Produktanalyse im Fokus: Schritte, Tools und Tipps für die strategische Geschäftsentwicklung

Hier eine neue App für To-do-Listen, dann eine fürs Fitness-Tracking und dann noch eine Website zu meinem neuen Hobby. Dabei bleibt es natürlich nicht, sondern es existieren dann noch weitere Hunderttausende von Anbietern, die auch ein digitales Produkt anbieten. Die Geschichte geht jeden Tag so weiter – es rieselt immer wieder neue Apps, Features, Websites – you name it! Und Verbraucher stehen dann vor der Qual der Wahl.

Wie kannst du also dein Produkt noch von der Masse abheben? Gerade in diesem Überfluss ist es schwieriger denn je, die Aufmerksamkeit der wählerischen Verbraucher zu gewinnen – und dann auch zu halten. Daher wird es immer wichtiger zu verstehen, was sich hinter den ganzen Daten verbirgt, die deine Anwendung bereits gesammelt hat. Sie sind der Schlüssel für die Insights, die du gerade brauchst – dabei kann dir ein Produktanalyse-Tool helfen, diese erfolgreich zu entziffern.

Entdecke, was Produktanalyse wirklich bedeutet, wie sie angewendet wird, und erhalte konkrete Beispiele sowie Tipps und Empfehlungen für Produktanalyse-Tools.

Bereit für den Blick hinter die Kulissen? Let's dive in!

Back to the Basics: Produktanalyse 101

Was ist eine Produktanalyse?

Lass uns bei den Basics anfangen. Was versteht man unter einer Produktanalyse und warum ist sie für dein Unternehmen wichtig? Der Ursprung der Produktanalyse bringt uns zurück in die späten 1990er, wo die Verbreitung von E-Commerce florierte und damit ein Verständnis für das Verhalten von Online-Kunden immer wichtiger wurde. Damals waren die verfügbaren Daten noch recht überschaubar, heute stehen Unternehmen vor zahlreichen Datenquellen. Dabei treibt KI Datenmengen in eine fast unvorstellbare Höhe, weil sich mit ihr immer mehr Daten in nur kurzer Zeit analysieren lassen.

Produktanalyse bezeichnet im Grunde die systematische Untersuchung von (digitalen-) Produkten und Nutzer*innen. Jede App, Webseite oder auch einzelne Software-Anwendungen innerhalb von Apps oder Webseiten können als Produkte betrachtet werden. Nicht ohne Grund sehen wir aktuell einen großen Boom an “Product Owner” in den Jobprofilen. Erkenntnisse tragen dabei zu einem besseren Verständnis der Zielgruppe bei, die bei der Optimierung oder Planung eines neuen Produkts hilfreich sind. Wobei viele Faktoren berücksichtigt werden können, um ein ganzheitliches Verständnis für die Zielgruppe und deren (Produkt-) Bedürfnisse zu erhalten. Hierfür werden Daten aus verschiedenen Quellen integriert und analysiert, wie beispielsweise Websites, mobile Apps oder Social-Media-Plattformen wie Instagram und Facebook.

Egal für welches Unternehmen oder welche Brand du arbeitest, wenn du neue Produkte entwickelst oder das Ziel hast, bestehende Produkte und Services zu optimieren, wirst du nicht an der Produktanalyse vorbeikommen. Eine Entwicklung, die dir dabei zugutekommt, sind neue Technologien wie KI und Big Data. Denn diese erweitern die Möglichkeiten von Produktanalysen und unterstützen dich dabei, das Verhalten deiner Kunden besser zu verstehen sowie fundierte Entscheidungen zu treffen.

So kann die Produktanalyse bei deinen Pain Points helfen

Das User Engagement geht teilweise fast gegen null, deine Abonnentenzahlen steigen, aber du erlebst jeden Monat auch eine hohe Absprungrate? Klar, das sind jetzt nur einige wenige Pain Points, wenn du mit digitalen Produkten arbeitest. Aber genau bei diesen Themen kann die Produktanalyse helfen.

Bei Produktanalysen werden allerhand Daten getrackt und ausgewertet, die Einblicke in das Nutzerverhalten bieten und beispielsweise zu folgenden Fragen wichtige Erkenntnisse liefern können:

• Welche Funktionen des Produkts kommen beim Kunden gut an, und welche Funktionen sollten wir anpassen, um das Nutzererlebnis zu verbessern?
• Wie verändert sich die Conversion Rate, wenn eine Funktion entfernt wird?
• Was hindert Kund*innen an der Durchführung von Aktionen innerhalb des Produkts?

Inzwischen sind die meisten Produkte in vielen verschiedenen Ausführungen und Preisklassen verfügbar (z. B. Starter- oder Premium-Features und entsprechende Preisdifferenzierung). Damit wird es für dich umso wichtiger, dein Produkt sowie die möglichen Probleme deiner Zielgruppen besser zu verstehen.

Eine Produktanalyse kann dir dabei helfen, deine Geschäftsstrategie maßgeblich zu verbessern. Dabei ist es in erster Linie wichtig, dass du ein Verständnis für die Anwendungen von Produktanalysen bekommst, um die Werkzeuge sinnvoll einzusetzen. Neben einer datengesteuerten Unternehmenskultur können außerdem branchenspezifische Produktanalysen einen maßgeblichen Teil zu deinem Erfolg beitragen.

Warum eine generische Produktanalyse oft nicht hilfreich ist

Produktanalyse ist nicht gleich Produktanalyse. Obwohl Produktanalyse-Systeme inzwischen weit verbreitet sind, haben immer noch viele Unternehmen Probleme damit, Produktanalysen zu implementieren und zu nutzen. Was oft daran liegt, dass Teams weiterhin generisch vorgehen, wenn es um Produktanalysen geht, dabei sollte das Thema immer branchenspezifisch betrachtet werden.

Im Idealfall solltest du daran denken, dass die Analysestrategien auf die entsprechenden Bedürfnisse, Anforderungen und Dynamiken deiner Branche angepasst sind. Denn jede Branche hat ihre eigenen einzigartigen Herausforderungen, Zielgruppen, Wettbewerber und Marktbedingungen, die letztlich erhebliche Auswirkungen auf die Produktentwicklung und -leistung haben können.

Wenn dein Unternehmen beispielsweise Softwareprodukte anbietet, ist für dich eher die Benutzererfahrung und die Nutzung bestimmter Funktionen interessant. Für E-Commerce-Unternehmen steht dann wiederum die Conversion Rate im Mittelpunkt, während du als Social-Media-Unternehmen auf die Interaktionsdaten angewiesen bist, um deine Produkte zu optimieren.

Eine branchenspezifische Produktanalyse-Lösung ermöglicht dir:

• Eine bessere Ausrichtung zwischen deinen individuellen Geschäftszielen und den analytischen Anwendungsfällen zu erreichen.
• Verbesserte Genauigkeit und Relevanz. Denn du kriegst durch die branchenspezifischen Daten neue Einblicke und kannst relevante Nuancen abbilden, die dir eine generische Analyse-Lösung möglicherweise nicht bieten kann.
• Ein besseres Verständnis für Markt und Kundschaft. Denn verschiedene Branchen haben unterschiedliche Marktstrukturen, Kundensegmente und Konkurrenzszenarien. Daher können branchenspezifische Produktanalyse-Anwendungen dir dabei helfen, Produkte besser zu positionieren und gleichzeitig wertvolle Marktchancen zu identifizieren sowie effektivere Marketing- und Vertriebsstrategien zu entwickeln.
• Eine verbesserte Compliance und vereinfachtes Risikomanagement. Regulatorische Anforderungen und Standards, die du mit deinem Unternehmen erfüllen musst, unterscheiden sich von Branche zu Branche. Mit branchenspezifischen Analytics-Tools kannst du diese Anforderungen besser nachverfolgen und sicherstellen, dass du sie erfüllst.

Praxisbeispiel: So könnte die branchenspezifische Produktanalyse in einem Fintech aussehen

Du bist Produktmanager*in bei einer Neobank und verantwortlich für die Smartphone-App – also dem Herzstück der Neobank. Denn letztlich verwenden Kund*innen diese App für sämtliche Interaktionen mit ihrem Konto und ihrer Kreditkarte.

Dank eines Produktanalyse-Tools kannst du nun in den anonymisierten Interaktionsdaten feststellen, wofür Kund*innen ihre Kreditkarte einsetzen. Sprecht ihr eine junge Zielgruppe an, die besonders häufig reist und mit der Kreditkarte im Ausland bezahlt? Dann könnt ihr die Erkenntnisse einsetzen und beispielsweise Fremdwährungsgebühren abschaffen, um so die Kundenbindung zu stärken.

Ohne Kundenfeedback weißt du nicht, ob du eine App nur veränderst oder ob du sie auch verbesserst. Wenn du hingegen genau verstehst, wofür und wie Kund*innen die App verwenden, dann kannst du mit neuen Produktfunktionen echten Mehrwert liefern. Scrollen User in ihrer Kontoübersicht häufig weit nach unten? Dann solltest du vielleicht eine Suchfunktion einführen. Stellst du dann fest, dass sie gar nicht verwendet wird? Dann musst du die Suchfunktion vielleicht in der Benutzeroberfläche besser hervorheben, damit diese sofort ersichtlich ist. Mit diesen Erkenntnissen kannst du die Benutzerführung entscheidend verbessern.

Die Produktanalyse kann auch zu neuen Erkenntnissen führen, die das Geschäftswachstum fördern. Stellst du z. B. fest, dass Kund*innen auf ihrem Girokonto einen größeren Betrag angespart haben, auf den sie nicht zurückgreifen? Dann wäre das vielleicht eine gute Gelegenheit, Anlageprodukte einzuführen. Mit den vorhandenen Daten lässt sich ein Business Case dafür erarbeiten.

Die Produktanalyse ist daher dein Navigationssystem und gleichzeitig deine strategische Beraterin, die dir den Weg durch gewaltige Informationsschwemme weist und bei der Steuerung des Unternehmenserfolgs wertvolle Hilfe leisten kann.

Darauf kommt es bei der Einführung von Produktanalyse-Systemen an: Daten, Daten und nochmals Daten

Bildquelle: https://www.interviewquery.com/p/data-science-memes

Für eine solide Produktanalyse brauchst du solide Daten. Dabei solltest du auf die Datenqualität und -sicherheit achten. Denn schlechte Daten können zu falschen Ergebnissen und Handlungen führen, und ein Datenchaos kann zu schweren Verlusten führen sowie kritische Folgen für dein Unternehmen haben.

Um die Vorteile einer Produktanalyse voll auszuschöpfen, ist vor allem wichtig, dass sie in die Geschäftsprozesse deines Unternehmens integriert sind. Obwohl eine ordentliche Implementierung von Produktanalyse-Tools viele Ressourcen in Anspruch nimmt, können sie viele wertvolle Erkenntnisse zu Kunden und Produkten ermöglichen, die die Investition wieder wettmachen.

Welche Produktanalyse-Tools sind empfehlenswert?

Wenn du dein(e) Produkt(e) aufs nächste Level bringen willst, findest du zahlreiche Produktanalyse-Tools, die dir dabei helfen können. Davon hat jedes seine Stärken und Schwächen. Es kommt natürlich ganz darauf an, was du für dein Produkt brauchst und welche Ziele du verfolgst. Hier sind ein paar Tools, die du dir näher ansehen kannst. Sonst findest du noch ausführlichere Infos und andere nützliche Tools auf OMR Reviews.

• Mixpanel bietet eine breite Palette von Funktionen wie individuelles Event Tracking, Funnel- und Kohorten-Analyse. Mixpanel wird oft für seine umfangreichen Funktionen und Analysen geschätzt.
• Amplitude ist ein Tool, das sich besonders durch seine Benutzerfreundlichkeit auszeichnet und seine Fähigkeit, Customer Journeys zu tracken. Insgesamt ähnelt es Mixpanel, wenn es um die Funktionen geht und ist ein solides Tool, um User-Interaktionen zu tracken. Zudem sind A/B-Tests möglich, die mit integrierten Daten erfolgen.
• Posthog bietet ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis an und ist vor allem für seine Ausrichtung auf Produktteams beliebt. Da es einzigartige Funktionen wie Benutzerfeedback und Benutzerumfragen anbietet.
• Mit Pendo kannst du deine Zielgruppe besser verstehen. Wenn du beispielsweise nachvollziehen willst, wie deine User mit deinen Produkten agieren und was sie von deinen Produkten halten. Das Tool bietet Funktionen, die es ermöglichen, Feedback von Benutzer*innen zu sammeln, User Engagement zu verfolgen und potenzielle Probleme mit deinem Produkt zu identifizieren.
• Heap konzentriert sich darauf, dich bei der Verfolgung des Userverhaltens zu unterstützen. Du kannst mit dem Tool Daten sammeln zu den Userinteraktionen mit deinem Produkt, wie Klicks, Scrollen und Mausbewegungen.
• FullStory bietet Funktionen, die dir dabei helfen, User Sessions aufzuzeichnen und in Videoform nachzustellen, Probleme mit der Customer Experience zu identifizieren und Feedback von Benutzer*innen zu erhalten.

Bei der Suche nach dem passenden Tool sind die Funktionen und die Leistungsfähigkeit entscheidend, um das Tool zu finden, das deinen Anforderungen am besten entspricht.

Das solltest du bei der Implementierung des Produktanalyse-Tools beachten

Du hast dich für ein Tool entschieden? Dann herzlichen Glückwunsch und jetzt auch viel Erfolg, denn jetzt folgt der schwierigste Schritt: die Implementierung des Tools. Wie sagt man so schön? Old habits, die hard. Veränderungen fallen uns nie leicht, oft ist es einfacher, genauso weiterzumachen, wie wir es schon immer gewohnt sind. Daher gibt es einige wichtige Dinge, die du und dein Unternehmen beachten müsst, wenn ihr ein neues Produktanalyse-Tool einführt. Hier kommen einige Tipps, wie ihr dabei vorgehen könnt:

Keep it simple

Gehe zurück zu den Basics: Verstehe den Bedarf, Anwendungsfall und die wichtigsten Metriken sowie die Infrastruktur deines Unternehmens, damit du effektiv planen kannst. Was außerdem wichtig ist: Kläre die Erwartungen möglichst früh ab, um mögliche Enttäuschungen zu vermeiden, falls bestimmte Funktionen nicht umsetzbar sind.

Sobald alle Beteiligten ein einheitliches Verständnis davon haben, was Produktanalyse ist und was nicht, kann es losgehen. Alle Funktionen des Tools sollten so einfach wie möglich nutzbar und verständlich sein. Die Erfahrung des Abfragens, Analysierens und Visualisieren von Daten sollte daher eine intuitive Erfahrung schaffen. Dazu gehört, dass unnötiger Datenballast eliminiert wird und aussagekräftige Kennzahlen sowie vertrauenswürdige Daten bereitgestellt werden.

Gehe methodisch vor

Der Schlüssel für eine effektive Datenverwaltung liegt in der Planung einer einfachen und skalierbaren Informationsarchitektur. Basisinformationen sollten schnell zu finden sein. Denn was du auf alle Fälle vermeiden willst, ist die ewige Suche nach ganz grundsätzlichen Informationen.

Jedes ordentliche Produktanalyse-Tool ist daher speziell darauf ausgerichtet, die bestmögliche Nutzererfahrung zu bieten. Stelle sicher, dass deine Datenstruktur ausgewogen ist und sie sich auf das Wesentliche konzentriert, wie die Gestaltung der Ereignisnamen, Eigenschaftsnamen und Werte. Hierbei sollte eine klare und konsistente Struktur eingehalten werden. Denn am Ende sollten diese Infos sich wie eine Geschichte lesen lassen, die sich auf die Benutzer*innen und ihre Handlungen beziehen und nicht auf die Eigenschaften des Produkts. Die Geschichte wäre dann beispielsweise “der Nutzer hat ein Produkt gekauft” oder “das Testabo wurde beendet”.

Auseinander gebröselt würden die Formeln für die Geschichten so aussehen:

[Nutzer] + [Handlung] + [Ziel der Handlung] + [Kontext] oder

[Nutzer] + [Änderungen] + [Kontext]

Das Feedback deines Teams ist Gold wert

Die Einführung eines Produktanalyse-Tools ist ein gemeinsamer Prozess. Um sicherzustellen, dass hier alle dieselbe Sprache sprechen, ist es wichtig zu hören, was verschiedene Abteilungen vom neu eingeführten Tool halten. Dabei ist ganz egal, ob es nun Mitarbeiter*innen aus der Entwicklung, dem Kundensupport oder Marketing sind – es sollte die Meinung von wirklich allen Bereichen eingeholt werden. So kannst du sicherstellen, dass alle über Änderungen informiert sind oder sichergehen, dass sie entsprechend geschult werden.

Nutze einen repetitiven und konsistenten Implementierungsprozess

Die Produktanalyse sollte in jede Stufe des Produktprozesses integriert werden. Das schließt beispielsweise auch die Erweiterung des Umfangs einer “User Story” ein. In der “User Story” können Entwickler*innen die Hintergründe zum Anwendungszweck von technischen Implementierungen festhalten. Hierbei ist empfehlenswert, einen Abschnitt unter den Akzeptanzkriterien hinzuzufügen, der Events definiert oder einzelne Aufgaben pro Event auf dem Ticket erstellt.

Das kann dann zum Beispiel so aussehen: Priorität und Implementierungsstatus werden in einer Google-Tabelle für das Produkt verfolgt, während die Implementierungsanforderung dann in einer User Story, die für Entwickler wichtig ist, dokumentiert wird.

Oft besteht der Fehler darin, dass du dich nur auf einen Teil der Benutzererfahrung konzentrierst und dort alles verfolgst. Dabei ist es besser, kleinere Chargen von Ereignissen zu veröffentlichen, die eine hohe Priorität haben, um danach schnell nachzulegen. Vergiss nicht, dass deine Analyse nur so gut ist wie dein Tracking.

Wenn du die Analyse nicht in Feature-Releases integrierst, sammeln sich Tracking-Probleme an. Die Arbeit am Produkt endet jedoch nicht mit der Veröffentlichung einer Funktion. Ein häufiger Fehler ist auch, dass Analysen als einmalige Aufgabe betrachtet werden. Dabei entsteht die Qualität in den Erkenntnissen durch einen fortlaufenden, methodischen Prozess – nicht durch einmalige Bemühungen.

Perfektion durch Iteration

Zu Beginn variiert die Qualität der Daten, die die Produktanalyse liefert. Aber im Laufe der Zeit, wirst du mit deinem Team herausfinden, welche Variationen der Metriken am aussagekräftigsten sind und wie sich die Daten damit optimieren lassen. Wichtig ist, dass du klein anfängst und Schritt für Schritt anspruchsvoller Methoden anwendest.

Wenn dein Ziel ist, Registrierungen zu erfassen, solltest du nur einzelne Registrierungen tracken. Danach kannst du auf andere Themen übergehen, wie Spam oder versehentliche Doppelanmeldungen durch User. Diesen iterativen Prozess solltest du kontinuierlich fortsetzen.

Diese 3 Trends solltest du beobachten

1. Künstliche Intelligenz

Das kommt sicherlich nicht unerwartet – aber Künstliche Intelligenz erleichtert die Produktanalyse deutlich, egal ob es um komplexe Daten geht oder darum, Muster und Trends zu identifizieren. Dabei bietet der Einsatz von KI bei der Produktanalyse zahlreiche Vorteile:

• Bessere Vorhersagen und Erkenntnisse liefern: Dank fortschrittlicher Algorithmen kann KI aus gesammelten Daten genauere Vorhersagen und Erkenntnisse liefern. Dadurch wird die Produktanalyse nicht nur schneller, sondern auch aussagekräftiger.
• Personalisierung und Individualisierung: Besonders zeitaufwendige und repetitive Aufgaben können automatisiert werden, wodurch du und dein Team mehr Zeit gewinnen, um euch auf die strategischen und kreativen Aspekte der Produktentwicklung zu konzentrieren.
• Echtzeit-Analyse: Eine der größten Vorteile von KI ist die Geschwindigkeit, in der die Technologie Daten verarbeitet. Mit einer Echtzeit-Analyse kannst du sofort auf das Userverhalten oder -feedback reagieren, was besonders wichtig ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
• Identifikation komplexer Muster: Selbst verborgene oder subtile Verhaltensmuster von Nutzer*innen können identifiziert werden, die traditionelle Analysemethoden möglicherweise übersehen.
• Automatisierung von Aufgaben: Repetitive und zeitaufwendige Aufgaben können automatisiert werden, wodurch du mehr Zeit hast, dich auf strategische und kreative Aspekte der Produktentwicklung zu konzentrieren.
• Skalierbarkeit: Zunehmende Datenmengen und Nutzerzahlen bedeuten auch, dass Analysen komplexer werden. KI kann hier helfen und skalierbare Lösungen schaffen, die sich mit deinem Unternehmen weiterentwickeln können.

2. Was User wollen

Kund*innen sind heute besser informiert und anspruchsvoller denn je – daher spielen ihre Meinungen und Erfahrungen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung von Produkten, die auch ihren Bedürfnissen entsprechen. Damit haben Userfeedback und -umfragen einen maßgeblichen Einfluss auf die Produktanalyse. Sie helfen dir zu verstehen: Was genau deine Zielgruppe will, was sie braucht und was sie stört.

Userfeedback und -umfragen sind deshalb wertvolle Tools, um die Stimme deiner Kund*innen direkt einzufangen, damit die Produktentwicklung entsprechend angepasst werden kann. Denn eine Produktanalyse kann zwar umfangreiche Daten über das Userverhalten liefern, aber sie kann nicht immer alle Fragen beantworten, die für eine optimale Produktgestaltung wichtig sind. Indem Userfeedback in Echtzeit gesammelt wird, kann dein Team schnell auf Wünsche und Pain Points der Nutzer*innen reagieren.

3. Mobile is King

Das Smartphone hat unser Nutzungsverhalten drastisch verändert und damit auch direkte Auswirkung auf Produktanalysen, die sich immer mehr auf die Analyse mobiler Apps ausrichten. Mit dieser Analyse kannst du genauer nachvollziehen, wie User mit verschiedenen Funktionen in einer App interagieren, welche sie am meisten nutzen und wo mögliche Engpässe oder Schwachstellen liegen. Das sind wertvolle Einblicke, die dir und deinem Unternehmen ermöglichen, die Benutzererfahrung zu optimieren.

So kannst du beispielsweise Muster und Trends erkennen, die dir dabei helfen, die Benutzerfreundlichkeit und Leistung einer App zu verbessern. Auch Themen, die User echt frustrieren, wie häufige App-Abstürze oder langsame Ladezeiten, können schneller erkannt werden, damit dein Team hier entsprechend Hand anlegen kann, um die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen: Die Zukunft der Produktanalyse liegt in der smarten Nutzung von Technologie, um Produkt so zu optimieren, dass es den Bedürfnissen deiner Zielgruppe nachkommt. Mit der immer stärkeren Verflechtung von KI eröffnen sich für Unternehmen unzählige Möglichkeiten für Wachstum und Weiterentwicklung, wie noch nie zuvor. Aber auch die Menge der Daten, die es zu verwalten und überblicken gibt, nimmt zu. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, wird es daher auch immer wichtiger, einen gesunden Datenumgang innerhalb der Unternehmenskultur zu etablieren – und es ist nie zu spät, den ersten Schritt zu machen.