Produktmetrisches System

Das metrische System verknüpft den Wert des Benutzers, den Geschäftsoutput und teamgesteuerte Aktionen. Beginnen Sie nicht mit den verfügbaren Graphen: Formulieren Sie ein Kausalmodell des Produkts, identifizieren Sie nacheilende und fortschreitende Signale und legen Sie für jede Metrik die Formel, die Quelle und die Interpretationsgrenzen fest.

Warum brauchen wir überhaupt ein metrisches System?

Metriken: Warum sie bauen, nicht nur sammeln

Produktmetriken zeigen das wahre Bild: Was passiert mit den Nutzern, wo Wachstumspunkte und wo Fehler auftreten. Konventionelle Datenerfassung funktioniert nicht. Es funktioniert mit einem systematischen Ansatz: klare Struktur, klare Ziele und regelmäßiges Arbeiten mit Zahlen.

In der Praxis helfen Metriken:

• Wissen, was zu verbessern ist;
• Beweisen Sie Hypothesen durch Zahlen, nicht durch Meinung.
• Gib nicht Illusionen nach wie “es scheint in Ordnung zu sein”.

Beispiel: Ein neues Feature starten

Das neue Chat-Feature im Produkt. Ohne das metrische System sehen Sie nur die Anzahl der Entdeckungen und Fehler. Mit dem System analysieren Sie, wie sich Bindung, Engagement, echtes Wachstum neuer Benutzer auswirken.

Haupttypen von Produktmetriken und -struktur

Führende und nacheilende Metriken

Teilen Sie Metriken in führende und nacheilende Metriken, um schnell zu verstehen, ob zukünftige Verbesserungen möglich sind, und nacheilende Metriken, um das Ergebnis von Veränderungen zu zeigen.

Beispiel:

• Blei: Häufigkeit wiederholter Besuche (wenn sie zunimmt, steigt höchstwahrscheinlich der LTV).
• Lagging: Ein-Nutzer-Einnahmen (LTV), wöchentliche Speicherung.

Klassisches Modell: AARRR und seine Analoga

AARRR: Akquisition, Aktivierung, Aufbewahrung, Überweisung, Umsatz. Geeignet für fast jedes IT-Produkt (weitere Details siehe GrowthHackers AARRR-Modell).

Beispiel für eine mobile Anwendung:

• Erwerb: Wie viele neue Installationen
• Aktivierung: Wie viele Benutzer haben die erste nützliche Aktion erreicht
• Retention: wie viele zurückgegeben für 2-7 Tage
• Empfehlung: Wie viele Freunde haben aus der App angerufen
• Einnahmen: Wie viel Geld haben Sie bezahlt?

Wenn Sie Ihr eigenes Framework benötigen, schauen Sie sich die Optionen an: HEART (Google), Pirate Metrics, GameLoft Model.

Wie man ein metrisches System aufbaut: 4 Schritte

1. Festlegung der Ziele des Produkts

Was soll sich am Produkt ändern? Beispiel: Erhöhen Sie die Häufigkeit von Einkäufen, halten Sie Neulinge länger als eine Woche, bringen Sie sie zur Rückzahlung. Ohne ein Ziel werden Metriken zu Chaos.

2. Formulierung von Schlüsselmetriken

Ich habe die Zahlen hervorgehoben, die Teams tatsächlich beeinflussen können, wie die Conversion-Rate, die durchschnittliche Benutzerüberprüfung, der Prozentsatz der Benutzer, die am Tag 3 zurückgekehrt sind.

3. Aufbau einer Kette von Gliedern

Verknüpfen Sie Metriken mit System: Wie wirkt sich die Veränderung auf andere aus? Wenn Sie die Aktivierung erhöhen, was passiert mit der Speicherung? Wenn Sie die Speicherung verbessern, wie wirkt sich das auf die Einnahmen aus?

4. Versuche einrichten

Identifizieren Sie, welche Metriken sich von Experimenten (Erfolgsmetriken) zu Schutzbahnmetriken ändern sollten, z. B. eine Empfehlung, die Sie sehen, wenn das Engagement zunimmt, aber stellen Sie sicher, dass die Beschwerden nicht wachsen.

Metriken für Experimente und Entscheidungsfindung

Hypothesenmetriken: Was kann und was nicht gemessen werden kann

Machen Sie deutlich, welche Zahl das Experiment ändern soll, der Fehler besteht darin, das Feature auszuführen und auf das “Wachstum von allem” zu warten, um mit spezifischen, variablen und messbaren Metriken zu arbeiten.

Beispiel: Testen einer neuen Onboarding-Funktion

• Ziel ist es, die Conversion der ersten Session auf Registrierung um 8% zu erhöhen.
• Gemessen: Umwandlung, Geschwindigkeit des Durchgangs, der Anteil der abgefallenen
• Guardrail: Anzahl der Beschwerden wächst nicht

Bewertung der Ergebnisse und Entscheidungsfindung

Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Systemkarte der Metriken, treffen Sie Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger, nachhaltiger Veränderungen und zufällige Sprünge ohne Änderungen sind ein Grund, tiefer zu graben.

Häufige Fehler und Anti-Muster

Zu viele operative und Vanity-Metriken

Es ist üblich: Komplizieren Sie das System, ziehen Sie das Team hinter die “schönen Zahlen”, die keine Steigerung der Geschäftsergebnisse geben.

Beispiel: Likes/Shares in B2B zu Umsatz zu folgen ist sinnlos ohne Verbindung zum Verkauf.

Befolgen Sie nicht die grundlegenden Metriken in Experimenten

Klassisch: Eine Metrik steigt um eine andere Metrik, wie Push-Benachrichtigungen erhöhen DAUs, aber erhöhen Abwanderung, fügen Sie keine neuen Experimente hinzu, bis Sie die Risiken auf Leitplankenmetriken analysiert haben.

Nicht aktualisieren des Systems nach Änderungen

Geschäftsveränderungen, Metriken bleiben gleich, Sie verlieren so schnell die Kontrolle, und Investitionen in Analysen zahlen sich nicht mehr aus und überprüfen die Relevanz der wichtigsten Metriken mindestens einmal im Quartal.

Wo zu studieren und suchen Benchmarks

Für eine eingehende Studie:

• Amplitude Guide: Product Metrics
• Google HEART Framework erklärt

Offene Dashboards mit Benchmarks sind für mobile Apps und E-Commerce leichter zu finden. Es gibt keine universellen Nummern: Schauen Sie sich vergleichbare Unternehmen an, verwenden Sie Benchmark-Sammlungen in Amplitude.

FAQ

**1 Was tun, wenn die Metrik zu viel ist? Bewahren Sie nur diejenigen auf, die wirklich vom Team beeinflusst sind und die Geschäftsziele beeinflussen, und bewahren Sie den Rest in Archiven oder als Referenzen auf.

Wie schnell wissen Sie, dass Experimente wichtige Metriken verbessern? Sehen Sie sich die Systemverbindung der Metriken an. Zuerst suchen Sie nach Änderungen in den führenden Metriken, dann schauen Sie sich die endgültigen Metriken an.

Wann sollte man die Struktur oder den Satz von Metriken ändern? Wenn Sie Ihre Strategie, Ihren Kernproduktzyklus ändern, neue Benutzersegmente erhalten und mindestens einmal im Quartal die Relevanz überprüfen müssen.

Wie unterscheidet man Vanity-Metriken von echten Metriken? Vanity ist ein schönes Bild, aber es hat nichts mit dem Geschäftswachstum zu tun: Anmeldekonvertierungen, Rückkaufraten, LTVs sind echte Metriken; chers, likes, Gesamtzeit in der App sind oft nur Hintergrund.

5. Wo finden Sie gute Beispiele und Best Practices? Nützliche Primär- und Praxisquellen sind Amplitude, Mixpanel, Google, Atlassian, Product School, Mind the Product und die NNGroup-Bibliothek.

6 Wie kann man ein metrisches System für ein komplexes Produkt mit mehreren Zielgruppen einführen? Identifizieren Sie Schlüsselsegmente. Definieren Sie für jedes Ihre Ziele und Metriken und verknüpfen Sie sie mit einer gemeinsamen Business Impact Map.