Benutzeranalysen sind eine Möglichkeit, Benutzerdaten zu analysieren, um Unternehmen einen klareren Überblick über Benutzerkohorten zu geben. In der Regel wird eine Business-Intelligence-Software verwendet, um Daten zum Kundenverhalten aus Web- und mobilen Anwendungen zu kombinieren und so eine ganzheitliche Sicht auf den Benutzer und das Benutzererlebnis zu schaffen.
Produktmanager, Customer Manager und Digital-Marketing-Spezialisten können diese Daten nutzen – auch in Kombination mit Kundenumfragen und -feedback. So können sie ihren Kundenstamm besser segmentieren und Maßnahmen ergreifen, um die richtigen Benutzergruppen mit den relevantesten Erfahrungen einzubeziehen und so effizienter Unternehmenswachstum und Kundenbindung zu fördern.
Es gibt zwei übliche Wege, wie ein Produktmanager, Customer Success Manager oder Digital-Marketing-Spezialist sich Benutzeranalysedaten anzeigen lassen kann, um Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen:
Der Nutzen von Benutzeranalysen lässt sich in zwei große Kategorien einteilen: Unternehmenseinblicke und Maßnahmen. Schauen wir uns die einzelnen Punkte genauer an:
Mithilfe der Benutzeranalyse können Unternehmen Kundengruppen verstehen und sie zu erfolgreicheren Ergebnissen leiten. Das Segmentieren des Kundenstamms nach Benutzerverhalten ist eine effektive Methode, um wichtige Fragen zu beantworten, die die Unternehmensergebnisse beeinflussen können:
Beispielsweise nutzte Labcorp die Analysefunktionen von Pendo, um herauszufinden, dass Benutzer den Registrierungsprozess für neue Benutzer in seinem Patientenportal aus zwei Gründen abbrachen: Das Hinzufügen eines zusätzlichen Leerzeichens am Ende eines Namens führte zu einer Fehlermeldung, und das Laden eines Authentifizierungstools eines Drittanbieters dauerte zu lange. Das Team teilte diese Informationen mit seinen Entwicklungsteams und dem Drittanbieterpartner, um die Probleme zu lösen, und die Zahl der Supportanfragen sank um 99 %.
In der Vergangenheit hatten Unternehmen zwei grundlegende Möglichkeiten, den jeweiligen Markt zu unterteilen. Grobe demografische/firmografische Daten, die ein allgemeines Bild des Zielkäufers liefern, sowie Umfragen, die einer beliebigen Anzahl von Verzerrungen unterliegen.
Im Gegensatz dazu liefern Benutzeranalysen quantitative Daten, um Benutzerkohorten zu erstellen, die auf einer Kombination aus digitalen Verhaltens-, Kontext- und Nutzerprofildaten basieren. Für jeden Benutzer wird die Analysedatenbank mit einer Reihe von Aktionen sowie Eigenschaften wie Datum und Uhrzeit, Ort, Geräte- und Systemtyp, bestimmten Benutzer- und Abfrageeingaben, Empfehlungskanal und vielem mehr ausgefüllt. Für identifizierte Benutzer enthält die Datenbank auch alle bekannten demografischen und firmografischen Daten. Die Verhaltensdaten sind unveränderlich, während die Profildaten im Laufe der Zeit geändert und aktualisiert werden können.
Aus diesen Daten können mithilfe von Benutzeranalysen Kohorten aus einem bestimmten Benutzerverhalten oder der Kombination von Verhalten, Profildetails, Kontexteigenschaften oder einer Überschneidung mehrerer Kategorien über einen bestimmten Zeitraum abgeleitet werden. Die verhaltensbasierte Segmentierung ist nicht nur flexibler, da Kohorten so klein wie ein einzelner Benutzer oder so groß wie der gesamte Bestand sein können. Sie ist sogar auch relevanter, da die Handlungen, auf denen die Kohorten basieren, bereits beobachtet und nicht angenommen wurden.
Für alle, die sich eingehender mit Benutzeranalysen befassen möchten, gibt es eine Reihe von Büchern zu diesem Thema. Dazu zählen „Lean Analytics“ von Alistair Croll und Benjamin Yoskovitz. Coursera bietet auch Online-Kurse über Benutzerakquise im Gegensatz zu Benutzerbindung sowie Kunden- und Benutzeranalysen an. Pendo hat auch Inhalte veröffentlicht für diejenigen, die Benutzererkenntnisse umsetzen, Kundenabwanderung reduzieren und Kundenerweiterung fördern wollen.