10 Leistungskennzahlen für mobile Apps, die Sie benötigen, um mit dem Tracking zu beginnen

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Leistungskennzahlen, die mobile Teams in ihren mobilen Apps verfolgen sollten, damit sie bessere Benutzererlebnisse bieten können.

Um die besten Erfahrungen zu schaffen, benötigen Ingenieure die besten verfügbaren Daten.

Mobile macht diese Herausforderung noch komplexer, da zu den Variablen unter anderem Gerätetypen, unterschiedliche Betriebssysteme und Konnektivität gehören.

Da es immer mehr Tools gibt, die alle unterschiedliche Einblicke in den Zustand, die Leistung und die Stabilität Ihrer mobilen App bieten, kann es schwierig sein, genau zu wissen, welche Kennzahlen Sie verfolgen sollten.

In diesem Beitrag skizzieren wir die wichtigsten Leistungskennzahlen, die Sie verfolgen müssen, und wie sie Ihnen dabei helfen, die Ursache von Problemen schneller zu ermitteln, damit Sie bessere mobile Erlebnisse schaffen können.

1. Startzeit

Mobile Benutzer überprüfen ihre Apps normalerweise unterwegs und sind an sofortige Ergebnisse gewöhnt. Deshalb sitzen sie nicht herum und warten darauf, dass die App geladen wird. Wenn beispielsweise das Laden der Uber-App zu lange dauert, wird der Benutzer wahrscheinlich stattdessen zur Lyft-App wechseln. Darüber hinaus ist die Wahrscheinlichkeit, dass Benutzer, die eine schlechte Erfahrung mit der Uber-App und eine gute Erfahrung mit der Lyft-App hatten, viel wahrscheinlicher, treue Lyft-Benutzer zu werden.

Jetzt haben Sie nicht nur Einnahmen aus der Sitzung dieses Benutzers verloren, sondern auch Ihre Kosten pro Akquisition und Abwanderung sind gestiegen, ganz zu schweigen vom LTV, den dieser bestimmte Kunde dem Unternehmen hätte bringen können.

Daher ist es für den Erfolg von entscheidender Bedeutung , sicherzustellen, dass die Startzeit Ihrer App den Erwartungen der Benutzer entspricht .

Wenn das mobile Team jedoch nur Zugriff auf die durchschnittliche Startzeit hat, übersieht es wahrscheinlich wichtige Änderungen und reagiert eher reaktiv als proaktiv.

Nehmen wir zum Beispiel an, ein Unternehmen führt seine App in einem neuen Markt ein und das Feedback ist insgesamt negativ. Die durchschnittliche Startzeit zeigt, dass die App einige Millisekunden länger ist als vor dem Start, sie bedeutet jedoch nicht, dass sie während des Starts dramatisch langsamer geworden ist. Es muss also ein anderes Problem geben, oder?

Da der Prozentsatz der Benutzer im neuen Markt nur einen Bruchteil der gesamten Benutzerbasis ausmacht, ist es leider sinnvoll, dass selbst eine miserable Startzeit im neuen Markt nur minimale Auswirkungen auf die Startzeit der gesamten Benutzerbasis hätte.

Stattdessen muss das Team in der Lage sein, die Daten zu segmentieren, um besser zu verstehen, wie sich die Startzeit auf das Unternehmen auswirkt.

Wie leiden beispielsweise hochwertige Nutzer unter langsamen Startups? Erleben Benutzer in einem neuen Markt eine schlechtere Leistung? Kommt es bei bestimmten Geräten zu langsameren Startvorgängen?

Diese Daten geben Ihrem Unternehmen wieder die Kontrolle über die Situation und erübrigen das Rätselraten in zeitkritischen Szenarien, die sich auf Ihren Umsatz auswirken.

Weitere Informationen finden Sie in unserem E-Book zur Verbesserung der Startzeit mobiler Apps .

2. Absturzrate

Abstürze sind eine todsichere Möglichkeit, Kunden zu verärgern, und das aus gutem Grund! Im Grunde ist es so, als ob ein Kunde ein Ladengeschäft betritt und das Personal ihn mitten im Einkauf aus der Tür wirft.

Dies ist aus zwei Gründen ein großes Problem für die Marke des Unternehmens:

1. Es schadet dem Ruf Ihrer Marke, da Kunden das Gefühl haben, dass ihre Zeit nicht respektiert wird.

2. Dies schadet Ihrem Umsatz, da Kunden ihre unmittelbare Transaktion nicht abschließen können und Sie den Lifetime Value dieses Kunden verlieren, wenn er sich entscheidet, zu einem Mitbewerber zu wechseln.

   
   

Hier sind nur einige Beispiele aus verschiedenen Branchen, bei denen ein Absturz direkt zu Umsatzeinbußen führt:

• E-Commerce-Apps: Wenn eine E-Commerce-App während des Bezahlvorgangs abstürzt, kann der Kunde seinen Kauf nicht tätigen und wird wahrscheinlich auch nicht wiederkommen.

• POS-Systeme : Wenn ein POS-System während einer Live-Veranstaltung ausfällt, kann keiner dieser Live-Kunden einen Kauf tätigen oder den Veranstaltungsort betreten.

• Smart-Device-Apps : Wenn ein Smart-Gerät, beispielsweise eine Zahnbürste, während des Einrichtungsvorgangs abstürzt, ist es sehr wahrscheinlich, dass der Kunde das Produkt zurückgibt.

  
  

Obwohl die Verfolgung der durchschnittlichen Absturzrate ein guter Anfang ist, reicht sie noch nicht aus, um zu verstehen, wie sich Abstürze auf Ihr Unternehmen auswirken .

Wenn die aktuelle Absturzrate beispielsweise nur 0,5 % beträgt, sehen Sie möglicherweise keine Notwendigkeit, tiefer zu bohren. Was aber, wenn alle auftretenden Abstürze auf dem Checkout-Bildschirm passieren? Dieser winzige Prozentsatz könnte das Unternehmen um erhebliche Einnahmen bringen.

Daher ist es neben der Betrachtung der wichtigsten Kennzahlen auch wichtig, über Daten zu verfügen, die Muster in der Absturzrate aufzeigen. Wie schneiden insbesondere verschiedene hochwertige Bereiche Ihrer App ab? Bei welchen Geräten kommt es zu den meisten Abstürzen? Wie schneidet die App bei hochwertigen Nutzern ab? Gibt es Regionen mit besonders niedrigen Unfallraten? Und wenn ja, sollte die App repariert oder aus diesen Regionen entfernt werden?

Durch die Segmentierung von Absturzdetails kann Ihr Team die Behebung von Problemen besser priorisieren.

3. ANR-Rate

ANR-Fehler (Application Not Responding) werden typischerweise als Einfrieren oder Störungen beschrieben.

Wenn der Hauptthread blockiert ist, können die Anwendungen im Wesentlichen nicht effektiv ausgeführt werden. Daher kann der Benutzer nicht fortfahren, was erhebliche Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben kann.

Beispielsweise hatte ein Einzelhändler, mit dem wir zusammengearbeitet haben, ein Problem mit ANRs. Dieses Problem führte dazu, dass sich die Startzeiten um fast 60 % verlängerten, was zu einem geschätzten Umsatzverlust von 6,5 Millionen US-Dollar pro Jahr führte. Mit den richtigen Daten konnte das Technikteam das Problem schnell beheben und die entgangenen Einnahmen ausgleichen.

Über den Umsatz hinaus können ANRs auch das Ranking einer App im Google Play Store negativ beeinflussen und sie für neue Kunden weniger sichtbar machen.

Um ANRs effektiv zu verfolgen, können Sie sich den Stack-Trace ansehen und sehen, wie Benutzer auf das Problem reagiert haben.

Von dort aus kann das mobile Team Prioritäten setzen, was zuerst behoben werden muss, basierend darauf, wie viele Personen bei verschiedenen Schwellenwerten abreisen, wo hochwertige Benutzer am stärksten betroffen sind und welche Gerätetypen und Bildschirme am stärksten von ANRs betroffen sind.

Weitere Informationen finden Sie in diesem Beitrag zur Untersuchung von Android-Abstürzen wie ANRs .

4. Regionsmetriken

Die Verfolgung regionaler Kennzahlen ist ebenfalls sehr wichtig, da Benutzer in verschiedenen Regionen über unterschiedliche Geräte und unterschiedliche Konnektivitäten verfügen.

Dies kann aus mehreren Gründen erhebliche Auswirkungen auf das Geschäft haben.

Erstens unterscheiden sich Regionen in ihrer Bedeutung für das Geschäftsergebnis eines Unternehmens.

Beispielsweise befindet sich möglicherweise nur ein Teil Ihrer Benutzer in Singapur, sie machen jedoch möglicherweise einen großen Teil Ihres gesamten Jahresumsatzes aus. Daher wird die Prüfung der Regionsmetriken auf granularer Ebene Möglichkeiten zur Verbesserung der App aufzeigen, insbesondere für hochwertige Benutzer.

Die Verfolgung segmentierter Regionsmetriken ist auch bei der Einführung in eine neue Region von entscheidender Bedeutung.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie expandieren nach Australien, doch dieses geografische Gebiet macht beim Start nur 5 % aller Nutzer aus. In diesem Fall hat die Auswirkung auf die Median-/Durchschnittskennzahlen keinen ausreichenden Einfluss, sodass das Team die Leistung effektiv verfolgen kann.

Es ist auch wichtig, kulturelle Unterschiede zu berücksichtigen, und mit einem Tool, das regionalspezifische Metriken bereitstellt, kann das Team spezifische Aspekte der App nur für diese Region testen.

Beispielsweise kann es sein, dass ein E-Commerce-Checkout-Bildschirm, der in den USA gute Conversions erzielt, in Dubai möglicherweise nicht so gut konvertiert.

Darüber hinaus erleichtern granulare Regionsmetriken die langsame Einführung neuer Funktionen. Das Team kann beispielsweise eine neue Funktion in einer kleineren Region einführen und sehen, wie sie funktioniert. Wenn es gut funktioniert, führen Sie es in immer mehr Regionen mit höherwertigen Benutzern ein.

Diese Daten können Ihrem Team bei der Beantwortung kritischer Fragen helfen wie:

• Müssen wir eine neue App für diese Region erstellen?
• Wie schlägt sich diese neue Markteinführung im Vergleich zu Markteinführungen in anderen Regionen?
• Welche Regionen sind am problematischsten? Und sollten wir ganz aufhören, ihnen zu dienen?
• ​​Wie schneiden verschiedene kritische Bereiche der App in einer Region im Vergleich zu einer anderen ab?

5. Sitzungsdauer

Eine weitere wichtige Kennzahl, die Sie im Auge behalten sollten, ist die Sitzungsdauer, da sie anzeigt, wie lange Benutzer Ihre App verwenden. Wenn sich die durchschnittliche Sitzungsdauer in einer Woche dramatisch ändert, ist das ein ziemlich guter Hinweis darauf, dass ein Problem mit der App vorliegt.

Wenn Sie beispielsweise eine Gaming-App haben und feststellen, dass die durchschnittliche Sitzungsdauer von 15 Minuten auf 5 Minuten gesunken ist, besteht eine gute Chance, dass die Benutzer ein schlechtes Erlebnis hatten.

Mit diesem Hinweis können Sie Fragen stellen wie:

• Haben wir eine schlechte Veröffentlichung verschickt?
• Sind Benutzer weniger mit der App beschäftigt?
• Gibt es eine entsprechende Änderung in einer anderen Metrik, die helfen kann, die Änderung der Sitzungsdauer zu erklären?

Durch die Verfolgung der Sitzungsdauer kann das Team außerdem Muster zwischen den betroffenen einzelnen Sitzungen untersuchen und die Grundursache von Problemen ermitteln. Durch die parallele Analyse der Sitzungsdauer mit anderen Metriken können sich mobile Techniker ein klareres Bild davon machen, welche Probleme für Benutzer am störendsten sind.

Beispielsweise könnte ein E-Commerce-Shop ein OOM-Problem im Haupt-Scroll-Feed von Produkten haben, das stark mit einer kürzeren Sitzungsdauer korreliert, während langsame Netzwerkaufrufe auf einem anderen Bildschirm kaum oder gar keinen Zusammenhang mit der Sitzungsdauer haben.

Daher ist die Verfolgung der Sitzungsdauer eine gute Möglichkeit, Prioritäten zu setzen, welche Probleme zuerst behoben werden sollten, da sie direkt auf ein verringertes Benutzerengagement schließen lässt.

6. Abwanderungs-/Retentionsrate

Es kostet viel mehr, einen neuen Kunden zu gewinnen, als einen bestehenden Kunden zufrieden zu stellen, und eine der Hauptursachen für die Abwanderung von Nutzern mobiler Apps ist eine schlechte Benutzererfahrung.

Das Herunterladen einer neuen App dauert nur wenige Sekunden. Wenn der Benutzer also durch das Erlebnis einer App auf eine Weise unterbrochen wird, die mehr als ein paar Sekunden seiner Zeit in Anspruch nimmt, können Sie nicht damit rechnen, dass er dort bleibt.

Verfolgen Sie daher nicht nur die gesamte Abwanderungs- und Bindungsrate, sondern auch die Abwanderungs- und Bindungsraten von Segmenten der Benutzerbasis (nach Geräten, Konnektivitäten, Regionen usw.).

Dadurch werden verschiedene Möglichkeiten zur Verbesserung und Priorisierung der Kundenbindung aufgezeigt. Beispielsweise stellen Sie möglicherweise fest, dass die Abwanderungsrate in einer bestimmten Region zwar sehr hoch ist, diese Region jedoch nur wenige hochwertige Benutzer hat. Daher können Sie sich dafür entscheiden, technische Ressourcen woanders zu investieren, wo sie zu größeren Geschäftsergebnissen führen.

Die Verfolgung von Abwanderung und Bindung ist auch eine gute Möglichkeit, zu verstehen, wie Benutzer auf neue Veröffentlichungen und verschiedene Experimente reagieren. Wenn ein Zusammenhang zwischen hoher Abwanderung und einem neuen Feature-Update besteht, ist das ein starker Indikator dafür, dass das Team dieses Feature-Update zurücksetzen muss.

Detaillierte Daten ermöglichen es dem Team, die Abwanderung verschiedener Segmente (z. B. bestimmter Regionen oder Geräte) zu verfolgen, in denen das Update eingeführt wird.

Ohne segmentierte Daten wird es schwierig sein, die Auswirkungen verschiedener Funktionsaktualisierungen auf kleine Testgruppen zu erkennen. Daher wird erst dann deutlich, dass die Einführung der Funktion verfrüht war, wenn die Funktion einer großen Gruppe von Benutzern zur Verfügung gestellt wird (und vermutlich dazu führt, dass viele monatlich aktive Benutzer das Unternehmen verlassen).

7. Benutzer-Terminierungsrate

Während einige Benutzerkündigungen nichts anderes sind, als dass ein Benutzer sein Telefon entrümpelt, erfolgen viele Kündigungen, weil die App eingefroren ist und der Benutzer keine andere Wahl hat, als nach oben zu wischen und die Sitzung zu beenden.

Natürlich wird ein Benutzer, der gezwungen ist, seine Sitzung zu beenden, wahrscheinlich verärgert sein und stattdessen die App eines Mitbewerbers wählen.

Um dies zu verhindern, ist die Überwachung der durchschnittlichen Benutzerabbruchrate ein hervorragender Indikator für potenzielle Probleme, die zu einer Abwanderung führen könnten, darunter:

• Fehlgeschlagene Anzeigenladevorgänge führen zum Einfrieren
• Langsame oder unterbrochene Benutzerströme
• Fehlgeschlagene Einkäufe
• Serverausfälle führen zu Anmeldefehlern
• Übermäßiges Laden der Medien führt zu Verlangsamungen

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Zusätzlich zur Bereitstellung eines Überblicks über die durchschnittlichen Benutzerterminierungsraten müssen mobile Teams die Ursache jeder schlechten Benutzererfahrung kennen. Daher ist eine der wichtigsten Funktionen, die wir in Embrace integriert haben, die Möglichkeit zu sehen , welche Bildschirme dazu führen, dass frustrierte Benutzer Ihre App verlassen .

Anstatt also wertvolle Zeit zu verschwenden und Umsatzeinbußen zu erleiden, während die Techniker erraten, wo die Unterbrechungen auftreten, wird das mobile Team sofort zum Problem weitergeleitet, damit es das Problem so effizient wie möglich beheben kann.

8. Zeitpunkt der wichtigsten Benutzeraktionen

Es gibt wahrscheinlich einige Benutzeraktionen in Ihrer App, die unbedingt zu 100 % funktionieren müssen. Wenn ein Büro beispielsweise einen schlüssellosen Zugang bietet, muss diese Funktion immer funktionieren. Andernfalls können Personen das Büro möglicherweise nicht betreten, ohne zusätzliche Unterstützung anzurufen.

Wählen Sie daher einige wichtige Benutzeraktionen aus und fügen Sie sie der Liste der Leistungsmetriken hinzu, die das mobile Team verfolgt.

In vielen Fällen geben Kundenrezensionen nicht an, wo in der App ein Problem aufgetreten ist. Daher ist die Verfolgung bestimmter Benutzeraktionen eine gute Möglichkeit, Probleme zu erkennen, die sonst nicht sofort erkennbar wären.

Dies hilft Ihnen auch bei der Beantwortung von Fragen wie:

• Bei wie vielen Benutzern treten Probleme in diesen kritischen Bereichen der App auf?

• Gibt es einen direkten Zusammenhang zwischen Problemen in bestimmten Bereichen der App und der Abwanderung?

• Wie lange versuchen Benutzer, bevor sie aufgeben und die App verlassen?

  
  

Einer unserer Kunden bemerkte beispielsweise, dass etwa 1 % aller Kaufversuche zu Kauffehlern führten. Allerdings wurden beide zugehörigen Netzwerkaufrufe erfolgreich gelöst, sodass keine offensichtlichen Fehler zu untersuchen waren.

Daher begannen sie damit, den genauen Zeitpunkt zu verfolgen, zu dem ein Kunde einen Kauf tätigte, und stellten fest, dass die beiden Netzwerkanrufe bei 1 % der Kaufversuche nicht in der richtigen Reihenfolge erfolgten, was zu einem fehlgeschlagenen Kauf führte. Obwohl sich Kunden über dieses Problem beschwert hatten, konnte das mobile Team die Ursache nicht genau bestimmen, ohne den Zeitpunkt, das Ergebnis und die Reihenfolge aller Ereignisse in den betroffenen Sitzungen zu kennen. Hochpräzise Daten zur Benutzererfahrung waren entscheidend, um ihnen dabei zu helfen, 1 % ihres Gesamtumsatzes zurückzugewinnen. Für ein Unternehmen mit einem Jahresumsatz von 10 Millionen US-Dollar sind das 100.000 US-Dollar, die sonst jedes Jahr verloren gehen würden!

9. Speichernutzung

Es ist wichtig, den Speicherverbrauch Ihrer App zu verfolgen, um mögliche Speicherlecks zu erkennen. Die Effizienz der Speichernutzung Ihrer App hängt direkt davon ab, wie reaktionsschnell Ihre Benutzererfahrung ist.

Aus diesem Grund spielt die Überwachung und Optimierung der Speichernutzung eine entscheidende Rolle für die Bereitstellung eines nahtlosen Benutzererlebnisses.

Sie können Probleme mit der Speichernutzung Ihrer App vermeiden, indem Sie:

• Die Optimierung Ihrer Codebasis und die Ermittlung von Bereichen, in denen Speicher unbeabsichtigt zurückgehalten wird, führt zu einem Anstieg der Speichernutzung.

• Verfolgen Sie regelmäßig den Speicherverbrauch Ihrer App und notieren Sie alle Änderungen nach neuen Versionen.

• Überwachen Sie sorgfältig speicherintensive Vorgänge wie das Laden großer Bilder oder die Verarbeitung großer Dateien und erstellen Sie Warnungen bei ungewöhnlichen Spitzen oder anhaltend hoher Speichernutzung.

  
  

Eine fein abgestimmte Strategie hinsichtlich des Speicherverbrauchs Ihrer App führt zu reaktionsschnellen, stabilen und effektiven Apps, die Ihre Benutzer lieben werden.

10. Konnektivität

Mobile Apps funktionieren in verschiedenen Umgebungen mit unterschiedlichen Netzwerkbedingungen , einschließlich 3G, 4G, 5G, Wi-Fi und manchmal eingeschränkter oder instabiler Konnektivität.

Aus diesem Grund ist es wichtig, die Herausforderungen zu erkennen, die diese unterschiedlichen Bedingungen mit sich bringen, um großartige Benutzererlebnisse zu schaffen. Zu den Indikatoren für eine schlechte Netzwerkleistung gehören:

• Latenz und langsame Reaktionszeiten.

• Bandbreitennutzung.

• Ineffiziente API-Aufrufe.

• Gerätespezifische Offline-Funktionen.

  
  

Farm Dog ist beispielsweise eine landwirtschaftliche App, die es Landwirten und Agronomen ermöglicht, ihre Ergebnisse zu dokumentieren, während sie mit Gleichgesinnten und Kollegen auf dem Feld sind.

Die App stürzte häufig ab, wenn die Netzwerkreaktionszeiten außergewöhnlich langsam waren und Geräte nicht erkennen konnten, ob sie verbunden waren. Sie stellten fest, dass die Reaktionszeiten von Google Maps zwischen 18 und 22 Sekunden liegen, obwohl sie nur wenige Sekunden betragen sollten.

Ohne die richtigen Tools müssten sie komplizierte Problemumgehungen verwenden, um Probleme mithilfe eines Proxys zu lösen, um eine schlechte Netzwerkverbindung zu simulieren. Mithilfe von Daten mit höherer Genauigkeit können sie jedoch die genauen Bedingungen sehen, unter denen Benutzer vor Ort sind, einschließlich:

• Netzwerkanrufe über Gerätetypen, App-Versionen, WLAN und Mobilfunk hinweg.

• Einblick in 4xx- und 5xx-Fehlertrends in gängigen Domänen, um problematische Pfade zu identifizieren.

• Die kaputten Endpunkte, die Ihre Benutzer daran hindern, die App zu starten, wichtige Inhalte zu laden oder wichtige Transaktionen abzuschließen.

• Die Dauer jedes Netzwerkanrufs von der Clientseite zeigt verborgene Latenzpunkte auf.

  
  

Mit diesen Informationen ausgestattet, simulierte das Team von Farm Dog die Probleme, mit denen seine Benutzer konfrontiert waren, identifizierte problemlos die problematischen Bedingungen und behob sie.

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Autor: Colin Contreary

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