Vad är mobilappsanalys?

24 juli 2024

Den krassa, hårda sanningen är att de flesta appar misslyckas med att behålla sina användare. Den genomsnittliga mobilappen tappar 77 % av de dagligen aktiva användarna inom 3 dagar efter installation.

Den krassa, hårda sanningen är att de flesta appar misslyckas med att behålla sina användare. Den genomsnittliga mobilappen tappar 77 % av de dagligen aktiva användarna inom 3 dagar efter installation. Det är en brutal verklighet – men också en enorm möjlighet för de team som är villiga att lägga ner arbetet för att särskilja sig genom att skapa optimerade, personaliserade upplevelser som får användarna att komma tillbaka efter mer.

Att bygga verkligt klibbiga appar kräver en djup förståelse för användarnas beteende, smärtpunkter och preferenser. Det bästa sättet att göra detta är med effektiv mobilappsanalys som ger dig insyn i var användare fastnar eller blir frustrerade, vilka funktioner de älskar och om de får fullt värde.

In-app-analys är avgörande. Men användarnas resor med din app sträcker sig över flera kanaler och kontaktpunkter. För att effektivt optimera aktivering, engagemang och retention behöver du samlat insyn över produktbeteende, marknadsföringskampanjdata, supportärenden och mer. Det är därför, enligt Gartners research, en viktig trend inom mobilappsanalys är att team söker integrerade insikter i kundresor, sälj- och CRM-data och affärskontext för att berika data om produktanvändning.

I den här guiden berättar vi allt du behöver veta om mobilappsanalys, inklusive detta helhetliga, integrerade angreppssätt. Vi ger dig alla insikter du behöver för att få en 360-graders bild av dina användare, låsa upp den fulla potentialen i din app och driva hållbar tillväxt genom att förbättra användarengagemang och retention.

Vad är mobilappsanalys?

Mobilappsanalys avser hela processen att samla in, mäta och analysera data om hur användare interagerar med och upplever din mobila produkt. Den ger ett fönster in till varje tryck, svep och mikrobeteende som sker i appens miljö, inklusive app-starter, skärmvisningar, knappklick, transaktioner, krascher och alla egna åtgärder du definierar. Och om du använder rätt verktyg för beteendeanalys kan du koppla dessa användningsinsikter med andra användardata från marknadsföring, sälj, supportsystem och mer.

Mobilappsanalys är din väg till att få kritiska insikter i användarnas beteendemönster och engagemangsmätvärden. Det är det första steget mot att lokalisera friktionsområden i din app, identifiera de ”aha”-ögonblick som driver aktivering och retention, och i slutändan optimera din användarupplevelse för hållbar tillväxt.

De viktigaste typerna av mobilappsanalys inkluderar:

  • Övervakning av app-mätvärden — Att spåra viktiga mätvärden som dagligen/månatligen aktiva användare, stickiness/retentiongrader, genomsnittliga sessionslängder, app-laddningstider, kraschfrekvenser och andra centrala indikatorer för app-hälsa ger dig en vital puls på appens övergripande prestanda och stabilitet.
  • Kohortanalys — Att gruppera användarsegment som delar drag som förvärvskampanj, geolokalisering, app-version eller prenumerationsnivå låter dig analysera och identifiera värdefulla användarpersonas och deras unika engagemangsmönster och retentionbeteenden över tid.
  • Trattanalys — Mobilappar lever och dör på sin förmåga att hålla användare i rörelse genom kritiska konverteringsvägar som onboarding, uppgraderingar och köp. Trattvisualiseringar kartlägger dessa flöden steg för steg och lyfter fram avhopp, genomsnittliga slutförandetider och de åtgärder som driver framgångsrik navigering.
  • Sessionsuppspelningar — Att spela in hela användarsessioner låter dig på första hand bevittna varje punkt av förvirring, kamp eller frustration genom signaler som rage-clicking, överdrivet tryckande eller långa svävningar över otydliga UI-element.
  • Voice of Customer-analys — Kvalitativ VoC-analys lyfter fram mönster i data från in-app-undersökningar, användarfeedback, kundbetyg och supportärenden, och ger vital kontext till ”varför” bakom användarnas beteende.
  • Prediktiv analys — Med hjälp av maskininlärningsmodeller kan du identifiera användare med risk att lämna och optimera tillväxt genom att fastställa vilka värdefulla beteenden som förutsäger aktivering, konvertering och monetarisering.
  • Kundreseanalys — Mobilappsanvändning är bara en bit i ett mycket större pussel av användarupplevelse. Genom att integrera dina app-analysdata med andra källor som engagemang från marknadsföringskampanjer, beteendespår på webbplatsen, supportärenden, backend-transaktioner och bredare affärskontext kan du rekonstruera och analysera användarnas kompletta resa. Det bästa sättet att göra det är genom att använda analysverktyg som arbetar direkt från ditt datalager som en enda källa till sanning.

Mobilappsanalys har blivit en oumbärlig grundförutsättning för tillväxtfokuserade produkt- och datateam. Med stigande kostnader för användarförvärv och en ständigt höjd ribba för upplevelsekvalitet behöver du kombinera analystyper för fullt, granulärt insyn som säkerställer att din app inte bara skaffar användare – utan också behåller dem genom att kontinuerligt optimera deras resor.

Varför analys för mobil är nyckeln till datadriven tillväxt

Hållbar, produktledd tillväxt vilar på att leverera exceptionella användarupplevelser anpassade till dina kunders föränderliga behov och preferenser – och mobilappsanalys låter dig fatta datadrivna beslut som hjälper med:

1

Öka användarretention och minska avhopp

Genom att analysera retentionkohorter och beteendemönster över tid kan du lokalisera orsaker till avhopp och förfina upplevelser för att hålla användarna engagerade långsiktigt. Det kan innebära att komma i förväg om avhoppsrisker – som längre perioder av inaktivitet – med återengagemangskampanjer.
2

Öka dagligen/månatligen aktiva användare (DAU/MAU) och målgruppsaktivering

Mobilappsanalys låter dig identifiera och optimera de användarflöden och ”aha”-ögonblick som driver ihållande app-användning och aktiverar dina målgrupper, vilket leder till högre DAU/MAU-mätvärden. Till exempel kan en medieapp använda mobilappsanalys för att identifiera att läsare som aktiverar anpassade nyhetsflöden har 40 % högre månatlig aktiv användning – och använda dessa insikter för att främja anpassningsalternativ och förbättra nyhetsflödes-UX:en.
3

Driva funktionsadoption

Att mäta adoption av nya funktioner och modellera de arbetsflöden och beteenden som indikerar aktiv funktionsanvändning låter dig fortsätta optimera nya funktioner och utrullningar.
4

Öka konverteringar

Mobilappsanalys kan hjälpa dig att visualisera varje steg användare tar genom kritiska vägar som kontoskapande, checkout eller prenumerationsuppgraderingar så att du kan identifiera avhoppspunkter och effektivisera deras upplevelse för att öka konverteringar.
5

Öka customer lifetime value (LTV)

Att kombinera användnings- och in-app-köp-analys med andra kundintäktsdata låter dig identifiera värdefulla användarsegment så att du kan förstå exakt vilka åtgärder som korrelerar med högre LTV och maximera monetarisering. Säg att du finner att användare som gör sitt första in-app-köp inom 3 dagar har 4X högre LTV – det är en god signal att optimera upplevelser för nya användare och onboarding för att driva köp inom detta avgörande fönster.
6

Bygga en välinformerad produktfärdplan

Mobilappsanalys ger de kvantitativa och kvalitativa insikter du behöver för att validera produktidéer, köra experiment och prioritera din färdplan baserat på vad som levererar högst engagemang och värde.
7

Förbättra kundnöjdhets (CSAT)-poäng

Genom att ge dig de data du behöver för att ta bort smärtpunkter, leverera proaktiv support och kontinuerligt uppgradera ände-till-ände-användarupplevelsen kan app-analys öka användarlycka och lojalitet.
8

Snabb problemdetektion och -lösning

Fel- och kraschanalys, sessionsuppspelningar och användarfeedback låter dig snabbt identifiera, diagnostisera och lösa kritiska app-problem. Du kan ställa in realtidsövervakning och varningar som talar om för dig när KPI:er rör sig under en viss tröskel, så att du snabbt kan reagera på problem innan de får större inverkan.
9

Optimera marknadsföringseffektivitet och customer LTV 

Genom att integrera app-analys med marknadsföringskampanjdata kan du kartlägga kompletta användarresor för att fastställa dina förvärvskanaler med högst värde och maximera ROI. Detta ger team en mer komplett bild som de kan använda för att fatta verkligt välinformerade beslut. Till exempel kan ett företags marknadsföringsdata visa att Facebook-annonser driver hög registreringsvolym – men mobilappsanalys kan avslöja att dessa användare har under genomsnittliga köpfrekvenser och LTV. Genom att koppla ihop punkterna över olika kontexter kunde de kanalisera sina förvärvsutgifter mot användare av högre kvalitet med högre lifetime value.

Med mobilappsanalys som lyfter fram kritiska KPI:er, blockerare och möjligheter får du de insikter som behövs för att validera dina produktstrategier, snabbt kurskorrigera vid behov och fortsätta optimera för hållbar, produktledd tillväxt.

Implementera mobil dataanalys: att välja rätt verktyg

För att börja spåra och analysera mobilappsdata behöver du instrumentera din app för att fånga distinkta användaråtgärder, kända som ”events”. Allt från att starta appen, klicka på en knapp, visa en skärm, skicka in ett formulär, slutföra en transaktion eller uppleva en krasch kan räknas som ett event.

Vilka events du beslutar dig för att övervaka beror på din produkt och affärsmodell. Till exempel kan en e-handelsapp spåra events kring att bläddra i produktkataloger, lägga varor i en varukorg, starta checkout-flöden och slutföra köp. En spelapp kan istället fånga nivåstarter, topplistor, power-up-användning och in-app-köpförsök.

Historiskt började många team med allt-i-ett-analysverktyg av första generationen som Amplitude, Mixpanel och Heap. Dessa lösningar instrumenterar din app och tillhandahåller värdefulla out-of-the-box-mätvärden och visualiseringar för mobila miljöer.

Förstagenerationsverktyg kan vara ett bra sätt att komma igång på – men de har också stora begränsningar för företag som vill få ut mesta möjliga av sin mobilappsanalys när de skalar.

Dessa verktyg skapar datasilor genom att hålla dina app-/produktdata i sin egen black box-miljö, åtskild från dina övriga kund- och affärsdata.
Om du bara tittar på in-app-analys missar du en stor del av bilden. Tänk om en användare lämnar efter en frustrerande supportupplevelse? Eller tänk om en värdefull kund ofta växlar mellan din app och webbplats? Du kan till och med upptäcka att ett betydande antal avbokningar sker utanför din app, vilket undergräver noggrannheten hos enbart in-app-baserade retentionmätvärden.

Så här beskriver produktdata-tankeledaren John Humphrey problemet:

Man skulle kunna tro att om jag räckte dig en produktanalysplattform, skulle jag vara entusiastisk över att PM:er tittar på retentiongraden. Men bara hälften av avbokningarna skedde inne i produkten. Den andra hälften skedde för att någon lyfte en telefon för att avboka.

Inga events skapades någonsin för dessa avbokningar – och som sådan var våra retentionkurvor väsentligt felaktigt framställda. Det börjar omedelbart undergräva trovärdigheten hos vilket förstagenerationsverktyg som helst.

Med analyslösningar av första generationen måste du, om du vill få en fullständig bild av användarnas resor och upplevelser över kanaler, utföra reverse ETL-transformationer för att få in data i ditt datalager, och sedan använda business intelligence-verktyg. Det är inte bara kostsamt och tidskrävande – det innebär också att dina data kan vara inkonsekventa, och introducerar potentiella sårbarheter i datasäkerheten.

De flesta av dessa verktyg saknar också flexibiliteten att utforska data ad hoc, borra ner och få svar på frågor allteftersom de uppstår genom att pivotera och dra över källor och modellera komplexa användarresor. De tar generellt också betalt per event-volym, vilket gör dem kostnadsprohibitiva att skala när dina databehov växer.

Därför rekommenderar vi att från start investera i en modern composable dataarkitektur byggd kring ett cloud data warehouse.

Istället för att förlita sig på begränsade punktlösningar bygger fler och fler företag composable data stacks med hjälp av best-of-breed-verktyg ovanpå cloud-warehouses som Snowflake, BigQuery eller Databricks.

Du kan bygga en modulär customer data platform (CDP) som skalar med dig, med hjälp av verktyg som Segment, Snowplow eller RudderStack för att instrumentera dina appar och dirigera dataströmmarna direkt till ditt warehouse.

Sedan behöver du en analysplattform av nästa generation som Optimizely Warehouse-Native Analytics som arbetar nativt från dina lagrade data – app-event-strömmar men även webbplatsbeteenden, marknadsföringsinteraktioner, supportärenden, leverans- och uppfyllelsespårning, transaktioner och mer.

Genom att använda ditt datalager som en enda källa till sanning låter Optimizely Warehouse-Native Analytics produktteam låsa upp den fulla potentialen i mobilappsanalys för att driva intelligent, användarcentrerad optimering.

Lyft din mobilappsanalys med ett next-gen-angreppssätt

Effektiv mobilappsanalys handlar om mer än att bara spåra mätvärden – det handlar om att få en djupare förståelse för dina användare för att bygga app-upplevelser som verkligen förtjusar dem. I dagens hyperkonkurrensutsatta mobila landskap har du inte råd att fatta beslut baserat på ofullständiga data eller antaganden.

Därför omfamnar framtidsfokuserade produkt- och tillväxtteam ett modernt, warehouse-nativt angreppssätt för mobilanalys som ger dig fullt insyn i hur användare upplever din app och engagerar sig med din produkt över kanaler.

Plattformen för produkt- och kundreseanalys från Optimizely Warehouse-Native Analytics arbetar nativt ovanpå ditt datalager, vilket låter dig verkligen låsa upp den fulla potentialen i mobilappsanalys och driva intelligent optimering. Med Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du:

  • Modellera och visualisera komplexa flerkanals-användarresor över app-events, webbplats, marknadsföring, supportinteraktioner, transaktioner och mer
  • Analysera insikter i högeffektiva konverteringstrattar som onboarding-flöden, checkouts, uppgraderingar osv.
  • Dela din app-analys säkert över team med use case- och domänspecifika analysapplikationer och samarbetande arbetsutrymmen
  • Segmentera användare i värdefulla kohorter baserat på engagemangs-, beteende- och intäktsmönster för att satsa extra på de största tillväxtmöjligheterna
  • Berika app-event-data med kvalitativa voice-of-customer-warehouse-data inklusive undersökningsbetyg och supportärenden
  • Lägga på affärskontext som priser, lagersaldo, logistik och intäktsdetaljer från CRM:er och andra system för fullt insyn i kundresan
  • Utföra ad-hoc-utforskning för att snabbt besvara nya frågor genom att pivotera över datakällor och testa hypoteser
  • Ställa in automatisk övervakning med egna varningar för kritiska KPI:er som retention, konverteringsgrader, laddningstider och kraschfrekvenser.

Nästa generation av mobilappsanalys är här. Utan datasilor eller analysflaskhalsar kan team få de handlingsbara 360-graders kundinsikter de behöver för att accelerera produktledd tillväxt genom exceptionella upplevelser, varje gång.