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Sonstiges 23.12.2011
Sonstiges 23.12.2011

Apps richtig analysieren Daten erfolgreich nutzen

In-App-Analyse ist ein Schlagwort, das die Webanalysebranche 2011 stark beschäftigt hat. Doch lässt sich Webanalyse problemlos auf den Bereich mobiler Applikationen übertragen? Und was gilt es dabei zu beachten? Susanne Köhler, Geschäftsführerin des Esslinger Webanalyse-Spezialisten Mindlab, hat einige Punkte zusammengestellt, die Entwickler und App-Betreiber beachten sollen, wenn Sie die Nutzung ihrer Angebote analysieren wollen.

Datenschutz beachten

Wer In-App-Analyse betreiben möchte, befindet sich schnell in einer rechtlichen Grauzone. Nicht nur kommen hier deutsche und europäische Datenschutzbestimmungen zum Tragen, gerade die Richtlinien der einzelnen Plattformbetreiber wie Apple oder Google gilt es zu beachten. Sonst droht schnell Ungemach und schlimmsten Falls der Rauswurf der App aus dem entsprechenden Marktplatzsystem. Wer als Anbieter einer App diese also analysieren will, der sollte sich mit den Richtlinien der entsprechenden Gesetze, wie den Lizenzbestimmungen der Plattformanbieter im Bezug auf Datenschutz sowie dem Telekommunikations-, dem Telemedien- und Bundesdatenschutzgesetz im Bezug auf personenbezogene Daten, vertraut machen. Belege, dass diese Bestimmungen eingehalten werden, sollte man von einem Anbieter einfordern.

Datenhoheit

Richtlinien wie die Third-Party-Analytics-Vorgaben von Apple sagen es ganz deutlich: Daten, die in einer App analysiert werden, dürfen unter keinen Umständen an Dritte weitergegeben werden. Was passiert aber, wenn ich einen Service eines Dienstleisters buche? Dieser dient als Mittelsmann und zieht die relevanten Daten aus meiner Anwendung, um sie mir zu schicken. Was in der Zwischenzeit aber mit den Daten passiert, weiß ich nicht. Als Unternehmen sollte man sich daher unbedingt für eine Anwendung entscheiden, die auf den eigenen Servern läuft und auch nur hier Daten speichert. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Bestimmungen der Plattformbetreiber eingehalten werden und die Daten der Kunden sicher sind.

Nicht auf eine Plattform beschränken

Ein Unternehmen, dass eine App entwickelt, muss sich zunächst für eine Plattform entscheiden, auf der die Anwendung laufen soll. iOS oder lieber Android? Das ist vor allem eine Frage der jeweiligen Zielgruppe, und welches Betriebssystem diese bevorzugt nutzt. Meist folgt dann auf die erste App die zweite und vielleicht noch die dritte Anwendung für die nächste Plattform. Wenn schon die Plattformen separate Programmierung erfordern, sollte man sich das Leben dann nicht zumindest bei der Analyse einfach machen und eine Lösung wählen, die über die nötigen Cross-Plattform-Funktionalitäten verfügt, um universell einsetzbar zu sein und verschiedene Betriebssysteme zu unterstützen. Wie die App allerdings bei aller plattformübergreifenden Einheitlichkeit die Funktionen des jeweiligen Geräts nutzt, muss im Report auch ersichtlich sein.

Kriterien vorab festlegen

Wissen, was analysiert wird

Eine App ist nicht das Gleiche wie das Web. Daher sind auch die Kennzahlen nicht dieselben. Also muss für die App-Analyse die Terminologie angepasst werden. Anstatt von URL-Analysen zu sprechen, geht es beispielsweise um Screens. Wenn ein Anbieter die App-Analyse-Daten in die normalen Web-Analyse-Reports ausliefert, verwaschen sich die Ergebnisse nur allzu oft, und erschweren es dem Anbieter, für ihn relevante Erkenntnisse aus den Zahlen zu ziehen.

App-spezifische Parameter

Es ist sinnvoll, sich zunächst folgende Fragen zu stellen: Was ist für mich als Anbieter wichtig? Lohnt sich die Optimierung für Hoch- oder Querformat? Oder will ich Usability- und Benutzungserkenntnisse an die neuen Interaktionskonzepte anpassen? Als Anbieter sollte man schon im Vorfeld genau wissen, was die Ziele der App über die reine Umsatzsteigerung hinaus sein sollen und wie man diese erreichen kann. Daraus ergibt sich, welche Art von Reports man benötigt. Für werbefinanzierte Apps, etwa eines Verlags, könnte die Reichweite im Fokus stehen, bei Online-Banking oder Versicherungen die Self Service-Funktionalität und bei Online-Shops die Warenkorbanalyse. Wie auch in der Webanalyse liegt der letztliche Mehrwert auf dem Auslesen und der Interpretation der gewonnenen Daten.

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