Guide zu AI-Analysen: So übersetzt du Metriken und Daten in Sinngehalt und Umsatz

Marketingfachkräfte, UX-Leitungen, Produktmanager:innen und Datenanalyst:innen fühlen allesamt den gleichen Druck: Man muss schnell handeln, intelligenter optimieren und den Impact nachweisen. Traditionelle Analysetools sind jedoch nicht für die Komplexität der heutigen Zeit ausgelegt.

AI-Analysen verändern die Art und Weise, wie Teams Nutzerdaten erfassen, analysieren und verarbeiten. Sie helfen dabei, die wichtigste Frage schneller zu beantworten: Was sollten wir als Nächstes tun?

In diesem Leitfaden erklären wir, was AI-Analysen sind, warum sie wichtig sind und wie sie Teams dabei unterstützen, schneller, einfacher und smarter von Erkenntnissen zu Maßnahmen zu gelangen.

Zentrale Erkenntnisse

• AI legt die emotionale Ebene deiner Datenanalysen offen. Während traditionelle Analysen dir das „Was?” zeigen, zeigen dir AI-Analysen das „Warum?” und decken Aspekte des Kundenverhaltens wie Reibungspunkte, Verwirrungsursachen und Momente der Begeisterung auf.

• AI-Analysen bringen das Nutzerverhalten mit echten Geschäftsentscheidungen in Verbindung. Du kannst nun erkennen, wie sich Frustrationen, lange Ladezeiten oder User-Interface-Fehler (UI-Fehler) direkt auf Bounce-Raten, Conversions und langfristige Kundentreue auswirken – und so erhältst du ein Gesamtbild von der Kundenakquise bis zur Retention.

• Die Intelligente Automatisierung übernimmt die Schwerstarbeit für dich. AI-Algorithmen unterstützen Session-Replay-Zusammenfassungen, Frustrations-Alerts und prädiktive Erkenntnisse. So verwandeln sich wochenlange, zeitaufwändige manuelle Analysen in wenige Minuten fokussierter Maßnahmen.

Was sind AI-Datenanalysen?

AI-Datenanalysen umfassen den Prozess, bei dem maschinelles Lernen und Automatisierungen zum Sammeln und Analysieren großer Datensätze eingesetzt werden, sodass du das Nutzerverhalten und die Customer Journeys leicht nachvollziehen, Muster erkennen und die wichtigsten Einblicke ans Licht bringen kannst.

Während künstliche Intelligenz die Klicks, Scroll-Vorgänge und Zögermomente auf deiner Website oder in deiner App durchsucht, markiert sie die Momente, die deine Aufmerksamkeit verdienen: Reibungspunkte, Frustrationen oder unerwartetes Verhalten, die deine KPIs unterschwellig, aber durchgängig beeinträchtigen könnten.

Und das Beste: AI-Analysen liefern dir den Kontext, der hinter den Metriken steckt.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Analysen gehen sie über das bloße Tracken des Geschehens hinaus und helfen dir zu verstehen, warum sich die Dinge entsprechend zugetragen haben und was als Nächstes zu unternehmen ist. 

Beispielsweise verhilft dir der AI-Assistent von Contentsquare namens Sense nicht nur zu einem Verständnis dafür, wie Nutzende auf mobile Benachrichtigungen reagieren, sondern auch für die Gründe ihrer Reaktionen. Er deckt Verhaltensmuster auf, offenbart Reibungspunkte und schlägt Maßnahmen zur Verbesserung des Engagements vor – und das alles in Echtzeit.

Sense basiert auf AI und hilft Nutzenden, schnellere und smartere Erkenntnisse aus Contentsquare-Daten zu ziehen

Warum traditionelle Analysen nicht länger ausreichen

Du hast Dashboards voller Daten, musst aber trotzdem jedes Mal Detektiv spielen, wenn etwas schiefgeht. Dein Datenanalyse-Team verbringt Stunden mit Anfragen, Datenwissenschaftler:innen erstellen Modelle, deren Implementierung Wochen dauert, und Business-Intelligence-Tools liefern zeitverzögerte Metriken anstelle von Echtzeit-Einblicken.

Herkömmliche Analyselösungen wurden für eine simplere Zeit entwickelt – als die Nutzerabläufe noch vorhersehbar waren und selbst „ausreichend gute“ Erkenntnisse zu zufriedenstellenden Ergebnissen führen konnten. 

Doch die heutigen Experiences sind komplex, geräteübergreifend und entwickeln sich ständig weiter. User:innen erwarten mehr und altbewährte Tools können mit diesen Nuancen einfach nicht Schritt halten.

Nehmen wir an,du bemerkst einen Rückgang der mobilen Conversions:

• Herkömmliche Analysen teilen dir mit, „die Checkout-Konvertierung ist um 15 % gesunken“, aber den Grund dafür lassen sie dich nur erraten.

• AI-Analysen zeigen dir sofort, dass Nutzende wütend auf ein Feld im Zahlungsformular klicken, das auf iOS-Geräten nicht funktioniert – zusammen mit dem genauen Fehlermuster, den betroffenen Nutzersegmenten und empfohlenen Korrekturen.

Ziel ist nicht, das menschliche Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern es zu erweitern.

AI übernimmt die Schwerstarbeit der Mustererkennung und Datenverarbeitung, sodass sich dein Team auf Strategien, Experimente und das Schaffen von Experiences konzentrieren kann, die den Nutzenden wirklich gefallen.

5 Arten, auf die AI-Analysen deine Arbeitsweise verändern

Teams, die auf Daten angewiesen sind, kennen die Probleme, die zu viele Dashboards und mangelnde Übersichtlichkeit mit sich bringen. 

Der Einsatz von AI für die Datenanalyse liefert die richtigen Erkenntnisse an die richtigen Leute, sodass jede Abteilung schneller agieren und bessere Entscheidungen treffen kann. Jedes Team kann diese Tools und Anwendungsfälle so ausnutzen, dass sie direkten Einfluss auf ihre jeweiligen Ziele haben:

• Digitale Marketingfachkräfte können über Klickzahlen und subjektive Eindrücke hinausgehen, um die tatsächlichen Auswirkungen von Kampagnen auf das Nutzerverhalten und die Conversions zu messen.

• UX- und Produkt-Teams können priorisieren, was behoben werden muss, basierend auf echten Frustrationssignalen, statt nur auf dem Bauchgefühl oder den lautstärksten Stimmen.

• Umsatz- und Growth-Teams können endlich die User Experience mit Geschäftsergebnissen wie Retention, durchschnittlichem Bestellwert und Customer Lifetime Value (LTV, auch Kundengesamtwert) in Verbindung bringen.

Es geht nicht nur um eine bessere Datenvisualisierung und Berichterstattung. Es geht darum, allen eine klare, gemeinsame Sicht auf die Customer Journey zu ermöglichen, damit dein Team nicht rätselt, diskutiert oder Aufgaben doppelt erledigt.

Hier erfährst du, wie diese Transformation tatsächlich abläuft:

1. Erkenne Probleme, bevor sie sich auf den Umsatz auswirken

Die meisten Analysetools informieren dich erst über Probleme, nachdem sich diese bereits auf deine Metriken ausgewirkt haben. AI-Analysen ändern dies, indem sie Nutzerverhaltensmuster überwachen und Probleme melden, solange du noch Zeit hast, sie zu beheben.

So funktioniert es: 

Die AI überwacht das Nutzerverhalten und erkennt Muster wie Wutklicks, längere Momente des Zögerns oder sich wiederholende Interaktionen, die in eine Sackgasse führen. 

Anstatt festzustellen, dass die Conversions beim Checkout in der letzten Woche zurückgegangen sind, erhältst du Benachrichtigungen, sobald User:innen Frustrationssignale zeigen. So hast du noch Tage oder Wochen Zeit, einzugreifen, bevor sich dies auf deinen Umsatz auswirkt.

Fortschrittliche Systeme wie die AI Alerts und Frustration Scores von Contentsquare berücksichtigen sogar Saisonalitäts- oder Datenverkehr-Spitzen, um Fehlalarme herauszufiltern, sodass du nur dann benachrichtigt wirst, wenn es wirklich wichtig ist.

Echter Impact: Teams, die AI-gestützte Alerts verwenden, erkennen und beheben rund 4,5-mal mehr Probleme, bevor sie eskalieren. Das führt zu stärkerem Engagement, reibungsloseren Journeys und höheren Conversion-Raten.

2. Wandle Kundenfeedback in klare nächste Schritte um

Kundenumfragen und Feedback lassen dich oft mit vagen Beschwerden wie „Die Website ist verwirrend“ oder „Der Checkout funktioniert nicht“ zurück. AI-Datenanalysen verknüpfen solche Beschwerden mit konkreten Nutzeraktionen und zeigen dir so genau, was optimiert werden muss.

So funktioniert es: 

Generative, AI-gestützte Tools verfassen automatisch Umfragefragen auf Basis deiner Ziele, kategorisieren Antworten nach Stimmung und verknüpfen negatives Feedback mit spezifischen Nutzer-Journeys. 

Beispielsweise erstellt Contentsquares AI-Umfragengenerator in Sekundenschnelle zielgerichtete Fragen, während die Sentiment-Analyse die Antworten automatisch für dich kategorisiert. Anschließend verknüpfen Umfragezusammenfassungen das Feedback mit Session Replays, sodass du selbst sehen kannst, wo die Befragten stecken blieben und warum.

Die Sentiment-Analyse nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und Deep Learning, um Antworten automatisch als positiv, neutral oder negativ zu labeln.

3. Erleichtere den Gewinn von Datenerkenntnissen für alle

Wertvolle Erkenntnisse sollten nicht in Dashboards verborgen bleiben oder Datenwissenschaftler:innen benötigen. AI-Analysen liefern allen Teams Antworten auf viel schnellere Weise, sodass sie unternehmensweit smartere, datenbasierte Entscheidungen treffen können.

So funktioniert es: 

Mithilfe von AI-Analysen kann jedes Mitglied deines Teams Fragen in einfacher Sprache stellen und sofort umsetzbare Antworten erhalten. 

Teammitglieder können beispielsweise mit Contentsquares Sense chatten und Fragen stellen wie „Warum verlassen Nutzende unsere Checkout-Seite?“, um eine visuelle Aufschlüsselung des „Wo, Wann und Warum?“ sowie konkrete Session-Beispiele zu erhalten. Und das alles ohne SQL-Kenntnisse oder datenwissenschaftliche Schulungen.

Echter Impact: Der wahre Wert von AI-Datenanalysen zeigt sich, wenn du prädiktive Fragen stellst wie: „Welches Nutzerverhalten ist ein Indikator für Abwanderungen?“ oder „Welche Journey-Muster führen zu einem höheren Lifetime Value?“ AI zeigt dir nicht nur Daten, sondern auch, welche Handlungen deine Metriken tatsächlich beeinflussen.

Contentsquare AI Analytics übersetzt natürliche Sprache in die richtigen Events und Analysen, um deine Frage zu beantworten

4. Sage vorher, welche Nutzenden wahrscheinlich abwandern werden

Statt zu warten, bis Nutzende dein Produkt kündigen oder aufgeben, erkennen AI-Analysen frühzeitig Warnsignale im Kundenverhalten, mit denen sich zukünftige Kundenabwanderungen vorhersagen lassen. Damit hast du die Chance, einzugreifen, bevor Kund:innen abspringen.

So funktioniert es: 

Modelle für maschinelles Lernen suchen nach frühen Signalen, darunter sich wiederholende Fehler, plötzliche Anstiege in der Frustration oder plötzliche Rückgänge des Engagements. Anschließend verwenden sie Prognosen, um auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen, bei welchen Nutzende die Abwanderungswahrscheinlichkeit am höchsten ist.

Mit Data Connect von Contentsquare kannst du diese prädiktiven Analyse-Datensätze direkt automatisch an dein Datenlager senden und deine AI-Modelle zur Abwanderung mit emotionalem Kontext anreichern, den herkömmliche Analysen oft ignorieren.

Profi-Tipp: Schau dir unseren Leitfaden zur Abwanderungsvorhersage und -prävention an, um zu erfahren, wie Teams mithilfe von Verhaltenseinblicken gefährdete Nutzende frühzeitig erkennen – und ihnen einen Grund zum Bleiben geben – können.

5. Erkenne, welche Maßnahmen die Kundentreue und den Lifetime Value fördern

Mithilfe von AI-Analysen lassen sich nicht nur Probleme aufdecken. Sie heben auch hervor, was gut funktioniert, sodass du dich auf die Prozesse und Verhaltensweisen konzentrieren kannst, die einen langfristigen Mehrwert schaffen.

So funktioniert es: 

Durch die Analyse deiner treuesten User:innen identifiziert die AI Muster, die mit der Retention korrelieren: Seiten mit hoher Performance, reibungslose Abläufe und Mikrointeraktionen, die aus der Masse hervorstechen.

Erweiterte Funktionen wie die AI-gestützte Journey Analysis von Contentsquare in Kombination mit der User Lifecycle Extension zeigen dir, wie sich diese Art von Verhalten über Sessions und Geräte hinweg entwickelt. Durch den Einsatz prädiktiver Modelle und Prognosen trackst du nicht nur die Kundentreue – du erfährst auch, wie du diese überhaupt erst gewinnen kannst.

Chatte mit Sense, um schnell herauszufinden, wie die Leute durch deine Website navigieren und wie sich unterschiedliche Journeys auf deine Geschäftsergebnisse auswirken

Was kommt als Nächstes? Der Einsatz von AI-Analysen über dein gesamtes Unternehmen hinweg

AI-Analysen sind das Upgrade, dessen Notwendigkeit deinem Team noch nicht bewusst war – zumindest bis jetzt. Sie helfen Teams, schneller zu agieren, das Wesentliche zu erkennen und klar zu handeln, ohne auf den nächsten Bericht oder die nächste Post-Mortem-Analyse warten zu müssen.

Du fragst dich, wie sie in deine Arbeitsabläufe passen?

Die nächsten Kapitel zeigen, wie AI-gestützte Erkenntnisse bessere, datengestützte Entscheidungen in deinem gesamten Unternehmen begünstigen:

• AI in der User Experience: Erkenne, wie AI deinen Teams für UX- und Conversion-Raten-Optimierungen (CRO) dabei hilft, Frustrationen zu reduzieren und Conversions zu steigern.

• AI im Marketing: Erfahre, wie Marketingfachkräfte AI nutzen, um die Traffic-Qualität zu analysieren, Zielgruppen zu segmentieren und Kampagnen zu verbessern.

• AI für Teams: Erkenne, wie effektiv Produkt-, Design- und Analyseteams zusammenarbeiten, wenn sie sich auf eine gemeinsame Wahrheitsquelle verlassen können.

• AI-Analysetools: Entdecke die Tools und Plattformen, die dir dabei helfen, Journeys zu analysieren, Abbrüche zu erkennen und smarte Empfehlungen zur Steigerung des Engagements zu erhalten.

FAQs zu AI-Analysen