12 Produktkennzahlen, die Sie für den Erfolg verfolgen sollten

Datentransparenz ist entscheidend für produktgetriebenes Wachstum, doch zu entscheiden, welche Produktkennzahlen verfolgt werden sollen, kann ein zeitaufwendiger Prozess sein.

Wenn Sie zu wenige Kennzahlen verfolgen, erhalten Sie ein unvollständiges Bild Ihres Produkts und Ihrer Kunden. Verfolgen Sie hingegen zu viele Kennzahlen ohne Struktur, droht eine Informationsüberflutung.

In diesem Leitfaden bieten wir eine Liste der wichtigsten Produktkennzahlen, die alle Organisationen verfolgen sollten, um nachhaltiges Wachstum zu unterstützen. Außerdem beleuchten wir das Warum hinter jeder dieser Kennzahlen, damit Sie strategischere Prozesse aufbauen können. Schließlich betrachten wir, wie Sie mit Optimizely Warehouse-Native Analytics ein vollständiges Bild sowohl der Daten innerhalb als auch außerhalb des Produkts gewinnen können.

Einfach ausgedrückt: Produktkennzahlen ermöglichen es Ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie erlauben Ihnen, Ihre Strategie über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg kontinuierlich anzupassen, um nachhaltiges Wachstum zu fördern.

In den frühen Phasen der Produktentwicklung könnte das so aussehen, dass Sie Produkthypothesen effektiver testen und potenzielle Probleme erkennen, bevor sie eskalieren. Wenn Sie dann mehr Engagement beobachten, könnten Sie beginnen, neue Funktionen einzuführen, die bei Ihrer Zielgruppe Anklang finden.

Mit dem richtigen Ansatz für Produktkennzahlen können Sie proaktiv auf Marktveränderungen und Nutzerprobleme reagieren. Und da Studien zeigen, dass 67 % der Abwanderung vermeidbar sind, wenn Probleme frühzeitig gelöst werden, wird deutlich, wie wichtig das ist.

Echtzeitanalysen durchzuführen ermöglicht es Ihnen, schneller auf Marktveränderungen und Nutzerprobleme zu reagieren. Doch die Verfolgung von Verhaltensanalysen über Kanäle hinweg ist der Schlüssel zu einem vollständigeren Bild.

Ohne die Integration von Analysen außerhalb des Produkts neben Ihren Produktkennzahlen könnten Ihnen entscheidende Erkenntnisse entgehen. Beispielsweise könnten Sie einen plötzlichen Rückgang der täglichen Nutzer erleben, der allein mit Produktdaten nicht zu erklären ist, aber mit Erkenntnissen aus dem Kundenservice verstanden werden kann.

Auf diese Weise sind Produktkennzahlen und Kundenerkenntnisse auch unerlässlich, um Teams auf gemeinsame Ziele auszurichten. Sie liefern eine gemeinsame Sprache, mit der Sie Abteilungen abstimmen und Stakeholder einbinden können.

Bei so vielen verfügbaren Daten über verschiedene Kanäle hinweg ist es entscheidend, die Erkenntnisse zu finden, die zu Ihrer spezifischen Produktvision und Ihrem Wachstumsplan passen.

In Ihrer anfänglichen Planung ist es wichtig, sich bewusst zu sein, dass manche Kennzahlen zunächst wichtig erscheinen mögen, aber tatsächlich kaum Dynamik oder Handeln auslösen. Diese gelten als Vanity-Metriken.

Ein häufiges Beispiel dafür ist die Verweildauer auf einer Seite. Isoliert und ohne Kontext betrachtet, könnte eine hohe Verweildauer bedeuten, dass ein Besucher von Ihrer Website gefesselt war – oder dass er seinen Monitor angelassen hat und dieser in den Leerlauf ging.

Der Schlüssel zur Entscheidung, welche Produktkennzahlen verfolgt werden sollen, besteht darin, eine Produkt-Analytics-Plattform zu wählen (wie Optimizely Warehouse-Native Analytics), die es Ihnen leicht macht:

Das AARRR-„Piraten“-Metrikmodell ist das gängigste innerhalb der Produkt-Analytics. Und obwohl Sie mit anderen Frameworks experimentieren können, etwa Dave McClures AARRR-Modell, um sich stärker auf Retention-Kennzahlen zu konzentrieren, bietet AARRR eine solide Grundlage für die meisten PLG-Unternehmen.

Jeweils für eine Phase der Customer Journey stehend, bedeuten die Buchstaben:

Im nächsten Abschnitt beleuchten wir, welche Kennzahlen Sie in jeder Kategorie verfolgen sollten und welche Auswirkungen deren Verfolgung auf Ihr Produktengagement und Wachstum haben könnte. Wir betrachten auch, wie Sie diese Produktkennzahlen verfolgen können.

Akquise-Kennzahlen liefern Ihnen Erkenntnisse darüber, wann jemand erstmals beginnt, Ihr Produkt zu nutzen. Sie helfen Ihnen zu verstehen, wie effektiv Sie neue Nutzer für Ihr Produkt gewinnen und welche Kanäle am erfolgreichsten Traffic generieren.

Eine der wichtigsten Produktkennzahlen für alle Softwareorganisationen, dies ist die Rate, mit der neue Nutzer auf Ihr Produkt onboardet werden. Die Akquiserate neben einer attributionsbezogenen Marketinganalyse zu berechnen, kann Ihnen zeigen, welche Kanäle in Ihren Kampagnen am effektivsten sind.

So berechnen Sie sie: Anzahl der akquirierten Nutzer / festgelegter Zeitraum

Dies ist der durchschnittliche Geldbetrag, den Ihr Unternehmen ausgibt, um einen neuen Kunden zu gewinnen. Die Überwachung ermöglicht es Ihnen, die Effizienz Ihrer Marketing- und Vertriebsbemühungen zu bewerten. Sie können diese auch mit den online veröffentlichten Branchenstandards vergleichen.

So berechnen Sie sie: Gesamtkosten (Marketing + Vertrieb) / Anzahl der neuen Kunden

Aktivierungs-Kennzahlen werden verwendet, um die Phase zu messen, in der Nutzer Wert aus Ihrem Produkt ziehen; Akquise bezieht sich typischerweise auf eine Anmeldung oder ein Conversion-Ereignis.

DAU und MAU sind die zentralen Engagement-Kennzahlen, die anzeigen, wie Ihre Nutzerbasis wächst und wie sie auf Verbesserungen reagiert, die Sie am Produkt vornehmen. Sie betrachten, wie viele aktive Nutzer Sie auf täglicher oder monatlicher Basis haben.

Sie müssen festlegen, wie Engagement aussieht, und dies mit spezifischen Erkenntnissen über das Nutzerverhalten verknüpfen, bevor Sie DAU/MAU sinnvoll verfolgen können.

So berechnen Sie sie: Gesamt-MAU = Eindeutige aktive Nutzer in einem Monat + wiederkehrende Nutzer in einem Monat

Gesamt-DAU = Eindeutige aktive Nutzer an einem Tag + wiederkehrende Nutzer an einem Tag

Durchschnittliche MAU/Jährliche MAU = Summe der aktiven Nutzer jedes Monats / 12

Diese misst, wie gut Sie die Zahl der aktiven Nutzer in Ihrem Produkt steigern, indem Sie betrachten, wie viele Personen während des Onboarding-Prozesses einen bestimmten Meilenstein erreichen. Eine Social-Media-Plattform könnte beispielsweise analysieren, wie viele Personen ihren ersten Freund hinzufügen.

Die Aktivierungsrate fungiert als Wachstumshebel und hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie Ihre Retention verbessern können. Sie können auch mit Branchenstandards vergleichen.

So berechnen Sie sie: Anzahl der Nutzer, die den Meilenstein erreicht haben / Gesamtzahl der Nutzer x 100

Dies ist das Zeitfenster zwischen der Anmeldung eines Nutzers für Ihr Produkt und dem Erreichen seines ersten Aktivierungsmeilensteins. Wenn Sie dies neben der Abbildung der Customer Journey verstehen, können Sie Probleme erkennen, die Nutzer davon abhalten, den Wert Ihres Produkts zu erkennen. Das könnte zum Beispiel ein Problem während des Onboardings sein.

So berechnen Sie sie: Aktivierungszeitstempel − Anmeldezeitstempel

Die Feature-Adoption misst die Interaktion mit einer bestimmten Funktion statt mit Ihrem Produkt als Ganzem. Das hilft Ihnen zu verstehen, wie viel Wert Sie Ihren Nutzern hinzufügen; letztlich hilft es Ihnen, die Retention zu steigern. Je mehr Funktionen ein Nutzer annimmt, desto unwahrscheinlicher ist es, dass er Ihr Produkt ganz verlässt.

So berechnen Sie sie: Anzahl der Kunden, die die Funktion annehmen / Gesamtzahl der Kunden) x 100

Retention-Kennzahlen geben Ihnen Einblick in Ihre Fähigkeit, Nutzer über einen längeren Zeitraum engagiert zu halten. Sie können dies mit qualitativen Daten in Form von Feedback Ihrer Nutzer kombinieren, um zu iterieren und zu verbessern.

Die Retention-Rate bildet die Grundlage, um zu verstehen, wie viele Nutzer Ihr Produkt über einen bestimmten Zeitraum weiter nutzen. Von hier aus können Sie mit einer Analytics-Plattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics detailliertere Berichte erstellen, um zu erkennen, wo sie abspringen.

So berechnen Sie sie: Anzahl der Nutzer am Ende des Zeitraums - Anzahl der während des Zeitraums akquirierten Nutzer / Gesamtzahl der Nutzer zu Beginn des Zeitraums

Diese ermöglicht es Ihnen zu verstehen, wie viele Nutzer Ihr Produkt während eines bestimmten Zeitraums verlassen. Damit können Sie mit Branchenraten vergleichen und erkennen, ob Sie möglicherweise ein Problem mit hoher Abwanderung haben.

Von hier aus können Sie eine Abwanderungsanalyse durchführen. Dazu gehört typischerweise das Segmentieren von Nutzern, die sich weniger stark mit Ihrem Produkt beschäftigen, das Vorhersagen künftiger Abwanderung auf Basis bisheriger Muster und das Testen von Strategien zu ihrer Reduzierung.

So berechnen Sie sie: Anzahl der Kunden, die während eines Zeitraums abgewandert sind / Gesamtzahl der Kunden zu Beginn des Zeitraums x 100

Empfehlungs-Kennzahlen beziehen sich auf Ihre Fähigkeit, bestehende Kunden zu ermutigen, neue zu empfehlen. Das kann Ihnen helfen zu verstehen, wie effektiv Ihr Produkt Kunden unterstützt, indem es zeigt, wie loyal sie sind.

Durch das Verfolgen von Empfehlungsereignissen und -quellen können Sie verstehen, wie viele Ihrer gesamten Verkäufe oder Akquisen durch Empfehlungen zustande gekommen sind. Innerhalb von Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie noch einen Schritt weiter gehen und die Treiber Ihrer Empfehlungen verstehen.

So berechnen Sie sie: Anzahl der empfohlenen Käufe / Gesamtzahl der Käufe x 100

Dies ist der Prozentsatz der empfohlenen Leads, die zu Kunden werden. Diese Kennzahl zu verstehen ermöglicht es Ihnen, Ihre Empfehlungsquellen zu optimieren.

So berechnen Sie sie: Anzahl der konvertierten empfohlenen Leads / Gesamtzahl der empfohlenen Leads) x 100

Umsatz ist das ultimative Ziel des AARRR-Metrikmodells und umreißt den finanziellen Erfolg Ihres Produkts.

Dies ist der Geldbetrag, den ein durchschnittlicher Kunde während seiner gesamten Beziehung zu Ihnen ausgibt. Dies zu verstehen hilft Ihnen zu erkennen, wie viel Sie zahlen sollten, um Kunden zu gewinnen, und auf individueller Ebene analysiert, kann es Ihnen ermöglichen, Ihre loyalsten Nutzer zu identifizieren.

So berechnen Sie ihn: CLTV = Durchschnittlicher Bestellwert x Kauffrequenz x Kundenlebensdauer

Diese Kennzahl ist der Gesamtumsatz, den Ihr Produkt jeden Monat generiert. Besonders für abonnementbasierte Unternehmen ist sie entscheidend, um Erkenntnisse über die Wachstumsbahn zu gewinnen. Sie ist außerdem das Sprungbrett, von dem aus Sie tiefer graben, um Umsatztrends zu verstehen, etwa Schwankungen bei Abonnementanmeldungen, Upgrades, Downgrades und Kündigungen.

So berechnen Sie ihn: Anzahl der Kunden x Betrag, den jeder Kunde pro Monat zahlt

Mit der richtigen Produkt-Analytics-Plattform können Sie Produktkennzahlen nutzen, um nachhaltiges Wachstum voranzutreiben.

Optimizely Warehouse-Native Analytics ermöglicht es Ihnen, eine 360-Grad-Sicht auf das Nutzerverhalten zu erhalten, sowohl innerhalb als auch außerhalb Ihres Produkts, und so ein vollständiges Verständnis der Customer Journey aufzubauen, um Verbesserungen und potenzielle Probleme zu lokalisieren. In einer einzigen Plattform können Sie Umsatz und Retention auf Account-Ebene verstehen, Antworten auf Anfragen frei erkunden und jede Entität und Beziehung flexibel modellieren.