Data Analytics für Produkt- und Projektmanager

Wer Produkte entwickelt oder Projekte steuert, trifft täglich Entscheidungen — und wird zunehmend daran gemessen, ob diese Entscheidungen durch Daten unterstützt sind. Dieser Kurs vermittelt Product Managern und Projektmanagern genau das Handwerkszeug, das fehlt, wenn man zwar Erfahrung im Umgang mit Teams und Roadmaps hat, aber noch keinen systematischen Zugang zu Datenanalyse gefunden hat. Im Zentrum steht die Frage: Welche Daten sind wann relevant, wie liest man sie richtig, und wie präsentiert man daraus abgeleitete Entscheidungen so, dass Stakeholder überzeugt werden? Der Kurs arbeitet durchgehend mit realen Datensätzen und setzt KI-Tools als Analyse-Assistenten ein.

Das erste Modul legt die konzeptuelle Grundlage für alle weiteren Inhalte. Teilnehmende lernen, wie Datenanalyse im Produkt- und Projektmanagement funktioniert, welche Methoden und Frameworks es gibt und wo die typischen Fallstricke liegen. Besonderer Wert wird auf das Verständnis von Datenquellen gelegt — denn wer nicht weiß, woher ein Datenpunkt kommt, kann ihn nicht richtig bewerten.

• Grundbegriffe der Datenanalyse: Deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv
• Datenquellen für Produktteams: Web-Analytics, App-Tracking, CRM, Business-Intelligence
• Datenpipelines verstehen: Wie Rohdaten zu auswertbaren Tabellen werden
• Häufige Fehler bei der Dateninterpretation und wie man sie vermeidet
• Auswahl der richtigen Analyseform für unterschiedliche Fragestellungen

Das zweite Modul befasst sich mit KPIs, Metriken und dem konkreten Messen von Produkterfolg. Gute Metriken sind kein Selbstzweck — sie müssen zur Strategie passen und operationell handhabbar sein. Hier lernen Teilnehmende, den Unterschied zwischen Vanity Metrics und echten Steuerungsgrößen zu erkennen und Tracking-Events richtig zu konzipieren.

• Frameworks zur KPI-Definition: North Star Metric, OKR-Anbindung, Pirate Metrics (AARRR)
• Tracking-Events planen: Was soll gemessen werden und wie?
• Unterschied zwischen Metriken auf Produkt-, Feature- und Business-Ebene
• Typische Produktmetriken: DAU/MAU, Retention, Churn, NPS im Kontext verstehen
• Datenqualität sicherstellen: Eventvalidierung, Datenlücken erkennen

Das dritte Modul widmet sich der Visualisierung und dem Reporting. Daten, die niemand liest, helfen nicht. Teilnehmende bauen eigene Dashboards in Looker Studio, lernen, welche Visualisierungen wann sinnvoll sind, und üben das Storytelling mit Daten — also wie man Analysen so aufbereitet, dass sie Entscheidungen auslösen.

• Aufbau eines Looker-Studio-Dashboards von Grund auf
• Google Analytics 4: Berichte lesen, anpassen, Segmente anlegen
• Amplitude für Produkt-Analytics: Funnel-Berichte, Retentions-Charts, Kohorten
• Visualisierungsregeln: Welche Chart-Typen für welche Fragestellungen?
• Stakeholder-Reporting: Vom Datenpunkt zur Handlungsempfehlung

Das vierte Modul behandelt fortgeschrittene Analysetechniken, die im modernen Produktmanagement zum Standard gehören: Funnel-Analyse, Kohortenberichte, A/B-Testing und den Einsatz von KI als Analyse-Werkzeug. Gerade der Einsatz von KI-Tools verändert, was einzelne Personen ohne Data-Science-Hintergrund heute leisten können.

• Funnel-Analyse: Drop-off-Punkte identifizieren und verstehen
• Kohortenberichte: Nutzerverhalten über Zeit analysieren
• Retention-Analytics: Early-Retention, Day-7, Day-30 lesen und interpretieren
• A/B-Tests konzipieren: Hypothese, Stichprobengröße, statistische Signifikanz
• KI-gestützte Analyse: ChatGPT und Claude für SQL-Abfragen, Interpretation, Zusammenfassungen
• Datenschutz und DSGVO-Compliance in der Analytics-Praxis

Praktische Übungen und Projekte umfassen unter anderem folgende Aufgaben

• Eigenständige Auswertung realer Datensätze aus Produkt- und Projektszenarien
• Aufbau eines vollständigen Dashboards für ein fiktives Produktteam
• Funnel-Analyse mit vorgegebenen Event-Daten und Ableitung konkreter Optimierungsmaßnahmen
• A/B-Test-Konzept entwickeln, Ergebnisse auswerten und präsentieren
• KI-Tool-gestützte Dateninterpretation: Prompt-Strategien für analytische Fragestellungen
• Stakeholder-Präsentation: Analyse-Insights vor einer Gruppe vorstellen und diskutieren
• Datenschutz-Audit einer fiktiven Analytics-Implementierung
• Vergleich verschiedener Metriken-Frameworks für unterschiedliche Produkttypen
• Aufbau eines KPI-Baums für ein fiktives Produkt
• Kohortenanalyse: Langzeit-Retention eines Onboarding-Flows bewerten
• Kritische Auseinandersetzung mit Vanity Metrics aus Beispielberichten
• Abschlusspräsentation einer vollständigen Datenanalyse mit Handlungsempfehlungen

Die Praxisarbeit steht im Mittelpunkt der gesamten Weiterbildung. Jedes Konzept wird unmittelbar an Beispieldaten erprobt, sodass die Teilnehmenden am Ende nicht nur wissen, was Funnel-Analyse oder Kohortenberichte sind, sondern sie eigenständig durchführen können. Der KI-Einsatz ist kein Zusatz, sondern ein durchgehender Bestandteil der Praxisarbeit. Teilnehmende lernen, wie sie Analyse-Aufgaben durch gezielte Prompts beschleunigen, wie sie Ergebnisse kritisch überprüfen und wo die Grenzen dieser Werkzeuge liegen.

Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte, die im Produkt- oder Projektumfeld arbeiten und ihre Entscheidungen stärker datenbasiert treffen wollen — ohne den Umweg über ein komplettes Data-Science-Studium.

• Product Manager und Product Owner, die A/B-Tests und Funnel-Analysen eigenständig durchführen möchten
• Projektmanager, die Kennzahlen zur Projektsteuerung besser verstehen und kommunizieren wollen
• Business Analysten, die ihre Dashboard-Kompetenz ausbauen möchten
• Teamleiter in digitalen Abteilungen, die Daten als Führungsinstrument einsetzen wollen
• Quereinsteiger mit Erfahrung im digitalen Umfeld, die den Schritt in analytischere Rollen planen

Der Kurs ist praxisorientiert konzipiert: Konzepte werden in kurzen Inputphasen eingeführt und unmittelbar durch Übungsaufgaben mit echten Datensätzen vertieft. Im virtuellen Klassenzimmer oder als Blended-Learning-Format erhalten Teilnehmende regelmäßig Feedback zu ihren Auswertungen. KI-Tools sind durchgehend als Arbeitsbegleiter integriert — nicht als Blackbox, sondern als Werkzeug, das erklärt und kritisch hinterfragt wird. Kleingruppenformate ermöglichen den Austausch über unterschiedliche berufliche Kontexte der Teilnehmenden.

Die Weiterbildung ist auf rund acht Wochen ausgelegt und wird sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit angeboten. Die genaue Stundenzahl variiert je nach Anbieter; Angebote im Vollzeit-Format sind kompakter und intensiver, Teilzeit-Varianten ermöglichen die parallele Berufstätigkeit. Alle wesentlichen Themenbereiche — von KPI-Definition bis A/B-Testing — werden in der Regelzeit behandelt.

Teilnehmende, die den Kurs erfolgreich abschließen, erhalten ein trägerinternes Zertifikat mit dem Titel "Data Analytics für Produkt- und Projektmanager". Das Zertifikat dokumentiert die erworbenen analytischen Kompetenzen und eignet sich zur Vorlage bei Arbeitgebern. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, kein staatlicher Abschluss — im Markt wird es als praxisnaher Kompetenznachweis anerkannt.

Wer Produkte verantwortet oder Projekte steuert, steht vor einer wachsenden Erwartung: Entscheidungen sollen nicht mehr aus dem Bauch, sondern aus Daten abgeleitet werden. Dieser Kurs schließt genau die Lücke zwischen strategischem Verständnis und analytischer Handlungsfähigkeit — ohne den Umweg über ein Data-Science-Studium oder eine jahrelange Einarbeitungszeit. Der unmittelbare Praxisnutzen liegt darin, dass Teilnehmende nach dem Kurs konkrete Werkzeuge beherrschen: Sie können ein Google-Analytics-Dashboard selbst aufsetzen, eine Funnel-Analyse interpretieren, einen A/B-Test konzipieren und die Ergebnisse vor Stakeholdern vertreten. Das sind keine abstrakten Fähigkeiten — sie lassen sich direkt in der nächsten Sprint-Review, im nächsten Steering-Committee oder im nächsten Produkt-Review einsetzen. Langfristig stärkt die Weiterbildung die Positionierung im Beruf: Produkt- und Projektmanager mit belastbarer Datenkompetenz übernehmen schneller Verantwortung, führen fundierte Diskussionen mit Data-Teams und sprechen auf Augenhöhe mit Analytics-Spezialisten. Die Kombination aus klassischen Analyse-Tools und dem gezielten KI-Einsatz bereitet auf eine Arbeitsrealität vor, in der beides zusammengehört.