Die besten Software-Tools für die Kundenanalyse im Jahr 2025: Top 5 Auswahlen & Trends

Im Zeitalter der Nutzerzentrierung bedeutet produktgesteuertes Wachstum, dass Sie die sich ändernden Bedürfnisse und Erlebnisse Ihrer Kunden verstehen und sich an sie anpassen müssen.

Tools zur Kundenanalyse sind der Schlüssel dazu. Sie geben Unternehmen tiefe, verwertbare Einblicke in das Verhalten, die Präferenzen und die Customer Journeys an den verschiedenen Berührungspunkten.

Der Gartner Market Guide 2024 drückt es so aus: "Für Unternehmen, die das Erlebnis ihrer Kunden in den Vordergrund stellen, sind Customer Journey-Analysen und Orchestrierungstechnologien jetzt eine entscheidende Investition."

Aber nicht alle Tools für die Kundenanalyse sind gleich.

In diesem Artikel schlüsseln wir die Funktionen auf, die für eine moderne Kundenanalyse unerlässlich sind, und geben einen Überblick über die wichtigsten Plattformen im Jahr 2025. Wir zeigen Ihnen, wie Sie die richtige Lösung für Ihre Bedürfnisse auswählen, um einen einheitlichen Überblick über die gesamte Customer Journey zu erhalten und Produktoptimierung, Kommunikation und Messaging sowie nachhaltiges Wachstum zu fördern.

Die wichtigsten Trends bei Kundenanalyse-Software (Ausgabe 2025)

Traditionell wurden Kundenanalysetools auf der Grundlage ihrer Schwerpunktbereiche kategorisiert. So konzentrieren sich Marketing-Analyse-Tools wie Google Analytics in erster Linie auf das Verständnis der Effektivität von Kampagnen über marketing-spezifische Kanäle wie bezahlte Suche, soziale Medien und E-Mail.

Im Gegensatz dazu verfolgen Produktanalyseplattformen der ersten Generation wie Mixpanel und Amplitude das Nutzerverhalten innerhalb des Produkts selbst und liefern so wertvolle Einblicke in die Nutzung von Funktionen und das Nutzerengagement und zeigen Möglichkeiten zur Verbesserung auf.

In den Anfängen der Analytik war es revolutionär, Einblicke in Kundenströme, Engagement und Kohorten zu erhalten.

Aber diese Tools der ersten Generation schaffen eine Blackbox, in der die Ereignisse der Produktnutzung isoliert von den übrigen Kundeninformationen angezeigt werden. Diese eingeschränkte Sichtweise erfasst nicht den gesamten Kontext der Customer Journey und macht es schwierig zu verstehen, wie sich die Kundeninteraktionen auf weiter gefasste Geschäftsergebnisse wie Umsatz, Kundenbindung und Kundenzufriedenheit auswirken.

John Humphrey, VP of Data Science and Engineering bei Mozilla, berichtet über seine eigenen Erlebnisse mit Analysesoftware:

Wir haben festgestellt, dass man mit diesen Tools einfach keinen vollständigen Überblick hat. Ja, was in dem Produkt passiert, ist ein großer Teil meiner Beziehung zum Kunden, aber es ist nicht die Gesamtheit meiner Beziehung zum Kunden.
Ich bin diese Implementierungen immer wieder durchgegangen und habe vor allem festgestellt, dass je größer und komplexer das Geschäft oder die Kundenbeziehung ist, desto mehr Löcher im Gesamtbild auftauchen.

John nennt als Beispiel die Kundenbindung - eine wichtige Kennzahl für die Kundenanalyse. Wenn die Hälfte Ihrer Kunden ihr Abonnement telefonisch bei Ihrem Kundensupport kündigt, Sie aber nur die Daten derjenigen analysieren, die sich innerhalb des Produkts abwenden, sind Ihre Kundenbindungskurven völlig verzerrt.

Eine mögliche Lösung ist das Kopieren von Instrumentierungsdaten in SQL- und BI-Tools, um verschiedene Datenquellen zusammenzuführen und Verbindungen zwischen Produkt- und Geschäftsergebnissen zu untersuchen. Dies erfordert jedoch kostspielige, zeitintensive Datentransformationen und -duplizierungen - und BI-Tools sind einfach nicht für die Verarbeitung großer Mengen von Zeitreihenereignissen geeignet.

Glücklicherweise hat sich eine neue Technik entwickelt, die dem dringenden Bedarf an einem ganzheitlicheren Ansatz für die Kundenanalyse gerecht wird.

Der Aufstieg des modernen Datenstapels, bei dem das Data Warehouse als zentraler Speicher für alle Kundendaten dient, hat die Grundlage für eine neue Generation von Warehouse-nativen Kundenanalysetools wie Optimizely Warehouse-Native Analytics gelegt. Diese Tools der nächsten Generation sind direkt auf Ihr modulares CDP-Warehouse ausgerichtet und ermöglichen es Ihren Teams, Daten über die gesamte Customer Journey hinweg zu analysieren, strategisch neu auszurichten und zu untersuchen. So erhalten Sie eine 360°-Perspektive auf Ihre Kunden (C360) über die Produktnutzung, Marketing-Touchpoints, Vertriebsinteraktionen, Support-Engagements und wichtige Geschäftskennzahlen.

Wie Sie das richtige Kundenanalyse-Tool für Ihr Unternehmen auswählen

Wie können zukunftsorientierte Unternehmen also Tools auswählen, die die Sichtbarkeit über die Customer Journey hinweg maximieren?

Wir haben die wichtigen Funktionen aufgeschlüsselt, auf die Sie bei einer Kundenanalyseplattform achten sollten.

1. 1. Kanalübergreifende Analysekapazitäten

Eine moderne Kundenanalyselösung sollte es Ihnen leicht machen, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, z.B. aus der Produktnutzung, aus Marketingkampagnen, aus Vertriebsinteraktionen und aus Kontaktpunkten mit dem Kundensupport. Achten Sie auf Tools, die flexible Funktionen zur Datenmodellierung bieten, mit denen Sie Daten aus verschiedenen Kanälen sinnvoll kombinieren, analysieren und visualisieren können.

1. 1. Granulare Segmentierung, Datenvisualisierung und Berichterstattung

Ihre Datenanalyseplattform sollte es Ihnen ermöglichen, dynamische Segmentierungen auf der Grundlage von Benutzerattributen, Verhaltensweisen und Interaktionen über mehrere Berührungspunkte hinweg zu erstellen und so gezielte Analysen und Anpassungen zu ermöglichen. Außerdem sollten Sie sich für eine Plattform entscheiden, mit der Sie auf einfache Weise Diagramme, Dashboards und Berichte erstellen können, um komplexe Datenmuster zu visualisieren und Ihre Erkenntnisse effektiv an die Beteiligten weiterzugeben.

1. 1. Ein echter Selbstbedienungsansatz

Wählen Sie eine Software, die Ihr Team in die Lage versetzt, das gesamte Kundenerlebnis zu analysieren, ohne sich auf Dateningenieure verlassen und auf Reverse-ETL-Datentransformationen oder komplexe SQL-Abfragen warten zu müssen. Bevorzugen Sie Tools, die no-code Datenvisualisierung, Dashboards, Pfad-/Trichter-/Kohortenanalysen
und Ad-hoc-Explorationder Daten bieten. Achten Sie auf eine übersichtliche Benutzeroberfläche und eine gute Einarbeitung und Unterstützung, um die Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten.

1. 1. Integrierte Sicherheit und Compliance

Kundendaten sind sensibel. Da Datenschutz und Sicherheit immer mehr in den Mittelpunkt rücken, müssen Sie sicherstellen, dass Ihr Tool robuste Sicherheitsfunktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung und Compliance mit Branchenvorschriften wie GDPR und CCPA bietet. Warehouse-native Lösungen unterstützen eine strenge Data Governance, da Ihre Daten in Ihrer sicheren Unternehmensumgebung verbleiben, so dass Sie keine Risiken eingehen, indem Sie Ihre Daten duplizieren oder verschieben müssen.

1. 1. Leistung bei Skalierung

Wenn Ihr Unternehmen wächst und die Datenmengen zunehmen, müssen Ihre Analysetools entsprechend skaliert werden können. Suchen Sie nach Plattformen, die effizient mit großen Datenmengen umgehen können und eine schnelle Abfrageleistung und minimale Latenzzeiten gewährleisten, auch wenn Ihr Kundenstamm wächst. Berücksichtigen Sie auch die Preisgestaltung - wenn Ihr Tool nach Daten-/Ereignisvolumen abrechnet, könnten Ihre Kosten bei einer Skalierung in die Höhe schnellen.

Tools mit diesen Kernfunktionen geben Ihnen die analytische Feuerkraft, um das 360°-Erlebnis Ihrer Kunden zu verstehen und auf der Grundlage dieses Verständnisses schnell zu iterieren, um den Geschäftserfolg zu maximieren. Wir haben unsere fünf besten Lösungen für Produkt-, Marketing- und Vertriebsteams zusammengestellt.

Die 5 besten Kundenanalyse-Lösungen für produktorientierte Unternehmen im Jahr 2025

1. Optimizely Warehouse-Native Analytics

Optimizely Warehouse-Native Analytics ist eine Warehouse-native Kundenanalyseplattform der nächsten Generation, die sich von der Konkurrenz abhebt, indem sie eine wirklich umfassende C360-Sicht auf die Customer Journey bietet. Optimizely Warehouse-Native Analytics nutzt das Data Warehouse als einzige Quelle der Wahrheit und ermöglicht es Teams, Daten aus verschiedenen Quellen zu untersuchen, von Akquisitionsmetriken auf der Website bis zu Nutzungsmetriken innerhalb des Produkts. Es ist ein leistungsstarkes Self-Service-Tool, das für moderne Datenarchitekturen entwickelt wurde - es unterstützt alle wichtigen Cloud-Data-Warehouses wie BigQuery, Databricks, Snowflake und Redshift.

Wichtige Funktionen von

• Warehouse-eigene Architektur für nahtlose Datenintegration aus einer einzigen Quelle der Wahrheit
• Flexible Datenmodellierung für benutzerdefinierte Metriken und Segmentierungen
• Self-Service-Analysen mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und einer umfangreichen Bibliothek von vorgefertigten Berichten
• Erweiterte Slice-and-Dice-Segmentierung über alle Dimensionen hinweg und zu jeder Zeit
• Robuste Funktionen für Visualisierung und Reporting
• Leistungsstarke Self-Service-Funktionen zur Ad-hoc-Datenexploration
• Unternehmenstaugliche Sicherheits- und Compliance-Funktionen und keine Datenduplikation erforderlich
• Verbinden, Zusammenführen und Anreichern von Ereignisströmen mit zusätzlichem Kundenkontext, einschließlich Offline-Daten

Vorteile

• Bietet einen ganzheitlichen 360-Grad-Blick auf die Customer Journey durch die Kombination fortschrittlicher Produktanalysen mit Geschäfts- und Kundenkontext über alle Berührungspunkte hinweg
• Vermeidet Datensilos und inkonsistente, fragmentierte Analysen, indem das Warehouse als einzige Quelle der Wahrheit genutzt wird
• Geringere Gesamtbetriebskosten (TCO), da keine zusätzlichen ETL- oder Reverse-ETL-Pipelines und kein SQL Data Engineering erforderlich sind
• Ermöglicht Teams Self-Service-Analysen, die datengestützte Entscheidungen ermöglichen, die den Geschäftserfolg fördern
• Warehouse-nativer Ansatz bedeutet, dass Sie Echtzeit-Analysen auf Basis veränderlicher Daten durchführen können, d.h. Änderungen in den zugrunde liegenden Datensätzen werden automatisch in Ihren Berichten, Visualisierungen und Modellen berücksichtigt.

Beschränkungen

• Erfordert einen modernen Datenstapel (Data Warehouse, modulare CDP)
• Leichte Lernkurve für Benutzer, die mit den flexiblen Funktionen zur Modellierung noch nicht vertraut sind

Preisgestaltung

Einfache, vorhersehbare Preise auf Sitzplatzbasis ab 49 $/Monat pro Benutzer, ohne Beschränkungen für Ereignisse, Metriken oder Datenvolumen.

Am besten geeignet für

Optimizely Warehouse-Native Analytics ist ideal für zukunftsorientierte, datengesteuerte Unternehmen mit einem modernen Datenstack. Es eignet sich besonders gut für Unternehmen, die ihren Teams 360°-Einblicke in die gesamte Customer Journey geben möchten, einschließlich einer benutzerfreundlichen, erweiterten Ad-hoc-Datenexploration.

Optimizely Warehouse-Native Analytics zeichnet sich dadurch aus, dass es eine wirklich einheitliche Sicht auf das Kundenerlebnis bietet, ohne dass eine komplexe Datenintegration oder teure Datenduplikation erforderlich ist. Dies gewährleistet Datenintegrität, Sicherheit und Compliance und gibt Ihnen gleichzeitig eine unvergleichliche analytische Leistungsfähigkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit.

2. Mixpanel

Mixpanel ist eine der bahnbrechenden Produktanalyseplattformen der ersten Generation. Es handelt sich um eine vollständig integrierte, vertikal gestapelte Lösung, die speziell für die Instrumentierung und Analyse der Produktnutzung auf granularer Ebene für nutzerorientierte Kundenanalysen entwickelt wurde.

Wichtige Funktionen von

• Granulare Verfolgung und Visualisierung von Benutzerereignissen, Interaktionen und Verhaltensmustern innerhalb des Produkts
• Pfadanalyse zur Erhellung von User Journeys, Conversion Trichtern und Absprungpunkten
• Segmentierung der Benutzer auf der Grundlage von Produktnutzung, Verhaltensmustern und benutzerdefinierten Attributen
• Spezielle Analysefunktionen für A/B-Testing von Produktänderungen und die Überwachung der Leistung von Experimenten
• Integrierte Direktnachrichtenkanäle für gezieltes Targeting bestimmter Benutzersegmente
• Integrationen mit mehreren wichtigen Unternehmenstools

Vorteile

• Einfacher Einstieg mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und einer umfassenden Vorlagenbibliothek für grundlegende analytische Anwendungsfälle
• Flexibilität bei der Definition und Analyse von benutzerdefinierten Ereignissen, die auf spezielle Produktszenarien und Anforderungen zugeschnitten sind
• Erfassung und Analyse von Informationen auf Benutzerebene in Kombination mit Sitzungs- und Interaktionsdetails
• Speziell entwickelte Dashboards für das Experimentieren zur Überwachung von A/B-Tests und Produktexperimenten

Beschränkungen

• Isolierte Produktdaten bedeuten, dass Sie Daten außerhalb der Plattform duplizieren müssen, um Kundeninformationen außerhalb des Produkts sowie zusätzlichen Geschäftskontext zu analysieren
• Begrenzte Optionen für die freie, visuelle Ad-hoc-Datenexploration über die vorgefertigten Berichte hinaus - benutzerdefinierte Analysen erfordern fortgeschrittenes SQL-Engineering, das über die Selbstbedienung hinausgeht
• Ereignisse müssen manuell instrumentiert werden, was bedeutet, dass die Einführung ressourcenintensiv ist.

Preisgestaltung

Ereignisbasiertes Modell mit verschiedenen Stufen, darunter ein kostenloser "Starter"-Plan für bis zu 20 Mio. Ereignisse/Monat, ein "Growth"-Plan ab $24/Monat für bis zu 300 Mio. Ereignisse und ein benutzerdefinierter Plan auf Unternehmensebene (Preise auf Anfrage).

Am besten für

Mixpanel könnte eine gute Option für Unternehmen sein, die ihre ersten Schritte in der Produktanalyse ohne einen modernen, integrierten Datenstack machen. Es erfüllt jedoch möglicherweise nicht die Anforderungen von Unternehmen, die ihre Kundenanalysen mit fortgeschrittenen explorativen Analysen und funktionsübergreifenden Einblicken über die Kernproduktnutzung hinaus maximieren möchten.

3. Amplitude

Amplitude ist eine weitere prominente, vertikal integrierte Produktanalyseplattform der ersten Generation, die es Unternehmen ermöglicht, das Kundenverhalten innerhalb des Produkts zu verstehen. Mit dem Schwerpunkt auf Self-Service-Analysen und Zusammenarbeit ermöglicht Amplitude es Teams, Daten zu untersuchen, Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Wichtige Funktionen von

• Umfassende Analyse des Produktverhaltens durch granulare Ereignisverfolgung und -überwachung
• Pfadanalyse zur Visualisierung von User Journeys, Conversion Trichtern und Navigationsflüssen
• Kohortenanalyse und Segmentierung der Benutzer auf der Grundlage von Produktinteraktionen und -attributen
• Native A/B-Tests und Analysen zur Quantifizierung der Leistung von Experimenten
• Anpassbare Dashboards zur Datenvisualisierung und Berichterstattung
• Direkte Integrationen für mehrere Marketing-, Vertriebs-, Produkt- und Datentools in Unternehmen für den entscheidenden Kunden- und Geschäftskontext
• Funktionen für die Zusammenarbeit, damit Teams Daten gemeinsam analysieren, Erkenntnisse austauschen und zusammenarbeiten können

Vorteile

• Granulare Konfigurationsoptionen für die Verfolgung selbst sehr differenzierter Kundenproduktinteraktionen über verschiedene Journeys und Phasen hinweg
• Erweiterte Analysen und Berichte auf der Grundlage benutzerdefinierter Attribute, die mehr Flexibilität bieten als einige andere Tools der ersten Generation wie Mixpanel
• Automatisiertes Clustering von Verhalten mithilfe von KI/ML hilft Ihnen, Verhaltenskohorten zu bilden und lukrative Kundensegmente zu identifizieren.
• Proaktive Überwachung der Datenzuverlässigkeit mit Erkennung von Anomalien und Warnmeldungen

Beschränkungen

• Die Benutzeroberfläche ist nicht ganz einfach und erfordert eine Schulung sowie eine vorherige Schemaerstellung und Konfiguration, um Ereignisse und Verhaltensweisen für die Instrumentierung vorzudefinieren.
• Unterstützt von Haus aus keine offene Ad-hoc-Visualisierung und -Exploration, die über vorgefertigte Berichte hinausgeht - dies erfordert Datenduplizierung und die Verwendung von BI-Tools(Anmerkung: Amplitude plant, im Jahr 2024 einige Warehouse-basierte Funktionen bereitzustellen, aber dabei handelt es sich eher um begrenzte Add-ons als um einen vollständigen, integrierten Warehouse-nativen Ansatz)
• Die ereignisbasierte Preisgestaltung kann mit zunehmender Skalierung des Ereignisvolumens unerschwinglich werden - und in der Regel zahlen Sie am Ende für Ereignisse, die Sie gar nicht analysieren.

Preisgestaltung

Mehrstufiges Modell mit einem kostenlosen Plan, einer kostenpflichtigen "Plus"-Stufe von $49-$2.520/Monat für bis zu 3.000 MTUs und benutzerdefinierten "Growth"- und "Enterprise"-Preisstufen.

Am besten für

Amplitude könnte eine gute Option für Unternehmen sein, die gerade erst mit Produkt- und Customer Journey-Analysen begonnen haben und Pfad-, Trichter- und Kohortenanalysen sowie A/B-Experimente durchführen.

Für Unternehmen in einer fortgeschrittenen Wachstumsphase ist Amplitude jedoch aufgrund der ereignisbasierten Preisgestaltung und der Einschränkungen bei der Ad-hoc-Analyse möglicherweise nicht die beste Wahl, wenn es darum geht, Fragen zum Geschäft oder zur Customer Journey insgesamt im Self-Service-Verfahren zu untersuchen.

4. Heap

Heap ist eine weitere Produktanalyseplattform der ersten Generation, aber im Gegensatz zu Mixpanel und Amplitude verfolgt sie einen automatisierten Ansatz zur Verfolgung des Nutzerverhaltens. Seine Funktionen zur automatischen Datenerfassung machen die manuelle Verfolgung von Ereignissen überflüssig, d.h. Unternehmen können Kundeninteraktionen innerhalb eines Produkts rückwirkend analysieren, ohne dass eine vorherige Konfiguration erforderlich ist.

Wichtige Funktionen von

• Automatische Erfassung granularer Benutzerereignisse und -interaktionen ohne manuelle Kennzeichnung und Einrichtung von Instrumenten
• Benutzerfreundliche Tools und Funktionen zur Visualisierung von Ereignissen für die rückwirkende Analyse von historischen Daten
• Trichter-Analysen zur Überwachung von Conversion-Pfaden, Abbrüchen und Verhaltensmustern der Benutzer
• Erkennung von Kohorten und Segmentierung von Nutzern auf der Grundlage von Produktnutzung, Attributen und Verhaltensmustern
• Die Sitzungswiederholung erleichtert die Beobachtung und Analyse einzelner Benutzersitzungen und -verläufe.
• Funktionen zur "Aufwandsanalyse" zeigen die Bereiche mit der größten Reibung innerhalb der Benutzerströme auf.

Vorteile

• Einfach einzurichten und zu verwenden
• Die automatisierte Erfassung von Ereignissen beschleunigt die Instrumentierung und die Zeit bis zu den ersten Erkenntnissen dramatisch
• Pfad- und Trichteranalysen zeigen Engpässe, Abbrüche und optimierungsbedürftige Bereiche auf.
• Sitzungswiederholungen fördern das Einfühlungsvermögen in reale Kundenerlebnisse und machen die Fehlersuche effizienter
• Sofort einsatzbereite Integration in Marketing-, BI- und Analyse-Ökosysteme von Unternehmen

Beschränkungen

• Die Analyse ist von Natur aus auf Produktnutzungsdaten beschränkt - die Einbeziehung von Kontext aus anderen Quellen bedeutet kostspielige, ineffiziente ETL- und Reverse-ETL-Transformationen sowie SQL-Abfragen als Umgehungslösungen
• Begrenzte Tiefe für benutzerdefinierte Datenextraktion oder maßgeschneiderte Berichte und keine erweiterte explorative Ad-hoc-Analyse
• Automatisierte Erfassung bedeutet, dass große Mengen potenziell irrelevanter Daten aufgenommen werden, was die Optimierung von Kosten und Leistung zu einer Herausforderung macht
• Keine Experimente und A/B-Tests im Vergleich

Preisgestaltung

Sitzungsbasiertes Modell mit einer kostenlosen Stufe für bis zu 10.000 Sitzungen, wobei die Preise für höhere Stufen nicht öffentlich bekannt gegeben werden.

Am besten geeignet für

Die Hauptstärke von Heap liegt in seiner Einfachheit, die durch die automatische Datenerfassung und intuitive Workflows ermöglicht wird. Das macht es zu einer attraktiven Wahl für Unternehmen, die sich noch in der Anfangsphase der Kundenanalyse befinden und so schnell wie möglich loslegen möchten.

Allerdings fehlt es an analytischer Tiefe und Flexibilität, so dass Sie eher eine produktzentrierte Sicht als ein vollständiges C360-Verständnis erhalten.

5. Kissmetrics

Kissmetrics ist eine Produkt- und Marketing-Analyseplattform, die sich darauf konzentriert, E-Commerce-Unternehmen einen einheitlichen Einblick in die Customer Journey zu geben. Kissmetrics hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen die Einblicke zu geben, die sie benötigen, um bessere Erlebnisse und ein besseres Kundenengagement zu erzielen.

Wichtige Funktionen von

• Einfaches, leicht verständliches User Journey Mapping
• A/B-Testing und Funktionen zum Experimentieren mit Kampagnen, zugeschnitten auf E-Commerce-Marketing und Produktanwendungen
• Automatisierte E-Mail-Marketing-Kampagnen für zielgerichtete Nutzersegmente
• Sofort einsatzbereite Integrationen mit den wichtigsten E-Commerce-Tools

Vorteile

• Intuitive Visualisierung der Customer Journey, die auch für nicht-technische Mitarbeiter leicht zu bedienen ist
• Verfolgung des Nutzerverhaltens und der Conversions über mehrere Kanäle
• Schlüsselfertige Integration in führende E-Commerce-Plattformen und Martch Stacks

Beschränkungen

• Die Einfachheit von Kissmetrics bedeutet Kompromisse bei der Tiefe und Raffinesse der Analysen
• Begrenzte Unterstützung für fortgeschrittene, benutzerdefinierte Analyseanwendungen und keine offene Ad-hoc-Datenexploration
• Der branchenspezifische Fokus auf E-Commerce schränkt die Relevanz und Akzeptanz außerhalb der E-Commerce-Branche ein.
• Das ereignisbasierte Preismodell kann mit zunehmender Skalierung und Komplexität der Daten kostspielig werden
• Begrenzte Unterstützung für mehrere Projekte, wobei die niedrigeren Preisstufen die Analyse auf eine einzelne App oder Website-Umgebung beschränken.

Preisgestaltung

Flexible Preisstaffelungen von $26/Monat bis $5.000+/Monat, je nach Ereignisvolumen.

Am besten geeignet für

Kissmetrics ist eine gute Wahl für E-Commerce-Marken in der Anfangsphase, die eine einheitliche Sicht auf grundlegende Produkt- und Marketing-Analysen suchen. Der enge vertikale Fokus und das Fehlen fortgeschrittener Analyse- und Ad-hoc-Funktionen sind jedoch möglicherweise nicht auf die Bedürfnisse von Unternehmen mit mehreren Produkten oder in anderen Branchen zugeschnitten.

Um ein nachhaltiges Wachstum zu erzielen und außergewöhnliche Erlebnisse zu bieten, müssen sich Unternehmen von Datensilos lösen und eine einheitliche 360-Grad-Sicht auf das Kundenerlebnis entwickeln.

Optimizely Warehouse-Native Analytics ist der klare Spitzenreiter bei der Kundenanalyse der nächsten Generation, die auf dem modernen Data Stack aufbaut, mit einer Plattform, die es Teams ermöglicht, Daten über alle Berührungspunkte hinweg per Selbstbedienung und ad hoc zu untersuchen. Optimizely Warehouse-Native Analytics nutzt Ihr bestehendes Data Warehouse als einzige Quelle der Wahrheit und beseitigt so die Komplexität und Inkonsistenzen, die mit der Duplizierung und Integration von Daten verbunden sind, und gewährleistet Datenintegrität, Sicherheit, Zugänglichkeit und Governance.

Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics erhalten Sie bahnbrechende Einblicke in die Kundenanalyse, die die Punkte zwischen Produktnutzung, Marketingkampagnen, Vertriebsinteraktionen und Customer Engagement verbinden. Das ist der erste Schritt, um wirklich datengestützte Entscheidungen zu treffen, die das Kundenerlebnis optimieren und greifbare Auswirkungen auf das Geschäft haben.

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