Hallo! Mein Name ist Bogdan und ich bin Lead Data Scientist bei Innovaforge. Bei Innovaforge entwickeln wir digitale Produkte für Unternehmen und setzen Innovationen in die Praxis um.
Viele IT-Unternehmen treffen heute datengestützte Entscheidungen. Ein datengetriebener Ansatz hilft dabei, wichtige Kennzahlen (KPIs) und Metriken digitaler Produkte zu überwachen. Das Verständnis dieser KPIs hilft, die Unternehmensstrategie in die richtige Richtung zu lenken.
Aber nicht jedes Unternehmen weiß, wie es von der Phase, in der es sich bewusst ist, was im Unternehmen geschieht, zu der Phase kommt, in der es täglich Entscheidungen auf der Grundlage wertvoller Informationen – Insights – trifft. In diesem Artikel erkläre ich Ihnen, wie Sie nach diesen Insights suchen und so effektiv wie möglich mit ihnen arbeiten können.
Was Insights sind und wofür sie dienen
Ein Insight ist eine wertvolle Erkenntnis, die sich aus der Analyse von Daten ergibt. Sie können die Produktentwicklungsstrategie erheblich beeinflussen. Insights helfen dabei, versteckte Muster, Trends und Anomalien zu erkennen, die auf den ersten Blick nicht erkennbar sind.
Die Vermutungen, die den Insights vorausgehen, werden „Hypothesen“ genannt. Dabei handelt es sich um Vermutungen oder Behauptungen, die mithilfe von Daten und Analysemethoden geprüft und bestätigt werden müssen. Das Ergebnis der Bestätigung der Hypothese ist der Insight.
Auf der Grundlage der gewonnenen Insights können Produktmanager und Geschäftsinhaber fundierte Entscheidungen treffen, um die Benutzererfahrung zu verbessern, das Engagement zu erhöhen, die Benutzerabwanderung zu verringern und den Umsatz zu steigern.
Ein Beispiel aus der Praxis
Das Team eines der größten Lieferdienste in Hessen stellte im Jahr 2023 fest: In der kalten Jahreszeit sinkt der Umsatz. Aber es war nicht möglich, dies zu verstehen und zu beheben, solange man sich im datengetriebenen Stadium befand. Daraufhin beschloss das Unternehmen, in die insight-getriebene Phase überzugehen: Produktanalyseprozesse aufzubauen und neue Tools einzuführen, die helfen, Insights zu gewinnen.
Das wichtigste Instrument für die Produktanalyse im Unternehmen unseres Kunden war das von uns entwickelte Analysesystem – ein ereignisbasiertes Produktanalysesystem. Das Tool wurde implementiert und die ersten Daten empfangen. Das Team analysierte sie, bestätigte sie mit statistischen Methoden und stellte einen wertvollen Insight fest: Der Abwärtstrend steht im Zusammenhang mit der Suchausgabe innerhalb der Anwendung.
Das Unternehmen gab zwar keine genauen Einzelheiten bekannt, zeigte aber Zahlen auf und entwickelte eine neue Lösung – die Optimierung des Produktangebots für die Nutzer.
Altes und neues Prototyp für das Suchmaschinendesign. Quelle: Innovaforge
Vielen Nutzern ist aufgefallen, dass die aktualisierte App besser funktioniert und die Bedürfnisse für bestimmte saisonale Produkte berücksichtigt – zum Beispiel Heißgetränke und Fleischgerichte. Die Vertreter unseres Kunden selbst, die diese Fallstudie beschreiben, geben an, dass sie mit Hilfe von Insights den saisonalen Umsatz um 10 % steigern konnten.
Produktanalyse – ein Generator von Insights
Der vorherige Fall verdeutlicht, dass Produktanalyse unerlässlich ist, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Um diese Erkenntnisse liefern zu können, benötigt sie jedoch einen speziellen Algorithmus. Visuell sieht das so aus:
Stellen Sie sich das an einem Beispiel vor: Ein Lieferservice möchte seine Performance verbessern.
Schritt 1: Anomalien erkennen
Das Team identifiziert mithilfe von Analysetools oder eigener Beobachtungen einen Bereich, der optimiert werden kann.
Beispiel: Bei einem Lieferservice sinkt die Bestellrate an Werktagen.
Schritt 2: Hypothesen formulieren
Das Team sucht nach den Ursachen für diese Anomalie. Es analysiert Datenbanken oder Analysesysteme, untersucht Zusammenhänge und Korrelationen mithilfe mathematischer Algorithmen.
Beispiel. Die Bestellrate sinkt möglicherweise, weil Nutzer an Werktagen aufgrund ihrer Arbeitszeit häufiger in Kantinen oder Cafés in der Nähe essen. Ein Produktanalyst hat diese Annahme aufgrund der Korrelation zwischen geringerer Aktivität an Werktagen und der geografischen Nähe der Nutzer aufgestellt.
Schritt 3: Hypothesen testen
Bevor man die Gründe für die veränderten Kennzahlen als Erkenntnisse bezeichnen kann, müssen Hypothesen kausalen Tests standhalten – A/B-Tests.
Beispiel. Das Team testet Pop-up-Benachrichtigungen, die darauf hinweisen, dass es günstiger und schneller ist, Essen für die gesamte Abteilung zu bestellen, als in ein nahegelegenes Restaurant zu gehen. Zusätzlich wird ein kleiner Rabatt für Bestellungen ins Büro angeboten.
Ein Beispiel für Benachrichtigungen, die zur Steigerung der Konversionsraten an Werktagen beigetragen haben
Durch das Experiment bestätigt das Team die Hypothese: Die Bestellrate an Werktagen steigt. Wenn sich die Kennzahlen während des Tests jedoch verschlechtern, beginnt das Team mit der Prüfung einer neuen Hypothese.
Schritt 4: Insights entdecken
Nach einiger Zeit kann das Team die mathematisch fundierte Antwort präsentieren: Um die Bestellrate an Werktagen zu steigern, sollte die Möglichkeit eingeführt werden, bequem für eine Gruppe von Kunden zu bestellen und dafür einen Rabatt zu gewähren.
Schritt 5: Entscheidungen treffen
Wenn die Hypothese bestätigt wird, werden die Kosten für die Einführung der neuen Funktion und der damit verbundene Nutzen berechnet. Die Unternehmensleitung entscheidet dann, ob sie grünes Licht für die gefundene Erkenntnis gibt oder nicht.
Praktische Tipps für die Arbeit mit Insights
Im Folgenden finden Sie einige Tipps, die Ihnen helfen sollen, Insights zu gewinnen und finanzielle Verluste bei der Suche zu vermeiden.
1. Pflegen Sie Ihre Analysesysteme
Achten Sie darauf, die Genauigkeit Ihrer Analysesysteme regelmäßig zu überprüfen. Bei jeder digitalen Produktaktualisierung können Fehler in den Systemen auftreten. Ungenaue Daten aus laufenden Systemen beeinträchtigen die Richtigkeit Ihrer Erkenntnisse und damit Ihre Entscheidungsfindung.
2. Nutzen Sie A/B-Tests mit einer Stichprobe
esten Sie Änderungen immer zuerst an einer kleinen Gruppe von Nutzern. So schützen Sie sich vor großen negativen Folgen, die ein Experiment mit sich bringen könnte. Um die optimale Größe Ihrer Stichprobe zu bestimmen, können Sie spezielle Rechner verwenden, wie zum Beispiel den Rechner von Evan Miller.
Evan Millers Rechner
3. Denken Sie wie Ihre Nutzer
Betrachten Sie Ihr Produkt aus der Perspektive Ihrer Kunden. Idealerweise nutzen Sie das Produkt selbst. So können Sie häufiger neue Hypothesen entwickeln.
4. Seien Sie offen für Neues
Lösen Sie sich von starren Denkmustern und scheuen Sie sich nicht vor ungewöhnlichen Ideen. Manchmal können ein paar Erkenntnisse die gesamte Ausrichtung eines Unternehmens verändern. Bevor Sie jedoch radikale Änderungen umsetzen, sollten Sie unbedingt Tests durchführen.
5. Nutzen Sie auch manuelle Methoden
Heute gibt es viele fortschrittliche Produktanalysetools. Dadurch vergessen Spezialisten manchmal, wie man Ergebnisse von Experimenten manuell verarbeitet. Im Gegensatz zu automatischen Algorithmen verfügen Menschen über ein einzigartiges kreatives Denkvermögen. Ein erfahrener Spezialist kann daher manchmal zu völlig neuen Schlussfolgerungen gelangen.
7. Nehmen Sie sich Zeit
Wenn die Antwort auf die Frage „Warum?“ offensichtlich erscheint, sollten Sie genauer hinschauen. In der Praxis führen offensichtliche Lösungen oft zu negativen Ergebnissen und finanziellen Verlusten. Testen Sie Ihre Hypothesen gründlich. Es ist besser, etwas mehr Zeit zu investieren, als einen großen Teil Ihres Gewinns zu verlieren.
8. Nutzen Sie die HADI-Methode
Diese Methode umfasst die Schritte der Begründung, des Zwecks, der Prüfung und der Interpretation von Hypothesen. Es handelt sich um eine einfache Methode für die Arbeit mit Hypothesen, die einen strukturierten Ablaufplan ermöglicht.
Ergebnisse
Um aus Datengewinnung wertvolle Erkenntnisse zu ziehen und diese für die Produktentwicklung zu nutzen, sind einige wichtige Schritte notwendig:
1. Verstehen Sie, was Insights sind und wie sie entstehen.
Insights sind wertvolle Informationen, die aus der Analyse von Daten gewonnen werden. Sie können Entscheidungen maßgeblich beeinflussen und die Produktentwicklungsstrategie prägen.
Ein Insight entsteht aus einer Hypothese – einer Idee, die in A/B-Tests überprüft wird. Erst wenn sich die Hypothese in Bezug auf bestimmte Produktkennzahlen bestätigt und sich positiv auf diese auswirkt, wird sie zu einem echten Insight.
2. Nutzen Sie die richtige Produktanalytik.
Um Hypothesen zu formulieren und in Insights umzuwandeln, benötigen Sie geeignete Analysewerkzeuge für die Datenerhebung und -verarbeitung. Darüber hinaus sind etablierte Prozesse für die Produktanalytik und ein erfahrenes Team unerlässlich. Dieses kann sowohl intern als auch extern aufgebaut werden.
3. Befolgen Sie die Prozesse der Produktanalytik.
Selbst mit einem starken Team und fortschrittlichen Tools ist es wichtig, einen klaren Prozess für die Verarbeitung von Hypothesen und die Suche nach Insights zu befolgen:
- Erkennung von Anomalien: Identifizieren Sie ungewöhnliche Muster oder Trends in Ihren Daten.
- Strukturierung von Hypothesen: Formulieren Sie konkrete Annahmen, die die beobachteten Anomalien erklären könnten.
- Testen von Hypothesen: Überprüfen Sie Ihre Hypothesen mithilfe von A/B-Tests oder anderen experimentellen Methoden.
- Beschreibung von Erkenntnissen: Dokumentieren Sie die Ergebnisse Ihrer Tests und formulieren Sie klare Insights.
- Endgültige Entscheidungsfindung: Treffen Sie auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse fundierte Entscheidungen für die Produktentwicklung.
Die Einhaltung dieser Schritte hilft Ihnen, unnötige finanzielle Verluste zu vermeiden und die Effizienz Ihrer Produktanalyse zu maximieren.
4. Scheuen Sie sich nicht vor Experimenten.
Produktanalytische Verfahren sollen Fachleuten helfen, kreativ zu sein. Erfahrene Manager und ihre Mitarbeiter können unkonventionelle Ideen entwickeln, die algorithmische Systeme möglicherweise nicht erkennen. Wenn Sie jedoch kreativ bei der Problemlösung sein möchten, sollten Sie immer die Sicherheit von A/B-Tests nutzen.
Egal, ob Sie sich bereits in der data-driven Phase befinden oder kurz davor sind, Insight-Driven-Ansätze in Ihrem Unternehmen zu implementieren, wir unterstützen Sie gerne bei der Umsetzung zuverlässiger Entscheidungsprozesse. Vereinbaren Sie hier einen Termin mit uns und freuen Sie sich auf neue Umsatz- und Konversionsergebnisse!