Ereignisbasierte Analysen: Definition, Beispiele und Tools

Veröffentlicht: 2022-01-18

Ereignisbasierte Analysen definieren

Ereignisbasierte Analysen sind die Methode zum Verfolgen und Analysieren von Interaktionen zwischen Benutzern und Ihrem Produkt, die auch als Ereignisse bezeichnet werden . Ereignisse und Benutzer sind die Kernelemente der ereignisbasierten Analyse. Ein Ereignis ist jede Aktion oder jedes Verhalten, das innerhalb eines digitalen Berührungspunkts auftritt, wie z. B. einer mobilen App, E-Mail, einem Produkt-Dashboard, CRM oder einer Webseite.

Es gibt drei allgemeine Kategorien von Ereignissen:

  • Ereignisse, die für den Abschluss eines Prozesses in Ihrem Produkt wichtig sind, z. B. ein Tutorial oder eine Anmeldung
  • Ereignisse, die einen Benutzer durch die Hauptmechanismen Ihres Produkts führen
  • Ereignisse, die es einem Benutzer ermöglichen, einen In-App-Kauf zu tätigen

Benutzer stellen Interessenten oder Kunden dar, die mit Ihrem Unternehmen in einer digitalen Umgebung interagieren. Wenn Benutzer mit Ihrem Produkt interagieren, werden ihre Verhaltensweisen, demografischen Daten und andere Attribute zusammen mit Benutzereigenschaften aufgezeichnet, einschließlich Standort, Gerät, Sprache, E-Mail-Adresse oder Handynummer.

Diese Kombination aus Benutzern und Ereignissen gibt Ihnen wertvolle Informationen darüber, wie Ihr Produkt verwendet wird und vor allem warum.

Die zentralen Thesen

  • Ereignisbasierte Analysen verfolgen das Verhalten von Benutzern, während sie sich mit Ihrem Produkt beschäftigen und es erkunden.
  • Wenn Sie verstehen, warum Kunden bestimmte Ereignisse in Ihrem Produkt abschließen, können Sie die Benutzererfahrung verbessern.
  • Ereignisbasierte Analyseplattformen bilden die Grundlage für die Verbesserung von Key Performance Indicators wie Konversionsraten, Kundenbindung und Customer Lifetime Value.

Vorteile ereignisbasierter Analysen

Das Tracking von Benutzerverhalten und -ereignissen geht über einfache Metriken wie Seitenaufrufe oder Verkehrskanäle hinaus. Ereignisbasierte Analysen sagen Ihnen nicht nur, was in Ihrem Produkt passiert; es zielt darauf ab, Ihnen zu sagen, warum. Wenn Sie ein Produkt entwickeln können, das auf dieses „Warum“ ausgerichtet ist, können Sie mehr Engagement, treue Kunden und höhere Einnahmen erzielen.

Obwohl jedes Unternehmen auf bestimmte Ergebnisse abzielt, können ereignisbasierte Analysen Ihnen dabei helfen:

Messen Sie das Engagement und verbessern Sie Ihr Produkt: Die Verbraucher von heute erwarten hochgradig personalisierte Erlebnisse, die sich wie auf sie zugeschnitten anfühlen. Das gilt auch für B2B-Dienstleistungen. Ohne zu wissen, was Ihre Benutzer von Ihrem Produkt erwarten, ist es schwierig, ein Kundenerlebnis voller Personalisierung zu gestalten. Ereignisse und Verhaltensweisen sind die Schlüssel, die benötigt werden, um ein besseres Engagement und genaue Produktanpassungen zu ermöglichen.

Komplexe Technologie schnell auf Probleme anwenden: Sie müssen kein SQL-Experte mehr sein, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. Ereignisbasierte Analyseprodukte wie Amplitude bieten Low/No-Code-Tools, mit denen Teams komplexe analytische Fragen beantworten können. Dies erhöht die Effizienz erheblich und lässt mehr Teammitglieder von den gesammelten Erkenntnissen profitieren.

Demokratisieren Sie Daten in Ihrem Unternehmen: Ereignisbasierte Analysen bieten eine hervorragende Gelegenheit für verschiedene Teams in Ihrem Unternehmen, anhand von Daten zusammenzuarbeiten. Laut Gartner „werden Organisationen, die den Datenaustausch fördern, bis 2023 ihre Konkurrenten bei den meisten Kennzahlen zum Geschäftswert übertreffen.“ Das Benutzerverhalten kann die Strategie mehrerer Teams beeinflussen, z. B. Produkt, Marketing, IT und Kundenerfolg.

Ereignisbasierte Analysetools

Immer neue ereignisbasierte Analysetools entstehen, da Unternehmen den Wert von Verhaltensdaten erkennen. Aber nicht jedes Unternehmen hat die gleichen Ziele, Ressourcen oder Einschränkungen. Jedes Tool bietet bestimmte Funktionen, die die einzigartigen Ziele von Unternehmen in allen Branchen erfüllen können.

Zu den häufig verwendeten ereignisbasierten Analysetools und ereignisbasierten Systemen gehören:

  • Adobe Analytics
  • Google Analytics
  • Amplitude
  • Segment
  • mPartikel
  • Mixpanel
  • Pendo
  • Haufen

Was können Sie mit ereignisbasierten Analyseplattformen tun?

Sobald Sie Daten über Benutzer und Ereignisse gesammelt haben, können Sie verschiedene Tests und Experimente über Ihre Analyseplattform durchführen. Jede Analyseplattform bietet unterschiedliche Funktionen. Plattformen wie Amplitude geben Ihnen die Möglichkeit, die folgenden Analysen und mehr durchzuführen.

Funnel-Analyse

Trichter bestehen aus mehreren Ereignissen, die so angeordnet sind, dass sie zu einem Konversionspunkt führen. Die Trichteranalyse gibt Ihnen ein besseres Verständnis dafür, wie verschiedene Ereignisse miteinander verbunden sind, um einen Trichter zu bilden. Ein einfacher E-Commerce-Trichter könnte beispielsweise so aussehen: Ein Benutzer sucht nach Artikeln > er sieht Details zu diesem Artikel an > er legt einen Artikel in seinen Warenkorb > er schließt seinen Kauf ab.

Jeder Schritt im Trichter bietet Benutzern die Möglichkeit, weiterzumachen oder abzubrechen. Mit der Trichteranalyse können Sie jedes Ereignis isolieren, sodass Sie Reibungspunkte untersuchen können. Wenn ein Schritt im Trichter gut funktioniert, können Sie diese Erfahrung in anderen Bereichen Ihres Produkts replizieren.

Segmentierung

Die Segmentierung ist eine Analysemethode, die verschiedene Benutzer und Ereignisse im Laufe der Zeit vergleicht. Sie können die Segmentierung verwenden, um Interessenten und Kunden in bestimmte Gruppen einzuteilen, je nachdem, wie sie mit Ihrem Produkt interagieren.

Der Vergleich von Benutzergruppen und Ereignissen hilft Ihnen, die wichtigsten Unterschiede entlang der Customer Journey zu finden. Eine Gruppe von Benutzern kann im Gegensatz zu einer langsameren Gruppe blitzschnell durch den Trichter reisen. Diese Variationen weisen Sie auf neue Möglichkeiten zur Anpassung von Erlebnissen hin, damit sie einen Mehrwert bieten und Kunden zufriedenstellen.

Echte Beispiele für die Verwendung ereignisbasierter Analysen

Unternehmen, die ein genaues Verständnis des Benutzerverhaltens priorisieren, erhalten mehr Einblicke, um personalisierte Erfahrungen zu fördern. Laut McKinsey & Company erzielen „Unternehmen, die schneller wachsen, 40 Prozent mehr ihres Umsatzes mit Personalisierung als ihre langsamer wachsenden Pendants“.

Jumbo Interactive steigert den Umsatz durch Personalisierung

Jumbo Interactive, eine Plattform, die Produkte der Australian National Lottery weiterverkauft, nutzte Amplitude, um seine Marketinginitiativen zu personalisieren. Jumbo fand drei Möglichkeiten zur Personalisierung, indem es auf bestimmte Ereignisse und Benutzer abzielte.

  • Jumbo verzeichnete 20 % mehr Engagement, nachdem es eine Empfehlungs-E-Mail an Benutzer gesendet hatte, die einen Online-Kauf getätigt hatten.
  • Nach dem Senden einer Push-Benachrichtigung an Spieler, die eine Bestellung in der Online-App aufgegeben hatten, verzeichnete Jumbo einen 32-prozentigen Anstieg des Engagements.
  • Für Benutzer, die auf eine E-Mail oder Push-Benachrichtigung geklickt haben, um auf die Website zuzugreifen, lieferte Jumbo eine personalisierte Inhaltskarte, was zu 8,5 % mehr Engagement führte.

Das Ergebnis dieser Experimente? Eine 158%ige Steigerung der Conversions innerhalb von zwei Monaten nach der Verwendung von Amplitude. Bei diesem Tempo wird Jumbo voraussichtlich 500.000 US-Dollar an neuen Einnahmen im Jahresvergleich erzielen.

NerdWallet steigert KPIs mit Trichteranalyse

NerdWallet, ein Personal-Finance-Unternehmen, hat sich mit Amplitude zusammengetan, um besser zu verstehen, wie ihre Website und mobile App bei den Nutzern ankommen. Sie verwendeten ereignisbasierte Analysen, um eine Funnel-Analyse sowohl der mobilen App- als auch der Website-Benutzer durchzuführen. NerdWallet entdeckte, dass mobile Benutzer zweimal seltener durch Inhalte klickten als Webbenutzer. Nach der Durchführung verschiedener Experimente in Echtzeit passte NerdWallet sein mobiles Erlebnis an, was zu einer Steigerung der Klickraten um 200 % führte.

Verwendung ereignisbasierter Analysen zur Umsatzsteigerung

Angenommen, Sie besitzen ein E-Commerce-Unternehmen, das eine Website und eine mobile App umfasst. Ein Interessent öffnet die Website und durchsucht eine Reihe von Artikeln, bevor er einen Artikel in seinen Einkaufswagen legt. Dann, Tage später, melden sie sich über die mobile App an und schließen den Bezahlvorgang ab. Innerhalb Ihrer Analyseplattform könnten die oben genannten Verhaltensweisen oder Ereignisse wie folgt aussehen: „Benutzerregistrierung“, „Nach Artikeln suchen“, „Artikeldetails anzeigen“, „Artikel in den Warenkorb legen“ und „Kauf abgeschlossen“.

Im Laufe der Zeit können diese ereignisbasierten Daten wichtige Fragen aufwerfen, die zu Produktänderungen und -anpassungen führen. Nach Prüfung der Daten aus dem obigen E-Commerce-Beispiel könnte ein Produktdesigner fragen:

  1. Wie viel Prozent der Benutzer schließen den Bezahlvorgang in einer einzigen Sitzung ab?
  2. Wie unterscheidet sich die Conversion je nach Artikel oder Marke?
  3. Wenn Benutzer nicht konvertieren, wohin gehen sie stattdessen?
  4. Wie lange dauert die Konvertierung normalerweise (in Minuten oder Tagen)?
  5. Wie viele Benutzer sind mit einem Zahlungsfehler konfrontiert? Kommen sie zurück, um es mit einer neuen Kreditkarte zu versuchen? Wenn nicht, verlieren wir sie für immer?

Die oben genannten Fragen sind ohne ereignisbasierte Analysen kaum zu beantworten. Ausgestattet mit ereignisbasierten Daten müssen Sie kritische Entscheidungen nicht mehr auf der Grundlage Ihrer Intuition treffen. Stattdessen können Sie die Muster, Trends und Wünsche der Menschen nutzen, die Ihr Produkt zufriedenstellen soll.

Verbinden von ereignisbasierter Analyse mit Wachstum

Wenn es darum geht, Ihr Produkt zu verbessern, Kunden zu binden und Ihr Geschäft auszubauen, müssen Sie Kunden nicht mehr fragen, was ihnen gefällt oder nicht gefällt – Sie können einfach beobachten, was sie tun.

Unternehmen wie Amazon haben großen Erfolg dadurch, dass sie auf die Gewohnheiten und Vorlieben ihrer Kunden achten. Es ist klar, dass ereignisbasierte Analysen Unternehmen wie Amazon zu enormem Wachstum und höheren Einnahmen verholfen haben.

Das Nutzerverhalten spiegelt Motivation und Intention wider. Jedes Mal, wenn ein Interessent oder Kunde eine Zahlung tätigt, einen Einkaufswagen verlässt oder ein Lied spielt, trifft er eine Entscheidung, die seine Wünsche zum Ausdruck bringt. Im Laufe der Zeit enthüllt dieses Benutzerverhalten Muster, die auf neue Erkenntnisse und Entdeckungen hinweisen – Muster, die mithilfe ereignisbasierter Analysen nachverfolgt werden können.

Verweise

  • Personalisierung des Kundenerlebnisses: Die Differenzierung im Einzelhandel vorantreiben (April 2020) McKinsey & Company
  • So stellen Sie die B2B-Personalisierung in den Kontext (Juli 2021) Forbes
  • Was ist SQL und wie funktioniert es? A Guide to Structured Query Language (Okt. 2021) Springboard
  • Datenfreigabe ist eine geschäftliche Notwendigkeit zur Beschleunigung des digitalen Geschäfts (Mai 2021) Gartner
  • Der Wert, Personalisierung richtig – oder falsch – zu machen, vervielfacht sich (Nov. 2021) McKinsey & Company