So wählen Sie den richtigen Product Analytics-Anbieter

Veröffentlicht: Oktober 2, 2019 Update: September 16, 2019 Autor , Kategorie Analytics, Best Practices, How Tos & Use Cases

Die Anzahl der Product Analytics-Anbieter am Markt scheint unüberschaubar. Da kann es durchaus schwer fallen, für das eigene Unternehmen einen Anbieter mit geeigneter Lösung auszuwählen. Erst recht, wenn ein ganzes Team die Software täglich erfolgreich einsetzen soll. Zudem dürfen die eigenen Unternehmensanforderungen nicht außer Acht gelassen werden. 

In diesem Artikel zeigen wir all die Aspekte auf, die bei der Wahl Ihres zukünftigen Partners im Bereich Product Analytics eine Rolle spielen sollten.

  • Welche Fragen sollten Sie an den Anbieter stellen?
  • Auf welche Funktionen sollten Sie keinesfalls verzichten?
  • Welche Gewichtung ist die richtige für die unterschiedlichen Features?

Product Analytics – Die 5 führenden Plattformen im Vergleich

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Oberflächlicher Allrounder oder tiefgehender Spezialist?

Anbieter, die es jedem Recht machen wollen und deshalb mit unzähligen Features werben, haben häufig nicht genug Tiefe und können spezifische Business-Cases nicht abdecken. Es gibt einfach zu viele Funktionen, die gepflegt werden müssen. Eine solche Produktstrategie erscheint auf den ersten Blick zwar vielversprechend, deutet jedoch darauf hin, dass Sie wahrscheinlich bestimmte Szenarien im Produkt Analytics-Kontext nicht abgebildet bekommen und somit darauf verzichten müssen.

Mit Features überladene Lösungen werden außerdem oftmals nicht wirklich auf dem neuesten Stand gehalten, weil die Entwicklung umfangreich und aufwendig ist. So werden neue Trends erst sehr spät oder gar nicht implementiert und auch das Hinzufügen von Funktionen abgeleitet aus akuten Kundenwünschen lässt lange auf sich warten.

Ein weiterer potenzieller Nachteil, den man vor allem bei Anbietern mit endlos langen Feature-Listen antrifft, sind mit zu vielen Daten überflutete Dashboards. Es gibt einen großen Unterschied zwischen einer überschaubaren Menge an Daten, mit denen man experimentieren kann und einer Datenflut, die den Dashboard-User einfach nur noch überfordert.

Alle verfügbaren Daten zu sammeln ist weniger effektiv als ganz gezielt Daten zu sammeln. Auch wenn solche Lösungen dies gerne vermitteln, ist es einfach nicht sinnvoll und vor allem nicht zielführend. Achten Sie lieber auf einen sorgfältig zusammengesetzten Funktionsumfang, der Ihre persönlichen Anforderungen erfüllt.

Product Analytics: Ein Guide für Einsteiger

Um sowohl ein quantitatives als auch ein qualitatives Verständnis dafür zu entwickeln, was Ihre Nutzer mit Ihrem Produkt tatsächlich alles machen, sollte in erster Instanz ein Analytics-System implementiert werden. Die Idee dahinter ist es… [Mehr]

Schauen wir uns nun die Schritte an, die Sie bei der Suche nach dem richtigen Product Analytics-Anbieter gehen können.

Anforderungen und Unternehmensziele zusammentragen

Das Fundament, auf dem die gesamte Marketing-Strategie aufbaut, sind die Unternehmensziele. Zusätzlich sollte die Wahl der zukünftigen Product Analytics-Software sich nach den spezifischen Anforderungen eines jeden Users richten, der die Software in seiner täglichen Arbeit einsetzen wird.

Egal ob Sales, Marketing, UX, Customer Success oder CEO, jede Abteilung, die mit den Daten arbeitet, sollte ihre Arbeit effektiv machen können. Anhand der individuellen Anforderungen können Sie eine entsprechende Checkliste erstellen, die als Grundlage für die Auswahl dient. Unterscheiden Sie dabei nach zwingend notwendigen und nice-to-have Funktionen.

Die Erstellung des Spezifikations-Dokuments kann das DEV-Team übernehmen, aber auch ein Projektmanager, -Koordinator oder -Leiter. Anhand eines Beispiels diskutieren wir nun die einzelnen Schritte, die für die Erstellung eines Spezifikations-Dokuments erforderlich sind:

1. Stakeholder interviewen und wichtigste Fokuspunkte erfahren

Sprechen Sie mit Marketing, Operations, Sales, Support, Management und anderen Teams in individuellen Meetings, um ihre jeweiligen Wünsche und Anforderungen zu diskutieren. Fragen Sie gezielt, für welche Probleme die zukünftige Product Analytics-Software Lösungen beinhalten soll.

In den Meetings:

  • Achten Sie auf Themen und Anforderungen, die häufig wiederholt oder betont werden. Schließlich müssen Sie die Bedürfnisse von so vielen Stakeholdern wie möglich mit einer Software abdecken.
  • Fragen Sie gezielt nach Anwendungsfällen. Eine Frage wie “Wie kann Analytics dir helfen, die Probleme zu lösen, die du beschrieben hast?” hilft dabei, die Abdeckung praxisnaher Use Cases sicherzustellen. Je alltäglicher der Anwendungsfall, desto wichtiger die Funktionalität.

2. Feature-Listen anhand genauer Use Cases erstellen

Als nächstes übersetzen Sie die Anforderungen in spezifische Produktfunktionen. Die Kern-Features, die Ihr Product Analytics auf jeden Fall haben sollte, sind:

  • Metriken: Sessionization, Engagement, Events, Retention, Funnels,Conversions, Seitensuche, Kampagnen-Tracking, Social-Tracking, technische Performance, E-Commerce
  • User-Identifikation: Geolocation, Demografie, Cross-Device-Erkennung
  • Reporting: Echtzeit, Segmentierung, Geräte-Vereinheitlichung, (Bedenken Sie, dass einige Product Analytics-Tools keine Reporting-Funktion haben und nur Daten sammeln. Ohne externes Visualisierungswerkzeug möglicherweise ein Dealbreaker.
  • Zusätzliche Funktionen: A/B-Testing, Hinweise, Dashboards, Targeting, API, Qualitätsmanagement, User und Rollen-Verwaltung, Heat Maps, Session Replays und Integrationen

Einen Anbieter auszuwählen ist eine Frage der Gewichtung: Welche Features sind heute wichtig für Ihre Firma und welche Features könnten in naher Zukunft wichtig werden? Es geht wie gesagt nicht darum, das Tool, das am lautesten mit unzähligen Features von sich reden macht, auszuwählen, sondern die Software, die Sie am besten bei der Erreichung Ihrer Ziele unterstützt.

Classic vs. Retroactive Analytics

Classic Analytics (vordefinierte Analytics)
Diese Art Product Analytics zeichnet nur die Events auf, die in die Software implementiert sind auf. Die Standardeinstellung ist üblicherweise, nur Page Views zu tracken. Sie können jederzeit mehr Events hinzufügen, sehen aber keine Daten dazu vor dem Zeitpunkt der Aktivierung.

Retroactive Analytics (alles tracken)
Mit Retroactive Analytics sammeln Sie standardmäßig Informationen zu jedem Klick, Tap, Chance, Swipe und Page View. Alle Daten stehen Ihnen jederzeit zur Verfügung, Sie entscheiden selbst, welche Informationen Sie wann und in welchem Report, Segment und Dashboard verwenden.

Die Vorteile machen Retroactive Analytics zu einer sehr beliebten Methode, Produkt-Performance zu messen.

3. Ranking für alle Features erstellen

Nachdem Sie festgelegt haben, welche Funktionen Ihre Analytics-Software haben soll, wird es Zeit, jedem seinen spezifischen Wert zuzuordnen. So können Sie festlegen, welche Feature am wichtigsten und welche eher sekundär sind.

Eine sinnvolle Priorisierung vorzunehmen kann herausfordernd sein. Zur Vereinfachung können Sie eine Methodik anwenden, die dafür gemacht ist, solche Aufgaben zu vereinfachen: Die MoSCoW-Priorisierung.

Die MoSCoW-Priorisierung ist eine Priorisierungs-Technik, die in den Bereichen Management, Geschäftsanalyse, Projektmanagement und Softwareentwicklung eingesetzt wird, um ein gemeinsames Verständnis mit den Interessengruppen über die Bedeutung zu erreichen, die sie der Erfüllung jeder Anforderung beimessen.

Die Kategorien der Anforderungen sind:

  • Must Have – kritisch
  • Should Have – wichtig, aber nicht kritisch
  • Could Have – wünschenswert, aber nicht notwendig
  • Won’t Have – in Übereinstimmung mit den Beteiligten am wenigsten notwendig, geringster Wert für das Unternehmen oder zur gegebenen Zeit nicht sinnvoll

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4. Anbieter-Recherche durchführen

Nachdem klar festgelegt ist, was Sie haben wollen bzw. müssen, geht es an die Anbieter-Recherche. Schauen Sie sich detailliert an, was die jeweiligen Anbieter für Leistungen und Services bieten und hinterfragen Sie auch wichtige Details. In diesem Schritt sollten bereits einige Anbieter aus dem Raster fallen, weil sie beispielsweise in den Bereichen Service, Limitierungen, Kosten oder der Art, wie Daten gespeichert werden, nicht zu Ihren Anforderungen passen.

Erstellen Sie eine vollständige Vergleichsliste aller Anbieter, die potenziell in Frage kommen und listen Sie alle Funktionen einzeln auf. Für die anschließende Auswahl muss die Liste vollständig sein.

5. Anbieter für Product-Analytics vergleichen

Mithilfe der erstellten Liste ist es nun Zeit, die Anbieter miteinander zu vergleichen. Am einfachsten geht das mit einer Tabelle, die folgende Werte enthält:

  • Anbieter
  • erwünschte Funktionen
  • Preis
  • Allgemeine Eignung

Mit ‘Allgemeiner Eignung’ meinen wir Aspekte, die weniger technisch sind. Wie ist die Kommunikation mit dem Anbieter, wie ist die Corporate Culture, was sagen die Vertragsbedingungen, welches Geschäftsmodell, wie gut ist der Service, gibt es Unterstützung beim Onboarding usw.

Tipp: Gruppieren und sortieren Sie Funktionen von wichtig zu weniger wichtig. So ist es einfacher, direkt zu erkennen, welche Anbieter in die engere Auswahl kommen.

Hier ist eine Beispiel-Tabelle:

Software Feature 1 Feature 2 Feature 3 Preis Allg. Eignung
Anbieter 1 hoch hoch
Anbieter 2 medium hoch
Anbieter 3 hoch mittel

Letztendlich hängt die Entscheidung davon ab, welcher Anbieter das für Ihre Zwecke beste Gesamtpaket bietet. Achten Sie bei der Preisangabe darauf, ob diese von der Anzahl der getrackten Aktionen abhängt und eventuell mit der Zeit steigt oder fix ist und ob es gesampelte oder rohe Daten gibt. 

Fazit

Aus dem riesigen Markt der Anbieter für Product Analytics gilt es, den am besten geeignetsten Anbieter herauszufiltern und sich nicht von großspurigen Werbeversprechen und Feature-Listen blenden zu lassen.

Halten Sie sich deshalb strikt an Ihre Anforderungen und deren Priorisierung. Diese Anforderungen sollten mit allen Usern der Software aus den verschiedenen Abteilungen individuell abgestimmt werden, um jedem ein optimales Feature-Set zu bieten. So erhalten Sie letztendlich eine Software, mit deren Hilfe Sie datengesteuerte Antworten zu Ihren Fragen finden. Einer Optimierung Ihrer Produkte, den Verkäufen und der Kundenzufriedenheit steht dann nichts mehr im Weg.

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Autor:

Sebastian Voigt, Content Marketer DACH

Sebastian ist begeisterter Sprachwissenschaftler. Germanistik und Anglistik haben es ihm angetan. Für Piwik PRO schlägt er die Brücke zwischen englischsprachigem und deutschsprachigem Content. Ihn fordert es heraus, komplizierte Sachverhalte so zu erklären, dass sie garantiert im Gedächtnis bleiben.

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Autor:

Karolina Lubowicka, Content Marketer

Karolina ist Content Marketer und Social Media Managerin bei Piwik PRO. Sie hat viel Erfahrung als Copy Writer gesammelt und versteht es komplexe Zusammenhänge verständlich zu beschreiben. Besonders intensiv beschäftigt sie sich derzeit mit Datenschutz & DSGVO.

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