Mobile-Game-Analytics neu verstehen
Entdecken Sie, wie datengetriebene Entscheidungen Ihr Spieledesign grundlegend verändern können. Unsere Plattform macht komplexe Spielerverhalten sichtbar und verständlich.
Lernangebot erkunden
Warum Spielerdaten mehr als nur Zahlen sind
Echte Erkenntnisse entstehen erst, wenn Daten in den richtigen Kontext gesetzt werden. Hier beginnt strategisches Denken.
Verhaltensmuster erkennen
Spieler hinterlassen digitale Spuren, die weit über Click-Rates hinausgehen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie aus Session-Längen, Kaufverhalten und Absprungpunkten konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.
Retention richtig messen
Tag-1-Retention von 40% klingt gut, aber was bedeutet das wirklich? Lernen Sie, Kennzahlen im Branchenvergleich zu bewerten und kritische Schwellenwerte zu identifizieren.
Monetarisierung verstehen
ARPU und LTV sind nur der Anfang. Entdecken Sie, wie Zahlungsbereitschaft mit Spielfortschritt korreliert und welche In-App-Purchase-Strategien nachhaltig funktionieren.
Der Weg zur datengetriebenen Spieleentwicklung
Grundlagen schaffen (Monate 1-3)
Verstehen Sie zunächst, welche Metriken für Ihr Genre relevant sind. F2P-Puzzlespiele benötigen andere KPIs als Multiplayer-Strategietitel. Die richtige Datensammlung beginnt mit den richtigen Fragestellungen.
Patterns identifizieren (Monate 4-6)
Rohdaten werden zu Erkenntnissen. Hier lernen Sie, Korrelationen von Kausalitäten zu unterscheiden und typische Fallstricke beim Interpretieren von Spielerdaten zu vermeiden.
Strategien entwickeln (Monate 7-12)
Von der Analyse zur Aktion: Implementieren Sie datenbasierte Designentscheidungen und messen Sie deren Auswirkungen. A/B-Tests werden zu Ihrem wichtigsten Werkzeug.
Lernen von Praktikern aus der Branche
Unsere Dozenten haben Jahre damit verbracht, aus Datenfehlern zu lernen – damit Sie diese Umwege vermeiden können.
Dr. Björn Lehmann
Senior Analytics Lead
Nach acht Jahren bei verschiedenen Mobile-Gaming-Studios weiß Björn, dass die besten Insights oft in den unerwarteten Datenecken versteckt sind. Seine Spezialität: Churn-Vorhersagemodelle, die tatsächlich funktionieren.
Thomas Reichert
Product Intelligence Director
Thomas hat drei erfolgreiche Game-Launches begleitet und dabei gelernt, dass Intuition durch Daten ergänzt, nicht ersetzt werden sollte. Er zeigt, wie Entwicklerteams Analytics in ihren Workflow integrieren.
Häufige Fragen zur Gaming-Analytics
Wie unterscheidet sich Mobile-Game-Analytics von Web-Analytics?
Mobile Games erzeugen deutlich komplexere Datenstrukturen. Während Web-Analytics hauptsächlich auf Seitenaufrufen und Conversions basiert, müssen Sie bei Games Level-Progression, Item-Usage, soziale Interaktionen und Echtzeit-Events berücksichtigen. Die Session-Längen sind meist viel länger, aber die Retention-Zyklen völlig anders.
Welche Tools benötige ich für den Einstieg?
Beginnen Sie mit den Basics: Firebase Analytics für erste Einblicke, GameAnalytics für spielspezifische Metriken. Für tiefere Analysen empfehlen sich Tableau oder ähnliche Visualisierungstools. Wichtiger als teure Software ist jedoch das Verständnis dafür, welche Fragen Sie stellen wollen.
Wie erkenne ich, ob meine Retention-Rate gut ist?
Das hängt stark von Ihrem Genre ab. Hypercasual Games haben oft Day-1-Retention von 20-30%, während Midcore-Titel 40-60% erreichen können. Entscheidender ist jedoch der Trend: Verbessert sich Ihre Retention über Updates hinweg? Schauen Sie auch auf Day-7 und Day-30 – dort zeigen sich die wirklich engagierten Spieler.
Verschiedene Wege, Analytics zu lernen
Selbststudium
- Flexible Zeiteinteilung
- Kostenlos verfügbare Ressourcen
- Keine strukturierte Lernreihenfolge
- Schwierig, Praxisbezug herzustellen
- Keine Möglichkeit für Rückfragen
Strukturiertes Lernprogramm
- Aufeinander aufbauende Module
- Praxisnahe Fallstudien
- Direkter Austausch mit Experten
- Peer-Learning in Kleingruppen
- Zertifizierung für den Lebenslauf