Die systematische Erfassung und Analyse von Nutzerverhaltensdaten aus digitalen Produkten. Zeigt Ihnen, was im großen Maßstab passiert, aber niemals, warum es passiert.
Definition: Die systematische Erfassung und Analyse von Nutzerverhaltensdaten aus digitalen Produkten. Zeigt Ihnen, was im großen Maßstab passiert, aber niemals, warum es passiert.
Analytics erfasst, was Nutzer*innen in Ihrem Produkt tun: Seitenaufrufe, Klicks, Feature-Nutzung, Sitzungsdauer, Conversion-Events. Es ist die breiteste Quelle für Verhaltensdaten, die Produktteams zur Verfügung steht, und gleichzeitig die am häufigsten fehlinterpretierte.
Analytics zeigt Ihnen, dass 60 % der Nutzer*innen die Einstellungsseite nie öffnen. Es kann Ihnen nicht sagen, ob sie die Einstellungen nicht brauchten, sie nicht finden konnten oder nicht wussten, dass sie existieren. Jede "Warum"-Frage erfordert qualitative Forschung.
Teams instrumentieren oft alles und analysieren nichts. Tausende getrackte Events, Dutzende Dashboards, null Erkenntnisse. Der Wert von Analytics liegt nicht im Volumen der gesammelten Daten, sondern in den Fragen, die Sie an die Daten stellen.
Beginnen Sie mit einer Frage. Dann prüfen Sie, ob Ihre Daten sie beantworten können. Falls ja, ausgezeichnet. Falls nicht, benötigt diese Frage eine andere Methode.
Daten, die von Nutzer*innen ohne direkte Aufforderung durch Forschende generiert werden: Analytics, A/B Tests, Support-Tickets, Social Listening. Ideal zum Aufdecken unerwarteter Muster und zur Generierung neuer Hypothesen.
Eine Metrik, die bewusst gewählt wurde, um den Fortschritt in Richtung eines bestimmten Geschäfts- oder Produktziels zu verfolgen. Nicht jede Metrik ist ein KPI, sondern nur diejenigen, die an Entscheidungen geknüpft sind, die Sie tatsächlich treffen werden.
Nachverfolgung, wie sich Nutzer*innen durch eine Abfolge von Schritten bewegen und wo sie abspringen. Zeigt Ihnen genau, an welcher Stelle Ihr Prozess Nutzer*innen verliert und wie viele.
Dieser Begriff wird in den folgenden Artikeln referenziert: