Ein Produkt zu entwickeln, das Kundinnen und Kunden genau das bietet, was sie brauchen, erfordert mehr als nur das Verlassen aufs eigene Bauchgefühl und Rätselraten. Die Teams, die dies am besten können, verstehen ihre Nutzenden, können sich in sie hineinversetzen und verwenden datengestützte Erkenntnisse zur Entwicklung – und Optimierung – ihrer Produkte.
Hier kommen Product-Analytics-Tools ins Spiel, die dir helfen zu analysieren, wie Menschen mit deinem Produkt interagieren, damit du wertvolle Daten zum Nutzerverhalten erfassen, verstehen und entsprechend handeln kannst.
Unten haben wir eine Liste der wichtigsten Produktanalyse-Tools zusammengestellt, die jedes Produktteam kennen sollte. Lies weiter, um zu erfahren, welche Plattformen es in die engere Wahl geschafft haben und warum. So kannst du deinen ultimativen Technologie-Stack für die Produktanalyse aufbauen und kundenorientierte Produkterlebnisse in jeder Phase der User Journey schaffen.
Diese 7 Softwares, Plattformen, Lösungen und Tools für Product Analytics bieten ein volles Spektrum an Features zur Verbesserung deines Produkts und zur nahtlosen Integration mit anderen Tools in deinem Tech-Stack, um umfassendere, leistungsfähigere Daten zu liefern.
Wähle diejenigen aus, die deinem Produktteam helfen, die Erkenntnisse zu gewinnen, die sie brauchen, und Produkte zu entwickeln, die deine Kunden lieben.
1. Contentsquare
Contentsquare ist eine vollumfängliche Experience-Intelligence-Plattform, die detaillierte Einblicke zum Nutzerverhalten und -Engagement bietet.
Product Analytics (PA) von Contentsquare hilft dir dabei, Multi-Sessions-User Journeys über deine Produkte, Webseiten, Apps und andere Markenerlebnisse hinweg zu verstehen.
Zentrale Tools und Funktionen: User-Journey-Tracking, Session Replays, Retention Analysis, User Segmentation, Schlüsselmetriken und KPIs (Key Performance Indicators) sowie Zone-Based Heatmaps.
Wie es Produktteams hilft: Contentsquares Product Analytics ermöglicht dir ein vollständiges Nachvollziehen deiner Customer Journeys über Websites, Apps, Kanäle, Geräte und Browser hinweg, sodass du intelligentere Entscheidungen treffen, dein Produkt optimieren und wirklich allen deiner Nutzenden ein besseres Erlebnis bieten kannst.
Contentsquares PA ist für Teams konzipiert, die sich auf die Koordinierung konzentrieren – sowohl extern (kanal- und segmentübergreifend) als auch intern (teamübergreifend). Die Plattform erfasst automatisch qualitative und quantitative Daten und bündelt mehrere produktanalytische Datensätze zu einer einzigen Quelle der Wahrheit – weniger Tool-Umstellungen, mehr Teamkoordinierung.
Mit Contentsquare (jetzt gemeinsam mit Heap und Hotjar als Teile der Contentsquare-Gruppe) erhältst du einen Rundumblick auf die Nutzenden, der dir Folgendes ermöglicht:
Kombiniere Erkenntnisse aus allen Online- und Offline-Kanälen, damit du schnell die Verbesserungen, die den größten Einfluss auf dein Geschäft haben, erkennen und umsetzen kannst.
Analysiere kanalübergreifende Nutzersegmente zur Verbesserung der Kundenbindung und Maximierung des Kundengesamtwerts (auch Customer Lifetime Value, CLV).
Erkenne, wie Optionen für Mobile und Web in digitale Erlebnisse einfließen, und optimiere Mehfachsitzungs- oder Geräte-Journeys.
Messe CX-Auswirkungen über Kampagnen, Webinhalte und Gerätefunktionen hinweg, um dein Produkt für langfristiges Wachstum zu optimieren.
Contentsquare nutzt auch fortgeschrittene Data Science und AI, um automatisch Insights aufzudecken, Chancen und Reibungspunkte in deinem Produkt hervorzuheben und Verbesserungsvorschläge zu machen. So erhalten Produktteams klare, umsetzbare Erkenntnisse darüber, wie sie bessere und schnellere Verbesserungen vornehmen können, welche Kundenbindung, Conversions und Kundenzufriedenheit erhöhen.
Contentsquare macht dir konkrete Vorschläge, damit du weißt, worauf du dich bei der Produktoptimierung konzentrieren solltest.
2. Google Analytics
Google Analytics ist eine Plattform, die Daten von deiner Website und deinen mobilen Anwendungen sammelt, um dir zu helfen, deine Kundinnen und Kunden über mehrere Kontaktpunkte auf ihrer Reise zu verstehen.
Hauptfunktionen: Echtzeit-Daten-Tracking, Automatisierung und maschinelles Lernen, Reporting, Attribution, Analyse des Audience-Verhaltens und Conversion-Tracking.
Wie es Produktteams hilft: Google Analytics ist eine robuste Datenplattform, die wichtige Nutzerdaten verfolgt, misst und zusammenfasst, z. B.
woher die Nutzenden kommen,
wie viel Zeit sie auf den wichtigsten Seiten verbringen und
ob sie konvertieren.
Das maschinelle Lernen von Google wertet deine Daten mit vorausschauenden Insights auf. So kannst du Zeit sparen, während anpassbare Berichte das Visualisieren und Teilen von Daten in deinem gesamten Unternehmen erleichtern.
GA4, die neueste Version von Google Analytics, bringt zudem deutliche Änderungen mit sich: ereignisbasierte Modelle, mehr Datenströme (z. B. von Websites, Android- oder iOS-Apps), neue Engagement-Metriken und mehr Parameter für alle Bereiche. Dazu gehören benutzerdefinierte Parameter für Warenkorb-, Formular- und Content-Tracking sowie „kodierungsfreies Tracking“, für dessen Einrichtung keine Entwickler erforderlich sind. Du musst allerdings im Voraus entscheiden, welche Ereignisse du verfolgen möchtest.
Pro-Tipp: Zu einer reibungslosen Analysetechnologie gehört es, nahtlos zwischen Tools und Plattformen wechseln und Informationen austauschen zu können, um tiefgründigere Erkenntnisse und eine intelligentere Ausführung zu ermöglichen. Der Wechsel von GA4 zu Contentsquare und zurück bedeutet, dass du letztlich einen vollständigeren, unverfälschten Datensatz erhältst, in dem deine Ereignisse automatisch für dich festgelegt und verfolgt werden – was dir tiefere Einblicke gewährt.
Contentsquare verfügt außerdem über neue und verbesserte Produktanalysemetriken und KPIs, die deinem Produktteam bessere Einsichten ermöglichen:
Sitzungsdauer und Bounce-Rate im Zeitverlauf: Verfolge ganz einfach, wie lange Nutzende auf deiner Website bleiben und wie oft sie sie verlassen, ohne Aktionen durchzuführen. So kannst du feststellen, welche Kampagnen am effektivsten sind, um Nutzende zu binden.
Shopify-Event-Enrichment: Messe Conversion-Gesamtsummen und -Werte genau, auch für serverseitige Transaktionen. Dies lässt dich identifizieren, welche Marketingkanäle und Landingpages deiner E-Commerce-Website die meisten Einnahmen generieren.
Seitenansicht: Greife auf vorgefertigte Reports zu, die Seitenmetriken wie „Zeit auf der Seite“ und „Exit-Rate“ abdecken. Dies hilft beim Verstehen, welche Inhalte, wie etwa Sammlungen und Blogs, deine Nutzenden am stärksten ansprechen.
Die Seitenansichtsfunktion ist bei Contentsquare für alle Heap- (PA-)Kunden verfügbar.
3. Mixpanel
Mixpanel ist ein Produktanalyse-Tool, mit dem Unternehmen zentrale Daten zu Nutzerinteraktionen erfassen und analysieren können.
Hauptfunktionen: interaktive Berichte, Teamboards und Warnmeldungen, Kundensegmentierung, Gruppendatenanalysen und Datenmanagement.
Wie es Produktteams hilft: Mixpanel ist ein hervorragendes Self-Service-Tool für Event-Tracking und Conversion-Funnel-Analysen. In der Produktanalyse sind mit Events bestimmte Nutzeraktionen gemeint – alles vom Ansehen eines Videos bis zur eigenen Anmeldung –, die größere Trends im Nutzer-Engagement aufzeigen.
Mit den Funktionen zur Funnel-Analyse von Mixpanel können Produktmanager:innen und Marketingteams die Entwicklung der Nutzenden verfolgen und feststellen, wo sie abspringen.
Richte ein Event-Tracking ein, um festzustellen, welche Aktionen in den verschiedenen Gruppen am häufigsten vorkommen – und teste verschiedene In-App-Nachrichten mit den Nutzenden. Diese Erkenntnisse der Kohortenanalyse zeigen Verhaltensweisen auf, die mit langfristiger Kundenbindung verbunden sind. Auch helfen sie dir, Abwanderungen zu verringern und mehr Nutzende zu einer gewünschten Handlung zu bewegen.
Mixpanel eignet sich besonders für Teams, die die Ergebnisse großer Kampagnen mit vielen kleinen Events oder Mikrotransaktionen untersuchen wollen. Es liefert detaillierte Daten über die Nutzeraktivitäten – vorausgesetzt, du bist bereit, die technischen Ressourcen für eine vollständige Implementierung zu investieren.
4. Fullstory
Fullstory ist eine digitale Analyseplattform, die sich darauf konzentriert, den Umsatz und die Kundenbindung über all deine digitalen Kanäle hinweg zu verbessern.
Zentrale Tools: Conversion-Funnel-Analysen, UI-Reibungssignale, Aggregationen von Nutzertrends und Heatmaps.
Wie es Produktteams hilft: Fullstory zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, mithilfe von maschinellem Lernen Änderungen vorzuschlagen, die du am Nutzererlebnis vornehmen könntest. Es ist eine gute Option für Produktteams, bei denen der Großteil ihrer Kundenaktivitäten auf mobilen Apps oder Online-Shops stattfindet.
Nach der Installation erfasst Fullstory Nutzersitzungen, einschließlich Mausbewegungen, Klicks, Scrolls und Tippverhalten, über verschiedene Geräte und Browser hinweg. Die Plattform ermöglicht Teams, das Nutzerverhalten zu überwachen, Customer Journeys zu analysieren, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und Probleme zu beheben, die für mögliche Reibungen im Nutzererlebnis verantwortlich sein können.
Fullstory leistet gute Arbeit, wenn es darum geht, Änderungen an deiner Anwendung zu bemerken und zu verfolgen. Zudem ist es auf den nicht technischen Benutzer zugeschnitten. Allerdings liegt die offensichtlichste Einschränkung im nutzerdefinierten Event-Tracking.
Obwohl Fullstory sich selbst als „tag-frei“ bezeichnet, können Produktteams nicht jedes Ereignis verfolgen, das sie gerne verfolgen würden, da die App nur mit Segment- und Tealium-Events integriert werden kann. Darum bleiben Nutzende letztlich oft bei den eingebauten Features. Ähnliche Hindernisse treten beim Identitäts-Tracking auf: Obwohl es möglich ist, eindeutige Nutzer-IDs in Fullstory zu verfolgen, kann der Prozess mühsam sein.
5. Pendo
Pendo ist eine Produkterlebnisplattform, die Einblicke mit Maßnahmen verbindet. Sie hilft Teams zu verstehen, wie Menschen ihr Produkt nutzen, und löst auf der Grundlage dieser Erkenntnisse In-App-Botschaften aus, um die Akzeptanz zu fördern.
Hauptfunktionen: Analysen, In-App-Leitfäden und -Kommunikation, Feedback, Roadmaps und Portfolioeinblicke.
Wie es Produktteams hilft: Die Stärke von Pendo liegt in der Bereitstellung von personalisierten Schritt-für-Schritt-Anleitungen rund um Onboarding und Features, alles zur Optimierung der Nutzererfahrung. Mit dieser Funktion können Teams ihr Product-Analytics-Dashboard nutzen, um maßgeschneiderte, personalisierte Mitteilungen zu versenden, die die Nutzenden zu den wichtigsten Features für Anwendungsfälle führen und so die Produktakzeptanz verbessern.
Pendo erfasst einige Event-Daten automatisch, was einen Vorteil gegenüber anderen Tools wie Mixpanel darstellt. Allerdings musst du dich immer noch auf manuelles Tagging verlassen, um viele zentrale Interaktionen zu erfassen. Das bedeutet, dass Pendo hinter den Erwartungen zurückbleibt, wenn du wirklich in die Analyse von Kundendaten eintauchen und verschiedene Nutzergruppen vergleichen willst.
So kannst du dir zwar Graphen rund um Kundenbindung und Conversion-Funnels anzeigen lassen, diese aber nicht nach einzelnen Verhaltensweisen segmentieren. Das macht es schwieriger, zu erkennen, ob ein Abbruch an einem bestimmten Punkt des Funnels mit anderen Verhaltensweisen korreliert, oder Nutzergruppen zu vergleichen und festzustellen, welche eher dabeibleiben oder abspringen.
6. Optimizely
Optimizely ist eine Digital-Experience-Plattform (DXP), mit der du fortgeschrittene Experimente mittels A/B-Tests durchführen kannst.
Hauptmerkmale: A/B-Tests, Segmentierungen, mobile Optimierungen, Optimierung der Conversion-Raten, Split-Tests und Personalisierungen.
Wie es Produktteams hilft: A/B-Tests helfen Teams bei der Optimierung digitaler Produkte wie E-Commerce-Shops, Content-Plattformen und SaaS-Anwendungen (Software as a Service), indem Experimente durchgeführt und die Ergebnisse analysiert werden. Optimizely zeichnet sich durch seine leistungsstarken Personalisierungsfunktionen aus, die es dir ermöglichen, verschiedenen Segmenten deines Publikums auf Grundlage ihrer Verhaltensdaten maßgeschneiderte Erlebnisse zu bieten.
Optimizely hilft dir zudem dabei, deine Product-Analytics-Strategie nach Nutzersegmenten aufzuschlüsseln und personalisierte Erfahrungen zu liefern, die das Engagement, die Bindung, die Nutzung und den Lifetime Value (auch Kundenwert oder Customer Lifetime Value, CLV) verbessern.
Du wirst immer noch Einsichten in das Kundenverhalten benötigen, um zu verstehen, warum sie mit deinen digitalen Produkten so interagieren, wie sie es tun. Aber mit den detaillierten Einblicken von Optimizely in die Handlungsmuster verschiedener Gruppen kannst du genauere und effektivere Verbesserungen vornehmen.
Pro-Tipp: Mit der Integration von Optimizely + Contentsquare erhältst du bessere Ergebnisse beim Testen digitaler Erfahrungen.
Die Partnerschaft zwischen Optimizely und Contentsquare liefert dir mehr konkrete Zahlen und Kontext rund um deine A/B-Tests. Die Kombination der Experimentiermöglichkeiten der Plattform mit den ganzheitlichen Kundenverhaltensmetriken von Contentsquare ermöglicht dir:
die Nutzung von Contentsquares Customer Journey Analysis, um zu verstehen, wie sich Nutzende durch deine Website bewegen, und um die besten Möglichkeiten für A/B-Tests zu erkennen,
das Erstellen und Nachverfolgen von besseren und weniger Experimenten zu Stoßzeiten mit Optimizelys Multi-Arm-Bandit-(MAB-)Tests,
die Nutzung von Contentsquares Session Replay, um zu verstehen, warum Nutzende eine Version einer anderen vorziehen, um bessere Entscheidungen zu treffen und um die Kundenbindung zu vertiefen sowie
das Nachvollziehen der Auswirkungen auf die Conversion mit Contentsquares Impact Quantification und das Steigern deines Umsatzes.
Zusammen bieten diese Tools wichtige Einblicke in die Benutzerfreundlichkeit, die Performance und das Engagement deines Produkts und erleichtern deinem Team ein Verständnis dafür, was das Verhalten deiner Kunden antreibt.
7. Amplitude
Amplitude ist ein ereignisbasiertes Analysetool, das das Nutzerverhalten verfolgt und analysiert.
Hauptprodukte: Analytics, Kundendatenplattformen, Experimente und Datenmanagement.
Wie es Produktteams hilft: Amplitude Analytics hilft Teams bei der Analyse der Produktnutzung, der Personalisierung des Nutzererlebnisses und der Verwendung von Daten zur Erstellung von Entwicklungsplänen. Mit Amplitude Experiment hingegen kannst du diese Daten zur Planung, Durchführung und Analyse von Produktexperimenten nutzen.
In Kombination ermöglichen diese Tools den Produktmanagern, tief in die Nutzerdaten einzutauchen, Kohorten zu erstellen und fortgeschrittene Analysen durchzuführen, um Trends und Muster aufzudecken.
Da Amplitude manuelles Tagging erfordert, sind auch erhebliche administrative und technische Ressourcen erforderlich, um die Produktdaten zu erfassen, die du brauchst. Behalte dies im Hinterkopf, wenn du eine neue Version oder ein Update für dein Produkt planst.
Wie du das richtige Product-Analytics-Tool für dein Team auswählst
Ein Spitzenprodukt, das genau den Bedürfnissen der Nutzenden entspricht, taucht nicht einfach aus heiterem Himmel auf. Aber mit einem leistungsstarken Tool zur Produktanalyse in deinem Tech-Stack, das dir hilft, wertvolle Erkenntnisse zu erfassen, zu analysieren, zu verarbeiten und weiterzugeben, kannst du strategischere Produktentscheidungen treffen, deine Produkt-Performance verbessern und die Kundenbindung ankurbeln.
Zur Auswahl des richtigen PA-Tools für dich und dein Team:
Berücksichtige wichtige Punkte wie Features, Preise, Nutzerfreundlichkeit und die Kompatibilität mit anderen Tools in deinem Tech-Stack.
Überlege, welche Ziele du verfolgst und welche Produktanalyse-Features dir dabei helfen werden. Wenn du z. B. verstehen möchtest, warum die Nutzenden ein neues Feature nicht vollständig ausschöpfen, könntest du Session Replays verwenden, um das Feature aus ihren Augen zu sehen und Probleme genau zu erkennen.
Halte Ausschau nach einem intuitiven Produktanalyse-Tool, das einfach zu installieren, zu warten und zu verwenden ist, damit dein Produktteam es selbst bedienen und schnell handeln kann. Ziel ist es, deinem Team zu ermöglichen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren – die Entwicklung der besten Produkte –, statt sich mit der Analyseplattform herumzuschlagen.
Und schließlich solltest du nicht vergessen, dass sowohl qualitative als auch quantitative Daten eine Rolle für ein tolles digitales Erlebnis spielen. Product Analytics identifiziert, wann, worauf und auf wen man sich konzentrieren sollte, um die digitale Performance zu verbessern. Durch die Kombination von PA-Erkenntnissen mit Digital Experience Analytics, Digital Experience Monitoring, und Voice-of-the-Customer-Tools erhältst du eine All-in-One-Lösung, die Nutzende in den Mittelpunkt der Optimierungen stellt und deinem gesamten Team ermöglichen, bessere Produkte und Erlebnisse zu schaffen.