Metriken für Nutzerengagement in Apps

Metriken für Nutzerengagement in Apps helfen Teams nachzuvollziehen, wie viel Wert Nutzer in einer App finden. Die Zeit jedes Nutzers ist eine begrenzte Ressource und wenn Konsumenten in der App genügend Wert finden, ihre Zeit damit zu verbringen, können App-Hersteller diese Erkenntnis monetisieren. Kennzahlen über das Nutzerengagement messen den Wert engagierter Nutzer.

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Die wichtigsten Metriken für Nutzerengagement in mobilen Apps

Es heißt, dass wenn etwas gemessen wird, kann es gesteuert werden. Wenn Produktteams die richtigen Kennzahlen für Nutzerengagement in ihren Apps ermitteln, können sie den Gebrauchseinsatz, den Nutzwert und die Rentabilität der App verbessern. Produktteams können auch die Bedürfnisse ihrer Benutzer besser verstehen und auf die bedeutendsten Benutzergruppen der App eingehen. Für das richtige Messen von Kennzahlen aus Nutzerengagement benötigen Teams ein Analysetool. Die meisten Apps sind nicht auf Selbstanalyse konzipiert und bieten nur eingeschränkte Berichtserstattung. Eine Plattform für Produktanalysen kann jedoch detaillierte Einblicke in Metriken zum Nutzerengagement bieten. Wenn Apphersteller beispielsweise nur die Gesamtanzahl ihrer App-Downloads im App Store anzeigen können, wissen sie immer noch nicht, welche Benutzer die App weiter benutzen und welche sich wieder von ihr abwendeten. Sie können nicht sagen, welche Benutzer die App gekauft haben und welche nicht, oder welche die App täglich nutzen und welche sie kaum mehr anrühren. Mithilfe von Produktanalysen können Teams tiefgreifende Einblicke in die Demografie dieser Benutzer erhalten, ihr Verhalten beobachten und Engagement messen.

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Die wichtigsten Metriken für Nutzerengagement in Apps

Aktive Benutzer (ADAU, MAU)

Der beste Ansatz für das Messen von Nutzerengagement ist die Gesamtanzahl der aktiven Benutzer. Nicht alle, die eine App herunterladen, sind aktive Nutzer. Statista zeigt, dass 24 Prozent der mobilen Apps nur einmal verwendet werden. Durch die Berechnung der Gesamtanzahl der verbleibenden aktiven Nutzer können Produktteams feststellen, wie engagiert ihre Benutzerschaft im Laufe der Zeit bleibt. Die Aktivität wird typischerweise für einen bestimmten Zeitraum gemessen. Durchschnittliche Anzahl der täglich aktiven Benutzer (ADAU) ist beispielsweise die durchschnittliche Anzahl der aktiven Nutzer an einem beliebigen Tag, ermittelt über einen Monat hinweg. Viele Unternehmen verwechseln ADAU fälschlicherweise mit täglich aktiven Nutzern (DAU), jedoch handelt es sich da um die Anzahl der Benutzer an einem bestimmten Tag. Wenn die meisten Unternehmen über DAU sprechen, meinen sie ADAU.

ADAU = Gesamtzahl der aktiven Nutzer in einem Monat / Tagen im durchschnittlichen Monat

Der Wert monatlich aktiver Nutzer (MAU) ähnelt ADAU, gibt jedoch die durchschnittliche Anzahl aktiver Nutzer in einem bestimmten Monat an, ermittelt über die Monate in einem Jahr.

MAU = Gesamtzahl der aktiven Nutzer in einem Jahr / 12

Einige Apps, z. B. Geschäftstools, werden nur an Wochentagen verwendet. Für diese Unternehmen könnte es sinnvoller sein, die wöchentlich aktiven Nutzer (WAU) zu messen. Wie die vielen App-Metriken variieren die Nutzeraktivitäten zwischen Unternehmen. Das Analyseteam für eine Social-Media-App strebt möglicherweise Metriken um die tägliche Nutzung an, während das Team für eine Unternehmenssoftware eine wöchentliche Nutzungsrate vorzieht. Aktivitätsmessungen wie ADAU und MAU sind für werbebasierte Apps wie Nachrichtenpublikationen am wichtigsten, da diese exakte Einnahmen nicht messen können. Wenn eine App Direktvertrieb wie eine E-Commerce-App messen kann, ist die Messung der Aktivität viel weniger wichtig.

Interesse über längere Zeit

Viele App-Produktteams möchten wissen, wie sehr ihre Nutzer an ihrer App hängen, wie groß der sogenannte „Stickiness“-Effekt ist. Sie können dies in Prozent abschätzen, indem sie ADAU durch MAU dividieren.

„Stickiness“ oder Bedeutungsfrequenz = Durchschnittliche täglich aktive Nutzer (ADAU) / monatlich aktive Nutzer (MAU)

Finanznachrichtenseiten und Investoren preisen gemeinhin die Bedeutungsfrequenz als Prädiktor für die langfristigen Aussichten eines Produkts. Je mehr Benutzer sich mit der App beschäftigen, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie sich an die App gewöhnen. Dies gibt dem Unternehmen mehr Möglichkeiten, die App zu monetisieren und eine stärkere, loyalere Benutzerbasis aufzubauen. 

Sitzungsintervalle

Sitzungsintervalle sind das Maß für die Zeit zwischen App-Sitzungen. Sie zeigen, ob Nutzer ihre Sitzungen verteilen oder zusammenfassen. Eine Musik-App stellt beispielsweise fest, dass die Sitzungsintervalle der Nutzer an Wochentagen kurz sind, wenn sie pendeln, an Wochenenden jedoch lang, wenn sie sich zu Hause unterhalten. Wenn ein Produktteam die Sitzungsintervalle seiner Benutzer kennt, kann es Nutzeraktivitäten in jenen Zeiten verstehen und das Produkt für größere Nutzbarkeit optimieren. Das Produktteam für genannte Musik-App könnte die App in Heimlautsprechersysteme ihrer Nutzer integrieren und so die App-Relevanz für zu Hause erhöhen.

Sitzungsintervall = Verschiedene Analysen der Sitzungslängen

Sitzungslänge

Die Sitzungslänge ist die Umkehrung des Sitzungsintervalls – sie misst, wie lange Benutzersitzungen dauern. Die Sitzungslängenanalyse zeigt oft, dass Sitzungslängen in verschiedene Kategorien fallen, die mit unterschiedlichen Anwendungsfällen in Bezug stehen. So kann beispielsweise eine Fahrgemeinschafts-App feststellen, dass die Sitzungsdauer tagsüber kurz ist, wenn geschäftliche Nutzer zwischen Besprechungen pendeln, nachts auf der Fahrt nach Hause jedoch länger sind. Benutzer haben unterschiedliche Bedürfnisse und Interessen in den jeweiligen Sitzungen. Sie möchten möglicherweise tagsüber nicht gestört werden, interessieren sich jedoch am Abend mehr für Gespräche und Mitfahrgelegenheiten. Das Produktteam kann die App entsprechend anpassen.

Sitzungslänge = Verschiedene Analysen der Sitzungslängen

App-Nutzungszeit

Die In-App-Zeit ähnelt der Sitzungslänge, mit der Ausnahme, dass die In-App-Zeit für alle Nutzer als Durchschnittszahl ermittelt wird – gewöhnlich als Anzahl von Stunden pro Tag, Woche oder Monat dargestellt. Je mehr Zeit Nutzer in der App verbringen, desto höher ist in der Regel der Umsatz pro Nutzer. Die meisten Produktteams konzentrieren sich auf die Verlängerung der In-App-Zeit.

In-App-Zeit = Die durchschnittliche Anzahl der Stunden, die Benutzer pro Tag, Woche oder Monat in der App verbringen.

Screenflow

Screenflow ist die visuelle Darstellung der Benutzerpfade durch die verschiedenen Bildschirme der App. Es kann die Reise von Einzelpersonen, Gruppen oder allen Benutzern darstellen. Die Analyse des Screenflows gibt Produktteams Einblicke in die üblichen Pfade, auf denen sich Nutzer durch die App klicken, damit sie daraufhin die Benutzererfahrung entsprechend verbessern können. Ein bedeutender Ort für die Screenflow-Analyse sind Drop-offs der Nutzer. Wenn bei bestimmten Pfaden oder Bildschirmen viele Nutzer die App verlassen, liegt dies häufig an einem Fehler oder einem unklaren Design. Wenn Produktteams das Design optimieren können, kann dies die In-App-Zeit häufig verlängern. Einige Produktteams nennen den idealen Benutzer-Screenflow einen goldenen Pfad. Goldene Pfade führen sowohl für den Benutzer als auch für die Marke zu einem gewünschten Ergebnis, wie zum Beispiel einem Kauf, einer Registrierung oder einem Klick auf eine Anzeige. Produktteams können den Prozentsatz der Benutzer messen, die dem goldenen Pfad bis zum Ende gefolgt sind und die App zur Steigerung dieser Prozentzahl optimieren.

Goldener-Pfad-Abschluss = Der Prozentsatz der Nutzer, die den Goldenen Pfad-Screenflow abgeschlossen haben

Nutzerbewahrungsrate

Die Nutzerbewahrung gibt an, wie viele Benutzer über einen Zeitraum wie fünf Tage, acht Wochen oder ein Jahr Kunden geblieben sind. Die Kundenbewahrung ist das Gegenteil von Kundenabwanderung, ein Prozentsatz, der die Abwanderungsrate der Kunden angibt. Die mathematische Gleichung der Nutzerbewahrungsrate ist klar, während das Definieren und das Benchmarking der Nutzerbewahrung sich unklarer gestalten.

Nutzerbewahrungsrate = (Anzahl der Kunden am Ende des Zeitraums – Anzahl der Kunden, die während des Zeitraums gewonnen wurden) / Anzahl der Kunden zu Beginn des Zeitraums

Es gibt verschiedene Methoden, mit denen Apphersteller ihre Gesamtnutzerzahl zählen. Für einige Apps ist es ganz klar die Anzahl der abonnierten, zahlenden Kunden. Für werbebasierte Apps oder Apps mit Freemium-Modellen ist das weniger offensichtlich. Kunden, die keinen Kündigungsvertrag haben, können die App kostenlos nutzen – oder eben auch monatelang nicht. Bei diesen Apps müssen die Anzahl aktiver Nutzer in Zusammenhang mit einem bestimmten Zeitraum definiert werden, wie etwa die Nutzer innerhalb einer Woche.

 

 

Konversionsraten

Produktteams erstellen in jeder App bestimmte Aktionen, die von den Nutzern erfolgreich ausgeführt werden sollen. Diese können das Herunterladen der App sein, eine Anmeldung für einen Newsletter, das Aktivieren von Benachrichtigungen, dem Abschließen einer Begrüßungstour, dem Hinzufügen einer Kreditkarte, der Abschluss eines Kaufes, das Ausfüllen eines Profils und vieles mehr. Jedes Produktteam kann auch den Prozentsatz der Nutzer messen, die diese jeweiligen Konversionziele erfüllen. Wenn Produktteams ihre Konversions erhöhen, erhöhen sie das Nutzerengagement.

Konversionrate = Anzahl der Nutzer, die ein Ereignis abgeschlossen haben / Gesamtzahl der Nutzer

Kundenzufriedenheit (CSAT)

Produktteams befragen Nutzer nach ihren Erfahrungen mit dem Dienst und können so das Engagement messen. Benutzer möchten in den von ihnen verwendeten Apps einen Mehrwert finden und wenn sie den nicht finden, möchten sie häufig ihr Feedback mitteilen. Es gibt verschiedene Methoden zur Bestimmung der Kundenzufriedenheit. Die beliebteste Methode ist das NPS-System (Net Promoter Score). Um den NPS zu messen, müssen Produkt- und Marketingteams eine Umfrage starten, in der sie Benutzer auffordern, die App auf einer Skala von 0 bis 10 zu bewerten und anzugeben, ob sie die App anderen empfehlen würden. Benutzer, die mit 9–10 antworten, gelten als Promotoren, 7–8 als Passive und 0–6 als Kritiker. Produktteams können die passiven Elemente ignorieren und den Prozentsatz der Kritiker vom Prozentsatz der Promotoren abziehen. Das Ergebnis ist der Net Promoter Score.

NPS = % der Promotoren – % der Kritiker

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