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Product KPIs und Metriken

Webinar - GFU Cyrus AG

Die Teilnehmenden erlernen die Auswahl und Definition der relevantesten Kennzahlen für ihre Produkte. Ziel ist es, ein aussagekräftiges Monitoring-System aufzubauen, das über reine Eitelkeitsmetriken hinausgeht und Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge im Nutzerverhalten transparent macht.
Termin Ort Preis*
24.08.2026- 25.08.2026 online 1.713,60 €
24.08.2026- 25.08.2026 Köln 1.713,60 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 1. Grundlagen der Produktmetriken
    • Metriken vs. KPIs: Definition und Abgrenzung von Leistungskennzahlen zu reinen Messwerten.
    • Gefahren von Vanity Metrics: Warum hohe Downloadzahlen oder Seitenaufrufe oft blenden und wie man echten Erfolg misst.
    • Qualitative vs. Quantitative Daten: Die Kombination aus dem Was (Daten) und dem Warum (Nutzerfeedback).

  • 2. Der North Star und Metrik-Hierarchien
    • North Star Metric (NSM): Identifikation der einen Kennzahl, die den Kernnutzen des Produkts für den Kunden widerspiegelt.
    • Input- und Output-Metriken: Konstruktion von Treibermodellen, um zu verstehen, welche Hebel die NSM beeinflussen.
    • Alignment: Synchronisation der Produktmetriken mit den OKRs (Objectives and Key Results) des Unternehmens.

  • 3. Pirate Metrics (AARRR) im Detail
    • Acquisition & Activation: Messung des ersten Nutzerkontakts und des Aha-Moments.
    • Retention: Die wichtigste Metrik für nachhaltiges Wachstum - Analyse von Kohorten und Abwanderungsraten (Churn).
    • Referral & Revenue: Quantifizierung von Empfehlungsraten und der Monetarisierung des Nutzerwerts.

  • 4. Engagement- und Verhaltensmetriken
    • Stickiness: Berechnung der Bindungsintensität (z. B. Verhältnis von täglich zu monatlich aktiven Nutzern).
    • Feature Adoption: Analyse, welche Funktionen tatsächlich genutzt werden und welche das Produkt unnötig komplex machen.
    • Time to Value: Messung der Zeit, die ein Nutzer benötigt, um sein primäres Ziel im Produkt zu erreichen.

  • 5. Wirtschaftliche Kennzahlen (Business KPIs)
    • Customer Acquisition Cost (CAC): Berechnung der Kosten für die Gewinnung eines neuen Kunden.
    • Customer Lifetime Value (CLV): Prognose des Gesamtwerts eines Kunden über die gesamte Beziehungsdauer.
    • Payback Period: Ermittlung des Zeitpunkts, ab dem ein Nutzer profitabel wird.

  • 6. Datenvisualisierung und Dashboards
    • Storytelling mit Daten: Aufbau von Dashboards, die komplexe Sachverhalte für Stakeholder intuitiv verständlich machen.
    • Tool-Landschaft: Überblick über Analyse-Werkzeuge (z. B. Mixpanel, Amplitude, Google Analytics) und deren Einsatzbereiche.
    • Frequenz und Reporting: Festlegung von Berichtsintervallen für verschiedene Zielgruppen (Team, Management, Board).

  • 7. Experimentieren und A/B-Testing
    • Hypothesenbasierte Optimierung: Ableitung von Test-Szenarien aus auffälligen Datenmustern.
    • Statistische Signifikanz: Verstehen, wann ein Testergebnis belastbar ist und wann der Zufall eine Rolle spielt.
    • Lernschleifen: Dokumentation und Skalierung von Erkenntnissen aus gewonnenen (und verlorenen) Tests.

  • 8. Die Praxis-Werkstatt: Der Metrik-Audit
    • Fallsimulation: Entwicklung eines Metrik-Baums für ein fiktives oder reales Produktbeispiel.
    • Fehlersuche: Identifikation von logischen Brüchen in bestehenden Kennzahlensystemen der Teilnehmenden.
    • Transferplan: Erstellung einer Roadmap für die Implementierung einer datengestützten Monitoring-Routine im eigenen Team.




Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
  • Product Owner und Produktmanager: Die ihre Produkte nicht nur verwalten, sondern auf Basis harter Fakten optimieren wollen.
  • Data Analysten im Produktumfeld: Akteure, die eine engere Verzahnung ihrer Analysen mit strategischen Produktentscheidungen suchen.
  • Gründer und Start-up-Verantwortliche: Personen, die für Investorenrunden und Skalierung klare Traktionsnachweise benötigen.
  • Marketing- und Growth-Manager: Fachkräfte, die den gesamten Funnel von der Akquise bis zur Kundenbindung (Retention) verstehen müssen.
  • Führungskräfte in Digitalunternehmen: Die die Performance verschiedener Produktlinien objektiv vergleichen und steuern wollen.



Seminarkennung:
R102742
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