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Facebook Analytics for Apps: Das kann Facebooks Webanalyse

Facebook machte 2016 sein neues Webanalyse-Tool weltweit zugänglich und sorgte damit für Furore. Was das Tool kann, welchen Mehrwert es gegenüber anderen Webanalyse-Tools bietet und wie es die eigene Werbestrategie wesentlich verbessern kann.

9 Min. Lesezeit
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Facebook Analytics greift auf den enormen Datenschatz des sozialen Netzwerks zu - beispielsweise auf OS und Version der Mobilgeräte (Demo-Screenshot: Facebook)

Marketing basiert heute auf präziser Datenanalyse. Betreiber von Apps interessieren sich beispielsweise dafür, wie sie ihr Angebot verbreiten können, wie rentabel ihre Nutzer für sie sind und welche Eigenschaften diese besitzen, um potenzielle neue Kunden zu identifizeren.

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Genau hier setzt Facebook Analytics an. Das Webanalyse-Tool des sozialen Netzwerks wertet das Download- und In-App-Verhalten seiner Nutzer aus. Damit kann es eine Hilfe für Investitionsentscheidungen und Rentabilitätsbewertungen sein. Demografische Daten liefern zudem wichtige Erkenntnisse für die Ansprache der Nutzer.

Mit der Einführung von Facebook Analytics zielt der US-Riese auf den Webanalyse-Markt. Der bisherige Platzhirsch Google Analytics bekommt damit einen starken Konkurrenten. Doch wird es hier tatsächlich einen Machtwechsel geben?

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Facebook versus Google Analytics

Google Analytics bringt derzeit vor allem drei grundsätzliche Verkaufsargumente mit: Das Tool kostet nichts, ist leicht bedienbar und aggregiert Daten aus den verschiedensten Quellen. In zwei Punkten kann Facebook mit seiner Analysehilfe mithalten: bei der Kostenfreiheit und dem Handling. Bei der Aggregation von Daten hat Google jedoch derzeit noch die Nase vorn, da Facebook keine externen Besucherquellen wie etwa Verweise von anderen Websites darstellt. Auch fehlen dem Herausforderer die Community, die tausenden Hilfe-Artikel im Netz sowie professionelle Anbieter von Implementierungs-Dienstleistungen. Würde sich ein Unternehmen in seiner Webanalyse vollständig auf Facebook Analytics stützen, müsste es also zahlreiche Hürden im Alleingang meistern. Zudem stünde nur ein Ausschnitt der von Google Analytics bereitgestellten Daten zur Verfügung.

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Facebook kann seine User browser- und geräteübergreifend tracken, da die meisten von ihnen permanent auf verschiedenen Geräten eingeloggt sind. (Screenshot: Facebook)

Facebook Analytics kann hingegen genau dort punkten, wo Google Analytics seine Schwachstelle hat: die Reise des Kunden nachzuverfolgen. Da ein hoher Anteil der Nutzer permanent auf verschiedenen Geräten eingeloggt ist, kann Facebook diese browser- und geräteübergreifend tracken. Hier hat also der blaue Riese die Nase vorn – ungeachtet der nicht betrachteten externen Datenquellen. Auch bei der Qualität der demografischen Daten kann Facebook auf einen verlässlicheren Datensatz zurückgreifen, weil das soziale Netzwerk viel mehr persönliche Daten abfragt. Das macht die Eingrenzung der Zielgruppe präziser. Da die Tools von Facebook ineinandergreifen, kann Analytics bei Facebook zudem eine Grundlage für Werbeaktivitäten darstellen.

Das soziale Netzwerk kann also durchaus gegen Google punkten. Allerdings ist Facebook Analytics noch in einer Entwicklungsphase, und es wäre ein hohes Risiko, sich allein darauf zu stützen. Darüber hinaus müssten Unternehmen auch auf wichtige Features von der Konkurrenz verzichten.

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Datenbasis von 1,7 Milliarden Nutzerprofilen

In der Vergangenheit war es lediglich möglich, die Aktivität von Nutzern über die Statistiken des Werbeanzeigenmanagers zu verfolgen. Mit der Veröffentlichung von Facebook Analytics für Apps und Webseiten hat sich dies radikal geändert. Mit Hilfe der umfassenden Analytics Suite und der Datenbasis von 1,7 Milliarden Nutzerprofilen wurde ein Tool geschaffen, das die Webanalyse verändern kann. Dabei erinnert Facebook Analytics in manchen Bereichen stark an Google Analytics und weist zudem einen Fokus auf die Auswertung von mobilen und demografischen Daten auf.

Bevor Unternehmen das Tool einsetzen können, müssen sie allerdings die Datenerhebung für Apps und Websites ermöglichen. Damit Firmen einfach auf das Tool zugreifen können, hat Facebook im Developer-Bereich entsprechende Hilfeartikel bereitgestellt. Um Daten für Apps zu erfassen, müssen Werbetreibende im ersten Schritt ein Facebook-Entwicklerkonto erstellen. Anschließend müssen sie die Facebook SDK in die App implementieren. Von diesem Zeitpunkt an erfasst Facebook die Daten. Aber erst die Definition und das Tracking von Events – zum Beispiel die Aktivierung der App oder In-App Käufe – ergeben detaillierte Auswertungen.

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Analog erfolgt die Einbindung für Websites. Dafür ist kein Facebook-Entwicklerkonto notwendig, sondern lediglich der Einbau des Facebook-Pixels in den Quellcode. Dieser feuert auf jeder Unterseite einen Pageview ab. Auch für Websites ist es ratsam, die Daten durch weitere Events wie Registrierungen oder Käufe zu erweitern. Ist das Setup vollständig, so laufen unter www.facebook.com/analytics die ersten Daten ein. Verwalten Unternehmen mehrere Pixel und Apps, können sie diese im Menü oben links auswählen. Die Navigation unterscheidet grundsätzlich nicht zwischen Apps und Websites. Das Ausrollen der neuen Beta-Funktionen „Push-Kampagnen“ und „Facebook Plattform“ erfolgt allerdings – wie für Facebook typisch – schrittweise. Daher sind diese Punkte nicht für jede Datenquelle verfügbar.

Welche Möglichkeiten die Daten-Auswertung bietet

Unternehmen müssen zuerst das allgemeine Setup der Datenansichten erstellen. Dafür lassen sich verschiedene Analysezeiträume und Segmente definieren. Standardmäßig ist ein Zeitraum von 28 Tagen eingestellt.

Daten sind aber erst dann wertvoll, wenn man sie geschickt in verschiedenste Kriterien aufgliedert und somit Muster aufdecken kann. Schon Web-Analyse-Guru Avinash Kaushik sagte: „Segment or die!“ Daten sind erst dann wertvoll, wenn man sie geschickt nach verschiedensten Kriterien segmentiert und somit Muster aufdecken kann. Auch Facebook Analytics bietet die Möglichkeit, nach Nutzergruppen zu segmentieren. Mit Hilfe dieser Option werden alle Daten für eine bestimmte Nutzergruppe gefiltert. Ein simultaner Vergleich verschiedener Gruppierungen ist jedoch nicht möglich. Bei der Konfiguration sieht man bereits, wie viel Prozent der Gesamtnutzer in diese Gruppe fallen. Die Segmentierung kann anhand dieser Kriterien erfolgen:

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  • Veranstaltungen
  • Demografie
  • Geräteinformationen
  • Nutzereigenschaften
  • Installationsquelle

Mit der genauen Analyse der In-App-Käufe können Marketer das Kaufverhalten auswerten und Nachfass- oder Sonderaktionen an den Zahlen ausrichten. (Screenshot: Facebook)

Viele Kriterien sind dabei aus anderen Webanalyse-Tools bekannt. So verbergen sich hinter Veranstaltungen zum Beispiel Käufe oder App-Launches. Unter Geräteinformationen stehen jedoch auch Informationen bereit, die über die Möglichkeiten von herkömmlichen Webanalyse-Tools weit hinausgehen. Beispielsweise können Nutzer herausgestellt werden, die Facebook-Login verwenden. Auch Informationen zu Mobilfunkanbietern und verbleibendem Restspeicherplatz auf dem Gerät sind verfügbar. Das sind Daten, die für bestimmte Industrien einen hohen Mehrwert besitzen. So könnten beispielsweise Entwickler von Spiele-Apps die Größen von Anwendungen optimieren oder Direktkooperationen mit bestimmten Mobilfunkanbietern anschieben, die ihren Kunden eine App etwa zu einem reduzierten Preis anbieten. Das Kriterium Installationsquelle teilt Nutzer nach der Quelle des App-Installs auf: Organisch, Facebook-Anzeigen, Instagram-Anzeige, Audience Network. Diese Daten können zur Ausrichtung und Optimierung von Online-Marketing-Kampagnen dienen.

Zusätzlich zu den Bedingungen erlaubt Facebook auch den Einsatz von Perzentilen – einem bestimmten Prozentsatz der Nutzer mit bestimmten Eigenschaften. Dabei wird anhand einer Metrik ein Segment aus der Gruppe aller Nutzer entnommen. Die Kombination von Bedingungen und Perzentilen ermöglicht die Definition komplexer Filterkriterien. Sofern die Datenbasis eine ausreichende Größe besitzt, wird damit eine optimale Auswertung gewährleistet. Als Beispiel filtern wir Nutzer, die über organische Facebook-Beiträge eine App installiert haben. Berücksichtigung finden jedoch nur diejenigen, die durch In-App-Käufe den größten Umsatz generiert haben. Sucht man innerhalb dieser Gruppe nach gemeinsamen Kriterien, so lassen sich zukünftig bessere Zielgruppen definieren.

Wie aktiv sind die Nutzer?

Der Reiter Aktivität ermöglicht Auswertungen in den folgenden Bereichen:

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  • Aktive Nutzer: Überblick der Anzahl an Nutzern sowie deren Seitenaufrufe und die durchschnittliche Anzahl an Seitenaufrufen pro Session. Alle Daten sind standardmäßig auf Geschlecht und Alter heruntergebrochen.
  • Einnahmen: Darstellung aller monetären Größen. Es werden Umsatz, Anzahl der Conversions, Anzahl der Kunden und durchschnittliche Warenkörbe dargestellt. Der Zeitstrahl gibt einen detaillierten Einblick in die Entwicklung der Metriken im Zeitverlauf.
  • Funnels: Erst nach Einrichtung eines Funnels kann die entsprechende Auswertung erfolgen. Für eine Website kann sich ein typischer Funnel vom Pageview über Contentview, Add to Cart, Add-Payment-Info bis zum Kauf erstrecken. Die Funnelanalyse verdeutlicht, wie viele Nutzer von einem Schritt des Funnels zum nächsten schreiten. Dies hilft, die Hürden während des Prozesses zu minimieren.
  • Bindung: Vor allem für Anwendungen mit In-App-Kauf-Geschäftsmodellen ist die Bindung der Nutzer an das Angebot von hoher Bedeutung. Die Qualität der Nutzer lässt sich damit nachhaltig analysieren. Dafür ist es sinnvoll, auf größere Zeiträume zurückzugreifen.
  • Kohorten: Durch die Auswertung der Kohorten können Unternehmen den zeitlichen Horizont ermitteln, an dem sich Zielaktionen lohnen. Es lässt sich beispielsweise darstellen, wie viel Prozent der Nutzer null, eine, zwei oder drei Wochen nach Installation der App etwas kaufen. Das wiederum erlaubt Schlüsse über die Umsatz- und Nutzungszyklen.
  • Aufschlüsselungen: Dieser Punkt stellt Ereignisse wie Käufe anhand bestimmter Kriterien wie der Installationsquelle dar und speichert sie für eine komfortable Auswahl.
  • Perzentile: Die Perzentile funktionieren genauso wie beim Setup der Datenansicht. Die gefilterten Nutzergruppen können als Grundlage für Custom Audiences und die damit verbundene Anzeigenschaltung dienen.
  • Events: Ein knapper Überblick über alle angelegten Events und deren Verteilung.
  • Debuggen von Events: Durch die Darstellung der vergangenen 20 Events, die in den vergangenen 24 Stunden protokolliert wurden, lässt sich überprüfen, ob alle eingerichteten Events einwandfrei funktionieren.
Die detaillierten Daten Facebooks lassen sich für Custom-Audience-Anzeigen nutzen: Unternehmen können damit Nutzer beispielsweise nach Alter, Geschlecht, Bildung oder „Gefällt mir“-Angaben aufteilen.
Die detaillierten Daten Facebooks lassen sich für Custom-Audience-Anzeigen nutzen: Unternehmen können damit Nutzer beispielsweise nach Alter, Geschlecht, Bildung oder „Gefällt mir“-Angaben aufteilen.

Wer sind die Nutzer?

Die Datenbasis von Facebook lässt einen Einblick in die Demografie der Nutzer zu. Einzelne Nutzergruppen können als Basis für Custom-Audience-Anzeigen dienen. Die Daten erlauben die Auswertung in den folgenden Bereichen:

  • Highlights: Darstellung der wichtigsten Ausprägungen wie Alter, Geschlecht, Sprache und geografische Herkunft.
  • Demografie: Zusätzlich zu den bereits aufgeführten demografischen Merkmalen erfolgt eine Aufschlüsselung nach Berufsbezeichnungen, Ausbildungsgrad und Beziehungsstatus.
  • „Gefällt mir“-Angaben: Einer der aufschlussreichsten Bereiche von Facebook Analytics ist die Auswertung der „Gefällt mir“-Angaben der eigenen Website-Besucher oder App-Nutzer. Die Funktion listet etwa Seiten auf, die von Personen mit „Gefällt mir“ markiert wurden, die gleichzeitig die Website eines Unternehmens oder die App nutzen. Dies lässt Schlussfolgerungen über die Interessen der eigenen Zielgruppe zu.
  • Technologie: Auswertung der Daten des Facebook-Pixels anhand der verwendeten Technologie. Es erfolgt eine Aufschlüsselung nach Geräten, Betriebssystemen und App-Versionen.
  • Haushalt/Einkauf: Unternehmen können die Nutzer nach Einkommensklassen und Kaufverhalten aufteilen. Das hilft bei der Ansprache der Zielgruppe und bei der Preisstrategie. Die Daten werden nur für Nutzer bereitgestellt, die in den USA leben. Somit ist dieser Reiter vorerst auch nur für Analysten mit einem großen amerikanischen Nutzerstamm interessant.

Marketing mittels Push-Kampagnen

Push-Kampagnen ermöglichen es, Nutzern innerhalb der App eine Benachrichtigung zukommen zu lassen, wenn sie bestimmte Kriterien erfüllen. Sie können die Nutzer mit Sonderangeboten, Aktionen oder neuen Informationen zur Ausführung von gewünschten Aktivitäten bewegen. Die Kampagnen können Unternehmen entweder einmalig oder unbegrenzt an bestimmte Zielgruppen ausspielen. Die Veröffentlichung lässt sich dabei anhand der Ortszeit terminieren. Push-Kampagnen sind nur für Apps und nicht für Websites möglich.

Wie viral gehen die eigenen Inhalte?

Im Reiter Facebook-Plattform stehen Aktivitäten des Nutzers auf dem sozialen Netzwerk im Zentrum. Unternehmen können so auswerten, wie viral ihre Inhalte gehen: Die Funktion zeigt, wie häufig URLs auf Facebook in Beiträgen oder Kommentaren geteilt werden. Das erlaubt Rückschlüsse darauf, wie attraktiv die Inhalte für die Nutzer sind und kann die künftige Content-Strategie beeinflussen.

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Nutzer des Facebook-Account-Kits für App-Anmeldungen via SMS oder E-Mail können Daten dazu im entsprechenden Bereich einsehen. Zudem stehen einige weitere Auswertungspunkte wie etwa Spieleanfragen oder Weiterempfehlungen zur Verfügung.

Fazit

Facebook ist Besitzer eines der mächtigsten Datensätze der Welt. Teile dieser Informationen stehen dank Facebook Analytics nun auch Betreibern von Apps und Websites zur Verfügung. Sie bieten nicht nur einen Mehrwert für Marketingaktivitäten auf Facebook, sondern ergänzen auch die Webanalyse mit anderen Anbietern wie Google Analytics. Ein eigenständiges Webanalysetool ist Facebook Analytics dennoch nicht, da es keine externen Zugriffsquellen aufbereiten kann.

Vor dem ersten Einsatz in der eigenen App oder auf der eigenen Website ist es sinnvoll, sich über den Demo-Datensatz von Facebook einen Überblick der Möglichkeiten zu verschaffen. Wer Auswertungen gewinnbringend für das eigene Unternehmen einsetzen will, sollte Daten für ausgewählte Segmente analysieren.Wenn dabei die Zeiträume der Kampagnen berücksichtigt werden, kann auch verzögerten Effekten Rechnung getragen werden. Durch die Berücksichtigung der Zeiträume kann dabei verzögerten Effekten Rechnung getragen werden. Zudem lassen sich viele Auswertungen und Segmente zur gezielten Anzeigenschaltung auf Grundlage einer benutzerdefinierten Zielgruppe nutzen. Dies unterstützt die Steigerung von Reichweite und Umsatz. Für Unternehmen kann sich der Einsatz deshalb lohnen.

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Dein t3n-Team

Internetagentur OEVERMANN

Sehr guter Artikel – vielen Dank!
@Armin: Sie haben durchaus Recht – eine gute Kampagne im Online Marketing sollte auch grundsätzlich die Performance der Social Media Kanäle berücksichtigen. Und durch die eigene Daten in Facebook Analytics ergeben sich hier auch ganz neue Einblicke.

Inwiefern und wir stark Google Social Signals als Rankingfaktor beachtet ist derzeit noch umstritten. Einen Zusammenhang wird es sicherlich geben, aber Backlinks zählen neben der Contentqualität immernoch zu den stärksten Rankingfaktoren. Und daran wird sich so schnell auch wohl nichts ändern, wenn man den aktuellen Studien glauben schenkt.

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