Benutzerverhaltensanalyse: Ein umfassender Leitfaden für den Geschäftserfolg

Vor dreißig Jahren, in den Anfängen der digitalen Landschaft, war das Verständnis des Nutzerverhaltens anders – keine E-Mails für Anfragen oder YouTube-Tutorials, sondern nur ein bewusster Prozess unter Einbeziehung von Mentoren und Büchern.

Heute, da uns eine Fülle von Informationen zur Verfügung steht, hat sich alles verändert. Heute leiten Analysen und Erkenntnisse unsere Schritte zum Verständnis des Benutzerverhaltens.

Und in diesem Zeitalter ist die Entschlüsselung des Benutzerverhaltens entscheidend für den Geschäftserfolg . User Behavior Analytics (UBA) geht über die Verfolgung von Klicks hinaus. Es geht um die detaillierte Art und Weise, wie Kunden interagieren .

Dieser Leitfaden dient als Leitfaden für die Beherrschung der Kundenverhaltensanalyse und zeigt, wie Sie diese effektiv für den Erfolg Ihres Unternehmens nutzen können.

Um den Grundstein zu legen, werfen wir einen Blick auf die Grundlagen des UBA.

Was ist Benutzerverhaltensanalyse?

Bei der User Behavior Analytics (UBA) geht es darum, Benutzerdaten und -aktionen mithilfe von Überwachungssystemen im Auge zu behalten. Mit einfachen Worten: Sie können damit nachvollziehen, wie Benutzer mit Ihrem Produkt, Ihrer E-Commerce-Website oder Ihrer App interagieren.

Es geht über typische Marketinganalysen hinaus, indem es sich auf die Verhaltensweisen und Muster konzentriert, die Verbraucher an den Tag legen, wenn sie Ihr Produkt aktiv nutzen.

Bei diesem Ansatz werden Anmeldungen, Aktivierungsraten, Funktionsnutzung, Wirkung, Funnel-Drop-off für In-App-Käufe und Bindungsraten verfolgt und analysiert. UBA kann Ihnen beispielsweise dabei helfen, herauszufinden, wie sich Änderungen im Design der Benutzeroberfläche auf das Benutzerengagement auswirken, oder mehr über die Vorlieben bestimmter Benutzersegmente zu erfahren.

Unternehmen können stärker produktorientiert und kundenorientierter werden, indem sie die durch Benutzerverhaltensanalysen erzeugten Daten analysieren und darauf reagieren.

Warum ist das Nutzerverhalten für Unternehmen wichtig?

Im Gegensatz zu Website-Analysesystemen wie Google Analytics, die sich hauptsächlich auf Akquise- und Marketinginteraktionen konzentrieren, konzentriert sich UBA auf bestehende Benutzer.

Auf UBA basierende Maßnahmen haben direkten Einfluss auf das Kundenerlebnis , die die Grundlage für den Erfolg jedes Unternehmens ist.

Dies ermöglicht es, datengesteuerte Entscheidungen über Produktentwicklung und Marketing zu treffen, anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen. Dies ist der beste Weg, das allgemeine Benutzererlebnis zu verbessern und geschäftlichen Erfolg zu erzielen.

Der Fall von Amazon

Denken Sie an Amazon, den E-Commerce-Giganten. Amazon entwickelt seine Plattform kontinuierlich auf der Grundlage des Nutzerverhaltens weiter und bietet ein personalisiertes Einkaufserlebnis, das die Kunden bindet und loyal hält.

Im Fall von Amazon bedeutet das Verstehen des Nutzerverhaltens mehr als nur das Vorschlagen von Produkten. Dabei geht es um die Rationalisierung des gesamten Einkaufsvorgangs, von der einfachen Suche nach Artikeln bis hin zur Einfachheit des Bezahlvorgangs.

Durch die Nutzung von Erkenntnissen darüber, wie Benutzer auf der Plattform navigieren, verbessert Amazon nicht nur das Einkaufserlebnis, sondern auch die Gesamtzufriedenheit seines vielfältigen Kundenstamms.

Für Unternehmen ist die Nutzung von Erkenntnissen zum Benutzerverhalten die Grundlage für ihre strategischen Entscheidungen.

Es ermöglicht Unternehmen, ihre Angebote anzupassen, Schnittstellen zu verbessern und letztlich ein Kundenerlebnis zu bieten, das sich von der Konkurrenz abhebt.

Vorteile der Analyse des Benutzerverhaltens

Erkenntnisse aus der Analyse des Benutzerverhaltens können Ihre Marke erheblich verändern. Schauen wir uns diese strategischen Vorteile genauer an:

• Markante Differenzierung und Wachstum

  Durch die Untersuchung des Benutzerverhaltens können Sie ein einzigartiges und maßgeschneidertes Benutzererlebnis schaffen. Dies steigert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern trägt auch zum Wachstum Ihres Unternehmens bei.

• Agile Entwicklung und Innovation

  Wenn Sie verstehen, wie Benutzer auf Änderungen reagieren, können Sie Entwicklung und Innovation beschleunigen. Es hält Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung frisch, dynamisch und wettbewerbsfähig.

• Intelligente Entscheidungsfindung

  Ein gründliches Verständnis des Benutzerverhaltens hilft Ihnen, Ideen vor einer vollständigen Einführung zu validieren. Dies hilft Ihnen, das Risiko einer Investition in die falschen Funktionen zu minimieren und Ihre Innovation intelligenter zu machen.

• Erhöhtes Benutzervertrauen und -loyalität

  Erkenntnisse über das Benutzerverhalten steigern nicht nur die Zufriedenheit; Sie bauen Vertrauen und Loyalität auf. Wenn Benutzer das Gefühl haben, dass ihr Erlebnis personalisiert und speziell auf sie zugeschnitten ist, ist es wahrscheinlicher, dass sie bei Ihnen bleiben und langfristige Fans Ihrer Marke werden.

• Gesamtverbesserung der Leistungsmetriken

  Die Analyse des Kundenverhaltens trägt zu einer allgemeinen Verbesserung der wichtigsten Leistungskennzahlen bei. Es optimiert Strategien für bessere Ergebnisse – mehr Geld, zufriedenere Kunden und verbesserte Kundentreue.

Zusätzlich zu diesen übergreifenden Vorteilen Hier erfahren Sie genauer, warum die Analyse des Benutzerverhaltens bahnbrechend ist:
• Proaktiver Kundensupport

  Das Verständnis des Benutzerverhaltens hilft nicht nur, Probleme zu lösen, sondern auch zu verhindern. Die proaktive Lösung potenzieller Probleme, die durch das Benutzerverhalten hervorgehoben werden, fördert einen außergewöhnlichen Kundensupport und pflegt ein positives Markenimage.

• Verzerrungen bei der Entscheidungsfindung reduzieren

  Für Vermarkter dienen Verhaltensanalysen als Realitätscheck und helfen, kognitive Vorurteile zu überwinden. Es fördert ein objektiveres Verständnis des Nutzerverhaltens, löst Vorurteile und sorgt für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung.

• Verbesserte Conversion-Raten und Einnahmequellen

  Wenn Sie herausfinden, wo Benutzer Probleme haben, können Sie Ihr Unternehmen effektiver machen. Diese Erkenntnisse ermöglichen strategische Anpassungen, die zu verbesserten Konversionsraten und höheren Einnahmequellen führen und so einen profitableren und effizienteren Betrieb gewährleisten.

• Kontinuierliche Iteration für Design und Benutzererfahrung

  Immer wenn Sie etwas Neues hinzufügen, zeigt Ihnen das Benutzerverhalten, wie Benutzer mit neuen Funktionen oder Änderungen interagieren. Der Prozess der Weiterentwicklung Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung hört nie auf. Dies ermöglicht einen iterativen Ansatz zur Verbesserung des Designs und der Benutzererfahrung.

• Schnelle Identifizierung und Lösung von Reibungspunkten

  Informationen zum Benutzerverhalten helfen Ihnen, Probleme frühzeitig zu erkennen. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen die Kundenzufriedenheit aufrechterhalten und ihren Ruf schützen können.

All diese Vorteile machen die Analyse des Benutzerverhaltens zu einem Schlüssel zur Steigerung Ihres Geschäfts. Zunächst müssen Sie jedoch wissen, welche Schlüsselkennzahlen Sie im Auge behalten müssen.

Schlüsselmetriken für die Erfassung von Benutzerverhaltensdaten

Hier sind wichtige Kennzahlen, die Sie erfassen und analysieren müssen, um umfassende Erkenntnisse zu gewinnen:

• Abwanderungsrate – Dies ist der Prozentsatz der Benutzer, die während eines bestimmten Zeitraums verloren gegangen sind. Der Verlust von Benutzern ist ein natürliches Ereignis, aber ein effektives Management auf der Grundlage der Abwanderungsrate kann die Auswirkungen minimieren.
• MRR (Monthly Recurring Revenue) und ARR (Annual Recurring Revenue) – MRR und ARR sind die monatlichen bzw. jährlichen wiederkehrenden Einnahmen, die Ihr Produkt generiert. Die Überwachung dieser Kennzahlen liefert ein klares Bild der finanziellen Gesundheit Ihres Produkts über verschiedene Zeiträume.
• Wiederkehrende Kunden – Dies ist die Anzahl der Kunden, die für wiederholte Interaktionen zurückkommen. Es zeigt den Grad der Zufriedenheit und Loyalität Ihrer Benutzerbasis an.
• Customer Lifetime Value – CLTV oder CLV ist der erwartete Gesamtumsatz eines Kunden während seiner gesamten Beziehung zu Ihrem Produkt. Damit können Sie den langfristigen Wert bewerten, den ein Kunde Ihrem Unternehmen bringt, und so strategische Entscheidungen treffen.
• Durchschnittlicher Umsatz pro bezahltem Benutzer (ARPPU) – ARPPU ist der durchschnittliche Umsatz, der pro Benutzer generiert wird, der für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistungen bezahlt. Diese Kennzahl hebt den durchschnittlichen Beitrag zahlender Benutzer hervor und hilft bei Preis- und Marketingstrategien.
• AOV (durchschnittlicher Bestellwert) – Diese Schlüsselkennzahl gibt Auskunft über den durchschnittlichen Wert jeder getätigten Transaktion oder Bestellung. Es zeigt Ausgabemuster an und hilft bei der Optimierung von Preisen und Werbeaktionen.

Bevor Sie sich jedoch eingehender mit diesen Kennzahlen befassen, ist es wichtig, sich der häufigen Fehler bewusst zu sein, denen Unternehmen dabei begegnen können.

Häufige Fehler bei der Analyse des Benutzerverhaltens

Vermeiden Sie diese Fallstricke, wenn Sie sich mit der Analyse des Benutzerverhaltens befassen:

1. Verlassen Sie sich auf Vanity-Metriken

   Das Festlegen vager Kennzahlen wie Umsatzsteigerungen ohne klare umsetzbare Schritte kann den Fortschritt behindern. Richten Sie Ziele an spezifischen Key Performance Indicators (KPIs) aus, um die Rentabilität zu steigern.

2. Annahmen werden nicht bestätigt

   Machen Sie es sich zur Gewohnheit, Annahmen regelmäßig zu überprüfen. Sich auf Annahmen ohne Validierung zu verlassen, kann zu ungenauen Analysen und Fehlentscheidungen führen.

3. Überladung mit neuen Funktionen

   Das gleichzeitige Starten zu vieler Funktionen erschwert die Analyse. Jede Funktion erfordert eine gründliche Bewertung und eine übermäßige Belastung kann das Gesamtbild verwischen.

4. Unsachgemäße Ereignisinstrumentierung

   Bei der Instrumentierung von Ereignissen ist die Festlegung und Durchsetzung von Data-Governance-Regeln von entscheidender Bedeutung. Eine solide Implementierung ist für eine erfolgreiche Verfolgung des Benutzerverhaltens von grundlegender Bedeutung.

5. Verfolgen Sie anfangs zu viele Ereignisse

   Konzentrieren Sie sich zunächst auf wichtige Ereignisse (etwa 20 bis 30), um die Auswirkungen abzuschätzen. Für eine effizientere Analyse können später weitere Ereignisse hinzugefügt werden.

6. Begrenzte Beteiligung des Teams

   Analytics ist nicht nur Produktteams und Datenwissenschaftlern vorbehalten. Demokratisieren Sie den Datenzugriff, um Teams wie UX/UI-Design, Marketing, Vertrieb, Support und Führung in das Verständnis der User Journey einzubeziehen.

7. Verlassen Sie sich auf oberflächennahe Werkzeuge

   Auto-Tracking- oder Marketing-Tools liefern nur oberflächliche Erkenntnisse. Benutzeranalysetools konzentrieren sich auf das Produkterlebnis und die Reise des Käufers für nachhaltiges Wachstum.

Denken Sie schließlich daran, Tools zu wählen, die sich nahtlos in Ihren Tech-Stack integrieren lassen, um die Bildung von Datensilos zu vermeiden und eine effiziente Datenverwaltung sicherzustellen.

Ein in dieser Hinsicht herausragendes Tool ist Putler. Lassen Sie uns verstehen, wie es Ihnen den Weg zu einer besseren Analyse des Benutzerverhaltens erleichtern kann.

Wie analysiert man das Benutzerverhalten mit Putler?

Sie wissen bereits, dass die Analyse des Benutzerverhaltens ein entscheidender Schritt zur Verfeinerung Ihrer Geschäftsstrategie ist.

Putler vereinfacht diesen Prozess mit seinen intuitiven Funktionen. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie Putler für einen effektiven Benutzer nutzen können
Verhaltensanalyse:

Abonnementanalyse

Ein entscheidender Aspekt der Benutzerverhaltensanalyse ist die richtige Durchführung der Abonnementanalyse.

Und hier kann Putler eine große Hilfe sein. Dieses Tool bietet spezielle Analysen für Abwanderungsraten, ARR, MRR, aktive Abonnements, kostenpflichtige Abonnements, abgewanderte Abonnements, ARPPU und LTV. Diese Analysen können Ihnen dabei helfen, Abonnements für maximale Rentabilität zu optimieren.

Datenintegration

Sie können mehr als 17 Datenquellen nahtlos verbinden und sie gleichzeitig im Auge behalten.

Sammeln Sie Kundendaten aus Ihren E-Commerce-Shops – WooCommerce, Amazon, Etsy, eBay usw., Zahlungsgateways – PayPal, Stripe, Braintree, Razorpay und mehr oder anderen Datenströmen. Sie können alle relevanten Daten mühelos von einer einheitlichen Plattform aus integrieren und überwachen.

Dedizierte Dashboards

Vergessen Sie die Kopfschmerzen der Datenverwirrung.

Nutzen Sie die 8 speziellen Dashboards von Putler für Verkäufe, Produkte, Kunden, Transaktionen, Abonnements, Zielgruppe, Prognosen, Erkenntnisse und Webanalysen sowie ein All-in-one-Home-Dashboard. Diese Dashboards organisieren Daten und heben die Bereiche hervor, die Ihre Geschäftsleistung tatsächlich verbessern können.

Echtzeitberichte

Greifen Sie sofort auf Echtzeitberichte zu und bleiben Sie über aktuelle Trends und Benutzeraktivitäten auf dem Laufenden.
Putler stellt sicher, dass Sie über die aktuellsten Informationen über Ihre Kunden verfügen, um eine fundierte Entscheidungsfindung auf Basis von Benutzerverhaltensanalysen zu ermöglichen.

RFM-Segmentierung

Die RFM-Segmentierungsfunktion von Putler ist alles, was Sie brauchen, um das Kaufverhalten optimal zu nutzen.

Putler kategorisiert Ihre Kundendaten automatisch und präsentiert sie Ihnen in verschiedenen Segmenten. So haben Sie die Möglichkeit, das Kaufverhalten der Benutzer genau zu verstehen. Mit dieser Funktion können Sie mühelos Muster zwischen verschiedenen Benutzergruppen erkennen, um Ihre Strategien effektiv auszurichten.

Umsatz- und Verkaufsverfolgung

Mit den oben genannten speziellen Dashboards können Sie Ihre Einnahmen, Produkte und Verkäufe nahtlos verfolgen.

Verschaffen Sie sich einen detaillierten Überblick über Ihre finanzielle Leistung und identifizieren Sie die 20 % der besten Käufer sowie 20 % der besten Produkte basierend auf ihrem Beitrag zu Ihrem Gesamtumsatz.

Zielverfolgung

Durch die Verfolgung vordefinierter Ziele können Sie Ihre Leistung anhand von Benchmarks überwachen. Sie können auch den Fortschritt verfolgen und Strategien anpassen, um Ihre Ziele zu erreichen oder zu übertreffen. Und das Beste an Putler ist, dass Sie Ihr gewünschtes MRR-Ziel direkt im Home-Dashboard sehen können.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie in die Feinheiten des Benutzerverhaltens eintauchen, datengesteuerte Entscheidungen treffen und Geschäftsstrategien optimieren.

Abschluss

Da haben Sie es also – die Nuancen des Benutzerverhaltens und seine entscheidende Rolle beim Erreichen von Geschäftszielen.

Erfolgreiche Strategien leben vom Verständnis des Nutzerverhaltens. Erkenntnisse aus der Analyse des Nutzerverhaltens dienen dabei als hilfreicher Leitfaden. Es weist Unternehmen an, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihren Kunden bessere Erfahrungen zu bieten.

Das Entschlüsseln des Benutzerverhaltens ist nicht nur ein Werkzeug ; Es ist der Kompass, der Unternehmen zu einem Horizont nachhaltigen Wachstums und Wohlstands führt.

FAQs

Wie funktioniert die Analyse des Benutzerverhaltens?
User Behavior Analytics funktioniert durch das Sammeln und Analysieren von Daten, die während Benutzerinteraktionen mit digitalen Plattformen generiert werden. Dieser Prozess umfasst typischerweise den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und maschinellen Lernens, um Muster, Anomalien und Trends im Benutzerverhalten zu identifizieren.

UBA-Tools verfolgen verschiedene Kennzahlen wie Anmeldungen, Aktivierungsraten, Funktionsnutzung und Bindungsraten. Durch die Untersuchung dieser Erkenntnisse können Unternehmen Benutzerpräferenzen verstehen, potenzielle Probleme vorhersagen und ihre Produkte oder Dienstleistungen optimieren, um sie an die Erwartungen der Benutzer anzupassen.

Wie misst man das Nutzerverhalten in Analytics?
Die Messung des Benutzerverhaltens in der Analyse umfasst die Verfolgung und Analyse wichtiger Kennzahlen, die widerspiegeln, wie Benutzer mit einem Produkt oder einer Dienstleistung interagieren. Zu den wesentlichen Kennzahlen gehören:

• Abwanderungsrate: Prozentsatz der Benutzer, die während eines bestimmten Zeitraums verloren gegangen sind.
• MRR (Monthly Recurring Revenue) und ARR (Annual Recurring Revenue): Finanzielle Gesundheitsindikatoren.
• Wiederkehrende Kunden: Anzahl der Kunden, die wiederholt mit dem Produkt interagieren.
• Customer Lifetime Value (CLTV): Erwarteter Gesamtumsatz eines Kunden während seiner gesamten Beziehung.
• Durchschnittlicher Umsatz pro bezahltem Benutzer (ARPPU) und durchschnittlicher Bestellwert (AOV): Kennzahlen, die das Ausgabeverhalten der Benutzer anzeigen.

Die Analyse dieser Kennzahlen liefert ein umfassendes Verständnis des Benutzerverhaltens und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um die Benutzerzufriedenheit und die Gesamtleistung zu verbessern.

Wie wähle ich das beste Verhaltensanalysetool aus?
Bei der Auswahl des besten Verhaltensanalysetools müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden:

• Funktionen: Suchen Sie nach Tools mit umfassenden Funktionen, einschließlich Benutzerverfolgung, Segmentierung und Echtzeitberichten.
• Integration: Stellen Sie sicher, dass sich das Tool nahtlos in Ihren bestehenden Tech-Stack integriert, um Datensilos zu vermeiden und eine effiziente Datenverwaltung zu ermöglichen.
• Benutzerfreundlichkeit: Wählen Sie ein Tool mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und benutzerfreundlichen Dashboards für einfache Navigation und Verständnis.
• Datensicherheit: Priorisieren Sie Tools mit robusten Sicherheitsmaßnahmen, um Benutzerverhaltensdaten vor Verstößen zu schützen.
• Anpassung: Entscheiden Sie sich für Tools, die eine Anpassung an die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens ermöglichen.
• Support und Schulung: Wählen Sie ein Tool mit hervorragendem Kundensupport und Schulungsressourcen, um Sie bei der Implementierung und laufenden Nutzung zu unterstützen.

Die Berücksichtigung dieser Faktoren wird Ihnen bei der Auswahl eines Verhaltensanalysetools helfen, das Ihren Geschäftszielen entspricht und Ihre Fähigkeit verbessert, das Benutzerverhalten zu verstehen und zu optimieren.