Quantitative, qualitative und visuelle Daten

Was sind quantitative Daten?

Quantitative data bezieht sich auf Informationen, die gezählt werden können und die numerisch ausgedrückt werden. Im Allgemeinen sind quantitative Daten sehr objektiv und werden bei der Entscheidungsfindung verwendet, weil sie messbar, oft standardisiert und leicht zu benchmarken und im Laufe der Zeit zu bewerten sind. Quantitative Daten sind wertvoll für die Beantwortung von Fragen, bei denen es darum geht zu verstehen, „was" oder „wie viele" Dinge in einer bestimmten Situation auftreten.

In der Welt des Produktmanagements bezieht sich quantitative Daten im Allgemeinen auf Produktanalysen: Business-Intelligence-Software, die Nutzungsmuster digitaler Produkte wie Web- und Mobilanwendungen über Event-Tracking, Event-Eigenschaften sowie die Gruppierung von Events und Eigenschaften erfasst und aufzeigt.

Quantitative Daten in Form von Produktanalysen umfassen typischerweise Key Performance Indicators (KPIs) und Kennzahlen wie:

• Zeit bis zur Fertigstellung: Die Zeit, die Besucher benötigen, um alle Schritte eines Prozesses oder Workflows abzuschließen
• Adoption: Wie viele Nutzer interagieren mit Ihrem Produkt (Produktakzeptanz) oder mit bestimmten Funktionen darin (Funktionsakzeptanz).
• Stickiness: Wie viele Nutzer kehren regelmäßig zum Produkt zurück.
• Bindung: Der Prozentsatz der Nutzer (oder Kundenkonten), die Ihr Produkt weiterhin nutzen, nachdem sie es erstmals installiert oder mit der Nutzung begonnen haben.
• Time to Value: Die Zeitspanne zwischen dem Beginn der Produktnutzung durch einen Kunden und dem Moment, in dem er beginnt, einen Mehrwert daraus zu ziehen.

Messbares Kundenfeedback – in Form von Net Promoter Scores (NPS) oder Customer Satisfaction Scores (CSAT) – ist ebenfalls eine wertvolle Quelle quantitativer Daten für Produktteams. Es kann als Indikator für die allgemeine Produktleistung und die Kundenzufriedenheit dienen und hilft Produktteams dabei, zu bestimmen, worauf sie ihre Zeit und Ressourcen konzentrieren sollen, oder zu verstehen, welche Kunden möglicherweise gefährdet sind, abzuwandern.

Warum sind quantitative Daten wichtig?

Quantitative Daten in Form eines Produktanalyse-Tools sind für Produktmanager (PMs) aus einer Reihe von Gründen unverzichtbar, darunter:

• Es ermöglicht objektive Entscheidungsfindung, indem es PMs hilft, fundierte Entscheidungen auf Basis konkreter Belege zu treffen – anstatt sich auf subjektive Meinungen oder Bauchgefühl zu verlassen.
• Es liefert Einblicke in die Produktleistung, indem es PMs ermöglicht, wichtige Kennzahlen wie Nutzerengagement und Konversionsraten zu verfolgen – sodass PMs die Wirkung ihres Produkts bewerten und sehen können, wie es die Gesamtergebnisse des Unternehmens beeinflusst.
• Es hilft Teams, die Kundenbindung zu verbessern, indem es Frühwarnindikatoren für Abwanderungsrisiken liefert (z. B. geringe Produktnutzung, mangelnde Feature-Akzeptanz, rückläufige aktive Nutzung usw.) – damit Produkt- und Customer-Success-Teams (CS) proaktiv eingreifen und Kunden wieder auf Kurs bringen können.
• Es erleichtert die Priorisierung und macht sie objektiver, indem es Probleme oder Chancen im Produkt aufzeigt und Produktteams in die Lage versetzt, nutzungsdatenbasierte Entscheidungen darüber zu treffen, worauf sie ihre Zeit und Ressourcen konzentrieren.

Was sind qualitative Daten?

Qualitative Daten sind nicht-numerische Informationen, die häufig beschreibender und subjektiver Natur sind. Im Gegensatz zu quantitativen Daten (die in numerischer Form ausgedrückt und gemessen werden können) liefern qualitative Daten Einblicke in die nicht quantifizierbaren Merkmale und Eigenschaften einer Situation oder eines Phänomens. Diese Art von Daten ist besonders nützlich, um die Tiefe und den Kontext einer Situation zu verstehen oder um Meinungen zu erfassen. Qualitative Daten werden häufig durch Umfragen und Abstimmungen, textuelle NPS-Antworten, Interviews, Fokusgruppen oder allgemeine Beobachtungen erhoben.

In der Welt des Produktmanagements bezieht sich qualitative Daten im Allgemeinen auf Nutzerfeedback oder Kundenfeedback: Informationen, die von Nutzern oder Kunden über ihre Erfahrungen mit einem Produkt oder einer Dienstleistung bereitgestellt werden. Feature-Anfragen (Kommentare, Nachrichten oder Anfragen für bestimmte Funktionen oder Funktionalitäten, die Ihrem Produkt hinzugefügt werden sollen) sind ebenfalls häufig qualitativer Natur. Einige Unternehmen werten alle Formen von Nutzer- und Kundenfeedback zusammengefasst in einem Voice-of-the-Customer-Programm (VoC) Programm, das es ihnen ermöglicht, das „Warum" hinter dem Feedback ihrer Kunden zu verstehen, häufige Schmerzpunkte der Kunden zu identifizieren und Aktivitäten im gesamten Unternehmen zu informieren.

Warum sind qualitative Daten wichtig?

Besonders beim Aufbau von Produkten werden qualitative Daten (in Form von Nutzer- oder Kundenfeedback) häufig in Verbindung mit quantitativen Daten (in Form von Produktanalysen) verwendet, um Teams ein umfassendes Verständnis der Produktleistung und der Kundenerfahrungen zu vermitteln. Während quantitative Daten Trends und Muster bei der Produktnutzung aufzeigen, bieten qualitative Daten die Tiefe und den Kontext, der PMs dabei hilft sicherzustellen, dass sie die richtigen Nutzerprobleme aus den richtigen Gründen lösen.

Was sind visuelle Daten?

Visuelle Daten beziehen sich in der Regel auf Informationen, die in einem visuellen Format dargestellt werden – beispielsweise als Bilder, Diagramme, Grafiken, Karten oder Schaubilder. Diese Art von Daten dient dazu, Informationen leichter verständlich zu machen, indem numerische Werte visuell veranschaulicht und Trends auf einen Blick erkennbar gemacht werden. Produktanalyse-Tools (wie Pendo Analytics) umfassen in der Regel Funktionen und Widgets, die visuelle Darstellungen von Produktdaten erzeugen. In der Produktforschung und im Design gibt es jedoch noch eine weitere Form visueller Daten, die äußerst wertvoll ist: Session-Replays.

In der Welt des Produktmanagements und -designs können visuelle Daten auch auf Session-Replays verweisen. Session-Replay bezeichnet den Prozess der Aufzeichnung von Nutzerinteraktionen mit einem Produkt oder einer Anwendung – einschließlich Mausbewegungen, Klicks, Scrollbewegungen und Tastatureingaben. Diese Aufzeichnungen geben Produkt-, User-Experience-(UX)-, Customer-Success-und-Support-, Vertriebs-, Marketing-, Qualitätssicherungs-(QA)- und Entwicklungsteams Einblick in das vollständige Nutzererlebnis, indem sie genau sehen können, wie Nutzer durch ihre Produkte oder Apps navigieren und mit ihnen interagieren. Session-Replays sind eine unwiderlegbare Form visueller Belege und liefern den Teams im gesamten Unternehmen den verhaltensbezogenen Kontext, den sie benötigen, um Entscheidungen zu beeinflussen.

Als Teil eines ganzheitlichen Tech-Stacks für Produkterlebnisse helfen visuelle Daten – in Form von Session-Replays – Teams dabei:

• Die User Journey verstehen
• Usability-Probleme identifizieren
• Design- und UX-Entscheidungen validieren
• Conversion-Pfade optimieren
• Produktentdeckung und -entwicklung beschleunigen
• Das Kundenerlebnis verbessern

Welche Rolle spielen quantitative, qualitative und visuelle Daten in der Produktentwicklung?

Um die bestmöglichen Produkte und digitalen Erlebnisse zu entwickeln, müssen Teams ihre Apps und Produkte ganzheitlich betrachten – indem sie quantitative Daten (Produktanalysen), qualitative Daten (Nutzerfeedback) und visuelle Daten (Session-Replays) kombinieren. Zusammen liefern diese Quellen Teams alle Erkenntnisse, die sie benötigen, um die bestmöglichen Erlebnisse zu schaffen – darunter, wie Nutzer mit Funktionen interagieren, was sie über diese Funktionen denken und welche konkreten Aktionen sie ausführen, während sie sich durch das Produkt bewegen.

Wie arbeiten quantitative, qualitative und visuelle Daten zusammen?

Angenommen, Sie stellen in Ihrem Produktanalyse-Tool eine geringe Akzeptanz einer neuen Funktion fest. Diese quantitativen Daten ermöglichen es Ihnen, die Nutzung der Funktion mit anderen Bereichen Ihres Produkts zu vergleichen und die Performance im Zeitverlauf zu messen. Mit einem Tool wie Pendo Analytics können Sie außerdem genau untersuchen, welche Nutzergruppen die Funktion verwenden oder nicht verwenden, sie nach Metadaten oder Verhalten segmentieren und die Pfade einsehen, die sie nehmen, um die Workflows abzuschließen, für die sie idealerweise die neue Funktion nutzen sollten.

Sobald Sie über diese quantitativen Daten verfügen, können Sie Ihr Nutzer-Feedback-Tool nutzen, um qualitative Erkenntnisse zu gewinnen, die die niedrigen Adoptionsraten des Features erklären können. Wenn Sie eine Plattform wie Pendo verwenden, stellen Sie möglicherweise fest, dass eine Reihe von Nutzern Feedback zur Platzierung des neuen Features geteilt haben – und dabei insbesondere anmerken, dass sie es in der Benutzeroberfläche (UI) des Produkts nicht finden können. Dieses qualitative Feedback hilft Ihnen, genau zu ermitteln, wo das Feature aus Sicht der Nutzer in puncto Benutzerfreundlichkeit hinter den Erwartungen zurückbleibt, sodass Sie die notwendigen Schritte zur Verbesserung der Adoption einleiten können. Dieses Feedback ist außerdem eine hervorragende Inspirationsquelle für die Roadmap-Planung.

Jetzt, da Sie wissen, dass die Akzeptanz des neuen Features gering ist, und verstehen, warum, können Sie sich Session-Replays ansehen, um das Bild zu vervollständigen. Visuelle Daten in Form von Session-Replays helfen Ihnen, genau zu sehen, wie sich Ihre Nutzer in Ihrem Produkt bewegen, wohin sie gehen und worauf sie klicken. Wenn Sie sich Session-Replays von Nutzern mit geringer Akzeptanz des neuen Features ansehen, könnten Sie feststellen, dass die Nutzer nicht wissen, wo sie das Feature auf Ihrer Startseite finden – was durch ihre kontinuierliche Cursorbewegung deutlich wird. Oder Sie stellen vielleicht fest, dass sie wissen, wo sich das Feature befindet, aber einen Fehler erleben, der sie daran hindert, es zu verwenden – was durch wiederholtes „Rage-Clicking" deutlich wird. Wenn Sie eine einheitliche Product-Experience-Plattform wie Pendo verwenden, könnten Sie dann sogar eine In-App-Nachricht , um Benutzer über den Fehler zu informieren, oder eine Reihe von In-App-Guides , um Benutzer dabei zu unterstützen, die Funktion zu finden und zu nutzen.

Durch die gemeinsame Nutzung von Produktanalysen, Benutzerfeedback und Session-Replays können Produktteams ein vollständiges Bild der Benutzererfahrung gewinnen und fundiertere Entscheidungen treffen. Dies ermöglicht es ihnen, Ressourcen sinnvoller einzusetzen, sich auf die Bereiche ihres Produkts zu konzentrieren, die den größten Einfluss haben werden, und die Erkenntnisse zu gewinnen, die sie benötigen, um ihr Angebot kontinuierlich zu verbessern.

Warum ist es wichtig, quantitative, qualitative und visuelle Daten zu kombinieren?

Die Kombination aus quantitativen, qualitativen und visuellen Daten (Produktanalysen, Nutzerfeedback bzw. Session-Replays) ermöglicht es Produktteams, ihre Erkenntnisse zu triangulieren und Probleme effizienter zu lösen.

Wenn beispielsweise Nutzerfeedback auf ein Problem hindeutet, können Analysedaten das Ausmaß des Problems aufzeigen, und Session-Replays können Kontext und Details dazu liefern, wie Nutzer das Problem erleben. Oder wenn Analysedaten auf ein Problem hindeuten, können Session-Replays fehlerhafte Funktionen, Bugs oder Nutzerfehler bestätigen, und Nutzerfeedback kann Vorschläge hervorheben, wie das Problem künftig vermieden werden kann.

Produktanalysen, Nutzerfeedback und Session-Replays bieten außerdem unterschiedliche Perspektiven auf das Nutzerverhalten. Die Kombination dieser drei Informationsquellen verschafft Produktteams einen ganzheitlichen Einblick in die Nutzererfahrung und hilft ihnen zu verstehen, nicht nur was Nutzer tun, sondern auch warum sie es tun.

Welchen Mehrwert bietet eine einheitliche Plattform für alle meine quantitativen, qualitativen und visuellen Daten im Vergleich zu Einzellösungen?

Besonders für große, verteilte Teams kann die Arbeit mit uneinheitlichen Einzellösungen die Genauigkeit und Verwertbarkeit Ihrer Geschäftsdaten erheblich beeinträchtigen. Da diese Daten an verschiedenen Stellen erfasst und analysiert werden, ist es oft schwer zu wissen, welcher Quelle man vertrauen kann – und nahezu unmöglich zu entscheiden, welche Analyse die zuverlässigste ist. Die Abhängigkeit von einem Sammelsurium an Tools verlangsamt zudem die Zusammenarbeit, hemmt die Produktinnovation, führt zur Entwicklung von Funktionen, die nicht auf die Bedürfnisse der Nutzer abgestimmt sind, und resultiert letztlich in einer inkonsistenten Customer Experience. Hinzu kommt: Mehrere Anbieter bedeuten einen Berg an Papierkram, die Zusammenarbeit mit mehreren Support-Teams – und in der Regel ein deutlich höheres Preisschild.

Die einheitliche App-Experience-Plattform von Pendo vereint alle quantitativen (Pendo Analytics), qualitativen (Pendo Feedback) und visuellen Daten (Pendo Session Replay), die Produktteams benötigen, an einem zentralen Ort – und gibt Ihnen so einen ganzheitlichen Überblick über das Verhalten Ihrer Nutzer sowie die Tools, um entsprechend zu handeln. Hier sind einige weitere Möglichkeiten, wie Ihr Unternehmen von einer einheitlichen Produkt- und App-Experience-Plattform profitiert:

Verbesserte Effizienz

Die Konsolidierung aller Ihrer Tools für die Produkterfahrung und Erkenntnisse zum Nutzerverhalten in einer einheitlichen Plattform vereinfacht und optimiert die Arbeitsabläufe Ihres Teams – und beseitigt die kognitive Belastung, den Kontextwechsel und die zusätzlichen Kosten, die mit aufgeblähten Tech-Stacks einhergehen.

Bessere Datengenauigkeit

Wenn alle Ihre Nutzerverhaltens­daten an einem Ort gespeichert sind, ist der Zugriff, die Weitergabe und die Umsetzung nicht nur einfacher – sondern auch das Vertrauen in die Daten wächst. Da Pendo Session Replay Teil der vollständigen Pendo-Plattform, können Sie das Verhalten hinter den Daten, die Sie bereits erfassen, nachvollziehen und so sicherstellen, dass die Erkenntnisse, auf deren Basis Sie handeln, fundiert und zuverlässig sind.

Einfachere Erkennung

Wenn Sie Pendo Session Replay verwenden, sind Ihre Session-Replays von überall in Pendo aus zugänglich – das macht die Datenerkundung und Produktentdeckung schneller und einfacher. Da alle Ihre quantitativen, qualitativen und visuellen Daten in einer einzigen, einheitlichen Plattform gespeichert sind, können Sie mit einem einzigen Klick von einem Datenpunkt zu einem Session-Replay wechseln und das Verhalten hinter den Daten in jedem Bereich von Pendo einsehen.

Stärkerer Datenschutz

Pendo Session Replay bietet drei vollständig anpassbare Datenschutzeinstellungen, mit denen Teams sensible Nutzerinformationen entfernen oder maskieren können. Dank der Flexibilität, jede Datenschutzeinstellung genau auf Ihre Bedürfnisse abzustimmen, finden Sie die perfekte Balance zwischen Einblick und Datenschutz. Und da alle Ihre quantitativen, qualitativen und visuellen Daten in Pendo gespeichert sind, wissen Sie, dass sie durch unsere branchenführenden Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien geschützt sind.