Fragen Sie ein Produktteam, wie das Onboarding läuft, und Sie bekommen meist eine von zwei Antworten: ein Schulterzucken oder ein Dashboard. Auf dem Dashboard stehen zwanzig Zahlen. Registrierungen, Logins, Sitzungen, DAU, Tour-Aufrufe, NPS, ein Funnel-Diagramm mit sechs Schritten. Alle werfen im Montagsmeeting einen Blick darauf, niemand hat deswegen in den letzten sechs Monaten eine Entscheidung geändert, und die eine Zahl, die wirklich gezählt hätte, nämlich wo genau neue Nutzer hängen bleiben, steht gar nicht drauf.
Das Problem ist nicht das Messen, sondern die Auswahl. User-Onboarding-Metriken sind nur dann nützlich, wenn jede an eine Entscheidung gekoppelt ist: Wenn diese Zahl sinkt, schauen wir uns jenes an; wenn sie steigt, machen wir mehr davon. Ein Dutzend solcher Zahlen, angeordnet entlang des Funnels, den ein neuer Nutzer tatsächlich durchläuft, sagt Ihnen mehr als hundert, die einfach nur existieren.
Dieser Leitfaden stellt dieses System vor: den Onboarding-Funnel als Messrahmen, zwölf Kennzahlen, die sich zu verfolgen lohnen, samt Formeln und dem, was zu tun ist, wenn sich eine davon bewegt, die Vanity Metrics, die nicht aufs Board gehören, wie Sie das alles ohne Data-Engineering-Projekt erfassen und wie Sie ein wöchentliches Review führen, das mit einer Entscheidung endet statt mit einem Nicken.
Das Wichtigste in Kürze
- Messen Sie den Funnel, nicht die Summen. Onboarding ist eine Abfolge; ein einziger Abschlussprozentsatz verdeckt genau den Schritt, der tatsächlich hakt.
- Die Aktivierungsrate ist die Schlüsselkennzahl: nach dem Setup, vor Retention und Umsatz. Definieren Sie sie aus Ihren eigenen Daten, nicht aus dem Benchmark eines anderen.
- Messen Sie immer nach Registrierungskohorte. Zahlen pro Kalenderwoche bewegen sich, sobald das Marketing Geld ausgibt, und taugen deshalb nicht, um das Onboarding zu beurteilen.
- Koppeln Sie jede Rate an eine Zeit. „80 % aktivieren sich“ bedeutet nach zwei Stunden etwas völlig anderes als nach drei Wochen; Rate und Tempo sind zwei Kennzahlen, nicht eine.
- Wenn eine Zahl keine Entscheidung verändern würde, nehmen Sie sie vom Dashboard. Registrierungen, Tour-Aufrufe und Gesamt-Logins sind die üblichen Verdächtigen.
- Erfassen Sie zuerst die Guidance-Ebene. Schritt-Analysen von Touren und Checklisten liefern Ihnen den gesamten Onboarding-Funnel ohne Event-Pipeline.
Der Onboarding-Funnel: Der Rahmen, an dem jede Kennzahl hängt
Bevor Sie Kennzahlen auswählen, einigen Sie sich auf die Abfolge, die sie messen. Fast jedes SaaS-Onboarding durchläuft dieselben fünf Stufen, ganz gleich, was das Produkt tut:
Fünf Stufen, fünf Fragen. Kennzahlen, die zu keiner Stufe gehören, sind meist Sache des Marketings oder der allgemeinen Produktnutzung, nicht des Onboardings.
Zwei Regeln lassen diesen Rahmen funktionieren. Erstens: Messen Sie nach Registrierungskohorte, nicht nach Kalenderzeitraum. Gruppieren Sie Nutzer nach der Woche, in der sie sich registriert haben, und verfolgen Sie diese Gruppe weiter. Kalenderzahlen bewegen sich, sobald die Akquise Geld ausgibt, und sind deshalb wertlos, um zu beurteilen, ob sich das Onboarding verbessert hat. Zweitens: Koppeln Sie jede Rate an eine Zeit. Wenn sich 70 % der Nutzer innerhalb von drei Wochen aktivieren, ist das ein ganz anderes Produkt, als wenn sich 70 % in der ersten Stunde aktivieren, und nur eines der beiden hat ein Onboarding-Problem.
Kennzahlen für Stufe 1–2: Fangen sie an, und werden sie fertig?
1. Signup-to-Start-Rate
Formel: Nutzer, die mit dem Onboarding begonnen haben ÷ Nutzer, die ein Konto erstellt haben × 100.
Die Kennzahl, die auf dem Board am häufigsten fehlt, und oft das größte Leck. Ein beträchtlicher Teil der Konten macht nie auch nur einen Schritt: Die Nutzer haben sich aus Neugier registriert, wurden unterbrochen oder landeten irgendwo, wo es nichts für sie zu tun gab. Ist diese Zahl niedrig, liegt das Problem in Ihrem ersten Bildschirm: ein leeres Dashboard ohne offensichtlichen nächsten Schritt, ein Empty State, der nichts erklärt, oder ein Willkommensbildschirm, der Aufwand verlangt, bevor er Nutzen zeigt.
2. Setup-Abschlussrate, insgesamt und pro Schritt
Formel: Nutzer, die das Setup abgeschlossen haben ÷ Nutzer, die es begonnen haben × 100, und dasselbe pro Schritt.
Verfolgen Sie beides. Die Gesamtzahl sagt Ihnen, dass es ein Problem gibt; die Aufschlüsselung pro Schritt sagt Ihnen, welcher Schritt es ist, und nur mit dieser Version können Sie arbeiten. Achten Sie auf das klassische Muster, bei dem ein einziger Schritt (meist eine Berechtigungsfreigabe, eine Integration oder ein Datenimport) für den Großteil aller Abbrüche verantwortlich ist.
Ein einziger Schritt frisst diesen Funnel auf. Eine Gesamtzahl wie „26 % Aktivierung“ verbirgt ihn vollständig; die Ansicht pro Schritt benennt ihn in drei Sekunden, und damit auch die Arbeit für den nächsten Sprint.
3. Zeit bis zur ersten Aktion
Formel: Median der Minuten von der Registrierung bis zur ersten sinnvollen Aktion im Produkt.
Nehmen Sie den Median, nicht den Mittelwert: Eine Handvoll Nutzer, die drei Wochen später zurückkamen, verzerrt einen Durchschnitt bis zur Fiktion. Diese Kennzahl ist das Frühwarnsystem für die Time to Value: Dauert die erste echte Aktion zwanzig Minuten, kommt der Nutzen außerhalb der Sitzung an, in der die Begeisterung lebt.
4. Abbruchpunkt im Onboarding
Formel: der Schritt mit dem größten prozentualen Verlust zwischen zwei aufeinanderfolgenden Schritten.
Keine Rate, sondern ein Ort, und wohl das Konkreteste auf der ganzen Liste. Veröffentlichen Sie ihn jede Woche mit Namen („bei ‚Datenquelle verbinden‘ verlieren wir 44 %“), denn ein benannter Schritt bekommt einen Verantwortlichen, ein Prozentsatz nur ein Nicken.
Kennzahlen für Stufe 3–4: Ist der Nutzen wirklich angekommen?
5. Aktivierungsrate
Formel: Nutzer, die die Aktivierungsaktion ausgeführt haben ÷ Nutzer der Registrierungskohorte × 100.
Der Schlussstein. Alles davor existiert, um sie zu erhöhen, und alles danach hängt von ihr ab. Schwierig ist nicht die Rechnung, sondern die Definition: Finden Sie das frühe Verhalten, das Nutzer, die an Tag 30 noch da sind, am besten von denen trennt, die es nicht sind, und machen Sie es zu Ihrem Aktivierungs-Event. Dann halten Sie es fest: Eine Definition, die wandert, macht jede Trendlinie zur Lüge. Die vollständige Methode finden Sie in unserem Leitfaden zum Steigern der Nutzeraktivierung.
6. Time to Value (TTV)
Formel: Median der Zeit von der Registrierung bis zum ersten Moment echten Nutzens.
Der Zwilling der Aktivierung: Die eine misst, ob Nutzer ankommen, die andere, wie lange es dauert. Verfolgen Sie beide zusammen, denn sie bewegen sich unabhängig voneinander: Ein Redesign, das die Aktivierung erhöht und gleichzeitig die Zeit bis dahin verdoppelt, hat die Lage meist verschlechtert. Im Leitfaden zu Time to Value erfahren Sie, wie Sie diesen Moment definieren und verkürzen.
7. Abschlussrate der Onboarding-Checkliste
Formel: Nutzer, die alle Punkte der Checkliste abgeschlossen haben ÷ Nutzer, die die Checkliste gesehen haben × 100.
In zwei Richtungen nützlich. Als Ergebnis zeigt sie, ob Ihr geführter Pfad funktioniert; als Diagnose zeigt der Abschluss pro Punkt, welche Aufgabe Nutzer verweigern. Ein Punkt, den alle überspringen, ist entweder schlecht erklärt oder tatsächlich überflüssig, und beide Antworten sind wertvoll. Mehr zur Gestaltung des Pfads selbst in unserem Leitfaden zur Onboarding-Checkliste.
8. Guidance-Engagement: Abschluss von Touren und Tooltips
Formel: Nutzer, die die Tour abgeschlossen haben ÷ Nutzer, die sie begonnen haben × 100, plus Abbruch pro Schritt.
Nicht „Aufrufe“, sondern Abschluss. Eine Produkttour mit 90 % Aufrufrate und 20 % Abschlussrate wird weggeklickt, nicht genutzt, und ihr Abbruch pro Schritt zeigt meist genau auf den Moment, in dem Sie zu viel verlangt haben. Zugleich ist das die am günstigsten zu erfassende Kennzahl der ganzen Liste, weil Guidance-Tools sie von Haus aus messen.
9. Breite der Feature-Adoption in der ersten Woche
Formel: durchschnittliche Zahl unterschiedlicher Kernfunktionen, die ein neuer Nutzer in seinen ersten sieben Tagen verwendet.
Tiefe des Engagements, früh gemessen. Nutzer, die in der ersten Woche drei Kernfunktionen anfassen, verhalten sich ganz anders als Nutzer, die nur eine anfassen; Breite gehört zu den stärksten Prädiktoren für Retention überhaupt, und diese Kennzahl zeigt Ihnen, ob das Onboarding das Produkt vermittelt oder nur dessen ersten Bildschirm. Kombinieren Sie sie mit Arbeit an der Feature Discovery.
Kennzahlen für Stufe 5: Hat es gehalten?
10. Retention in Woche eins (und an Tag 30) nach Kohorte
Formel: Nutzer, die an den Tagen 1–7 aktiv waren ÷ Nutzer der Registrierungskohorte × 100, wiederholt für Tag 30.
Das Urteil über alles, was davor kommt. Änderungen am Onboarding zeigen sich hier zuerst und am ehrlichsten, deshalb ist die Kohorten-Retention die richtige Anzeigetafel für ein Onboarding-Team, auch wenn sie streng genommen keine Onboarding-Kennzahl ist. Lesen Sie sie als Kurve, nicht als Punkt; unser Leitfaden zur Retention-Kurve erklärt, wie Sie eine abflachende von einer fallenden Kurve unterscheiden, und User Retention behandelt die Benchmarks.
11. Support-Tickets pro 100 neue Nutzer
Formel: Onboarding-bezogene Tickets ÷ neue Nutzer in der Kohorte × 100.
Die am meisten unterschätzte Kennzahl in dieser Liste, denn sie verwandelt Verwirrung in eine Zahl, die auch das Finanzteam versteht. Außerdem bringt sie kostenlos qualitative Daten mit: Der Tickettext benennt genau den Schritt, der gescheitert ist. Sinkende Tickets pro neuem Nutzer sind eines der deutlichsten Signale, dass eine Guidance-Änderung funktioniert hat, und diese Kennzahl rechtfertigt Investitionen in In-App-Support.
12. Trial-to-Paid-Conversion nach Aktivierungsstatus
Formel: bezahlte Conversions ÷ gestartete Trials × 100, aufgeteilt danach, ob der Nutzer aktiviert wurde.
Die Aufteilung ist der eigentliche Punkt. Der Vergleich der Conversion zwischen aktivierten und nicht aktivierten Nutzern macht aus dem Onboarding statt einer Kostenstelle ein Umsatzargument, und die Lücke zwischen den beiden Zahlen ist das stärkste Argument, das Sie je für Investitionen ins Onboarding vorbringen werden. Mehr zur Mechanik in unserem Leitfaden zur Free-Trial-Conversion.
Die Vanity Metrics, die nicht aufs Dashboard gehören
Jede dieser Zahlen taucht ständig auf Onboarding-Dashboards auf, und keine übersteht die Frage: „Was würden wir anders machen, wenn sie sich bewegt?“
| Vanity Metric | Warum sie täuscht | Verfolgen Sie stattdessen |
|---|---|---|
| Registrierungen gesamt | Misst Marketingbudget, nicht Onboarding | Signup-to-Start- und Aktivierungsrate |
| Tour- / Tooltip-Aufrufe | Zählt Auslieferung, nicht Verständnis | Abschlussrate und Abbruch pro Schritt |
| Logins gesamt | Vermischt neue Nutzer mit Power Usern | Kohorten-Retention nach Registrierungswoche |
| Durchschnittliche Sitzungsdauer | Lange Sitzungen können Verwirrung bedeuten | Zeit bis zur ersten Aktion, Time to Value |
| E-Mail-Öffnungsrate | Öffnen ist nicht Handeln | Klicks ins Produkt, dann Aktivierung |
| Mittlere Zeit bis zur Aktivierung | Ausreißer machen den Durchschnitt zur Fiktion | Der Median, plus die Verteilung |
Der Ein-Fragen-Filter. Fragen Sie bei jeder Zahl auf Ihrem Board: „Wenn sich das morgen um 20 % verbessern würde, was würden wir anders machen?“ Lautet die ehrliche Antwort „nichts“, ist es keine Kennzahl, sondern eine Stimmung. Das Dashboard auf die Zahlen zu reduzieren, die diese Frage überstehen, ist meist das Wirkungsvollste, was ein Onboarding-Team im ganzen Quartal tut.
So erfassen Sie das alles ohne Datenteam
Dass die meisten Teams Onboarding nicht richtig messen, liegt nicht an Uneinigkeit darüber, welche Kennzahlen zählen; es liegt daran, dass ihre Erfassung nach einem Quartal Entwicklungsarbeit aussieht. Das muss nicht so sein. Teilen Sie die Liste in zwei Hälften:
- Die Funnel-Hälfte kommt aus Ihrer Guidance-Ebene. Setup-Abschluss pro Schritt, Abschluss der Checklistenpunkte, Abbruch bei Touren und Tooltips, Zeit zwischen den Schritten: All das sind Eigenschaften des Onboarding-Erlebnisses selbst, und Tools, die dieses Erlebnis ausliefern, messen sie von Haus aus. Keine Events zu definieren, keine Pipeline zu pflegen.
- Die Ergebnis-Hälfte kommt aus Ihren Produktdaten. Aktivierung, Retention nach Kohorte, Feature-Breite, Trial-Conversion. Die meisten Teams haben diese Events bereits; was meist fehlt, sind die Kohortensicht und eine stabile Aktivierungsdefinition, und beides sind Analyseentscheidungen, keine Entwicklungsentscheidungen.
Beginnen Sie mit der Funnel-Hälfte: Sie lässt sich noch diese Woche einschalten, und sie enthält den Abbruchpunkt, also die Stelle, an der die Arbeit liegt. Binden Sie dann die Ergebnis-Hälfte an, damit Sie belegen können, dass ein behobener Schritt die Retention tatsächlich bewegt hat. Unser Leitfaden zur Produktanalyse behandelt die Ergebnisseite ausführlicher.
Wie aus dem Dashboard eine wöchentliche Entscheidung wird
Kennzahlen verändern nichts, bis ein Ritual sie an eine Entscheidung koppelt. Ein wöchentliches Onboarding-Review von 20 Minuten, fünf Fragen, jedes Mal in derselben Reihenfolge:
1. Wo hat die Kohorte dieser Woche die meisten Menschen verloren?
Benennen Sie den Schritt, nicht den Prozentsatz. Die Antwort ist ein Ort im Produkt, und Orte haben Verantwortliche.
2. Hat die Änderung der letzten Woche diesen Schritt bewegt?
Vergleichen Sie Kohorte mit Kohorte, nicht Woche mit Woche. Wenn Sie nichts geändert haben, sagen Sie es: Eine unveränderte Zahl nach einer unveränderten Woche ist auch eine Information.
3. Bewegen sich Aktivierungsrate und Time to Value in dieselbe Richtung?
Ist die Rate gestiegen, die Zeit aber länger geworden, haben Sie vermutlich Guidance hinzugefügt, wo Sie eigentlich Arbeit hätten wegnehmen müssen.
4. Worüber schreiben neue Nutzer an den Support?
Der Tickettext ist die qualitative Hälfte jeder Zahl oben, und meist benennt er die Lösung. Kombinieren Sie ihn mit dem, was Ihre In-App-Umfragen in derselben Woche gesammelt haben.
5. Welche eine Änderung liefern wir vor dem nächsten Review aus?
Eine. Ein Review, das fünf Ideen hervorbringt, bringt nichts hervor; ein Review, das eine ausgelieferte Änderung hervorbringt, zahlt sich jede Woche, in der es stattfindet, mit Zinseszins aus.
Onboarding messen: Do vs. Don't
✅ Das sollten Sie tun
- Nutzer immer nach Registrierungskohorte gruppieren
- Abschluss pro Schritt verfolgen, nicht nur insgesamt
- Jede Rate mit einer Medianzeit koppeln
- Aktivierung aus Ihren eigenen Retention-Daten definieren
- Jede Woche den größten Abbruchschritt mit Namen veröffentlichen
- Trial-Conversion nach Aktivierungsstatus aufteilen
- Onboarding-Support-Tickets pro 100 neue Nutzer zählen
- Jedes Review mit einer ausgelieferten Änderung beenden
❌ Das sollten Sie lassen
- Die Onboarding-Gesundheit als Registrierungen gesamt berichten
- Mittelwerte nutzen, wo Ausreißer leben; nehmen Sie Mediane
- Tour-Aufrufe als Tour-Engagement zählen
- Die Aktivierungsdefinition mitten im Quartal ändern
- Ihre Rate mit einem Benchmark vergleichen, den Sie nicht prüfen können
- Nach Kalenderwoche messen, wenn die Akquise schwankt
- Zahlen behalten, auf die niemand reagieren würde
- Mit dem Messen auf eine Datenpipeline warten
Onboarding messen, ohne eine Pipeline zu bauen
Mit Kompassify wird der Onboarding-Funnel schon dadurch erfasst, dass Sie das Onboarding bauen:
- Jeder Schritt wird standardmäßig gemessen. Touren, Checklisten, Tooltips und Umfragen melden Starts, Abschlüsse und Abbrüche pro Schritt, ohne dass ein Entwickler Events definieren muss.
- Sehen Sie mit Namen, wo Nutzer hängen bleiben. Analysen auf Schrittebene zeigen auf den konkreten Moment, in dem Nutzer aussteigen, die Kennzahl, die aus einem Dashboard einen Sprint macht.
- Vergleichen Sie Segmente miteinander. Admins gegen Mitglieder, Plan gegen Plan, die Kohorte dieses Monats gegen die des Vormonats: die Vergleiche, die eine Gesamtzahl erklären.
- Ändern Sie den Flow und messen Sie in derselben Woche neu. Weil Guidance ohne Release ausgeliefert wird, dauert der Weg von „wir glauben, dieser Schritt ist das Problem“ zu „wir wissen es“ Tage, nicht Quartale.
Kompassify ist DSGVO-konform und in der EU gehostet, kostenlos für unter 100 monatlich aktive Nutzer, mit kostenpflichtigen Plänen ab $129/Monat.
Wissen Sie genau, wo neue Nutzer hängen bleiben
Mit Kompassify bauen Sie Onboarding-Touren, Checklisten und Tooltips direkt auf Ihrem bestehenden Produkt, und jeder ihrer Schritte wird automatisch gemessen. Sehen Sie den Abbruchpunkt mit Namen, beheben Sie ihn ohne Release und beobachten Sie, wie sich die nächste Kohorte bewegt. DSGVO-konform, in der EU gehostet und kostenlos für unter 100 monatlich aktive Nutzer.
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Was sind User-Onboarding-Metriken?
User-Onboarding-Metriken sind die Zahlen, die beschreiben, wie zuverlässig neue Nutzer von der Registrierung bis zu echtem Nutzen aus einem Produkt gelangen. Sie liegen entlang eines Funnels: wie viele Menschen mit dem Setup beginnen, wie viele es abschließen, wie lange es bis zur ersten sinnvollen Aktion dauert, wie viele die Aktivierung erreichen und wie viele eine Woche später noch da sind. Gute Onboarding-Metriken haben eine Eigenschaft gemeinsam: Jede hat einen klaren Verantwortlichen und eine klare Maßnahme, wenn sie sich bewegt. Eine Zahl, auf die niemand reagieren würde, ist keine Kennzahl, sondern Dekoration.
Was ist die wichtigste Onboarding-Kennzahl?
Die Aktivierungsrate: der Anteil neuer Nutzer, die die Aktion abschließen, die in Ihrem Produkt verlässlich Retention vorhersagt. Sie ist am wichtigsten, weil sie am Knotenpunkt von allem anderen liegt: Sie folgt auf Setup-Abschluss und Zeit bis zur ersten Aktion und geht der Retention in der ersten Woche und der Trial-to-Paid-Conversion voraus. Wenn Sie nur eine Zahl verfolgen können, verfolgen Sie die Aktivierung, und definieren Sie sie aus Ihren eigenen Daten, indem Sie das frühe Verhalten finden, das Nutzer, die bleiben, von Nutzern unterscheidet, die gehen.
Wie berechnet man die Onboarding-Abschlussrate?
Teilen Sie die Zahl der Nutzer, die die definierte Onboarding-Sequenz abgeschlossen haben, durch die Zahl derer, die sie begonnen haben, über ein festes Kohortenfenster: Abschlussrate = abgeschlossen ÷ begonnen × 100. Zwei Details machen sie ehrlich. Messen Sie nach Registrierungskohorte statt nach Kalenderwoche, damit ein Anstieg bei den Registrierungen die Rate nicht verzerrt. Und messen Sie pro Schritt ebenso wie insgesamt: Ein Gesamtwert von 46 % sagt Ihnen, dass es ein Problem gibt, die Ansicht pro Schritt sagt Ihnen, dass es Schritt drei ist, und nur mit dieser Version können Sie arbeiten.
Was ist eine gute Aktivierungsrate für SaaS?
Es gibt keine allgemeingültige Zahl, weil Aktivierung pro Produkt definiert wird: Ein Team zählt eine verbundene Datenquelle, ein anderes einen eingeladenen Kollegen, ein drittes ein veröffentlichtes Projekt. Eine Rate, die im Vergleich zum Benchmark eines anderen schwach aussieht, kann für ein Produkt mit aufwendigerem Setup hervorragend sein. Der sinnvolle Vergleich ist Ihr eigener Trend und Ihre eigenen Kohorten: Aktiviert sich die Registrierungskohorte dieses Monats schneller und in größerer Zahl als die des Vormonats? Jagen Sie diesem Delta nach statt einer Branchenzahl, deren Definition Sie nicht kennen.
Was sind Vanity Metrics im Onboarding?
Zahlen, die sich bewegen, ohne Ihnen etwas zu sagen, worauf Sie reagieren können. Registrierungen sind der Klassiker: Sie messen Marketing, nicht Onboarding. Tour-Aufrufe, Tooltip-Impressionen und E-Mail-Öffnungen messen die Auslieferung, nicht das Verständnis. Gesamt-Logins werfen den zehnten Besuch eines Power Users mit dem ersten Besuch eines neuen Nutzers in einen Topf. Der Test: Wenn sich diese Zahl morgen um 20 % verbessern würde, würden Sie irgendetwas anders machen? Wenn nicht, gehört sie in einen Bericht, den niemand liest, und nicht auf das Dashboard, das Ihr Team jede Woche ansieht.
Über welchen Zeitraum sollte man Onboarding messen?
Messen Sie über zwei Zeitfenster. Ein kurzes, meist die erste Sitzung und die ersten 24 Stunden, zeigt, ob das Setup überhaupt funktioniert. Ein längeres, typischerweise 7 bis 30 Tage je nach Nutzungszyklus, zeigt, ob der Nutzen tatsächlich angekommen ist. Produkte mit wöchentlicher Nutzung brauchen ein 30-Tage-Fenster für ein faires Signal; bei täglich genutzten Produkten lässt sich der Großteil der Geschichte in einer Woche ablesen. Legen Sie das Fenster fest, veröffentlichen Sie es und ändern Sie es nie stillschweigend, denn ein verschobenes Fenster macht jeden historischen Vergleich wertlos.
Wie verfolgt man Onboarding-Metriken ohne Datenteam?
Erfassen Sie die Guidance-Ebene, statt eine Pipeline zu bauen. Eine No-Code-Plattform wie Kompassify verfolgt die Schritte Ihrer Produkttouren und Onboarding-Checklisten: wer begonnen hat, wer fertig wurde, wo Nutzer abgesprungen sind, wie lange jeder Schritt gedauert hat, und zeigt das neben den Segmenten, aus denen die Nutzer kamen, ohne dass ein Entwickler Events instrumentieren muss. Damit ist der Onboarding-Funnel von Anfang bis Ende abgedeckt; anschließend können Sie die Ergebniskennzahlen anbinden, die Sie bereits in Ihrer Produktanalyse haben. Kompassify ist DSGVO-konform und in der EU gehostet, kostenlos für unter 100 monatlich aktive Nutzer, mit kostenpflichtigen Plänen ab $129/Monat.