Da die von Unternehmen erzeugten Datenmengen weiter zunehmen, wächst auch der Bedarf an fortgeschrittenen Analysetechniken, die Organisationen dabei helfen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Von Machine Learning und künstlicher Intelligenz über Predictive Modeling bis hin zu Datenvisualisierung entwickelt sich das Feld der Advanced Analytics rasant weiter und eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Daten als Wettbewerbsvorteil zu nutzen.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der neuesten Trends und Technologien im Bereich Advanced Analytics und diskutieren, wie Unternehmen diese einsetzen können, um Erkenntnisse zu gewinnen, ihre Prozesse zu verbessern sowie Wachstum und Wertschöpfung zu steigern und damit auch den Beitrag von Data Analysts besser zu würdigen. In unserer Blogserie beleuchten wir verschiedene Analytics-Toolsets näher und decken dabei zentrale Themen wie KPI-Definition, Web- und App-Analytics sowie Marketing Analytics ab. Darüber hinaus werden wir uns auch mit fortgeschrittenen Analysemethoden beschäftigen, darunter User-Segmentierung, Retention-Analysen, A/B-Tests und Predictive Analytics, und damit einen Einblick in gängige Methoden zur Gewinnung wertvoller Insights aus Daten geben.
KPIs sorgfältig definieren
Der erste Schritt einer erfolgreichen Datenanalyse nach der Datenerhebung besteht in der Definition von Key Performance Indicators (KPIs). KPIs werden verwendet, um den Erfolg einer Organisation oder einer bestimmten Aktivität zu messen und sind in nahezu jedem Unternehmen ein zentrales Instrument zur Bewertung der Gesamtleistung. Sie sind stark insights-getrieben, unterscheiden sich von klassischen Zielen und sind an kurz- oder langfristige Geschäftsziele gekoppelt. KPIs dienen als Maßstab für tägliche Aktivitäten, sind flexibel und sollten „SMART“ sein: spezifisch, messbar, erreichbar, realistisch und zeitgebunden. Um effektive KPIs zu entwickeln, ist es wichtig, sie korrekt zu erfassen, zu verfolgen und zu reporten, sodass sie von allen im Unternehmen verstanden werden. Wir haben bereits einen Beitrag veröffentlicht, der sich damit beschäftigt, wie man ein Dashboard mit Hilfe von Analytics Design Thinking entwirft.
Hier findest du den vollständigen Artikel dazu, wie man KPIs für aussagekräftige Erkenntnisse definiert.
Analytics für Websites vs. mobile Anwendungen
App Analytics und Web Analytics verfolgen beide das Ziel, Nutzerverhalten zu messen und daraus datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen, unterscheiden sich jedoch in Plattform, Tracking-Einheiten und Metriken.
Web Analytics
Web Analytics misst die Performance einer Website, während App Analytics auf mobile Anwendungen ausgerichtet ist. Im Web Analytics sind Metriken wie Pageviews, Unique Visitors, Bounce Rate, Verweildauer, Conversion Rate, Traffic Sources, Exit Pages und Landing Pages relevant, abhängig von den Zielen der jeweiligen Website.
Analytics für mobile Apps
Im Gegensatz dazu analysiert Product Analytics für mobile Apps Metriken wie Activation Rate, Feature Usage und Retention Rate, um zu verstehen, welche Teile des Produkts für Nutzer:innen den größten Wert haben oder zentrale Schritte in ihrer Journey darstellen. Die wichtigsten Produktmetriken lassen sich in vier Kategorien einteilen: Acquisition, Engagement, Retention und Monetization. Durch die Analyse dieser Kennzahlen können Product Teams ihr Produkt kontinuierlich verbessern, indem sie Veränderungen messen, experimentieren und deren Auswirkungen evaluieren.
Hier findest du den vollständigen Artikel: App Analytics vs. Web Analytics: Worin unterscheiden sie sich?
Marketing Analytics
Marketing Analytics ist ein datengetriebener Ansatz, um die Performance von Marketingaktivitäten und Kampagnen besser zu verstehen und zu optimieren. Dabei werden Daten aus Web- und App-Analytics, Social Media, Customer Data sowie Marketing-Automation-Systemen kombiniert, um zu bewerten, was funktioniert und was nicht. Das Hauptziel ist die Maximierung des Return on Investment (ROI), indem die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Zielgruppe ausgespielt wird. Der Erfolg wird anhand von Ergebnissen wie Conversions, Brand Awareness oder einer Kombination aus beidem gemessen, je nach Kampagnenziel. Durch die Analyse des Nutzerverhaltens können Unternehmen die effektivsten Kanäle, Kampagnen und Botschaften identifizieren und so gezielter kommunizieren. Das führt zu präziserem Targeting, besseren Kundenerlebnissen und stärker personalisierten Angeboten.
Optimierung und Performance-Bewertung
Marketing Analytics spielt zudem eine zentrale Rolle bei der Optimierung der Performance über verschiedene Marketingkanäle hinweg sowie in Cross-Channel-Strategien, bei denen mehrere Touchpoints koordiniert eingesetzt werden. Zur Bewertung von Profitabilität und Effizienz nutzen Unternehmen Kennzahlen wie Customer Lifetime Value (CLV) und Customer Acquisition Cost (CAC). Attribution Models helfen schließlich dabei, den Beitrag einzelner Kanäle und Interaktionen entlang der Customer Journey korrekt zuzuordnen.
Hier findest du den vollständigen Artikel: Marketing Analytics: Wie werden Marketingkampagnen erfolgreicher?
Fortgeschrittene Analysemethoden
1. Segmentierung und Kohortenanalyse
Durch das Gruppieren ähnlicher Daten in Kategorien anhand definierter Kriterien ermöglicht Data Segmentation präzisere und handlungsorientierte Insights für Produktentwicklung und Marketing. Um ein tieferes Verständnis von Nutzer:innen oder Kund:innen zu gewinnen, wird Segmentierung häufig mit weiteren Analyseformen kombiniert. Einfache Segmentierungen basieren etwa auf demografischen Merkmalen oder geografischer Herkunft, während fortgeschrittene Ansätze verhaltensbasierte Methoden wie RFM-Segmentierung (Recency, Frequency, Monetary), Power Users, reaktivierte Nutzer oder feature-basierte Segmentierungen umfassen.
2. Churn- und Retention-Analyse
Retention- und Churn-Analysen spielen eine zentrale Rolle in der Produktanalyse, da sie die Faktoren identifizieren, die beeinflussen, ob Nutzer:innen ein Produkt weiterhin verwenden oder abspringen. Diese Analysen liefern wichtige Erkenntnisse, um Retention-Strategien zu optimieren und Churn-Risiken zu reduzieren, was letztlich das Unternehmenswachstum unterstützt. Die Retention Rate beschreibt den Anteil der Nutzer:innen, die ein Produkt über einen bestimmten Zeitraum weiterhin nutzen, während die Churn Rate den Anteil der Nutzer:innen misst, die es in diesem Zeitraum verlassen. In Kombination mit Kohorten- und Segmentierungsanalysen lassen sich so besonders tiefe Einblicke gewinnen, etwa wie sich Retention je nach Nutzerverhalten oder Features unterscheidet, wodurch gezielte Maßnahmen zur Reduzierung von Churn entwickelt werden können.
Hier findest du den vollständigen Artikel: Product Analytics: Cohort and Retention Analyses.
3. A/B-Tests
A/B-Testing ist eine Methode zur Messung des kausalen Effekts einer bestimmten Veränderung, unabhängig von anderen Einflussfaktoren. Sie wird häufig im digitalen Marketing eingesetzt, um Conversion Rates und User Engagement zu optimieren. Dabei werden Nutzer zufällig einer Kontroll- oder einer Testgruppe zugewiesen und eine bestimmte Metrik – etwa Click-Through-Rate oder Conversion Rate – gemessen, um festzustellen, ob die Testgruppe signifikant besser performt. Zur Auswertung werden statistische Verfahren wie Hypothesentests oder Regressionsanalysen verwendet. Ziel eines A/B-Tests ist es, den Effekt einer Veränderung möglichst isoliert zu messen und ihren direkten Einfluss auf Nutzerverhalten oder Performance-Kennzahlen zu bestimmen.
4. Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzt historische und aktuelle Daten, um zukünftige Entwicklungen und Trends vorherzusagen. Entscheidend für den Erfolg ist dabei die Auswahl des passenden Modells für den jeweiligen Business Case. Der Prozess umfasst das Verständnis des Geschäftsziels, die Datenaufbereitung, das Training des Modells, die Analyse der Ergebnisse und schließlich den Deployment-Prozess. Predictive Modelle müssen regelmäßig validiert und neu trainiert werden, um optimale Ergebnisse zu liefern. Zu den wichtigsten Modelltypen gehören Klassifikation, Clustering, Forecasting, Outlier Detection und Zeitreihenanalysen. Predictive Analytics hilft Unternehmen dabei, zukünftige Trends, Kundenverhalten und Risiken besser vorherzusehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Einsatzbereiche reichen von der Optimierung von Marketingkampagnen über Nachfrageprognosen bis hin zur Betrugserkennung, der Vorhersage von Maschinenausfällen und der Verbesserung von Retention-Strategien.
Hier findest du den vollständigen Artikel: Product Analytics Part II: Predictive analysis.