Datengesteuerte Entscheidungen meistern: Der Schlüssel zum erfolgreichen Experimentieren mit Produkten

Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie sind ein Product Manager und stehen an der Kreuzung von Bauchgefühl und kalten, harten Daten.

Auf der einen Seite steht Ihre Intuition, die Ihnen nichts darüber verrät, was Ihre Kunden wirklich wollen. Auf der anderen Seite ein Berg von Tabellen, Diagrammen und Benutzer-Feedback-Formularen, die sagen: "Hören Sie auf mich, ich bin die Wissenschaft!"

Begrüßen Sie die datengestützte Entscheidungsfindung. Im Lebenszyklus der Produktentwicklung spielen A/B-Testing und statistische Signifikanz eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung von Produktstrategien.

Aber hier ist eine Frage: Wenn datengestützte Entscheidungen so wirkungsvoll sind, warum tun sich dann so viele Teams immer noch schwer, strategische Entscheidungen zu treffen? Warum versuchen wir verzweifelt, den Sinn unserer Dashboards zur Datenanalyse zu verstehen?

Lassen Sie uns eintauchen und die Antwort herausfinden, wie Sie fundierte Entscheidungen treffen können. Bevor Sie fragen: Es geht nicht nur um Zahlen, Leute.

Der datengesteuerte Traum (und warum er Sie nachts wach hält)

Das Wichtigste zuerst: Was genau sind datengesteuerte Entscheidungen?

In der Theorie ist der Entscheidungsprozess ganz einfach. Auf die Datenerfassung folgt die Datenanalyse, so dass Sie diese Datensätze und verwertbaren Erkenntnisse als Grundlage für Ihre Geschäftsentscheidungen nutzen können. Einfach, oder?

Falsch.

In der Praxis sieht es für Entscheidungsträger ein wenig anders aus.

Nehmen Sie zum Beispiel den intelligenten Preisgestaltungsalgorithmus von Airbnb. Er verwendet Daten, um automatisch den perfekten Preis für Ihre Vermietung festzulegen. Aber wenn Sie genauer hinsehen, werden Sie feststellen, dass er alles berücksichtigen muss, von lokalen Ereignissen bis hin zu Wettermustern.

Er ist also nicht perfekt. Fragen Sie einfach jeden Gastgeber, der sein Haus während des Super Bowl-Wochenendes versehentlich für 1 $ pro Nacht vermietet hat.

Die Wahrheit ist, dass es schwer ist, die Initiative zu ergreifen, um die richtigen Daten zu erhalten und bessere Entscheidungen zu treffen. Hier ist der Grund dafür:

• Datenflut: Wir haben zu viele Daten, aber kaum Datenquellen, die das Erlebnis der Kunden beeinflussen. Es ist schwer, sein eigenes Boot zu schwimmen, wenn man über dasselbe alte Boot spricht. Deshalb ist es wichtig zu verstehen, welche Elemente der Daten für Ihren Zweck nützlich sind.
• Analyse-Lähmung: Bei so vielen Daten ist die Versuchung groß, immer weiter zu analysieren... und zu analysieren... und zu analysieren. Ehe Sie sich versehen, haben Ihre Konkurrenten drei neue Funktionen eingeführt, während Sie immer noch über die statistische Signifikanz Ihres neuesten Tests zur Farbe der Schaltflächen debattieren.
• Der menschliche Faktor: Wir sind (noch) keine Roboter. Unsere Gehirne sind mit Vorurteilen verdrahtet, und manchmal sehen wir in den Daten das, was wir sehen wollen. Es ist wie beim Betrachten von Wolken - wenn Sie lange genug hinstarren, werden Sie wahrscheinlich das sehen, was Sie sich vorstellen.

Der Schlüssel liegt in der Balance zwischen Datenvisualisierung und Kreativität. Um die Macht des datengesteuerten Experimentierens zu verstehen, werfen wir einen Blick auf Googles berühmtes Experiment mit den 41 Blautönen.

Quelle: Insights4print

Im Jahr 2009 testeten Datenwissenschaftler bei Google 41 leicht unterschiedliche Blautöne für die Links in den Suchergebnissen, wobei jeder Farbton bei etwa 2,5 % der Nutzer angezeigt wurde.

Die Hypothese? Verschiedene Blautöne könnten das User Engagement und die Click-Through-Rate beeinflussen.

Die Ergebnisse waren überraschend. Die Gewinnerfarbe steigerte die jährlichen Werbeeinnahmen um 200 Millionen Dollar.

Dieses Experiment war jedoch nicht unumstritten. Es zeigte, dass selbst kleine Änderungen erhebliche Auswirkungen haben können. Es warf aber auch Fragen über das Gleichgewicht zwischen Daten und Intuition beim Design auf. Insgesamt sollten Kundendaten wertvolle Erkenntnisse liefern und nicht die menschliche Kreativität und Intuition im Designprozess ersetzen.

Der Zyklus des datengesteuerten Experimentierens

Lassen Sie uns nun über das Experimentieren mit Produkten in datengesteuerten Unternehmen sprechen. Dabei handelt es sich um den Prozess des Testens von Ideen, Funktionen und Designs, um zu sehen, was tatsächlich funktioniert.

Aber hier stoßen die Teams oft auf eine Mauer:

1. Hypothesenbildung

Prognosen zu erstellen und eine gute Hypothese aufzustellen ist schwierig, vor allem, wenn Sie sie vor den Interessengruppen präsentieren. Jeder hat eine Meinung, aber niemand ist sich sicher, ob sie richtig ist. "Ich stelle die Hypothese auf, dass das Hinzufügen von Glitzer zu unserem App-Symbol das User Engagement um 1000% steigern wird!" (Oder wird es ✨)

Hier ist, was helfen wird:

• Bei der Business Intelligence geht es darum, mit Ihren Produktzielen und den Schmerzpunkten der Nutzer zu beginnen.
• Verwenden Sie die SMART-Kriterien: Spezifisch, Messbar, Erreichbar, Relevant und Zeitgebunden.
• Nutzen Sie datengestützte Erkenntnisse, um Ihre Hypothese in einem "Wenn...dann..."-Format zu formulieren.

Quelle: Tatsächlich

Beispiel: Wenn wir den Checkout-Prozess vereinfachen, indem wir ihn von 5 auf 3 Schritte reduzieren, könnten wir im nächsten Monat einen Anstieg der abgeschlossenen Käufe um 5-10% verzeichnen.

2. Entwurf eines Experiments

Um ein sauberes Experiment zu entwerfen, müssen Sie zahlreiche Variablen kontrollieren. So geht's:

• Definieren Sie Ihre unabhängigen und abhängigen Variablen klar.
• Verwenden Sie Kontrollgruppen, um die Auswirkungen Ihrer Änderungen zu isolieren.
• Berücksichtigen Sie mögliche Störfaktoren und planen Sie, wie Sie diese abmildern können.
• Verwenden Sie Feature Flags, um Funktionen ohne Risiken zu liefern.

3. Analyse und Interpretation

Es ist leicht, falsche Schlüsse zu ziehen, insbesondere bei begrenzten Daten. Hier erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von Datenkenntnissen die Ergebnisse besser analysieren können:

• Schauen Sie nicht nur auf die Zahlen, sondern auch auf die Datenqualität.
• Achten Sie auf falsch positive und negative Ergebnisse. Führen Sie Folgeexperimente durch, um die Ergebnisse zu bestätigen.
• Verwenden Sie Visualisierungstools, um Trends und Muster in Ihren Daten zu erkennen.
• Bauen Sie eine Experimentierkultur auf, in der es für Teammitglieder in Ordnung ist, sich zu irren - das Ziel ist es zu lernen, nicht immer Recht zu haben.

Gehen Sie beim Experimentieren iterativ vor, anstatt sich auf Ihr Bauchgefühl zu verlassen. Beginnen Sie mit kleinen, überschaubaren Tests, verfeinern Sie Ihre Methoden kontinuierlich auf der Grundlage der Ergebnisse und gehen Sie nach und nach komplexere Hypothesen an, wenn die Kompetenz Ihres Teams wächst.

Fünf Beispiele dafür, wie Daten die Leistung von Metriken verbessern

Datengestützte Entscheidungsfindung kann sich direkt auf Ihre Leistungskennzahlen auswirken.

Netflix zum Beispiel analysiert Sehgewohnheiten, Suchverläufe und Nutzerbewertungen, um Empfehlungen auszusprechen, die Erstellung von Inhalten zu steuern und die Bereitstellung von Diensten zu optimieren.

Quelle: AIM Forschung

Mithilfe dieses datengesteuerten Ansatzes empfiehlt Netflix nicht nur Inhalte, sondern sagt auch erfolgreiche Showkonzepte voraus. Außerdem kann Netflix die Kundenabwanderung vorhersagen und proaktive Maßnahmen ergreifen, um gefährdete Abonnenten zu halten.

Der Erfolg von Netflix zeigt, wie Daten zu Verbesserungen bei verschiedenen Leistungskennzahlen führen können. Hier sind fünf Schlüsselbereiche, in denen Sie Daten nutzen können, um die Unternehmensleistung deutlich zu verbessern:

1. Conversion Raten: Durch die Analyse der Benutzerpräferenzen können Sie die Ansprache auf der Website personalisieren, was dazu führen kann, dass mehr Benutzer das kaufen, was Sie verkaufen. Zum Beispiel konnte ClassPass durch den Test eines neuen Website-Designs die Anmeldequote um 10 % steigern.
2. User Engagement: Daten können Aufschluss darüber geben, mit welchen Funktionen oder Inhalten die Benutzer am meisten interagieren, so dass Sie ein ansprechenderes Erlebnis schaffen können. Brooks testete die folgende Nachricht und erhielt mehr Bestellungen. 88% der Kunden sagten, dass sie das Angebot des Kundendienstes zu helfen zu schätzen wussten.
3. Customer Lifetime Value (CLV): Indem Sie Risikokunden identifizieren, können Sie sich bei Ihren Key Performance Indicators (KPIs) darauf konzentrieren, personalisierte Erlebnisse zu schaffen und die Kundenbindungsraten zu verbessern.
4. Produktentwicklung: Benutzerfeedback kann in Produktverbesserungen und die Entwicklung neuer Funktionen einfließen, so dass Sie Produkte entsprechend den Kundenbedürfnissen entwickeln können. Sehen Sie, wie DocuSign die Geschwindigkeit des Experimentierens durch die Vereinfachung des datengesteuerten Entscheidungsprozesses beschleunigt hat.
5. Checkout-Rate: Anhand von Analysedaten können Sie Abbruchpunkte identifizieren oder Ihren Checkout-Ablauf mit dem anderer Sites vergleichen, um zu verstehen, warum Shopper den Einkaufswagen verlassen. Auf diese Weise konnte Hunter Engineering mithilfe von maschinellem Lernen die monatlichen Bestellungen um 20% steigern.

Das datengesteuerte gelobte Land: Sind wir schon da?

Die datengesteuerte Entscheidungsfindung bietet zwar ein immenses Potenzial, aber das Datenmanagement ist nicht ohne Tücken. Hier sind die Vorteile der datengesteuerten Entscheidungsfindung und wie Sie die Fallstricke umgehen können:

• Fangen Sie klein an und denken Sie groß: Beginnen Sie mit gezielten Experimenten, die schnelle Erfolge bringen. Bauen Sie eine Dynamik auf, gewinnen Sie Vertrauen in den Prozess, und beginnen Sie dann mit komplexen Experimenten.
• Vermeiden Sie P-Hacking: BeimP-Hacking geht es darum, die Datenanalyse zu manipulieren, um eine statistische Signifikanz zu erzeugen, die in Wirklichkeit nicht existiert. Die Versuchung, relevante Daten zu manipulieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, ist groß. Fördern Sie eine Kultur, in der die Integrität des Experiments wichtiger ist als "positive" Ergebnisse.
• Gehen Sie mit widersprüchlichen Daten um: Wenn Daten in unterschiedliche Richtungen weisen, widerstehen Sie dem Drang, sich die Rosinen herauszupicken. Graben Sie stattdessen tiefer, um die zugrunde liegenden Faktoren zu verstehen, die den Konflikt verursachen.
• Fördern Sie eine datengesteuerte Kultur: Erlauben Sie Ihrem Team, Fragen zu stellen, Annahmen in Frage zu stellen und sich damit abzufinden, im Unrecht zu sein. Booking dot com zum Beispiel hat sein Experimentieren demokratisiert und allen Teams die Möglichkeit gegeben, Experimente zu erstellen und durchzuführen.
• Verwenden Sie die richtigen Tools: Feature Management-Tools können Ihnen helfen, Feature-Rollouts zu kontrollieren, Benutzer zu segmentieren und Daten effizient zu sammeln.
• Sorgen Sie für statistische Signifikanz: Eine der größten Herausforderungen beim Experimentieren ist das Erreichen einer statistischen Signifikanz, insbesondere bei kleineren Stichprobengrößen. Booking.com stand vor dieser Herausforderung, als es mit seiner Experimentierplattform experimentierte. Da nur etwa 1000 Experimente parallel laufen, mussten sie ihre "Meta-Experimente" sorgfältig planen, um eine ausreichende statistische Aussagekraft zu gewährleisten. Sie wählten Interventionen mit potenziell großen Effekten und führten Experimente über längere Zeiträume durch, um die begrenzte Stichprobengröße zu überwinden.

Am häufigsten verwendete Funktionen für das Feature Management

Feature Management ist entscheidend für eine sichere, kontrollierte und datengesteuerte Produktbereitstellung. Hier finden Sie einige der am häufigsten verwendeten Funktionen für das Feature Management, mit denen Sie die Kundenzufriedenheit verbessern können:

• Verwenden Sie Feature Flags, um Features ein- oder auszuschalten, ohne neuen Code in Echtzeit zu implementieren.
• Verwenden Sie Gradual Rollouts, um Funktionen für einen kleinen Prozentsatz von Benutzern freizugeben und die Verbreitung allmählich zu erhöhen und so die Risiken zu minimieren.
• Verwenden Sie Targeting, um Funktionen nur bestimmten Nutzersegmenten zugänglich zu machen, z.B. Beta-Testern, Premium-Kunden oder Nutzern in bestimmten geografischen Regionen.
• Verwenden Sie multivariate Tests, um verschiedene Versionen einer Funktion zu vergleichen und festzustellen, welche Version in Bezug auf die wichtigsten Kennzahlen besser abschneidet.
• Verwenden Sie Canary Releases, um Änderungen an eine kleine Gruppe von Benutzern weiterzugeben und vor einer breiteren Veröffentlichung auf Probleme zu testen.
• Verwenden Sie Kill Switches, um eine Funktion schnell zu deaktivieren, wenn Probleme auftreten, und so die Auswirkungen von Fehlern oder Leistungsproblemen zu minimieren.

Das Ziel besteht nicht nur darin, den Markttrends zu folgen und Funktionen schneller bereitzustellen, sondern die richtigen Funktionen zu liefern, die die Kundenbedürfnisse wirklich erfüllen und den Geschäftswert steigern.

Datengesteuert, nicht datenverliebt

Die Quintessenz ist, dass es bei der Beherrschung datengesteuerter Entscheidungen zur Beeinflussung des Kundenverhaltens nicht darum geht, alle Antworten zu haben. Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, bereit zu sein, aus Fehlern zu lernen und den goldenen Mittelweg zwischen Daten und Intuition zu finden. Das ist es, was Ihnen hilft, Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Wenn Sie sich also das nächste Mal fragen, ob Sie den Zahlen vertrauen oder auf Ihr Bauchgefühl hören sollen, sollten Sie Folgendes wissen: Die besten Produktentscheidungen sind oft eine gelungene Kombination aus beidem.

Sind Sie bereit, tiefer einzutauchen? Schauen Sie sich diesen umfassenden Leitfaden zum Experimentieren mit Produkten an.