Mit Product Analytics erfolgreich Daten auswerten

So implementieren Sie wirkungsvolle Product Analytics Strategien in Ihre TeamsIn der hart umk mpften digitalen Landschaft ist es f r Produktteams von entscheidender Bedeutung, das Benutzerverhalten zu verfolgen, um den tats chlichen Erfolg eines Produkts messen zu k nnen. Durch die Analyse gewonnener Daten entsteht ein Verst ndnis daf r, wie Kund:innen mit Ihrem digitalen Endprodukt interagieren, welche Features besonders h ufig genutzt werden, kurzum: was f r Anwender:innen funktioniert und was nicht. W hrend im Marketing die berpr fung von Kampagnen auf Wirksamkeit (z.B. Zielgruppenverhalten oder Conversion-Raten auf Webseiten) seit vielen Jahren g ngige Praxis ist, werden hnliche Datenpunkte bei der Produktentwicklung von Apps noch zu selten verwendet. Um das zu ver ndern, entwickeln wir gemeinsam mit unseren Kund:innen in Projekten nachhaltige Product Analytics-Strategien, die sowohl die daf r notwendige Infrastruktur als auch notwendige Prozesse definieren. In diesem Artikel beleuchten wir die wichtigsten Schritte bei der Umsetzung dieser Strategie f r Apps, geben rechtliche berlegungen an die Hand und sprechen ber die Nutzung der generierten Daten. InhaltsverzeichnisDigitale Produktanalyse f r ein optimales Kundenerlebnis: Die Auswahl der passenden Analytics SoftwareZiele des Produkts definieren und User Experience verbessernTracking-Konzept spezifizieren, umsetzen Product Analytics Datenschutzrechtliche berlegungen zu personalisierten Product AnalyticsFazit: Mit Product Analytics optimieren Sie Ihre digitalen ProdukteDigitale Produktanalyse f r ein optimales Kundenerlebnis: Die Auswahl der passenden Analytics SoftwareDie notwendige Infrastruktur f r die Product Analytics-Strategie bildet die Analytics Software ab. Diese Tools bernehmen die Sammlung der erfassten Daten und erm glichen deren Analyse durch die Konfiguration von Dashboards oder der Erstellung eigener Berichte. Dazu gibt es verschiedene Analytics-L sungen, die eine F lle von Funktionen bieten. Zu den g ngigsten L sungen am Markt geh ren Google Analytics, Adobe Product Analytics und Piwik Pro. Zuletzt sehen wir auch L sungen wie Mixpanel oder Contentful immer h ufiger in unseren Projekten. Bei der Auswahl sind funktionale Faktoren wie die einfache Integration, Anpassungsoptionen und Echtzeitberichte zu ber cksichtigen. Viele Tools bieten bereits SDKs f r g ngige Programmiersprachen f r Apps an, damit f r Developer m glichst wenig Aufwand in der Implementierung der Analytics Events entsteht. Anders als bei Websites, wo Events ber Tag Management-Systeme von Marketing-Teams eingerichtet werden k nnen, m ssen im Bereich der App-Entwicklung diese Events h ndisch durch Developer implementiert werden. Weiter zu beachten sind nicht-funktionale Anforderungen wie Datenschutz und der Betrieb der L sung. W hrend viele L sungen als Software-as-a-Service angeboten werden und damit auch nur geringe Aufmerksamkeit f r den Betrieb ben tigen, ist in bestimmten Situationen der Betrieb auf der eigenen Infrastruktur aus Datenschutzgr nden notwendig. Neben der richtigen Analytics-L sung ist auch die Auswahl einer passenden Consent Management-L sung zur Dokumentation des Einverst ndnisses der Nutzer:innen zur Datenspeicherung zur Einhaltung aller datenschutzrechtlichen Anforderungen wichtig. Je nach Anwendungsfall bietet sich auch die Integration des Analytics Tools mit einer Data Warehouse-L sung oder einem Tool f r die Durchf hrung komplexerer Datenanalysen an. Ziele des Produkts definieren und User Experience verbessernDie inhaltliche Grundlage f r Product Analytics ergibt sich aus den f r das Produkt definierten Zielen. Ein Ziel f r die App eines Verkehrsverbunds kann zum Beispiel sein, dass Nutzende ihre Mobilit t mit Nahverkehrsmitteln ideal organisieren k nnen. Messbar wird dieses Ziel durch strategische Kennzahlen in diesem Beispiel durch die Anzahl monatlich aktiver Nutzer:innen oder die Anzahl geplanter Routen. F r die Entwicklung komplexer mobiler Software bietet es sich an, mit einer Methodik wie Objectives and Key Results (kurz OKRs) zu arbeiten, sodass bergreifende Ziele f r einzelne Features heruntergebrochen werden und f r diese entsprechend eigene Kennzahlen definiert werden. Wichtig ist, dass Sie Ihre Ziele und Kennzahlen kennen, damit Sie die Leistung Ihrer App oder Anwendung exakt messen k nnen. Tracking-Konzept spezifizieren, umsetzen & testenAusgehend von den strategischen Kennzahlen werden mit dem Tracking-Konzept alle Anforderungen dokumentiert, damit die f r die Bewertung der Zielerreichung notwendigen Messpunkte aus der App heraus auch wirklich gesammelt werden. Dieses Konzept ist dabei in der agilen Produktentwicklung als lebendes Dokument zu verstehen, sodass Anforderungen an Tracking-Events immer direkt als Akzeptanzkriterien innerhalb einer User Story zu ber cksichtigen sind. Es hat sich als sinnvoll erwiesen, in der Definition of Ready (DoR) die berpr fung auf vorhandene und in der Definition of Done (DoD) die Umsetzung von Analytics-Anforderungen festzuhalten. So k nnen Entwickler:innen die entsprechenden Anforderungen umsetzen und Tester die korrekte Implementierung validieren. Dieses Vorgehen stellt sicher, dass sich das Tracking-Konzept einem sich st ndig wandelnden Digital Product immer wieder anpasst. Product Analytics & Marketing Analytics visualisieren und auswertenSobald Daten der Nutzer:innen gesammelt werden, werden diese verwendet, um Ihre App zu optimieren und Entscheidungsprozesse voranzutreiben. Die vorher definierten Messpunkte werden dazu mittels Datenvisualisierungs-Tools und eigener Berichte aufbereitet, um Einblicke in das Nutzerverhalten, Akquisition oder den ConversionFunnel zu gewinnen. Mit Hilfe von Dashboards k nnen Trends und bestimmte Datenpunkte schnell zug nglich gemacht werden. H ufig lassen sich auch leistungsschwache Funktionen identifizieren und Bereiche erkennen, in denen Nutzer:innen auf Herausforderungen sto en. In einem vergangenen Projekt konnten wir auf Basis von Product Analytics-Daten zum Beispiel feststellen, dass wir viele Interessent:innen innerhalb des Registrierungsprozesses verloren haben. Mit Hilfe von User Interviews konnten wir herausfinden, dass viele Nutzer:innen mit der Best tigung der E-Mail-Adresse Probleme hatten und die Nutzung der Telefonnummer bevorzugten. Nachdem die Registrierung per Telefonnummer umgesetzt wurde, konnten wir wesentlich verbesserte Conversion Rates in der Registrierung beobachten. Richtig verwendet und ausgewertet lassen sich mit diesen Daten also App Features verfeinern und das Benutzererlebnis kontinuierlich optimieren, sowie die Interaktionen der Nutzer:innen mit Ihrer App steigern. Daf r ist es essenziell, die Verantwortung zur regelm igen Analyse innerhalb des Teams ( blicherweise der Product Owner) zu verteilen. Ebenso haben wir gute Erfahrungen damit gesammelt, aufbereitete Daten regelm ig mit dem gesamten Produktteam per Dashboard oder Reporting zu teilen, um ein generelles Verst ndnis zum Erfolg des Produktes bei allen Beteiligten zu etablieren. Datenschutzrechtliche berlegungen zu personalisierten Product AnalyticsDie Wahrung der Privatsph re aller Nutzer:innen ist nicht zuletzt durch die Einf hrung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zu einer absoluten Notwendigkeit geworden. Nur unter Ber cksichtigung der rechtlichen Rahmenbedingungen k nnen die Daten der Customer Journey sicher und vor allem langfristig gesammelt und ausgewertet werden. Im Rahmen unserer Projekte empfehlen wir deshalb die folgenden berlegungen: Datenschutzbeauftragte und/oder die Rechtsabteilung sollten von Anfang an sowohl in die Auswahl der richtigen Analyse-Software als auch in die Konzeption und Einf hrung einbezogen werden. Auswahl des richtigen Consent Management-Tools, mit dem die Einwilligung der Nutzer:innen gesammelt und nachvollzogen werden kann. Ad quate Umsetzung und Einholung der Zustimmung der User zur Erfassung der Customer Data mittels Cookie Banner. Dort muss genau aufgef hrt werden, welche Daten erfasst und wie sie verwendet werden. Eine Ablehnung muss problemlos m glich sein. Den Nutzenden sollte in einer App die M glichkeit gegeben werden, ihre Auswahl z.B. in den App-Einstellungen zu widerrufen. Anonymisierung der Daten, um die Identifizierung von Personen zu verhindern. Regelm ige Pflege von Datenschutzrichtlinien, die die Datenerfassung und den Umgang mit den Nutzerdaten erl utern. Diese sollten transparent und leicht zug nglich dargestellt sein. Implementierung eines Sicherheitskonzepts, um Nutzerdaten vor unbefugten Zugriffen zu sch tzen. Fazit: Mit Product Analytics optimieren Sie Ihre digitalen ProdukteDie Implementierung einer guten Product Analytics-Strategie kann Teams dabei helfen, Ihre App oder Anwendung nachhaltig erfolgreich zu gestalten. Durch datengesteuerte Erkenntnisse beispielsweise einer Big Data Analyse erfahren Sie mehr ber Ihre Zielgruppe. So k nnen Entscheidungen mit h herer Verl sslichkeit getroffen und Produkte optimiert werden. Dabei ist von entscheidender Bedeutung, die gesetzlichen Anforderungen zur Datenerhebung und -nutzung einzuhalten, um die Privatsph re der Anwender:innen auf jedem Kanal zu sch tzen und die Einhaltung der rechtlichen Anforderungen sicherzustellen. Mehr ber adesso mobile erfahrenWorkshopreihe Ganzheitliche Produktionssysteme 4.0 endet mit Abschlussveranstaltung in StuttgartBei der erfolgreichen Workshopreihe tauschten sich Produktionssystemverantwortliche renommierter deutscher Unternehmen ber neue Ans tze aus der angewandten Forschung aus.Weiterlesen.NET 6 bei adesso mobileWie .NET 6 die mobile App-Entwicklung ver ndertWeiterlesenUX- und UI-DesignOptimale User Experience mit bestm glicher UsabilityMehr erfahrenDer Beitrag Mit Product Analytics erfolgreich Daten auswerten erschien zuerst auf adesso mobile solutions GmbH.

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Aktualisiert: 24.7.2024

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