Bewährte Praktiken der Software-Produktanalyse

Intro

Produktanalytik ist der Schlüssel zu intelligenten Entscheidungen in der Produktentwicklung. Unternehmen arbeiten hart daran, Funktionen zu entwickeln, die die Nutzer bei der Stange halten. Sie müssen jedoch sicherstellen, dass diese Funktionen tatsächlich den Bedürfnissen der Nutzer entsprechen. Das ist genau das, was die Produktanalyse in erster Linie bezweckt. Sie hilft dabei, Produkte zu entwickeln, die die Nutzer wirklich lieben und langfristig nützlich finden.

Wenn Sie ein Produkt haben, das Sie mit Hilfe von Analysen optimieren wollen, oder wenn Sie einfach nur neugierig auf dieses Gebiet sind, lesen Sie weiter, um praktische Tipps und Strategien zu entdecken, mit denen Sie sich bei Produktbewertungen auszeichnen können.

Einrichtung einer effektiven Produktanalyse mit KPIs

Bei der Vielzahl unterschiedlicher Produkte scheitern 14 % der Softwareprojekte völlig. Das bedeutet, dass sie nicht nur das Budget oder den Zeitplan überschreiten, sondern völlig aus dem Ruder laufen. Deshalb lohnt es sich, die Produktanalyse so früh wie möglich einzuführen, um solche tödlichen Folgen zu vermeiden.

Klare Ziele und Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) sind die Grundlage für eine erstklassige Produktdatenanalyse. Bevor Sie anfangen, in Daten zu schwimmen, nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um zu formulieren, wie Erfolg für Ihr Produkt aussieht...

Okay, schwimmen!

Quelle

Die KPIs, auf die Sie sich konzentrieren müssen, hängen von Ihrem Unternehmen ab, daran besteht kein Zweifel. Aber wenn es um SaaS-Anwendungen geht, sind dies die wichtigsten KPIs, um die sich das Produktmanagement-Team kümmern sollte:

• Kundenbindungsrate (CRR): Diese Kennzahl definiert die Fähigkeit der Plattform, bestehende Kunden zu binden und sie dazu zu bringen, die App immer wieder zu nutzen. Normalerweise wird dieser Teil als integrale Metrik des Produkts betrachtet.
• Net Promoter Score (NPS): Hier versucht das Produktteam, die Wahrscheinlichkeit der Weiterempfehlung des Nutzers an seine Freunde oder Kollegen zu bestimmen und das Mundpropaganda-Potenzial zu bewerten.
• Kundenabwanderungsrate: Sie gibt die Anzahl der Nutzer an, die die Nutzung der Plattform aus irgendeinem Grund eingestellt haben. Das Sammeln dieser Daten klingt nach einer einfachen Aufgabe - hinterlassen Sie einfach einen Fragebogen für jeden abgemeldeten Nutzer oder eine Follow-up-E-Mail. Aber die Verbesserung dieser Rate hat viele Möglichkeiten. Sie können z. B. eine prädiktive Analyse implementieren - KI-Tools für ein besseres Content Marketing werden sich als nützlich erweisen.
• Kundenlebensdauer-Wert (CLTV): Mit einer einfachen Formel kann das Produktteam herausfinden, wie viel Umsatz das Unternehmen mit einem einzelnen Nutzer vom ersten Start bis zur letzten Abmeldung erzielen kann. Die Weiterverwendung dieser Daten hat die größtmögliche Reichweite, so dass dem Himmel keine Grenzen gesetzt sind.
• Monatlich wiederkehrende Umsätze (MRR): Diese Kennzahl spricht für sich selbst. Sie hilft dem Unternehmen bei der Umsatz-, Finanz- und Budgetplanung, um neue Funktionen zu finanzieren und das Produkt noch bequemer und funktionaler zu machen.

Es handelt sich nicht um eine vollständige Liste von Kennzahlen für ein Produktteam, sondern um einige der üblichen Dinge, die Ihnen ein Gefühl vermitteln. So können Sie sicher sein, dass die von Ihnen gesammelten Daten nicht nur eine Flut sind, sondern ein gezielter Strom, der die Grundlage für eine sinnvolle Analyse bildet.

Sie können auch Analysetools auswählen, die genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, und sicherstellen, dass sie mit Ihren Zielen übereinstimmen. Einige dieser Tools führen Sie durch die gesamte Einrichtung, so dass Sie nicht jede Kennzahl manuell eingeben müssen.

Es gibt unzählige verschiedene Produktanalysetools auf dem Markt, aber einige von ihnen sind die zuverlässigsten und am weitesten verbreiteten: Amplitude, Mixpanel und Google Analytics.

Datenerhebung und Qualität

Damit Ihre Analysen aussagekräftig sind, kommt es auf die besten Daten an. Sie müssen solide Prozesse für die Datenerfassung einrichten. Überprüfen und bereinigen Sie Ihre Daten regelmäßig, um eventuelle Fehler zu beseitigen. Denken Sie daran, dass es nicht darum geht, Unmengen von Daten zu haben - mehr ist nicht immer besser.

Versuchen Sie, Informationen zu sammeln, die punktgenau und nützlich sind. Hier sind also die Regeln, damit das gelingt:

1. Implementieren Sie automatisierte Kontrollen zur kontinuierlichen Überwachung der Datenqualität in Echtzeit, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.
2. Erforschen Sie fortschrittliche Analysetechniken wie Kohortenanalyse, prädiktive Modellierung und Anomalieerkennung, um tiefere Einblicke aus Ihren Daten zu gewinnen.
3. Förderung der Zusammenarbeit zwischen Produkt-, Technik- und Datenteams, um eine gemeinsame Vision für Data Governance und Qualitätssicherung zu schaffen.
4. Integrieren Sie Echtzeit-Benutzerfeedback in die Datenanalyse und nutzen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Stimmungsanalyse für umfassendere Erkenntnisse.
5. Verbessern Sie A/B-Tests mit fortschrittlichen statistischen Methoden wie Bayes'schen Analysen und multivariaten Tests, um genauere und differenziertere Ergebnisse zu erzielen. \

Diese Schritte stellen sicher, dass Sie nicht nur Daten sammeln, sondern genau das, was Sie brauchen. Das eröffnet die Möglichkeit, wirklich datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Benutzer-Segmentierung

Die Nutzersegmentierung wirkt wie ein Vergrößerungsglas, das Ihnen einen genaueren Blick auf eine Vielzahl von Nutzerverhaltensweisen ermöglicht. Durch die Ermittlung aussagekräftiger Segmente - seien es demografische Daten, Verhaltensmuster oder Benutzerpräferenzen - können Sie eine wahre Fundgrube an Erkenntnissen freilegen. Ein nutzerzentrierter Ansatz gibt den Ton für zukünftige produktinterne Content-Marketing-Strategien und Akquisitionskampagnen an.

Quelle

Mit einem differenzierten Verständnis der Unterschiede zwischen den Segmenten und ihren Bedürfnissen können Sie Ihre Produktentscheidungen und -strategien zielgerichteter und präziser gestalten.

Konversionstrichter-Analyse

Betrachten Sie die Konversionstrichter als Ihren Fahrplan für die Nutzerinteraktion. Wenn Sie jede Phase - von der Wahrnehmung bis zur Konversion - aufschlüsseln, erkennen Sie die Engpässe und ebnen den Weg für eine reibungslosere Nutzerreise. Bei diesem systematischen Ansatz geht es nicht nur darum, Nutzer anzulocken, sondern sie mit Leichtigkeit durch Ihr Produkt zu führen, ihr Engagement zu steigern und die Konversionsraten zu erhöhen.

Quelle

Ein einfaches Beispiel für einen Trichter könnte wie folgt aussehen:

• Bekanntheit: Die Nutzer entdecken Ihre Website zunächst über Anzeigen oder Suchergebnisse.
• Anmeldungsseite: Sie werden dann auf eine spezielle Anmeldeseite weitergeleitet, auf der sie ihren Namen und ihre E-Mail-Adresse angeben.
• Bestätigungsseite: Nachdem sie auf "Anmelden" geklickt haben, gelangen sie auf eine Bestätigungsseite, auf der ihnen für die Anmeldung gedankt wird.
• E-Mail-Bestätigung: Anschließend erhalten sie eine Bestätigungs-E-Mail, in der sie aufgefordert werden, auf einen Link zu klicken.
• Das Abonnement wurde bestätigt: Diejenigen, die dies tun, haben sich erfolgreich angemeldet.

Durch die Nachverfolgung der einzelnen Schritte können Sie feststellen, wo Nutzer abspringen, und den Prozess optimieren, um die Anmeldequoten zu erhöhen und einen reibungsloseren Ablauf von der Wahrnehmung bis zur Konversion zu gewährleisten.

Analyse des Verbleibs

Die Bindung von Nutzern ist genauso wichtig wie die Gewinnung von Nutzern. Tatsächlich ist die Nutzerbindung der beste Weg, um das Geschäft zu steigern. Ermitteln Sie Muster und Faktoren, die die Nutzerabwanderung beeinflussen. Mit diesem Wissen können Sie gezielte Strategien zur Stärkung der Nutzerbindung umsetzen. Sie gewinnen, wenn Sie verstehen, was Nutzer dazu bringt, immer wieder zurückzukehren.

Wenn wir wieder ein SaaS-Produkt als Beispiel nehmen, werden die folgenden Tipps helfen:

1. Erstellen Sie einen Plan für das Onboarding, um einen reibungslosen und intuitiven Ablauf zu gewährleisten.
2. Nutzen Sie die progressive Profilerstellung, um schrittweise wichtige Benutzerinformationen zu sammeln und so Reibungsverluste zu verringern.
3. Lancieren Sie gezielte Kampagnen, um die Benutzer zu erziehen und zu ermutigen, wenig genutzte Funktionen zu erkunden und zu übernehmen.
4. Bieten Sie In-App-Tutorials, Tooltips und Hilfeabschnitte an, um die Nutzer anzuleiten und den Wert fortgeschrittener Funktionen zu verdeutlichen.
5. Ermöglichen Sie es den Nutzern, ihr eigenes Engagement und ihre Leistungen innerhalb des Produkts zu verfolgen.

A/B-Tests und Experimente

A/B-Tests sind das Labor der Produktanalytik. Sie ermöglichen es Ihnen, mit Funktionen zu experimentieren und Daten über die Präferenzen der Nutzer zu sammeln. Führen Sie kontrollierte Experimente durch, um Varianten zu vergleichen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dieser iterative Prozess bildet die Grundlage für die Weiterentwicklung Ihres Produkts auf der Grundlage von Nutzerfeedback und -präferenzen und führt zu einer kontinuierlichen Verbesserung.

Um ein einfaches Beispiel für die Durchführung von A/B-Tests zu geben, nehmen wir an, wir führten einen A/B-Test in einer hypothetischen SaaS-Anwendung durch, um zwei Varianten der Preisseite zu vergleichen.

• Version A hob das monatliche Abonnement mit geringeren Anschaffungskosten hervor.
• Bei der Version B wurde ein Jahresabonnement mit einem ermäßigten Tarif hervorgehoben. \

Nach einem zweiwöchigen Test zeigte Version B einen Anstieg der Konversionsraten um 20 % und einen Rückgang der Abwanderung von Jahresabonnenten um 15 %. Daraufhin haben wir die Änderungen aus Version B übernommen, was zu einer deutlichen Verbesserung des Gesamtumsatzes und der Kundenbindung führte.

Integration von Benutzer-Feedback

Quantitative Daten sind ein Schwergewicht, aber sie gewinnen an Tiefe, wenn Sie qualitative Erkenntnisse einbeziehen. Machen Sie es sich zur Aufgabe, das Feedback der Nutzer aktiv in Ihre Analysen einzubeziehen. Nehmen Sie sich eine Minute Zeit, um zu prüfen, wie genau Sie das tun können.

Methode zur Sammlung von Feedback	Profis	Nachteile	Am besten geeignet für
Erhebungen und Fragebögen	Strukturierte Einblicke Quantitative Daten	Niedrige Antwortquoten Begrenzter Kontext	Allgemeines Feedback
In-App-Feedback-Formulare	Erfasst das Feedback des Augenblicks	Kann die Benutzererfahrung unterbrechen Begrenzt auf In-App-Interaktionen	Erkenntnisse in Echtzeit
Zuhören in den sozialen Medien	Erfasst die öffentliche Meinung	Begrenzte Kontrolle über Diskussionen Lärm von nicht verwandten Themen	Wahrnehmung der Marke
Interaktionen mit dem Kundensupport	Direkte Einblicke in die Probleme der Nutzer	Beschränkt auf Nutzer mit Problemen Vorliebe für negative Rückmeldungen	Problemlösung
Nutzeranalyse und Verhaltensanalyse	Beobachtet tatsächliche Benutzeraktionen	Begrenzt auf verhaltensbezogene Daten Fehlender Kontext hinter den Aktionen	Verstehen von Benutzerinteraktionen
Umfragen zum Net Promoter Score (NPS)	Misst die allgemeine Nutzerzufriedenheit	Vereinfacht	Verfolgung der Zufriedenheit auf hohem Niveau
Kundenbefragungen und Fokusgruppen	Vertiefte qualitative Einblicke	Ressourcenintensiv Kleine Stichprobengröße	Verständnis für differenzierte Nutzerperspektiven

Ob durch Umfragen, Interviews oder die Beobachtung von Social-Media-Chats - diese Tools vermitteln Ihnen ein umfassendes Bild der Nutzerstimmung. Es ist eine wunderbare Symbiose - harte Daten arbeiten Hand in Hand mit den Geschichten der Nutzer und bereichern so Ihren Entscheidungsprozess.

Zögern Sie nicht, bis Ihre Produkte keine Analyse mehr benötigen 🙃.

Um ein Profi in Sachen Produktanalyse zu werden, bedarf es einer sorgfältigen Planung, einer nutzerorientierten Denkweise und des Engagements, immer besser zu werden. Die klare Definition Ihrer Ziele, die Nutzung fortschrittlicher Analysemethoden und die Berücksichtigung von Nutzerfeedback sind Schlüsselfaktoren für Entscheidungen, die wichtig sind und das Nutzererlebnis verbessern.

Wenn es darum geht, Nutzer an sich zu binden, ist die Analyse der Kundenbindung durch Segmentierung und proaktive Strategien ein wirklich effektives Hilfsmittel für den Aufbau von Loyalität. Echtzeit-Feedback-Tools, wie z. B. das Eintauchen in Chats des Kundensupports und NPS-Umfragen, bieten direkte Einblicke für die schnelle Behebung von Problemen und halten den Zufriedenheitsgrad im Auge.

Es geht darum, flexibel zu bleiben, dynamische Feedbackschleifen zu schaffen und den Erwartungen der Benutzer immer einen Schritt voraus zu sein. Wenn Sie diese Praktiken einbeziehen, werden Sie sehen, dass Ihre Produktentwicklungsentscheidungen nicht nur mithalten, sondern die Erwartungen der Nutzer in einem wettbewerbsintensiven Markt ständig übertreffen.