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2023 | Buch

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Quick Guide Product Analytics

Wie Sie mit Systemen wie Google Analytics 4 und Co. mehr über Ihre Nutzer und deren Produktakzeptanz lernen können

verfasst von: Michael Witzenleiter

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Buchreihe : Quick Guide

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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Über dieses Buch

In diesem Buch zeigt Michael Witzenleiter Ihnen, wie Sie mithilfe von Produkt-Analyse-Systemen mehr über Ihre Produkte und Nutzer lernen werden.

Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Feld der Product Analytics, der Entschlüsselung seiner Komplexität und der Betrachtung seines Wertes für Unternehmen. Die weitere Reise führt Sie über die Entwicklung einer Datenstrategie für Ihr Unternehmen, und dem Zusammenspiel mit anderen Tools (insb. Marketing-Analytics-Tools), bis hin zu fortschrittlicheren Gebieten der Analyse, in denen Sie einige komplexere Analysemethoden vorgestellt bekommen, die Ihnen helfen werden, Ihre Geschäftsergebnisse zu optimieren. Reale Beispiele, wie Product Analytics in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt werden können, runden das Buch ab.

Zum Abschluss teilt der Autor wichtige Überlegungen und einen Leitfaden für die Auswahl des richtigen Analyse-Tools. Einem speziellen Exkurs ist Google Analytics 4 gewidmet, einem der Marktführer unter den Analyse-Tools. Zu GA4 erhalten Sie eine Übersicht der Vor- und Nachteile für Ihre Beurteilung, ob GA4 für Ihr Unternehmen geeignet ist.

Aus dem Inhalt

Einführung in Product Analytics: die Grundkonzepte kennenlernen und die Erfolgspotentiale entdeckenWelche Rolle Product-Analytics-Lösungen in einem Technologie-Stack spielen können (z.B. gemeinsam mit Marketing-Analytics)So gelingt die Einführung: Zieldefinition, Datenstrategie, Implementierung-Fahrplan Kontinuierlich besser im Einsatz: wie Sie die Analysemethoden Schritt für Schritt verfeinern könnenCheckliste für die Auswahl von AnbieternBeispiele für den erfolgreichen Einsatz in verschiedenen Branchen (E-Commerce, Medien/Entertainment, SaaS, Banking/Finance)

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Einführung in Product Analytics

Zusammenfassung

Dieses Kapitel erklärt das Grundkonzept und wichtige Begrifflichkeiten von Product Analytics, gibt vorab Einblicke in wichtige Best Practices und hilft auf Management-Ebene einzuordnen, warum Product Analytics wichtig ist, was es von Marketing Analytics unterscheidet und worauf es bei der Implementierung strategisch ankommt.

Michael Witzenleiter

Kapitel 2. Product Analytics in der Unternehmenspraxis

Zusammenfassung

Dieses Kapitel behandelt das wichtige Thema, wie sich eine Datenkultur und eine Datenstrategie im Unternehmen aufbauen lassen. Dafür werden nicht nur zehn Gebote aufgestellt, sondern auch Tipps und Tricks für den Aufbau einer unternehmensweiten Zusammenarbeit gegeben. Ein sehr zentrales Element spielt dabei die Arbeit mit dem richtigen Kennzahlen-Framework. Hierzu werden unter anderem Modelle wie das Pirate-Framework, RICE, Lean Analytics oder die Balanced Scorecard behandelt. Das Kapitel schließt mit dem Thema der Schulungen und Weiterbildungsmöglichkeiten für Mitarbeiter ab.

Michael Witzenleiter

Kapitel 3. Auswahl des passenden Product Analytics-Tools

Zusammenfassung

Im Markt der Produktanalyse gibt es unzählige Softwarelösungen, die für Unternehmenszwecke in Betracht gezogen werden können. In diesem Kapitel beschäftigen wir uns mit den gängigen Tools am Markt und lernen das Rüstzeug um ein eigenes Scoringmodell aufzustellen, das bei der Auswahl- und der Bewertung von Anbietern hilft. Abgerundet wird das Kapitel durch die Vorstellung momentaner Zukunftstrends, die bei der Auswahl eines Anbieters bereits in Betracht gezogen werden sollten.

Michael Witzenleiter

Kapitel 4. Datenstrategie und die Bedeutung von Daten in Unternehmen

Zusammenfassung

Dieses Kapitel behandelt das Konzept der Datenstrategie – ein Plan zur effektiven Verwendung und Verwaltung von Unternehmensdaten. Es betont die Notwendigkeit einer solchen Strategie für jedes Unternehmen, unabhängig von Größe und Branche. Es erklärt „Quantitative Reasoning“ als das Nutzen mathematischer und statistischer Konzepte zur Datenauswertung. Darüber hinaus diskutiert das Kapitel, wie man eine Datenstrategie entwickelt und stellt typische Herausforderungen und Lösungsansätze vor.

Michael Witzenleiter

Kapitel 5. Implementierung von Product Analytics

Zusammenfassung

In diesem Kapitel geht es um die Planung und Vorbereitung der Implementierung von Product Analytics. Dabei werden Empfehlungen für eine erfolgreiche Implementierung, wie zum Beispiel eine intuitive Benutzererfahrung zu schaffen, die Bedürfnisse der Organisation zu verstehen und eine sorgfältige Datenverwaltung durchzuführen, gegeben. Außerdem lernen wir die Bedeutung eines methodischen Vorgehens und die Einbeziehung verschiedener Abteilungen. Die Dokumentation, Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung spielen ebenfalls eine wichtige Rolle. Zudem werden die Methoden A/B-Tests und Feature Toggles als nützliche Werkzeuge für die Produktanalyse genannt.

Michael Witzenleiter

Kapitel 6. Marketing-Optimierung mit Product Analytics

Zusammenfassung

In diesem Buchkapitel werden die wichtigsten Key Performance Indicators (KPIs) des digitalen Marketings vorgestellt. Dazu gehören Kundenakquisitionskosten, Conversion Rate, Kundenbindung, Customer-Lifetime-Value, Return on Investment, Social Media Engagement, E-Mail-Marketing-Performance, Traffic aus organischer Suche, Seiten pro Besuch und durchschnittliche Verweildauer auf der Website. Anschließend wird die Analyse von Marketingkanälen und -kampagnen erläutert, inklusive Tracking, Zieldefinition, Datenanalyse und Optimierung. Der dritte Teil behandelt Zielgruppenanalyse und Personalisierung von Kampagnen, betont die Bedeutung von Nutzersegmenten und Automatisierung. Abgeschlossen wird das Kapitel mit der Attribution und Erfolgsmessung von Marketingmaßnahmen, wobei verschiedene Attributionsmodelle und Messgrößen vorgestellt werden. Die Auswahl des Modells oder der Messgröße hängt von den Zielen der Kampagne und den verfügbaren Daten ab. Das Verständnis und die Optimierung dieser Aspekte ist entscheidend für den Erfolg von Marketingkampagnen.

Michael Witzenleiter

Kapitel 7. Fortgeschrittene Analysemethoden in Product Analytics

Zusammenfassung

Dieses Buchkapitel erklärt die Unterschiede zwischen Predictive Analytics und Machine Learning. Es beschreibt, wie prädiktive Analytik historische Daten verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, während maschinelles Lernen neue Daten in Echtzeit verarbeiten kann. Das Kapitel erläutert auch den Customer Lifetime Value und seine Bedeutung für Unternehmen, um den Wert ihrer Kunden zu verstehen. Die Kundenzufriedenheit und der Net Promoter Score werden ebenfalls diskutiert und ihre Rolle bei der Steigerung der Kundenbindung und -loyalität aufgezeigt. Product-Analytics-Systeme werden als wertvolles Werkzeug zur Berechnung, Interpretation und Operationalisierung dieser Kennzahlen präsentiert. Insgesamt gibt das Kapitel einen Überblick über wichtige Konzepte und deren Anwendung im Bereich der Datenanalyse.

Michael Witzenleiter

Kapitel 8. Branchenspezifische Beispiele für die Anwendung von Product Analytics

Zusammenfassung

In diesem Buchkapitel wird die Bedeutung der branchenspezifischen Anwendung von Product Analytics untersucht. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Produktanalysen umzusetzen, da sie eine generische Herangehensweise verfolgen. Das Kapitel zeigt, warum es wichtig ist, eine branchenspezifische Produktanalyse einzuführen, um spezifische Einblicke zu erhalten und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln. Es werden Gründe wie die Ausrichtung auf Geschäftsziele, die Verbesserung von Genauigkeit und Relevanz, das bessere Verständnis von Markt und Kunden sowie die Compliance-Verbesserung erläutert. Weiterhin bietet das Kapitel einen Überblick über die branchenspezifische Produktanalyse in den Bereichen eCommerce, Software, Medien und Finanzen.

Michael Witzenleiter

Kapitel 9. Exkurs: Google Analytics 4: ein geeignetes Product-Analytics-System?

Zusammenfassung

Google Analytics 4 (GA4) ist die neueste Version der Webanalyse-Software von Google. Sie ermöglicht eine umfassendere Verfolgung von Benutzern über verschiedene Geräte und Sitzungen hinweg. GA4 basiert auf ereignisbasierten Daten und bietet Datenschutzkontrollen wie die Messung ohne Cookies. Es ermöglicht auch Vorhersagen zum zukünftigen Benutzerverhalten und bietet Funktionen wie den Advertising-Workspace, den Modellvergleich und die Cohort Exploration. Die Einrichtung von GA4 umfasst neun Schritte, einschließlich der Analyse von Use Cases, der Wahl einer neuen Property, des Einrichtens eines Datenstreams und des Trainings der Benutzer.

Michael Witzenleiter

Kapitel 10. Die Zukunft von Product Analytics

Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden sieben Prognosen für die Zukunft der Produktanalyse aufgestellt. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden Automatisierung und Vorhersageanalysen ermöglichen. Echtzeit-Datenanalyse wird wichtiger und Unternehmen werden in Technologien investieren, die dies ermöglichen. Personalisierung des Benutzererlebnisses wird zum Standard und Datenvisualisierung wird verbessert. Vernetzte Datensysteme vereinfachen die Datenintegration. Datenschutz und Datensicherheit sind von großer Bedeutung. Predictive Analytics wird Unternehmen beim Verständnis von Markttrends und Kundenverhalten unterstützen. Die Zukunft der Produktanalyse verspricht fortschrittliche Technologie und wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen, um in einer datengetriebenen Welt erfolgreich zu sein.

Michael Witzenleiter

Backmatter

Titel: Quick Guide Product Analytics
verfasst von: Michael Witzenleiter
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Electronic ISBN: 978-3-658-42920-1
Print ISBN: 978-3-658-42919-5
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-42920-1