Was ist Produktnutzungsanalyse? Ein umfassender Leitfaden

Was Benutzer sagen, ist nicht immer dasselbe wie das, was sie tun.

Nehmen wir an, Ihre Kunden sagen Ihnen, dass sie sich vor allem umfassende Anpassungsmöglichkeiten auf Ihrer Plattform wünschen. Aber wenn Sie dann die Produktnutzung analysieren, stellen Sie fest, dass sie die Personalisierungsfunktionen, die Sie bereits haben, kaum nutzen. Das könnte ein Zeichen dafür sein, dass Sie besser daran tun, das Onboarding, die Entdeckung von Funktionen und das Erlebnis insgesamt zu optimieren, anstatt die Komplexität mit benutzerdefinierten Funktionen zu erhöhen.

Ohne Nutzungsanalysen, die Ihnen genau zeigen, wie die Benutzer Ihr Produkt tagtäglich erleben, laufen Sie Gefahr, wichtige Signale zu übersehen, die die Aktivierung, den Wert und die langfristige Bindung an Ihr Produkt wirklich fördern. Sie könnten leicht Zeit und Energie an den falschen Stellen investieren, wenn Sie sich auf falsches Feedback verlassen - oder auf Ihre eigenen Vermutungen.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie diese Fallstricke mit effektiven Produktnutzungsanalysen vermeiden können, die das Rätselraten beseitigen und Sie in die Lage versetzen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Außerdem erfahren Sie alles, was Sie brauchen, um detaillierte Erkenntnisse über das Nutzerverhalten mit dem Kunden- und Geschäftskontext wie Engagement, Kundenbindung und Umsatz zu verknüpfen.

Fangen wir an!

Sind Sie bereit, produktbezogenes Wachstum mit erstklassigen Analysen zu fördern?

Was ist Produktnutzungsanalyse?

Produktnutzungsanalyse ist ein datengesteuerter Ansatz, um zu verstehen, wie Benutzer mit Ihrem digitalen Produkt oder Service interagieren. Dazu gehört das Sammeln und Analysieren detaillierter Daten über das Nutzerverhalten innerhalb des Produkts, z. B. Kennzahlen darüber, wie viele Personen Ihr Produkt nutzen und wie viele Konversionen innerhalb des Produkts stattfinden, sowie die Nutzung von Funktionen, Navigationsmustern, Abbruchpunkten, Conversions und einzelnen Klicks, Hovers und Scrolls.

Diese Daten geben den Teams einen objektiven Einblick in das Erlebnis der Benutzer und vervollständigen das Bild, das Sie durch Umfragen, Interviews und Kundenforschung erhalten.

Der Produktexperte C. Todd Lombardo, Autor von Product Research Rules, hat es während des Webinars Product Excellence Ask Me Anything folgendermaßen formuliert :

Qualitative Forschung hilft uns herauszufinden, warum Kunden ein Produkt verwenden, und quantitative Forschung hilft uns herauszufinden, was sie tun. Die Kombination dieser beiden Dinge gibt Ihnen als Product Manager eine Menge Macht.

Nutzungsanalysen helfen Teams dabei, wichtige Funktionen zu identifizieren und das zu verdoppeln, was die Benutzer lieben, während sie gleichzeitig Hindernisse beseitigen, die zur Abwanderung führen. Nehmen wir zum Beispiel an, die Nutzer geben Ihrer App-Empfehlungsmaschine in Umfragen gute Noten, aber die Nutzungsdaten zeigen, dass die meisten Nutzer nur die obersten "beliebten" Karussells durchsuchen, um Inhalte zu finden. Dies sind wertvolle Informationen, die Ihnen dabei helfen können, Ihre Produkt-Roadmap auf die Optimierung der Auffindbarkeit von Inhalten über die von Ihren Nutzern am häufigsten verwendeten Feeds auszurichten - oder sie könnten Ihnen zeigen, warum die Empfehlungsmaschine nicht ausreichend genutzt wird und wie Sie ihre UX verbessern können.

Produktnutzungsanalysen vs. Marketing-Analysen vs. Business Intelligence

Traditionell gab es eine klare Trennung zwischen verschiedenen Analysebereichen, die auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen abzielten und für die es jeweils eigene Tools gab.

Die Marketing-Analyse konzentriert sich auf die Messung der Effektivität von Werbekampagnen, Traffic-Quellen, Conversion Rates und Trichtern zur Kundengewinnung. Dabei werden traditionell Tools wie Google Analytics sowie Produktanalyse- und Business Intelligence-Lösungen eingesetzt, um zu verstehen, wie Benutzer Ihr Produkt-Ökosystem entdecken und nutzen.

Die Produktnutzungsanalyse hat in der Vergangenheit in einem eigenen Silo gelebt. Traditionelle Produktanalysetools waren eine "Black Box", die Daten von Apps oder digitalen Produkten isoliert erfasste und instrumentierte. Dieser fragmentierte Ansatz hat Teams daran gehindert, einen vollständigen Überblick über die Customer Journey zu erhalten und zu verstehen, wie Produkterlebnisse die Geschäftsergebnisse im weiteren Sinne beeinflussen.

In der Zwischenzeit konzentriert sich Business Intelligence auf die Erstellung von Berichten auf hoher Ebene und die Beantwortung strategischer Fragen unter Verwendung von unternehmensweiten Datenquellen wie ERP, CRM, Finanzsystemen und mehr. BI-Tools wie Tableau und Looker können direkt auf ein zentrales Data Warehouse zugreifen, so dass die Teams Daten aus einer einzigen Quelle der Wahrheit modellieren und visualisieren können.

Der Versuch, Produktnutzungsdaten in traditionelle BI-Tools zu integrieren, um Geschäftsfragen zu beantworten, ist jedoch eine Herausforderung. In der Regel sind komplexe, teure und zeitaufwändige Reverse-ETL-Pipelines erforderlich, um die Produktdaten in das Warehouse zu übertragen, was zu Dateninkonsistenzen und Governance-Problemen führt - und BI-Tools verfügen nicht über die speziellen Funktionen, um Nutzungsdaten auf Ereignisebene effektiv zu analysieren und zu visualisieren.

Glücklicherweise verschwimmen jetzt die strengen Grenzen zwischen den verschiedenen Analysetypen, da Unternehmen eine einheitliche, ganzheitliche Sicht auf das gesamte Kundenerlebnis über alle Berührungspunkte hinweg fordern.

Immer mehr Unternehmen verfolgen einen Warehouse-first-Ansatz und bauen einen modularen Datenstapel auf, mit dem sie zuvor isolierte Kunden-, Produkt- und Geschäftsdaten zusammenführen können.

Mit einem zentralisierten, modernisierten Datenstack können Unternehmen die Vorteile von Lösungen der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics voll ausschöpfen, die einen Self-Service-Zugriff auf Produktnutzungsdatenströme bieten, die mit dem vollständigen Marketing-, Vertriebs-, Support- und Finanzkontext angereichert sind.

So erhalten Sie einen umfassenden 360°-Einblick in die Customer Journey und können die Verbindung zwischen dem Erlebnis der Nutzer und den quantifizierbaren Auswirkungen auf das Geschäft herstellen. Dies ist der erste Schritt zur Optimierung der gesamten Customer Journey und zu datengestützten Entscheidungen, die das produktorientierte Wachstum fördern.

Weg von isolierten Nutzungsanalysen

C. Todd Lombardo sagt, dass gute Produktnutzungsanalysen dadurch entstehen, dass man neugierig wird und versucht zu verstehen, was die Benutzer mit Ihrem Produkt erleben - und warum.

Er empfiehlt, dass Teams mit Fragen wie diesen beginnen: "Was machen die Leute, wenn sie sich zum ersten Mal bei Ihrem Produkt anmelden? Gibt es eine bestimmte Landing Page, die sie häufig besuchen? Verzerrt Ihre Standard Landing Page die Ergebnisse in irgendeiner Weise?"

Er betont aber auch, wie wichtig es für Produktteams ist, Produktnutzungsdaten mit qualitativen Kundeneinblicken und anderem Kundenkontext zu kombinieren.

So hat er beispielsweise erfolgreich Support-Tickets von Kunden analysiert, um zu erfahren, worüber sich die Kunden beschweren, welche Probleme wir gut gelöst haben und welche nicht". Er empfiehlt, eine Reihe von Daten einzubeziehen, "um zu sehen, wie Ihre aktuellen Kunden Ihr Produkt nutzen und ob sich etwas ändert. Wenn Sie sich das letzte Jahr ansehen, was waren die gemeinsamen Themen und Trends, die Sie gesehen haben? Wie sind sie im Vergleich zu diesem Jahr?"

Wenn Sie die Nutzung des Produkts isoliert betrachten, entgeht Ihnen der wichtige Kontext der gesamten Customer Journey, d.h. die Berührungspunkte zwischen Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Umsatz, bevor und nachdem jemand ein aktiver Nutzer wird. Möglicherweise sind Sie sogar blind für wichtige Informationen - wie z.B. wie viele Nutzer per Telefon abspringen - die Ihre Abwanderungskennzahlen verfälschen.

Deshalb machen es Ihnen Produktanalyse-Plattformen der nächsten Generation wie Optimizely Warehouse-Native Analytics leicht, einen 360-Grad- und Omnichannel-Blick auf Ihr Produkt und Ihre Customer Journey zu erhalten, indem sie auf Ihrem Data Warehouse aufbauen und produktinterne Datenströme mit anderen Quellen kombinieren:

• Marketingdaten (Kampagneninteraktionen, Anzeigeninteraktion usw.)
• Daten zu Vertriebsaktivitäten (Kontakte mit potenziellen Kunden, Demos, Verhandlungen usw.)
• Service- und Supportdaten (Tickets, Chat-Konversationen, Aufrufen der Wissensdatenbank usw.)
• Abrechnungs- und Zahlungsdaten
• Nutzerforschung und Feedback-Daten

Ein ganzheitlicher, kanalübergreifender Analyseansatz gibt den Produktteams die Erkenntnisse, die sie benötigen, um alles von der Kundengewinnung über die Kundenbindung bis hin zur Expansion zu optimieren.

Vorteile der Produktnutzungsanalyse

Produktnutzungsanalysen liefern Erkenntnisse, die Produkt- und Benutzerteams in die Lage versetzen, Ressourcen strategisch zuzuweisen, das Benutzererlebnis zu verbessern und das Produktwachstum zu fördern.

Lassen Sie uns die drei wichtigsten Vorteile genauer betrachten.

Vorteil 1: Treffen Sie datengestützte Entscheidungen

Produktnutzungsanalysen liefern objektive, quantifizierbare Erkenntnisse darüber, wie Benutzer mit Ihrem Produkt interagieren. Das bedeutet, dass Sie Daten in Ihre wichtigsten Entscheidungen einbeziehen können, anstatt sich auf Annahmen oder anekdotisches Feedback zu verlassen.

Mit diesen Daten können Sie Prioritäten für Ihre Produkt-Roadmap setzen, Ihre Ressourcen strategisch einsetzen und sicher sein, dass Sie Produkte entwickeln, die den Bedürfnissen und dem Verhalten der Nutzer entsprechen.

Wenn Sie Ihre Produktstrategie und -entwicklung auf empirische Verhaltensdaten in Verbindung mit Einblicken in die Customer Journey stützen, können Sie sich gezielt auf Initiativen konzentrieren, die sich messbar auf wichtige Geschäftskennzahlen wie Aktivierung, Engagement, Conversion und Kundenbindung auswirken werden.

Produktanalyseplattformen der nächsten Generation ermöglichen es Ihnen, detaillierte Erkenntnisse über die Nutzung mit den nachgelagerten Auswirkungen auf den Umsatz zu verknüpfen. So erhalten Sie ein umfassendes Bild davon, wie die Optimierung des Nutzererlebnisses das Wachstum und die finanziellen Leistungsziele aller Teams direkt verbessern kann.

Beispielsweise können Nutzungsdaten ein Segment von Power-Usern aufzeigen, die sich intensiv mit einer bestimmten Gruppe von Premium-Funktionen beschäftigen. Wenn Sie diese Nutzungserkenntnisse mit Informationen über Kundenakquisitionswege, Präferenzen und Expansionserlöse verknüpfen, können Sie Produktinvestitionen und Markteinführungskampagnen auf die Erfassung und Bindung Ihrer wertvollsten Kohorten ausrichten.

Vorteil 2: Aufdecken von Nutzerfrustrationen und Optimierung der UX

Nutzungsanalysen geben Ihnen einen detaillierten Überblick, d.h. Sie können Bereiche der Frustration oder Verwirrung erkennen, die aus anderen Feedback-Kanälen möglicherweise nicht ersichtlich sind.

Durch die Identifizierung dieser Schmerzpunkte können Teams proaktiv Maßnahmen zur Optimierung des Erlebnisses ergreifen, um Reibungsverluste zu reduzieren und das Customer Engagement und die Kundenbindung zu verbessern.

Neben dem Aufspüren von produktinternen Blockern können Ihnen moderne Analysetools dabei helfen, andere Frustrationssignale entlang der Customer Journey zu untersuchen. Durch die Kombination von Produktnutzungsanalysen mit Supportdaten können Sie beispielsweise feststellen, dass eine große Anzahl von Nutzern den Helpdesk kontaktiert, nachdem sie mit einer bestimmten Funktion interagiert haben, und deren Ergebnisse nachverfolgt. Dies könnte Ihnen wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, wo Sie eine Neugestaltung der Benutzeroberfläche, eine bessere Anleitung in der App oder eine kontextbezogene Hilfe für eine Funktion benötigen.

Vorteil 3: Verbessern Sie die Produktverfügbarkeit und -bindung

Die Analyse von Nutzungsmustern zeigt Ihnen, welche Verhaltensweisen, Handlungen und Erlebnisse die langfristige Bindung der Nutzer an das Produkt und die Kundenbindung fördern. Wenn Sie verstehen, was die Nutzer dazu bringt, wiederzukommen, und was nicht, können die Teams ihre Produktanstrengungen auf die Bereiche konzentrieren, die den größten Einfluss haben.

Das könnte bedeuten, dass Sie verstehen, ob Benutzer, die einen bestimmten Onboarding-Workflow abschließen oder einen bestimmten "Aha"-Moment erleben, eine höhere Kundenbindung aufweisen - was bedeutet, dass Sie die Benutzer zu diesen wichtigen Meilensteinen führen sollten. Oder indem Sie Funktionen mit geringer Akzeptanz identifizieren und deren UX und Auffindbarkeit optimieren, können Sie den Nutzern einen größeren Mehrwert bieten und so ihre Zufriedenheit und Bindungsraten erhöhen.

Nutzungsanalysen können auch Muster aufdecken, die zeigen, welche Verhaltensweisen mit dem Risiko einer Abmeldung oder Abwanderung korrelieren - zum Beispiel ist die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer, die sich über einen längeren Zeitraum nicht mit dem Produkt beschäftigen, viel größer, dass sie es abbestellen. Sie können automatische Analysewarnungen für bestimmte Kennzahlen und Verhaltensmuster einrichten, damit Sie schnell handeln können, um Abwanderung oder Unzufriedenheit zu verhindern.

Wichtige zu verfolgende Produktnutzungs-KPIs

Die Überwachung wichtiger Produktnutzungs-KPIs gibt Ihnen einen guten Überblick darüber, wie gut Ihr Produkt den Nutzern Nutzen bringt und hilft Ihnen, Probleme zu erkennen. Aber Sie müssen die richtigen Kennzahlen verfolgen und in der Lage sein, die quantitativen Daten mit dem "Warum" hinter den Zahlen zu verbinden.

Auch wenn die spezifischen Metriken je nach Produkt und Zielsetzung variieren, sind hier einige der wichtigsten, die Sie verfolgen sollten:

Aktive Benutzer (DAU, WAU, MAU)

Diese Kennzahlen messen die Anzahl der Nutzer, die sich täglich, wöchentlich oder monatlich mit Ihrem Produkt beschäftigen. Sie helfen Ihnen dabei, die Trends bei der Produktnutzung und der Benutzerbindung im Laufe der Zeit zu erkennen. Sie können Sie auch auf potenzielle Probleme aufmerksam machen - wenn Sie beispielsweise feststellen, dass die DAU Ihrer App nach der Veröffentlichung einer neuen Funktion sinkt, könnte dies ein Hinweis auf einen Blocker oder eine Leistungsstörung sein, die untersucht werden muss.

Annahme und Nutzung von Funktionen

Hier geht es um die Verfolgung der einzelnen Nutzer, die jede Funktion nutzen, um Besuchs-/Sitzungsmetriken, die durchschnittliche Verweildauer in der Funktion und andere wichtige Ereignisse. Das Verständnis dieser Metriken hilft Ihnen, Funktionen zu identifizieren und zu fördern, die von den Benutzern tatsächlich angenommen und als wertvoll empfunden werden.

Conversion Raten

Wenn Sie die Conversions im Auge behalten (z. B. den Prozentsatz der Nutzer, die von kostenlosen Testversionen oder Freemium-Angeboten auf kostenpflichtige Angebote umsteigen), können Sie die effektivsten/wenigsten Conversions und die wichtigsten Aha-Momente erkennen, die Sie optimieren sollten.

Aktivierungs-Kennzahlen

Aktivierungsmetriken wie die Zeit bis zur Wertschöpfung, die Zeit bis zur Aktivierung und die Akzeptanz der aktivierten Benutzerfunktionen zeigen Ihnen, wie viele Neuanmeldungen oder Testbenutzer entscheidende Aktionen durchführen, die sie zu engagierten Benutzern mit hohen Produktakzeptanzraten werden lassen.

Profi-Tipp:

Andrew Caplan, Head of Growth bei Postscript, teilte seine Erlebnisse über die Bedeutung der Verfolgung der Aktivierung:

Indem wir uns darauf geeinigt haben, wie ein erfolgreich "aktiviertes" Konto aussieht, und die einzelnen Aktionen auf dem Weg dorthin verstanden haben, konnten wir unser Onboarding für neue Benutzer auf die nächste Stufe heben. Das Team ist in der Lage, Ideen und Projekte klar zu priorisieren, da wir uns alle einig sind, wie Erfolg aussieht. Diese Aktivierungsmetrik zahlt sich für unsere Benutzer und unser Unternehmen enorm aus.

Benutzerpfade und Absprünge

Das Aufspüren von häufigen Pfaden, Trichtern und Abbruchpunkten zeigt Ihnen, wo Ihre Benutzer Schwierigkeiten haben, stecken bleiben oder das Produkt aufgeben. Das hilft Ihnen, die dringendsten und wichtigsten UX-Probleme und Prioritäten für die Reduzierung von Reibungspunkten zu identifizieren.

4 Tipps für eine effektive Analyse der Produktnutzung

Selbst wenn Sie die richtigen Metriken zur Verfügung haben, erfordert die Maximierung des Werts von Nutzungsanalysen einen bewussten Ansatz.

Nutzen Sie die folgenden vier Tipps, um sicherzustellen, dass Sie die Analysen in strategische, umsetzbare Erkenntnisse umsetzen können.

1. Bauen Sie einen modernen Datenstack auf

Um Ihre Produktnutzungsanalysen zu maximieren, benötigen Sie eine Dateninfrastruktur, die Silos beseitigt und es Ihnen ermöglicht, Produktereignisströme und Verhaltensdaten mit anderen Kunden- und Geschäftsquellen zu kombinieren. Der Versuch, die Produktanalytik isoliert zu analysieren, schränkt Ihre Fähigkeit, reale Erlebnisse der Benutzer mit den allgemeinen Geschäftszielen und -ergebnissen zu verknüpfen, stark ein.

Wir empfehlen Ihnen, in einen modernen, modularen Datenstack zu investieren, mit dem Sie Ereignisströme aus Tools wie Segment, Snowplow oder Rudderstack zusammen mit anderen Datenquellen wie Anwendungsdatenbanken, CRMs, Marketing Automation-Tools und mehr instrumentieren können. All diese First-Party-Daten fließen dann in Ihr Cloud Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift usw.) und bilden ein zentrales, sicheres Repository.

Auf diesen vereinheitlichten Daten können Sie dann eine Lösung wie Optimizely Warehouse-Native Analytics einsetzen, mit der Sie granulare Produktanalysen in Verbindung mit Einblicken in die Customer Journey und nachgelagerten Geschäftsauswirkungen erstellen können.

2. Stimmen Sie Ihre Ziele und KPIs auf die Geschäftsziele ab

Setzen Sie die Ereignisverfolgung nicht nur als Instrument ein und erstellen Sie Dashboards zur Produktnutzung nicht nur um der Sache willen.

Die effektivsten Produktteams setzen Analysen zielgerichtet ein, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, die sie ihrem Ziel näher bringen.

Beginnen Sie damit, die Prozesse und Customer Journeys abzubilden, die zum Erreichen wichtiger Ziele wie z.B.:

• Verringerung der Benutzer-/Kundenabwanderung und Erhöhung der Kundenbindung
• Beschleunigung der Time-to-Value für neue Benutzer
• Verbesserung der Aktivierungs- und Conversion Raten von Test-/Freemium-Kunden
• Identifizieren und Pflegen hochwertiger Kundensegmente
• Steigerung des Umsatzes durch Upsells, Cross-Sellings und Add-ons

Arbeiten Sie dann rückwärts, um die Meilensteine, das Nutzerverhalten und die Analysen zu bestimmen, die Sie in jeder Phase der Reise verfolgen müssen, um Ihre Ziele zu erreichen.

Wenn Sie beispielsweise die Kundenabwanderung verringern möchten, sollten Sie sich vor allem auf Metriken wie Signale für die Kundenbindung (DAU/MAU), das Verhalten von Power-Usern, das Volumen von Support-Tickets, Zahlungsausfälle und mehr konzentrieren. Wenn Sie diese Produktnutzungsanalysen mit Finanzdaten verknüpfen, können Sie die Auswirkungen der Kundenabwanderung auf den Umsatz quantifizieren und so die Initiativen mit der höchsten Hebelwirkung priorisieren.

3. Nutzen Sie Ad-hoc-Analysen, um tiefer einzutauchen

Standard-Dashboards sind für die schnelle und einfache Überwachung Ihrer Produktnutzung und Kundenanalysen unerlässlich. Aber sie sollten nicht das Endspiel sein. Sie müssen auch in der Lage sein, über die Oberfläche hinauszugehen und die Daten flexibel zu erforschen und neue Fragen zu stellen, wenn Sie mehr erfahren.

Tools wie Optimizely Warehouse-Native Analytics versetzen Ihr Team in die Lage, Ad-hoc-Analysen durchzuführen, die auf der flexiblen Kombination von vereinheitlichten Daten, der Aufteilung und dem Zerschneiden über alle Dimensionen hinweg basieren, um wichtige Muster und Ursachen zu erkennen.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie bemerken ein Problem mit einer wichtigen Metrik zur Benutzeraktivierung in einem Ihrer Dashboards. Mit Ad-hoc-Untersuchungen können Sie Ihre Analyse ganz einfach erweitern, indem Sie Ereignisströme von Benutzern mit zugehörigen Support-Tickets oder Wissensdatenbank-Ansichten zusammenfügen, Marketing- und Vertriebsdaten einbeziehen, Kohorten bilden, in denen aktivierte mit nicht aktivierten Benutzern verglichen werden - und Ihre Definitionen und Filter ständig anpassen.

Wie Brian Balfour, ehemaliger VP of Growth bei Hubspot, es ausdrückt:

Wenn Sie neue Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen, öffnen sich die Türen zu neuen Fragen.

Mit Ad-hoc-Analysen können Sie die gewünschten Erkenntnisse vertiefen und sich nicht auf statische Dashboards und Berichte beschränken.

4. Demokratisieren Sie die Daten in Ihrem Unternehmen

Selbst die leistungsfähigste und aufschlussreichste Produktnutzungsanalyse wird sich nicht auf das Unternehmen auswirken, wenn Sie keine datengesteuerte Kultur haben.

Das bedeutet, dass Sie Ihre Teams dabei unterstützen müssen, Entscheidungen auf der Grundlage von Analysen und datengestützten Erkenntnissen zu treffen, anstatt nach dem Bauchgefühl zu handeln.

Stellen Sie sicher, dass die Produktverantwortlichen dies von oben nach unten vorleben, indem sie Daten in Entscheidungsprozesse wie Roadmap-Planung, Ressourcenzuweisung, Nachbesprechungen und mehr einbeziehen.

Außerdem müssen Sie funktionsübergreifende Stakeholder mit Schulungen und Bildungsressourcen versorgen, damit sie nicht nur wissen, wie man Berichte liest, sondern auch, wie man gute analytische Fragen stellt, datengestützte Hypothesen entwickelt und Tools verwendet, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Vor allem aber müssen Sie intuitive Self-Service-Tools für die Analyse bereitstellen, mit denen die Teams flexibel Analysen durchführen können, um Antworten auf ihre Fragen zu erhalten, ohne sich auf die Kosten und Engpässe eines Dateningenieurs verlassen zu müssen.

Kontinuierliche Verbesserung mit Produktnutzungsanalysen

Produktnutzungsanalysen sind eine wahre Fundgrube an Erkenntnissen, die zu einer kontinuierlichen Produktverbesserung beitragen können. Die wahre Magie entsteht jedoch, wenn Sie diese Daten in einen Kontext stellen und sie mit anderen Datenquellen entlang der User Journey verbinden.

Die Kombination von Erlebnisanalytik mit CRM-Daten, Kundenfeedback und Geschäftserkenntnissen ist der Schlüssel zu fundierten Produktentscheidungen und zur Entwicklung von Erlebnissen, die die Menschen wirklich lieben.

Hier kommt die Optimizely Warehouse-Native Analytics Plattform ins Spiel, die auf dem Warehouse basiert. Optimizely Warehouse-Native Analytics greift direkt auf Ihr Data Warehouse als einheitliche Quelle der Wahrheit zu und verschafft Ihnen so einen beispiellosen 360-Grad-Einblick in die gesamte Customer Journey und das Produkterlebnis.

Optimizely Warehouse-Native Analytics versetzt Teams in die Lage, kontinuierlich zu innovieren und zu optimieren und strategische, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die ein nachhaltiges, produktorientiertes Wachstum fördern.