Die 8 wichtigsten Metriken zur Benutzereinbindung, die Sie verfolgen und messen sollten

Eine der größten Herausforderungen für ein Unternehmen, das sich auf produktgestütztes Wachstum (PLG) spezialisiert hat, ist die Festlegung der Metriken für die Nutzerbindung, auf die man sich konzentrieren sollte. Denn mit einem strategischen Ansatz zur Analyse von Engagement-Kennzahlen können Sie die gesamte Customer Journey verbessern und Ihren Gewinn steigern.

In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, welche Metriken zur Nutzerbindung am wichtigsten sind und wie Sie Produktdaten mit Erkenntnissen aus anderen Kanälen integrieren können, um aussagekräftigere Analysen zu erstellen.

Was sind Metriken zur Benutzerbindung?

Metriken zur Benutzerbindung geben Aufschluss über das Ausmaß und die Art und Weise der Benutzerinteraktion mit Ihrem Produkt. Qualitative und quantitative Erkenntnisse zeigen den Wert, den die Benutzer aus Ihrem Produkt ziehen, und heben die Quellen dieses Werts hervor.

Engagement-Metriken konzentrieren sich auf die Aktivität und Interaktion der Benutzer, während Retentions-Metriken die Loyalität messen. Sie sind jedoch miteinander verknüpft. Engagiertere Benutzer werden im Laufe der Zeit oft zu Produktbefürwortern. Das liegt daran, dass engagierte Benutzer eine tiefere Bindung an das Produkt entwickeln und einen Wert und eine Zufriedenheit finden, die sie mit anderen teilen möchten. Laut einem Bericht von Bain & Company ist die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden, die sich mit einer Marke beschäftigen, diese weiterempfehlen, um 50% höher. Engagierte Benutzer sind eher bereit, für ein Produkt zu werben, weil ihre positiven Erlebnisse Vertrauen und Loyalität schaffen und sie zu natürlichen Werbern für die Marke in ihrem Netzwerk machen.

Warum sind Benutzerkennzahlen wichtig?

Benutzerkennzahlen ermöglichen es Ihnen, das Kundenverhalten im Detail zu verstehen. Indem Sie die User Journey ausarbeiten, können Sie nachvollziehen, welche Funktionen die Kunden lieben und immer wieder aufsuchen und mit welchen Bereichen Ihres Produkts sie Schwierigkeiten haben. Das bedeutet, dass Sie Maßnahmen ergreifen können, um die Kundenabwanderung zu bekämpfen und den Umsatz zu steigern.

Wenn Sie Produktdaten mit Metriken zur Nutzerbindung aus verschiedenen Kanälen integrieren, z. B. mit einer Produktanalyseplattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics, wird das Potenzial noch größer. So kann Ihr Marketingteam beispielsweise Kampagnen mit Erkenntnissen darüber verbessern, welche Funktionen bei den Kunden beliebt sind, oder Ihr Kundensupportteam kann sich proaktiv um häufige Probleme kümmern.

Indem Sie ein vollständiges Bild des Nutzerverhaltens erhalten, helfen Ihnen Metriken zum Nutzerengagement bei der Ausrichtung Ihrer Produkt-Roadmap. Insbesondere mit einer einfachen Self-Service-Lösung für Analysen können verschiedene Teams zusammenarbeiten, um die Bedürfnisse der Benutzer zu erfüllen und die Kundenbindung zu fördern.

Wie Sie das Engagement der Benutzer messen

Hier finden Sie die wichtigsten Metriken für das Nutzerengagement und eine Formel, wie Sie diese berechnen können. Anschließend gehen wir näher darauf ein, wie Sie diese in eine Strategie zur Kundenanalyse integrieren können, mit der Sie das Customer Engagement im Laufe der Zeit verbessern können.

1. Produkt Engagement Score (PES)

Der Product Engagement Score kombiniert mehrere Engagement-Indikatoren, um zu zeigen, wie die Nutzer mit Ihrem Produkt interagieren und einen Nutzen daraus ziehen. Sie können ihn berechnen, indem Sie Folgendes ausrechnen:

• Akzeptanzraten

  Dies ist der Prozentsatz der Benutzer, die alle Funktionen Ihres Produkts nutzen. Teilen Sie diesen Wert durch die Gesamtzahl der aktiven Benutzer innerhalb eines bestimmten Zeitraums.

• Verweildauer

  Zeigt an, wie oft Benutzer zu Ihrem Produkt zurückkehren. Sie können dies berechnen, indem Sie die täglich oder wöchentlich aktiven Nutzer mit den monatlich aktiven Nutzern vergleichen.

• Wachstum

  Dies misst den Anstieg der bezahlten Nutzer in einem bestimmten Zeitraum. Sie berechnen es, indem Sie Ihre Einnahmen durch die entgangenen Einnahmen aus abgewanderten Kunden dividieren.

Während Ihre PES einen Hinweis auf den allgemeinen Zustand und das Engagement Ihres Produkts gibt, liefern die einzelnen Aspekte auch nützliche Erkenntnisse. Wenn Sie sich zum Beispiel die Akzeptanzrate ansehen, können Sie Ihrem Marketingteam mitteilen, welche Segmente Ihrer Nutzer am stärksten engagiert sind. So können Sie Upsells und Upgrades fördern.

Formel: Akzeptanzrate + Bindungsrate + Wachstumsrate / 3

2. Produkt-Akzeptanzrate

Die Produktakzeptanzrate zeigt, wie viele Ihrer Funktionen von den Benutzern genutzt werden und wie viele Benutzer sich mit allen Funktionen Ihres Produkts beschäftigen. Angenommen, es gibt 5 Funktionen für den Kauf eines Produkts in Ihrer E-Commerce App und ein Benutzer interagiert während des Kaufs nur mit 2 Funktionen, dann liegt die Akzeptanzrate bei 40%.

Mit einer Verhaltensanalysesoftware wie Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie Stufen festlegen, um Adoptionsereignisse zu definieren. Dann können Sie mehrstufige Trichter erstellen, um die Reise des Benutzers durch verschiedene Adoptionsereignisse zu visualisieren. Auf diese Weise können Sie jeden Bereich Ihres Produkts und Ihres Kundensupports optimieren, um das Engagement noch präziser zu steigern.

Formel: Neue aktive Nutzer / Gesamtnutzer x 100

3. Engagement-Rate bei der Produkteinführung

Ihre Product Onboarding Engagement Rate zeigt, wie effektiv die Nutzer Ihren Onboarding-Prozess abschließen. Sie können dies messen, indem Sie berechnen, wie viele Benutzer ein bestimmtes Ereignis, z. B. einen interaktiven Durchgang oder ein Tutorial, abschließen.

Mit diesem Wissen können Sie die Engagement-Rate bei der Produkteinführung verbessern, indem Sie es an Ihr Kundensupport-Team weitergeben. Mit einer intuitiven Produktanalyseplattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie ihnen in wenigen Minuten leicht verständliche Berichte schicken.

Formel: Benutzer, die das Onboarding abschließen / Benutzer insgesamt x 100

4. Täglich aktive Benutzer/Monatlich aktive Benutzer

DAU und MAU sind Benutzermetriken, die zeigen, wie viele aktive Benutzer Sie täglich oder monatlich haben. Nachdem Sie festgelegt haben, welche Ereignisse Sie als "Nutzung" zählen, haben Sie eine Ausgangsbasis, auf die Sie sich beziehen können, wenn Sie Änderungen an Ihrem Produkt vornehmen. Wie wir bereits erläutert haben, können Sie auch Ihre DAU durch Ihre MAU teilen, um zu verstehen, wie klebrig Ihr Produkt ist.

Um DAU und MAU zu verbessern, müssen Sie Daten aus allen Kanälen analysieren. Sie müssen z.B. verstehen, welche Kanäle die meisten Nutzer anziehen, um Ihre Marketingbemühungen zu konzentrieren.

Formel: Gesamt-MAU= Anzahl der Nutzer, die eine bestimmte Aktion innerhalb eines Monats abschließen

Total DAU= Anzahl der Nutzer, die eine definierte Aktion innerhalb eines Tages abschließen

Durchschnittlicher MAU/Jahres-MAU= Summe der aktiven Nutzer eines jeden Monats / 12

5. Aktivierungsrate

Diese Kennzahl für das Benutzerengagement misst, wie gut Sie die Anzahl der aktiven Benutzer Ihres Produkts erhöhen, indem Sie beurteilen, wie viel Prozent der Benutzer einen Aktivierungsmeilenstein erreichen. Bei diesem Meilenstein kann es sich um einen ersten Kauf oder die Nutzung einer bestimmten Funktion handeln.

Sie können Ihre Aktivierungsrate besser verstehen und verbessern, indem Sie Ihre Nutzer innerhalb einer Produktanalyseplattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics in Kohorten segmentieren. Auf diese Weise können Sie Ihren Ansatz auf der Grundlage der einzigartigen Bedürfnisse der verschiedenen Nutzerkohorten personalisieren.

Sie könnten zum Beispiel eine Kohorte von Nutzern erstellen, die von Anfang an sehr engagiert waren, und eine andere, die Ihr Produkt relativ selten nutzen. Dies würde sich auf die Marketing- und Kundendienstbemühungen Ihres Unternehmens auswirken, da Sie den engagierteren Nutzern fortschrittlichere Funktionen anbieten und für letztere einen stärker auf Aufklärung ausgerichteten Ansatz wählen könnten.

Formel: Benutzer, die den Aktivierungsmeilenstein erreicht haben / Benutzer insgesamt

6. Akzeptanzraten für Funktionen

Die Feature-Adoptionsrate gibt an, wie viele Nutzer ein bestimmtes Feature angenommen haben. Um die Adoptionsrate möglichst genau zu berechnen, müssen Sie berücksichtigen, wie viele Personen mit Ihrer Funktion in Berührung gekommen sind, sie aktiviert und mehrmals genutzt haben. Sie sollten sich auch die Nutzung der Hauptfunktionen ansehen, um zu verstehen, ob Ihre Hauptfunktionen intuitiv genug sind oder ob Ihre Benutzer Hilfe benötigen.

Um die Akzeptanz der Funktion zu verbessern, können Sie damit experimentieren, den Einführungsprozess zu vereinfachen, regelmäßige Erinnerungen zu versenden und personalisierten In-App-Support anzubieten.

Formel: Nutzer einer bestimmten Funktion / Nutzer insgesamt

7. Conversion Rate von der Testversion zur kostenpflichtigen Version/Freemium zu Premium

Wenn Sie verfolgen, wie viele Nutzer von der kostenlosen zur kostenpflichtigen Nutzung Ihres Produkts konvertieren, können Sie den Erfolg Ihrer Engagement-Initiativen am besten beurteilen. Eine höhere Conversion Rate deutet darauf hin, dass mehr Menschen den Wert Ihres Produkts durch Ihre Testversion, Ihre Marketingkampagnen und Ihren Kundensupport verstehen.

Um die Conversion Rate von der Testphase bis zur Bezahlung zu verbessern, müssen Sie Daten aus allen Kanälen nutzen, um Einblicke in die Präferenzen und Probleme der Nutzer während der gesamten Customer Journey zu erhalten. Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie zum Beispiel verfolgen, wie effektiv Ihre Marketinginhalte die Conversion bestimmter Segmente oder Kohorten fördern.

Formel: Nutzer, die zu bezahlten oder Premium-Nutzern konvertieren / Gesamtnutzer auf Freemium

8. NPS (Net Promoter Score)

Der Net Promoter Score gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass Ihre Nutzer Ihr Produkt weiterempfehlen. Ihre engagiertesten Nutzer werden einen hohen Wert erreichen, wenn Sie ihnen eine Frage stellen wie: "Auf einer Skala von 0 bis 10, wie wahrscheinlich ist es, dass Sie dieses Produkt einem Freund empfehlen?" Diejenigen, die einen Wert von 6 oder mehr haben, werden als Promotoren bezeichnet, während diejenigen, die weniger als 6 haben, als Detraktoren bezeichnet werden.

Sie können Ihren Net Promoter Score steigern, indem Sie die Beziehungen zu Ihren bestehenden Benutzern pflegen. Indem Ihr Marketingteam beispielsweise ein Treueprogramm für diejenigen entwickelt, die sich bereits mit Ihrem Produkt beschäftigt haben, können Sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass sie Sie weiterempfehlen.

Formel: % Befürworter - % Ablehner

Wie Sie das Engagement der Nutzer über verschiedene Kanäle hinweg verstehen

Ihre Produktdaten können Ihnen zwar einen Eindruck davon vermitteln, wie engagiert Ihre Nutzer sind, aber sie können auch Fragen aufwerfen. Vielleicht fragen Sie sich zum Beispiel, warum sich die Nutzer mit bestimmten Funktionen beschäftigen und mit anderen nicht, oder warum bestimmte Segmente aktiver sind als andere.

Um viele dieser Fragen zu beantworten, benötigen Sie eine Lösung, die Daten aus verschiedenen Kanälen zusammenführt. Mit einer Produktanalyseplattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics, die auf Ihrem Data Warehouse aufsetzt, können Sie auf genaue Kundensupportdaten zugreifen, z. B. auf die Anzahl und die Art der gestellten Support-Tickets, um Probleme zu verstehen, die das Engagement behindern könnten.

An gleicher Stelle können Sie Marketing-Analysen einsehen, um herauszufinden, welche Kanäle zur Aktivierung führen.

Sie werden auch in der Lage sein:

• Ihre eigenen Hypothesen erforschen, um Fragen mit explorativen Analysen zu beantworten.
• Eine zeitlich geordnete 360-Grad-Ansicht des Nutzerverhaltens anzeigen.
• Sicherstellen, dass alle Ihre Daten korrekt sind.
• Auf veränderliche Daten zugreifen, um sicherzustellen, dass Änderungen in den zugrunde liegenden Datensätzen berücksichtigt werden.
• Ihr gesamtes Team kann individuelle Berichte erstellen und Trichter-, Pfad- und Kohortenanalysen durchführen.