App Store Connect Analytics: Was Shopify-Marken messen können (und was nicht)

App Store Connect Analytics ist die integrierte Auswertung von Apple für jede App im App Store. Für eine Shopify-Marke zeigt sie, wie Menschen Ihre App finden, wie viele sie herunterladen, wie oft sie zurückkehren und wie Sie im Vergleich zu ähnlichen Apps abschneiden. Den Umsatz aus Shopify-Bestellungen physischer Produkte misst sie nicht, denn ihre Monetarisierungsberichte erfassen nur In-App-Käufe.

Dieser Leitfaden zeigt, was darin steckt, was sich mit dem Update von Apple im Jahr 2026 geändert hat und welcher Teil für eine Marke mit physischen Produkten nicht gilt.

App Store Connect Analytics ist nützlich für Auffindbarkeit, Downloads, Conversion, Sitzungen und Bindung. Die Monetarisierungsberichte sind für Apps gedacht, die digitale Güter über das In-App-Kauf-System von Apple verkaufen, nicht für Shops, die physische Produkte über Shopify abrechnen. Wer den Unterschied kennt, sucht nicht nach Zahlen, die nie erscheinen werden.

Das Gegenstück für Android finden Sie unter Google Play Console Analytics für Shopify-Marken. Für die zusammengeführte Übersicht aus Commerce-, Bindungs- und App-Store-Kennzahlen nutzen Sie den Leitfaden zu Kennzahlen mobiler Apps.

Was App Store Connect Analytics ist

App Store Connect Analytics ist das Analyse-Dashboard in App Store Connect, der Konsole von Apple zur Verwaltung von Apps. Es zeigt, wie Ihre App im App Store und auf den Geräten abschneidet, und zwar für iOS, iPadOS, macOS, tvOS und visionOS. Es ist in App Store Connect ohne zusätzliche Gebühr für die Analysen enthalten (die Mitgliedschaft im Apple Developer Program selbst ist kostenpflichtig). Es deckt die Nutzergewinnung ab (Downloads und ihre Quellen), die Nutzung (aktive Geräte, Sitzungen, Bindung) und die Monetarisierung (Erlöse, zahlende Nutzer und Verkäufe bei Apps, die das Handelssystem von Apple verwenden).

Ein Detail prägt alles Folgende: Die meisten Nutzungsdaten umfassen nur Personen, die zugestimmt haben, ihre Diagnose- und Nutzungsdaten mit Entwicklern zu teilen, und Apple definiert jede Kennzahl genau (Kennzahlendefinitionen von Apple). Die Zahlen zeigen also eine Richtung und beruhen auf Geräten. Sie sind keine vollständige Zählung Ihrer Nutzer. Mehr dazu im Abschnitt zum Datenschutz.

Es ist nicht Ihre Commerce-Analyse. Es zeigt weder den durchschnittlichen Bestellwert Ihrer App noch, wie der Customer Lifetime Value von App-Käufern im Vergleich zu Web-Käufern ausfällt, noch den Anteil der App am Online-Umsatz. Für eine Shopify-Marke liegen diese Daten in Shopify und in der App-Plattform.

Was das Update von App Store Connect Analytics im Jahr 2026 bringt

Stand Juli 2026 hat die jüngste Überarbeitung von Apple mehr als 100 neue Kennzahlen hinzugefügt und die Berichte rund um Monetarisierung und Kohorten neu aufgebaut (Ankündigung des Updates von Apple). Plattform-Dashboards ändern sich schnell. Prüfen Sie deshalb anhand der aktuellen Dokumentation von Apple, ob eine Funktion noch so arbeitet, bevor Sie sich darauf verlassen. Die wichtigsten Änderungen:

• Monetarisierungs- und Abodaten. Die Leistung von In-App-Käufen und Angeboten ist direkt in Analytics abrufbar. Apps, die über das System von Apple verkaufen, sehen Erlöse, Verkäufe und das Verhalten von Abonnenten an einem Ort.
• Kohortenanalyse. Erstellen Sie Kohorten nach Download-Datum oder Abo-Startdatum, segmentieren Sie sie nach Quelle, Region, Gerät und mehr, und verfolgen Sie, wie sich jede Gruppe im Lauf der Zeit verhält (Dokumentation von Apple zu Kohorten). Sie expandieren in eine neue Region? Dann können Sie beobachten, wie lange eine Download-Kohorte dort bis zur Rückkehr braucht und wie sich das mit Ihren etablierten Märkten vergleicht.
• Zwei neue Monetarisierungs-Benchmarks. Die Peer-Group-Benchmarks umfassen jetzt die Conversion vom Download zum Kauf und die Erlöse pro Download. So sehen Sie, wie Ihre Monetarisierung im Vergleich zu ähnlichen Apps abschneidet.
• Zwei neue Aboberichte. Exportierbar über die Analytics Reports API, für die Offline-Analyse und die Einbindung in Ihre eigene Dateninfrastruktur.
• Mehr Filter gleichzeitig. Wenden Sie bis zu sieben Filter auf eine Kennzahl an, um einen bestimmten Ausschnitt genauer zu betrachten (eine Region, eine Quelle, eine Version), ohne etwas zu exportieren.

Die neuen Kohorten und Benchmarks sind für eine Commerce-Marke nützlich. Die Berichte zu Abos und In-App-Käufen messen überwiegend ein Geschäftsmodell, das Sie nicht betreiben.

Nutzergewinnung: wie Menschen Ihre App finden und herunterladen

Die Berichte zur Nutzergewinnung beantworten eine Frage: Woher kommen die Downloads, und wie effizient ist jede Quelle? Mit dieser Hälfte von App Store Connect Analytics sollte eine Shopify-Marke am meisten arbeiten.

Downloads

Der Wert Total Downloads steht im Bereich „Overview“. Er fasst zwei Dinge zusammen, die Sie getrennt betrachten sollten:

• First-Time Downloads: Jemand installiert Ihre App zum ersten Mal auf einem Gerät.
• Redownloads: Jemand, der die App schon einmal hatte, lädt sie erneut (ein neues Smartphone, eine Neuinstallation).

Sie können Downloads nach Region, Gerät und Quelle aufschlüsseln. Für eine Marken-App sind die erstmaligen Downloads Ihre tatsächliche Reichweite. Die erneuten Downloads zeigen Ihnen bestehende Kunden, die zur App zurückkehren, nachdem sie sie von einem Gerät entfernt hatten.

Quellen

Die Seite Sources (unter „Acquisition“) teilt Ihre Downloads nach ihrer Herkunft auf: App Store Browse, App Store Search, App Referrers, Web Referrers und weitere (Definitionen von Apple zur Nutzergewinnung). So trennen Sie Installationen, die von selbst kamen, von Installationen, die Sie aktiv ausgelöst haben. Bei den meisten Shopify-Apps einer einzelnen Marke überwiegen meist App Store Search nach dem eigenen Markennamen sowie Ihre eigenen Web- und App-Referrer, denn Sie gewinnen bestehende Kunden für die App, nicht Fremde im App Store. Kommt ein großer Anteil aus nicht zugeordnetem Stöbern im Store (Browse), behandeln Sie das als Hypothese, die Sie prüfen sollten (steckt eine Hervorhebung des Eintrags, ein viraler Moment oder ein falsch zugeordneter Referrer dahinter?), und nicht als Ergebnis.

Conversion-Rate

Die Conversion-Rate ist das Verhältnis von Downloads und Vorbestellungen zu eindeutigen Impressionen: der Anteil der Menschen, die Ihre App im App Store gesehen und installiert haben (Definitionen von Apple zur Nutzergewinnung). Das Beispiel von Apple: 100 eindeutige Impressionen und 50 Downloads an einem Tag ergeben eine Conversion-Rate von 50 %.

Betrachten Sie sie nach Source Type, um zu sehen, welche Quellen am besten konvertieren, oder filtern Sie auf eine einzelne Quelle für Details. Es liegt nahe, jede Veränderung der Conversion-Rate als Beweis dafür zu lesen, dass Ihr Eintrag besser oder schlechter geworden ist. Die Rate verschiebt sich aber auch, wenn sich die Zusammensetzung Ihres Traffics ändert: Eine Suche nach Ihrem Markennamen mit hoher Kaufabsicht konvertiert ganz anders als kaltes Stöbern. Eine Veränderung der Herkunft der Impressionen kann die Zahl also allein bewegen. Um ein neues Icon oder neue Screenshots wirklich zu testen, sind die eigenen Berichte zu Product Page Optimization von Apple die verlässlichere Grundlage, denn sie halten den Traffic konstant und vergleichen die Varianten direkt (Dokumentation von Apple zu PPO). Einen ausführlichen Leitfaden dazu haben wir unter App Store Optimization für Shopify-Marken veröffentlicht. Die Conversion-Rate zeigt eine Richtung, und mit PPO weisen Sie nach, dass eine Änderung am Eintrag den Unterschied verursacht hat.

Funktionen und Kampagnen im App Store

App Store Connect Analytics misst die App-Store-Werkzeuge, mit denen Sie Installationen auslösen und Besucher zur Installation bewegen, und weist jedes davon unter der Nutzergewinnung aus (Definitionen von Apple zur Nutzergewinnung). Vier davon sollten Sie einrichten, bevor Sie die Daten brauchen:

• Kampagnenlinks. Nachverfolgbare Links, die Menschen aus Ihrem Marketing (soziale Medien, E-Mail, bezahlte Anzeigen, Cross-Promotion) direkt auf Ihre Produktseite im App Store führen. Legen Sie pro Werbemittel-Variante einen Link an, um zu sehen, welche Anzeige, welcher Text oder welcher Screenshot mehr Installationen bringt, und sehen Sie sich dann die Conversion-Rate gefiltert nach Kampagne an. Das ist das Gegenstück zum UTM-Tracking auf der App-Seite.
• Custom Product Pages. Alternative Versionen Ihrer Produktseite im App Store, die eine bestimmte Funktion, Kollektion oder einen Anwendungsfall hervorheben. Analytics zeigt, wie jede davon konvertiert. So können Sie eine Kampagne auf die Seite lenken, die für sie gebaut wurde.
• Product Page Optimization. A/B-Tests für Ihr Icon, Ihre Screenshots und Vorschauvideos. Analytics zeigt, welche Variante gewinnt, sodass Sie sie auf Grundlage von Belegen statt einer Vermutung übernehmen können.
• In-App-Events. Zeitlich begrenzte Ereignisse (ein Drop, ein Sale, ein saisonaler Anlass), die im App Store angezeigt werden. Analytics zeigt, welche davon die meiste Interaktion ausgelöst haben.

Außerdem gibt es Vorbestellungen: Wenn Sie eine App vor dem Start zur Vorbestellung anbieten, zeigt Analytics, wie viele Vorbestellungen eingegangen sind, und ordnet die daraus entstehenden Downloads und Verkäufe ihnen zu, sobald die App live ist.

Jedes Werkzeug verändert, wie Menschen den Eintrag finden oder sehen, und Analytics zeigt das Ergebnis. Setzen Sie Kampagnenlinks, Custom Product Pages und Product Page Optimization gemeinsam ein, wenn Sie den Eintrag wie eine Landingpage behandeln.

Nutzung: aktive Geräte, Sitzungen und Bindung

An der Nutzung erkennen Sie, ob die App zur Gewohnheit geworden ist oder ein einmaliger Download war. Drei Kennzahlen tragen diese Auswertung.

Aktive Geräte und Sitzungen zeigen Ihnen, wie oft Menschen die App öffnen. Auf der Seite „Metrics“ können Sie Sitzungen anzeigen oder filtern nach:

• Campaign, um zu sehen, welche Quelle die Nutzer bringt, die die App am intensivsten nutzen (nicht nur die, die sie installieren).
• Territory, um Regionen mit wenigen Sitzungen pro aktivem Gerät zu erkennen. Das kann auf eine schwache Lokalisierung oder ein unklares Onboarding hindeuten.
• Device, um zu erfahren, wo Ihre aktivsten Nutzer sind (bei einer Commerce-App meist auf dem iPhone). Daran sehen Sie, wo Sie zuerst optimieren sollten.

Die Bindungsrate misst aktive Geräte, die Ihre App installiert und geöffnet haben und später zurückgekehrt sind, nicht einfach alle, die sie heruntergeladen haben. Wer die App installiert, aber nie öffnet, zählt nicht zur Bezugsgröße (Definition von Apple zur Bindung). Das Beispiel von Apple: Wenn von den Geräten, die Ihre App am 1. Mai geöffnet haben, 20 % sie am 8. Mai erneut öffnen, beträgt die Bindungsrate an Tag 7 genau 20 %. Filtern Sie sie nach:

• App Version, um zu sehen, ob ein Update die tägliche Bindung verbessert hat.
• Source Type oder Campaign, um zu sehen, ob manche Quellen treuere Nutzer bringen als andere.

Für eine Shopify-Marke gehört die Bindung zu den Kennzahlen, die vorhersagen, ob die App zu einem echten Kanal wird. Eine schwache Kurve kann auf das Onboarding oder einen zu schwachen Grund zur Rückkehr hindeuten. So eindeutig ist es aber nicht immer: Product-Market-Fit, wie oft Sie das Sortiment erneuern, Preise, technische Qualität und Abstürze, Saisonalität und die Qualität des gewonnenen Traffics können die Bindung alle senken. Onboarding und Gründe zur Rückkehr sind die Hebel, die Sie am direktesten steuern. Genau dieses Problem sollen Push-Benachrichtigungen lösen. Mehr dazu in Push-Benachrichtigungen: der Kanal zur Kundenbindung, den Shopify-Marken noch nicht aufgebaut haben.

Monetarisierung: der Bereich für ein anderes Geschäftsmodell

Hier kommt der Vorbehalt, den die meisten Leitfäden zu App Store Connect Analytics auslassen. Wer physische Produkte verkauft, sollte ihn vor allem anderen verstehen.

Die Monetarisierungsberichte (Erlöse, Verkäufe, zahlende Nutzer, In-App-Käufe, Abos) messen Transaktionen, die über das Handelssystem von Apple laufen: kostenpflichtige App-Downloads, den App Store oder In-App-Käufe in Ihrer App (Dokumentation von Apple zu Sales). Das ist das System für digitale Güter und Dienste: Abos, Spielwährung, freischaltbare Inhalte, digitale Inhalte. Zur Klarstellung: Apple erhebt dort durchaus Provision, und zwar auf kostenpflichtige Apps und In-App-Käufe.

Bei physischen Produkten ist das anders. Kauft eine Kundin oder ein Kunde in Ihrer App einen Badeanzug oder eine Packung Kaffee, läuft der Checkout über Shopify und Ihren eigenen Zahlungsanbieter. Die Regeln von Apple verlangen das: Für physische Produkte, die außerhalb der App genutzt werden, muss eine andere Zahlungsmethode als der In-App-Kauf verwendet werden, und Apple erhebt auf diesen Checkout für physische Produkte keine Provision (App Review Guideline 3.1.3(e)). Das bedeutet: Der Umsatz aus Ihren Shopify-Bestellungen physischer Produkte erscheint nicht im Monetarisierungsbereich von App Store Connect. Der Wert „Sales“ dort, die Erlöse, die Zahl der „Paying Users“, die neuen Benchmarks zur Conversion vom Download zum Kauf und zu den Erlösen pro Download: Für eine Marke mit physischen Produkten bleiben die meisten davon leer oder fast leer. Das ist korrektes Verhalten und kein Fehler. (Analytics misst weiterhin alle Verkäufe kostenpflichtiger Apps oder In-App-Käufe, die Sie anbieten, sowie Erlöse und zahlende Nutzer. Bei einer typischen kostenlosen Marken-App, die physische Produkte verkauft, liegt das Geld schlicht nicht dort.)

Das Monetarisierungs-Update von 2026 ist also wirklich nützlich, richtet sich aber vor allem an Abo-Apps und Apps mit digitalen Gütern. Wenn Sie als Shopify-Marke physische Produkte verkaufen, betrachten Sie den Monetarisierungs-Tab als reine Information und messen Sie den Umsatz dort, wo er tatsächlich entsteht:

App Store Connect misst den Store und das Gerät. Shopify misst den Umsatz. Nutzen Sie beides.

Peer-Group-Benchmarks: wie Sie im Vergleich abschneiden

Peer-Group-Benchmarks setzen Ihre Zahlen in einen Zusammenhang, indem sie sie vertraulich mit ähnlichen Apps aus dem gesamten Katalog des App Store vergleichen. Sie umfassen Conversion-Rate, Bindungsraten, Absturzrate und durchschnittliche Erlöse pro zahlendem Nutzer und werden wöchentlich ausgewiesen (jede dieser Kennzahlen ist in den Kennzahlendefinitionen von Apple beschrieben).

Apple bildet Ihre Peer Group aus drei Merkmalen:

• App-Store-Kategorie. Nur Apps aus einer Kategorie, zu der Sie tatsächlich gehören, und nur, wenn die Gruppe groß genug ist, um die Daten jeder einzelnen App zu schützen.
• Geschäftsmodell. Apps mit demselben Modell werden zusammengefasst. Apps mit In-App-Käufen zählen als Freemium oder Paymium, kostenpflichtige Apps als Paid oder Paymium. Eine App kommt nur dann in die Abo-Gruppe, wenn automatisch verlängerte Abos mindestens 50 % ihres Umsatzes ausmachen.
• Download-Volumen. Niedriges, mittleres oder hohes Volumen in einer bestimmten Woche.

Für eine Commerce-App auf Shopify sind die zwei nützlichen Benchmarks Conversion-Rate und Bindung, denn sie hängen nicht vom Zahlungssystem von Apple ab. Behandeln Sie sie wie einen Kategorie-Median. Liegt die Conversion unter der Peer Group, prüfen Sie das Icon, die Screenshots und die ersten beiden Zeilen des Eintrags. Liegt die Bindung darunter, untersuchen Sie das Onboarding und die Gründe zur Rückkehr. Die Benchmarks zu den Erlösen setzen ein Monetarisierungsmodell voraus, das Sie wahrscheinlich nicht betreiben.

Die Benchmarks werden mit Differential Privacy berechnet. Sie sehen also nie die Einzelwerte einer anderen App, nur den Gesamtwert. Apple kann auch eigene Apps einbeziehen, um eine Kategorie zu vervollständigen.

Kohorten und Filter: wichtige Werkzeuge im Jahr 2026

Kohorten sind die praktischste Neuerung des Updates. Apple unterscheidet zwei Arten von Kohorten: Download-Kohorten und Abo-Kohorten. Sie erstellen eine Kohorte nach ihrem Download-Datum oder Abo-Startdatum, segmentieren sie dann nach Quelle, Region, Gerät und so weiter und verfolgen diese Gruppe über die Zeit (Dokumentation von Apple zu Kohorten). Quelle und Region sind die Merkmale, nach denen Sie eine Kohorte aufteilen, nicht die, die sie definieren. Das passt zu den Fragen, die eine wachsende Marke tatsächlich stellt:

• Bleibt die Download-Kohorte aus einer Launch-Kampagne nach vier Wochen besser dabei als organische Installationen?
• Wie lange dauert es nach der Expansion in einen neuen Markt, bis sich die Kohorte dieser Region wie die Kohorten Ihrer etablierten Regionen verhält?
• Ist die Download-Kohorte einer bestimmten Woche nach einem App-Update dabeigeblieben?

Kombinieren Sie Kohorten mit der neuen Filtertiefe (bis zu sieben Filter gleichzeitig auf einer Kennzahl), und Sie können einen bestimmten Ausschnitt isolieren, ohne jemals in eine Tabelle zu exportieren: eine Region, eine Quelle, eine App-Version, ein Gerät, alles gleichzeitig. Für aufwendigere Auswertungen exportiert die Analytics Reports API die verfügbaren detaillierten Berichte von Apple (einschließlich der zwei neuen Aboberichte) in Ihre eigene Dateninfrastruktur. Auch dort sind die Daten zum Schutz der Privatsphäre aggregiert und an Schwellenwerte gebunden, es sind keine Rohdaten auf Nutzerebene (Analytics Reports API).

Was App Store Connect Analytics Ihnen nicht sagt und warum das wichtig ist

App Store Connect Analytics hat klare Grenzen, die eine Shopify-Marke einplanen sollte. Das sind keine eigentlichen Mängel, sondern Grenzen des Funktionsumfangs.

• Nutzungsdaten sind freiwillig und gerätebasiert, Commerce-Kennzahlen folgen eigenen Definitionen von Apple. Nutzungs- und Bindungskennzahlen umfassen nur Personen, die der Weitergabe von Diagnose- und Nutzungsdaten zugestimmt haben, und sie zählen Geräte, nicht Kunden: Wer ein iPhone und ein iPad nutzt, zählt als zwei Geräte. Commerce-Kennzahlen funktionieren nicht alle so. „Paying Users“ von Apple beruht zum Beispiel auf Apple Accounts, während Downloads und Aufrufe im App Store eigene Definitionen haben (Kennzahlendefinitionen von Apple). Entscheidend für Sie ist das Gemeinsame: Keine dieser Kennzahlen ist mit einem Kundendatensatz in Shopify verknüpft. Nutzungsdaten eignen sich für Trends, nicht für genaue Nutzerzahlen.
• Schwellenwerte zum Datenschutz verbergen kleine Zahlen. Quellen wie App-Referrer, Web-Referrer und Kampagnenlinks brauchen eine Mindestmenge an Daten, bevor sie angezeigt werden. Eine ganz neue Kampagne kann so wirken, als bringe sie nichts, obwohl sie nur unter dem Schwellenwert liegt.
• Keine Kundenidentität, kein Commerce. App Store Connect kann einen Download nicht mit einem Shopify-Kunden, einer Bestellung oder einer E-Mail-Adresse verknüpfen. Es kennt weder den durchschnittlichen Bestellwert noch die Wiederkaufrate oder den Customer Lifetime Value. Für eine Commerce-Marke entscheiden genau diese Zahlen, ob die App funktioniert, und sie liegen vollständig außerhalb dieses Werkzeugs.

Deshalb brauchen Marken zwei Dashboards. App Store Connect Analytics zeigt, ob die App gefunden, installiert, geöffnet und behalten wird. Die Commerce-Analyse zeigt, ob sie Geld verdient und das Verhalten der Kundschaft verändert. Keines beantwortet die Frage des anderen.

Wo NAPPS ins Spiel kommt

NAPPS ist ein Baukasten für native mobile Apps für Marken auf Shopify und Shopify Plus. Es liefert die App, die App Store Connect misst, und die Commerce-Auswertungen, die Apple nicht bieten kann.

Shopify erfasst bereits jeden Vertriebskanal. Eine NAPPS-App ist nativ (SwiftUI auf iOS und Jetpack Compose auf Android) und als Shopify-Vertriebskanal mit dem Shop verbunden, mit Checkout über Shopify. Ihre Bestellungen, Sitzungen und Umsätze erscheinen in den Shopify-Berichten neben dem Onlineshop. Sie können durchschnittlichen Bestellwert, Wiederkaufrate, Umsatzanteil und Customer Lifetime Value von App und Web anhand derselben Kundendatensätze vergleichen. App Store Connect kann diesen Vergleich nicht liefern, weil es nie eine Shopify-Bestellung sieht.

So können NAPPS-Kunden Zahlen ausweisen, die App Store Connect nie zeigen wird. Die Conversion-Rate der App ist typischerweise etwa 5- bis 6-mal so hoch wie auf der Website und etwa 4,7-mal so hoch wie im mobilen Web (das ist eine große Aussage, lesen Sie deshalb den Hinweis zur Methodik unten mit): Der durchschnittliche Bestellwert liegt in der App 5 % bis 38 % höher, und die Ausgaben pro Kunde liegen im Schnitt rund 47 % höher.

Methodik: Grundlage sind Daten von NAPPS-Kunden, die den App-Kanal mit dem Onlineshop vergleichen. Die Ergebnisse unterscheiden sich je nach Marke, Zeitraum, Zusammensetzung der Zielgruppe und Attribution. App-Nutzer wählen sich selbst aus. Diese Vergleiche beschreiben daher beobachtete Unterschiede und belegen keine ursächliche Steigerung.

Zippy, Portugals größte Marke für Kindermode, ist das deutlichste Beispiel: Innerhalb von etwa sieben Monaten nach dem Start einer NAPPS-App liefen rund 34 % des gesamten Online-Umsatzes über die App, und ihre Conversion-Rate liegt etwa 370 % über der des mobilen Webs (gleiche Methodik und Vorbehalte wie oben). Nichts davon steht in App Store Connect Analytics. Alles davon steht in Shopify und in der App.

Nutzen Sie App Store Connect für Nutzergewinnung und Nutzung. Nutzen Sie Shopify und den App-Kanal für den Umsatz.

Das Fazit

App Store Connect Analytics ist ein nützliches Werkzeug ohne Zusatzkosten für Downloads, Quellen, Conversion, Sitzungen, Bindung und vertrauliche Peer-Benchmarks. Das Update von 2026 hat Kohorten und Filter nützlicher gemacht. Die Monetarisierungsberichte sind für Abo-Apps und Apps mit digitalen Gütern gedacht. Eine Shopify-Marke mit physischen Produkten sollte sie deshalb als reine Information betrachten und den Umsatz in Shopify messen. Nutzen Sie App Store Connect, um zu sehen, wie die App gefunden und genutzt wird, und Shopify sowie die App-Plattform, um zu sehen, was sie einbringt.

Wenn Sie eine App möchten, deren Umsatz als echter Shopify-Kanal erscheint, den Sie mit Ihrem Onlineshop vergleichen können, sehen Sie sich an, wie NAPPS funktioniert ->