Warum Daten nicht reichen: Von Metriken, A/B-Tests und echtem Produkterfolg

„Wir messen Produkterfolg.“ – das war unser Ausgangspunkt.

Mit einer neuen browserbasierten UI wollten wir datengetrieben entwickeln: klare Metriken, bessere Entscheidungen, messbarer Erfolg. Doch schnell wurde klar: Klickzahlen, Dashboards und selbst A/B-Tests liefern oft scheinbar klare Ergebnisse – ohne zu zeigen, ob wir Nutzerverhalten sinnvoll verändern.

Ich zeige anhand konkreter Beispiele, warum Metriken und A/B-Tests oft in die Irre führen, wie wir quantitative Daten mit UX-Insights kombinieren, Hypothesen überprüfen und Erfolgsmetriken definieren, die echten Nutzer- und Business-Impact messen.

Messen wir wirklich, was zählt – oder nur das, was leicht messbar ist?

Vorkenntnisse

• Grundverständnis von Datenanalyse und Metriken (z. B. Nutzungs- und Erfolgsmetriken, A/B-Testing) ist hilfreich.
  
• Erfahrung in der Produktentwicklung oder im Umgang mit Nutzerdaten von Vorteil, aber keine Voraussetzung.
  
• Der Vortrag ist sowohl für Data Professionals als auch für Produktteams geeignet.

Lernziele

Teilnehmende lernen,

• die Grenzen klassischer Metriken und A/B-Tests zu erkennen und Daten im richtigen Kontext zu interpretieren
  
• zu verstehen, wie quantitative Daten mit qualitativen UX-Insights kombiniert werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Hypothesen zu überprüfen und Erfolgsmetriken zu definieren, die echten Nutzer- und Business-Impact messen.