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Benutzeranalysen

What are user analytics?

User analytics are a type of business intelligence software that combine customer behavior data from web and mobile applications with profile and persona attributes to create a holistic view of the user and the user experience. Unlike purely qualitative views of the user, like surveys and interviews, user analytics link behavioral data about what users do with profile and persona data about who they are to give companies a clearer view of user cohorts.

Product managers, customer success managers, and digital marketers can use this data—even combining it with customer surveys and feedback—to better segment their customer base and take steps to engage the right groups of users with the most relevant experiences to more efficiently drive business growth and customer retention.

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:

  1. Segmente: In einer Produktanalyseansicht, in der Nutzungsdaten in Trends, Funnels und Pfade unterteilt sind, bietet die Segmentierung der Eingabedaten nach Nutzer- oder Kontoeigenschaften umsetzbarere Einblicke als die Segmentierung nur nach Funktionen und Seiten. Segmente können nach Nutzer, Nutzungsereignissen, Umfragedaten sowie nach externen Quellen wie Empfehlungskanal oder Daten aus Marketing- und Vertriebsmanagementsystemen definiert werden.
  2. Retention: By grouping user and usage data, companies can understand which cohorts find the product to be sticky—and which don’t. Retention funnels usually look at historical return rates among a specific group of users by a chosen duration of time, like hours, days, weeks, months, or years.

Was ist der Nutzen der Benutzeranalyse?

Der Nutzen von Benutzeranalysen lässt sich in zwei große Kategorien einteilen: Unternehmenseinblicke und Maßnahmen. Schauen wir uns die einzelnen Punkte genauer an:

  1. Unternehmenseinblicke
    User analytics have advanced the way companies understand and segment their customer base. By enabling product teams to create dashboards that group and filter product interaction data by both behavioral cohort and profile attributes, user analytics tools provide the connective tissue between the customer experience and key business metrics like customer acquisition cost (CAC), net revenue retention (NRR), and lifetime value (LTV).
  2. Maßnahmen
    User analytics drawn from web and mobile app interactions also provide an opportunity to further engage with user cohorts. Notifications, tutorials, offers, and guides are all methods that product managers, customer success managers, and digital marketers can use to target, influence, and promote behavior change or new behaviors among specific segments of the customer base directly within the product. These are all faster and more customized—and, in many cases, more effective—approaches to steering user activity than changing the product altogether.

Wie sehen die Anwendungsfälle für Benutzeranalysen aus?

User analytics help companies understand and guide groups of customers to successful outcomes. Segmenting the customer base from user behaviors is an effective way to answer important questions that can drive business results:

  • Welche Verhaltensweisen sind frühe Signale für die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung?
  • Welche Profileigenschaften tragen zur Funktionsbindung bei?
  • Warum führt eine Funktionsvariation dazu, dass Benutzer sich anders verhalten?
  • Wie wirken sich Kundensparte, Gerätetyp oder Empfehlungskanal auf die Ergebnisse aus?
  • Wann sind die wertvollsten Kohorten zu Benutzern geworden?

As an example, Labcorp used analytics in Pendo to find that users were dropping out of the new user registration process on its patient portal for two reasons: Adding an extra space at the end of a name created an error message, and a third-party authentication tool was taking too long to load. The team shared that information with their development teams and the third-party partner to resolve the issues and support tickets dropped by 99%.

Wie hat sich die Benutzeranalyse entwickelt?

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.

In contrast, user analytics provide quantitative data to build user cohorts that are based on a combination of digital behaviors, context, and user profile data. For each user, the analytics database is populated with a stream of actions plus properties including date and time, location, device and system type, specific user and query inputs, referral channel, and much more. For users who have been identified, the database also includes all known demographic and firmographic data. The behavior data is immutable, while the profile data can be changed and updated over time.

From this data, user analytics enable cohorts to be derived from specific user behaviors or the combination of behaviors, profile details, context properties, or the intersection of multiple of these over a specified period of time. Behavior-based segmentation is not only more flexible, since cohorts can be as small as a single user or as large as the entire population, but also more relevant, since the actions on which the cohorts are based have already been observed, not presumed.

Wo kann ich mehr über Benutzeranalysen erfahren?

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.

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