Zu verstehen, wie Besucher und Kunden Ihr Produkt nutzen, ist entscheidend für einen auf Feedback basierenden Produktentwicklungszyklus, und hier erfahren Sie, wie wir bei Typito mit Hilfe von Heap Analytics begonnen haben.

Wenn Sie mit der Entwicklung eines Produkts beginnen, ist eine der schwierigsten Entscheidungen in den ersten Tagen die Frage nach der Granularität Ihrer Analyseeinrichtung. Welche Ereignisse und Datenpunkte protokollieren Sie und wie detailliert sollen sie sein? Was macht Sinn und was nicht? Die Anzahl dieser Fragen kann überwältigend sein und Sie in ein Kaninchenloch führen, das Sie unweigerlich vom wichtigen Teil ablenkt – dem Gespräch mit den Kunden und der Entwicklung des Produkts.

Dies ist keine hypothetische Vorsichtsmaßnahme. Das war meine Geschichte als Gründer von Typito, und das auch, nachdem ich 5 Jahre lang Produkte in Branchen wie Social Games und Gesundheitswesen entwickelt und verwaltet habe, die stark von Kennzahlen abhängig sind. Nachdem ich mit vielen anderen Gründern gesprochen habe, habe ich Folgendes gelernt: Entweder man unterschätzt den Wert von Produktmetriken im ersten Jahr und ist am Ende ahnungslos, was passiert, oder man verbringt viel Zeit damit, mit sich selbst und seinem Team darüber zu streiten, was protokolliert werden muss und wie relevant es ist – so wie ich meine ersten Tage bei Typito verbrachte. Rückblickend denke ich, dass Sie Folgendes über Metriken in der Frühphase eines Startups verstehen sollten:

Metriken sind vom ersten Tag an super wichtig für Ihr Startup, aber stellen Sie sicher, dass Sie nur die wichtigsten Benutzeraktionen (in unserem Fall 3 Aktionen) verfolgen, um zu vermeiden, dass Sie in den Metrik-Kaninchenbau hineingezogen werden. Der Rest deines Analysegerüsts sollte schrittweise aufgebaut werden, angeregt durch Rückblicke oder die Möglichkeit, zurückzublicken, wie sich bestimmte Ereignisse entwickelt haben, ohne sich zum Zeitpunkt des Aufbaus Gedanken darüber zu machen.

Und hier passt Heap Analytics wunderbar hinein. Es ist unsere bevorzugte Analysesoftware auf dem Markt, mit der Sie rückwirkende Analysen durchführen können – das heißt, neben Ihren Top-3-Kennzahlen können Sie Rückschlüsse auf die Benutzeraktivitäten auf dem Produkt ziehen, die von Heap rückwirkend aufgezeichnet werden – seien es Seitenbesuche, Trichter und sogar Schaltflächenklicks. Mehr dazu in Kürze!

Unser erster Graph und Trichter: Die ersten 90 Tage mit Heap

Zur Erläuterung: Typito ist ein Videodesign-Tool, das von mehr als 85000 Marketern und Marketingagenturen zur Erstellung professioneller Online-Videos verwendet wird. Es baut auf 2 Kernhypothesen auf:
1. Der rasant steigende Trend zum Videokonsum, den wir derzeit beobachten, wird in den nächsten Jahren dazu führen, dass Millionen von Unternehmen Videos als Inhaltsformat im Internet nutzen werden.
2. Videodesign ist ein kreativer Prozess, und die besten Videos, die von der Welt geschätzt werden, wurden von großartigen Geschichtenerzählern erstellt. Wenn wir als Produkt, das die Erstellung erstaunlicher Videos ermöglicht, Erfolg haben wollen, muss es damit beginnen, den Nutzern die kreative Freiheit zu geben, Videos so zu gestalten, wie sie es sich vorstellen.

Als wir Ende März 2017 die Beta-Version von Typito herausbrachten, beschlossen wir, 3 Aktionen im Produkt zu protokollieren:

1. Benutzer meldet sich mit E-Mail-Adresse an
2. Benutzer erstellt ein Videoprojekt
3. Benutzer exportiert ein Videoprojekt

Hinweis: Hier ist ein Artikel darüber, wie Sie benutzerdefinierte Ereignisse auf Heap protokollieren können. Dank der ausführlichen Dokumentation des Heap-Teams hätten wir weniger als eine Stunde gebraucht, um alle drei Metriken live zu schalten.

Wie Sie sehen, konzentrierten sich die einzigen Datenpunkte, um die wir uns sorgten, darauf, ob die Nutzer mit einer halbgaren Version (sprich Beta) von Typito einen Nutzen hatten. Für uns wurde der Wert grob dadurch angezeigt, dass die Nutzer sich die Mühe machten, sich anzumelden, ein Projekt zu erstellen und ein Video mit dem Tool zu exportieren. Das folgende Diagramm auf Heap zeigt, wie die Nutzer auf Typito als Dienst gestoßen sind und mit der Erstellung von Videos begonnen haben.

Man kann auch deutlich sehen, wie wir einen Fehler gemacht haben, indem wir die Anmeldung der Nutzer in den ersten 2 Monaten nicht genau als Aktion aufgezeichnet haben. Wir haben hier schon sehr früh eine harte Lektion gelernt:

Das Testen Ihrer Instrumente oder des Prozesses der Datenerfassung ist eine der wichtigsten, aber unterschätzten Aufgaben, wenn Sie Ihr Produkt entwickeln. Also protokollieren Sie weniger und protokollieren Sie sie perfekt, wenn Sie anfangen.

Mit einem Tool wie Heap sollte die Protokollierung Ihrer wichtigsten Produktaktionen nicht länger als eine Stunde dauern, und das Testen kann in einem halben Tag abgeschlossen werden, wenn Sie aktiven Verkehr auf Ihrer Website haben.

Der nächste offensichtliche Schritt für uns war, zu erfahren, wie sich die User Journey gestaltet. Einfacher ausgedrückt: Wir wussten, dass unsere Nutzer in der Regel die folgenden Schritte durchlaufen: Nutzer meldet sich an -> erstellt ein Projekt -> exportiert das Projekt. Daher war es für uns sinnvoll, zu erfahren, wie dieser Trichter in den ersten Tagen nach dem Start von Typito aussah. Dank eines Missgeschicks bei der Instrumentierung während der Aufzeichnung des Ereignisses „Benutzer meldet sich an“ konnten wir uns den Trichter erst ab Juni 2017 ansehen, als wir anfingen, alle drei Datenpunkte auf Heap zu haben.

Dieser auf Heap erstellte Trichter gab uns ein einfaches Verständnis dafür, wie die Nutzer zu diesem Zeitpunkt durch die Abfolge der Kernaktionen im Produkt gingen. Wir hatten weder Benchmarks, mit denen wir das vergleichen konnten, noch haben wir tagelang darüber nachgedacht, wie wir diesen Trichter verbessern könnten – das Produkt war zu diesem Zeitpunkt erst halb fertiggestellt. Wir wollten einfach nur wissen, was los war, und Heap hat uns die Antwort leicht gegeben. Meiner Erfahrung nach gibt es eine unvermeidliche Zeitspanne zwischen dem Zeitpunkt, an dem man etwas lernt, und der Entscheidung, wie man es umsetzt. Es ist also am besten, so früh wie möglich zu lernen :).

Hinweis: Hier finden Sie Artikel über die Einrichtung eines Diagramms und eines Trichters auf Heap. Diese Datendarstellungen helfen Ihnen zu verstehen, wie eine Reihe von Aktionen in Ihrem Produkt unabhängig oder nacheinander ausgeführt werden.

Wie uns die rückwirkende Analyse auf Heap geholfen hat

Wie ich im vorherigen Abschnitt erklärt habe, begannen wir unsere Instrumentierung auf Heap mit der Philosophie „weniger ist mehr“. Einer der Gründe, warum wir zuversichtlich waren, diesen Ansatz zu verfolgen, ist das Versprechen von Heap, uns Daten zu zeigen, die wir gar nicht erst protokollieren wollten. Lassen Sie uns mehr über den zentralen USP von Heap erfahren, der Gründern, Vermarktern und Produktverantwortlichen hilft: Rückwirkende Analyse

Wenn Sie das JS-Snippet von Heap auf einer bestimmten Seite Ihrer Website oder Webanwendung hinzufügen, zeichnet es im Wesentlichen alle möglichen Aktionen auf, die der Benutzer auf der Website durchführt, einschließlich Seitenaufrufe, Klicks auf interaktive Elemente wie Schaltflächen (basierend auf CSS-Selektor), Formularübertragungen, Zustandsänderungen in Elementen (basierend auf CSS-Selektor) oder Beginn von Sitzungen. Dies würde im Wesentlichen die meisten Aktionen abdecken, die auf der Client-Seite stattfinden, d. h. wenn Ihre Anwendung im Browser geladen wird. In den meisten Webanwendungen bilden diese Ereignisse eine vom Benutzer durchgeführte Aktion genau ab (z. B. Aufrufen einer Preisseite) oder können im schlimmsten Fall ein vielversprechender Proxy für eine vom Benutzer durchgeführte Aktion sein (z. B. Klicken auf die Schaltfläche „Video herunterladen“ als Proxy für das Ereignis, wenn der Benutzer ein Video heruntergeladen hat). Nun, da ich Ihnen einen Überblick darüber gegeben habe, was Heap auf der Client-Seite tut, möchte ich Ihnen anhand eines Beispiels aus unserer Reise erklären, wie die rückwirkende Analyse Ihnen hilft:

Was ist, wenn ich wissen möchte, wie die Landing Page von Typito funktioniert?

Recap: Gehen wir zurück zu Ende Juni 2017, als es gerade 3 Monate nach dem Start der Typito-Beta war und wir nur 3 benutzerdefinierte Ereignisse protokolliert haben. Anfang Juni stellen wir fest, dass eines dieser 3 Ereignisse nicht korrekt protokolliert wurde und beheben es. Seit dieser Korrektur sind 30 Tage vergangen, und Sie möchten nun wissen, wie Ihre Landing Page abschneidet.

Ich beginne damit, 10 Benutzeraktionen auf der Landing Page aufzulisten, die mir helfen könnten, die Leistung der Landing Page zu quantifizieren. Davon beschränke ich mich auf 3 wichtige Aktionen:
1. Der Benutzer besucht die Landing Page (https://typito.com/create)
2. Der Benutzer klickt auf die Schaltfläche „Get Started“ (primäre Aufforderung zum Handeln, um sich anzumelden)
3. Der Benutzer meldet sich bei Typito an (bereits mit benutzerdefinierten Ereignissen auf Heap protokolliert)

Da Heap bereits Benutzeraktivitäten wie Seitenaufrufe und Schaltflächenklicks speichert, muss ich nur noch die entsprechenden Ereignisse auf der Grundlage der besuchten Seite oder des angeklickten CSS-Selektors definieren. Weitere Details zur Definition dieser Ereignisse finden Sie hier.

Um den CSS-Selektor für die Schaltfläche „Get Started“ auf der Landing Page zu erhalten, bietet mir Heap einen einfach zu verwendenden Event Visualiser.

Zu Ihrer Information, hier ist, wie ich den Event Visualiser verwendet habe, um das Ereignis für den Klick auf den „Get Started“ Button auf der Landing Page zu definieren:

So in ein paar Minuten, Ich definiere die Ereignisse und kann die Konvertierung auf meiner Landing Page überprüfen, ohne 2 dieser 3 Ereignisse manuell zu protokollieren, als ich anfing, das Heap JS-Snippet auf meinen Webanwendungsseiten zu verwenden. Wie genial ist das denn? 🙂

Seit den Beta-Tagen von Typito haben wir festgestellt, dass es super einfach ist, Heap zu verwenden, um das Nutzerverhalten in den verschiedenen Phasen zu analysieren: Akquisition, Aktivierung, Bindung, Weiterempfehlung und Umsatz (AARRR-Framework). Vor einigen Monaten hat Heap einen Bereich auf dem Dashboard mit dem Namen „Suggested Reports“ eingeführt, der Ihnen hilft, wichtige Fragen zu Ihrem Unternehmen zu beantworten, indem er Ihre Abfragen mit Metriken wie Kohortenanalysen, Trichterauswertungen usw. verbindet. Hier erfahren Sie mehr über vorgeschlagene Berichte.

Für ein Startup in der Frühphase, das verstehen will, was in den ersten Tagen nach dem Start passiert, Ich empfehle dringend, ein anderes Analyseprogramm als Google Analytics zu verwenden (das ein großartiges Produkt für die Analyse von Seitenaufrufen und anderen Datenpunkten im Zusammenhang mit einer Webseite / einem Blog / E-Commerce mit einfachem Transaktionsverhalten ist, aber nicht für die Aufzeichnung von Nutzerströmen entwickelt wurde). Von allen Produkten in dieser Kategorie würde ich Ihnen Heap Analytics auf jeden Fall empfehlen, einfach wegen des Wertes, den die rückwirkende Analyse mit sich bringt – sie reduziert die Entscheidungsmüdigkeit und die Zeit, die Sie sonst damit verbringen würden, herauszufinden, was protokolliert werden soll und was nicht. Ich hoffe, dieser Artikel hat einen kurzen Einblick gegeben, wie man als Startup in der Frühphase mit der Datenanalyse umgeht.

Ich hoffe, bald darüber zu schreiben, wie wir Heap jetzt nutzen (mehr als 2 Jahre nach den ersten Tagen). Bitte teilen Sie Ihre Gedanken darüber mit, welche Tools Sie für die Analyse des Benutzerflusses und der Benutzererfahrung in Ihrer App verwendet haben – ich freue mich darauf, zu lernen! 🙂

Dieser Artikel wurde ursprünglich im Typito Blog veröffentlicht.