Was ist Verhaltensanalyse? Definition, Beispiele und Tools

Mit der Verhaltensanalyse können Sie genau herausfinden, wie Ihre Kunden Ihr Produkt verwenden. Mit diesen Informationen können Sie Ihr Produkt kontinuierlich verbessern, anpassen und an das Erlebnis anpassen, das Ihre Kunden suchen.

Was ist Verhaltensanalyse?

Verhaltensanalyse ist der Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten aus Aktionen, die von Benutzern eines digitalen Produkts wie einer App oder Website ausgeführt werden. Mit diesen Daten können Unternehmen genau sehen, wie Benutzer mit dem digitalen Erlebnis interagiert haben, und Entscheidungen darüber treffen, wie digitale Produkte in Zukunft verbessert werden können.

Beispiele für Benutzerverhalten, die für die Verhaltensanalyse relevant sind

• Ein Profil erstellen
• Ausfüllen eines Formulars
• Ein Lied spielen
• Verlassen eines Einkaufswagens
• Kauf eines Abonnements

Diese Verhaltensweisen, auch als Ereignisse bekannt, werden verfolgt, um Benutzerpräferenzen, Absichten und Gewohnheiten aufzudecken. Je besser Sie Ihre Kunden verstehen, desto mehr Wert können Sie ihnen bieten. Und im Gegenzug pflegen Sie einen treuen Kundenstamm, der Ihnen auf lange Sicht erhalten bleibt.

Die zentralen Thesen

• Verhaltensanalyse bezieht sich auf die Methode zur Verfolgung und Analyse des Benutzerverhaltens, um besser zu verstehen, was sie von Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung erwarten.
• Aus Verhaltensanalysen generierte Daten können verwendet werden, um Ihr Produkt zu verbessern, Kunden zufrieden zu stellen und wichtige Leistungsindikatoren zu verbessern.
• Wie Sie Verhaltensanalysen verwenden, hängt von Ihren Zielen ab, aber Konversion, Bindung und Engagement sind allgemein unerlässlich.

Daten von Drittanbietern vs. Daten von Erstanbietern

Daten von Drittanbietern werden von anderen Unternehmen aggregiert und dann verkauft. Diese Art von Informationen spiegelt wider Alter, Beruf und Standort sind Beispiele für demografische Daten von Drittanbietern. Sie werden wahrscheinlich Benutzer mit identischen demografischen Merkmalen haben, aber das bedeutet nicht, dass sie Ihr Produkt auf genau die gleiche Weise verwenden werden.

Verhaltensanalysen erfassen den einzigartigen Fluss jedes Einzelnen durch ein digitales Erlebnis. Dies wird als First-Party-Daten bezeichnet. Durch First-Party-Verhaltensdaten können Sie ein authentisches Verständnis dafür entwickeln, wie Benutzer Ihr Produkt wirklich wahrnehmen.

Die Bedeutung von Verhaltensanalysen für Ihr Unternehmen oder Ihre Marke

Das Ziel der Verhaltensanalyse besteht darin, Sie in die Lage zu versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die bestimmte Geschäftsergebnisse für Ihr Unternehmen vorantreiben. Die Steigerung hochwertiger Kennzahlen wie Kundenbindung, Conversion und Engagement ist äußerst schwierig, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Kunden in jeder Phase der Customer Journey beeinflusst.

Die Abhängigkeit von Umfragen, Fragebögen, Bewertungen und Feedback ist keine tragfähige langfristige Lösung. Die Handlungen der Kunden vermitteln viel mehr Bedeutung als Worte, und zu verstehen, wie Kohorten mit dem digitalen Erlebnis umgehen, ist der Schlüssel zur Steigerung kritischer Kennzahlen wie des Customer Lifetime Value .

Datenpunkte wie täglich aktive Benutzer und Absprungraten können Ihnen dabei helfen, festzustellen, woher potenzielle Kunden kommen und wie lange sie bleiben, aber nicht unbedingt, warum sie sich für Ihr Produkt entscheiden. Ohne die Absicht und Motivation Ihrer Kunden zu kennen, basieren alle Änderungen, die Sie an Ihrem Produkt vornehmen, auf Ihrer Intuition.

Wenn es darum geht, digitale Wetten auf Produktverbesserungen zu platzieren, können Sie nur sicher sein, dass sich Ihre Bemühungen auszahlen, wenn Sie genau wissen, was der Kunde will. Laut McKinsey & Company „ übertreffen Organisationen, die Einblicke in das Kundenverhalten nutzen, ihre Mitbewerber um 85 Prozent beim Umsatzwachstum und um mehr als 25 Prozent bei der Bruttomarge.“

Verhaltensanalysen liefern Ihnen Rohdaten, die Sie verwenden können, um Hypothesen zu bilden, A/B-Tests durchzuführen und vertrauensvoll Änderungen vorzunehmen. Diese ständige Verfeinerung führt zu hochgradig personalisierten Erlebnissen, die durch jede Interaktion und Funktion einen Mehrwert bieten.

Wie funktioniert Verhaltensanalyse?

Bevor Sie damit beginnen können, Erkenntnisse aus Ihren Verhaltensdaten zu gewinnen, müssen Sie in eine Verhaltensanalyselösung wie das Digital Optimization System von Amplitude investieren. Ihre Analyseplattform sollte das Benutzerverhalten von Ihrem Produkt und/oder einem Data Warehouse oder CDP erfassen und in andere Tools wie soziale und E-Mail-Messaging-Systeme integrieren. Anschließend können Sie die Verhaltensdaten über ein Dashboard oder ein Berichtssystem visualisieren.

Sobald Sie Verhaltensdaten gesammelt haben, müssen Sie die spezifischen Geschäftsziele und -vorgaben definieren, die Sie erreichen möchten. Diese Ziele sind für Ihr Unternehmen und Ihr Produkt typisch, aber Dinge wie Bindung, Konversion und Engagement sind praktisch universell für jedes Unternehmen . Wenn Sie keine spezifischen kurz- und langfristigen Geschäftsziele haben, wird es viel schwieriger sein, Erkenntnisse aus Ihren Verhaltensdaten zu ziehen.

Letztendlich besteht Ihr Hauptziel darin, so viel wie möglich über Ihre Kunden zu verstehen: was sie wollen, was sie nicht wollen und was sie bindet. Um diese Fragen zu beantworten, können Sie ein Tool wie Amplitude verwenden, um das Verhalten und die Vorlieben einer Gruppe von Benutzern zu untersuchen. Diese Gruppen werden als Verhaltenskohorten bezeichnet.

Durch die Betrachtung des Verhaltens bestimmter Gruppen entstehen Nutzermuster und -tendenzen. Die Segmentierung von Kohorten basierend auf bestimmten Verhaltensweisen hilft Ihnen, Möglichkeiten zur Verbesserung der gesamten Customer Journey zu entdecken.

Sie können Benutzer basierend auf fast jedem Verhalten segmentieren: Überspringen eines Songs, Akzeptieren einer kostenlosen Testversion oder Kündigen einer Mitgliedschaft. Sobald Sie Verhaltenskohorten erstellt haben, können Sie andere Analysemethoden wie A/B-Tests und Trichteranalysen nutzen, um tiefere Einblicke zu gewinnen.

Unabhängig davon, wie Sie sich entscheiden, Verhaltenskohorten zu segmentieren, sollten Sie immer darauf abzielen, herauszufinden, Sobald Sie Absicht und Motivation verstehen, können Sie effizient Änderungen in Bezug auf Ihre Geschäftsziele vornehmen.

Verschiedene Arten von Verhaltensanalysen

Sobald Sie Verhaltensdaten gesammelt haben, können Sie basierend auf Ihren Zielen verschiedene Arten von Analysen, Tests und Experimenten durchführen. Nicht alle Verhaltensanalyseplattformen bieten die gleichen Funktionen, aber eine Lösung wie Amplitude gibt Ihnen die Möglichkeit, die folgenden Analysen und mehr durchzuführen.

A/B-Experimente

Mit A/B-Experimenten können Sie Produktentscheidungen vertrauensvoll treffen. Sie sind sich bei einer Zielseite nicht sicher? Sie fragen sich, ob eine Produktfunktion die Mühe wert ist? Anstatt Änderungen an Ihrem Produkt auf der Grundlage Ihrer Intuition vorzunehmen, können Sie anhand konkreter Daten, die aus dem Kundenverhalten generiert werden, die beste Vorgehensweise bestimmen.

Ausgestattet mit Daten zum Benutzerverhalten können Sie umfassende Anpassungen vornehmen, die das Kundenerlebnis verbessern, ohne ein Risiko einzugehen.

Funnel-Analyse

Jeder Weg, den ein Kunde zur Konversion einschlägt, bietet eine Chance für Fortschritt oder Abbruch. Mit der Trichteranalyse können Sie jede Phase der Customer Journey untersuchen, um Schmerzpunkte zu beheben und/oder erfolgreiche Erfahrungen zu bestätigen.

Wenn Ihr Unternehmen wächst, müssen Sie wahrscheinlich mehr Trichter pflegen und optimieren. Plattformen wie Amplitude geben Ihnen einen ganzheitlichen Überblick über alle Ihre Trichter, damit Sie die Benutzerabsicht auf jeder Ebene verstehen können.

Segmentierung

Mit der Segmentierung können Sie Trends und Muster erkennen, indem Sie Benutzergruppen und Verhaltensweisen im Laufe der Zeit vergleichen. Zum Beispiel wird Ihr Produkt wahrscheinlich bei einer Gruppe von Stammbenutzern Erfolg haben, die Ihr Produkt in- und auswendig kennen.

Wenn Sie diese Zielgruppe segmentieren und auf ihr Verhalten achten, können Sie die wertvollsten Aspekte Ihres Produkts ausfindig machen. Dann können Sie neue Benutzer dazu anregen, Ihr Produkt genauso zu nutzen wie Ihre Power-User.

So beginnen Sie mit der Verwendung von Verhaltensanalyse-Tools

Jedes Unternehmen unterliegt seinen eigenen spezifischen Herausforderungen und Branchenerwartungen – die Art und Weise, wie Sie Verhaltensanalysen implementieren, hängt von Ihren kurz- und langfristigen Zielen ab. Die teamweite Einführung von Verhaltensanalysen wird jedoch die Voraussetzungen für den Erfolg schaffen. Die folgende Anleitung gibt Ihnen einige Beispiele dafür, wie Sie mit der Verwendung von Verhaltensanalysen beginnen können.

Etablieren Sie eine funktionsübergreifende Datenstrategie

Viele Unternehmen geben zu, dass sie trotz ihrer wachsenden Bedeutung keine effektive Datenkultur erreicht haben. Laut Gartner „ werden Organisationen, die den Datenaustausch fördern, bis 2023 ihre Mitbewerber bei den meisten Kennzahlen zum Geschäftswert übertreffen .“

Jedes Team in Ihrem Unternehmen kann einzigartige Perspektiven bieten, wie der Wert von Verhaltensdaten maximiert werden kann. Das kombinierte Fachwissen der einzelnen Abteilungen sollte Ihre Datenstrategie beeinflussen. Welche Ziele und Kennzahlen sollten wir verfolgen und warum? Wie werden diese Daten verwendet, um ein besseres Produkt zu entwickeln? Ist unser Tech-Stack in der Lage, unsere Ziele zu erreichen?

Diese Fragen werden am besten von so vielen Teams wie möglich angegangen: Produkt, Marketing, C-Suite, IT, Analysten und sogar Kundensupport. Sobald Ziele festgelegt wurden, ist es ebenso wichtig, der Datendemokratie Priorität einzuräumen. Dadurch erhalten mehrere Teams Zugriff auf Ihre Daten, was sich in einem besseren Produkt und höheren Geschäftsergebnissen niederschlägt.

Investieren Sie in eine Plattform und schulen Sie Ihr Team

Die Suche nach der richtigen Analyseplattform hängt von Ihren Zielen, Ihrem Budget und Ihrer Analysereife ab. Nicht alle Plattformen sind gleich, daher ist es wichtig, eine Lösung zu finden, die Ihren Anforderungen entspricht. Einige Plattformen sind benutzerfreundlicher als andere.

Wenn es um die Schulung Ihres Teams geht, bieten Plattformen wie Amplitude Dinge wie Wissensdatenbanken, Schulungen und Webinare.

Google Analytics

Google Analytics ist ein beliebtes Webanalysetool für Marketingteams. Die Analyseplattform von Google hilft Vermarktern, Verkehrstrends, Seitenkennzahlen und SEO-Initiativen zu verstehen. Im Gegensatz zu Verhaltensanalyseplattformen wie Amplitude ist Google Analytics in Bezug auf das, was es über ereignisbasierte Verhaltensaktivitäten teilen kann, begrenzt.

Adobe Analytics

Adobe Analytics ist Google Analytics sehr ähnlich, konzentriert sich jedoch mehr auf das, was Unternehmen für Verhaltensanalysen benötigen. Im Gegensatz zu Google Analytics, das aufgrund seiner kostenlosen Verfügbarkeit weit verbreitet ist, wird Adobe Analytics nur über eine kostenpflichtige Version angeboten. Dies hat dazu geführt, dass Adobe Analytics einen Bruchteil der Kunden von Google Analytics unterstützt, aber diese Kunden repräsentieren viele der Fortune-500-Unternehmen.

Adobe Analytics hat im Gegensatz zu Google Analytics den Ruf, komplex zu sein, aber Adobe enthält leistungsfähigere Funktionen. In einigen Fällen ist jedoch bekannt, dass diese erhöhte Leistung zu Problemen bei der Akzeptanz und Benutzerfreundlichkeit führt

Amplitude

Das Digital Optimization System von Amplitude bietet eine einheitliche Suite von Tools, die Ihnen ein tiefes Verständnis dafür vermitteln, warum Kunden mit Ihrem Produkt interagieren. Amplitude zieht Verhaltensdaten von allen Ihren digitalen Berührungspunkten in benutzerfreundliche Dashboards, die es Ihnen ermöglichen, Experimente durchzuführen, Trichter zu analysieren, neue Funktionen zu testen, Marketingkampagnen zu personalisieren und vieles mehr.

Verbinden Sie Ihre Plattform mit Ihrem Produkt und anderen Tools

Ihr Produkt wird wahrscheinlich den Großteil Ihrer Verhaltensdaten liefern, aber Sie haben möglicherweise andere Datenquellen, die in Ihre Analyseplattform integriert werden können. Beispielsweise kann eine Integration von Facebook-Anzeigen Ihre Produktdaten nutzen und benutzerdefinierte Zielgruppen erstellen, wodurch Sie mehr Möglichkeiten zur Personalisierung erhalten.

Tools wie Braze automatisieren Marketinginitiativen und geben Ihnen die Möglichkeit, Benutzer über mehrere Kanäle anzusprechen. Sie können Braze in Ihre Verhaltensanalyseplattform integrieren, um die Produktivität, Anpassung und Flexibilität zu steigern.

Praxisbeispiele für Verhaltensanalysen

Verhaltensanalysen sind ein leistungsstarkes Tool, da Sie Hindernisse auf unbegrenzte Weise angehen können. Der beste Weg, um zu verstehen, was mit Verhaltensanalysen möglich ist, besteht darin, zu sehen, wie Unternehmen sie zur Lösung spezifischer Herausforderungen einsetzen.

ClearScore steigert Abonnements mit Trichteranalyse

In dem Moment, in dem ein Interessent ein Kunde wird, betritt er einen Produkttrichter. Während der Benutzer mit Ihrem Produkt interagiert, bewegt er sich „den Trichter hinunter“ und erlebt verschiedene Phasen, Funktionen und Fähigkeiten. Jeder Schritt bietet eine Gelegenheit für weiteres Engagement oder Drop-off. Mithilfe von Verhaltensanalysen können Sie die Schritte im Trichter Ihres Produkts analysieren, um Reibungspunkte zu lokalisieren, das Engagement zu erhöhen und die Kundenbindung zu fördern.

ClearScore, ein in Großbritannien ansässiges führendes Fintech-Unternehmen, das kostenlose Kreditauskünfte anbietet, nutzte Verhaltensanalysen von Amplitude, um kostenlose Abonnenten in kostenpflichtige Abonnenten umzuwandeln. Um die Konversion voranzutreiben, nutzte ClearScore die Trichteranalyse-Funktion in Amplitude Analytics, um die Trends und Verhaltensweisen von kostenlosen Benutzern zu lokalisieren.

Sie stellten fest, dass Benutzer, die bestimmte Verhaltensweisen zeigten, mit größerer Wahrscheinlichkeit einen bestimmten Abschnitt des Trichters abonnierten. Nachdem sie diesen Trend erkannt hatten, änderten die Mitglieder des ClearScore-Teams die Botschaft in dieser bestimmten Phase, um diese Gruppe anzusprechen. Aufgrund dieser Änderungen konnte ClearScore seine Free-to-Paid-Conversion-Rate innerhalb von 12 Monaten verdoppeln.

NBC Universal erhöht die Kundenbindung mit Verhaltenskohorten

Indem Sie Benutzer in Verhaltenskohorten gruppieren, können Sie herausfinden, warum Benutzer bestimmte Funktionen nutzen, in einer bestimmten Phase des Trichters abbrechen oder langfristige Kunden werden. Die Kohortenanalyse ist besonders leistungsfähig, wenn es um die Bindung geht. Wenn Sie die Verhaltensweisen, Aktionen und Ereignisse Ihrer treuesten Kunden isolieren können, können Sie andere Benutzer dazu anregen, Ihr Produkt auf die gleiche Weise zu nutzen.

Der führende Medien- und Unterhaltungsanbieter NBC Universal nutzte die Verhaltenskohorten von Amplitude, um die Benutzererfahrung seiner Streaming-Anwendung zu verbessern. Nach dem Experimentieren mit Kohorten stellte NBC fest, dass sie das Streaming-Erlebnis personalisieren konnten, indem sie den persönlichen Wiedergabeverlauf eines Benutzers auf der Homepage der App platzierten.

Diese Verbesserung verdoppelte die Kundenbindung am Benchmark von Tag 7 der Customer Journey. NBC nutzte auch Kohorten, um Produktexperimente durchzuführen, indem sie Optimierungen an ihrer Homepage testeten. Sie begannen den Test, indem sie Änderungen nur auf eine kleine segmentierte Kohorte ausrollten. Nachdem festgestellt wurde, dass die Änderungen zu einem Anstieg der Zuschauerzahlen um 10 % führten, aktualisierte NBC die Homepage für alle Benutzer.

iflix fördert Engagement mit A/B-Tests

Wenn es darum geht, das Kundenerlebnis zu verbessern, müssen Sie in der Lage sein, Ideen durch Experimentieren unter Druck zu setzen. A/B-Tests sind ein experimenteller Prozess, der das Ergebnis von zwei verschiedenen Szenarien oder Parametern misst. Sie können A/B-Tests verwenden, um bestimmtes Kundenverhalten zu fördern.

Beispielsweise möchten Sie möglicherweise zwei separate Versionen einer Zielseite testen, um zu sehen, welche zu mehr Conversions führt. Sie können A/B-Tests mit zwei verschiedenen Benutzergruppen verwenden, um jede Seite zu testen.

iflix, ein malaysischer Video-on-Demand-Dienst, nutzte Amplitude Recommend, um ein neues Videoerlebnis zu veröffentlichen, in der Hoffnung, mehr Engagement zu erzielen. iflix hatte zwei konkurrierende Ideen, wie sie ihren alten Videoplayer aktualisieren wollten. Der erste war ein eingebetteter Videoplayer, der einen kurzen Trailer präsentierte, und der zweite war eine Autoplay-Funktion.

Durch einen A/B-Test stellte iflix fest, dass der eingebettete Videoplayer die Autoplay-Funktion übertraf – das Ergebnis war eine 3,5-mal höhere Conversion-to-Play-Rate. Nach dem Erfolg dieser Verhaltensanalysen hat iflix seine A/B-Tests erheblich intensiviert, was letztendlich zu einer 4-fachen Steigerung der Conversion-to-View und einer 11-prozentigen Steigerung der erstmaligen Videoaufrufe führte.

Verweise

• Die gemeinsame Nutzung von Daten ist eine geschäftliche Notwendigkeit, um das digitale Geschäft zu beschleunigen , Gartner
• Die wachsende Bedeutung der Datendemokratisierung, CFO.com
• Überleben der Datenabwertung durch Dritte: Ein Spielbuch für Vermarkter , Forbes
• Erfassen Sie den Wert Ihrer Kundendaten , McKinsey & Company
• Keine Cookie-Daten von Drittanbietern? Sie sind besser dran mit einem First-Party-Datenvorteil , Forbes

---

Sind Sie bereit, mehr über Verhaltensanalysen zu erfahren? Machen Sie noch heute eine Führung durch Amplitude.