Im Customer Experience Management dominieren klassische Methoden wie Umfragen oder Interviews. Doch diese liefern vor allem Meinungen – nicht das tatsächliche Verhalten der Nutzer. Genau hier setzt Software Usage Analytics an: Durch die systematische Auswertung von Nutzungsdaten wird sichtbar, wie Anwender mit Software interagieren, welche Funktionen genutzt oder ignoriert werden und wo Probleme auftreten. Trotz dieser Möglichkeiten bleibt das Potenzial oft ungenutzt, da viele Unternehmen zwar Daten erfassen, diese aber nicht ausreichend analysieren. Die Folge sind fehlende Transparenz, ineffiziente Produktentscheidungen und unerkannte Churn-Risiken. Erst durch die Verknüpfung von Nutzungs- und Geschäftsdaten entsteht ein ganzheitliches Bild, das sowohl Produktentwicklung als auch Monetarisierung nachhaltig verbessert.
Unternehmen verschicken Umfragen, führen Interviews und analysieren Supporttickets – und glauben, damit zu verstehen, was ihre Kunden wollen. Tatsächlich erfassen sie damit vor allem eines: Meinungen, Erinnerungen und Interpretationen.
Was im Customer Experience Management jedoch wirklich zählt, ist das tatsächliche Verhalten. Denn zwischen dem, was Kunden sagen, und dem, was sie tun, liegt oft eine erhebliche Lücke.
Wer in einer Umfrage 1 von 5 Sternen vergibt, ärgert sich über ein konkretes Problem. Wer rundum zufrieden mit einem Produkt oder Service ist, verspürt dagegen oft kein Bedürfnis, überhaupt Feedback zu geben – es funktioniert ja alles. Andere sind grundsätzlich zufrieden mit einer App oder Software, nutzen in der Praxis jedoch zentrale Funktionen kaum oder gar nicht. Wird der mögliche Mehrwert dann nicht erkannt, steigt langfristig das Abwanderungsrisiko. Wieder andere Funktionen führen regelmäßig zu Supportanfragen, ohne dass dies im klassischen Voice-of-the-Customer-Prozess systematisch sichtbar wird. Dadurch bleiben grundlegende Ursachen solcher Probleme oft unerkannt.
Blinder Fleck auf Anbieterseite
Interessant ist: Für Hersteller und Anbieter ist dieser Blindspot häufig selbstverschuldet. Denn dank der Digitalisierung vieler Produkte und Services ist Nutzerverhalten heute messbar. Die Rede ist von Software Usage Analytics.
Software Usage Analytics bezeichnet die systematische Erfassung und Auswertung von Telemetriedaten, die während der tatsächlichen Nutzung einer Software entstehen. Diese Daten zeigen beispielsweise, welche Funktionen Nutzer aufrufen, wie häufig sie diese verwenden, in welcher Reihenfolge sie interagieren und an welchen Stellen sie abbrechen. Sie machen auch sichtbar, wenn Anwender wiederholt an bestimmten Konfigurationsschritten scheitern, Workflows umgehen oder Funktionen anders nutzen als vorgesehen.
Das Problem: Laut dem Monetization Monitor 2026 von Revenera erfassen zwar bereits 82% der Technologieunternehmen Nutzungsdaten ihrer Produkte. Das Problem: Laut dem Monetization Monitor 2026 von Revenera erfassen zwar bereits 82% der Technologieunternehmen Nutzungsdaten ihrer Produkte. Doch nur 41% verfügen nach eigener Einschätzung über eine wirklich ausgereifte Datenerfassung. Besonders kritisch: Rund 30% der Unternehmen sammeln diese Daten zwar, analysieren sie jedoch nicht – und lassen damit eine wertvolle Quelle für Produkt- und Kundenerkenntnisse ungenutzt.
Die Illusion der 360-Grad-Sicht
Die Ursachen liegen häufig auf operativer und struktureller Ebene. Datensilos verhindern eine konsolidierte Sicht auf Kunden, Nutzung und Produkt. Statt eines integrierten Ansatzes für Monetarisierung, Pricing und Packaging existieren getrennte Systeme und Verantwortlichkeiten.
Das erschwert eine echte 360-Grad-Sicht auf Kunden erheblich. Potenziale für Up- oder Cross-Selling bleiben unerkannt, Churn-Risiken werden zu spät sichtbar und Produktentscheidungen erfolgen ohne belastbare Nutzungseinblicke. Besonders gravierend sind die Auswirkungen auf den Customer Service. Supportmitarbeiter und Account Manager sehen meist nur den Moment, in dem ein Problem eskaliert. Sie sehen nicht, wie es entstanden ist. Sie sehen nicht, welche Nutzungsmuster dazu geführt haben. Und sie sehen nicht, welche Produktentscheidungen diesen Supportbedarf überhaupt erzeugt haben.
Usage Intelligence: Das Ende der Blackbox
Technisch basiert Software Usage Analytics auf der Auswertung von Telemetrie-Events auf Ereignisebene. Jede Nutzeraktion wird als strukturierter Datensatz erfasst – typischerweise mit Zeitstempel, Account-ID, User-ID, Feature-ID, Version und Ergebnisstatus. Dadurch lässt sich die tatsächliche Nutzung nicht nur aggregiert, sondern entlang konkreter Nutzungspfade analysieren.
Die Erfassung erfolgt dabei in der Regel pseudonymisiert oder anonymisiert, sodass keine direkten Rückschlüsse auf einzelne Personen erforderlich sind und die Analyse auf Nutzungs- und Systemebene stattfinden kann.
Das macht unter anderem sichtbar:
- welche Event-Sequenz einem Fehler oder Supportfall vorausging (inklusive Zeitstempel, Parameter, Kontext)
- welche Features ein Account tatsächlich nutzt – und welche trotz Freischaltung ungenutzt bleiben
- an welchen Schritten definierte Workflows systematisch abbrechen (Drop-off-Punkte)
- wie sich Nutzungsmuster nach Releases oder Konfigurationsänderungen verändern (nach Version/Segment)
- welche Fehlercodes unter welchen Konfigurationen oder Versionen gehäuft auftreten (Korrelationen)
- wie sich Aktivität und Nutzungstiefe pro Account über die Zeit entwickeln (aktive Nutzer, Frequenz, Tiefe)
Diese Daten lassen sich einzelnen Accounts, Versionen und Zeiträumen zuordnen und mit operativen Systemen wie Supporttickets oder CRM-Daten verknüpfen. Dadurch wird erstmals nachvollziehbar, welche konkrete Nutzung einem Problem vorausging – und ob es sich um einen Einzelfall oder ein systematisches Muster handelt.
Von Nutzungsdaten zu Umsatzpotenzialen
Eng damit verbunden ist die Disziplin der Monetization Analytics. Während Usage Analytics zeigt, wie Kunden mit einer Software interagieren, verknüpft Monetization Analytics dieses Nutzungsverhalten mit kommerziellen Daten. So wird sichtbar, welche Funktionen nicht nur genutzt werden, sondern auch, wie daraus Mehrwert und konkrete Umsatzpotenziale entstehen.
Unternehmen können damit beispielsweise:
- Expansionspotenziale erkennen
- Nutzungsschwellen frühzeitig identifizieren
- ungenutzte Entitlements sichtbar machen
- Pricing und Packaging gezielter weiterentwickeln
- Geschäftsmodelle stärker an realer Nutzung ausrichten
(Quelle: Revenera Monetization Monitor 2026)
KI als neue Dimension
Mit der Integration von KI-Funktionen wird die Monetarisierungsfrage noch drängender.
KI verursacht nämlich nicht nur einmalige Entwicklungskosten. Es entstehen auch laufende Betriebskosten – etwa durch Modellinferenz, Rechenressourcen in der Cloud, Stromverbrauch sowie das Training der Modelle. Laut Monetization Monitor drücken die hohen Kosten der KI-Infrastruktur bei rund 70 Prozent der Anbieter spürbar auf die Margen.
Microsoft hat aus diesem Grund die sogenannten Copilot Usage und Impact Reports eingeführt, die dem Konzern unter anderem zeigen, wie häufig KI-Funktionen zum Einsatz kommen, wie sich Nutzungsraten im Zeitverlauf entwickeln und welchen Einfluss sie auf Arbeitsabläufe haben. Microsoft beschreibt diesen Zusammenhang explizit als Voraussetzung, um den geschäftlichen Nutzen von KI bewerten und gezielt steuern zu können. Tatsächlich geht es jedoch nicht allein um die Nutzung, sondern auch darum, wie diese Nutzung bepreist und paketiert wird.
Hybride Ansätze für mehr Flexiblität
Nutzungsdaten können auch hier wichtige Anhaltspunkte für ein faires und rentables Geschäftsmodell liefern. Ein Standard für die Monetarisierung von KI gibt es zwar nicht. Einige Modelle erfüllen jedoch die dynamischen Anforderungen von KI-Lösungen besser als andere. Die nutzungsbasierte Abrechnung zum Beispiel erfolgt auf Basis der tatsächlichen Inanspruchnahme – etwa nach API-Aufrufen, verarbeiteten Datenmengen oder eingesetzter Rechenleistung.
Gefragt sind auch hybride Ansätze, die Abonnements mit nutzungsbasierten Elementen kombinieren und zunehmend an Bedeutung gewinnen. Das Abo deckt dabei den grundlegenden Zugang ab. Zusätzlich können Kunden weitere Kontingente erwerben – entweder als Prepaid-Guthaben oder über nutzungsbasierte Abrechnung im Postpaid-Modell. So erhalten sie Zugang zu erweiterten Funktionen oder können Nutzungsspitzen flexibel abdecken.
Diese Flexibilität – kombiniert mit datengestützten Erkenntnissen – schafft Vorteile für Anbieter und Kunden gleichermaßen. Anbieter gewinnen wertvolle Einblicke in die Nutzung einzelner Funktionen und können daraus Impulse für Produktentwicklung, Roadmaps und Vertriebsentscheidungen ableiten. Kunden wiederum erhalten transparente Auswertungen ihres Nutzungsverhaltens über die Zeit hinweg und können zugleich gezielt Nutzungsgrenzen für einzelne Nutzer oder Abteilungen definieren.
Genau hier schließt sich auch der Kreis zum Customer Service: Er beginnt nicht mehr erst beim Supportkontakt, sondern im Produkt selbst. Dort entscheidet sich, ob Nutzer erfolgreich sind, ob ihre Anforderungen flexibel erfüllt werden und sie einen Mehrwert spüren. Nutzungsdaten machen diese Zusammenhänge präzise sichtbar.
