Analysefunktionen: Wie wichtig eine gute Benutzererfahrung für Anwendungen ist

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Die Integration von Analysefunktionen in Anwendungen lohnt sich. So zeigt eine Umfrage von Product-Led Alliance unter Produktentwicklern, dass bereits 55 Prozent Analysefunktionen in Produkte und Anwendungen einbetten.

• Laut der Umfrage von Product-Led Alliance liegen die Hindernisse bei der Einbettung von Analysefunktionen in begrenzten Budgets (47 Prozent), lange Einführungszeiten und die Herausforderung, nach der Markteinführung mit den Funktionsanforderungen Schritt zu halten (jeweils 39 Prozent).

• Die Benutzererfahrung für eingebettete Analysefunktionen ist wichtiger denn je, bestätigen 53 Prozent der Befragten. Fast 80 Prozent der Befragten hält außerdem eine bessere Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen für erforderlich.

• Produkte und Anwendungen mit eingebetteten Analysefunktionen sorgen für ein 60 Prozent höheres Engagement und 57 Prozent mehr Umsatz.

Eine neue Studie zu Embedded Analytics von Product-Led Alliance in Kooperation mit ThoughtSpot zeigt, dass die Einbettung von benutzerfreundlichen Analysefunktionen vielfachen Mehrwert bietet, wie eine verbesserte Kundenzufriedenheit, stärkere Nutzung, gesteigerte Kapitalrendite und mehr Innovationen. Erfolgreiche Unternehmen setzen auf Software, Anwendungen und Dienstleistungen, die Daten nicht nur im Hintergrund nutzen, sondern vermehrt auch den Anwendern Dateneinblicke ermöglichen.

In-App-Datenexploration wird zunehmend zum Muss für B2B- und B2C-Anwendungen. Zwar ist die Einbettung von Analysefunktionen nicht neu, aber der Umfang, in dem Endnutzer selbst die Daten analysieren, ist gestiegen. Unternehmen kennen den Wert ihrer Daten. Etwas mehr als die Hälfte der befragten Produktentwickler (55 Prozent) gab an, eingebettete Analysefunktionen in ihren Produkten anzubieten. Von diesen haben 57 Prozent eine direkte Auswirkung auf den Umsatz feststellen können.

Hindernisse bei der Einbettung von Analysefunktionen

Trotz der Vorteile eingebetteter Analysefunktionen ist dies nach wie vor kostspielig und schwierig. Fast die Hälfte (47 Prozent) der Befragten hindern begrenzte Budgets an der Einführung einer eingebetteten Analyselösung, 39 Prozent sind besorgt über lange Einführungszeiten. Und 39 Prozent sehen eine Herausforderung darin, nach der Markteinführung das Angebot zu warten und mit den Funktionsanforderungen Schritt zu halten. Hinzu kommen die niedrigen Adaptionsraten vieler schwer zu bedienender Legacy-Systeme. Mehr als die Hälfe der Befragten (53 Prozent) gab an, dass die Benutzererfahrung für eingebettete Analyselösungen wichtiger denn je ist. Fast 80 Prozent der Befragten hält eine bessere Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen für erforderlich und mehr als die Hälfte findet, dass Nutzer die Daten selbst analysieren können sollten.

Benutzererfahrung muss über die Anwendung hinausgehen

Nahezu zwei Drittel der befragten Produktentwickler wiesen auf die Notwendigkeit der Operationalisierung hin, indem gewonnene Erkenntnisse aus den Daten einer Anwendung in andere Arbeitsabläufe eingespeist werden. Weniger als ein Drittel der Befragten macht dies tatsächlich. Für die Datenarchitektur bietet ein moderner, Cloud-basierter Daten-Stack viel Potenzial, um Daten und Analysen besser zu erschließen. So stuften 65 Prozent der Befragten Analysetools als die wichtigste Komponente des modernen Daten-Stacks ein und 73 Prozent planen in diesem Bereich umfangreiche Investitionen.

„Die Studie zeigt deutlich, dass sich die Regeln für die Produktentwicklung geändert haben. Heutzutage ist die Benutzererfahrung von eingebetteten Analysefunktionen entscheidend für den langfristigen Erfolg von Anwendungen. ‘Software eats the World’ war gestern, heute heißt es "Data eats the World’" Unternehmen kommen nicht umhin, darüber nachzudenken, wie sie diese Daten den Endbenutzern zur Verfügung stellen können“, erklärt Sumeet Arora, Chief Development Officer bei ThoughtSpot.

ThoughtSpot ist Anbieter einer einfach zu bedienenden Analyseplattform. Mit ihr können Anwender dank natürlicher Sprache und KI Dateneinblicke gewinnen und die neuesten Innovationen des Cloud-Daten-Ökosystems nutzen. Unternehmen können die Leistung ihres Modern Data Stacks in die Hände der Mitarbeiter legen, den Wert ihrer Daten auf Partner und Kunden ausweiten und ganze Geschäftsprozesse automatisieren. (sg)

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