Was ist Produktanalytik? Der vollständige Leitfaden

Erfolgreiche Produkt- und Kundenteams brauchen Produktanalysen, um die Customer Journey zu verstehen und wirklich kundenzentrierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Ohne sie sind Sie aufgeschmissen - und in einem wettbewerbsintensiven Umfeld reicht es nicht aus, einfach Funktionen zu liefern und auf das Beste zu hoffen.

Aber moderne Produktanalyse geht weit über eitle Metriken und einfache Berichte hinaus. Es geht darum, die relevantesten, prägnantesten Fragen zu stellen und eine breite Palette von Daten zu nutzen, um den Zusammenhang zwischen Produktnutzung und Geschäftsauswirkungen herzustellen.

Um ein nachhaltiges, produktorientiertes Wachstum zu erzielen, benötigen die Teams von heute tiefgreifende, funktionsübergreifende Erkenntnisse, die den gesamten Kundenlebenszyklus umfassen. Das bedeutet, dass Sie Einblick in alles haben, von den ersten Erlebnissen eines Benutzers mit Ihrer Marke über den ersten "Aha-Moment", wenn er den Wert des Produkts erkennt, bis hin zur täglichen Nutzung von Funktionen, Schwierigkeiten, Erfolgen und Interaktionen über mehrere Kanäle. Die Produktanalyse sollte Ihnen einen ganzheitlichen Überblick über alle Berührungspunkte geben, die letztendlich zu Zufriedenheit, Kundenbindung und Customer Lifetime Value führen.

Hier sind die Produktanalysetools der nächsten Generation der entscheidende Faktor. Warehouse-native Tools wie Optimizely Warehouse-Native Analytics erleichtern die Vereinheitlichung, Visualisierung und Modellierung komplexer Benutzer- und Verhaltensdaten über alle Kanäle hinweg und ermöglichen produktorientierten Unternehmen einen 360-Grad-Blick auf das Kundenerlebnis.

Dieser umfassende Leitfaden behandelt die Grundlagen der Produktanalytik, untersucht die Entwicklung moderner Tools, gibt Tipps aus der Praxis und zeigt, wie der zukunftsorientierte Ansatz von Optimizely Warehouse-Native Analytics die Produktanalytik auf die nächste Stufe hebt - für jeden im Unternehmen.

Worum geht es bei der Produktanalytik?

Kurz gesagt: Produktanalytik beschreibt die Praxis der Nutzung von Nutzerdaten und Verhaltensdaten, um Strategien zu entwickeln, Innovationen voranzutreiben und das Kundenerlebnis zu optimieren. Es geht darum, Daten zu nutzen, um gezielte, kontinuierliche Verbesserungen und Wachstum voranzutreiben, die auf Fakten beruhen - nicht auf Vermutungen oder Bauchgefühlen.

Warum Produktanalysen wichtig sind

Produktanalysen machen Schluss mit dem Rätselraten und ermöglichen eine datengestützte Entscheidungsfindung in einem Unternehmen.

Zu den wichtigsten Vorteilen einer effektiven Produktanalyse gehören:

• Validierung der Eignung des Produkts für den Markt durch Analyse von Aktivierung, Akzeptanz und kritischen Aha-Momenten
• Priorisierung von Produkt-Roadmaps auf der Grundlage der Nutzung von Funktionen, der Langlebigkeit und der Auswirkungen auf den Umsatz
• Optimierung der gesamten User Journey durch die Verknüpfung umfangreicher Erkenntnisse aus Produkt, Marketing, Vertrieb und Support
• Minimierung der Kundenabwanderung durch Identifizierung von Abbruchpunkten und Verhaltensauffälligkeiten, die zu Risiken bei der Kundenbindung führen
• Demokratisierung von datengesteuerten Entscheidungen mit Self-Service-Analysen, die für alle Rollen im Unternehmen verfügbar sind
• Rigorose Messung der genauen Auswirkungen jeder Version, jedes Experiments und jeder Wachstumsinitiative durch Kohortenanalysen und mehr
• Ermöglichung eines effektiven produktgesteuerten Wachstums durch die Verknüpfung von Produktdaten mit Marketing-, Vertriebs-, Support- und Expansionsmetriken

Wer nutzt Produktanalysen?

Unternehmen, die sich auf produktgesteuertes Wachstum konzentrieren, wissen, dass effektive Produktanalysen einen Mehrwert für das gesamte Unternehmen schaffen, nicht nur für die Produktteams.

Product Manager validieren Hypothesen, indem sie die Annahme von Features mit nachgelagerten Conversions und Umsätzen abgleichen. Sie priorisieren Roadmaps auf der Grundlage quantifizierter Wirkungsmetriken, messen jede Einführung/Release und verknüpfen Änderungen mit strategischen KPIs.

Wachstumsteams ordnen die Marketing- und Akquisitionsbemühungen am Anfang des Trichters der aktivierten Produktnutzung, den Conversions und der anhaltenden Bindung an das Unternehmen zu. Sie können neue Taktiken entwickeln, indem sie untersuchen, wie die Kanäle mit dem Produktverhalten korrelieren.

Product Ops optimieren Abläufe wie Onboarding und Implementierungen mithilfe von Erkenntnissen aus umfassenden Customer Journey-Analysen über Produkt-, Marketing-, Vertriebs- und Supportdaten.

Kundenerfolgsteams erhalten Einblick in Abwanderungs- und Expansionsrisiken, indem sie Produktnutzungskohorten im Zusammenhang mit anderen Kundensignalen analysieren - und dann zeitnahe Pflegekampagnen durchführen.

Marketingteams verbessern ihren Kampagnen-ROI, indem sie erweiterte Segmente auf der Grundlage von Produktqualifikationskriterien erstellen und die Werbeausgaben der aktivierten Nutzung über den gesamten Trichter hinweg zuordnen.

Führungsteams legen datengesteuerte Strategien, OKRs und Wachstumsziele auf der Grundlage quantifizierbarer Auswirkungen fest, die durch einheitliche Produktanalysen beleuchtet werden.

Durch das Aufbrechen von Datensilos und die Kombination von Produktnutzungs- und Customer Journey-Daten können moderne, warehouse-native Produktanalysen intelligente, kundenzentrierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen unterstützen.

Werfen Sie einen Blick auf unsere Aufschlüsselung, um mehr über die Zusammenführung von Produkt- und Marketinganalysen zu erfahren.

Wichtige Metriken für die Produktanalytik

Für eine effektive Produktanalyse benötigen die Teams Einblicke in die wichtigsten Kennzahlen, die die Akzeptanz, das Engagement, die Kundenbindung und vieles mehr messen.

Zu den häufig verfolgten Produktmetriken gehören:

Metriken zur Benutzerakzeptanz

Aktivierungsrate

Dies ist der prozentuale Anteil der Neuanmeldungen, die den Kernwert des Produkts erleben und einen entscheidenden "Aha-Effekt" haben. Um die Aktivierung zu messen, definieren Sie eine bestimmte Aktion, ein Ereignis oder ein Erlebnis, das für Ihr Produkt relevant ist. Bei einem Projektmanagement-Tool könnte es sich bei den aktivierten Benutzern um diejenigen handeln, die ihr erstes Board erstellen und freigeben, während es sich bei einer Streaming-Audio-Plattform um diejenigen handeln könnte, die sich X Minuten lang Inhalte anhören. Die Erhöhung der Aktivierungsrate ist der Schlüssel zur Steigerung des Top-of-Funnel-Wachstums und zur Demonstration der Produkt-Markt-Anpassung.

Zeit bis zur Wertschöpfung
Diese Kennzahl gibt an, wie schnell die Nutzer Ihr Produkt annehmen und nach der Anmeldung Wertmeilensteine erreichen, was auf eine erfolgreiche Einarbeitung und Aktivierung hinweist. In der Regel messen Sie die Time-to-Value, indem Sie Trichter-Analysen einrichten und die Abfolge von Ereignissen und die zwischen der Anmeldung und den Aktivierungsmeilensteinen verstrichene Zeit verfolgen. Eine kürzere Time-to-Value wirkt sich auf nachgelagerte Umsatzkennzahlen aus, z. B. auf die Conversion von Testversionen zu bezahlten Abonnements, Abonnement-Upgrades usw.

Täglich/Wöchentlich/Monatlich aktive Nutzer

Stickiness-Kennzahlen wie DAU, WAU und MAU messen die wiederkehrende Nutzung Ihres Produkts. Die Verweildauer ist ein Indikator für Produktakzeptanz, Gewohnheitsbildung und Benutzertreue, die für die Kundenbindung und die Maximierung des Customer Lifetime Value entscheidend sind.

Engagement Metriken

Länge der Sitzung

Die durchschnittliche Dauer der Sitzung eines Benutzers mit Ihrem Produkt oder Service hilft Ihnen zu verstehen, wie sich die Benutzer engagieren und ob sie pro Besuch genug Nutzen ziehen, um wiederzukommen. Sie messen die Sitzungsdauer, indem Sie die Zeit zwischen dem Beginn und dem Ende einer Benutzersitzung verfolgen und den Durchschnitt oder Median Ihrer Benutzerbasis ermitteln. Verbesserte Durchschnittswerte für die Sitzungsdauer können auch ein Zeichen dafür sein, dass neue Funktionen oder Korrekturen erfolgreich sind.

Nutzung und Akzeptanz von Funktionen

Einblicke in die prozentuale Nutzung bestimmter Funktionen, Features oder Module sind für die Validierung Ihrer Entwicklungsanstrengungen und die Anpassung des Produkts an den Markt unerlässlich. Sie verfolgen sie, indem Sie die Produktanalyse auf wichtige Funktionen und Benutzerströme von Interesse ausrichten.

Trichter Conversions & Dropoffs

Es ist wichtig, den prozentualen Anteil der Benutzer zu analysieren, die bestimmte Phasen oder eine gesamte Reise in Ihrem Produkt abschließen, im Gegensatz zu denjenigen, die eine bestimmte Trichterphase abbrechen. Auf diese Weise können Sie die Bereiche ermitteln, in denen Benutzer Reibungsverluste erleiden, anstatt sich reibungslos durch wichtige Produktabläufe zu bewegen, damit Sie ihre Reise optimieren können. Sie messen Conversions und Abbrüche durch die Visualisierung und Analyse des Trichters und verfolgen den Prozess vom Einstiegspunkt über jeden Schritt bis zur endgültigen Conversion.

Metriken zur Kundenbindung/Kundenabwanderung

Customer Lifetime Value (CLV/CLTV)

Hierbei handelt es sich um Hochrechnungen des Gesamtumsatzes, den ein Kunde während seines gesamten Engagements mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung erzielt. Die gängigsten Modelle berücksichtigen den Bruttoumsatz, die Abwanderungsrate und die Gemeinkosten. Die Steigerung des CLV ist ein ständiges Ziel für jedes Unternehmen, das sich auf produktorientiertes Wachstum konzentriert.

Abwanderungsrate

Die Rate, mit der Kunden ihre Abonnements kündigen oder ihre kostenpflichtigen Abonnements nicht verlängern (d.h. "Abwanderung"), ist eine entscheidende Kennzahl, die sich direkt auf Ihr Wachstumspotenzial auswirkt. Sie können die Abwanderung sowohl anhand der Anzahl der Nutzer (Logo Churn) als auch anhand des Prozentsatzes der wiederkehrenden Einnahmen (Revenue Churn) messen.

Diese Produktmetriken sind zwar wichtige Diagnoseinstrumente, aber um wirklich produktbezogenes Wachstum zu erzielen, reicht es nicht aus, nur über fertige Ereignisse und Zahlen zu berichten.

Produktorientierte Teams müssen die Produktkennzahlen im vollen Kontext der sich ständig weiterentwickelnden Business Performance-Indikatoren und der Customer Journey verstehen.

Das könnte bedeuten, dass Sie die Produktnutzungsmuster neben den Umsätzen betrachten und bestimmte Produkterlebnisse oder Benutzerströme mit hohen oder niedrigen Kundenbindungsraten in Verbindung bringen. Oder es könnte bedeuten, dass Sie Daten über die Herkunft und die Kosten der Kundenakquise mit der Produktnutzung kombinieren, um genau zu verstehen, welche Marketingkanäle und -segmente die höchste Qualität aktivierter Nutzer hervorbringen, und um kohortenübergreifende Muster zu erkennen. Es ist auch wertvoll zu verstehen, wie die Berührungspunkte mit dem Kundenerfolg und dem Support - wie Chats, Tickets oder Anrufvolumen - mit der Kundenbindung, der Kundenabwanderung und dem Erweiterungsumsatz zusammenhängen.

Dies sind nur einige Beispiele für die Möglichkeiten der modernen Produktanalyse.

Der Schlüssel dazu ist die Flexibilität, präzise Fragen zu stellen, indem Sie verschiedene Datenquellen in Scheiben schneiden, was durch modulare, warehouse-native Analyseplattformen möglich ist.

Dafür benötigen Sie ein Produkt- und Kundenanalysetool der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics.

Mehr als nur die Grundlagen: Sich weiterentwickelnde Produktanalysetools

Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Trends bei Produktanalysetools.

Traditionelle Business Intelligence (BI)-Tools wie Looker und Tableau wurden entwickelt, um Analysen aus Data Warehouses mit ERP-, CRM- und anderen strukturierten Geschäftsdatenquellen zu erstellen. Für die Produktanalyse sind sie jedoch nur bedingt geeignet, da sie nicht für die Verarbeitung großer Mengen von Produktnutzungsdaten aus Ereignisströmen konzipiert wurden und für die Ausführung komplexer Abfragen auf technische Analysten angewiesen sind, was zu Engpässen führt.

Produktanalysetools der ersten Generation wie Heap, Amplitude und Mixpanel wurden entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Sie ermöglichten es den Teams, mit Funktionen wie Trichter, Kohortenanalyse und Segmentierung umfangreiche Verhaltensdaten der Nutzer zu analysieren.

Diese alten Tools haben jedoch einen entscheidenden Nachteil: Sie instrumentieren und erfassen die Produktnutzung in "Black Box"-Datensilos. Um über die grundlegenden Produktnutzungsdaten hinauszugehen und einen Kontext zu Geschäftskennzahlen wie Umsatz, Conversions und Akquisitionsquellen zu erhalten, mussten die Teams die Daten aus den Tools duplizieren und für separate Analysen in Data Warehouses verschieben.

In den Worten von Yali Sassoon, Co-Founder von Snowplow:

"Mit den Tools der ersten Generation konnten wir das Verhalten auf neue Weise verstehen, aber sie stoßen an ihre Grenzen, wenn die User Journey komplexer wird und wir tiefer gehende Fragen über mehrere Datenquellen hinweg stellen."

Neue, warehouse-native Analyseplattformen lösen dieses Problem, indem sie direkt auf einem modularen CDP-Warehouse aufsetzen, das als einzige Quelle der Wahrheit fungiert. Tools der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics ermöglichen es Unternehmen, umfangreiche First-Party-Daten zu Produkten, Kunden und Unternehmen zu untersuchen.

Die leistungsstarke Self-Service-Datenmodellierung und -Visualisierung von Optimizely Warehouse-Native Analytics umfasst eine Vielzahl vorgefertigter Vorlagen und benutzerfreundlicher Blöcke, die sie allen Beteiligten zugänglich machen. Entscheidend ist jedoch, dass es Teams ermöglicht, Ad-hoc-Untersuchungen durchzuführen, sich strategisch neu auszurichten, um aufkommende Fragen zu untersuchen und die Daten auf allen Ebenen in Scheiben zu schneiden und zu zerlegen. So erhalten Sie einen beispiellosen Einblick in die Customer Journey, die 360 Grad umfasst.

5 wichtige Tipps für eine effektive Produktanalytik

Um das Beste aus Ihrer Produktanalyse herauszuholen, brauchen Sie eine ganzheitliche, strategische Denkweise und einige wichtige Erfolgsmethoden. Hier sind 5 Tipps, wie Sie den Wert und die Wirkung Ihrer Erkenntnisse maximieren können.

1. Stellen Sie die richtigen Fragen

Die besten Produktanalysen entstehen, wenn Sie die wichtigsten Ziele oder Herausforderungen, die Sie lösen möchten, klar definieren.

Yali von Snowplow drückt es so aus:

"Sie sollten immer mit der Frage beginnen: Was ist die Frage, die wir beantworten wollen? 80 % des Wertes wird freigesetzt, wenn Sie nur die richtigen Fragen stellen. Die besten Product Manager sind diejenigen, die die Daten nutzen, um die interessantesten Fragen zu stellen."

Die Fragen, die Sie stellen, hängen von den individuellen Bedürfnissen und Zielen Ihres Unternehmens ab, aber ein guter Anfang sind Fragen wie

"Welche Onboarding-Abläufe führen zu den höchsten Produktaktivierungsraten und der kürzesten Time-to-Value?"

"Welches sind die wichtigsten Unterschiede im Nutzerverhalten zwischen Kunden, die ihren Vertrag auf Premiumebene verlängern, und solchen, die ihn nach einem Jahr wieder kündigen?

"Was sind die Hauptgründe, warum Kunden in den ersten 60 Tagen den Support kontaktieren, und wie wirkt sich dies auf ihre langfristige Bindung aus?

"Wie unterscheiden sich die Produktnutzungsmuster von Inbound-SQLs, die Vertriebsmarketing genutzt haben, im Vergleich zu Tests über einen bestimmten bezahlten Werbekanal?"

Bei der effektiven Produktanalyse geht es nicht nur darum, Kennzahlen zu ermitteln, sondern auch darum, durch immer intelligentere Folgefragen dem "Warum" auf den Grund zu gehen. Deshalb ist die Ad-hoc-Exploration, die es Ihnen ermöglicht, Berichte und Daten strategisch neu auszurichten, so wichtig, um Antworten zu finden.

2. Umfassend instrumentieren

Um eine solide Produktanalyse zu ermöglichen, muss die Instrumentierung alle aussagekräftigen Benutzerinteraktionen und Verhaltensdaten über Ihre Websites, Apps, Server und andere digitale Schnittstellen hinweg erfassen.

Wir empfehlen, bei der Instrumentierung einen modularen Warehouse-First-Ansatz zu verfolgen.

Optimizely Warehouse-Native Analytics ist Partner von erstklassigen Instrumentierungs-Tools wie Segment, RudderStack und Snowplow. Dies ermöglicht es Datenteams, granulare Ereignisströme neben anderen Quellen zu sammeln, zu transformieren und in das Warehouse zu laden.

Mit einer modularen CDP-Architektur werden alle Ihre First-Party-Daten zu einem einheitlichen, sicheren Asset für Produktanalysen und -untersuchungen.

3. Funktionsübergreifend zusammenarbeiten

Das Aufbrechen von organisatorischen Silos ermöglicht umfassendere Produkteinblicke, die mit echten geschäftlichen Auswirkungen verbunden sind.

In einem E-Commerce-Unternehmen zum Beispiel kann die Zusammenarbeit zwischen Produktanalyse-, Marketing-, Vertriebs- und Kundenerfolgsteams Blocker aufdecken, wie z.B. eine erhöhte Abbruchrate bei Kunden, die eine bestimmte Zahlungsmethode verwenden - etwas, das für die Teams im Alleingang nur schwer zu erkennen gewesen wäre.

Implementieren Sie Prozesse wie wöchentliche teamübergreifende Datenüberprüfungssitzungen, Slack-Kanäle für den Austausch von Erkenntnissen, Lunch & Learns zur Vorstellung von Anwendungsfällen, offene gemeinsame Nutzung von Datenmodellen/Dashboards und mehr. Dies ist einfacher, wenn jedes Team mit Daten aus einem Data Warehouse arbeitet, das als einzige Quelle der Wahrheit gilt.

Der Einsatz von Tools mit übersichtlichen Self-Service-Datenvisualisierungen hilft auch dabei, wichtige Erkenntnisse auf überzeugende, leicht verdauliche Weise an verschiedene Aktionäre weiterzugeben.

4. Kontinuierliche Überwachung der wichtigsten Metriken

Die automatisierte Überwachung und Alarmierung für kritische Produkt-KPIs ermöglicht es Ihnen, proaktiv einzugreifen, bevor Sie Brände löschen müssen. Dies ist auch eine gute Möglichkeit, positive Trends und Chancen schnell zu erkennen.

Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie Produktionsdatenmodelle erstellen und eine kontinuierliche Überwachung mit Benachrichtigungen auf der Grundlage von definierten Regeln, anpassbaren Schwellenwerten und Kontrollen zur Rauschunterdrückung einrichten.

Lassen Sie sich beispielsweise benachrichtigen, wenn die Adoptionsmetrik einer neuen Funktion unter die prognostizierten Bereiche fällt, damit Sie sie schnell testen und bei Bedarf zurücknehmen können. Oder erkennen Sie den Moment, in dem ein neuer Aktivierungsfluss die Leistung des Originals übertrifft.

Durch die kontinuierliche Überwachung bleiben Sie mit Ihrem Produkt in Verbindung und können sowohl Risiken als auch Chancen in Echtzeit aufdecken.

5. Wählen Sie das richtige Tool

All diese Erfolgsmethoden für die Produktanalyse setzen natürlich voraus, dass Sie über das richtige Tool verfügen, um vertrauenswürdige, aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse effizient zu gewinnen.

Im Allgemeinen sollten Sie nach flexiblen Tools suchen, die Ereignisdaten mit anderen Quellen kombinieren können, eine Self-Service-Ad-hoc-Datenexploration ermöglichen und die Schaffung weiterer Datensilos vermeiden.

Die Warehouse-Native-Plattform von Optimizely Analytics umfasst all diese Funktionen - und hat vielen Unternehmen geholfen, ihre Produktanalysen zu vertiefen.

Das Fitnessunternehmen Ergatta beispielsweise ersetzte seine alten Tools für die digitale Produktanalyse durch die Optimizely Warehouse-Native Analytics Lösungen der nächsten Generation. Auf diese Weise konnte das Unternehmen die Daten zur Nutzung der App mit den Erkenntnissen aus den Bereichen Marketing, Demografie, Abonnements und Support-Tickets verknüpfen und so die Markteinführungszeit und die Akzeptanz neuer Programme/Funktionen sowie die Reaktivierung und das Re-Engagement inaktiver Nutzer verbessern.

"Optimizely Warehouse-Native Analytics ist der Heilige Gral der Produktanalytik. Sie müssen Ihre Daten nirgendwohin verschieben. Es setzt direkt auf Ihrem Data Warehouse auf, betrachtet alle Datensätze und unterstützt sowohl die traditionelle BI-Analyse als auch die moderne ereignisorientierte Produktanalytik. Außerdem ist es selbsterklärend, so dass Sie die Reichweite und die Auswirkungen auf alle Mitarbeiter im Unternehmen ausweiten können, nicht nur auf die technischen Teams."

- Chang Yu, Vizepräsident der Produktabteilung bei Ergatta

Zukunftsweisende Produktanalytik

Da Unternehmen ihr produktbezogenes Wachstum verdoppeln, sind erstklassige Funktionen für die Produktanalyse von entscheidender Bedeutung. Traditionelle Tools und fragmentierte Datenquellen reichen einfach nicht mehr aus.

Um Ihre Kunden wirklich zu verstehen, ihre Erlebnisse zu optimieren und nachhaltig zu wachsen, brauchen Sie Analysetools, die auf einem zukunftsorientierten Datenstack aufbauen.

Genau das bietet der modulare, warehouse-native Ansatz von Optimizely Warehouse-Native Analytics. Optimizely Warehouse-Native Analytics versetzt jedes Team in die Lage, die gesamte Customer Journey durch Self-Service-Datenexploration flexibel zu analysieren und revolutioniert damit die Art und Weise, wie produktorientierte Unternehmen ihr Wachstum vorantreiben.

Wenn Sie bereit sind, Ihre Produktanalytik auf die nächste Stufe zu heben, fordern Sie noch heute eine Demo an.