In dieser Folge sprechen Dominique und Oliver über das Tracken von Nutzungsverhalten. Dabei geht es darum, warum Produktdaten oft ehrlicher sind als das, was Menschen in Interviews erzählen. Wer Nutzende befragt, bekommt wertvolle Eindrücke, aber auch gefärbte Antworten, denn kaum jemand zeigt sich gerne von einer schwachen Seite. Das Tracken von Nutzungsverhalten liefert die quantitative Ergänzung und zeigt, was im Produkt tatsächlich passiert. Diese Lücke begegnet Produktteams ständig, gerade beim Prüfen von Hypothesen aus der Product Discovery.
Nicht jede Funktion braucht die gleiche Tiefe an Beobachtung. Bevor Teams Events, Klicks oder Feldänderungen erfassen, sollten sie klären, welche Entscheidung die Daten unterstützen sollen. Eine Terminverwaltung kann etwa festhalten, wie oft Termine angelegt, verschoben oder abgesagt werden, ohne jede einzelne Eingabe zu protokollieren. Tracking funktioniert am besten, wenn zuerst der gewünschte Outcome feststeht und daraus passende Kennzahlen abgeleitet werden.
Verbindet man einzelne Ereignisse über eine Sitzung hinweg, werden Nutzungswege sichtbar. So lässt sich erkennen, wo Menschen aussteigen oder welche Muster sich wiederholen. Im Onlinehandel zeigt ein Funnel beispielsweise, an welchem Schritt des Bestellprozesses Kundschaft abspringt. Auch Kohorten helfen als Unterteilung, um so beispielsweise Unterschiede zwischen neuen und langjährigen Nutzenden zu verstehen.
Natürlich gibt es einige Herausforderung beim Tracken: Problematisch wird es, wenn Teams zunächst möglichst viele Daten sammeln und erst danach nach passenden Fragen suchen. Ebenso riskant ist es, Daten nur zur Bestätigung bereits getroffener Entscheidungen auszuwählen. Beides erzeugt Kennzahlen, aber kaum belastbare Erkenntnisse. Auch intensive Nutzung bedeutet nicht automatisch Mehrwert. Sie kann ebenso auf umständliche Bedienung hinweisen. Korrelationen erklären zudem keine Ursachen, und aggregierte Kennzahlen können Unterschiede zwischen Nutzergruppen verdecken. Daten müssen deshalb immer im jeweiligen Kontext interpretiert werden, etwa unter Berücksichtigung saisonaler oder externer Effekte.
Entscheidend ist am Ende, ob Tracking tatsächlich Entscheidungen verändert. Werden Daten regelmäßig erhoben, aber nie genutzt, lohnt sich der Aufwand kaum. Dominique und Oliver zeigen anhand vieler Beispiele, dass gute Produktentscheidungen meist aus der Kombination qualitativer und quantitativer Erkenntnisse entstehen. Gezielt eingesetztes Nutzungstracking unterstützt damit eine evidenzbasiertere Produktarbeit.
Wie geht ihr aktuell beim Tracken von Nutzungsverhalten vor, und wo hakt es bei euch noch? Habt ihr besonders gute oder schlechte Erfahrungen mit Tracking gemacht? Teilt eure Erfahrungen doch mit uns und der Community auf LinkedIn oder unter diesem Blogpost!
