Was ist Produktanalyse?

Produktanalyse ist eine Art Business-Intelligence-Software, die Nutzungsmuster aus digitalen Produkten wie Web- und mobilen Anwendungen über Event-Tracking, Event-Eigenschaften sowie die Gruppierung von Events und Eigenschaften erfasst und aufzeigt. Diese Daten fließen in Entscheidungen darüber ein, wie die Produkterfahrungverbessert, die Produktnutzunggesteigert und Geschäftsergebnisse erzielt werden können. Nutzungsdaten sind in der Regel zuverlässiger als Nutzerbefragungen und Produkttests allein.

Ein Erklärungsvideo darüber, was Produktanalyse ist und wie sie funktioniert

Warum ist Produktanalyse wichtig?

Die Unternehmen von heute müssen eine Digital-First-Mentalität annehmen, um ihre Kunden bestmöglich zu bedienen (und sicherzustellen, dass sie bleiben). Software-Nutzer erwarten Tools, die nahtlos, intuitiv und ansprechend sind – egal ob sie eine Anwendung im privaten Umfeld oder bei der Arbeit nutzen. Für Unternehmen, die diese Erwartungen erfüllen müssen, beginnt die Verbesserung des digitalen Produkts damit, zu verstehen, wie Nutzer damit interagieren. Produktanalysen bieten eine grundlegende Datenschicht, die Unternehmen nutzen können, um die Erfahrung ihrer Nutzer zu messen und zu optimieren.

Wer nutzt Produktanalysen?

Produktmanager, User-Experience-Designer (UX) und Wachstumsstrategen verlassen sich auf Produktanalyse (manchmal auch als „Click-Tracking" oder „Klickpfad-Analyse" bezeichnet), um digitale Interaktionen in ihren Apps, Websites und Geräten zu verfolgen. HR- und IT-Manager verlassen sich ebenfalls auf Analysen, um die Effektivität ihrer Mitarbeiter-Onboarding-Programme zu bewerten, Strategien zur Verbesserung der Produktivität zu entwickeln und die Einhaltung von Vorschriften in wichtigen Bereichen wie der Sicherheit sicherzustellen.

Welche Erkenntnisse liefert die Produktanalyse?

Die Art und Weise, wie Daten gruppiert und abgefragt werden, spielt eine wichtige Rolle dabei, wie nützlich Produktanalysen für den Produktmanager, UX-Designer oder Growth-Strategen sind. Dasselbe gilt für mitarbeiterbezogene Rollen, sei es im HR-Bereich, im Change-Management oder in der Informationssicherheit. Zu den häufigsten Methoden, die Produktnutzung zu verstehen, gehören:

• Trends: Grafische Darstellung der Interaktion mit bestimmten Funktionen oder Seiten und Vergleich mit anderen Teilen des Produkts über die Zeit oder Vergleich der Interaktion mit einem einzelnen Produktbereich über zwei verschiedene Zeiträume.
• Funnels: Verfolgen Sie die Abbruchraten bei jedem Schritt über eine bestimmte Teilmenge von Funktionen und Seiten im Produkt. Mit einer Funnel-Analyse kann jede Kombination von Schritten in beliebiger Reihenfolge überprüft werden.
• Pfade: Sehen Sie alle Produktreisen, die Nutzer entweder vor oder nach einer bestimmten Interaktion unternehmen, mit einem Maß dafür, wie häufig oder selten der nächste Schritt ist. Im Gegensatz zu Funnels umfassen Pfade alle möglichen vor- oder nachgelagerten Interaktionsszenarien.

Produktanalyse vs. Marketing-Analyse: Den Unterschied verstehen

Obwohl beide Daten nutzen, um Wachstum zu fördern, erfüllen Produktanalysen und Marketinganalysen im Kundenlebenszyklus deutlich unterschiedliche Zwecke.

Produktanalyse konzentriert sich auf das Verhalten nach der Akquisition – sie zeigt, wie Nutzer mit Ihrem Produkt interagieren, nachdem sie zu Kunden geworden sind. Sie verfolgt die Einführung von Funktionen, Nutzerflüsse, Bindungsmuster und In-App-Engagement, um das Produkterlebnis zu optimieren und die Abwanderung zu reduzieren.

Marketinganalyse konzentriert sich auf das Verhalten vor der Akquisition – sie verfolgt, wie potenzielle Kunden Ihre Marke entdecken und zu Kunden werden. Sie misst die Kampagnenleistung, Traffic-Quellen, Konversionsraten und Kundenakquisitionskosten, um die Marketingausgaben zu optimieren.

Warum beide wichtig sind und wie sie zusammenwirken

Die erfolgreichsten Unternehmen entscheiden sich nicht für das eine oder das andere – sie nutzen beides gemeinsam. Marketing-Analytics zeigt Ihnen, welche Kampagnen die hochwertigsten Nutzer anziehen, während Product Analytics aufdeckt, ob diese Nutzer einen Mehrwert finden und bleiben.

Wenn diese Erkenntnisse miteinander verknüpft sind – beispielsweise über Pendos Integrationen mit CRM- und Marketing-Plattformen – können Teams die gesamte User Journey vom ersten Kontakt bis zum Produktbefürworter optimieren.

Hier sind einige Beispiele zur Veranschaulichung des Konzepts:

• Marketing-Erkenntnis: Nutzer aus der organischen Suche weisen eine um 40 % höhere Conversion-Rate von Test- zu Bezahlversion auf
• Produkt-Erkenntnis: Sie haben jedoch Schwierigkeiten mit Funktion X beim Onboarding, mit einer Abbruchrate von 50 %
• Kombinierte Maßnahme: Erstellen Sie zielgerichtete Inhalte zu den Vorteilen von Funktion X und nutzen Sie dann In-App-Anleitungen, um die Akzeptanz für dieses Segment zu verbessern

Fazit: Marketing-Analytics bringt Nutzer ins Produkt; Product Analytics hält sie dort und fördert ihr Wachstum. Pendo Analytics bietet beides!

Warum sollte ich Product Analytics verwenden?

Nutzereinblicke und ROI

Bis vor Kurzem wurden Produktentscheidungen danach bewertet, ob ein Feature pünktlich veröffentlicht wurde. Product Analytics ermöglicht es Produkt- und UX-Teams, die Wirksamkeit ihrer Strategien, das Nutzerengagement und den Return on Investment (ROI) besser zu verstehen. Die Daten aus der Verfolgung von In-App-Ereignissen helfen Produktteams zu erfahren, welche Teile des Produkts genutzt werden, wie häufig und von wem – sowie welche Produkterfahrungspfade zu den wichtigsten Ergebnissen führen.

Bei IHS Markitnutzt das Team Product Analytics, um genau zu bestimmen, welche Features kaum oder gar nicht genutzt werden, damit sie diese einstellen und technische Schulden abbauen können. Daten aus ihrem Product-Analytics-System helfen ihnen außerdem zu verstehen, welche Nutzer auf diese Features zugegriffen haben, sodass sie direkt mit ihnen in Kontakt treten können, um einen neuen Workflow zu finden, der ein ähnliches Ergebnis erzielt.

Wachstum und Experimente

Product Analytics erschließt die Metriken, anhand derer Hypothesen aufgestellt und bedeutungsvolles Engagement gemessen wird: Akzeptanz nach monatlich aktiven Nutzern (MAU), Akzeptanz nach täglich aktiven Nutzern (DAU), Bindung durch Rückkehrrate über die Zeit, Breite über Features oder Produkte hinweg, Tiefe über Nutzer in einem bestimmten Cohort oder Account – und wie diese mit Geschäftskennzahlen zusammenhängen. Mit Product Analytics können Produktmanager, UX-Designer, Wachstumsstrategen und Change Manager eine Herausforderung oder Chance beobachten, einen Plan entwickeln, die Änderung einführen, Ergebnisse messen und mit minimaler Latenz oder Abhängigkeiten iterieren.

Erfolgreiche digitale Transformation

Eine erfolgreiche Strategie zur digitalen Akzeptanz integriert Product Analytics in ihren Aktionsplan. Robuste Analytics helfen Managern nicht nur zu sehen, wie gut Mitarbeiter beispielsweise eine neue Produktfunktion nutzen. Sie ermöglichen es Teams auch, bestehende Workflows und das Mitarbeiterverhalten innerhalb und über Software hinweg zu analysieren, um Entscheidungen über zukünftige App-Käufe und empfohlene Best Practices zu unterstützen. Indem sichergestellt wird, dass ein Plan zur digitalen Akzeptanz zur Unternehmenskultur und den Gewohnheiten passt, erhöhen Manager damit die Wahrscheinlichkeit, dass er erfolgreich abgeschlossen wird.

Wie wird Product Analytics eingesetzt?

Für Produktmanager, UX-Designer und Change Manager gleichermaßen beginnt die Anwendung von Product Analytics mit einer zu beantwortenden Frage. Beispiele für häufige Fragen, die durch Product Analytics beantwortet werden können, sind:

• Wie würde eine Änderung der Nutzererfahrung das Engagement beeinflussen?
• Welche Features sollten wir einstellen, um die Ergebnisse zu verbessern?
• Welche Kombination von Interaktionen trägt am meisten zur Conversion bei?
• Warum sind bestimmte Produkte in meinem Portfolio beständiger als andere?
• Wo liegen die größten Reibungspunkte und Schwachstellen beim Onboarding?

Mit Produktanalyse-Tools können Unternehmen ihre Produkterkenntnisse auch mit Nutzeranalysen und anderen operativen Kennzahlen korrelieren, um einen klaren Überblick darüber zu erhalten, wie das Produkt das Verhalten beeinflusst und zu wichtigen Geschäftsergebnissen führt – wie etwa einer Reduzierung von Support-Tickets, gesteigerter Produktivität und einem insgesamt höheren ROI ihrer Software.

Was ist ein guter Produktanalyse-Workflow?

Ein strukturierter Analyse-Workflow stellt sicher, dass Ihr Team den maximalen Nutzen aus Produktdaten zieht. Hier ist ein bewährtes Fünf-Schritte-Framework:

Schritt 1: Klare Ziele definieren

Beginnen Sie jede Analyse mit einer konkreten Frage, die auf Geschäftsziele ausgerichtet ist:

✓ Gut: "Warum liegt die Akzeptanz von Feature X bei Enterprise-Nutzern unter 20%?"

✓ Gut: „An welcher Stelle brechen neue Nutzer im Onboarding-Prozess ab?"

✗ Zu vage: „Schauen wir uns an, wie die Leute das Dashboard nutzen."

Schritt 2: Datenverwaltungsstandards festlegen

Ereignisbenennungskonventionen erstellen:

• Verwenden Sie einheitliche Formate (snake_case empfohlen)
• Verwende Verben im Präsens („button_click" statt „button_clicked")
• Erstellen Sie ein dokumentiertes Ereignis-Wörterbuch

Entwickeln Sie eine Benutzersegmentierungsstrategie:

• Kohorten auf Basis von Verhalten definieren, nicht auf Annahmen
• Segmentdefinitionen für die teamübergreifende Abstimmung dokumentieren

Schritt 3: Analysen nach Geschäftsauswirkung priorisieren

Konzentrieren Sie sich bei diesem Schritt auf:

1. Bereiche mit hohem Traffic und niedriger Conversion (größtes Potenzial)
2. Zentrale Nutzerflüsse (Onboarding, Aktivierung, Kernfunktionen)
3. Abwanderungsindikatoren (rückläufiges Engagement, Aufgabe von Funktionen)

Schritt 4: Von Erkenntnissen zu Maßnahmen übergehen

Mit Pendos einheitlicher Plattform können Sie:

• Reibungspunkte in der Produktanalyse identifizieren
• In-App-Anleitungen bereitstellen, um Probleme sofort zu beheben
• Auswirkungen in Echtzeit messen (Tage, nicht Wochen)

Schritt 5: Regelmäßige Überprüfungszyklen für Analysen einrichten

Erwägen Sie, etwas wie das Folgende zu übernehmen:

Wöchentlich: Wichtige Kennzahlen-Dashboards überprüfen

Zweiwöchentlich: Detaillierte Analyse bestimmter Funktionen oder Segmente

Monatlich: Ergebnisse den Stakeholdern präsentieren Vierteljährlich: Bewerten, ob Analytics-Investitionen zu Ergebnissen führen

Erste Schritte: Beginnen Sie mit fünf bis zehn kritischen Ereignissen, die direkt mit Geschäftsergebnissen verknüpft sind. Stellen Sie die Datenqualität sicher, bevor Sie den Umfang erweitern. Beweisen Sie den Stakeholdern den Mehrwert, und erweitern Sie das Tracking schrittweise, während Ihre Analytics-Praxis reift.

Welche Art von Daten erfasst die Produktanalyse?

Produktanalyselösungen verfolgen in der Regel zwei Arten von Daten über Benutzerinteraktionen:

1. Ereignisverfolgung: Benutzeraktionen werden allgemein als „Events" bezeichnet. Zu den Events gehören Klicks, Wischgesten, Gesten (für Mobilgeräte und andere Gerätetypen), Wiedergabebefehle (für Audio und Video), Downloads, Seitenaufrufe und das Ausfüllen von Textfeldern. Das Event umfasst den Elementtyp, den Namen des Elements und die vom Benutzer ausgeführte Aktion. Allgemeine Beispiele für Events sind: Konto erstellen, Zur Liste hinzufügen, Feedback senden, Neuen Benutzer eingeben, Bericht ausführen, Dashboard teilen, Option auswählen, Tutorial abspielen, Ansicht wechseln und Onboarding abschließen.
2. Ereigniseigenschaften: Die Art und Weise, wie man die spezifischen Attribute der verfolgten Interaktionen versteht, ist die Aufgabe von Event-Properties. Produktmanager, UX-Designer und Wachstumsstrategen interessieren sich nicht nur dafür, ob etwas passiert ist, sondern auch für den Kontext, der bei einer Längsschnittanalyse Aktivität von Wirkung unterscheidet. Event-Properties können Details wie Zeit, Dauer, Anzahl, Gerät, Softwareversion, Geografie, demografische Nutzerdaten, firmografische Kontodaten, Elementeigenschaften (wie Farbe, Größe, Form), boolesche Werte (wie Login: ja/nein) und benutzerdefinierte Attribute (wie Basic/Pro/Enterprise) umfassen.

Wie hilft Produktanalyse bei der Interpretation von A/B-Testergebnissen?

A/B-Tests und Produktanalyse gehen Hand in Hand. Während A/B-Tests zeigen, welche Variante gewonnen hat, enthüllt die Produktanalyse das Warum – und hilft Ihnen, intelligentere Experimente zu gestalten.

Vor dem Test: Identifizieren Sie, was es wert ist, getestet zu werden

Produktanalyse deckt wirkungsstarke Möglichkeiten auf:

• Trichteranalyse zeigt, wo Nutzer abspringen
• Die Verfolgung der Funktionsnutzung zeigt wenig genutzte Funktionen
• Pfadanalyse deckt unerwartete Nutzerreisen auf

Anstatt zu raten, was getestet werden soll, lassen Sie Nutzungsdaten Ihre Hypothese leiten.

Während des Tests: Mehrdimensionale Erfolgskriterien festlegen

Anstatt sich ausschließlich auf Konversionsraten zu verlassen, hilft Ihnen die Produktanalyse dabei, umfassende Metriken zu definieren:

• Beispiel für eine primäre Metrik: Abschlussrate des Onboardings
• Sekundäre Metriken im Zusammenhang mit der Abschlussrate des Onboardings: Zeit bis zum ersten Mehrwert, 30-Tage-Bindungsrate, Feature-Akzeptanz

Ergebnisse analysieren: Segmentierung für tiefere Einblicke

Die Produktanalyse ermöglicht es Ihnen:

• Nach Kohorte analysieren: Funktioniert Variante B besser für Enterprise- als für KMU-Kunden?
• Nach Nutzerreife vergleichen: Reagieren neue Nutzer anders als Power-User?
• Auf Nebeneffekte prüfen: Hat der Test eine Kennzahl verbessert, aber eine andere verschlechtert?

Was ist der Ursprung der Produktanalyse?

Für heutige Produktmanager, UX-Designer und Wachstumsstrategen ist die Produktanalyse der Schlüssel zum Aufbau eines Produkt-Roadmap und die Förderung von Innovation und kontinuierlicher Verbesserung. Während Web-Präsenzen historisch anhand von Kennzahlen bewertet wurden, die wenig über die Beziehung zwischen digitalen Produkten und Geschäftszielen verrieten – Seitenaufrufe und Sitzungsdauer –, wird das moderne app-basierte Web und mobile Internet durch aussagekräftigere und kontextbezogenere Interaktionen angetrieben: Ereignisse, Engagement und Journeys.

Die Verlagerung hin zu aussagekräftigen Erkenntnissen ist besonders relevant in Multi-App-Portfolios – insbesondere plattform- und geräteübergreifend –, wo die Nachverfolgung und Korrelation verschiedener Produktdaten das Design, die Funktionalität und die Experimente bestimmen, die Produktstrategie und Wachstum vorantreiben. Unternehmen profitieren von Produktanalysen mittlerweile nicht nur für die Software, die sie für Kunden entwickeln, sondern auch für ihre mitarbeiterorientierten Anwendungen.

Warum ist Produktanalytik für die digitale Akzeptanz wichtig?

Produktanalysen sind für die digitale Akzeptanz von Bedeutung, weil Manager nachverfolgen können müssen, wie Mitarbeiter Software nutzen und welche Hindernisse sie dabei gegebenenfalls begegnen, um beurteilen zu können, ob die Mitarbeiter den größtmöglichen Nutzen aus der Software ziehen. Am heutigen Arbeitsplatz haben verschiedene Mitarbeiter unterschiedliche Bedürfnisse und Schmerzpunkte in Bezug auf Apps. Robuste Analysen sind unerlässlich, um die besten Wege zu finden, Reibungsverluste zu reduzieren und das Software-Erlebnis im gesamten Team eines Unternehmens zu optimieren.

Wie implementiert man Produktanalysesoftware?

Es ist entscheidend, eine Produktanalyselösung zu wählen, die automatisch alle Daten Ihres Produkts erfassen und Ihnen ermöglichen kann, diese rückwirkend zu untersuchen. Das bedeutet, dass Sie Ihre Lösung implementieren und sofort auf die benötigten Daten zugreifen können, sobald verschiedene Fragen auftauchen, anstatt Ereignisse taggen und warten zu müssen, bis genügend Daten gesammelt wurden, um Antworten zu erhalten oder Maßnahmen zu ergreifen.

Sie sollten außerdem eine Lösung wählen, die benutzerfreundlich ist, sodass die Daten für alle in Ihrer Organisation leicht zugänglich sind, und die sich ohne die Hilfe von Engineering-Ressourcen einfach installieren lässt.

Ist Google Analytics ein gutes Tool für Produktanalysen?

Google Analytics ist ein leistungsstarkes Tool, aber die Erkenntnisse, die es liefert, sind in ihrem Umfang begrenzt und eher für Web-Analytics, SEO und Marketing konzipiert als für echte Product-Analytics-Anwendungsfälle.

Es ist nicht in der Lage, jeden Aspekt der User Journey in Ihren Apps wirklich zu untersuchen, und es erfordert, dass Sie die interessierenden Ereignisse im Voraus taggen, sodass Sie das Nutzerverhalten nicht rückwirkend analysieren können. Google Analytics kann Nutzer auch nicht anhand spezifischer Kriterien segmentieren, wie z. B. ihrer Rolle, ihres Unternehmens oder der Art, wie sie mit Ihrer Plattform interagieren.

Ohne diese Fähigkeiten ist es schwierig, wirklich zu wissen, wo Ihr Produkt verbessert oder optimiert werden kann.

Warum ist Pendo die ideale Produktanalyselösung?

Jetzt kennen Sie die Antwort auf die Frage „Was ist Produktanalyse" und wir haben die Lösung. Pendos Produktanalysen Erfassen Sie alles, was in Ihrem Produkt passiert, ab dem Moment der Installation. Hier erfahren Sie, warum führende Unternehmen Pendo wählen:

Automatische Erfassung mit rückwirkender Analyse: Pendo erfasst alles ab dem Installationsdatum. Definieren Sie noch heute ein neues Ereignis und analysieren Sie es für die vergangenen sechs Monate.

Analytics + Aktion auf einer Plattform: Mit Pendo können Sie ein Problem sofort erkennen und handeln. (Problem erkennen → Guide starten → Wirkung messen).

Keine Engineering-Abhängigkeiten: Installation mit einem einzigen JavaScript-Snippet. Produktmanager konfigurieren das Tracking, erstellen Berichte und starten Guides – ohne Code.

Wichtige Funktionen:

• Pfade, Trichter und Bindungsanalyse
• Product Engagement Score
• In-App-Anleitungen und Walkthroughs
• NPS-Umfragen und Verwaltung von Feature-Anfragen
• Integrationen mit Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack und 50+ weiteren

Pendo in Aktion erleben: Demo anfordern um zu erkunden, wie Produktanalysen Ihre Entscheidungsfindung transformieren können.

Pendo lässt sich außerdem nahtlos in eine Vielzahl weiterer Plattformen integrieren, darunter Salesforce, HubSpot, Zendesk und Slack. Entdecken Sie unsere Integrationen hier!

Wo kann ich mehr über Produktanalysen erfahren?

Für diejenigen, die etwas tiefer in die Produktanalyse eintauchen möchten, hat Pendo ein Produktanalyse-Zertifizierungskurs. Es führt Sie durch alle Details, wie dieses leistungsstarke Tool funktioniert und wie Sie es am effektivsten einsetzen können.

Es gibt auch eine Reihe von Büchern zu diesem Thema, darunter „High Growth Handbook" von Elad Gil und „Practical Web Analytics for User Experience" von Michael Beasley.

Pendo hat Informationen darüber veröffentlicht, wie man Produkteinblicke sammeln und fördern Feature-Adoption. Es wurden auch Inhalte darüber veröffentlicht, wie die richtige Digital-Adoption-Lösung Produktanalysen nutzt und welche Rolle Produktanalysen bei der Herbeiführung einer erfolgreichen digitalen Transformation.

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