Mobile Analytics

Mobile Analytics kann als Gegenstück zur bekannten Webanalyse bezeichnet werden, mit dem Unterschied, dass sich die Werte aus der Nutzung mobiler Geräte zusammensetzen.

Allgemeine Informationen zum Thema[Bearbeiten]

Da immer mehr Menschen nicht über ihren Computer, sondern durch Handys und andere mobile Geräte ins Internet gehen, sind Methoden gefragt, die das Nutzerverhalten analysieren und einordnen können. Die mobile Webanalyse ist ein solches Werkzeug.

Bestimmt werden einerseits die Funktionen einer Website im mobilen Modus, also etwa, welche Funktionalitäten einer Website gut laufen und welche nicht. Andererseits können gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung oder -gewinnung durch die Erkenntnisse mobiler Analysen eingeleitet werden. Zu diesen zählen mobile Werbung, mobiles Suchmaschinen-Marketing, Textkampagnen und andere Maßnahmen.

Folgende Daten sind Bestandteil der mobilen Analyse:

  • Seitenaufrufe
  • Besucherzahlen
  • Länder
  • Gerätemodell
  • Gerätehersteller
  • Gerätefunktionen
  • Bildschirmauflösung
  • Benutzersprache
  • Service-Provider


Die Auswertung der analysierten Zahlen dient der Ermittlung von Kennzahlen und dem Return on Investment, um auf dieser Grundlage Marketingmaßnahmen zu entwickeln[1].

Mobile Analytics als Bestandteil von First-Party-Daten[Bearbeiten]

Mobile Analytics sind nur eine von zahlreichen weiteren Möglichkeiten, um Erkenntnisse über die Nutzung mobiler Geräte zu sammeln. Der übergeordnete Begriff heißt First-Party-Daten, ergänzt durch Second- und Third-Party-Daten.

Bei First-Party-Daten handelt es sich um Daten, die direkt vom Besucher oder vom Kunden eingesammelt werden. Sie stammen aus verschiedenen Quellen, also etwa:


Second-Party-Daten unterscheiden sich kaum von First-Party-Daten, sie werden jedoch über einen Umweg erhoben. Vorstellbar ist beispielsweise eine Autovermietung, die die First-Party-Daten einer Fluggesellschaft einkauft. Deren Kunden können dann mit den eigenen Angeboten beworben werden.

Third-Party-Daten haben unterschiedliche Herkunftsquellen und werden durch Drittanbieter verkauft.

Third-Party-Daten: Vorteile, Nachteile, Datenschutz[Bearbeiten]

Es liegt nahe, dass insbesondere die Nutzung von Third-Party-Daten aus unterschiedlichen Perspektiven betrachtet werden kann. Folgende Vorteile bietet dieses Verfahren:

  • Durch kontextabhängiges und verhaltensbezogenes Targeting können potenzielle Konsumenten im Netz ausfindig gemacht werden. Häufig geschieht dies zur Gewinnung von Neukunden oder um die Bekanntheit der eigenen Marke zu steigern.
  • Mittels „Look-Alike-Modelling“ lassen sich im Netz potenzielle Kunden finden, die Ähnlichkeiten mit bestehenden Kunden aufweisen.
  • Zielgruppen lassen sich auch außerhalb der eigenen Website im Netz finden, der Umsatz kann also durch Zielgruppenerweiterung gesteigert werden.

Der Nachteil von Third-Party-Daten liegt auf der Hand. Denn in den meisten Fällen lässt sich nicht feststellen, woher die eingekauften Daten stammen. Datenvermittler neigen nicht dazu, ihre Praktiken transparent zu gestalten, was dazu führen kann, dass man nicht weiß, wie die Datensegmente erstellt worden sind. Das führt zum Risiko, dass die gekauften Daten entweder ungenau oder veraltet oder beides sind.

Hinzu kommt die Möglichkeit, dass die Konkurrenz die gleichen Daten bekommt und ebenfalls mit ihren Ads die gleiche Zielgruppe bewerben kann.

Nicht zuletzt sind es Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, die sich als problematisch erweisen. Immer mehr Nutzer scheuen davor zurück, persönliche Daten mit entsprechenden Informationen Online-Advertisern zur Verfügung zu stellen. Die Ergebnisse sind auch deswegen nur noch teilweise nutzbar, weil immer mehr User AdBlocker verwenden oder Plugins wie Ghostery zum Einsatz bringen[2].

Vermehrte Möglichkeiten durch smarte Technik[Bearbeiten]

Im Vergleich zu früheren Zeiten stehen heute deutlich mehr Daten zur Verfügung, die genutzt werden können. Beschränkten sich die Datenquellen in der Vergangenheit auf die, die während des Prozesses des Einkaufs entstehen, sind die Möglichkeiten hier inzwischen deutlich ausgeweitet worden.

So lassen sich beispielsweise auch Daten auswerten, die in den sozialen Netzwerken generiert werden, Firmen können sich also ein umfangreiches Bild von Nutzern machen. So lassen sich Informationen über Meinungen und Werte von Usern sammeln und entsprechend auswerten. Zudem lassen sich durch den Einsatz von Sensordaten, Geodaten oder solchen, die auf RFID Chips gespeichert sind, weitere Analysen erstellen.

Für weitere Optionen sorgt das Cloud-Computing. Dadurch sind nicht nur große Unternehmen in der Lage, mobile Analytics und andere Maßnahmen durchzuführen, sondern auch kleine und mittelständische Unternehmen können auf die Möglichkeiten der Nutzeranalysen zurückgreifen.

Die Werkzeuge, die cloudbasiert funktionieren, sind zudem nicht nur sehr effizient, sondern kostengünstiger als frühere Tools. Dadurch fallen immer häufiger hohe Investitionskosten auf der Seite von Unternehmen weg, teure Hardware-Komponenten können ebenfalls eingespart werden. Cloudanbieter machen Angebote, die schon bei 20 Euro im Monat beginnen und somit einen hohen Nutzen bei überschaubaren Investitionen aufweisen. Auf diese Weise sind selbst Freiberufler und „Ein-Mann-Betriebe“ in der Lage, neue Informationstechnologien zu nutzen, ohne an den finanziellen Hindernissen zu scheitern.

Bedeutung für die Webanalyse[Bearbeiten]

Mobile Analytics sind – wie alle anderen Tools und Datensätze – nahezu wertlos, wenn man sie isoliert betrachtet. Erst im Zusammenspiel miteinander lassen sich Informationen erzeugen, die für Unternehmen zielführend und gewinnbringend sind.

Da nicht nur Nutzer, sondern auch vermehrt Mitarbeiter ihre Zeit oft nicht mehr vor dem Rechner, sondern unterwegs verbringen, müssen auch sie immer schnell über die aktuellen Daten informiert werden. Passende Tools setzen immer mehr auf Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit, sodass die Hemmschwelle, die auf Seiten von Nutzern und/oder Mitarbeitern vorhanden ist, spürbar verringert werden kann[3].

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Mobile Web Analytics de.qwerty.wiki. Abgerufen am 25.06.2019
  2. Marketing mit First Party Daten: 3 überzeugende Anwendungsfälle piwipro.de. Abgerufen am 25.06.2018
  3. Business Intelligence Tools industry-press.com. Abgerufen am 25.06.2018

Weblinks[Bearbeiten]