Warum Sie sich niemals mit Out-of-the-Box-Analysen zufrieden geben sollten

Menschen haben viele Talente, aber eine fehlerfreie Entscheidungsfindung gehört definitiv nicht dazu. Können Sie Ihrer eigenen Intuition vertrauen, wenn es um Unternehmenswachstum geht? Wahrscheinlich verlassen Sie sich lieber auf die Fakten und Daten, oder?

Natürlich würden Sie. Glücklicherweise weiß das auch der Markt und bietet eine Reihe von Lösungen, mit denen Sie Ihre Apps verfolgen und analysieren können. Sie können aus Tools wie Google Analytics, Firebase, Mixpanel und Facebook Analytics wählen.

Jeder von ihnen bietet eine Reihe vordefinierter Dashboards, die ein guter Ausgangspunkt sein könnten. Nichtsdestotrotz ist es einer der sichersten Wege in eine geschäftliche Katastrophe, sich mit den Erkenntnissen zufrieden zu geben, die sie bieten. In diesem Artikel zeige ich dir warum.

Was ist der eigentliche Zweck von Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) wandelt gesammelte Daten im Wesentlichen in umsetzbare Erkenntnisse in Form von domänenspezifischen Dashboards um. Der gesamte Prozess ist datengesteuert, was die Entscheidungsfindung effizienter, leistungsfähiger und genauer macht.

Warum sollten Sie sich um angemessene Analysen und BI kümmern? Der Grund ist ziemlich einfach. Als Stakeholder möchten Sie wissen, wie Ihre App funktioniert. Dazu müssen Sie einige wichtige Fragen beantworten, z.

• Welche Funktionen werden verwendet?
• Welche Inhalte kommen gut an und welche nicht?
• Wie hoch sind die Konversionsraten für wichtige Zielgruppen?
• Wie folgen Benutzer den kritischen Pfaden der App?
• Wann und warum wandern sie ab?
• Wann werden sie aktiviert und wie können Sie sie beschäftigen?

Wie hilft Business Intelligence im Softwareentwicklungsprozess?

Eine grundlegende Integration selbst des besten Analysetools wird Ihnen nicht wirklich viel von den domänenspezifischen Statistiken direkt nach dem Auspacken liefern. Durch die Integration von Firebase erhalten Sie beispielsweise die Anzahl der aktiven Benutzer, deren Demografie, Geräte oder sogar geöffnete Bildschirme.

Aber das beantwortet die gestellten Fragen nicht direkt, oder? Angaben zur Anzahl der Installationen oder monatlich aktiven Nutzer sind wichtig, aber das sind selten die eigentlichen Ziele der App.

Warum brauchen Sie mehr als eine vorgefertigte Lösung?

Diese Tools sind allgemein gehalten und für jeden geeignet. Das heißt, sie sind wirklich für niemanden maßgeschneidert. Sie können weder Daten aus verschiedenen Quellen (wie App-Datenbank, CRM oder Marktanalysen) aggregieren, noch können sie Ihnen die Metriken anzeigen, die für Ihre Anwendung einzigartig sind. Diese Tools vermitteln ein begrenztes, unvollständiges Bild der Situation , das für Ihr Unternehmen sehr irreführend sein kann. Sie haben normalerweise auch eine eingeschränkte Fähigkeit, sich in gesammelte Daten zu vertiefen, um zu versuchen, die präsentierten Ergebnisse zu verstehen.

Versteh mich hier nicht falsch. Diese Tools sind großartig und ich empfehle, sie zu verwenden. Sie müssen nur richtig angepasst werden. Wenn Sie detaillierte Einblicke in den Inhalt, die Monetarisierung (z. B. Abonnements) oder das Benutzerengagement erhalten möchten, müssen Sie benutzerdefinierte Analyseereignisse sorgfältig planen und implementieren. Der nächste Schritt wäre, benutzerdefinierte BI-Dashboards zu erstellen, die sowohl gesammelte Ereignisse als auch Daten verwenden, die in der Datenbank Ihrer App gespeichert sind. Über solche Dashboards lassen sich die wichtigsten Zahlen visualisieren, die diese Fragen direkt beantworten.

Die Auswirkungen datengesteuerter Entscheidungen

Das McKinsey Global Institute hat untersucht, wie datengesteuerte Entscheidungsprozesse die Organisationen beeinflussen, die sie nutzen. Diese Ergebnisse bestätigen eindeutig, dass die Überprüfung Ihrer Schlüsselkennzahlen tatsächlich ein Muss ist. Aber haben Sie schon einmal innegehalten und wirklich darüber nachgedacht, welche Zahlen den Erfolg Ihres Produkts ausmachen? Was ist Ihr Nordstern oder Ihre Wachstumsfunktion, wie die Wachstumshacker sagen würden?

Bevor Sie mit dem Aufbau Ihrer Analysen beginnen, müssen Sie Ihre wesentlichen Kennzahlen klar angeben. Die meisten Produkte haben einige gemeinsame Komponenten des Umsatzwachstums. Dies können die Akquise, Aktivierung und Bindung neuer Benutzer sein. Dennoch hat jede App ihre eigenen geschäftsspezifischen Faktoren, die den Umsatz beeinflussen.

Wie Sie die Faktoren identifizieren, die Ihren Umsatz beeinflussen

Identifizieren Sie Aktionen, die am direktesten mit Benutzern korrelieren, die den Kernwert Ihrer App erleben. Für Uber können dies abgeschlossene Fahrten, Anzahl der Fahrten, Anzahl der Fahrgäste, die eine Fahrt umbuchen, sein. Bei Facebook kann dies die Anzahl angenommener Einladungen oder die Anzahl hinzugefügter Posts, Kommentare und Reaktionen sein.

Die grundlegenden Metriken, die von Analysetools bereitgestellt werden, sind offensichtlich wertvoll. Dies können Seitenaufrufe, die Anzahl der Installationen oder die Anzahl der Sitzungen sein. Es ist jedoch wichtiger, die Metriken zu verfolgen, die für Ihr Produkt wichtig sind. Tools wie Google Analytics bieten Hunderte von Diagrammen. Leider erweisen sie sich oft als eher verwirrend als hilfreich.

Planen Sie Ihre Analysen sorgfältig

An diesem Punkt könnten Sie versucht sein, einfach „alles zu verfolgen“ und später einen Sinn daraus zu machen. Dies ist ein sehr häufiger Fehler. Dies kann direkt zu einer Katastrophe führen.

Sie könnten davon ausgehen, dass Sie sich leicht ein vollständiges Bild von allem machen können, was in Ihrer App passiert. Sie müssen nur Ihr Entwicklungsteam bitten, Ereignisse für jede Schaltfläche und jede Aktion zu senden, richtig? Nun ... nein.

Wofür braucht man Data Scientists?

Sicher, die Entwickler würden dem gerne nachkommen, indem sie das ausgewählte SDK hinzufügen und das Senden von Ereignissen für jede Aktion implementieren. Aber was wird passieren, wenn sie nicht das Gesamtbild im Auge haben? Sie werden einfach rücksichtslos senden, was sie für wichtig halten. Sie werden sicherlich viele Daten haben, aber sie werden unstrukturiert und chaotisch sein und höchstwahrscheinlich fehlen Schlüsselparameter. Deshalb ist es so wichtig, Data Scientists in den Prozess einzubeziehen und einen Datenerfassungsplan zu erstellen.

Was ist ein Datenerfassungsplan?

Ein Datenerfassungsplan ist im Grunde eine Dokumentation aller Ereignisse, die aus der Anwendung gesendet werden müssen. Es dauert nur wenige Tage, bis ein Data Scientist einen erstellt hat. Dieser Aufwand zahlt sich während der Entwicklungszeit aus. Auf diese Weise können Entwickler einfach der Dokumentation folgen, ohne sich Gedanken über die Ereignisimplementierung machen zu müssen.

Aus eigener Erfahrung habe ich herausgefunden, was hier am besten funktioniert. Beginnen Sie mit der Erstellung Ihres Plans mit einem Workshop zur Datenerfassung und -nutzung mit dem Data-Science-Team. Während dieses Treffens bestätigen Sie Ihre Datenerfassungsziele. Dann gehen Sie Ihr Produkt durch, um Datenpunkte zu ermitteln und die wichtigsten Kennzahlen festzulegen. Abschließend können Sie diskutieren, wie sie auf den Dashboards dargestellt werden. Ein solches Treffen minimiert das Risiko von Missverständnissen.

Visualisieren Sie, worauf es ankommt

Ich habe an einigen Dutzend Softwareprojekten mitgearbeitet und festgestellt, dass Entscheidungsträger allzu anfällig dafür sind, bei Business Intelligence Abstriche zu machen. Schade, denn BI ist das einzige Tool, auf dem sie ihre Entscheidungen stützen, Wachstum vorantreiben und ein erfolgreiches Produkt entwickeln können. Diese Einstellung beruht oft auf der irrigen Annahme, dass eine richtige Produktidee zwangsläufig erfolgreich sein wird.

Aber die Realität sieht ganz anders aus. Alle erfolgreichen Produkte werden durch datengetriebene Experimente ständig verbessert. Der Markt ist grausam – du schläfst, du verlierst. Aus diesem Grund ist es so wichtig, die wichtigsten Kennzahlen Ihrer Anwendung ständig zu verfolgen. Ohne geschickte Anpassung des Dashboards erhalten Sie jedoch nur eine überwältigende Menge an unstrukturierten Protokollen. Sie werden eine Informationsüberflutung erleben, die Sie nur davon abhalten wird, BI zu verwenden.

So vermeiden Sie Informationsüberflutung

Was Sie brauchen, ist, die wichtigsten Parameter auf den ersten Blick klar zu sehen. Auf diese Weise können Sie ganz einfach tiefer in die Nutzung Ihrer Daten eintauchen. Das erfordert eine Anpassung des Dashboards. Basierend auf diesen Analysen können Sie Business-Intelligence-Dashboards erstellen. Sie ermöglichen es Ihnen, zu erfahren, wie Benutzer mit der App interagieren, Schlussfolgerungen zu ziehen und diese in Ihrem Geschäftsmodell anzuwenden.

Sie können dies bis zu einem gewissen Grad mit Analysetools wie Google Analytics oder Firebase tun. Meistens müssen Sie jedoch Ergebnisse aus vielen verschiedenen Datenquellen kombinieren und benutzerdefinierte BI-Dashboards erstellen . Unten sehen Sie ein Beispiel für ein sehr einfaches, aber informatives benutzerdefiniertes Dashboard, das in Google Data Studio erstellt wurde.

Wie Sie sich vorstellen können, ist ein solches Dashboard für einen erfahrenen Data Scientist relativ einfach zu erstellen. In Tools wie Tableau, Graphana, Google Data Studio oder Power BI dauert die Erstellung in der Regel bis zu ein paar Tage. Es ist so gut wie nichts im Vergleich zu dem Gesamtaufwand, der in die Implementierung von Softwareprodukten gesteckt wird. Wenn Sie ihren Mehrwert betrachten, sind benutzerdefinierte Dashboards definitiv keine Kompromisse.

Gehen Sie nicht blind auf den Markt

Ich kann nicht genug betonen, wie wichtig es ist, zumindest Analysen zu haben, wenn die App live geht. Andernfalls verlieren Sie Ihre einzige Chance, wichtige Einblicke in die App zu erhalten, wenn sie am dringendsten benötigt werden, dh wenn die App auf dem Markt verifiziert ist. Richtige Datenanalysen sind überraschend günstig, wenn es um die erforderliche Implementierungszeit geht. Dennoch wird es von Unternehmen, die sich mit den einfachsten Lösungen zufrieden geben, oft vernachlässigt.

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Sie müssen Ihre Daten so erfassen und visualisieren, dass Sie die Leistung Ihrer App leicht kommunizieren können. Geben Sie sich nicht mit weniger zufrieden. Sie möchten nicht ins Hintertreffen geraten und nicht einmal den Grund dafür kennen. So wie ein Pilot ein Flugzeug nicht ohne geeignete Instrumente fliegen kann, die ständig entscheidende Flugparameter überwachen, werden Sie ohne die richtige Datenanalyse und -präsentation im Blindflug fliegen.

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