Mobile Analytics ist eine Teildisziplin der Webanalyse, die betrachtet wie eine Seite von mobilen Nutzern genutzt wird und verbessert werden kann.

Definition

Ebenso wie bei der Webanalyse geht es bei den Mobile Analytics um die Effizenzverbesserung und langfristigen Erfolgskontrolle von Webseiten, die für die mobile Nutzung durch mobile Endgeräte von Smartphones oder Tablets optimiert sind.

Immer mehr Nutzer gehen nicht mehr nur über ihren Computer, sondern mehr und mehr über mobile Geräte ins Internet. Daher braucht es Methoden, die das Nutzungsverhalten mit Smartphones und Tablets analysieren und mobile Seiten optimieren.

Mobile Analytics auf einem mobilen Endgerät auswerten

Dabei setzten sich die Mobile Analytics mit der Funktionalität der Webseite im mobilen Modus auseinander, welche Maßnahmen zur Kundenbindung und zur Verbesserung der Conversion Rate für Handybesucher oder wie Werbung, Suchmaschinenmarketing und andere Kampagnen auf mobile Endgeräte abgestimmt werden müssen. Die Mobile Analytics befassen sich vor allem mit Key Performance Indicators (KPI) und Daten wie Seitenaufrufe, Besucherzahlen, Gerätemodellen und –herstellern, Bildschirmauflösung, Benutzersprache und dem Service Provider.

Wozu dienen Interne Verlinkungen?

Besonders für Seiten, die du auf Long-Tail-Keywords optimiert hast, sind interne Verlinkungen wichtig. Die Crawler der Suchmaschinen erkennen anhand der Internen Links die Seitenarchitektur deiner Domain und orientieren sich daran. Je besser die Crawler deine Seite analysieren können, desto besser bewertet der Suchmaschinenalgorithmus deine Seite, was zu einer besseren Domain Authority führt.

Wenn du den Aufbau deiner Seite mit einer Straßenkarte vergleichen würdest, dienen die internen Verlinkungen gewissermaßen als die Verbindungsstraßen von einem Ort zum anderen – und zusätzliche interne Links wie dieser zu unserer Blog-Seite – dienen als Abkürzung für den Suchmaschinenbot.

Dieses Beispiel zeigt bereits, dass es zwei verschiedene Varianten von internen Links gibt. Auf der einen Seite gibt es die Links, die eine strukturierte und hierarchische Navigation über deine Seite ermöglichen. Auf der anderen Seite gibt es horizontale Links, die die verschiedenen Unterseiten deiner Domain verknüpfen und damit die verschiedenen Informationen, die deine Webseite anbietet, erschließen.

Mobile Analytics und First-Party-Daten

Neben den Mobile Analytics gibt es noch mehr Möglichkeiten, Daten über das Nutzungsverhalten von Usern mobiler Endgeräte zu sammeln. Hierbei handelt es sich um die sogenannten „First-Party-Daten“, also die Daten die direkt vom Nutzer stammen. Neben den Mobile Analytics gibt es Quellen wie Customer Relationsship Management Systeme (CRM), die Daten von Newsletter- und anderen Abo oder Transaktionssystemen.

Neben den First-Party-Daten gibt es noch sogenannten Second– und Third-Party-Daten. Diese Daten werden über einen Umweg erhoben und beispielsweise über einen dritten Anbieter, der personenbezogene Daten erheben darf, gekauft.

Third-Party-Daten und Datenschutz

Bei der Nutzung von Third-Party-Daten für Mobile Analytics können leicht potentielle Kunden gefunden werden und die eigene Reichweite gesteigert werden. Auch Zielgruppen können mit solchen eingekauften Daten erschlossen werden.

Der Nachteil dieser Datenquelle ist der schwierige Datenschutz. Denn oft ist es nicht mehr nachvollziehbar, woher die genutzten Daten ursprünglich stammen. Nicht nur ist die intransparente Arbeitsweise von Datenvermittlern rechtlich bedenklich, auch ist schwer nachvollziehbar ob die Daten noch aktuell sind oder veraltet und ungenau.

Ein weiteres Problem ist, dass die Konkurrenz dieselben Daten kaufen kann und damit dieselbe Zielgruppe ansprechen kann.

Neue Chancen durch smarte Analyseverfahren

Mit der zunehmenden Nutzung mobiler Endgeräte stehen immer mehr Daten zur Verfügung die ausgewertet werden können. So können Analysten auf Daten von Sozialen Netzwerken, App-Installationen und Mikrotransaktionen zugreifen. Das erlaubt Unternehmen, Firmen und Institutionen sich ein präzises Bild ihrer Kunden und Nutzer zu machen. Anbieter von Cloud-Lösungen können ebenfalls umfangreiche Daten von ihren Kunden nutzen um ihr Angebot zu verbessern.

Um diese vielfältigen Datenquellen analysieren zu können, werden zunehmend cloud-basierte Techniken entwickelt, die sehr viel genauer und schneller die Daten analysieren können als bisherige Offline-Tools. Hier können Unternehmen Investitionskosten in Soft- und Hardware einsparen.