So implementieren Sie wirkungsvolle Product Analytics Strategien in Ihre Teams
In der hart umkämpften digitalen Landschaft ist es für Produktteams von entscheidender Bedeutung, das Benutzerverhalten zu verfolgen, um den tatsächlichen Erfolg eines Produkts messen zu können. Durch die Analyse gewonnener Daten entsteht ein Verständnis dafür, wie Kund:innen mit Ihrem digitalen Endprodukt interagieren, welche Features besonders häufig genutzt werden, kurzum: was für Anwender:innen funktioniert und was nicht.
Während im Marketing die Überprüfung von Kampagnen auf Wirksamkeit (z.B. Zielgruppenverhalten oder Conversion-Raten auf Webseiten) seit vielen Jahren gängige Praxis ist, werden ähnliche Datenpunkte bei der Produktentwicklung von Apps noch zu selten verwendet.
Um das zu verändern, entwickeln wir gemeinsam mit unseren Kund:innen in Projekten nachhaltige Product Analytics-Strategien, die sowohl die dafür notwendige Infrastruktur als auch notwendige Prozesse definieren. In diesem Artikel beleuchten wir die wichtigsten Schritte bei der Umsetzung dieser Strategie für Apps, geben rechtliche Überlegungen an die Hand und sprechen über die Nutzung der generierten Daten.
Inhaltsverzeichnis
- Digitale Produktanalyse für ein optimales Kundenerlebnis: Die Auswahl der passenden Analytics Software
- Ziele des Produkts definieren und User Experience verbessern
- Tracking-Konzept spezifizieren, umsetzen
- Product Analytics
- Datenschutzrechtliche Überlegungen zu personalisierten Product Analytics
- Fazit: Mit Product Analytics optimieren Sie Ihre digitalen Produkte
Digitale Produktanalyse für ein optimales Kundenerlebnis: Die Auswahl der passenden Analytics Software
Die notwendige Infrastruktur für die Product Analytics-Strategie bildet die Analytics Software ab. Diese Tools übernehmen die Sammlung der erfassten Daten und ermöglichen deren Analyse durch die Konfiguration von Dashboards oder der Erstellung eigener Berichte. Dazu gibt es verschiedene Analytics-Lösungen, die eine Fülle von Funktionen bieten. Zu den gängigsten Lösungen am Markt gehören Google Analytics, Adobe Product Analytics und Piwik Pro. Zuletzt sehen wir auch Lösungen wie Mixpanel oder Contentful immer häufiger in unseren Projekten. Bei der Auswahl sind funktionale Faktoren wie die einfache Integration, Anpassungsoptionen und Echtzeitberichte zu berücksichtigen. Viele Tools bieten bereits SDKs für gängige Programmiersprachen für Apps an, damit für Developer möglichst wenig Aufwand in der Implementierung der Analytics Events entsteht.
Anders als bei Websites, wo Events über Tag Management-Systeme von Marketing-Teams eingerichtet werden können, müssen im Bereich der App-Entwicklung diese Events händisch durch Developer implementiert werden. Weiter zu beachten sind nicht-funktionale Anforderungen wie Datenschutz und der Betrieb der Lösung. Während viele Lösungen als Software-as-a-Service angeboten werden und damit auch nur geringe Aufmerksamkeit für den Betrieb benötigen, ist in bestimmten Situationen der Betrieb auf der eigenen Infrastruktur aus Datenschutzgründen notwendig. Neben der richtigen Analytics-Lösung ist auch die Auswahl einer passenden Consent Management-Lösung – zur Dokumentation des Einverständnisses 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-Lösung oder einem Tool für die Durchführung komplexerer Datenanalysen an.
Ziele des Produkts definieren und User Experience verbessern
Die inhaltliche Grundlage für Product Analytics ergibt sich aus den für das Produkt definierten Zielen. Ein Ziel für die App eines Verkehrsverbunds kann zum Beispiel sein, dass Nutzende ihre Mobilität mit Nahverkehrsmitteln ideal organisieren können. Messbar wird dieses Ziel durch strategische Kennzahlen – in diesem Beispiel durch die Anzahl monatlich aktiver Nutzer:innen oder die Anzahl geplanter Routen. Für die Entwicklung komplexer mobiler Software bietet es sich an, mit einer Methodik wie Objectives and Key Results (kurz OKRs) zu arbeiten, sodass übergreifende Ziele für einzelne Features heruntergebrochen werden und für 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 können.
Tracking-Konzept spezifizieren, umsetzen & testen
Ausgehend von den strategischen Kennzahlen werden mit dem Tracking-Konzept alle Anforderungen dokumentiert, damit die für 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 berücksichtigen sind. Es hat sich als sinnvoll erwiesen, in der Definition of Ready (DoR) die Überprüfung auf vorhandene und in der Definition of Done (DoD) die Umsetzung von Analytics-Anforderungen festzuhalten. So können Entwickler:innen die entsprechenden Anforderungen umsetzen und Tester die korrekte Implementierung validieren. Dieses Vorgehen stellt sicher, dass sich das Tracking-Konzept einem sich ständig wandelnden Digital Product immer wieder anpasst.
Product Analytics & Marketing Analytics visualisieren und auswerten
Sobald 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 können Trends und bestimmte Datenpunkte schnell zugänglich gemacht werden. Häufig lassen sich auch leistungsschwache Funktionen identifizieren und Bereiche erkennen, in denen Nutzer:innen auf Herausforderungen stoßen.
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 Bestätigung 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. Dafür ist es essenziell, die Verantwortung zur regelmäßigen Analyse innerhalb des Teams (üblicherweise der Product Owner) zu verteilen. Ebenso haben wir gute Erfahrungen damit gesammelt, aufbereitete Daten regelmäßig mit dem gesamten Produktteam per Dashboard oder Reporting zu teilen, um ein generelles Verständnis zum Erfolg des Produktes bei allen Beteiligten zu etablieren.
Datenschutzrechtliche Überlegungen zu personalisierten Product Analytics
Die Wahrung der Privatsphäre aller Nutzer:innen ist nicht zuletzt durch die Einführung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zu einer absoluten Notwendigkeit geworden. Nur unter Berücksichtigung der rechtlichen Rahmenbedingungen können die Daten der Customer Journey sicher und vor allem langfristig gesammelt und ausgewertet werden. Im Rahmen unserer Projekte empfehlen wir deshalb die folgenden Überlegungen:
- Datenschutzbeauftragte und/oder die Rechtsabteilung sollten von Anfang an sowohl in die Auswahl der richtigen Analyse-Software als auch in die Konzeption und Einführung einbezogen werden.
- Auswahl des richtigen Consent Management-Tools, mit dem die Einwilligung der Nutzer:innen gesammelt und nachvollzogen werden kann.
- Adäquate Umsetzung und Einholung der Zustimmung der User zur Erfassung der Customer Data mittels Cookie Banner. Dort muss genau aufgeführt werden, welche Daten erfasst und wie sie verwendet werden. Eine Ablehnung muss problemlos möglich sein.
- Den Nutzenden sollte in einer App die Möglichkeit gegeben werden, ihre Auswahl z.B. in den App-Einstellungen zu widerrufen.
- Anonymisierung der Daten, um die Identifizierung von Personen zu verhindern.
- Regelmäßige Pflege von Datenschutzrichtlinien, die die Datenerfassung und den Umgang mit den Nutzerdaten erläutern. Diese sollten transparent und leicht zugänglich dargestellt sein.
- Implementierung eines Sicherheitskonzepts, um Nutzerdaten vor unbefugten Zugriffen zu schützen.
Fazit: Mit Product Analytics optimieren Sie Ihre digitalen Produkte
Die 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 über Ihre Zielgruppe. So können Entscheidungen mit höherer Verlässlichkeit getroffen und Produkte optimiert werden. Dabei ist von entscheidender Bedeutung, die gesetzlichen Anforderungen zur Datenerhebung und -nutzung einzuhalten, um die Privatsphäre der Anwender:innen auf jedem Kanal zu schützen und die Einhaltung der rechtlichen Anforderungen sicherzustellen.
