Marketing Analytics vs. Product Analytics

1. So unterscheidet sich Marketing Analytics von Product Analytics
2. Darum sollte die Marketingabteilung stärker mit der Produktentwicklung arbeiten
3. Diese Softwares helfen Euch bei Marketing und Product Analytics
4. Use Cases am Beispiel von Amplitude
5. Hintergrundwissen: Was ist Marketing Analytics?
6. Fazit

Häufig arbeiten die Marketingabteilung und die Produktentwicklung getrennt voneinander. Die Aufgaben sind unterschiedlich, die Daten auch. Während Marketingabteilungen sich bemühen, mit Marketing-Kampagnen immer neue Kund*innen zu locken, arbeitet das Produkt-Management unabhängig davon an der Produktentwicklung. Doch ist das ein guter Ansatz?

Wir sagen, nein. Wie sich Marketing Analytics und Product Analytics unterscheiden und wie Ihr beides gemeinsam nutzt, um Euren Kund*innen ein ganzheitliches digitales Erlebnis zu bieten, erfahrt Ihr in diesem Artikel.

So unterscheidet sich Marketing Analytics von Product Analytics

Um den Unterschied zwischen Marketing Analytics und Product Analytics zu verstehen, schauen wir uns beide Analytics-Felder einzeln an.

Mit Marketing Analytics messen Marketing-Verantwortliche den Erfolg ihrer Marketingaktivitäten. Daten aus allen Marketing-Kanälen werden in einem Tool zentral gesammelt. Damit lässt sich bspw. herausfinden, über welche Kanäle die Zielgruppe am besten erreicht wird und welche Werbebotschaften am effektivsten sind. Auch einzelne Marketing-Kampagnen können ausgewertet werden, um sie laufend zu optimieren. Der Fokus liegt bei Marketing Analytics auf Kundengewinnung.

Product Analytics hilft Produkt-Verantwortlichen zu verstehen, wie Kund*innen mit digitalen Produkten und Inhalten interagieren. Der Fokus von Product Analytics konzentriert sich darauf, das digitale Produkt anhand realer Nutzerdaten zu verbessern. Produkt-Funktionen werden auf Grundlage der Verhaltensdaten bewertet und angepasst. Die User Experience des Produkts wird dadurch verbessert, was zu einer hohen Customer Lifetime Value führt.

Kurz zusammengefasst:

Daten aus der Marketinganalyse helfen, erfolgreiche Marketing-Kampagnen zu erstellen, um Kund*innen zu gewinnen. Produktanalysen liefern einzigartige Einblicke in die Produktnutzung und die Benutzererfahrung. Diese Erkenntnisse werden zur Produktoptimierung verwendet.

Darum sollte die Marketingabteilung stärker mit der Produktentwicklung arbeiten

Schauen wir uns die Fokus-Themen an, wird schnell klar: Die Kombination von Marketing Analytics und Product Analytics ist eine grandiose Idee. Marketing Analytics richtet den Fokus auf die frühen Phasen der Customer Journey, Product Analytics auf die späteren Phasen. Durch die Nutzung der Ergebnisse aus beiden Analysen lässt sich die Customer Journey ganzheitlich betrachten und optimieren.

Marketing-Analyse-Tools, wie Google Analytics, sind in der Lage, bestimmte Kennzahlen zu erfassen und auszuwerten, z.B. die Anzahl der Nutzer*innen, Absprungraten, die durchschnittliche Sitzungsdauer, Sitzungen nach Kanal, Seitenaufrufe oder Zielabschlüsse. Viel mehr aber auch nicht. Mit Product Analytics erhaltet Ihr Aufschluss über das „Warum“. Laden sich z. B. nach einer Marketing-Kampagne viele Menschen eine bestimmte App herunter, öffnen sie aber nur ein Mal und deinstallieren sie vielleicht sogar direkt danach, stellt sich die Frage, warum das so ist. Produktanalysen verfolgen diese Schritte und zeigen, wo das Problem oder die Probleme liegen. Gibt es Schwierigkeiten bei der Anmeldung? Ist die Navigation unklar? All das und mehr zeigt Euch die Produktanalyse.

Mit Product Analytics seht Ihr außerdem, welche Funktionen am häufigsten genutzt werden. Das ist zum einen wichtig, wenn es um die Produktentwicklung geht. Zum anderen zeigt das, welche Vorlieben und Bedürfnisse Nutzer*innen haben. Mit Product Analytics lässt sich herausfinden, wer Eure besten Kund:innen sind. Diese Informationen könnt Ihr in Euer Marketing einfließen lassen, um Eure Zielgruppe noch gezielter anzusprechen.

Nutzen Marketing- und Produkt-Teams eine gemeinsame Analyse-Plattform, können sie die ganze Customer Journey abbilden. Sie haben Einblick darüber, wo die Kundenreise beginnt, die Interaktion abbricht, Conversions stattfinden. So lassen sich – gemeinsam – wichtige Wendepunkte identifizieren und neue Inhalte erstellen oder mehr Support einbinden.

Marketing Analytics sorgt dafür, dass aus Interessent:innen Kund:innen werden. Product Analytics sorgt dafür, dass Kund*innen gerne bleiben und zu treuen Fans werden.

Ein paar Use Cases für das Zusammenspiel beider Analytics-Felder schauen wir uns später noch an.

Diese Softwares helfen Euch bei Marketing und Product Analytics

Daten sind nur nützlich, wenn sie ausgewertet werden. Auf OMR Reviews findet Ihr für beide Analytics-Felder tolle Tools. Da die Auswahl groß ist, fangt doch mit diesen an:

Tools für Marketing Analytics:

Google Analytics

Adobe Analytics

Matomo (zuvor Piwik)

Schaut am besten auch in diesen Artikel zu Marketing-Analytics-Tools rein, um einen detaillierteren Einblick in einige Tools zu erhalten.

Tools für Product Analytics:

Amplitude

Heap

mixpanel

Einige Analyse-Tools, wie z. B. Amplitude, helfen dabei, beide Analytics-Felder zu vereinen. Schauen wir uns das anhand von drei Use Cases genauer an.

Use Cases am Beispiel von Amplitude

1. Campaign Reporting

Mit Campaign-Reporting-Tools könnt Ihr sehen, über welche Kanäle Nutzer*innen aus organischen und bezahlten Quellen gewonnen werden. Dadurch könnt Ihr nachvollziehen, wie sich Eure Marketing-Aktivitäten auf die Produkt-KPIs auswirken. Ihr könnt Impressionen, Klicks und Kosten von Werbekampagnen importieren und Euch einen kanalübergreifenden Überblick zur Effizienz Eurer Kampagnen verschaffen. Verhaltensdaten und Kampagnendaten werden vereint. Das führt zu besseren Entscheidungen, wenn es um Marketing-Investitionen geht.

2. Acquisition Channel Reporting

Jedes Marketing-Team muss seine Ausgaben den einzelnen Vertriebskanälen zuordnen können. Mit den Acquisition Channels von Amplitude könnt Ihr organische und bezahlte Kanäle ganz leicht trennen. Ihr könnt außerdem sehen, welche Aktivitäten die Nutzer*innen in welchem Kanal durchgeführt haben. So findet Ihr heraus, über welche Vertriebskanäle Ihr Kund*innen gewinnt.

Auch für Produkt-Teams ist interessant zu verfolgen, ob sich die Nutzung je nach Vertriebskanal ändert. Folgen Besucher*innen aus bezahlten und organischen Quellen bspw. unterschiedlichen Klick-Pfaden, sollten beide Teams gemeinsam analysieren, warum die Pfade unterschiedlich sind und wie sich diese optimieren lassen.

3. Attribution Reporting

Attribution Reporting ermöglicht Euch ganzheitliche Einblicke in die Historie jeder einzelnen Kundeninteraktion. So können Produkt-Teams bspw. sehen, welche Produkt-Features wann verwendet werden. Das Marketing-Team kann diese Informationen nutzen, um den Onboarding-Prozess von neuen Kund*innen zu optimieren.

Bei längeren Conversion-Zyklen mit mehreren Nutzer-Sessions könnt Ihr die gleiche Kennzahl mit mehreren Attributions-Modellen vergleichen. Dadurch findet Ihr bspw. heraus, welche Werbekampagnen bei Nutzer*innen eher die erste Interaktion (Awareness), die letzte (High Intent) oder eine dazwischen (Research) auslösen.

Hintergrundwissen: Was ist Marketing Analytics?

Marketing Analytics ist ein Prozess, um Kundenverhalten zu verfolgen und zu analysieren. Die Analyse gibt Aufschlüsse über die Wirksamkeit Eurer Marketing-Maßnahmen.

Es gibt drei Arten von Daten, um Informationen über Kund*innen zu sammeln:

1. First Party: First Party-Daten sind Informationen, die Ihr direkt von Besucher*innen und Kund*innen sammelt. Die Quellen sind hier unterschiedlich: Seitenaufrufe und Verweildauer auf Eurer Website aus Web Analytics Tools, Öffnungsraten von Newslettern aus Eurem Newsletter-Tool usw. Kurz: Alle Daten, die Ihr über eigene Software und Systeme sammelt. Diese Daten gehören Euch.

2. Second Party: Second Party-Daten sind eigentlich First Party-Daten, die aber nicht Ihr gesammelt habt. Diese Daten können bspw. von Euren Business-Partner*innen stammen, mit denen Ihr gemeinsame Aktionen plant und durchführt.

3. Third Party: Third Party-Daten werden von Drittanbieter*innen gesammelt, mit denen Ihr nicht zwangsläufig zusammenarbeitet. Beispiele sind Anfragen an Suchmaschinen, Daten aus der Marktforschung oder auch Daten von Facebook im Werbeanzeigenmanager zu Eurer Zielgruppe.

Wie Ihr seht, kommen bei Marketing Analytics sehr viele Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen. Es ist eine Herausforderung, diese Datenmengen zu verwalten und die richtigen Maßnahmen daraus abzuleiten. Diese Aufgabe wird durch Marketing Analytics Tools vereinfacht. Daten können einfach sortiert und visuell aufbereitet werden. Eure Aufgabe ist es, Marketing-Ziele festzulegen, daraus Kennzahlen abzuleiten, Eure Zielgruppe zu segmentieren und die entsprechenden Daten zu sammeln. Aus den Erkenntnissen der Marketing-Analyse solltet Ihr Aktivitäten ableiten können, die auf Eure Geschäftsziele einzahlen.

Wie genau Ihr Marketing Analytics mit der vorgestellten Software Amplitude umsetzen könnt, seht Ihr in diesem Video:

Fazit

Product Analytics und Marketing Analytics sammeln unterschiedliche Daten und sprechen verschiedene Phasen der Customer Journey an. Gutes Marketing ist wichtig, um Kund*innen anzuziehen. Ist das Produkt aber nicht überzeugend, verliert Ihr die Kund*innen wieder. Wie Ihr anhand der Beispiele und Use Cases sehen könnt, ist es sinnvoll, ein Product-Analytics-Tool wie Amplitude zu nutzen, das auch Eure Marketing-Daten importieren und nutzen kann. Nur durch die Zusammenarbeit von Marketing- und Produkt-Teams lässt sich ein rundum attraktives Kundenerlebnis erschaffen.