Was sind Produktmanagement-Analysen? Ein vollständiger Leitfaden

Product Manager werden mit Anregungen aus allen Richtungen bombardiert. Vielleicht drängt der Vertrieb auf neue Funktionen, um Geschäfte abzuschließen, der Kundensupport drängt auf Fehlerbehebungen und das Feedback der Benutzer zeigt, dass verschiedene Benutzergruppen unterschiedliche Dinge wollen.

Das ist nicht nur überwältigend - im schlimmsten Fall kann es zu kurzsichtigen Entscheidungen führen. Wenn Sie der lautesten Stimme folgen, kann es passieren, dass Sie auffällige neue Funktionen priorisieren, die nur einem kleinen Teil der Benutzer dienen, während Sie die kritischeren Probleme ignorieren, die im Stillen die Abwanderung fördern.

Wie können Sie also den Lärm durchdringen und sichere Entscheidungen treffen, die Ihre Produktvision vorantreiben?

Effektive Produktmanagement-Analysen können Produktmanagern als Kompass dienen und Ihnen helfen, Produkt-, Kunden- und Geschäftsdaten in einen klaren Weg nach vorne zu verwandeln.

Aber die besten Analysen für Product Manager gehen weit über die reinen Kennzahlen hinaus. In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Hilfe von Analysen die Erkenntnisse gewinnen können, die Sie brauchen, um einen echten, messbaren Produkterfolg zu erzielen. Mit ganzheitlichen Produkt- und Customer Journey-Analysen,
werden Sie in der Lage sein, die Punkte zwischen Benutzeraktionen, Produkteinblicken und Geschäftsergebnissen zu verbinden. Das ist der erste Schritt zum Aufbau einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, zur strategischen Reaktion auf wichtige Nutzerbedürfnisse und zur Förderung eines produktgesteuerten Wachstums, das mit Ihren langfristigen Zielen übereinstimmt.

Sind Sie bereit, datengestützte Produktentscheidungen mit Zuversicht zu treffen?

Die Optimizely Warehouse-Native Analytics-Plattform ermöglicht es Ihrem gesamten Team, Daten zu untersuchen, Antworten auf Ad-hoc-Fragen zu erhalten und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

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Analytik für das Product Management verstehen

Was genau ist also Analytik für Product Manager?

Kurz gesagt: Produktmanagement-Analytik ist die Praxis des Sammelns, Interpretierens und Verwertens von Produkt-, Benutzer- und Geschäftsdaten. Die besten Produktanalysen gehen über grundlegende Nutzungskennzahlen hinaus. Es geht nicht nur darum, Seitenaufrufe oder täglich aktive Benutzer zu verfolgen - es geht darum, Ihre Benutzer und Wachstumstreiber zu verstehen, um ein erfolgreicheres Produkt zu entwickeln.

Herkömmliche Analysetools isolieren die Produktdaten oft von Marketing-, Vertriebs- oder Supportdaten und erschweren den Blick auf das große Ganze.

Aber die Dinge haben sich geändert. Tools der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics sind für den modernen Datenstack konzipiert und arbeiten direkt mit Ihrem Data Warehouse als einer einzigen Quelle der Wahrheit. Dadurch erhalten die Teams einen vollständigen 360°-Blick auf die Verknüpfung von Benutzer-, Produkt- und Geschäftsdaten.

Nehmen Sie zum Beispiel Bonfire, eine Web3-Community-Plattform für Musikschaffende und Fans. Das Unternehmen kämpfte mit alten Analysetools, die die Daten auf mehrere Systeme verteilten. Die Daten der Musikschaffenden befanden sich in einer Transaktionsdatenbank, während die Metriken zum Fan-Engagement in einer Blackbox für die Produktanalytik gespeichert waren.

Durch die Implementierung von Optimizely Warehouse-Native Analytics zusätzlich zu ihrem Snowflake Data Warehouse konnten die Teams von Bonfire endlich leistungsstarke Self-Service-Analysen durchführen, die ihnen einen vollständigen Überblick über alle Bereiche von der Produktnutzung bis hin zu Marketing, Transaktionen und Support verschafften - und zwar für Urheber und Fans gleichermaßen. Die 360-Grad-Einblicke führten zu einer 80-prozentigen Steigerung der Aktivierungsraten, einer verbesserten 4-Wochen-Bindung ihrer Hauptnutzergruppe und einer schnelleren Markteinführung neuer Funktionen.

Dieser einheitliche Ansatz für die Analyse verschaffte Bonfire einen Wettbewerbsvorteil im schnelllebigen Web3-Bereich.

Wie Miro Kazakoff, Senior Lecturer am MIT Sloan sagt:

In einer Welt, in der es immer mehr Daten gibt, werden die Unternehmen mit den meisten Datenexperten gewinnen.

Die Ausstattung der Produktteams mit den richtigen Tools ist der Schlüssel, um sie mit den Datenkenntnissen und den analytischen Erkenntnissen auszustatten, die zu Produktgewinnen führen.

Wichtige Anwendungsfälle für Analysen im Product Management

Nachdem wir nun die Grundlagen der Produktanalytik behandelt haben, wollen wir uns nun ansehen, wie sie sich auf die Strategie vor Ort auswirkt.

Wir haben fünf wichtige Möglichkeiten aufgelistet, wie clevere Product Manager Analytik nutzen, um echte, messbare Erfolge zu erzielen.

1. Optimierung der User Journey zur Förderung der Produktakzeptanz

PMs müssen ihre Teams darauf ausrichten, ein Produkterlebnis zu schaffen, das die Benutzer lieben. Analysen helfen Ihnen dabei, frustrierende Bereiche in der User Journey zu identifizieren, auf deren Verbesserung Sie sich konzentrieren können. Sie können Ihnen auch zeigen, was gut funktioniert, um aus neuen Benutzern aktivierte, engagierte Nutzer zu machen, die einen langfristigen Nutzen aus Ihrem Produkt ziehen.

Dazu gehört die Analyse von Abbruchpunkten in Ihrem Trichter, die Verwendung von qualitativem Nutzerfeedback, um die Reise der Nutzer aus erster Hand zu verstehen, und die Identifizierung von Aha-Momenten, wenn Nutzer zum ersten Mal die Vorteile Ihres Produkts erleben.

Die PMs von Dropbox haben zum Beispiel herausgefunden, dass Nutzer, die zu Beginn ihrer Nutzung mindestens eine Datei in einem gemeinsamen Ordner abgelegt haben, später mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit aktiv bleiben. Sie gestalteten den Einführungsprozess so um, dass die Nutzer aktiv zu dieser wichtigen Aktion geführt wurden. Dies führte zu einer kürzeren Time-to-Value und zu erheblichen Verbesserungen bei der Akzeptanz und dem langfristigen Engagement.

2. Priorisierung von Funktionen auf Ihrer Roadmap

Analysedaten helfen PMs, Entscheidungen über konkurrierende Prioritäten zu treffen, indem sie sich auf das konzentrieren, was am wichtigsten ist - für die Benutzer und das Endergebnis.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten die von den Benutzern eingereichten Funktionsanfragen priorisieren. Mithilfe von Warehouse-First-Produktmanagement-Analysen können Sie Anfragen für künftige Funktionen mit aktuellen Daten zum Feature-Engagement zusammenführen und dann die Benutzer segmentieren, um zu verstehen, wie Ihre wertvollsten Kunden Ihre wichtigsten Funktionen nutzen und was sie am meisten brauchen.

Vielleicht stellen Sie fest, dass die von Unternehmenskunden angefragten Funktionen zwar weniger zahlreich sind, aber den dreifachen Einfluss auf den jährlichen Vertragswert haben - dann sollten Sie Ihre ersten Anstrengungen auf diese Funktionen konzentrieren.

Mit effektiven Produktmanagement-Analysen können Sie die Möglichkeiten identifizieren, die sich am stärksten auf Ihre Schlüsselkennzahlen auswirken, sei es, um die Akzeptanz zu steigern, die Kundenbindung zu erhöhen oder den Umsatz zu steigern.

3. Bindung fördern und Abwanderung verhindern

Für Produktmanager ist es von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, was die Benutzer bei der Stange hält und was sie dazu veranlasst, das Unternehmen zu verlassen - vor allem, weil die Bindung bestehender Kunden in der Regel wesentlich kostengünstiger ist als die Gewinnung neuer Kunden.

Analysen können Ihnen zeigen, welche Verhaltensmuster der Benutzer mit der langfristigen Bindung oder dem Abwanderungsrisiko korrelieren.

So könnten Sie beispielsweise feststellen, dass Benutzer, die sich zwei Wochen lang nicht bei Ihrer App angemeldet haben, mit hoher Wahrscheinlichkeit abwandern werden. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse könnten Sie eine Re-Engagement-Kampagne starten und diesen Nutzern vielleicht eine personalisierte Anleitung zu einer hochwertigen Funktion anbieten, die sie noch nicht kennengelernt haben. Oder Sie könnten sich darauf konzentrieren, die Daten zu analysieren, um die Gründe zu verstehen, warum diese Benutzergruppen nicht aktiv sind.

Viele PMs halten es für sinnvoll, auf der Grundlage von Metriken wie der Anzahl der Anmeldungen, der Nutzung von Funktionen und der aktiven Zeit "Gesundheitswerte" für die Benutzer zu erstellen. Sie können dann automatische Warnungen einrichten, wenn die Werte unter bestimmte Schwellenwerte fallen, um frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen.

Denken Sie daran, dass das Ziel nicht nur darin besteht, auf die Abwanderung zu reagieren, wenn sie eintritt, sondern ein so überzeugendes Erlebnis zu schaffen, dass die Benutzer gar nicht erst abwandern wollen. Die Analysen des Product Managements helfen Ihnen, Ihr Produkt kontinuierlich zu verbessern, um die Kundenbindung zu erhöhen, die Bedürfnisse der Nutzer zu erfüllen und die langfristige Bindung zu steigern.

4. Iterieren und innovieren

Kontinuierliche Verbesserung ist das Herzstück eines effektiven Produktmanagements. Analysen liefern Ihnen die datengestützten Erkenntnisse, die Sie benötigen, um Ihr Produkt mit Zuversicht weiterzuentwickeln. So können Ihre Teams Hypothesen testen, die Auswirkungen von Änderungen messen und auf der Grundlage des tatsächlichen Nutzerverhaltens Innovationen entwickeln.

Ein Produktteam könnte beispielsweise A/B-Testing einsetzen, um bei der Einführung einer neuen Funktion verschiedene Designs und Funktionen zu testen und dabei Akzeptanzraten, Nutzungshäufigkeit und Auswirkungen auf wichtige Leistungsindikatoren zu vergleichen.

Spotify nutzte diesen experimentellen, datengestützten Ansatz für die Entwicklung seiner äußerst erfolgreichen "Discover Weekly"-Wiedergabelistenfunktion, indem es verschiedene Versionen schnell einführte und auf der Grundlage der Reaktionen iterierte. Sie nutzten Analysen, um die Hörgewohnheiten der Nutzer zu verstehen, experimentierten mit verschiedenen Algorithmen für die Empfehlung von Wiedergabelisten und maßen die Nutzung der Funktion, das Engagement und die Auswirkungen auf die gesamte Hördauer.

Wie die Produktmanagement-Gurus Marty Cagan und Joakim Sundén betonen, war der gesamte Prozess von entscheidender Bedeutung:

"[Spotifys] Team verfügte über klare Messgrößen, die es auf greifbare Geschäftsergebnisse ausrichteten: Steigerung der Reichweite, Tiefe und Bindung."

Um diese Geschäftsziele zu unterstützen, müssen die Teams in der Lage sein zu messen, wie sich Produktänderungen auf die Gesamtleistung des Unternehmens auswirken. Dazu gehört die Betrachtung der längerfristigen Kundenbindung, des Umsatzes pro Nutzer, des Customer Lifetime Value und des Verhaltens hochwertiger Kundenkohorten. Deshalb empfehlen wir einen Warehouse-nativen Analyseansatz, mit dem Sie Produktnutzungsdaten problemlos mit Geschäfts- und Kundendaten kombinieren können.

5. Prognosen und Planung für Skalierbarkeit

Gute Product Manager denken voraus. Analysen können Ihnen helfen, das Wachstum zu prognostizieren, die benötigten Ressourcen vorherzusagen und die Skalierung zu planen.

Mithilfe historischer Nutzerdaten und prädiktiver Analysen können Sie zukünftige Trends vorhersehen und Ihr Produkt und Ihre Infrastruktur entsprechend vorbereiten. Dies kann die Analyse von Nutzerwachstumsraten, Nutzungsmustern und Leistungsmetriken und sogar die Betrachtung prognostizierter Umsatzmuster für verschiedene Kohorten beinhalten.

Dies kann sich auf Ihre Investitionen in die Technik, die Einstellungspläne für Ihr Team, die Priorisierung von Funktionen und die Finanzprognosen auswirken. Sie können diese Erkenntnisse zum Beispiel nutzen, um zu entscheiden, wann Sie Ihre Server aufrüsten, in welche Märkte Sie als nächstes expandieren oder wie Sie Ihre Preisstrategie bei der Skalierung anpassen sollten.

Wesentliche Metriken und Analysen für Product Manager

Nachdem wir nun die wichtigsten Anwendungsfälle für Produktmanagement-Analysen erforscht haben, wollen wir uns nun den spezifischen Metriken und Analysen zuwenden, die eine datengestützte Entscheidungsfindung ermöglichen.

Engagement-Metriken

Engagement-Metriken geben Aufschluss darüber, wie viele Benutzer tatsächlich mit Ihrem Produkt interagieren. Dies ist wichtig, um zu verstehen, ob Ihr Produkt einen Mehrwert bietet und ob es von den Benutzern angenommen wird.

Sie sollten KPIs berechnen wie:

Täglich aktive Nutzer (DAU), die zeigen, wie viele einzelne Nutzer täglich mit Ihrem Produkt interagieren. Wenn Sie diese Zahl im Laufe der Zeit verfolgen, können Sie Wachstumstrends erkennen und auffällige Einbrüche ausmachen, die auf Fehler, UX-Probleme oder verändertes Nutzerinteresse hinweisen könnten.

Die Sitzungsdauer gibt Aufschluss darüber, wie viel Zeit die Nutzer pro Sitzung mit Ihrem Produkt verbringen. Dies kann Ihnen ein Gefühl dafür geben, wie attraktiv Ihr Produkt ist, obwohl länger nicht immer besser ist - das hängt ganz vom Zweck Ihres Produkts ab.

Die Akzeptanzrate von Funktionen, die den Prozentsatz der Nutzer angibt, die eine bestimmte Funktion genutzt haben. Dies ist wichtig, um zu verstehen, welche Teile Ihres Produkts bei den Nutzern gut ankommen und welche verbessert oder besser beworben werden müssen.

Metriken zur Kundenbindung

Metriken zur Benutzerbindung helfen Ihnen zu verstehen, wie gut Sie die Benutzer über einen längeren Zeitraum binden.

Sie sollten die Abwanderungsrate messen, d.h. den Prozentsatz der Nutzer, die Ihr Produkt in einem bestimmten Zeitraum nicht mehr nutzen. Dies ist ein wichtiger Indikator für den Zustand des Produkts und die Zufriedenheit der Nutzer.

Es ist auch wichtig, den Customer Lifetime Value (CLV) zu überwachen, d.h. den Gesamtumsatz, den ein Kunde während seiner gesamten Beziehung zu Ihrem Produkt erzielt. Dies hilft Ihnen, den langfristigen Wert Ihrer Bemühungen zur Kundengewinnung und -bindung zu verstehen.

Conversion-Kennzahlen

Conversion-Kennzahlen geben Aufschluss darüber, wie effektiv Sie die Nutzer durch die wichtigsten Phasen Ihrer Produktentwicklung führen, vom anfänglichen Interesse bis zur bezahlten Nutzung.

Eine wichtige Kennzahl, die Produktmanager kennen sollten, ist die Conversion Rate, die angibt, wie viel Prozent der Testnutzer zu zahlenden Kunden werden. Dies ist wichtig für Produkte mit einem Freemium- oder Testmodell.

Insgesamt sind Metrik-Dashboards eine großartige Möglichkeit, den PMs auf einen Blick einen Überblick über die Leistung Ihres Produkts zu geben. Sie sind hervorragend geeignet, um Trends zu erkennen und Sie auf mögliche Probleme aufmerksam zu machen.

Aber sie erzählen nicht die ganze Geschichte. Den produktinternen Metriken fehlt oft der breitere Kunden- und Geschäftskontext, und KPIs können keine komplexeren Fragen zum Benutzerverhalten und zur Produktleistung beantworten.

Marty Cagan, Leiter des Product Managements, erinnert die Produktverantwortlichen daran:

So mächtig die Rolle der Daten für uns auch sein mag, das Wichtigste, was Sie bei der Analyse beachten sollten, ist, dass die Daten ein Licht auf das werfen, was passiert, aber sie erklären nicht, warum.

Um tiefere Einblicke zu erhalten, müssen Sie über die grundlegende Produktnutzungsanalyse hinausgehen und Daten aus Ihrem gesamten Unternehmen sowie qualitatives Nutzerfeedback einbeziehen.

Dazu können Techniken wie folgende gehören:

Qualitative Analyse, die die Analyse von Benutzerfeedback, Support-Tickets und Benutzerinterviews umfasst, um das "Warum" hinter den Mustern in Ihren quantitativen Daten zu verstehen.

Kohortenanalyse, bei der Sie die Benutzer auf ihrem Weg durch eine Reihe von Schritten zu einem Ziel verfolgen und dabei besonders auf die Punkte achten, an denen die Benutzer abspringen. Dies ist entscheidend für die Optimierung kritischer Pfade in Ihrem Produkt, vom Onboarding über Schlüsselaktionen bis hin zum Kauf. Durch den Einsatz von Analyse-Tools, die auf dem Lagerhaus basieren, können Sie leicht erkennen, wie sich Marketing-Kampagnen, Support-Interaktionen oder das Account-Management auf den Verlauf des Trichters auswirken.

Die Trichter-Analyse, bei der Sie verfolgen, wie sich die Benutzer durch eine Reihe von Schritten auf ein Ziel zubewegen, und besonders auf die Punkte achten, an denen die Benutzer abspringen. Dies ist wichtig, um die kritischen Pfade in Ihrem Produkt zu optimieren, vom Onboarding über Schlüsselaktionen bis hin zum Kauf. Durch den Einsatz von Analyse-Tools, die auf dem Lagerhaus basieren, können Sie leicht erkennen, wie sich Marketing-Kampagnen, Support-Interaktionen oder das Account-Management auf den Verlauf des Trichters auswirken.

Ad-hoc-Analysen, bei denen es darum geht, Daten abzurufen, um neue Fragen zu stellen und zu beantworten, sobald sie entstehen. Anstatt sich auf vorgefertigte Berichte zu verlassen, können Produktmanager Trends wie plötzliche Spitzen bei der Benutzeraktivität, unerwartete Rückgänge bei der Conversion oder einen Anstieg der Support-Tickets genauer untersuchen. Im Wesentlichen geht es darum, die Daten "ad hoc" in Echtzeit zu untersuchen, um schnell auf neue Informationen zu reagieren oder Ihre Hypothesen und Intuitionen zu testen.

Die Wahl des richtigen Analysetools für das Product Management

Die Wahl des richtigen Analysetools kann über den Erfolg Ihrer Bemühungen im Product Management entscheiden.

Wir haben unsere fünf besten Empfehlungen zusammengestellt, worauf Sie bei der Auswahl einer Lösung für Ihr Unternehmen achten sollten.

1. Benutzerfreundlichkeit

Ihr Tool sollte Teammitgliedern mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen den Zugang zu Daten ermöglichen, ohne dass sie auf Dateningenieure angewiesen sind. Achten Sie auf Tools mit intuitiven Drag-and-Drop-Oberflächen für die Erstellung von Dashboards und Berichten, auf vorgefertigte Vorlagen für gängige Anwendungsfälle und auf klare Datenvisualisierungen, mit denen sich Erkenntnisse leicht verstehen und weitergeben lassen.

Sie sollten jedoch auch darauf achten, dass Sie Ihre Funktionen für die Analyse nicht einschränken. Mit den besten Tools können Sie Analysen sofort ausführen, aber auch tiefer in die Materie einsteigen, um flexible, komplexe Analysen ohne SQL durchzuführen.

2. Integration mit Ihrem Daten-Ökosystem

Ihr Analysetool muss nahtlos mit all Ihren Datenquellen zusammenarbeiten, von der Produktnutzung bis hin zu Marketingkampagnen, CRMs, Support-Ticketing-Systemen, Finanzdatenbanken und mehr.

Herkömmliche Produktanalysetools verlassen sich auf Punkt-zu-Punkt-Integrationen mit spezifischen Tools oder komplexe Reverse-ETL-Pipelines, um Produktdaten mit anderen Geschäftsdaten zusammenzuführen. Dieser Ansatz führt häufig zu Datensilos, Inkonsistenzen und einer fragmentierten Sicht auf die Customer Journey. Außerdem ist eine ständige Pflege erforderlich, um mehrere Systeme synchron und aktuell zu halten.

Mit einem Warehouse-First-Ansatz bauen Unternehmen eine modulare Datenarchitektur auf, die alle First-Party-Daten im Data Warehouse oder Data Lake speichert. Dadurch werden Daten aus verschiedenen Quellen zentralisiert und eine einzige Quelle der Wahrheit für das gesamte Unternehmen geschaffen.

Warehouse-native Analysetools wie Optimizely Warehouse-Native Analytics stellen dann eine direkte Verbindung zu Ihrem bestehenden Data Warehouse her, so dass Sie alle Informationen gemeinsam analysieren können, ohne dass komplexe Integrationen oder Datenduplizierungen erforderlich sind. Da Ihr Data Warehouse kontinuierlich mit den neuesten Informationen aus verschiedenen Geschäftssystemen aktualisiert wird, können Sie auch auf automatisch aktualisierte Echtzeit-Einsichten zugreifen, ohne dass Sie Daten aus verschiedenen Quellen manuell aktualisieren oder abgleichen müssen.

3. Data Governance und Sicherheit

Vergewissern Sie sich, dass Ihre Analyselösung für das Produktmanagement über robuste Data Governance- und Sicherheitsfunktionen verfügt, um sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt, konsistent und geschützt sind.

Achten Sie auf Tools, die den Datenschutzbestimmungen entsprechen und granulare Zugriffskontrollen bieten, mit denen Sie Berechtigungen auf der Grundlage von Rollen und Verantwortlichkeiten festlegen können. Außerdem sollten Sie darauf achten, dass Ihre Analyselösung Audit-Protokolle, Verlaufsverfolgung, Datenverschlüsselung, Datenmaskierung und Anonymisierungsoptionen bietet, damit Sie alle Benutzerdaten schützen können.

Viele Unternehmen sind der Meinung, dass Warehouse-native Lösungen das beste Gleichgewicht zwischen Funktionalität und Sicherheit bieten. Indem Sie alle Daten in Ihrer eigenen sicheren Warehouse-Umgebung aufbewahren, behalten Sie die volle Kontrolle über Zugriff, Verschlüsselung und Compliance-Maßnahmen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, Ihre bestehenden Sicherheitsprotokolle und Data Governance-Richtlinien zu nutzen. Da Sie keine Daten duplizieren müssen, um sie in andere Tools zu integrieren, müssen Sie sich nicht mit Inkonsistenzen herumschlagen.

4. Skalierbarkeit

Product Manager brauchen Tools, die mit ihrem Produkt und der Benutzerbasis mitwachsen. Vergewissern Sie sich, dass Ihre Lösung wachsende Datenmengen ohne Leistungseinbußen bewältigen kann und Optionen für die Erweiterung von Benutzern und Teams enthält, wenn Ihr Unternehmen wächst.

Herkömmliche Produktanalysetools sind oft schwer zu skalieren, da sie in der Regel ereignisbasierte Preismodelle verwenden. Das bedeutet, dass die Kosten in die Höhe schießen können, wenn Ihre Benutzerbasis und Ihr Datenvolumen wachsen. Außerdem isolieren diese Tools häufig Ihre Produktdaten, was bedeutet, dass Sie teure und zeitaufwändige Reverse-ETL-Prozesse durchlaufen müssen, um Ihre Produkteinblicke zu migrieren oder in andere Systeme zu integrieren, wenn sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln.

Die beste Lösung für zukunftsorientierte Unternehmen ist ein modularer Datenstapel und eine flexible, skalierbare, warehouse-native Analyselösung.

5. Selbstbedienungsfunktionen für Ad-hoc-Analysen

In der schnelllebigen Welt des Produktmanagements gibt es Zeiten, in denen Sie schnell Antworten benötigen.

Investieren Sie in Tools, mit denen Sie die Daten intuitiv und ohne komplexe SQL-Codierung untersuchen können. So können Sie (und Ihr Team) schnell in die Daten eintauchen, um unerwartete Fragen zu beantworten oder neue Hypothesen zu testen. Die visuelle Datenexplorationsoberfläche von Optimizely Warehouse-Native Analytics ermöglicht Teams den Zugriff auf echte, zeitnahe Erkenntnisse, die mit den Geschäftsergebnissen verknüpft sind. Ganz gleich, ob Sie einen plötzlichen Rückgang bei der Nutzung von Funktionen untersuchen, Ihre wertvollsten Benutzersegmente identifizieren oder die User Journeys genauer unter die Lupe nehmen - Sie erhalten die Leistung von Business Intelligence in Kombination mit den besten Produktanalysen.

Von Einblicken zu Auswirkungen: Umsetzbare Analysen für das Product Management

Produktmanagement-Analysen schließen die Lücke zwischen Informationen und Maßnahmen.

Mit der Unterstützung des richtigen Analysetools sind Sie in der Lage, sichere Entscheidungen zu treffen, Chancen zu erkennen, die andere übersehen, und Produkte zu entwickeln, die die Benutzer lieben.

Durch die direkte Zusammenarbeit mit Ihrem Data Warehouse bietet Optimizely Warehouse-Native Analytics ein tieferes Verständnis und mehr Flexibilität - und das alles innerhalb Ihrer sicheren, konsistenten Unternehmensumgebung.

Die Analysen von Optimizely Warehouse-Native Analytics ermöglichen es Produktverantwortlichen, die Punkte zwischen Produktnutzung, Geschäftsergebnissen und Customer Journey-Daten zu verbinden. Diese 360°-Ansicht hilft Ihnen, verborgene Muster aufzudecken, wichtige Erfolgsfaktoren zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen, die das Produktwachstum vorantreiben.

Dieser Einblick ist ein entscheidender Faktor für die Umsetzung Ihrer Produktvision in messbaren Erfolg.