Produktanalyse

Was ist Produktanalyse?

Produktanalyse ist der Prozess der Erfassung und Umwandlung von Daten auf Benutzerebene in Erkenntnisse, die Aufschluss darüber geben, wie Kunden mit bestimmten Produkten interagieren. Sie ermöglicht es Unternehmen, das Nutzerverhalten während der gesamten Customer Journey zu verfolgen und zu analysieren, von der ersten Interaktion bis zur wiederholten Nutzung, um zu verstehen, was Kundenbindung, Konversion und langfristigen Wert fördert.

Die durch Produktanalysen gesammelten Nutzungsdaten umfassen häufig Informationen wie die am häufigsten genutzten Funktionen, die Sitzungsdauer, Interaktionssequenzen und die Rückkehrhäufigkeit – alles dargestellt in täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Intervallen. Diese Verhaltensdaten ermöglichen es Produktteams, die Benutzererfahrung (User Experience, UX) zu optimieren, die Entwicklung von Funktionen zu priorisieren und sich an den Kundenbedürfnissen auszurichten.

Während Produktanalysen am häufigsten von Software-as-a-Service- (SaaS) und Mobile-App-Unternehmen genutzt werden, gewinnen sie auch für E-Commerce-, Fintech-, Healthtech- und andere digital orientierte Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Teams, denen Produktmanager, Designer, Ingenieure, Marketers und UX-Forscher angehören, stützen sich auf Produktanalysen, um evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.

Bedeutung der Produktanalyse

Die Produktanalyse liefert objektive Daten darüber, was Nutzer tatsächlich tun, im Gegensatz zu dem, was sie in Umfragen oder Interviews angeben. Diese Unterscheidung hilft Produktteams dabei, Folgendes zu tun:

• die Produkt-Markt-Eignung zu validieren
• Nutzungsengpässe und Abbruchpunkte zu identifizieren
• Verbesserungen auf der Grundlage des tatsächlichen Nutzerverhaltens zu priorisieren
• Funktionen oder Erfahrungen für verschiedene Segmente zu personalisieren

Im Gegensatz zu qualitativem Feedback bieten Produktanalysen einen umfassenden Echtzeit-Einblick in die Aktionen der Nutzer, damit Teams hochwertige Muster identifizieren und messbare Ergebnisse wie Kundenbindung, Engagement und Umsatz optimieren können.

Produktanalysen spielen auch eine wichtige Rolle bei der Einführung neuer Funktionen. Mithilfe der Analysedaten können Teams Folgendes tun:

• Nutzungserwartungen messen und bewerten
• Engagement im Zeitverlauf überwachen
• A/B-Tests durchführen, um Varianten zu vergleichen
• auf der Grundlage quantitativer Erkenntnisse iterieren

So implementieren Sie Produktanalysen

Die Implementierung von Produktanalysen umfasst mehrere grundlegende Schritte:

1. Bestimmen Sie die Bereitschaft. Produktanalysen sind am effektivsten, wenn ein Produkt eine gewisse Grundakzeptanz erreicht hat. Für Produkte in der Frühphase mit einer kleinen Nutzerbasis bieten qualitative Forschungsmethoden möglicherweise umsetzbarere Erkenntnisse.
2. Richten Sie die Analysen an den Geschäftszielen aus. Definieren Sie messbare Ziele, wie zum Beispiel die Steigerung der Akzeptanz von Funktionen, die Verbesserung der Einarbeitung oder die Verringerung der Abwanderung.
3. Erstellen Sie einen Tracking-Plan. Ereignisse sind die Bausteine der Produktanalyse. Jedes Ereignis steht für eine Benutzeraktion (zum Beispiel Klick auf eine Schaltfläche, Absenden eines Formulars, Kauf). Ein solider Tracking-Plan sollte Folgendes umfassen:

1. • Wichtige Ereignisse und zu erfassende Ereigniseigenschaften.
   • Attribute auf Benutzer- und Kontoebene.
   • Gewünschte Trichterpfade und Nutzungsabläufe.

4. Wählen Sie die richtigen Tools. Produktanalyse-Tools bieten unterschiedliche Grade an Flexibilität, Segmentierung, Visualisierung und Integration. Viele Teams kombinieren Produktanalysen auch mit einer Kundendatenplattform (Customer Data Platform, CDP) wie Twilio Segment oder RudderStack.
5. Rüsten Sie das Produkt aus. Integrieren Sie Analyse-SDKs in Ihre App oder Website, um die definierten Ereignisse zu erfassen. Eine ordnungsgemäße Qualitätssicherung gewährleistet Genauigkeit und Datenintegrität.

So verwenden Sie Produktanalysen

Sobald das System eingerichtet ist, verwenden Teams Produktanalysen wie folgt:

• Trichter visualisieren. Identifizieren Sie, wo Nutzer während wichtiger Abläufe, wie zum Beispiel Onboarding oder Checkout, abspringen.
• Kundenbindung und Engagement messen. Verfolgen Sie, wie oft Nutzer zurückkehren und wie sie im Laufe der Zeit interagieren.
• Nutzer segmentieren. Analysieren Sie das Verhalten nach Kohorten (zum Beispiel Testnutzer gegenüber zahlenden Nutzern, Regionen oder Akquisitionskanälen).
• Reibungspunkte identifizieren. Erkennen Sie Funktionen oder Workflows, bei denen Nutzer die gewünschten Aktionen abbrechen oder nicht abschließen.
• Optimieren Sie Experimente. Verwenden Sie A/B-Testtools, um Hypothesen zu validieren und schnell zu iterieren.

Beispiele für Produktanalysen in der Praxis sind unter anderem die folgenden:

• Eine Fintech-App reduziert Support-Tickets, indem sie fehlgeschlagene Anmeldeversuche verfolgt und die Benutzererfahrung bei der Passwortwiederherstellung verbessert.
• Ein E-Commerce-Unternehmen steigert die Konversionsrate, indem es ermittelt, welche Produktfilter zu den meisten Käufen führen.
• Eine SaaS-Plattform erhöht die Kundenbindung, indem sie gezielte In-App-Nachrichten basierend auf Inaktivität versendet.

Produktanalyse-Tools

Das richtige Produktanalyse-Tool hängt von der Größe Ihres Unternehmens, der Datenreife und dem Tech-Stack ab. Zu den beliebten Produktanalyse-Tools gehören die folgenden:

• Google Analytics 4 (GA4). GA4 ist kostenlos und weit verbreitet und bietet ereignisbasiertes Tracking und Integration mit Google Ads.
• Mixpanel. Dieses Tool konzentriert sich auf Produkt-Ereignis-Tracking, Kohortenanalyse und Trichtervisualisierung.
• Amplitude. Amplitude bietet erweiterte Verhaltensanalysen, Experimente und prädiktive Analysen.
• Heap. Diese App erfasst automatisch Benutzerinteraktionen (kein Code-Tagging erforderlich).
• PostHog. Diese Open-Source-Analyse-App bietet Sitzungsaufzeichnung und Feature-Flags.
• Twilio Segment. Segment ist eine CDP, die Benutzerdaten an Analyse-, CRM-, Marketing- und andere Tools weiterleitet.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören die folgenden:

• Echtzeit-Dashboards
• Trichter- und Retention-Analyse
• Segmentierung und Kohorten
• A/B-Testfunktionen
• rollenbasierter Zugriff und Datenverwaltung

Produktanalyse versus Marketinganalyse

Obwohl sie sich ergänzen, dienen Produktanalyse und Marketinganalyse unterschiedlichen Zwecken:

Die Produktanalyse unterstützt die Optimierung des gesamten Trichters, indem sie dort ansetzt, wo die Marketinganalyse aufhört, und das Verhalten der Benutzer nach ihrer Ankunft verfolgt.

Datenschutz und Compliance in der Produktanalyse

Angesichts der Ausweitung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO, CCPA und HIPAA müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Produktanalysepraktiken den gesetzlichen Standards entsprechen.

Zu den wichtigsten Compliance-Aspekten gehören die folgenden:

• Minimierung der Verwendung personenbezogener Daten
• Angebot von Opt-out- oder Cookie-Zustimmungsmechanismen
• sichere Speicherung von Daten und Beschränkung des Zugriffs
• Aufrechterhaltung klarer Richtlinien zur Datenaufbewahrung

Einige Analyse-Tools bieten Anonymisierungsfunktionen und serverseitiges Tracking, um Compliance-Risiken zu reduzieren. Unternehmen, die in sensiblen Branchen wie dem Finanzwesen oder dem Gesundheitswesen tätig sind, müssen Tools wählen, die strengere Sicherheits- und Datenschutzstandards erfüllen.

Häufige Fehler bei der Produktanalyse, die es zu vermeiden gilt

Viele Teams nutzen Produktanalysen nicht ausreichend oder falsch, was zu Ressourcenverschwendung oder irreführenden Schlussfolgerungen führen kann. Häufige Fallstricke sind:

• Zu viele Ereignisse verfolgen. Ohne Fokus werden Dashboards unübersichtlich und Erkenntnisse unklar.
• Tracking nicht an Zielen ausrichten. Daten ohne geschäftlichen Kontext führen zu irrelevanten Schlussfolgerungen.
• Qualitätssicherung überspringen. Schlechte Ereignisinstrumentierung führt zu ungenauen oder fehlenden Daten.
• Qualitative Eingaben ignorieren. Die Kombination von Produktanalysen mit Nutzerinterviews, Umfragen oder Sitzungsaufzeichnungen liefert einen besseren Kontext.
• Datenschutzrisiken übersehen. Das Sammeln von zu vielen personenbezogenen Daten kann zu Verstößen gegen gesetzliche Vorschriften führen.