Wenn Sie dies lesen, verfolgen Sie wahrscheinlich bereits jeden Tag Ihre Produktdaten. Sie sehen, wie Nutzer mit Ihren Features interagieren und welche sie am meisten nutzen. Aber verwandeln Sie diese Daten wirklich in klare, nützliche Erkenntnisse?
Die meisten Teams verlassen sich auf allgemeine Analysetools als grundlegende Query-Schnittstelle. Sie könnten sogar Daten an Segment senden, um sie teamübergreifend zu teilen. Aber Rohdaten allein sind schwer umsetzbar und schwierig über Ihre Datenanalysten hinaus zu skalieren.
Warum Ihre vorhandenen Produktdaten mehr Kontext benötigen
Rohdaten sind gut für tiefgehende Analysen. Aber wenn Sie schnelle Entscheidungen benötigen, reicht es nicht aus. Stellen Sie sich einen Kreditgeber vor, der jedes Mal Ihre gesamte Kredithistorie durchsieht, wenn Sie einen Kredit beantragen. Es würde ewig dauern und wahrscheinlich Kreditgeber abschrecken.
Hier ist ein Ausschnitt aus rohen Kreditdaten:
- Januar 2010: Kreditkarte eröffnet
- Mai 2010: Autokredit ausgegeben – Hauptsumme 13.500 €
- Juni 2011: Verspätete Zahlung für Autokredit
- Juli 2012: Hypothek beantragt
- August 2012: Verspätete Zahlung für Autokredit
- Februar 2013: Zweite Kreditkarte eröffnet
- Februar 2014: Kreditlimit erweitert
- Mai 2014: Autokredit vollständig abbezahlt
- Mai 2014: Hypothek ausgegeben – Hauptsumme 159.400 €
- Juli 2014: Kreditkartensaldo vollständig bezahlt
- Dezember 2015: 90-Tage-Zahlungsverzug bei Hypothek
Würden Sie auf einen Blick wissen, ob dieser Kreditnehmer ein hohes oder niedriges Risiko darstellt? Was, wenn die meisten Kreditnehmer über fünf Jahre sechs verspätete Zahlungen haben? Oder wenn 8% null verspätete Zahlungen haben? Oder wenn diese Person in den unteren 25% nach Länge der Kredithistorie fällt? Ohne Kontext können Sie es nicht sagen.
Deshalb gibt es Kredit-Scores. Sie gewichten Zahlungshistorie, Gesamtverschuldung und andere Faktoren und geben dann eine einzelne Zahl von 300 bis 850 aus. Dieser Score macht es jedem Kreditgeber leicht, in Sekunden zu entscheiden.
Kontext zu Ihren Produktdaten hinzufügen
Sie benötigen dieselbe Klarheit für Ihre Produktmetriken. Ein sauberer Engagement-Score gibt jedem Nutzer und Account eine klare, vergleichbare Zahl. Dann kann jedes Team ihn nutzen:
- Sales bei der Bewertung von Trial-Leads helfen.
- Marketing ermöglichen, Botschaften an Engagement-Level anzupassen.
- Customer Success bei Upsells, Verlängerungen und Risiken anleiten.
- Den Vorstand darüber informieren, wo als nächstes investiert werden soll.
Mit Kontext werden Ihre Daten zur Grundlage für bessere Entscheidungen und schnelleres Handeln.
Wie Accoil Engagement-Scoring handhabt
Accoil ist gebaut, um Produkt-Engagement so zu bewerten, wie Kredit-Scores Kreditnehmer bewerten. Sie wählen Ihre Schlüssel-Events aus und weisen Gewichtungen basierend auf ihrer Auswirkung zu. Accoil verarbeitet dann Ihre rohen Event-Daten und gibt einen normalisierten Score von 1–100 zurück.
Sie sehen Engagement-Scores für:
- Jeden aktiven Nutzer
- Jeden Kunden-Account
- Einzelne Produktfeatures
- Benutzerdefinierte Segmente
- Allgemeine Engagement-Trends im Laufe der Zeit
Diese Scores machen es jedem leicht – von Gründern über Produktmanager bis hin zu Customer Success-Teams – dieselbe Sprache zu sprechen und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
Bringen Sie Ihre Produktdaten auf die nächste Stufe
Lassen Sie sich nicht von Rohdaten ausbremsen. Geben Sie Ihren Metriken den Kontext, den sie benötigen. Wenn Ihre gesamte Organisation mit klaren, umsetzbaren Scores arbeitet, treffen Sie schneller klügere Entscheidungen und halten Ihre Produkt-Dynamik stark.
