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Was soll ein produktgeführtes Unternehmen mit all diesen Daten anfangen?
Man sagt, man kann nicht verbessern, was man nicht misst. In produktorientierten Unternehmen mangelt es nicht an Messungen. Teams im gesamten Unternehmen – von Produkt, Engineering und IT bis hin zu Customer Success, Vertrieb und Marketing– greifen kontinuierlich auf Produktnutzungsdaten und Kundenfeedback zurück, um ihre Arbeit zu gestalten.
Anstatt nur gelegentlich auf Daten zuzugreifen oder nach einem Datenpunkt zu suchen, der eine bestehende Meinung bestätigt, nutzen produktorientierte Unternehmen Daten während des gesamten Produktentwicklungszyklus und der Customer Journey. Das könnte für verschiedene Teams Folgendes bedeuten:
- Ein Produktmanager (PM) untersucht das Nutzerverhalten, um Reibungspunkte in einem bestimmten Workflow zu identifizieren und festzustellen, welche Änderungen an der Benutzeroberfläche (UI) vorgenommen werden müssen. Anschließend erstellt er eine In-App-Umfrage, um Nutzer nach ihren Erfahrungen mit dem Produkt und möglichen Verbesserungen zu befragen.
- Ein Customer-Success-Manager (CSM) analysiert die Produktnutzung seines Accounts im Vorfeld eines vierteljährlichen Business-Reviews, um mit umsetzbaren Empfehlungen und Zukunftsplänen in das Meeting zu gehen.
- Ein IT-Leiter überwacht die Nutzung eines bestimmten Tools durch die Mitarbeiter, um festzustellen, ob das Unternehmen seine Softwareinvestition optimal nutzt oder ob es das Tool aus dem Tech-Stack entfernen sollte.
- Ein Customer-Marketer nutzt Produktnutzungsdaten, um Power-User zu identifizieren, die geeignete Kandidaten wären, um bei einer Veranstaltung zu sprechen, einer Community beizutreten oder eine Bewertung auf einer Drittanbieter-Website zu hinterlassen. Sie folgen sofort mit einem maßgeschneiderten In-App-Guide nach, um die Anfrage zu stellen.
- Ein Vertriebsmitarbeiter nutzt Nutzungsdaten des Freemium-Produkts des Unternehmens, um die engagiertesten Nutzer zu identifizieren, die am ehesten an der vollständigen Plattform interessiert sind. Anschließend erstellen sie In-App-Guides, die den Mehrwert kostenpflichtiger Funktionen vermitteln und Nutzer dorthin leiten, wo sie ein Upgrade durchführen können.
Wie oben veranschaulicht, bedeutet datengetriebenes Arbeiten, auf der Grundlage der gesammelten Daten zu handeln. Über die Produktanalyse hinaus erfordert dies spezifische Tools (oder idealerweise ein einziges Tool), mit denen Sie innerhalb Ihres Produkts mit Nutzern und Kunden kommunizieren und Feedback von ihnen einholen können. Dies fördert dann einen kontinuierlichen Kreislauf aus Messen, Testen, Feedback-Sammeln und Iterieren – und schafft so einen positiven Kreislauf für produktgeführte Unternehmen.
Im weiteren Verlauf dieses Playbooks haben wir Taktiken und Best Practices zusammengestellt, die Sie nutzen können, um auf der Grundlage all der wertvollen Daten, die Sie erheben – oder erheben könnten – zu handeln. Es ist in fünf Abschnitte gegliedert, jeder mit verschiedenen „Plays", die auf das übergeordnete Thema einzahlen.
Legen wir los.
Produkt- und Feature-Launch
Launches sind von Natur aus Anlässe zum Feiern. Bei produktgeführten Unternehmen sind sie jedoch weniger ein Endpunkt als vielmehr eine Station auf dem Weg der kontinuierlichen Iteration. Anstatt auf eine große Veröffentlichung hinzuarbeiten, stellt Ihr Produktteam Funktionen wahrscheinlich schrittweise über mehrere Phasen bereit und macht neue Features im Laufe der Zeit für weitere Nutzer zugänglich. So könnte es beispielsweise ein internes Release, eine eingeschränkte Beta, eine offene Beta und schließlich die allgemeine Verfügbarkeit durchführen.
Dieser iterative Ansatz zur Veröffentlichung von Produkten und Features bietet noch mehr Möglichkeiten, Daten in jedem Schritt zu nutzen. Hier sind einige Taktiken, die Sie in Ihr Repertoire aufnehmen können:
Daten nutzen, um Launch-Ankündigungen gezielt auszuspielen
Teams nutzen zwar mehrere Kanäle (z. B. E-Mail, Blogbeiträge, Social Media), um Kunden über ein neues Produkt oder Feature zu informieren, doch produktgeführte Unternehmen wissen, dass In-App-Ankündigungen eine der effektivsten Methoden sind. Und Daten können diese Kommunikation noch wirkungsvoller machen.
Stellen Sie bei In-App-Launch-Ankündigungen sicher, dass Sie Nachrichten gezielt an Nutzer richten, die den größten Nutzen aus dem neuen Feature ziehen oder für die die neue Funktionalität am relevantesten ist. Ihr Produkt bedient wahrscheinlich mehrere Nutzertypen (z. B. mit unterschiedlichen Rollen, unterschiedlichem Reifegrad und unterschiedlichen technischen Kenntnissen), und nur sehr wenige Features sind für alle Nutzer relevant.
Nutzen Sie Daten aus einem Produkt-Analytics-Tool, um das Verhalten der Nutzer zu verstehen, und erstellen Sie dann Segmente für In-App-Guides auf Basis Ihrer Erkenntnisse. Wenn ein neues Feature beispielsweise ein bestehendes Feature ergänzen soll, beginnen Sie damit, Nutzer anzusprechen, die das bestehende Feature bereits verwenden, um sie über die neue Funktionalität und deren Vorteile für ihre Workflows zu informieren.
Auf Basis des Engagements mit In-App-Guides iterieren
Sobald Ihre Ankündigungs-Guides im Produkt live sind, können Sie einen datengesteuerten Ansatz zur Verbesserung verfolgen. Messen Sie das Engagement mit In-App-Ankündigungen, um zu verstehen, wie Ihre Launch-Kampagnen performen und ob Guides die Aufmerksamkeit der Nutzer erfolgreich auf sich ziehen. Es gibt drei Metriken, deren Tracking wir empfehlen:
- Guide-Aufrufe
- Zeit im Guide
- Abschluss von Guide-Schritten (wenn Ihr Guide mehrere Schritte hat)
Wenn ein Guide ein geringes Engagement aufweist, kann es sinnvoll sein, ihn an eine andere Stelle im Produkt zu verschieben, um zu sehen, ob Nutzer besser reagieren, wenn er an einem anderen Punkt in ihrem Workflow eingeführt wird. Es ist auch nützlich, mit verschiedenen Texten und Bildern zu experimentieren oder sogar die Segmentierung anzupassen, um zu prüfen, ob eine andere Nutzergruppe stärker mit dem Guide interagiert. Nutzen Sie andererseits Guides mit hohem Engagement als Lernmöglichkeit: Was glauben Sie, macht sie erfolgreich, und wie können Sie diese Erkenntnisse auf Ihre übrigen In-App-Ankündigungen anwenden?
Produktnutzung nach dem Launch verfolgen
Anstatt In-App-Launch-Ankündigungen zu erstellen und das Beste zu hoffen, ist es entscheidend, die Produktnutzung nach einem Launch zu verfolgen, um den Erfolg Ihrer Bemühungen zu messen – und zu ermitteln, wie Sie sich verbessern können.
Schauen Sie sich zunächst an, wie viele Kunden die neue Funktion nutzen (wir empfehlen, erstmals eine Woche nach dem Launch nachzusehen) und ob sie zu einer erhöhten Interaktion mit dem Produkt beiträgt. Durch die Analyse von Nutzungsmustern erhalten Sie ein besseres Gespür dafür, was Kunden vom Produkt möglicherweise noch benötigen. Beispielsweise kann das, was Benutzer vor und nach dem Zugriff auf die Funktion tun oder wie lange sie damit verbringen, darauf hinweisen, wo es Reibungspunkte oder fehlende Funktionen gibt. Wenn Sie anfangs niedrige Adoptionsraten feststellen, müssen Sie möglicherweise auch zusätzliche In-App-Guides erstellen, um Benutzer an die Neuigkeiten zu erinnern und ihnen sogar einen Link bereitzustellen, der sie direkt zur Funktion oder zum Produktbereich führt.
Feedback sammeln, um quantitative Eingaben mit Kontext zu ergänzen
Während Teams in jeder Phase eines Releases damit beschäftigt sind, quantitative Daten zu erfassen und zu analysieren, darf man nicht vergessen, diese mit qualitativem Feedback der Benutzer selbst zu kombinieren. Dieses Feedback ist entscheidend dafür, wie Sie neue Funktionen iterieren und verbessern – insbesondere wenn sich die Wettbewerbslandschaft, Markttrends und die Bedürfnisse der Benutzer weiterentwickeln.
Stellen Sie in jeder Release-Phase sicher, dass Sie Feedback sammeln, um zu verstehen, was Benutzern gefällt, was nicht funktioniert oder wie das Produkt oder die Funktion verbessert werden könnte. Dies hilft nicht nur dem Produktteam dabei, zu wissen, wo Verbesserungen vorgenommen werden müssen, sondern unterstützt auch Teams wie Marketing oder Customer Success dabei, Launch-Kommunikationen auf Basis dessen anzupassen, was Benutzer an dem neuen Produkt oder der neuen Funktion als wertvoll erachten. Ähnlich wie bei Launch-Ankündigungen empfiehlt es sich, dieses Feedback direkt im Produkt zu sammeln – mithilfe von In-App-Umfragen, Abstimmungen oder Eingabeaufforderungen, die es Benutzern ermöglichen, schriftliches Feedback zu geben.
PLAYBOOK IN DER PRAXIS
Wie Global Payments Daten genutzt hat, um nach dem Launch zu iterieren
Nach der Veröffentlichung einer neuen Funktion Global Payments mussten sie wissen, wie Benutzer damit interagierten, um sicherzustellen, dass die Funktion den beabsichtigten Mehrwert lieferte und die richtigen Probleme löste. Sie betrachteten die User Journeys und stellten fest, dass nach der Nutzung der neuen Funktion „Zahlungsanforderung" 50 % der Benutzer anschließend nach der Transaktion suchten, um sicherzustellen, dass sie durchgegangen war. Dies verdeutlichte, was fehlte: die Möglichkeit, eine Benachrichtigung zu senden, wenn eine Zahlung abgeschlossen ist. Mit dieser Erkenntnis verfügte das Global Payments-Produktteam über die Informationen, die es benötigte, um schnell zu iterieren und diese Funktionalität für seine Kunden zu verbessern.
Onboarding
Anstatt Onboarding als einen einmaligen Moment zu betrachten, sehen produktgeführte Unternehmen es als einen entscheidenden Teil der User Journey: den Moment, in dem Nutzer kompetent werden und beginnen, den Wert Ihres Produkts zu erkennen. Um Onboarding so wirkungsvoll wie möglich zu gestalten, ist es zunächst wichtig, es direkt ins Produkt zu integrieren. Mit produktgeführtem Onboarding können Unternehmen die Time-to-Value für ihre Nutzer beschleunigen, indem sie kontextbezogene Informationen bereitstellen, während diese das Produkt verwenden und darin navigieren.
Wenn Sie Onboarding als eigenständige Erfahrung betrachten und es In-App bereitstellen, ergeben sich zahlreiche Möglichkeiten, Daten zu nutzen, um diese Arbeit zu informieren und zu optimieren.
Die richtigen Funktionen zum Hervorheben auswählen
Wenn Sie In-App-Onboarding aufbauen, ist einer der ersten wichtigen Schritte die Auswahl der Funktionen und Produktbereiche, die neuen Nutzern vorgestellt werden sollen. Es empfiehlt sich, Qualität über Quantität zu stellen – Sie sollten neuen Nutzern nicht alle Funktionen Ihres Produkts zeigen, sondern nur jene, die zur Erfüllung der wichtigsten Aufgaben und Workflows benötigt werden.
Nutzen Sie Produktanalysedaten, um zu sehen, welche Funktionen Ihre bestehenden Nutzer häufig verwenden und aus denen sie den größten Mehrwert ziehen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Ihre „beliebtesten" Funktionen zu ermitteln, aber ein gängiger Ansatz besteht darin, zu sehen, welche Funktionen 80 % des Klickvolumens in Ihrer Anwendung generieren. Sie können Produktdaten auch nutzen, um besser zu verstehen, welche Aktionen im Produkt mit Ergebnissen wie positiver Kundenstimmung, Kundenbindung, Expansion oder Testkonvertierung korrelieren, und sicherstellen, dass Onboarding-Abläufe neue Benutzer zu diesen Aktionen führen (und deren Wert erklären). Wenn Sie beispielsweise in der Lage sind, Produktnutzungsdaten nach Stimmung zu segmentieren, schauen Sie sich an, welche Funktionen Ihre Net Promoter Score (NPS)-Promotoren am häufigsten nutzen und wie diese Liste mit Ihrer Liste der beliebtesten Funktionen verglichen werden kann.
Personalisierung auf Basis dessen, was Sie über Nutzer wissen
Genau wie das Produkterlebnis insgesamt sollte das Onboarding auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sein – und das beginnt mit Daten. Unabhängig davon, ob Ihr Produkt Nutzer mit unterschiedlichen Berufsbezeichnungen, Berechtigungsstufen oder sonstigen Unterschieden bedient, ist In-App-Onboarding am effektivsten, wenn es auf den spezifischen Anwendungsfall des Einzelnen eingeht. Dazu gehören sowohl Ihre Onboarding-Inhalte (z. B. welche Funktionen Sie hervorheben und wie Sie darüber sprechen) als auch die Art der Bereitstellung (z. B. würden bestimmte Nutzertypen es vorziehen, die App zunächst eigenständig zu erkunden und später eine geführte Einführung anzusehen?).
Sie können das, was Sie bereits über Ihre Nutzer wissen, nutzen, um verschiedene Onboarding-Flows zu gestalten. Hier sind einige Datenpunkte, die beeinflussen können, wie Sie das In-App-Onboarding segmentieren:
- Berufsbezeichnung
- Berechtigungsstufe innerhalb des Produkts
- Branchenvertikale
- Start-/Enddatum der kostenlosen Testversion
- In der Anwendung verbrachte Zeit
- Verwendete Funktionen
Diese Art der Segmentierung stellt nicht nur sicher, dass Ihre Onboarding-Inhalte so relevant wie möglich sind, sondern hilft auch dabei, eine Überfrachtung der Benutzeroberfläche mit unnötigen Informationen zu vermeiden, die für neue Benutzer ablenkend oder frustrierend sein können.
Onboarding-Effektivität messen
Nach all der Arbeit, die Sie in die Erstellung eines In-App-Onboarding-Erlebnisses gesteckt haben, das ansprechend, individuell und werteorientiert ist, können Daten Ihnen helfen, dessen Effektivität zu verfolgen und zu verstehen, wo es Verbesserungspotenzial gibt. Denken Sie daran, das Onboarding auf drei Arten zu messen: Interaktion mit Onboarding-Inhalten, Auswirkungen auf die Produktnutzung und die daraus resultierenden Geschäftsergebnisse.
Zunächst ist es hilfreich zu wissen, wie Benutzer mit Ihren Onboarding-Inhalten interagieren. Durchlaufen sie alle Walkthroughs? Wo gibt es Abbrüche? Ähnlich wie bei der Messung der Interaktion mit In-App-Launch-Ankündigungen gibt es drei Guide-Metriken, auf die Sie sich konzentrieren sollten: Guide-Aufrufe, Guide-Schrittabschluss und Zeit im Guide. Diese Daten helfen Ihnen zu erkennen, ob Sie Ihre Zielgruppe erreichen und ob neue Benutzer einen Mehrwert in Ihren Onboarding-Inhalten finden.
Als Nächstes sollten Sie wissen, ob das Onboarding einen positiven Einfluss darauf hat, wie Kunden das Produkt nach dem Onboarding nutzen. Verfolgen Sie die Nutzung der Funktionen, die in Ihren Onboarding-Flows enthalten sind – idealerweise ist die Funktionsnutzung gestiegen oder über die Zeit relativ stabil geblieben. Sie können auch Funnels verwenden, um zu messen, wie Benutzer die Schritte durchlaufen, die während des Onboardings eingeführt wurden.
Schließlich können Sie das Onboarding mit Geschäftskennzahlen verknüpfen, wie z. B. Konversionsraten bei kostenlosen Testversionen oder Freemium-Angeboten, Supportkosten, NPS und Kundenbindung. Generieren beispielsweise Kunden, die Onboarding-Inhalte nutzen, weniger Support-Tickets? Korreliert der Abschluss des Onboardings mit einer langfristigen Produktnutzung und/oder einer geringeren Abwanderungswahrscheinlichkeit? Wenn Sie Daten auf diese Weise analysieren, erkennen Sie zunehmend die größeren geschäftlichen Auswirkungen, die Ihr Onboarding-Programm erzielt.
PLAYBOOK IN DER PRAXIS
Wie Looker einen datengesteuerten Ansatz für das Onboarding verfolgte
Looker hatte stets Ressourcen in das manuelle Onboarding neuer Kunden investiert, wollte jedoch auch sicherstellen, dass Onboarding-Unterstützung für neue Benutzer innerhalb bestehender Kundenkonten bereitgestellt wird. Das Customer-Success-Team nutzte Daten, um zentrale Prozesse zu identifizieren, die neuen Benutzern die Leistungsfähigkeit des Produkts am besten demonstrieren und sie gleichzeitig einbinden und zum Weiterlernen motivieren würden. Anschließend wurden In-App-Guides entwickelt, die diese Prozesse in einzelne Schritte unterteilten und neuen Benutzern halfen, den vollen Mehrwert des leistungsstarken, komplexen Tools zu erkennen.
Adoption
In der Vergangenheit maßen Produktteams den Erfolg häufig an der Anzahl der ausgelieferten Features. Produktgeführte Unternehmen wissen jedoch, dass die Adoption eine weitaus aussagekräftigere Kennzahl ist – und für Teams weit über die Produktorganisation hinaus von entscheidender Bedeutung ist.
Gut angenommene Produkte helfen Nutzern, schnell einen Mehrwert zu entdecken, bringen diese Nutzer immer wieder zurück und fördern eine gewohnheitsmäßige Nutzung, da das Produkt Teil ihrer täglichen Routine wird. Bei der Akzeptanz geht es um mehr als nur darum, die Nutzung aller oder einzelner Funktionen Ihres Produkts zu steigern. Es geht darum, die Akzeptanz der richtigen Funktionen zu fördern – solcher, die für Ihre Nutzer einen Mehrwert schaffen, zu einer positiven Wahrnehmung beitragen und zu Kundenergebnissen wie Bindung und Wachstum führen. Dies hängt in erster Linie von der Verfügbarkeit von Daten und der Möglichkeit ab, auf dieser Grundlage zu handeln.
Eine Ausgangsmessung der Akzeptanz ermitteln
Wenn es darum geht, die Akzeptanz zu verbessern, besteht der erste Schritt darin, die Mechanismen einzurichten, um sie ordnungsgemäß zu messen. Ermitteln Sie zunächst eine Ausgangsmessung sowohl der Funktions- als auch der Produktakzeptanz, die es Ihnen ermöglicht, erste Trends zu erkennen und diese Kennzahlen künftig als Vergleichswerte heranzuziehen.
Die Produktakzeptanz lässt sich am besten im Zeitverlauf anhand der Gesamtzahl der monatlich aktiven Nutzer (MAU), wöchentlich aktiven Nutzer (WAU) oder täglich aktiven Nutzer (DAU) ausdrücken. Sie können sie auch als Rate im Verhältnis zu neuen Nutzerregistrierungen für einen bestimmten Zeitraum messen. Eine gängige Methode zur Messung der Funktionsakzeptanz ist der Prozentsatz der Funktionen, die 80 % des gesamten Klickvolumens Ihres Produkts erzeugen. Für diese erste Liste der wichtigsten Funktionen sind drei weitere Dimensionen zu berücksichtigen:
- Breite der Akzeptanz: Wie weit verbreitet wurde eine Funktion in Ihrer Nutzerbasis oder dem angestrebten Nutzersegment akzeptiert?
- Zeit bis zur Übernahme: Wenn Nutzer von einer Funktion erfahren, probieren sie diese sofort aus oder warten sie mehrere Tage oder Wochen, bevor sie sie verwenden?
- Dauer der Übernahme: Wie lange nutzen Nutzer eine Funktion weiterhin, nachdem sie davon erfahren haben?
Sobald Sie ein Gefühl für die Produkt- und Funktionsübernahme entwickelt haben, können Sie diese Daten nutzen, um die Einführung neuer Angebote zu gestalten, Nutzer in der App zu schulen und die kurz- und langfristigen Übernahmeraten zu verbessern.
Analysieren Sie User Journeys, um zu wissen, wo Sie eingreifen müssen
Neben der Verfolgung der Produkt- und Funktionsübernahme sollten Sie Hypothesen darüber aufstellen, wie typische und ideale User Journeys in Ihrem Produkt aussehen. Um Ihre Übernahmedaten zu verstehen, ist es hilfreich, mit konkreten Fragen an sie heranzugehen. Hier sind einige, die Sie berücksichtigen sollten:
- Welche Funktionen sind am wichtigsten für die Bereitstellung von Kundennutzen?
- Was sind die wichtigsten Workflows oder Aktionen, die ein Benutzer ausführen sollte?
- Wie entwickeln sich diese Workflows im Laufe des Kundenlebenszyklus?
- Stimmen unsere meistgenutzten Funktionen mit den Erwartungen überein?
Vergleichen Sie Ihre Prognosen mit dem tatsächlichen Benutzerverhalten und nutzen Sie Pfadanalysen, um den Weg zu einer bestimmten Funktion oder Seite in Ihrer Anwendung – oder von dort weg – nachzuvollziehen. Sie können auch die Benutzer-Journeys verschiedener Segmente Ihrer Nutzerbasis vergleichen, zum Beispiel Benutzer, die eine wichtige Funktion genutzt haben, und solche, die dies nicht getan haben. Auf diese Weise können Sie Reibungspunkte aufdecken, die eine optimale Akzeptanz des Produkts oder der Funktion möglicherweise verhindern.
Positive Workflows und Verhaltensweisen in der App fördern
Sobald Sie Einblick darin haben, wie Benutzer Ihr Produkt und seine Funktionen nutzen, ist es ebenso wichtig sicherzustellen, dass sie in der Lage sind, das Produkt in vollem Umfang zu nutzen. Produkt-, Marketing- und Customer-Success-Teams spielen dabei jeweils eine Rolle – sie alle haben ein berechtigtes Interesse daran, dass Kunden das Produkt vollständig übernehmen und dessen Mehrwert erkennen.
Nutzen Sie In-App-Nachrichten, um positive Workflows und Verhaltensweisen zu fördern, während Benutzer aktiv mit dem Produkt interagieren. In Bereichen, in denen Sie sehen, dass Benutzer nicht weiterkommen, können Sie kontextbezogene Tooltips oder vollständige In-App-Walkthroughs hinzufügen, um Unklarheiten zu beseitigen und Benutzer durch den Workflow zu führen. Bei Funktionen mit geringer Akzeptanz können Sie einen ähnlichen Ansatz verfolgen, mit besonderem Fokus auf die Auffindbarkeit. Erstellen Sie In-App-Guides, die in Produktbereichen mit hohem Engagement verfügbar sind, und informieren Sie Benutzer über andere Funktionen, die ihnen helfen, Aufgaben schneller oder effektiver zu erledigen. Segmentierung ist hier besonders nützlich, da Sie diese In-App-Nachrichten gezielt an Benutzergruppen richten können, für die die Funktion den größten Mehrwert bietet.
Daten nutzen, um Produkte oder Funktionen zur Einstellung zu identifizieren
Es ist nicht ungewöhnlich, dass Produktteams sich hauptsächlich darauf konzentrieren, Produkte und Funktionen erfolgreich einzuführen und deren Akzeptanz zu fördern. Manchmal ist der strategisch klügste Schritt jedoch, eine Funktion tatsächlich aus der Benutzeroberfläche zu entfernen oder ein Produkt vollständig einzustellen. Wenn Sie Adoptionsdaten analysieren, achten Sie auf Seiten oder Funktionen, die über 90+ Tage hinweg wenig oder keine Aktivität aufweisen – diese könnten gute Kandidaten für eine mögliche Einstellung sein.
Obwohl eine geringe Nutzung eine Entscheidung zur Einstellung einer Funktion auslösen kann, ist es wichtig, zunächst den Kontext zu berücksichtigen. Niedrige Nutzungszahlen können ein Zeichen für Probleme bei der Auffindbarkeit und Benutzerfreundlichkeit sein – nicht unbedingt dafür, dass Benutzer die Funktionalität nicht mehr als wertvoll erachten. Versuchen Sie, die Gründe für die geringe Nutzung zu ermitteln, bevor Sie eine Funktion zur Entfernung vorschlagen, und erwägen Sie sogar, Benutzer direkt zu fragen, ob (oder warum) sie die jeweilige Funktion als wertvoll empfinden.
PLAYBOOK IN DER PRAXIS
Wie MineralTree Daten zur Feature-Akzeptanz in die Praxis umgesetzt hat
Nach dem Launch eines aufregenden neuen Features signalisierten erste Akzeptanzdaten dem MineralTree Team, dass die Position der Funktion es für Benutzer schwierig machte, sie zu finden. Mit begrenzten Engineering-Ressourcen und schleppenden Adoptionsraten reagierte MineralTree auf diese Daten und verwendete einen In-App-Guide, um die Funktion auf ihrer Dashboard-Seite neu zu „positionieren" – so konnten Benutzer die neue Funktionalität leicht auf der Seite finden, die sie am häufigsten besuchen. Seit der Einführung des Guides hat MineralTree einen Anstieg des Traffics zur neuen Funktion um 75–100 % verzeichnet.
Feedback und Roadmapping
Produktmanager kennen es zur Genüge, Feedback aus allen Richtungen zu erhalten – von Kunden und internen Teams gleichermaßen. Anstatt lediglich einen Weg zu finden, all dieses Feedback zu organisieren, etablieren produktgeführte Unternehmen Prozesse, um Feedback zu zentralisieren und für alle Bereiche der Organisation nutzbar zu machen.
Dies hilft Unternehmen, einen datengestützten Ansatz für Priorisierung und Produktentwicklung zu verfolgen. Anstatt sich auf Bauchgefühl zu verlassen, können Produktverantwortliche wichtige Initiativen und Features auf Basis von direktem Nutzerfeedback priorisieren, und Teams wie Vertrieb, Customer Success und Marketing können Feedback nutzen, um ihre eigene Arbeit zu informieren. Und obwohl qualitatives Feedback für sich genommen bereits Daten darstellt, entfaltet sich die eigentliche Stärke durch die Kombination von Feedback mit quantitativen Inputs wie Produktnutzungsdaten – um sicherzustellen, dass Teams ihre Bemühungen kontinuierlich auf die richtigen Dinge konzentrieren.
Zielgerichtete In-App-Feedback-Erfassung
Produktgeführte Unternehmen nutzen das Produkt als ultimativen Kommunikationskanal, auch um Feedback von ihren Nutzern zu sammeln. Zusätzlich zur Schaffung einer „Always-on"-Möglichkeit für Kunden, jederzeit Feedback zu geben, sollten Teams In-App-Guides und Umfragen verwenden, um Nutzer proaktiv nach ihrer Meinung zu fragen – und Daten können diese Kontaktaufnahme noch wirkungsvoller machen.
Nutzen Sie Produktnutzungsdaten, um In-App-Feedbackanfragen gezielt an Nutzer zu richten, die den wertvollsten Beitrag leisten können. Je nachdem, in welchem Bereich Ihres Produkts Sie Feedback einholen möchten, können Produktnutzungsdaten Ihnen helfen, Ihre idealen Befragten zu ermitteln. Wenn Sie beispielsweise Feedback dazu suchen, wie Sie eine bestimmte Funktion verbessern können, sollten Sie Feedback von Nutzern einholen, die diese Funktion tatsächlich genutzt haben. Oder wenn Sie Feedback zu Ihrem Onboarding-Erlebnis sammeln möchten, ist es am besten, Nutzer anzusprechen, die neu im Produkt sind und das Onboarding zuletzt durchlaufen haben.
Feedbackdaten für tiefere Einblicke segmentieren
Bei der Analyse von Feedbackdaten ist die Segmentierung eines der leistungsstärksten Werkzeuge, die einem Team zur Verfügung stehen. Betrachten Sie Kundenfeedback nicht nur als Ganzes, sondern unterteilen Sie es, um zu erfahren, was verschiedene Kundentypen sich wünschen. Sie können Feedbackdaten nach Kriterien wie Unternehmensgröße, jährlich wiederkehrendem Umsatz (ARR), Rolle, Branche, NPS-Antwort, zugewiesenem CSM, Funktionsnutzung oder Abonnementtyp segmentieren (wenn Sie eine kostenlose und eine kostenpflichtige Version Ihres Produkts haben).
Die Art und Weise, wie Sie segmentieren, hängt weitgehend von den übergeordneten Zielen Ihres Unternehmens ab sowie davon, ob es bestimmte Initiativen gibt, die Sie starten oder weiterentwickeln möchten. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise versucht, in den gehobenen Markt vorzudringen und größere Enterprise-Kunden anzusprechen, sollten Sie das Feedback dieser Accounts gezielt analysieren, um mögliche Muster zu erkennen. Wenn Ihr Produktteam nach dem kürzlichen Launch eines neuen Features Feedback sucht, beginnen Sie damit, das Feedback der Nutzer auszuwerten, die mit dem neuen Feature interagiert haben.
Feedback mit Nutzungsdaten kombinieren, um Ihre Roadmap zu priorisieren
Entwicklungsressourcen sind stets begrenzt, weshalb Produktteams darauf angewiesen sind, den Kundenmehrwert jedes ausgelieferten Features zu maximieren. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin zu wissen, welche Punkte auf der Roadmap den größten Mehrwert liefern werden.
Grundsätzlich sollte das Verständnis darüber, wie intensiv ein bestehendes Feature oder ein Bereich des Produkts genutzt wird, darüber informieren, ob weitere Entwicklungsressourcen investiert werden sollen oder nicht. Das bedeutet jedoch nicht, dass Features mit geringer Nutzung vollständig ignoriert werden sollten – ein wertvolles Feature wird möglicherweise nur deshalb zu wenig genutzt, weil Nutzer an einer bestimmten Stelle im Workflow nicht weiterkommen.
Ohne einen klaren Einblick darin, wie Nutzer wirklich mit Ihrem Produkt interagieren – etwa wo sie die meiste Zeit verbringen oder wo sie nicht weiterkommen – ist es schwierig zu wissen, welche Feedback-Punkte und Anfragen die größte Wirkung haben werden. Indem Sie qualitatives Feedback mit quantitativen Nutzungsdaten kombinieren, werden Sie in der Lage sein, das „Warum" hinter dem beobachteten Verhalten zu verstehen und Ihre Roadmap besser zu priorisieren.
PLAYBOOK IN DER PRAXIS
Wie Filevine qualitative und quantitative Daten nutzt, um bessere Entscheidungen zu treffen
Um Kundenfeedback auf skalierbare, datengestützte Weise zu sammeln und darauf zu reagieren, Filevine implementierte ein Feedback-Management-Tool, um ihre hochengagierte Nutzerbasis besser bedienen zu können. Jetzt können sie qualitatives Feedback und quantitative Nutzungsdaten kombinieren, um Produktverbesserungen zu priorisieren und Entscheidungen schneller zu treffen. Durch eine zentrale Übersicht über alle Rückmeldungen und Anfragen kann Filevine leicht erkennen, ob ein Problem alle Kunden betrifft, oder feststellen, ob Nutzer von einer neuen Funktion profitieren würden – ein Prozess, der früher 40 bis 50 Stunden in Anspruch nahm.
Wachstum
Wenn Unternehmen produktgeleitet agieren, setzen sie auf das Produkt, um das gesamte Kundenerlebnis zu gestalten – einschließlich der Möglichkeiten, Wachstum zu fördern. Dies steigert die Effizienz, indem interne Vertriebs- und Marketingressourcen entlastet werden und ein klarer Weg zu Conversions direkt im Produkt geschaffen wird.
Kostenlose Produkte (einschließlich kostenloser Testversionen, Freemium und Produkttouren) spielen eine überproportionale Rolle bei der Förderung des produktgeleiteten Wachstums. Sie ermöglichen es Menschen, ein Produkt vor dem Kauf auszuprobieren, und geben Nutzern die Möglichkeit, den Mehrwert des Produkts zu erleben und zu erfahren, wie es ihre Probleme lösen kann. Genau wie beim kostenpflichtigen Produkt eines Unternehmens können Teams Daten nutzen, um ihr kostenloses Angebot effektiver aufzubauen und zu verwalten.
Nutzen Sie Daten, um den Nutzungsschwellenwert Ihres Freemium-Produkts festzulegen
Da Freemium-Produkte Nutzern für unbegrenzte Zeit Zugang zu einem Teil eines Produkts gewähren, stehen Teams vor der Aufgabe zu entscheiden, was in das Freemium-Erlebnis aufgenommen werden soll. Das Ziel ist es, genug anzubieten, um den Wert des Produkts zu demonstrieren, aber die Nutzer dennoch nach mehr verlangen zu lassen.
Bei der Entscheidung, auf welche Teile des Produkts Freemium-Nutzer Zugriff haben sollen, können Sie Daten nutzen, um Ihren Ansatz zu untermauern. Analysieren Sie Produktnutzungsdaten Ihres kostenpflichtigen Produkts, um durchschnittliche Nutzungsmuster zu ermitteln, und überlegen Sie dann, wie eine abgespeckte Version bestimmter Produktbereiche aussehen könnte. Wenn Ihr durchschnittlicher Kunde beispielsweise fünf Berichte pro Monat in Ihrer Anwendung erstellt, können Sie den Schwellenwert auf drei Berichte festlegen und kostenlose Nutzer dazu auffordern, ein Upgrade durchzuführen, wenn sie weitere erstellen möchten. Wenn Sie feststellen, dass auf eine bestimmte Funktion wirklich nur Nutzer mit fortgeschrittenen Kenntnissen zugreifen, könnte das eine gute Funktion sein, die Sie aus Ihrem Freemium-Produkt herauslassen.
Upgrades zum richtigen Zeitpunkt fördern
Einer der größten Vorteile kostenloser Produkte besteht darin, dass Nutzer selbstständig ein Upgrade durchführen oder direkt im Produkt kaufen können. Der Schlüssel liegt darin, diese Upgrade-Optionen zum richtigen Zeitpunkt in der Customer Journey anzubieten. Nutzen Sie Produktnutzungsdaten, um zu bestimmen, wann und wie Sie In-App-Guides bereitstellen, die Nutzer über Upgrade-Optionen informieren und zum Handeln animieren.
Wenn Sie für Ihr Freemium-Produkt ein Nutzungslimit festgelegt haben (z. B. monatlich aktive Nutzer), können Sie Guides so einrichten, dass sie automatisch ausgelöst werden, wenn ein Konto kurz davor ist, sein Limit zu erreichen. Analysieren Sie bei kostenlosen Testversionen die Nutzungsdaten, um Feature-Interaktionen zu identifizieren, die mit Konversionen zum kostenpflichtigen Produkt korrelieren. Darauf aufbauend können Sie In-App-Guides erstellen, die Testnutzer zu diesen Features führen, um die Interaktion und letztendlich die Konversionen zu steigern. Sie können auch In-App-Guides erstellen, die erscheinen, wenn Nutzer mit der Maus über Features fahren oder auf Features klicken, die nicht in Ihrem Freemium- oder kostenlosen Testangebot enthalten sind. So werden die Nutzer darauf hingewiesen, dass sie ein Upgrade benötigen, um auf diese Funktionalität zugreifen zu können, und erfahren, wo sie dies tun können.
Einen Rahmen für produktqualifizierte Leads aufbauen
Neben Marketing Qualified Leads und Sales Qualified Leads (MQLs und SQLs) nutzen produktgeführte Unternehmen Product Qualified Leads (PQLs) – also Leads, die anhand ihrer Interaktion mit dem Produkt bewertet werden. Entwickeln Sie ein Framework für PQLs auf Basis von Produktnutzungsdaten aus Ihren kostenlosen und kostenpflichtigen Produkten sowie aus dem, was Sie über konvertierende Nutzer wissen. Wenn beispielsweise bestimmte Funktionen von Nutzern, die zu zahlenden Kunden werden, regelmäßig genutzt werden, sind diese wertvolle Eingaben für Ihr PQL-Modell.
Sobald Sie ein PQL-Modell etabliert haben, kann Ihr Vertriebsteam diese Daten nutzen, um seine Kontaktaufnahme gezielt auszurichten und zu ermitteln, welche Nutzer am stärksten engagiert und daher am ehesten an der vollständigen kostenpflichtigen Plattform interessiert sind. Da PQLs das Produkt zu ihren eigenen Bedingungen selbst ausprobieren können, sind sie aufgeschlossener und empfänglicher für Verkaufsgespräche als MQLs.
PLAYBOOK IN DER PRAXIS
Wie Citrix die Testkonversionen durch personalisiertes Onboarding steigerte
Da Nutzer aus verschiedenen Gründen ein kostenloses Konto für ihr ShareFile-Produkt erstellen, Citrix' Marketingteam wollte diese kostenlosen Testversionen stärker auf die Präferenzen der einzelnen Nutzer zuschneiden. Mithilfe von Paid-Search-Daten entwickelte Citrix eine Erstkontakt-Kommunikation, die darauf basiert, warum ein Nutzer sein kostenloses Konto erstellt hat, und nutzte In-App-Guides, um Nutzer durch genau den Workflow zu führen, nach dem sie gesucht hatten. Nach der Implementierung dieser Onboarding-Guides verzeichnete Citrix einen Anstieg der Konversionen bei kostenlosen Testversionen um 60 %.
