Data Analysis im Product Development

Dieser Kurs vermittelt Datenanalyse als praktisches Handwerkszeug für die Produktentwicklung. Im Mittelpunkt steht nicht Statistik um der Statistik willen, sondern die Frage, welche Daten Product Manager und Product Developer wirklich benötigen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Sie lernen, Produktmetriken zu definieren, Nutzungsverhalten zu interpretieren, Funnels zu analysieren und A/B-Tests sauber aufzusetzen und auszuwerten. KI-gestützte Analyseassistenten werden dabei nicht als Spielerei behandelt, sondern als Werkzeug, das den Analyseprozess beschleunigt — von der ersten Datensichtung bis zur Aufbereitung von Ergebnissen für Stakeholder.

Grundlagen der Datenanalyse im Produktkontext Produktentwicklung ohne Datenbasis führt zu teuren Fehlentscheidungen. Dieser Einführungsblock legt das konzeptionelle Fundament: Was ist der Unterschied zwischen Aktivitätsdaten, Nutzerdaten und Geschäftsdaten? Wie hängen Metriken, KPIs und North-Star-Metriken zusammen? Und warum scheitern viele Teams nicht an fehlenden Daten, sondern daran, die falschen Fragen zu stellen?

• Grundbegriffe der Datenanalyse und analytische Denkweise
• Arten von Produktdaten: Web, App, CRM, Behaviour
• Metriken vs. KPIs vs. North-Star-Metriken
• Häufige Analysefehler und wie man sie vermeidet
• Einführung in die wichtigsten Produktdaten-Quellen

Funnel-Analyse, Kohortenberichte und Retention Ein Produkt lebt davon, dass Nutzer wiederkommen — und stirbt daran, wenn sie es nicht tun. Dieser Block zeigt, wie Sie Absprünge im Funnel lokalisieren, Nutzungskohorten bilden und Retention-Kurven lesen. Besonderes Gewicht liegt auf der praktischen Arbeit mit realen Datensätzen, damit Sie Muster erkennen, die über reine Zählungen hinausgehen.

• Aufbau und Interpretation von Conversion-Funnels
• Kohortenanalyse: Bildung, Darstellung, Interpretation
• Retention-Metriken und Churn-Signale erkennen
• Drop-off-Analyse und Hypothesenbildung
• Amplitude und ähnliche Produktanalyse-Tools im Überblick

A/B-Testing und datenbasierte Experimente A/B-Tests sind das wichtigste Instrument datengetriebener Produktentwicklung — vorausgesetzt, sie sind methodisch sauber aufgesetzt. Dieser Block behandelt den gesamten Lebenszyklus eines Experiments: von der Hypothese über die Stichprobengröße bis zur korrekten Interpretation der Ergebnisse und der Entscheidung, ob ein Feature ausgerollt wird.

• Grundlagen statistischer Signifikanz und praktischer Relevanz
• Stichprobenplanung und Laufzeitbestimmung
• Häufige Fehler bei A/B-Tests (Peeking, novelty effects, SUTVA)
• Multivariate Tests und sequentielle Testverfahren im Überblick
• Ergebnisinterpretation und Entscheidungslogik

Google Analytics, Looker Studio und KI-gestützte Analyse Moderne Produktanalyse ist Teamwork zwischen menschlichem Urteilsvermögen und Werkzeugkompetenz. Dieser Block arbeitet praxisnah mit Google Analytics für Datenerhebung, Looker Studio für Visualisierung und KI-Assistenten (ChatGPT, Claude) für schnelle Datenexploration. Sie lernen, Dashboards zu bauen, die tatsächlich genutzt werden — und Erkenntnisse so aufzubereiten, dass sie Entscheidungen unterstützen statt nur dekorieren.

• Google Analytics: Events, Dimensionen, benutzerdefinierte Berichte
• Looker Studio: Datenanbindung, Berichtsdesign, Sharing
• Excel und Python als ergänzende Analyse-Tools
• KI-Assistenten für Datenanalyse: Prompt-Strategien, Grenzen, Qualitätssicherung
• Datenschutz und DSGVO-Compliance beim Einsatz von Produktdaten

Praxisblock: Eigenständige Produktanalyse-Projekte

• Eigene Produktfragestellung formulieren und Datenstrategie ableiten
• Funnel-Analyse eines echten Produktdatensatzes durchführen
• A/B-Test konzipieren, Stichprobengröße berechnen, Hypothese formulieren
• KPI-Dashboard in Looker Studio erstellen
• Kohortenauswertung mit Excel oder Python
• Analyseergebnisse für ein fiktives Stakeholder-Meeting aufbereiten
• Datenbasierte Produktentscheidung dokumentieren und begründen
• KI-Tool für einen Analyseauftrag einsetzen und Ergebnis qualitätsprüfen
• Datenschutzrelevante Aspekte des eigenen Projekts identifizieren und bewerten
• Visualisierung so gestalten, dass sie eine Handlungsempfehlung unterstützt
• Vollständigen Analyseflow von der Rohdatenquelle bis zur Präsentation durchlaufen
• Unterschiedliche Darstellungsformen vergleichen und situationsgerecht auswählen

In den Projekten arbeiten die Teilnehmenden durchgängig an selbst gewählten Produktfragestellungen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die erlernten Methoden nicht abstrakt bleiben, sondern unmittelbar mit konkreten beruflichen Kontexten verknüpft werden. Kursbegleitende Feedback-Runden helfen dabei, die eigene Analysequalität kontinuierlich zu verbessern.

Der Kurs richtet sich an Product Manager, Product Owner und Product Developer, die ihre Entscheidungsprozesse stärker auf Daten stützen möchten. Auch Quereinsteiger mit Interesse an produktbezogener Datenarbeit sowie Digital-Marketing-Fachkräfte, die Produktmetriken besser verstehen wollen, finden hier eine geeignete Grundlage.

• Product Manager und Product Owner mit wenig Vorerfahrung in Datenanalyse
• Entwickler, die die analytische Seite der Produktentwicklung kennenlernen möchten
• Digital-Marketing-Fachkräfte, die Nutzerdaten produktbezogen auswerten
• Quereinsteiger mit Interesse an datengetriebener Produktarbeit
• Berufsrückkehrer, die digitale Produktkompetenz gezielt ausbauen möchten

Der Kurs findet als virtuelles Klassenzimmer statt, in dem Präsenzphasen mit selbständigen Analysephasen kombiniert werden. Der Unterricht ist stark praxisorientiert: Theoretische Konzepte werden direkt auf Datensätze angewendet, sodass die Methoden sofort im eigenen Produktkontext erprobt werden können. Gruppenarbeit und Peer-Feedback spielen eine bewusste Rolle — denn Dateninterpretation ist kein Einzelsport, sondern lebt von verschiedenen Perspektiven auf dieselben Zahlen. KI-Tools werden methodisch eingebettet, nicht als Abkürzung, sondern als Werkzeug mit klaren Grenzen.

Der Kurs erstreckt sich über mehr als einen Monat bis zu drei Monate. Er wird überwiegend in Vollzeit durchgeführt, ist aber teilweise auch in Teilzeit verfügbar. Die genaue wöchentliche Stundenstruktur wird bei der Kursbuchung kommuniziert.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie ein trägerinternes Zertifikat mit der Bezeichnung „Data Analysis im Product Development". Dieses Zertifikat bestätigt die erworbenen Kompetenzen in der produktbezogenen Datenanalyse und kann im Portfolio oder im Lebenslauf ausgewiesen werden.

Datengetriebene Produktentwicklung ist kein Trend mehr, sondern Standard in jedem professionell geführten Digitalteam. Wer als Product Manager oder Product Developer keine Daten lesen und interpretieren kann, ist abhängig von anderen — und trifft Entscheidungen, die sich im Nachhinein nur schwer begründen lassen. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke: Er vermittelt nicht nur Werkzeugkompetenz, sondern ein analytisches Denkgerüst, das sich auf unterschiedliche Produkte und Kontexte übertragen lässt. Ein besonderer Mehrwert liegt in der Verbindung zwischen bewährten Methoden und modernen KI-Werkzeugen. Die meisten Kurse zur Produktanalyse behandeln KI-Tools entweder gar nicht oder unkritisch. Hier werden ChatGPT und Claude als Analyse-Assistenten eingeführt, mit klarem Blick auf das, was sie leisten können, und auf das, was sie nicht können. Das schärft den eigenen Urteilssinn — und erhöht die Qualität der Ergebnisse. Wer diesen Kurs abschließt, hat nicht nur Methoden gelernt, sondern konkrete Projekterfahrungen gesammelt: analysierte Funnels, erstellte Dashboards, konzipierte A/B-Tests. Das ist der Unterschied zwischen theoretischem Zertifikat und nachweisbarer Praxiskompetenz — und genau das, was moderne Produktteams suchen.