Was sind Produktanalysen?

Product analytics is a type of business intelligence software that captures and exposes usage patterns from digital products like web and mobile applications via event tracking, event properties, and event and property grouping. This data informs decisions about how to improve the product experience, increase product engagement, and drive business outcomes. Usage data tends to be more reliable than user surveys and product testing alone.

Ein Video, das erklärt, was Produktanalysen sind und wie sie funktionieren

Warum sind Produktanalysen wichtig?

Die Unternehmen von heute müssen sich eine digitale Denkweise zu eigen machen, um ihre Kunden bestmöglich zu bedienen (und sicherzustellen, dass sie ihnen treu bleiben). Software-Benutzer erwarten Tools, die nahtlos, intuitiv und ansprechend sind – ganz gleich, ob sie eine Anwendung privat oder bei der Arbeit verwenden. Für Unternehmen, die diese Erwartungen erfüllen müssen, beginnt die Verbesserung des eigenen digitalen Produkts damit, dass sie verstehen, wie die Nutzer damit interagieren. Produktanalysen bieten eine grundlegende Datenschicht, die Unternehmen nutzen können, um das Benutzererlebnis zu messen und zu optimieren.

Wer nutzt Produktanalysen?

Produktmanager, Benutzererlebnis-Designer (UX-Designer) und Wachstumsstrategen nutzen Produktanalysen (manchmal auch als „Click-Tracking“ oder „Click-Path-Analysen“ bezeichnet), um digitale Interaktionen innerhalb ihrer Apps, Websites und Geräte nachzuverfolgen. HR- und IT-Manager verlassen sich ebenfalls auf Analysen, um zu beurteilen, wie effektiv ihre Onboarding-Programme sind, um Strategien zur Verbesserung der Produktivität zu entwickeln und die Einhaltung von Vorschriften in wichtigen Bereichen wie der Sicherheit zu gewährleisten.

Welche Erkenntnisse liefert die Produktanalyse?

The way the data is grouped and queried plays a major role in how useful product analytics are to the product manager, UX designer, or growth strategist. The same is true for employee-facing roles, be they in HR, change management, or information security. Some of the most common ways to understand product usage include:

• Trends: Erfassen Sie die Nutzeraktivität bei bestimmten Funktionen oder Seiten und vergleichen Sie diese mit anderen Teilen des Produkts über einen bestimmten Zeitraum hinweg oder mit einem einzelnen Teil des Produkts über zwei unterschiedliche Zeiträume hinweg.
• Funnel: Verfolgen Sie nach, wie hoch die Absprungrate bei jedem Schritt in einer bestimmten Untergruppe von Funktionen und Seiten des Produkts ist. Mit einer Funnelanalyse kann eine beliebige Kombination von Schritten in beliebiger Reihenfolge überprüft werden.
• Pfade: Sehen Sie sich alle Product Journeys an, die Nutzer entweder vor oder nach einer bestimmten Interaktion unternommen haben, und messen Sie, wie häufig oder wie selten der nächste Schritt ausgeführt wird. Im Gegensatz zu Funneln umfassen Pfade alle möglichen vor- oder nachgelagerten Interaktionsszenarien.

Weshalb sollte ich Produktanalysen verwenden?

Nutzereinblicke und ROI

Bis vor Kurzem wurden Produktentscheidungen danach beurteilt, ob eine Funktion rechtzeitig veröffentlicht wurde oder nicht. Mithilfe von Produktanalysen können Produkt- und UX-Teams die Effektivität ihrer Strategien oder die Benutzerinteraktion und deren Return on Investment (ROI) besser nachvollziehen. Die Daten aus dem Tracking von In-App-Ereignissen helfen Produktteams dabei herauszufinden, welche Teile des Produkts wie oft und von wem verwendet werden und welche Pfade im Produkterlebnis zu den wichtigsten Ergebnissen führen.

At IHS Markit, the team uses product analytics to pinpoint which features get little to no use, so they can retire them and reduce technical debt. Data from their product analytics system also helps them understand which users were accessing those features, so they can connect with them directly to find a new workflow to achieve a similar outcome.

Wachstum und Experimentieren

Product analytics unlocks the metrics by which hypotheses are made and meaningful engagement is measured: adoption by monthly active users (MAU), adoption by daily active users (DAU), stickiness by return rate over time, breadth across features or products, depth across users in a specific cohort or account, and how they relate to business metrics. With product analytics, product managers, UX designers, growth strategists, and change managers can observe a challenge or opportunity, develop a plan, deploy the change, measure outcomes, and iterate with minimal latency or dependencies.

Erfolgreiche digitale Transformation

Eine erfolgreiche digitale Akzeptanzstrategie integriert Produktanalysen in den Spielplan. Robuste Analysen helfen Managern nicht nur dabei, zu sehen, wie gut Mitarbeiter zum Beispiel eine neue Produktfunktion nutzen. Sie ermöglichen es Teams auch, bestehende Workflows und das Verhalten der Mitarbeiter innerhalb der Software und Software-übergreifend zu analysieren, um Entscheidungen über zukünftige App-Käufe und empfohlene Best Practices zu treffen. Indem sie sicherstellen, dass ein digitaler Akzeptanzplan zur Unternehmenskultur und zu den Gewohnheiten des Unternehmens passt, erhöhen die Manager die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Plan zum Erfolg führt.

Wie werden Produktanalysen verwendet?

Für Produktmanager, UX-Designer und Change Manager beginnt die Anwendung der Produktanalyse mit einer Frage, die zu beantworten ist. Zu den Beispielen für häufig gestellte Fragen, die mit der Produktanalyse beantwortet werden können, zählen:

• Wie würde sich eine Änderung am Erlebnis auf die Interaktion auswirken?
• Welche Funktionen sollten wir einstellen, um die Ergebnisse zu verbessern?
• Welche Wechselwirkungskombination trägt am meisten zur Conversion bei?
• Warum „haften“ bestimmte Produkte in meinem Portfolio besser als andere?
• Where are the biggest frictions and leaks during onboarding?

Mithilfe von Produktanalysetools können Unternehmen ihre Produkterkenntnisse auch mit Benutzeranalysen und anderen Betriebskennzahlen in Beziehung setzen. So erhalten sie eine klare Übersicht darüber, wie sich das Produkt auf das Verhalten auswirkt und zu wichtigen Unternehmensergebnissen führt, z. B. zu einer Verringerung der Supportanfragen, einer höheren Produktivität und einem insgesamt höheren ROI für ihre Software.

Welche Art von Daten verfolgt die Produktanalyse?

Produktanalyselösungen erfassen normalerweise zwei Arten von Daten zu Nutzerinteraktionen:

1. Ereignis-Tracking: Nutzeraktionen werden im Allgemeinen als „Ereignisse“ bezeichnet. Zu Ereignissen zählen Klicks, Folien, Gesten (für Mobilgeräte und andere Gerätetypen), Wiedergabebefehle (für Audio und Video), Downloads, Laden von Seiten und Ausfüllen von Textfeldern. Das Ereignis enthält den Elementtyp, den Namen des Elements und die vom Nutzer durchgeführte Aktion. Allgemeine Beispiele für Ereignisse sind „Konto erstellen“, „Zur Liste hinzufügen“, „Feedback senden“, „Neuen Benutzer eingeben“, „Bericht ausführen", „Dashboard freigeben", „Option auswählen", „Lernprogramm abspielen“, „Ansicht ändern“ und „Onboarding abschließen“.
2. Ereigniseigenschaften: Wie die spezifischen Attribute der verfolgten Interaktionen zu verstehen sind, das erklären die Ereigniseigenschaften. Produktmanager, UX-Designer und Wachstumsstrategen interessieren sich nicht nur dafür, ob etwas passiert ist. Sondern sie wollen auch etwas über den Kontext wissen, durch den sich eine Aktivität von einer Auswirkung unterscheidet, wenn man sie im Längsschnitt analysiert. Zu den Ereigniseigenschaften können Details wie Zeit, Dauer, Anzahl, Gerät, Softwareversion, Geografie, Benutzer-Demografie, feste Benutzerkonten-Demografie, Elementeigenschaften (wie Farbe, Größe, Form), boolesche Variable (wie Anmeldung: Ja/Nein) und benutzerdefinierte Attribute (wie Einfach/Pro/Unternehmen) zählen.

Wie ist die Produktanalyse entstanden?

For today’s product managers, UX designers, and growth strategists, product analytics is the key to building a product roadmap and driving innovation and continuous improvement. Where web properties were historically judged by metrics that revealed little about the relationship between digital products and business objectives—page views and session duration—the modern app-based web and mobile internet is powered by more telling and contextual interactions: events, engagement, and journeys.

Die Verlagerung hin zu aussagekräftigen Erkenntnissen ist insbesondere in Multi-App-Portfolios relevant – vor allem über Plattformen und Geräte hinweg. Dort bestimmen das Tracking und die Korrelation verschiedenster Produktdaten das Design, die Funktionalität und die Experimente, die die Produktstrategie und das Wachstum vorantreiben. Unternehmen profitieren jetzt von den Vorteilen der Produktanalyse nicht nur für die Software, die sie für ihre Kunden entwickeln, sondern auch für ihre mitarbeiterorientierten Anwendungen.

Warum sind Produktanalysen wichtig für die digitale Akzeptanz?

Die Produktanalysen sind wichtig für die digitale Akzeptanz, denn um beurteilen zu können, ob Mitarbeiter den größtmöglichen Nutzen aus der Software ziehen, müssen Manager in der Lage sein zu verfolgen, wie die Software genutzt wird und auf welche Hindernisse die Mitarbeiter bei der Nutzung der Software und darüber hinaus gegebenenfalls stoßen. In der heutigen Arbeitswelt haben die verschiedenen Mitarbeiter unterschiedliche Bedürfnisse und Probleme, wenn es um Apps geht. Robuste Analysen sind unerlässlich, um die besten Wege zu finden, Reibungsverluste zu reduzieren und die Softwareerfahrung für das gesamte Unternehmensteam zu optimieren.

Wie implementieren Sie Produktanalyse-Software?

Es ist wichtig, eine Produktanalyselösung zu wählen, die automatisch alle Daten Ihres Produkts sammeln und es Ihnen ermöglicht, sie rückwirkend zu untersuchen. Das bedeutet, dass Sie Ihre Lösung implementieren und sofort auf die Daten zugreifen können, die Sie benötigen, wenn verschiedene Fragen auftauchen, anstatt Ereignisse zu markieren und zu warten, bis genügend Daten gesammelt wurden, um Antworten zu erhalten oder Maßnahmen zu ergreifen.

Außerdem sollten Sie eine Lösung wählen, die benutzerfreundlich ist, sodass jeder in Ihrem Unternehmen leicht auf die Daten zugreifen kann, und die ohne technische Hilfsmittel einfach zu installieren ist.

Ist Google Analytics ein gutes Tool für Produktanalysen?

Google Analytics ist ein leistungsfähiges Tool, aber die Einblicke, die es bietet, sind in ihrem Umfang begrenzt und eher für Webanalyse, SEO und Marketing als für echte Produktanalyseanwendungen konzipiert.

Sie ist nicht in der Lage, wirklich jeden Aspekt der User Journey in Ihren Anwendungen zu untersuchen. Außerdem müssen Sie die Ereignisse, die Sie interessieren, im Voraus markieren, können also das Benutzerverhalten nicht rückwirkend untersuchen. Google Analytics kann Benutzer auch nicht nach bestimmten Kriterien wie ihrer Rolle, ihrem Unternehmen oder ihrer Interaktion mit Ihrer Plattform segmentieren.

Ohne diese Fähigkeiten ist es schwierig, wirklich zu erkennen, wo Ihr Produkt verbessert oder optimiert werden kann.

Warum ist Pendo die ideale Produktanalyselösung?

Now you have the answer to “what is product analytics” and we have the solution. Pendo’s product analytics capture everything that happens in your product from the moment you install it. The analytics work retroactively from your install date, so you can call up any of that data whenever you need it without having to tag features or events beforehand. And you don’t need any help from engineering to get it set up and start collecting insights—just install a snippet of JavaScript on your app.

Mit Pfaden, Trichtern, Daten-Explorer, Product Engagement Score und anderen Funktionen von Pendo können Sie die gesammelten Daten nutzen, um Bereiche zu identifizieren, in denen die Customer Journey verbessert und optimiert werden kann, um Reibungspunkte zwischen Nutzern aufzudecken und zu beheben und um Cross-Sell-/Upsell-Möglichkeiten auf der Grundlage des Nutzerverhaltens zu identifizieren.

Pendo also seamlessly integrates with a wide range of other platforms, including Salesforce, Hubspot, Zendesk, and Slack. Explore our integrations here!

Wo kann ich mehr über Produktanalysen erfahren?

For those looking to dig a little deeper into product analytics, there are a number of books on the subject, including “High Growth Handbook” by Elad Gil and “Practical Web Analytics for User Experience” by Michael Beasley. Coursera also offers online courses on digital product management and actionable product analytics. Pendo has published information on how to collect product insights and drive feature adoption. It has also published content on how the right digital adoption solution leverages product analytics and the role product analytics plays in bringing about successful digital transformation.

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