Erlebnisanalytik: der ultimative Leitfaden

Die Auswirkungen eines schlechten Benutzererlebnisses (UX) gehen weit über die Frustration einzelner Benutzer hinaus. Untersuchungen zeigen, dass 90 % der Nutzer angeben, dass sie eine App aufgrund von Frustrationen über die Leistung nicht mehr nutzen, und 88 % der E-Commerce-Kunden werden wahrscheinlich nicht auf Ihre Site zurückkehren, wenn sie dort ein schlechtes Erlebnis hatten.

Oberflächlich betrachtet scheint jeder Reibungspunkt klein zu sein - eine verwirrende Beschriftung einer Schaltfläche, ein langsamer Seitenaufbau, ein Formularfeld, in dem zu viele Informationen abgefragt werden. Aber wenn Benutzer diese Probleme über mehrere Berührungspunkte hinweg erleben, wächst die Frustration.

Ohne spezielle UX-Analysen über die gesamte Customer Journey hinweg sind sich die Teams dieser Probleme nicht bewusst. Selbst wenn Sie die Aktivierung und die Kundenbindung genau überwachen, sind diese Kennzahlen nur die Symptome, nicht die eigentliche Ursache. Wenn Sie nicht wissen, was hinter diesen Zahlen steckt, werden Sie die Warnzeichen erst dann erkennen, wenn die Probleme bereits begonnen haben, die Conversion Rates zu untergraben, die Abwanderung zu beschleunigen und das Wachstum zu bremsen.

Zum Glück gibt es eine Lösung. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Erlebnisanalytik proaktiv einsetzen können, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Die besten Benutzeranalysen verbinden die Punkte über jeden Berührungspunkt, von den ersten Marketingeindrücken bis hin zur Annahme von Funktionen, Supportanfragen, Transaktionshistorien und langfristiger Produktbindung. Mit einer 360°-Perspektive auf Ihre Benutzer sind Sie in der Lage, UX-Probleme zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben, bevor sie sich auf Ihre Kernkennzahlen auswirken.

Was ist UX-Analytik?

Unter UX-Analyse versteht man das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Nutzerdaten, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Menschen mit Websites, Mobile Apps oder Software-as-a-Service (SaaS)-Produkten interagieren. Ziel ist es, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die zu Produktverbesserungen führen und das allgemeine Erlebnis der Benutzer verbessern.

Dabei werden quantitative Nutzungsmetriken mit qualitativen Verhaltensdaten kombiniert, um ein umfassendes, mehrdimensionales Verständnis dafür zu gewinnen, wie Kunden Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung wahrnehmen und damit umgehen.

Die beste UX-Analyse umfasst das Sammeln und Interpretieren von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich produktinterner Ereignisverfolgung, Benutzerfeedback, Verhaltensdaten und anderen Benutzerkontexten. Eine gute Erlebnisanalytik vermittelt Ihnen ein umfassendes, mehrdimensionales Verständnis davon, wie Kunden sich mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung auseinandersetzen - von der ersten Entdeckung und dem Onboarding bis hin zu den Phasen des laufenden Engagements und der Kundenbindung.

Quantitative und qualitative UX-Analysen

Effektive UX-Analytik erfordert eine Mischung aus quantitativen und qualitativen Daten, um einen umfassenden Überblick darüber zu erhalten, wie Benutzer Ihr Produkt und Ihre Marke erleben. Wenn Sie nur eine Seite der Gleichung betrachten, haben Sie blinde Flecken.

Die quantitative Seite konzentriert sich auf harte Metriken und produktinterne Verhaltensdaten, die gemessen und im Laufe der Zeit verfolgt werden können. Auf diese Weise können Sie Trends bei der Benutzerakzeptanz überwachen, Reibungspunkte durch Abbrüche oder Engpässe identifizieren und die Auswirkungen von Änderungen quantifizieren.

Zu den wichtigsten quantitativen UX-Analysen, die Sie verfolgen sollten, gehören:

Aktivierungsrate - Haben Sie einen niedrigen Prozentsatz von Neuanmeldungen, die definierte Onboarding-Aktionen wie die Einrichtung von Profilen abschließen? Dies kann darauf hindeuten, dass die Benutzer auf Hindernisse am Anfang des Trichters stoßen, die sie vom ersten "Aha"-Moment abhalten.

Engagement - Überprüfen Sie den Rückgang der Produktinteraktionen und des Engagements, indem Sie die aktiven Tage, Sitzungen, durchgeführten Aktionen und die wöchentlich und monatlich insgesamt aktiven Benutzer überwachen. Ein steiler Rückgang deutet darauf hin, dass es den Benutzern schwer fällt, dauerhafte Gewohnheiten aufzubauen und einen kontinuierlichen Nutzen aus Ihrem Produkt zu ziehen.

Conversion Trichter - Visualisieren Sie die Abschlussraten in den verschiedenen Schritten und Phasen, die Benutzer auf ihrem Weg zu wichtigen Zielen durchlaufen. Durch die Überprüfung der einzelnen Stufen können Sie genau feststellen, wo UX-Hindernisse zum Abbruch führen.

Akzeptanz von Funktionen - Indem Sie die Nutzung verschiedener Produktmodule und Funktionen verfolgen, können Sie unzureichend genutzte oder unintuitive Funktionen, die nicht entdeckt werden, identifizieren und die Verweildauer verbessern.

Seitenanalyse - Herkömmliche Webanalysen zu Traffic-Quellen, Bounce-Rates, Heatmaps und Klickmustern können UX-Mängel auf bestimmten Seiten aufdecken, die zu Abbrüchen oder Abwanderung führen könnten.

Performance-Monitoring - Langsame Ladezeiten, Verarbeitungsverzögerungen, Abstürze und andere Probleme mit der Frontend-Performance haben einen direkten Einfluss auf die wahrgenommene UX-Qualität und die Akzeptanzraten.

Um diese zu verfolgen, können Sie Produktanalysetools der ersten Generation wie Amplitude und Mixpanel oder Produkt- und Customer Journey-Analysen der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics verwenden (mehr dazu später). Vielleicht möchten Sie auch web-spezifische Analyseplattformen wie Google Analytics oder Matomo verwenden.

Aber wenn Sie nur auf die Zahlen schauen, erhalten Sie ein unvollständiges Bild. Sie müssen die quantitativen Signale mit qualitativen Erkenntnissen und einem geschäftlichenKontext ausgleichen, der Ihnen hilft, die Motivation der Benutzer, Blocker und Ergebnisse besser zu verstehen.

Durch qualitative Techniken können Sie das "Warum" hinter den Metriken verstehen.

Direktes Benutzerfeedback aus Umfragen, Bewertungen und Social Listening gibt Ihnen einen ungefilterten Einblick in das, was Ihre Benutzer erfreut oder frustriert und fließt in die Stimmungsanalyse ein.

Durch die Wiedergabe von Sitzungsaufzeichnungen können Sie jeden physischen Klick, jedes Antippen, jedes Zögern und jeden Bildlauf visualisieren, der auf Verwirrung mit dem UX-Flow hinweist. Tools wie FullStory und Hotjar sind hier eine gute Option.

Die beste UX-Analyse geht über die Verfolgung von Metriken und Produkt-Usa hinaus - sie verbindet die Punkte mit dem wichtigen Kundenkontext.

Produkt- und Customer Journey-Analysetools der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics fragen Ihr zentrales Cloud Data Warehouse ab und korrelieren UX-Signale mit relevanten Daten aus dem gesamten Unternehmen.

Durch diesen zusätzlichen Kontext können Sie Probleme effizienter einordnen und fehlgeleitete Optimierungsbemühungen vermeiden. Wenn Sie beispielsweise nur die Produktmetriken betrachten, könnten Sie zu dem Schluss kommen, dass eine bestimmte Produktfunktion eine niedrige Nutzungsrate hat und neu gestaltet werden muss. Wenn Sie diese Signale jedoch mit den Details der Support-Tickets kombinieren, stellen Sie vielleicht fest, dass viele Benutzer versucht haben, diese Funktion zu nutzen, dabei aber stecken geblieben sind und Hilfetickets erstellt haben. Anstatt also die gesamte UX der Funktion zu überarbeiten, könnten Sie damit beginnen, die Einarbeitung in die Funktion und die Schulungsressourcen zu verbessern.

Das Einbeziehen von Daten aus Zahlungsabläufen, Transaktionsverläufen und Abrechnungserfahrungen kann Ihre Erlebnisanalytik ebenfalls bereichern. So können Sie z.B. herausfinden, welche UX-Frustfaktoren bei Ihren wertvollsten Kunden zur Abwanderung führen.

Die Möglichkeiten sind endlos, wenn Sie aus jeder Datenmenge in Ihrem Warehouse relevante Zusammenhänge ziehen können, von Vertriebs- und CRM-Aktivitäten über das Engagement in Marketingkampagnen bis hin zu Lieferverfolgung und Zufriedenheitsdetails.

Mit den leistungsstarken Analysetools von Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie alle Teile zusammenfügen, um ein ganzheitliches Verständnis des Benutzererlebnisses zu erhalten - und mit der Ad-hoc-Exploration zur Selbstbedienung können Sie immer wieder Fragen stellen und tiefer in die Tiefe gehen.

Warum UX-Analysen für produktgesteuertes Wachstum wichtig sind

Es sollte bereits klar sein, dass UX-Analysen erfolgskritisch sind. Sie sind besonders wichtig für produktgesteuertes Wachstum.

Zu den wichtigsten Vorteilen von UX-Analysen gehören:

Verringerung der Kundenabwanderung, indem Sie Risikosignale wie nachlassendes Engagement, Zahlungsprobleme und Eskalationen beim Support mit UX-Schmerzpunkten in Verbindung bringen, damit Sie Lösungen finden können.

Steigerung der Conversions für wichtige Ziele wie Anmeldungen, Downloads, Käufe usw. durch Identifizierung und Beseitigung von UX-Reibungspunkten.

Steigerung der Kundenzufriedenheit und -treue, indem Sie die nötigen Einblicke erhalten, um ein reibungsloseres, intuitiveres Erlebnis zu schaffen, das den Bedürfnissen Ihrer Nutzer entspricht.

Verringern Sie die Reibungsverluste bei der Aktivierung, indem Sie Stolpersteine wie verwirrende Onboarding-Abläufe, fehlende Anleitungen oder eine Diskrepanz zwischen den Botschaften und dem tatsächlich gebotenen Wert erkennen.

Beschleunigung der Time-to-Value durch Aufdeckung von Engpässen bei der Annahme von Kernfunktionen/Workflows und Validierung von Iterationen.

Beschleunigen Sie die Akzeptanz von Funktionen, indem Sie die Akzeptanzkurven abbilden, um die Auffindbarkeit und Schulung zu optimieren.

Setzen Sie Prioritäten in Ihrer Roadmap, indem Sie datengestützte Entscheidungen darüber treffen, welchen Verbesserungen Sie den Vorrang geben, je nachdem, was sich am meisten auf das Erlebnis der Benutzer auswirkt.

Identifizierung von Expansionsmöglichkeiten durch Hervorhebung von leistungsstarken Benutzererlebnissen, die für Upselling, Cross-Selling oder die Entwicklung neuer Funktionen und Produkte genutzt werden können.

Personalisierung von Customer Journeys durch die Kombination von UX-Signalen mit anderen Kundendaten, um einzigartige Erlebnisse auf der Grundlage von Benutzerattributen, Branchenzugehörigkeit und mehr zu personalisieren.

Senkung der Supportkosten durch die Verknüpfung von Usability-Problemen mit Ticket-Treibern, so dass Sie gezielte Self-Service-Schulungen und Support-Optionen erstellen können.

Wenn das Produkt das Geschäft ist, muss sich jede Produktentscheidung spürbar auf die wichtigsten Wachstumsmetriken auswirken. UX-Analysen helfen Ihnen, die Auswirkungen auf die Benutzer zu verstehen und zu quantifizieren, bevor Sie Ressourcen in Funktionen und Fehlerbehebungen investieren.

Wie man UX-Analysen durchführt: Erfolgsmethoden und Tipps

Die Implementierung einer Erlebnisanalytik, die zu einer kontinuierlichen Optimierung führt, erfordert weit mehr als nur die Verfolgung grundlegender Metriken. Sie müssen sicherstellen, dass Sie nuancierte, kanalübergreifende Signale erfassen und einen proaktiven, kontinuierlichen Ansatz verfolgen.

Nutzen Sie unsere vier wichtigsten Tipps, um den Weg zu wirklich effektiven UX-Analysen zu finden.

Verwenden Sie die richtigen Tools

Die richtige UX-Analysesoftware ist das A und O. Achten Sie darauf, dass Sie eine Lösung wählen, mit der Sie zentralisierte Dashboards erstellen können, die wichtige UX-Kennzahlen anzeigen, eine erweiterte Segmentierung und Kohortenaufschlüsselung vornehmen und eine detaillierte Trichter- und User Journey-Analyse durchführen können. Die besten Datenanalyse-Tools arbeiten direkt mit Ihrem Data Warehouse zusammen, so dass Sie Benutzerinformationen aus einer Reihe von Kontexten abrufen können - von der Produktnutzung bis hin zu Support-Tickets, der Leistung von Marketingkampagnen, Verkaufs- und Transaktionsdaten und mehr. Achten Sie darauf, dass Sie ein flexibles Tool wählen, mit dem Sie Ihre Daten strategisch neu ausrichten können - und mit dem Sie einfache Ad-hoc-Untersuchungen durchführen können, damit Sie Ihre dringendsten Fragen beantworten können.

Abgesehen von Ihrem Analysetool sollten Sie sicherstellen, dass Sie starke Lösungen für die Produktinstrumentierung im Einsatz haben - wir empfehlen einen modularen Ansatz mit Segment, RudderStack oder Snowplow für Ihr Lager. Tools wie FullStory, Hotjar und Mouseflow können Sitzungswiederholungen und Heatmaps sammeln, die Sie dann in Ihr modulares CDP integrieren können.

Seien Sie proaktiv

Bei effektiver UX-Analyse geht es nicht nur darum, auf Probleme zu reagieren, nachdem sie aufgetreten sind. Sie wollen auch vorausschauend handeln, indem Sie potenzielle Probleme erkennen und beheben, bevor sie sich negativ auf Ihre Benutzer auswirken.

Das rät der datengetriebene UX-Guru Jared Spool:

Wenn Sie sich nur auf reaktive Forschung konzentrieren, finden Sie wichtige Daten über die Bedürfnisse, Muster und Verhaltensweisen der Benutzer erst dann, wenn es zu spät ist, größere Änderungen vorzunehmen, da die großen Entscheidungen über das Produkt und die UX-Richtung bereits getroffen wurden. Stattdessen "nimmt die proaktive Forschung die Informationen vorweg, die für die Menschen benötigt werden, die diese kritischen Entscheidungen treffen. Um die richtigen Entscheidungen zu treffen, müssen diese Entscheidungsträger diese Probleme in der Tiefe verstehen und nicht nur oberflächlich, wie es die reaktive UX-Forschung in der Regel tut", sagt Jared. Sie müssen das gesamte Erlebnis der Nutzer betrachten. Und sie müssen sich auf Probleme konzentrieren, bevor sie sich mit Lösungen beschäftigen.

Es ist wichtig, proaktiv das gesamte Erlebnis der Benutzer zu verstehen , bevor neue Funktionen oder Produkte entwickelt werden.

Auch bei bestehenden Produkten können Sie einen proaktiven Ansatz verfolgen, indem Sie das Nutzerverhalten und die Analyse der Nutzerinteraktion kontinuierlich und in Echtzeit überwachen. So können Sie frühzeitige Warnzeichen für Reibungen oder Unzufriedenheit erkennen und Maßnahmen ergreifen, bevor es zu spät ist.

Erstellen und überprüfen Sie leistungsstarke Dashboards und untersuchen Sie Ihre Daten interaktiv, um wichtige Fragen zu testen.

Sie sollten auch automatische Warnungen und Benachrichtigungen für wichtige UX-Indikatoren wie Ladezeiten, Absturzraten, Wutklicks, Abbrüche, Produktnutzung sowie Kundenzufriedenheit und -stimmung einrichten. Ein Tool der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics kann Ihnen helfen, frische Datenanalysen in Echtzeit für Ihren gesamten Stack zu erhalten.

Tauchen Sie tief in die Daten ein

Topline-Performancemetriken bringen Sie nur bedingt weiter.

Um die Erlebnisse Ihrer Benutzer wirklich zu verstehen und Optimierungsmöglichkeiten aufzudecken, sollten Sie tiefgreifende Analysen einbeziehen, wie z.B.:

• Analyse von Benutzerströmen, Sitzungsaufzeichnungen und Klickkarten, um zu verstehen, wie Benutzer durch Ihr Produkt oder Ihre Website navigieren und wo sie auf Reibung oder Verwirrung stoßen.
• Korrelieren Sie das Benutzerverhalten mit qualitativem Feedback, Support-Interaktionen und geschäftlichem Kontext (z.B. Transaktionen), um das "Warum" hinter den beobachteten Mustern aufzudecken.
• Nutzen Sie Ad-hoc-Analysen, um Daten auf unstrukturierte, flexible Weise zu untersuchen, um spezifische Fragen zu beantworten und Theorien zu testen, sobald sie entstehen.

UX-Analysen funktionsübergreifend zugänglich machen

Benutzererlebnisse sind eine funktionsübergreifende Aufgabe, die sich auf jeden Aspekt Ihres Unternehmens auswirkt, von der Produktentwicklung und dem Marketing bis hin zum Kundensupport und dem Betrieb.

Um UX-Analysedaten und -Einblicke zugänglich zu machen, wählen Sie Self-Service-Tools, mit denen nicht-technische Teams Einblicke gewinnen und Daten untersuchen können, ohne auf Dateningenieure angewiesen zu sein.

Mit einem Warehouse-nativen Ansatz können Sie außerdem Datensilos vermeiden und Teams mit denselben Daten arbeiten lassen, indem Sie Produktnutzung, Kampagnenleistung, NPS/CSAT-Werte, Support-Tickets, Umsätze und mehr integrieren.

Bringen Sie Ihre kontinuierlichen UX-Analysen auf die nächste Stufe

Die kontinuierliche Überwachung und Optimierung der UX ist unerlässlich, um ein nachhaltiges, produktorientiertes Wachstum zu erzielen. Jeder Berührungspunkt und jede Interaktion birgt das Potenzial, Benutzer zu begeistern und zu binden - oder sie zu frustrieren und abzuschrecken.

Mit einer Self-Service-Warehouse-Native-Analytics-Plattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics erhalten Sie einen einheitlichen, stets aktuellen Überblick darüber, wie die Nutzer Ihr Produkt und Ihre Marke über die gesamte Kundenzeit hinweg erleben - ohne Datenduplizierung, die zu Inkonsistenzen und Sicherheitsrisiken führt.

Durch die Zentralisierung all Ihrer Benutzerdaten und Verhaltenssignale in Ihrem Cloud Data Warehouse ermöglicht Ihnen Optimizely Warehouse-Native Analytics:

• Einfaches Erstellen benutzerdefinierter Dashboards, die kritische Indikatoren für das Benutzererlebnis wie Engagement, Conversions, Akzeptanz von Funktionen, CSAT/NPS, Support-Treiber und Mo überwachen - alle in Echtzeit aktualisiert und mit Warnungen und Benachrichtigungen, wenn die Metriken definierte Schwellenwerte überschreiten.

• Verfolgen Sie nicht nur die Produktnutzung, sondern kombinieren Sie Produktdaten mit Support-Tickets, Vertriebsaktivitäten, Marketingaktivitäten, Zahlungsströmen und anderen damit verbundenen Datenmengen.

• Visualisieren Sie Conversion Trichter, analysieren Sie Kohorten nach Segmenten und schneiden, würfeln und richten Sie die Daten strategisch neu aus, um granulare Blocker und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken.

• Nutzen Sie die einfache, selbstverwaltete Ad-hoc-Datenexploration, um immer tiefer in das "Warum" des Nutzerverhaltens einzudringen, Hypothesen zu validieren und Fragen zu beantworten, die sich spontan stellen.

Mit den leistungsstarken Self-Service-Analysefunktionen von Optimizely Warehouse-Native Analytics, die auf Ihrem zentralisierten Data Warehouse basieren, können Sie das Potenzial der datengesteuerten UX-Optimierung maximieren.