Zu verstehen, wie Nutzende mit deinem digitalen Produkt an jedem Kontaktpunkt interagieren, ist der Schlüssel zur Entwicklung von erfolgreichen Produkten oder Dienstleistungen, die deine Kunden kontinuierlich zufriedenstellen und begeistern. Sich auf unvollständige Daten oder oberflächliche Metriken zu verlassen, führt hingegen zu verpassten Chancen, ineffektiven Strategien und hohen Abwanderungsraten.
Hier kommen Produktanalysen ins Spiel, die offenlegen, wer dein Produkt nutzt — und wo, wie und wann —, sodass du dich nicht länger auf ein Rätselraten verlassen musst. Aber was genau ist Produktanalyse und wie kannst du sie in deinen Arbeitsablauf einbauen?
In diesem Guide behandeln wir die Grundlagen von Product Analytics und warum sie wichtig sind. Außerdem lernst du:
die wichtigsten Unterschiede zwischen Produkt Analytics, Web Analytics und Digital Experience Analytics,
wie verschiedene Teams von der Produktanalyse profitieren und
wie man Product-Analytics-Tools zur Verbesserung der Produkt-Performance einsetzt.
Was sind Produktanalysen und wer nutzt sie?
Product Analytics (PA) ist ein umfassender Satz quantitativer Daten , der es Unternehmen ermöglicht, die Leistung ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung zu bewerten und zu optimieren.
Durch das Nachverfolgen von Benutzerinteraktionen über einen längeren Zeitraum und mehrere Sitzungen hinweg, liefern PA-Plattformen wie Contentsquare (👋) entscheidende Informationen, die es dir ermöglichen, Pain-Points der Nutzenden zu diagnostizieren, Möglichkeiten zur Verbesserung der Produktleistung zu erkennen und kontinuierlich digitale Erlebnisse zu schaffen, die die Nutzenden begeistern.
Product Analytics ist zwar für viele Teams wertvoll, aber besonders nützlich für:
das Produktmanagement, die klarer verstehen wollen, was genau die Nutzenden bei der Interaktion mit ihrem Produkt tun und wie sie das Produkt entsprechend optimieren können
Marketingteams, die herausfinden wollen, welche Kampagnen hochrangige Kunden anziehen — und warum — und welche Produktelemente eine langfristige Kundenbindung fördern
Führungskräfte, die eine zuverlässige Methode zur Messung und Quantifizierung des Produktwerts als Grundlage für die strategische Geschäftsentwicklung benötigen
Data-Science-Teams, die Anwendungsfälle für fortgeschrittene Analysen und maschinelle Lernmodelle identifizieren wollen
💡 Contentsquare bietet eine detaillierte Analyse der Produkt-Performance, die dem Treffen wirkungsvoller, datengesteuerter Entscheidungen dient. Verwende sie allein für eine tiefgreifende Analyse — oder kombiniere sie mit unseren Digital Experience Analytics, um einen ganzheitlichen Überblick über die User Journey zu erhalten.
Die PA von Contentsquare wird von Heap betrieben, um dir umfassende Produkteinblicke zu ermöglichen
Product Analytics vs. Digital Experience Analytics vs. Web Analytics
Vielleicht liest du das hier und denkst: PA klingt sehr nach Webanalyse und Digital Experience Analytics (DXA) — und du hast recht. Diese Tools überschneiden sich erheblich und werden häufig kombiniert, um die ganzheitliche Nutzererfahrung zu verbessern.
Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede hinsichtlich des Umfangs und der Fragen, die diese Instrumente beantworten sollen:
Umfang | Beispiel-Insights | |
|---|---|---|
Product Analytics (PA) | Konzentriert sich auf die Produktinteraktionen der Nutzenden im Laufe einer bestimmten, vordefinierten Abfolge von Ereignissen, über mehrere Sitzungen hinweg | Wie sieht die Customer Journey von Anfang bis Ende über Sitzungen, Plattformen und Geräte hinweg aus? Was treibt die Nutzerbindung an? Wie setzt du Prioritäten bei den Produktinvestitionen? |
Digital Experience Analytics (DXA) | Konzentriert sich auf das gesamte Nutzererlebnis, über deine Website und deine App hinweg , während einer einzigen Sitzung | Wo in der User Journey erleben Kunden Frustration? Wie zufrieden sind die Nutzenden mit ihrer Erfahrung vom Anfang bis Ende? Welche Art Content bringt die meisten Conversions und Einnahmen? |
Web Analytics | Konzentriert sich auf die Verfolgung von Website-Traffic und -Performance | Wie viele Besucher erhält die Website? Welche sind die meistbesuchten Seiten? Wie hoch sind die durchschnittliche Sitzungsdauer und Absprungrate? |
⭐Hinweis: Die Funktionen und Definitionen der PA-, DXA- und Webanalyse-Tools können variieren, je nach der von dir verwendeten Plattform oder dem Team, mit dem du zusammenarbeitest. Stell also sicher, dass du deine Projektziele im Vorfeld gründlich prüfst, um festzustellen, welche Tools deinen Anforderungen am besten entsprechen.
Was sind die Vorteile von Product Analytics?
Im Kern ermöglichen PA den Teams, bessere und eher auf Daten gestützte Entscheidungen zu treffen. Aber das ist noch nicht alles. Hier sind die fünf wichtigsten Vorteile, die Produktanalysen zu einer unverzichtbaren Ressource für jedes Unternehmen machen.
1. Erhöhe die Nutzerbindung
Nutzende an sich zu binden, ist entscheidend für den langfristigen Erfolg eines jeden Produkts, doch viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, das Interesse der Nutzenden nach der ersten Anschaffung aufrechtzuerhalten.
Hohe Abwanderungsraten signalisieren, dass die Nutzenden keinen dauerhaften Nutzen aus dem Produkt schöpfen, was zu verspielten Einnahmen- und Wachstumschancen führt.
PA unterstützt die Nutzerbindung, indem Verhaltensweisen analysiert werden, die zu einem Abbruch führen, sodass es Customer-Success- und Produktteams ermöglicht wird,
die Abwanderungsgefahr von einzelnen Nutzenden zu identifizieren, basierend auf Produktinteraktionen wie verringerter Aktivität oder Vernachlässigung von Schlüsselfunktionen,
Onboarding-Prozesse zu optimieren, durch die Identifizierung und Beseitigung von Hindernissen bei der Einführung von Funktionen und
Produktaktionen zu triggern, etwa personalisierte Nachrichten oder Tutorials in kritischen Momenten, um Nutzende anzusprechen, die Anzeichen von Desinteresse zeigen.
🔥Profi-Tipp: Nutze Contentsquare, um die Kundenbindung über mehrere Sitzungen — und Plattformen — hinweg besser zu verstehen, indem du detaillierte Metriken analysierst, darunter:
die Retention-Rate (Kundenbindungsrate) nach dem Klick: der Prozentsatz der Nutzenden, die nach einem Klick auf die einzelnen Bereiche zu einer neuen Sitzung zurückkehren
die Coversion-Rate pro Klick (Multi-Session): die Rate der wiederkehrenden Nutzer, die in einer weiteren Sitzung konvertieren
Beispielsweise können UX- und Marketing-Teams sehen, wie bestimmte Produktelemente, etwa Schaltflächendesigns oder Karussell-Posts, Nutzende zu deinem Produkt zurückbringen — und sie dann in späteren Sitzungen konvertieren.
Oder zoome heraus, um dir einen Überblick über deine Kundenbindungs-Performance zu verschaffen und Metriken wie täglich aktive Nutzer (DAU), monatlich aktive Nutzer (MAU), Kundenbindung nach Kohorte und Sitzungshäufigkeit zu überprüfen.
![[Visual] Heap Retention Analytics dashboard](http://images.ctfassets.net/gwbpo1m641r7/5bUpIUqopEXfmPEoLMQB7B/c5746577afc615a96f5f77a31c187467/image4__8_.png?w=3840&q=100&fit=fill&fm=avif)
Contentsquares Retention Dashboard, das von Heap bereitgestellt wird
2. Produktorientiertes Wachstum
Bei der Entwicklung eines Produkts stellen Teams oft Annahmen über die Bedürfnisse, Vorlieben und Verhaltensweisen der Nutzenden auf — zusammen mit entsprechenden Hypothesen darüber, wie das Produkt funktionieren und welche Funktionen es enthalten sollte. Diese Annahmen ergeben Produkte, die das Ziel verfehlen oder die Nutzenden nicht effektiv ansprechen.
PA-Tools machen Schluss mit diesem Rätselraten, indem sie detaillierte, umsetzbare Erkenntnisse liefern, die Produktentscheidungen in jeder Phase der Entwicklung unterstützen. Produktteams können PA zum Beispiel nutzen, um
die Produkt-Roadmap zu optimieren und zu erfahren, welche Funktionen als Nächstes eingeführt werden sollten, indem aufgeklärt wird, womit sich die Nutzenden am meisten beschäftigen,
Ideen zu testen und zu validieren, etwa für neue Designs oder Funktionsänderungen — und die Ergebnisse zu quantifizieren,
die Nutzerfreundlichkeit deines Produkts zu verbessern, durch die Identifizierung und Beseitigung von Reibungs- und Frustrationsursachen seitens der Nutzenden.
🔥 Profi-Tipp: Nutze Contentsquares Impact Quantification zur Identifizierung und Priorisierung kritischer Produktprobleme durch das Messen ihrer Auswirkungen auf Conversion-Raten, Umsatz, Performance und Nutzererlebnis — und das alles ohne ständiges Taggen.
Starte deine Analyse mit einer einzelnen Voice-of-the-Customer-Beschwerde, um zu sehen, wie weit verbreitet das Problem ist, oder beginne mit einem breiten Überblick, um strategisch auf die wichtigsten Pain-Points und Verbesserungsmöglichkeiten einzugehen.
Kombiniere dann deine Ergebnisse mit zonenbasierten Heatmaps und einer Customer-Journey-Analyse, um das kontextuelle „Warum“ hinter den Daten besser zu verstehen.
3. Optimiere deine Marketingstrategie
Marketingteams verlassen sich oft auf unvollständige Datensätze oder auf unbedeutende Kennzahlen wie Seitenaufrufe und Klickraten (Clickthrough Rates, CTR), die kein vollständiges Bild der Kampagnen- und Content-Effektivität vermitteln. Diese Abhängigkeit erschwert die Entwicklung gezielter KPIs und datengesteuerter Strategien, die Engagement und eine anhaltende Kundenbindung fördern.
Produktanalysen verlagern den Fokus auf aussagekräftigere Erkenntnisse, indem sie Marketingmaßnahmen mit Nutzeraktionen innerhalb des Produkts verknüpft.
So kannst du..
Kampagnenwerbung designen, die deine Nutzenden zu den richtigen Zeitpunkten in ihrer User Journey anspricht, basierend auf detaillierten Analysen zur Nutzeraktivität.
die Kampagnenkommunikation personalisieren, durch das Ermitteln von Inhalten, die bei aktiven Nutzern das höchste Engagement hervorrufen.
Conversions genau zuordnen, über alle Berührungspunkte hinweg, um zu sehen, wie verschiedene Marketingtaktiken und -kanäle Nutzende durch den Funnel bewegen.
🔥 Profi-Tipp: Nutze Contentsquares erkenntnisorientierte Dashboards, um zu identifizieren, welche Marketingkanäle, Landingpages und Kampagnen den höchsten ROI (Return on Investment) liefern — und passe deine Ausgaben und Ressourcen entsprechend an.
Es hilft dir auch beim
Bestimmen der Funktionen, die in deinen Kampagnen beworben werden sollen, anhand von detaillierten Produkt-Engagement-Analysen,
Verfolgen von Nutzeraktionen auf Landingpages in Echtzeit mit sofort einsatzbereiten Dashboards.
4. Erhöhe den Customer-Lifetime-Value (CLV)
Der Customer-Lifetime-Value (Kundengesamtwert) ist ein Schlüsselindikator für die langfristige finanzielle Gesundheit deines Unternehmens. Er misst die Gesamteinnahmen, die du von bestimmten Kundinnen und Kunden während deren Beziehung zu deinem Geschäft erzielst.
Wenn du jedoch nicht verstehst, welche Produktelemente wertvolle Kundeninteraktionen begünstigen, verpasst du möglicherweise Gelegenheiten, neue umsatzstarke Nutzende zu gewinnen und Verhaltensweisen bei bestehenden Nutzenden zu fördern, die den CLV im Laufe der Zeit erhöhen.
PA überbrückt diese Lücke durch Hilfe für Teams
Messe den Wert aller Elemente der Customer Experience — Kampagnen, Inhalte und Funktionen — über Sessions und Kundenmeilensteine hinweg.
Segmentiere wertvolle Kunden, die am meisten zu deinem Umsatz beitragen, sodass du ihre Präferenzen erkennen und priorisieren kannst
Fördere Funktionen, die von Nutzenden mit hohem CLV häufig verwendet werden, um ähnliche Nutzende von hohem Wert zu gewinnen und zu halten.
🔥Profi-Tipp: Vertiefe deine Daten zu umsatzstarken Nutzenden noch weiter mit der Kundensegmentierung. Verwende zum Beispiel Produktanalysen zum Analysieren verschiedener Nutzergruppen über die
verhaltensorientierte Segmentierung: Segmentiere umsatzstarke Nutzende je nachdem, wie sie dein Produkt nutzen, z. B. nach Funktionen, mit denen sie am meisten interagieren, nach Seiten, die sie besuchen, oder nach der Art und Weise, wie sie mit Inhalten umgehen.
technografische Segmentierung: Segmentiere umsatzstarke Nutzende auf Basis der von ihnen verwendeten Technologien, z. B. nach Geräten, Browsern, Geräte- oder Betriebssystemen, etwa iOS vs. Android.
geografische Segmentierung: Segmentiere umsatzstarke Nutzende nach dem Land oder der Stadt, in der sie sich befinden.
wertbasierte Segmentierung: Segmentiere umsatzstarke Nutzende auf der Grundlage des Profits, den sie deinem Unternehmen beisteuern, z. B. nach ihrem durchschnittlichen Customer-Lifetime-Value (CLV) oder je nachdem, ob sie Mitglieder deines Treueprogramms sind.
5. Unterstütze die Geschäftsentwicklung
Führungskräfte verlassen sich oft auf anekdotische Marktforschung und veraltete Verkaufsdaten, um die Unternehmensentwicklung zu steuern, was zu verspielten Marktchancen und geringerer Wettbewerbsfähigkeit führt.
Indem sie einen hochrangigen Überblick über die Produkt-Performance und das Nutzer-Engagement bieten, unterstützen PA Geschäftsentwicklungsteams.
Entdecke neue Einnahmequellen, z. B. Premiumfunktionen oder Abonnementmodelle, indem du Nutzungsmuster der Funktionen und das Kaufverhalten des Kundenbestands nachverfolgst.
Identifiziere neue Märkte durch das Verknüpfen von Produktanalysedaten mit qualitativen Erkenntnissen aus dem Nutzerfeedback, Umfragen und Kundeninterviews
Verbessere Kommunikation und Transparenz und gewinne Zustimmung durch den Austausch von datengestützten Erkenntnissen mit Stakeholdern
🔥Contentsquare integriert Business-Intelligence-Tools (BI-Tools) wie J+Report und Kollaborationstools wie Slack, Microsoft Teams und Jira, sodass du PA-Einsichten nahtlos an Stakeholder kommunizieren und ihre Zustimmung zu deinen Lösungsideen erhalten kannst.
Welche Funktionen bietet ein gutes Product-Analytics-Tool?
Leistungsstarke PA-Tools wie Contentsquares Product Analytics bieten umfangreiche Funktionen, die tiefe Einblicke in das Nutzerverhalten ermöglichen, die Produkt-Performance optimieren und strategische Entscheidungen vorantreiben.
Hier findest du eine Checkliste mit den wichtigsten PA-Funktionen, nach denen du Ausschau halten solltest, und deren Mehrwert:
✅ 1. Umfassende Datenerfassung: Sammle detaillierte Daten zu einer Vielzahl von Datenpunkten — Nutzerinteraktionen, Session-Dauern, Seitenaufrufe, Produktnutzung — um ein vollständiges Bild der Nutzerinteraktionen zu zeichnen.
✅ 2. Nutzersegmentierung: Gruppiere Nutzende basierend auf spezifischen Attributen — Alter, Standort, Sprache —, um Erfahrungen auf deren Bedürfnisse und Interessen zuzuschneiden.
✅ 3. Funnel-Analyse: Verfolge die User Journey und identifiziere Abbruchpunkte, um die User Experience und deinen Conversion-Pfad zu optimieren.
✅ 4. Kohortenanalyse: Analysiere Daten bestimmter Nutzergruppen, die eine gemeinsame Erfahrung teilen (etwa als sie sich erstmalig in eine Mailingliste eintrugen), um zu verstehen, wie diese Verhaltensweisen die Retention-Raten und den CLV beeinflussen.
✅ 5. Anpassbare Dashboards und Berichte: Erstelle personalisierte Dashboards, um die Transparenz im Team zu verbessern und die Zustimmung der Stakeholder zu erobern.
✅ 6. Integration anderer Tools: Verbinde deine Produktanalysesoftware mit DXA- oder BI-Tools, um die Analysefunktionen und die Workflow-Integration zu bereichern
Verbessere die Produkt-Performance und die Kundenzufriedenheit mit Product Analytics
Die Integration von PA-Tools in deinen Software-Stack ist der Schlüssel zur Optimierung deiner Produkt-Performance. Mit datengestützten Erkenntnissen, auf die du dich verlassen kannst, sind du und dein Team bestens gerüstet, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Kundenzufriedenheit steigern und einen anhaltenden Geschäftserfolg sicherstellen.