter installasjon. Det er en brutal virkelighet – men også en enorm mulighet for de teamene som er villige til å legge inn arbeidet for å skille seg ut ved å skape optimaliserte, personaliserte opplevelser som får brukerne til å komme tilbake for mer.

Å bygge virkelig fengslende apper krever en dyp forståelse av brukernes atferd, smertepunkter og preferanser. Den beste måten å gjøre dette på er med effektiv mobilapp-analyse som gir deg innsyn i hvor brukere setter seg fast eller blir frustrerte, hvilke funksjoner de elsker, og om de får full verdi.

In-app-analyse er avgjørende. Men brukernes reiser med appen din spenner over flere kanaler og kontaktpunkter. For å effektivt optimalisere aktivering, engasjement og retensjon trenger du samlet innsyn på tvers av produktatferd, markedsføringskampanjedata, supporthenvendelser og mer. Det er derfor, ifølge Gartners research, en viktig trend innen mobilapp-analyse er at team søker integrert innsikt i kundereiser, salgs- og CRM-data og forretningskontekst for å berike data om produktbruk.

I denne guiden forteller vi deg alt du trenger å vite om mobilapp-analyse, inkludert denne helhetlige, integrerte tilnærmingen. Vi gir deg all innsikten du trenger for å få et 360-graders syn på brukerne dine, låse opp det fulle potensialet i appen din og drive bærekraftig vekst ved å forbedre brukerengasjement og retensjon.

Hva er mobilapp-analyse?

Mobilapp-analyse refererer til hele prosessen med å samle inn, måle og analysere data om hvordan brukere samhandler med og opplever det mobile produktet ditt. Den gir et vindu inn til hvert trykk, sveip og mikroatferd som skjer i appens miljø, inkludert app-oppstarter, skjermvisninger, knappeklikk, transaksjoner, krasj og enhver egendefinert handling du definerer. Og hvis du bruker de rette verktøyene for atferdsanalyse, kan du koble disse bruksinnsiktene med andre brukerdata fra markedsføring, salg, supportsystemer og mer.

Mobilapp-analyse er veien din til å få kritisk innsikt i brukernes atferdsmønstre og engasjementsmålepunkter. Det er det første steget mot å lokalisere friksjonsområder i appen din, identifisere «aha»-øyeblikkene som driver aktivering og retensjon, og til slutt optimalisere brukeropplevelsen din for bærekraftig vekst.

De viktigste typene mobilapp-analyse inkluderer:

Overvåking av app-målepunkter — Å spore viktige målepunkter som daglig/månedlig aktive brukere, stickiness/retensjonsrater, gjennomsnittlige øktlengder, app-lastetider, krasjrater og andre kjerneindikatorer for app-helse gir deg en vital puls på appens samlede ytelse og stabilitet.
Kohortanalyse — Å gruppere brukersegmenter som deler trekk som akkvisisjonskampanje, geolokasjon, app-versjon eller abonnementsnivå lar deg analysere og identifisere verdifulle brukerpersonas og deres unike engasjementsmønstre og retensjonsatferd over tid.
Traktanalyse — Mobilapper lever og dør på sin evne til å holde brukere i bevegelse gjennom kritiske konverteringsstier som onboarding, oppgraderinger og kjøp. Traktvisualiseringer kartlegger disse flytene steg for steg og fremhever frafall, gjennomsnittlige fullføringstider og handlingene som driver vellykket navigasjon.
Øktopptak — Å ta opp hele brukerøkter lar deg på første hånd bevitne ethvert punkt av forvirring, sliting eller frustrasjon gjennom signaler som rage-clicking, overdreven trykking eller lange svev over uklare UI-elementer.
Voice of Customer-analyse — Kvalitativ VoC-analyse løfter fram mønstre i data fra in-app-undersøkelser, brukertilbakemeldinger, kundevurderinger og supporthenvendelser, og gir vital kontekst til «hvorfor» bak brukernes atferd.
Prediktiv analyse — Ved hjelp av maskinlæringsmodeller kan du identifisere brukere med risiko for å falle fra og optimalisere vekst ved å fastslå hvilke verdifulle atferder som forutsier aktivering, konvertering og monetarisering.
Kundereise-analyse — Mobilapp-bruk er bare én brikke i et mye større puslespill av brukeropplevelse. Ved å integrere app-analysedataene dine med andre kilder som engasjement fra markedsføringskampanjer, atferdsspor på nettstedet, supporthenvendelser, backend-transaksjoner og bredere forretningskontekst, kan du rekonstruere og analysere brukernes komplette reise. Den beste måten å gjøre det på er ved å bruke analyseverktøy som arbeider direkte ut fra datalageret ditt som én kilde til sannhet.

Mobilapp-analyse har blitt en uunnværlig grunnforutsetning for vekstfokuserte produkt- og datateam. Med stigende kostnader for brukerakkvisisjon og en stadig hevet listehøyde for opplevelseskvalitet, må du kombinere analysetyper for fullt, granulært innsyn som sikrer at appen din ikke bare skaffer brukere – men også beholder dem ved kontinuerlig å optimalisere reisene deres.

Hvorfor analyse for mobil er nøkkelen til datadrevet vekst

Bærekraftig, produktledet vekst avhenger av å levere eksepsjonelle brukeropplevelser tilpasset kundenes skiftende behov og preferanser – og mobilapp-analyse lar deg ta datadrevne beslutninger som hjelper med:

Øke brukerretensjon og redusere frafall

Ved å analysere retensjonskohorter og atferdsmønstre over tid kan du lokalisere årsaker til frafall og forfine opplevelser for å holde brukerne engasjert på lang sikt. Det kan bety å komme i forkant av frafallsrisikoer – som lengre perioder med inaktivitet – med reengasjementskampanjer.

Øke daglig/månedlig aktive brukere (DAU/MAU) og målgruppeaktivering

Mobilapp-analyse lar deg identifisere og optimalisere brukerflytene og «aha»-øyeblikkene som driver vedvarende app-bruk og aktiverer målgruppene dine, noe som fører til høyere DAU/MAU-målepunkter. For eksempel kan en medieapp bruke mobilapp-analyse til å identifisere at lesere som aktiverer tilpassede nyhetsstrømmer har 40 % høyere månedlig aktiv bruk – og bruke denne innsikten til å fremme tilpasningsalternativer og forbedre nyhetsstrøm-UX-en.

Drive funksjonsadopsjon

Å måle adopsjon av nye funksjoner og modellere arbeidsflytene og atferdene som indikerer aktiv funksjonsbruk lar deg fortsette å optimalisere nye funksjoner og utrullinger.

Øke konverteringer

Mobilapp-analyse kan hjelpe deg med å visualisere hvert steg brukere tar gjennom kritiske stier som kontoopprettelse, checkout eller abonnementsoppgraderinger, slik at du kan identifisere frafallspunkter og effektivisere opplevelsen deres for å øke konverteringer.

Øke customer lifetime value (LTV)

Å kombinere bruks- og in-app-kjøp-analyse med andre kundeinntektsdata lar deg identifisere verdifulle brukersegmenter, slik at du kan forstå nøyaktig hvilke handlinger som korrelerer med høyere LTV og maksimere monetarisering. La oss si at du finner at brukere som gjør sitt første in-app-kjøp innen 3 dager har 4X høyere LTV – det er et godt signal til å optimalisere opplevelser for nye brukere og onboarding for å drive kjøp innen dette avgjørende vinduet.

Bygge et velinformert produktveikart

Mobilapp-analyse gir den kvantitative og kvalitative innsikten du trenger for å validere produktideer, kjøre eksperimenter og prioritere veikartet ditt basert på hva som leverer høyest engasjement og verdi.

Forbedre kundetilfredshet (CSAT)-scorer

Ved å gi deg dataene du trenger for å fjerne smertepunkter, levere proaktiv support og kontinuerlig oppgradere ende-til-ende-brukeropplevelsen, kan app-analyse øke brukerlykke og lojalitet.

Rask problemdeteksjon og -løsning

Feil- og krasjanalyse, øktopptak og brukertilbakemeldinger lar deg raskt identifisere, diagnostisere og løse kritiske app-problemer. Du kan sette opp sanntidsovervåking og varsler som forteller deg når KPI-er beveger seg under en viss terskel, slik at du raskt kan respondere på problemer før de får større innvirkning.

Optimaliser markedsføringseffektivitet og customer LTV

Ved å integrere app-analyse med markedsføringskampanjedata kan du kartlegge komplette brukerreiser for å fastslå akkvisisjonskanalene dine med høyest verdi og maksimere ROI. Dette gir team et mer komplett bilde de kan bruke til å ta virkelig velinformerte beslutninger. For eksempel kan et selskaps markedsføringsdata vise at Facebook-annonser driver høyt påmeldingsvolum – men mobilapp-analyse kan avsløre at disse brukerne har under gjennomsnittlige kjøpsrater og LTV. Ved å koble prikkene på tvers av ulike kontekster kunne de kanalisere akkvisisjonsbruken sin mot brukere av høyere kvalitet med høyere lifetime value.

Med mobilapp-analyse som løfter fram kritiske KPI-er, blokkeringer og muligheter, får du innsikten som trengs for å validere produktstrategiene dine, raskt kurskorrigere ved behov og fortsette å optimalisere for bærekraftig, produktledet vekst.

Implementere mobil dataanalyse: å velge de rette verktøyene

For å begynne å spore og analysere mobilapp-data må du instrumentere appen din for å fange opp distinkte brukerhandlinger, kjent som «events». Alt fra å starte appen, klikke på en knapp, vise en skjerm, sende inn et skjema, fullføre en transaksjon eller oppleve en krasj kan telle som et event.

Hvilke events du bestemmer deg for å overvåke avhenger av produktet og forretningsmodellen din. For eksempel kan en e-handelsapp spore events rundt å bla i produktkataloger, legge varer i en handlekurv, starte checkout-flyter og fullføre kjøp. En spillapp kan i stedet fange opp nivåstarter, toppscorer, power-up-bruk og in-app-kjøpsforsøk.

Historisk startet mange team med alt-i-ett-analyseverktøy av første generasjon som Amplitude, Mixpanel og Heap. Disse løsningene instrumenterer appen din og gir verdifulle out-of-the-box-målepunkter og visualiseringer for mobile miljøer.

Førstegenerasjonsverktøy kan være en god måte å komme i gang på – men de har også store begrensninger for selskaper som vil få mest mulig ut av mobilapp-analysen sin når de skalerer.

Disse verktøyene skaper datasiloer ved å holde app-/produktdataene dine i sitt eget black box-miljø, atskilt fra de andre kunde- og forretningsdataene dine.
Hvis du bare ser på in-app-analyse, går du glipp av en stor del av bildet. Hva om en bruker faller fra etter en frustrerende supportopplevelse? Eller hva om en verdifull kunde ofte veksler mellom appen og nettstedet ditt? Du kan til og med oppdage at et betydelig antall kanselleringer skjer utenfor appen din, noe som undergraver nøyaktigheten til rene in-app-retensjonsmålepunkter.

Slik beskriver produktdata-tankelederen John Humphrey problemet:

Du skulle tro at hvis jeg ga deg en produktanalyseplattform, ville jeg være begeistret over at PM-er ser på retensjonsraten. Men bare halvparten av kanselleringene skjedde inne i produktet. Den andre halvparten skjedde fordi noen tok opp en telefon for å kansellere.

Det ble aldri opprettet noen events for disse kanselleringene – og som sådan var retensjonskurvene våre vesentlig feilfremstilt. Det begynner umiddelbart å undergrave troverdigheten til ethvert førstegenerasjonsverktøy.

Med analyseløsninger av første generasjon må du, hvis du vil få et fullstendig bilde av brukernes reiser og opplevelser på tvers av kanaler, utføre reverse ETL-transformasjoner for å få dataene inn i datalageret ditt, og deretter bruke business intelligence-verktøy. Det er ikke bare kostbart og tidkrevende – det betyr også at dataene dine kan være inkonsistente, og introduserer potensielle sårbarheter i datasikkerheten.

De fleste av disse verktøyene mangler også fleksibiliteten til å utforske dataene ad hoc, bore ned og få svar på spørsmål etter hvert som de oppstår ved å pivotere og trekke på tvers av kilder og modellere komplekse brukerreiser. De tar generelt også betalt etter event-volum, noe som gjør dem kostnadsprohibitive å skalere etter hvert som databehovene dine vokser.

Derfor anbefaler vi å investere fra start i en moderne composable dataarkitektur bygget rundt et cloud data warehouse.

I stedet for å stole på begrensede punktløsninger bygger flere og flere selskaper composable data stacks ved hjelp av best-of-breed-verktøy oppå cloud-warehouses som Snowflake, BigQuery eller Databricks.

Du kan bygge en modulær customer data platform (CDP) som skalerer med deg, ved hjelp av verktøy som Segment, Snowplow eller RudderStack for å instrumentere appene dine og rute datastrømmene direkte til warehouset ditt.

Deretter trenger du en analyseplattform av neste generasjon som Optimizely Warehouse-Native Analytics som arbeider nativt ut fra dine lagrede data – app-event-strømmer, men også nettstedsatferd, markedsføringsinteraksjoner, supporthenvendelser, leverings- og oppfyllelsessporing, transaksjoner og mer.

Ved å bruke datalageret ditt som én kilde til sannhet lar Optimizely Warehouse-Native Analytics produktteam låse opp det fulle potensialet i mobilapp-analyse for å drive intelligent, brukersentrert optimalisering.

Løft mobilapp-analysen din med en next-gen-tilnærming

Effektiv mobilapp-analyse handler om mer enn bare å spore målepunkter – det handler om å få en dypere forståelse av brukerne dine for å bygge app-opplevelser som virkelig begeistrer dem. I dagens hyperkonkurranseutsatte mobile landskap har du ikke råd til å ta beslutninger basert på ufullstendige data eller antakelser.

Derfor omfavner fremtidsfokuserte produkt- og vekstteam en moderne, warehouse-nativ tilnærming til mobilanalyse som gir deg fullt innsyn i hvordan brukere opplever appen din og engasjerer seg med produktet ditt på tvers av kanaler.

Plattformen for produkt- og kundereise-analyse fra Optimizely Warehouse-Native Analytics arbeider nativt oppå datalageret ditt, og lar deg virkelig låse opp det fulle potensialet i mobilapp-analyse og drive intelligent optimalisering. Med Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du:

Modellere og visualisere komplekse flerkanals-brukerreiser på tvers av app-events, nettsted, markedsføring, supportinteraksjoner, transaksjoner og mer
Analysere innsikt i konverteringstrakter med høy effekt som onboarding-flyter, checkouts, oppgraderinger osv.
Dele app-analysen din sikkert på tvers av team med use case- og domenespesifikke analyseapplikasjoner og samarbeidende arbeidsområder
Segmentere brukere i verdifulle kohorter basert på engasjements-, atferds- og inntektsmønstre for å satse ekstra på de største vekstmulighetene
Berike app-event-data med kvalitative voice-of-customer-warehouse-data inkludert undersøkelsesvurderinger og supporthenvendelser
Legge på forretningskontekst som priser, lagerbeholdning, logistikk og inntektsdetaljer fra CRM-er og andre systemer for fullt innsyn i kundereisen
Utføre ad-hoc-utforsking for raskt å besvare nye spørsmål ved å pivotere på tvers av datakilder og teste hypoteser
Sette opp automatisk overvåking med egendefinerte varsler for kritiske KPI-er som retensjon, konverteringsrater, lastetider og krasjrater.

Den neste generasjonen av mobilapp-analyse er her. Uten datasiloer eller analyseflaskehalser kan team få den handlingsrettede 360-graders kundeinnsikten de trenger for å akselerere produktledet vekst gjennom eksepsjonelle opplevelser, hver gang.