Seminar Monda Analytics und Performance-Optimierung

Dieses Spezialseminar verbindet Nutzungsanalyse, Funnel-Auswertung und technische Leistungsbeobachtung. Im Mittelpunkt stehen belastbare Kennzahlen, reproduzierbare Auswertungen und priorisierte Verbesserungsmaßnahmen für Datenprodukte, Storefront und Bereitstellung.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Arbeitsweise

Zielsetzung

Kennzahlensysteme werden so aufgebaut, dass Reichweite, Aktivierung, Nutzung, Lieferqualität und technische Engpässe gemeinsam bewertet werden können.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Produktverantwortliche, Data Engineers, Plattformbetrieb, Marketing Operations, Data Product Manager und technische Analysten

Voraussetzungen: Grundkenntnisse zu Datenprodukten und den verwendeten Monda-Arbeitsbereichen; Zugriff auf eine Test- oder Schulungsumgebung ist hilfreich.

Seminarinhalte

1. Messmodell und Zielgrößen festlegen

1. Schritt 1: Geschäftsziele in messbare Produkt-, Vertriebs- und Betriebskennzahlen übersetzen.
2. Schritt 2: Definition, Berechnungslogik, Datenquelle und Verantwortlichkeit je Kennzahl dokumentieren.
3. Schritt 3: Ausgangswerte und realistische Zielkorridore festlegen.
4. Schritt 4: Kennzahlen auf Widersprüche und Fehlanreize prüfen.

2. Nutzungs- und Funnel-Daten auswerten

1. Schritt 1: Aufrufe, Interaktionen, Anfragen, Aktivierungen und Nutzung entlang eines Funnels ordnen.
2. Schritt 2: Abbruchstellen nach Segment, Produkt und Kanal vergleichen.
3. Schritt 3: Auffällige Verläufe mit technischen und redaktionellen Änderungen abgleichen.
4. Schritt 4: Hypothesen für die wichtigsten Abweichungen formulieren.

3. Lieferleistung und Latenz untersuchen

1. Schritt 1: Bereitstellungswege und kritische Messpunkte erfassen.
2. Schritt 2: Laufzeiten, Fehlerquoten, Volumen und Aktualität gegenüberstellen.
3. Schritt 3: Engpässe nach Quelle, Transformation, Ziel und Zeitfenster isolieren.
4. Schritt 4: Messung mit einem kontrollierten Wiederholungstest bestätigen.

4. Produkt- und Listing-Qualität bewerten

1. Schritt 1: Vollständigkeit von Titel, Beschreibung, Metadaten, Vorschau und Nutzungsbedingungen prüfen.
2. Schritt 2: Suchbegriffe und Kategorien auf fachliche Passung kontrollieren.
3. Schritt 3: Varianten anhand einheitlicher Kriterien vergleichen.
4. Schritt 4: Änderungsvorschläge nach erwarteter Wirkung priorisieren.

5. Optimierungsbacklog erstellen

1. Schritt 1: Befunde in fachliche, technische und vertriebliche Maßnahmen zerlegen.
2. Schritt 2: Aufwand, Risiko, Abhängigkeiten und Nutzen je Maßnahme schätzen.
3. Schritt 3: Quick Wins von strukturellen Änderungen trennen.
4. Schritt 4: Messpunkt und Abnahmekriterium für jede Maßnahme festlegen.

Praxisübungen

• Ein Kennzahlenblatt für ein ausgewähltes Datenprodukt aufbauen.
• Einen Beispiel-Funnel analysieren und zwei Abbruchursachen nachweisen.
• Ein priorisiertes Optimierungsbacklog mit messbaren Abnahmekriterien erstellen.

Arbeitsweise

Fachliche Einordnung, Demonstrationen, geführte Schritt-für-Schritt-Arbeit, Fallanalysen und kontrollierte Prüfungen werden verbunden. Jede Konfiguration wird mit einem erwarteten Ergebnis, einem Negativfall und einer dokumentierten Nachkontrolle abgeschlossen.