Die 5 besten Produktanalysetools für 2024

Ein Produktanalysetool ist ein strategisches Asset, das es Unternehmen ermöglicht, ihre Produkte zu optimieren, das Nutzererlebnis zu verbessern und in dynamischen Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben. Es bildet die Grundlage für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und eine kontinuierliche Verbesserung des Produkterlebnisses.

Die Auswahl des richtigen Produktanalysetools kann eine Herausforderung sein. Der Markt ist gesättigt mit Optionen, und die Tools sind in Bezug auf ihre Funktionen ähnlich gut aufeinander abgestimmt. Der wahre Unterschied liegt in der Fähigkeit eines Tools, Ihre spezifischen Geschäftsfälle zu adressieren und sich in Ihren Technik-Stack einzufügen.

Wenn Sie auf der Suche nach einem Produktanalysetool sind, finden Sie hier 5, die 2024 auf Ihrer Liste stehen sollten.

Arten von Produktanalysetools

Produktanalysetools lassen sich in zwei Kategorien einteilen:

1. Vollständig vertikal integrierte SaaS-Anwendungen
2. Warehouse-native Plattformen für die Produktanalyse

Amplitude, Mixpanel und Heap sind Beispiele für vollständig vertikal-integrierte SaaS-Anwendungen. Mit diesen Tools können Unternehmen Daten erfassen und verwalten und Analysen durchführen. Diese Ereignisse können Benutzerinteraktionen, Systemereignisse, Klicks, Anmeldungen, Einkäufe usw. umfassen. Sie können mit Data Warehouses arbeiten, aber nur als eine Möglichkeit, Daten in und aus ihrer SaaS-Anwendung zu bewegen. Sie können nicht direkt mit dem Data Warehouse rechnen.

Warehouse-native Produktanalyseplattformen arbeiten direkt auf Data Warehouses auf und ermöglichen es ihnen, über grundlegende Produkteinblicke hinauszugehen und tiefgehende Kunden- und Verhaltensanalysen durchzuführen. Sie sind entstanden, um viele der Herausforderungen zu lösen, die die vollständig vertikal integrierten SaaS-Anwendungen mit sich bringen, nämlich die fragmentierten Analysen aufgrund von Datensilos und das Fehlen eines Geschäftskontextes über die Produktinstrumentierung hinaus. Sie können eine beliebige Anzahl von Ereignisströmen zusammenführen und diese dann mit beliebigen Kundengeschäftsdaten im Warehouse anreichern. Dies stellt die nächste Generation von Produktanalyseplattformen dar.

Einige wichtige Unterschiede zwischen diesen beiden:

• Warehouse-native Produktanalysetools erfordern keine stundenlange Codierung in SQL, um Ihre nächste Frage zu beantworten. Sie können Berichte erstellen und beliebige Daten im Warehouse analysieren, und das alles über eine UI-gesteuerte Benutzeroberfläche.
• Vollständig vertikal integrierte SaaS-Anwendungen haben in der Regel ein ereignisbasiertes Preismodell, das sehr teuer werden kann, wenn Ihr Unternehmen wächst und skaliert.
• Vollständig vertikal integrierte SaaS-Anwendungen erfordern Punkt-zu-Punkt-Integrationen mit anderen Geschäftsanwendungen. Dies führt zu einer Datenduplizierung, d. h. zu einer Situation, in der der Datensatz einer Benutzeraktion in der SaaS-Anwendung und in jeder anderen Anwendung oder Datenbank, in die er kopiert wird, erscheint. Die Datenduplizierung erschwert die Synchronisierung von Daten zwischen verschiedenen Systemen, wenn sich Daten und Systeme ändern. Dies macht die Erkenntnisse im Allgemeinen inkonsistent und unzuverlässig. Bei Warehouse-nativen Tools müssen keine Daten verschoben und dupliziert werden, da sie direkt auf dem Warehouse rechnen, in dem die Daten bereits vorhanden sind. Dies ist die einzige verlässliche Option, und Sie können sich darauf verlassen, dass Sie eine einzige Quelle der Wahrheit für alle Ihre Geschäftsentscheidungen haben.

Allgemeine Kriterien für die Bewertung eines Produktanalysetools

Die Bewertungskriterien, die Sie priorisieren, hängen zwar von Ihrem geschäftlichen Anwendungsfall ab, aber als allgemeine Faustregel gilt, dass diese 5 Dinge für jedes zuverlässige Produktanalysetool wichtig sind.

Benutzerfreundlichkeit

Achten Sie zunächst auf eine übersichtliche Benutzeroberfläche, klare Einführungsschritte und unterstützende Anleitungen zur Fehlerbehebung. Durchsuchen Sie die Website des Anbieters nach Screenshots des Produkts und prüfen Sie, ob er eine kostenlose Testversion anbietet. Prüfen Sie die Content-Repositories und die Dokumentation, um festzustellen, ob die verfügbaren Ressourcen ausreichen, um das Produkt optimal zu nutzen. Dadurch wird die Benutzerfreundlichkeit für Sie als Anwender sichergestellt.

Genauso wichtig ist die Benutzerfreundlichkeit des Produkts für Teams. Achten Sie auf Funktionen für die Zusammenarbeit wie die gemeinsame Nutzung von Berichten und Benutzerberechtigungen innerhalb der Plattform.

Ökosystem

Machen Sie eine Bestandsaufnahme der Geschäftssysteme, die Daten über die Interaktionen der Kunden mit Ihnen und Ihrem Produkt enthalten. Dazu gehören Geschäftssysteme für Marketing, Vertrieb und Support (z.B. Werbeplattformen, CRM usw.) und IT-Plattformen (z.B. CDP, Data Warehouse usw.). Beziehen Sie Beteiligte aus verschiedenen Teams ein, um die für die Analyse erforderlichen Daten zu bestimmen.

Bei vollständig vertikal integrierten SaaS-Anwendungen müssen Sie nach allen Punkt-zu-Punkt- und versionsspezifischen Integrationen suchen. Dies würde eine angemessene Bandbreite erfordern, um die Versionskompatibilität im Laufe der Zeit zu verwalten. Außerdem sind Sie dann auf die Geschäftslogik der einzelnen Integrationen beschränkt.

Mit Warehouse-nativen Produktanalysetools entfallen diese Kopfschmerzen. Wenn Sie bereits eine zentralisierte Datenstrategie haben, verfügt Ihr Data Warehouse über alle Daten, die Sie für die Analyse und Aktivierung benötigen.

Skalierbarkeit und Leistung

Beurteilen Sie die Skalierbarkeit der Plattform, um Ihre aktuellen und zukünftigen Datenmengen zu bewältigen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, die Speicherkapazität und die Fähigkeit zur Skalierung, wenn Ihr Unternehmen wächst. Achten Sie auf Preismodelle, die unabhängig von Ihrem Datenvolumen sind, um unerwartete Kosten zu vermeiden.

Datenverwaltung

Data Governance ist eine Reihe von internen Richtlinien und Standards, die überwachen, wie Daten erfasst, gespeichert, verarbeitet und entsorgt werden. Das Hauptziel der Data Governance ist es, sicherzustellen, dass die Daten korrekt, konsistent, zuverlässig und sicher sind und so eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen und die Unternehmensziele unterstützen.

Sie können beurteilen, ob ein Produktanalysetool über Data Governance verfügt, indem Sie:

1. Überprüfen der Funktionen für das Datenqualitätsmanagement
2. Bewertung der Datenreihenfolge und der Handhabung von Metadaten
3. Überprüfung der Datenzugriffskontrollen
4. Sicherstellung von Prüfpfaden und Protokollierung
5. Bewertung der Unterstützung von Governance-Richtlinien

Sicherheit und Compliance

Prüfen Sie, ob die Plattform die branchenüblichen Sicherheitspraktiken und Compliance-Vorschriften einhält. Achten Sie auf Funktionen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen, Authentifizierungsmethoden, Prüfpfade und Protokollierung, Compliance-Zertifizierungen, Datenmaskierung und Anonymisierung zum Schutz sensibler Informationen.

Wenn Sie Kundendaten außerhalb Ihrer sicheren Unternehmensumgebung haben, stellen diese ein erhebliches Risiko dar.

Die 5 besten Produktanalyse-Tools für 2024

1. NetSpring

NetSpring wurde speziell für Produkt- und Wachstumsteams entwickelt, um Trichter-, Pfad-, Kohorten-, Retentions- und explorative Analysen über alle Produkt- oder Kundengeschäftsdaten im Data Warehouse selbst durchzuführen. Es handelt sich um eine Warehouse-native Plattform, die alle wichtigen Cloud Data Warehouses wie BigQuery, Redshift, Databricks und Snowflake unterstützt.

Wichtige Funktionen von

1. Produkt- und Kundenanalyse
   
   • Gehen Sie über einfache Berichte zu Produktkennzahlen hinaus.
   • Richten Sie nahtlos zwischen Berichten und Ad-hoc-Untersuchungen aus.
   • Zerlegen Sie jede Dimension, jederzeit.
2. Self-Service Funktionen
   
   • Zugriff auf eine umfangreiche Bibliothek mit Vorlagen für Berichte und Ad-hoc-Auswertungen
   • Eliminieren Sie die Abhängigkeit von Daten- und BI-Teams.
3. Flexible Modellierung
   
   • Modellieren Sie über alle Tabellen in Ihrem Data Warehouse.
   • Führen Sie mehrere Ereignisströme zusammen und reichern Sie sie mit reichhaltigem Kundengeschäftskontext aus Offline-Daten an.
   • Führen Sie analytische Berechnungen beliebiger Komplexität über eine UI-gesteuerte Oberfläche durch.
4. Geschäftsrelevante Metriken
   
   • Definieren Sie funktionsübergreifende Geschäftsmetriken (z.B. Verknüpfung von Kampagnen und Nutzung mit dem Umsatz)
   • Verstehen Sie, wie Verhaltensmuster zu sinnvollen Geschäftsergebnissen führen.
5. Konsistente Einblicke
   
   • Fragen Sie Ihr Data Warehouse direkt ab, um vertrauenswürdige Erkenntnisse zu gewinnen.
   • Behalten Sie eine einzige Quelle der Wahrheit.
6. Data Governance und Integrität
   
   • NetSpring arbeitet direkt mit Ihrem Data Warehouse und bewahrt so Data Governance und Integrität.

Vorteile

• Niedrige, vorhersehbare Preise
  

  Das Preismodell von NetSpring basiert auf Erkenntnissen, nicht auf Ereignismengen. Sie können bereits ab $49/Monat pro Arbeitsplatz einsteigen - so einfach ist das.

• Eine einzige Quelle der Wahrheit
  

  Vermeiden Sie inkonsistente, fragmentierte Analysen über Amplitude und BI-Tools wie Tableau oder Looker.

• Gesicherte Datenverwaltung
  

  Nutzen Sie die bestehende Governance und Qualitätskontrolle der Daten im zentralen Data Warehouse des Unternehmens.

• Reduzierte TCO

• Vermeiden Sie zusätzliche ETL- oder Reverse-ETL-Pipelines. Steuern Sie die Kompromisse zwischen Kosten und Leistung auf der Grundlage Ihrer Anforderungen.

Nachteile

• Die Geschäftsteams müssen die Zustimmung der Datenteams einholen, um Zugriffsberechtigungen für das Data Warehouse zu erhalten.
• Für die Produktinstrumentierung ist eine zusätzliche Anbietervereinbarung erforderlich
• Die Modellierungsflexibilität führt einige neue UI-Elemente ein, die eine kleine Lernkurve erfordern

Gesamtbewertung

2. Amplitude

Amplitude ist eine vollständig vertikal integrierte SaaS-Anwendung für Produktanalysen und eine der ersten in diesem Bereich. Sie verfügt über umfangreiche Funktionen, die Unternehmen dabei helfen, das Nutzerverhalten zu verstehen, die Erlebnisse mit ihren Produkten zu optimieren und das Wachstum zu fördern. Amplitude will die zentrale Drehscheibe für Daten sein, die das Produkt mit Marketing, Vertrieb und anderen Funktionen verbindet.

Wichtige Funktionen von

1. Verhaltensbasierte Analyse
   Mit der Verhaltensanalyse von Amplitude können Unternehmen verfolgen und analysieren, wie Nutzer mit ihren Produkten interagieren. Unternehmen können verhaltensbezogene Auslöser einrichten, um bestimmte Benutzeraktionen oder -muster zu erfassen. Auf diese Weise lassen sich kritische Ereignisse in Echtzeit verfolgen und sofortige Reaktionen, wie z. B. gezieltes Messaging oder Interventionen, ermöglichen.
2. Benutzerpfad- und Trichter-Analyse
   Die Benutzerpfadanalyse von Amplitude ermöglicht es Unternehmen, gängige Benutzerpfade zu visualisieren und zu analysieren und so beliebte Routen und potenzielle Verbesserungsbereiche aufzudecken. Trichter in Amplitude ermöglichen es, eine Abfolge von Ereignissen zu analysieren, die Benutzer in einem schrittweisen Prozess durchlaufen. Auf diese Weise lassen sich Abbruchpunkte und Engpässe in der User Journey identifizieren und gezielte Optimierungen zur Verbesserung der Conversion Rates vornehmen.
3. Kohorten-Analyse
   Die Plattform ermöglicht eine fortgeschrittene Segmentierung der Nutzer und eine Kohortenanalyse. Die Kohortenanalyse gruppiert Benutzer auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale oder Aktionen während eines bestimmten Zeitrahmens. Mit dieser Funktion können Unternehmen das Verhalten verschiedener Nutzerkohorten im Laufe der Zeit verfolgen und vergleichen und so Einblicke in die Nutzerbindung und das Engagement der Nutzer gewinnen.
4. A/B-Testing
   Mit der Funktion Experiment von Amplitude können Produktteams nativ Produktexperimente durchführen. Sie hilft bei der einfachen Modifizierung von Produkterlebnissen durch A/B-Tests, Progressive Delivery von Features und dynamische produktinterne Erlebnisse unter Verwendung von Flags und SDK/REST API-Kommunikation.
5. Kollaboration und Workflow
   Amplitude bietet Kollaborationsfunktionen, die die Kommunikation und Teamarbeit innerhalb der Plattform erleichtern. Teams können gemeinsam an der Analyse von Daten arbeiten, Erkenntnisse austauschen und fundierte Entscheidungen gemeinsam treffen.
6. Customer Data Platform (CDP)
   Die CDP vereinheitlicht Benutzerdaten und ermöglicht es Unternehmen, Erlebnisse über die gesamte Customer Journey hinweg zu analysieren, zu segmentieren und zu personalisieren. Dies bringt verschiedene Vorteile für Technik-, Marketing- und Produktteams mit sich, z. B. die Verbesserung der Datenqualität, die Entdeckung neuer Zielgruppen und die Synchronisierung von Verhaltensdaten.

Vorteile

• Intuitive Benutzeroberfläche
• Umfassende Verhaltensanalytik
• Jedes Ereignis der Benutzerinteraktion kann für Ihren Anwendungsfall angepasst und über verschiedene Journeys und Phasen hinweg verfolgt werden
• Erkennt Anomalien in Produktdaten und sendet Warnungen
• Direkte Integrationen für mehrere Marketing-, Vertriebs-, Produkt- und Datentools des Unternehmens

Nachteile

• Um Geschäftskontext für Produktanalysen zu erhalten, müssen Daten in und aus Amplitude dupliziert werden, was bedeutet, dass die Datenintegrität möglicherweise nicht erhalten bleibt.
• Die visuelle Ad-hoc-Datenexploration wird nicht unterstützt. Wenn Sie auf Daten zugreifen und diese untersuchen möchten, die sich nicht in Amplitude befinden, benötigen Sie die Hilfe von Data Engineering- und BI-Teams, um Amplitude-Daten in das Data Warehouse zu duplizieren, damit BI-Tools darauf zugreifen können.
• Erfordert eine erhebliche Entwicklungsbandbreite, um Ereignisse einzurichten und mit anderen Tools zu integrieren
• Die ereignisbasierte Preisgestaltung wird schnell teuer, wenn Ihr Unternehmen wächst, vor allem, wenn einige Ereignisse gar nicht erst analysiert werden. Das Entfernen von Ereignissen ist zeitaufwändig

Gesamtbewertung

3. Mixpanel

Mixpanel ist ebenfalls eine vollständig vertikal integrierte SaaS-Anwendung für Produktanalysen. Sie hebt sich von der Konkurrenz ab, indem sie die Benutzerfreundlichkeit in den Vordergrund stellt. Sie ermöglicht eine mühelose Datenvisualisierung über ihre Schnittstelle.

Wichtige Funktionen von

1. Ereignisverfolgung und Analyse
   Mixpanel legt großen Wert auf die Verfolgung von Ereignissen und ermöglicht es Unternehmen, bestimmte Benutzerinteraktionen innerhalb ihrer Anwendungen zu überwachen und zu analysieren. Es ermöglicht eine granulare Verfolgung von Ereignissen und bietet so detaillierte Einblicke in das Nutzerverhalten. Es ermöglicht auch die Erstellung von Nutzerprofilen, die Daten zu einzelnen Nutzern aggregieren.
2. Trichter-Analyse
   Mixpanel eignet sich hervorragend für die Trichter-Analyse und ermöglicht es Unternehmen, mehrstufige Prozesse innerhalb ihrer Produkte zu visualisieren und zu optimieren. Diese Funktion ist entscheidend für das Verständnis der Conversion-Pfade von Nutzern und die Identifizierung von Bereichen, in denen Verbesserungen möglich sind.
3. Segmentierung und Bindung von Nutzern
   Unternehmen können benutzerdefinierte Segmentierungen auf der Grundlage von Benutzerattributen oder Verhaltensweisen erstellen und die Benutzerbindung im Laufe der Zeit verfolgen.
4. A/B-Testing
   Mixpanel bietet Funktionen für A/B-Tests, die es Unternehmen ermöglichen, mit verschiedenen Varianten ihres Produkts zu experimentieren und die Auswirkungen auf das Nutzerverhalten zu messen. Diese Funktion ist wertvoll für die Optimierung der Erlebnisse der Nutzer und die Steigerung der Conversions.
5. Benachrichtigungen und Messaging
   Mixpanel enthält Messaging-Funktionen, die eine gezielte Kommunikation mit Nutzern auf der Grundlage ihres Verhaltens ermöglichen. Unternehmen können personalisierte Benachrichtigungen, In-App-Nachrichten oder E-Mails an bestimmte Nutzersegmente senden und so das Engagement der Nutzer erhöhen.

Vorteile

• Intuitive Benutzeroberfläche
• Starke Betonung der mobilen Analytik, die tiefe Einblicke in das Nutzerverhalten auf Mobile Apps bietet
• Flexibilität bei der Ereignisverfolgung, die es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Ereignisse zu definieren und zu analysieren
• Detaillierte Einblicke in Benutzerinteraktionen, die ein tiefes Verständnis des Benutzerverhaltens und der Vorlieben ermöglichen
• Umfangreiche Vorlagenbibliothek, die es ermöglicht, gemeinsame Berichte für die Segmentierung von Ereignissen, Trichter, Pfad, Bindung, Auswirkungen usw. selbst zu erstellen
• Integrationen mit wichtigen Unternehmenstools

Nachteile

• Um zusätzlichen Geschäftskontext für Produktanalysen zu erhalten, müssen Daten in Mixpanel und aus Mixpanel heraus dupliziert werden, was die Datenintegrität beeinträchtigt.
• Unterstützt keine visuelle Ad-hoc-Datenexploration. Wenn Sie auf Daten zugreifen und diese untersuchen möchten, die sich nicht in Mixpanel befinden, benötigen Sie die Hilfe von Data Engineering- und BI-Teams, um Mixpanel-Daten in das Data Warehouse zu duplizieren, damit BI-Tools darauf zugreifen können.
• Erfordert eine erhebliche Entwicklungsbandbreite, um Ereignisse einzurichten und mit anderen Tools zu integrieren
• Die ereignisbasierte Preisgestaltung wird schnell teuer, wenn Ihr Unternehmen wächst, vor allem, wenn einige Ereignisse gar nicht erst analysiert werden. Das Entfernen von Ereignissen ist zeitaufwändig

Gesamtbewertung

4. FullStory

FullStory bietet jetzt einige grundlegende Funktionen zur Produktanalyse, ist aber vor allem für die Wiedergabe von Sitzungen und seine Plattform für digitale Erlebnisse bekannt. FullStory hat sich auf die visuelle Wiedergabe von Benutzersitzungen spezialisiert, so dass Unternehmen genau sehen können, wie Benutzer mit ihren digitalen Objekten (z. B. Website, Mobile App, Spieleplattform) interagieren. Der Schwerpunkt von FullStory liegt auf der Bereitstellung eines ganzheitlichen Blicks auf den Weg des Nutzers, indem ganze Sitzungen aufgezeichnet und wiedergegeben werden. Dazu gehören Mausbewegungen, Klicks, Scrollen und andere Interaktionen auf dem Bildschirm.

Wichtige Funktionen von

1. Sitzungswiedergabe
   FullStory bietet eine Funktion zur Sitzungswiedergabe, die es Unternehmen ermöglicht, Benutzersitzungen wiederzugeben, um genau zu verstehen, wie Benutzer mit ihren digitalen Objekten interagieren. Diese Funktion ist wertvoll, um das Erlebnis der Benutzer zu visualisieren und Schwachstellen oder verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
2. Click Maps und Heatmaps
   Erzeugt Click Maps und Heatmaps, die Benutzerinteraktionen, Klicks und das Scrollverhalten auf Webseiten visualisieren. Diese Funktion hilft, beliebte oder problematische Bereiche einer Website oder Anwendung zu identifizieren.
3. Fehlerverfolgung und Berichterstattung
   Die Plattform verfolgt und meldet aktiv Fehler, auf die Benutzer während ihrer Sitzungen stoßen.
4. Durchsuchbare Benutzer-Sitzungen
   FullStory ermöglicht es Benutzern, Sitzungen nach bestimmten Kriterien zu durchsuchen und zu filtern, z. B. nach Interaktionen mit bestimmten Elementen oder dem Auftreten von Fehlern. Diese Funktion vereinfacht das Auffinden relevanter Sitzungen für die Analyse.
5. Conversion-Analyse
   FullStory enthält Funktionen zur Analyse und Optimierung von Conversion-Trichtern. Unternehmen können den Weg des Nutzers durch den Conversion-Prozess verfolgen, Abbruchpunkte identifizieren und datengestützte Entscheidungen treffen, um die Conversion Rate zu verbessern.
6. Signale der Frustration
   FullStory zeichnet Wutklicks, Fehlerklicks, Javascript-Fehler und tote Klicks auf, um besonders problematische Bereiche innerhalb des Produkts zu identifizieren. Unternehmen erhalten Einblicke in die Häufigkeit und die Auswirkungen von Fehlern und können so Probleme, die das Erlebnis der Benutzer beeinträchtigen, priorisieren und beheben.

Vorteile

• Benutzer können sich anmelden und ohne komplizierte Einrichtung mit der Anzeige von Sitzungen beginnen
• Das Dashboard ist intuitiv und das Produkt ist einfach zu navigieren
• Umfassende Analysen sowohl für Web- als auch für mobile Plattformen
• Benutzer können bestimmte Sitzungen, Einblicke oder Berichte gemeinsam nutzen, um die Kommunikation und Entscheidungsfindung zu optimieren
• Umfangreiche API-Bibliothek

Nachteile:

• Begrenzter Funktionsumfang für Produktanalysen
• In stark regulierten Branchen müssen Unternehmen bei der Verwendung von Sitzungswiedergabe-Tools möglicherweise Datenschutz- und Compliance-Bedenken berücksichtigen
• Begrenzte Integratoren
• Das auf dem Sitzungsvolumen und der Speicherung der Aufzeichnungen basierende Preismodell macht es bei Skalierung sehr teuer

Gesamtbewertung

5. Heap

Heap ist eine weitere vollständig vertikal integrierte SaaS-Anwendung für die Produktanalyse, die Unternehmen dabei hilft, Benutzerinteraktionen auf Websites und Anwendungen zu verfolgen und zu analysieren.

Wichtige Funktionen von

1. Automatische Ereignisverfolgung
   Autocapture ist das größte Differenzierungsmerkmal von Heap. Es erfasst die Benutzerinteraktionen automatisch, ohne dass eine manuelle Instrumentierung erforderlich ist. Sie müssen lediglich den JavaScript-Snippet zu Ihrer Website hinzufügen und Heap kann verschiedene Benutzeraktionen wie Schaltflächenklicks, Besuche, Mausbewegungen usw. erfassen. Das macht es für Unternehmen einfacher, umfassende Daten über das Nutzerverhalten zu sammeln, ohne dass eine umfangreiche Einrichtung erforderlich ist.
2. Rückwirkende Analyse
   Heap ermöglicht eine rückwirkende Analyse, d.h. Benutzer können Ereignisse definieren, nachdem die Datenerfassung begonnen hat, und dennoch historische Daten analysieren. Diese Flexibilität kann wertvoll sein, wenn die Tracking-Strategie im Laufe der Zeit verfeinert wird.
3. Trichter-Analyse und Segmentierung
   Benutzer können Trichter für Conversions erstellen, um die Schritte zu visualisieren und zu verstehen, die Benutzer vor dem Erreichen eines bestimmten Ziels oder einer Conversion durchlaufen. Sie können ihr Publikum anhand verschiedener Attribute segmentieren, was eine eingehende Analyse bestimmter Benutzergruppen oder Verhaltensweisen ermöglicht.
4. Aufwandsanalyse
   Die Aufwandsanalyse analysiert alle Benutzerinteraktionen (auch die undefinierten) und ermittelt die Erkenntnisse, die das Erlebnis der Benutzer am meisten beeinflussen. Dies wiederum wird verwendet, um die durchschnittliche Anzahl der Interaktionen zu bestimmen, die ein Benutzer auf einer Site in einem beliebigen Ablauf durchläuft.
5. Session Replay und Session View
   Benutzer können sehen, was in einzelnen Besucher-/Kundensitzungen passiert. So erhalten Sie einen vollständigen Überblick über alle Interaktionen innerhalb jeder Sitzung, der zum Targeting von Verbesserungsbereichen, zur Bildung oder Bestätigung von Hypothesen usw. genutzt werden kann.

Vorteile

• Intuitive Benutzeroberfläche
• Der Event Visualizer von Heap ermöglicht es Benutzern, Ereignisse über eine Point-and-Click-Oberfläche zu untersuchen und zu definieren, wodurch die Notwendigkeit von Eingriffen durch Entwickler minimiert wird.
• Unterstützt sowohl Website- als auch Mobile App-Analysen
• Bietet zahlreiche Integratoren für die Aktivierung von Unternehmens-Tools

Nachteile

• Begrenzte Vorlagenbibliothek für Analysen
• Um zusätzlichen Geschäftskontext für Produktanalysen zu erhalten, dupliziert Heap Connect automatisch erfasste Daten in das Data Warehouse.
• Nachdem die Daten in das Data Warehouse kopiert wurden, sind die Geschäftsteams in hohem Maße von den Daten- und BI-Teams abhängig, um SQL zu schreiben und Berichte zu erstellen.
• Sitzungsbasierte Preise werden schnell teuer, wenn Ihr Unternehmen wächst

Gesamtbewertung

Fazit

Aufgrund ihrer Architektur werden vollständig vertikal integrierte SaaS-Anwendungen immer nicht den Datenzugriff, die Analysetiefe, die Anpassbarkeit und die Skalierbarkeit bieten, die moderne datengesteuerte Unternehmen benötigen. Sie können ein schnelles, oberflächliches Verständnis der Produktnutzung vermitteln, sind aber nicht dafür ausgelegt, Produkteinblicke mit einem breiteren Geschäftskontext zu verbinden.

Unternehmen investieren in eine zentralisierte Datenstrategie, um solche Herausforderungen zu meistern. Das Data Warehouse ist der Schlüssel zu dieser Strategie. In einer solchen Umgebung ist ein auf das Data Warehouse zugeschnittenes Produktanalysetool die ideale Wahl, denn es gewährleistet, dass die Unternehmen mit einer einzigen Quelle der Wahrheit arbeiten.

Um Produktanalysetools effektiv zu bewerten, sollten Sie Folgendes beachten

1. 1. Benutzerfreundlichkeit

Melden Sie sich für kostenlose Testversionen an, um das Erlebnis für den Benutzer zu beurteilen und wichtige Funktionen schnell zu bewerten. NetSpring bietet eine 14-tägige risikofreie Testversion an.

1. 1. Ökosystem

Beginnen Sie mit der Darstellung Ihrer Customer Journey, um die Berührungspunkte und Geschäftssysteme zu identifizieren, an denen Kundendaten generiert werden. Diese Übung sollte Ihre kundenorientierten Geschäfts- und Datenteams einbeziehen. Sind die Geschäftsteams in der Lage, von einem zentralen Ort aus auf diese Daten zuzugreifen und Produkt- und Kundenanalysen über ein einziges Tool zu erhalten? Wenn nicht, ist es für das Datenteam in Ordnung, neue Datenpipelines aus einem anderen Datensilo zu verwalten?

1. 1. Skalierbarkeit und Leistung

Ermitteln Sie das aktuelle und das prognostizierte Kundendatenvolumen und -wachstum. Ordnen Sie dies den Kennzahlen und Erkenntnissen zu, die für Ihr Unternehmen entscheidend sind. Evaluieren Sie ein Preismodell, das für Ihr Budget am besten geeignet ist (volumenbasiert vs. erkenntnisbasiert).

1. 1. Datenverwaltung

Arbeiten Sie mit den Datenteams zusammen, um die Datennutzung zu verstehen, insbesondere die von Anwendungen Dritter. Viele Produktwebsites verfügen über eine spezielle Seite, auf der die Richtlinien zur Data Governance erläutert werden. Sie können sich also in deren Ressourcenbereich umsehen.

1. 1. Sicherheit und Compliance

Erkundigen Sie sich nach den Sicherheitszertifizierungen des Produkts, den Protokollen für die Reaktion auf Vorfälle und der Historie von Datenverletzungen. Prüfen Sie außerdem, ob das Unternehmen auf seiner Website Compliance-Zertifizierungen wie GDPR, CCPA, HIPAA oder branchenspezifische Standards wie SOC 2 oder ISO 27001 vorweisen kann.