8 Kundenmetriken, auf die Tech-Unternehmen achten sollten

Wenn Sie als Technologieunternehmen die falschen Kundenmetriken verfolgen, kann dies dazu führen, dass Sie Strategien entwickeln, die nicht auf die tatsächlichen Kundenbedürfnisse abgestimmt sind. Das Ergebnis ist oft eine erhöhte Kundenabwanderung, fehlgeleitete Ressourcen und eine falsche Abstimmung zwischen den Teams.

Wie können Sie also ein vollständiges Verständnis des Verhaltens über alle Kanäle hinweg gewinnen, um richtig zu skalieren? Und wie können Sie Ihr Team mit einem gemeinsamen Verständnis der Customer Journey zusammenführen?

Diesen Fragen gehen wir in diesem Artikel nach und bieten Ihnen einen umfassenden Leitfaden zu den Kundenmetriken, die Sie als Technologieunternehmen beachten sollten. Außerdem werfen wir einen Blick auf eine Produktanalyseplattform, mit der Sie kanalübergreifend eine effizientere und effektivere Kundenanalyse durchführen können.

Was sind Kundenmetriken?

Kundenmetriken sind Erkenntnisse, die aus der Kundenanalyse gewonnen werden. Sie verfolgen und bewerten das Verhalten, die Zufriedenheit und das Engagement der Kunden mit einem Produkt und decken jede Phase der Customer Journey ab, von der Akquisition bis zur Kundenbindung.

Um diese Customer Journey zu verstehen, müssen sich Technologieunternehmen zunehmend auch auf die kanalübergreifenden Aktivitäten konzentrieren. Und eine Studie von Gartner¹ zeigt, dass fast 50 % der Product Manager in den letzten Jahren begonnen haben, Kundenanalysen zu sammeln.

Warum sind Kundenmetriken für Technologieunternehmen so wichtig?

Kundenmetriken sind entscheidend, um die Ursachen der Kundenabwanderung zu verstehen und Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung zu erkennen. Ein sorgfältiger Ansatz liefert nuancierte Einblicke in die Kundenpräferenzen und informiert über strategische Entscheidungen in allen Geschäftsbereichen.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie analysieren die Kundenkennzahlen für einen Cloud-Speicherdienst. Anstatt nur die Anzahl der hochgeladenen Dateien zu verfolgen, schauen Sie tiefer und stellen fest, dass ein Segment von Nutzern, die regelmäßig an gemeinsamen Dokumenten und Ordnern zusammenarbeiten, höhere Bindungsquoten haben als einzelne Nutzer, die den Dienst hauptsächlich für die persönliche Speicherung nutzen.

Dies würde es Ihnen ermöglichen, Ihre Marketing- und Produktentwicklungsstrategien so auszurichten, dass Sie mehr Umsatz mit den Nutzern erzielen, mit denen Sie zusammenarbeiten. Sie könnten auch zusätzlichen Kundensupport und Onboarding anbieten, um der zweiten Gruppe zu helfen, mehr aus der App herauszuholen.

Durch das Sammeln von Daten aus verschiedenen Kanälen erhalten Sie mehr Kontext über das Nutzerverhalten innerhalb des Produkts und können gleichzeitig andere Teams, wie z.B. das Marketing und den Kundensupport, in eine kundenzentrierte Strategie einbinden.

Mit einer Produktanalyseplattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics, die direkt auf Ihrem Data Warehouse aufsetzt, können Sie alle Ihre Daten zusammenführen. Von hier aus können Sie z.B. nachvollziehen, welche Benutzer ein Support-Ticket erstellen und dann das Produkt vollständig verlassen. Mit der Möglichkeit, Berichte zu erstellen und explorative Analysen durchzuführen, können Sie Antworten auf Fragen finden, die zuvor schwer zu beantworten waren, und so viele Benutzer wie möglich an Ihr Unternehmen binden.

Die 8 wichtigsten Kundenmetriken, die Sie verfolgen sollten

Hier sehen wir uns die wichtigsten Kundenmetriken an, die Sie als Technologieunternehmen verfolgen sollten. In der Tabelle finden Sie eine Übersicht und die wichtigsten Formeln. Anschließend finden Sie eine Beschreibung der einzelnen Datenpunkte mit Tipps, wie Sie sie verbessern können.

Kosten der Kundenakquise

Dieser Wert gibt an, wie viel Geld Ihr Unternehmen durchschnittlich ausgibt, um einen neuen Kunden zu gewinnen. Wenn Sie dies verfolgen, können Sie die Effizienz Ihres Marketings beurteilen und die Ressourcenzuweisung optimieren.

Um Ihre CAC zu verbessern, müssen Sie sich ein genaues Bild von Ihrer Customer Journey über alle Kanäle hinweg machen. Mit einer Marketing-Analyse-Software wie Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie nachvollziehen, über welche Online-Kanäle (z.B. YouTube, Ihre Website, LinkedIn) Nutzer auf Ihr Produkt aufmerksam werden; so können Sie Ihr Marketing-Budget genauer zuweisen.

Formel: Gesamtkosten (Marketing + Vertrieb) / Anzahl der Neukunden

Zeit bis zur Aktivierung

Die Aktivierungszeit ist die Zeitspanne zwischen der Anmeldung eines Nutzers und dem Erreichen des ersten Aktivierungsmeilensteins. Sie entscheiden, wie dieser Meilenstein aussieht; es kann alles sein, vom ersten Kauf bis zur Einrichtung eines Profils.

Wenn Sie die Zeit bis zur Aktivierung zusammen mit der Analyse der Customer Journey verstehen, können Sie Probleme identifizieren, die verhindern, dass sich Nutzer mit Ihrem Produkt beschäftigen.

Wenn Ihr Aktivierungsmeilenstein beispielsweise das Einrichten eines Profils ist, könnte eine verlängerte Time To Activate auf Probleme mit dem Onboarding-Prozess hinweisen. Sie könnten dann Ihr Kundenserviceteam bitten, Feedback von Nutzern einzuholen, die Schwierigkeiten bei der Einrichtung ihres Profils haben, und diese Erkenntnisse nutzen, um den Zeitaufwand zu verringern.

Formel: Zeitstempel der Aktivierung - Zeitstempel der Anmeldung

DAU/MAU

DAU und MAU zeigen an, wie viele aktive Nutzer Sie täglich oder monatlich haben. Sie sind die wichtigsten Metriken für das Engagement, um zu zeigen, wie Ihre Nutzerbasis wächst und wie sie auf die Verbesserungen reagiert, die Sie im Produkt vornehmen.

Sie können DAU/MAU steigern, indem Sie die User Journey mit Daten über das Verhalten, die Vorlieben und die Interaktionen eines bestimmten Segments personalisieren. So können Sie beispielsweise Push-Benachrichtigungen an bestimmte Nutzersegmente senden, die auf deren früheren Interaktionen mit dem Produkt basieren.

Formeln: Total MAU= Einzigartige aktive Nutzer in einem Monat + wiederkehrende Nutzer in einem Monat

Total DAU= Einzigartige aktive Nutzer an einem Tag + wiederkehrende Nutzer an einem Tag

Durchschnittliche MAU/Jahres-MAU= Summe der aktiven Benutzer eines jeden Monats / 12

Akzeptanzraten von Funktionen

Die Feature-Adoption analysiert die Interaktionen der Benutzer mit einem bestimmten Feature in Ihrem Produkt. Dies hilft Ihnen bei der Erstellung Ihrer Roadmap, indem es zeigt, wo die Benutzer den größten Nutzen finden. Sie können auch Bereiche identifizieren, in denen Benutzer auf Schwierigkeiten stoßen könnten.

Um die Akzeptanzrate zu verbessern, können Sie dann gezielte Marketing-Kampagnen, Onboarding-Prozesse und Hilfestellungen erstellen.

Formel: Anzahl der Kunden, die das Feature annehmen/Anzahl der Kunden insgesamt) x 100

Lösungsrate beim ersten Kontakt

Die Lösungsrate beim ersten Kontakt ist eine Kennzahl für den Kundensupport, die angibt, wie oft Kundenanfragen oder -probleme während der ersten Interaktion mit einem Supportmitarbeiter gelöst werden, was auf eine geringere Abwanderungswahrscheinlichkeit hindeutet. Sie können diese Daten aus Ticketing-Systemen, Kundenumfragen und anderen Quellen gewinnen.

Sie können Ihre Lösungsquote beim ersten Kontakt verbessern, indem Sie neben den Produktdaten auch allgemeine Trends bei den Fällen erkennen, in denen Probleme nicht gelöst wurden. Auf diese Weise können Sie Probleme identifizieren, die als Engpässe die Fähigkeit eines Agenten, Probleme schnell zu lösen, beeinträchtigen. Sie können auch proaktiv verhindern, dass Probleme auftreten, indem Sie ähnliche Benutzer wie diejenigen, die die Support-Tickets ausgelöst haben, mit Hilfe von Support-Anleitungen ansprechen.

Formel: Anzahl der beim ersten Kontakt gelösten Anfragen/ Gesamtzahl der Anfragen x 100

Net Promoter Score (NPS)

Der Net Promoter Score misst, wie wahrscheinlich es ist, dass Ihre Nutzer Ihr Produkt weiter empfehlen. Er wird mit einer Frage gemessen wie "Auf einer Skala von 0 bis 10, wie wahrscheinlich ist es, dass Sie dieses Produkt einem Freund empfehlen?" Personen, die mit einer Punktzahl von 6 oder mehr antworten, werden als Promotoren bezeichnet, während diejenigen, die mit weniger als 6 antworten, als Detraktoren bezeichnet werden.

Wenn Sie Ihren NPS verstehen, können Sie Probleme mit Ihrer Produktreise erkennen. Wenn Sie die Benutzer fragen, ob sie Sie nach dem Onboarding weiterempfehlen würden, und Sie eine hohe Anzahl von Ablehnern erhalten, könnte dies beispielsweise auf Probleme hinweisen.

Um Ihren NPS zu verbessern, können Sie eine Feedbackschleife einrichten, die es Ihrem Kundensupport-Team ermöglicht, Ihrem Produktteam direkt Feedback zu geben und umgekehrt. Indem Sie Erkenntnisse von Kunden an verschiedenen Berührungspunkten entlang ihrer Customer Journey sammeln, können Sie deren Erwartungen weiterhin erfüllen.

Kundenbindungsrate

Die Kundenbindungsrate ist die wichtigste Kennzahl, um zu verstehen, wie viele Nutzer Ihr Produkt über einen bestimmten Zeitraum hinweg weiter nutzen. In Technologieunternehmen dient sie als Schlüsselindikator für den Erfolg von Marketingteams, Produktteams und Kundendienstteams gleichermaßen.

Indem Sie kanalübergreifende Daten von jedem dieser Teams nutzen, können Sie Ihre Kundenbindungsrate im Laufe der Zeit steigern. Produktdaten können zum Beispiel Merkmale und Verhaltensweisen von Personen identifizieren, die typischerweise abwandern, und das Marketing kann dann mit einer Kampagne oder einer Support-Initiative eingreifen.

Formel: Anzahl der Nutzer am Ende des Zeitraums - Anzahl der während des Zeitraums hinzugewonnenen Nutzer/ Gesamtzahl der Nutzer zu Beginn des Zeitraums

Reaktivierungsrate

Die Reaktivierungsrate zeigt, wie viele Ihrer inaktiven oder abgewanderten Kunden Ihr Produkt innerhalb eines bestimmten Zeitraums wieder nutzen. Dies zeigt, dass Sie in der Lage sind, Ihre Kunden wieder einzubinden, und kann Ihnen auch Aufschluss darüber geben, warum Kunden abgewandert oder überhaupt inaktiv geworden sind.

Sie können Ihre Reaktivierungsrate steigern, indem Sie die Merkmale, Verhaltensweisen und Vorlieben der Personen ermitteln, die sich typischerweise wieder engagieren, bevor Sie Ihre Bemühungen targetieren.

Formel: Reaktivierte Kunden / insgesamt abgewanderte Kunden * 100

Analysieren Sie Kundenmetriken genauer mit Optimizely Warehouse-Native Analytics

Mit einer Produktanalyseplattform wie Optimizely Warehouse-Native Analytics können Sie Ihre Daten aus verschiedenen Kanälen zusammenführen. So können Sie ein umfassendes Verständnis der Customer Journey aufbauen und Ihre Teams auf Wachstum ausrichten.

Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics erhalten Sie eine Selbstbedienungsplattform, auf die Sie zugreifen können:

• Genaue Erkenntnisse aus allen Kanälen (da Optimizely Warehouse-Native Analytics auf Ihrem Data Warehouse aufbaut)
• Eine zeitlich geordnete 360-Grad-Ansicht des Nutzerverhaltens
• Die Möglichkeit, Ihre eigenen Hypothesen mit explorativen Analysen frei zu beantworten
• Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Berichte zu erstellen
• Trichter-, Pfad- und Kohortenanalyse zur Selbstbedienung