UX KPIs und Engagement-Metriken

1) Warum UX-Metriken und wo ihre Grenzen liegen

• An Bildschirmziele gebunden sein (ein Ziel - ein Haupt-KPI).
• Trennen Sie das Verhalten (was Sie tun) und die Qualität (wie einfach/verständlich).
• A/B-Experimente und „Vorher/Nachher“ unterstützen.

2) UX-KPI-Karte (Ebenen)

Global (Ende-zu-Ende): Aktivierung (Aktivierung), Retention, Engagement, Zufriedenheit (CSAT/NPS/SUS).
Seiten: FMC, TTV, Success Rate, Error Rate, Scroll Depth, Rage/Dead Clicks.
Komponenten: Adoption/Verwendung bestimmter Funktionen, Zeit auf Task, Backtrack Rate.

3) Grundlegende Verhaltensmetriken

DAU/WAU/MAU ist ein aktives Publikum durch das Zeitfenster.
Stickiness = DAU/MAU. Interpretation: 0,2-0,6 für utilitaristische Produkte;> 0,5 für häufige Szenarien.
Sitzungen pro Benutzer/Tag - Häufigkeit der Besuche.
Avg Session Duration - durchschnittliche Sitzungsdauer (Vorsicht: nicht gleich Wert).
Events per Session - Interaktionstiefe (in Verbindung mit Zielereignissen).

4) Aktivierung und Geschwindigkeit zum Wert

Aktivierungsrate = Benutzer, die den „ersten Wert“ erreicht haben/neue Benutzer.
Beispiele für den „ersten Wert“ in iGaming: Start des ersten Spiels, erfolgreiche Einzahlung, Teilnahme an einem Turnier.
TTV (Time to Value) - Zeit vom Input bis zum Schlüsselwert (Median/Quantil).
FMC (First Meaningful Click) - der Anteil der Benutzer, die die Zielaktion ≤ N Sekunden nach dem Download durchgeführt haben.
Erfolgsrate (Aufgaben) -% der Benutzer, die das Skript abgeschlossen haben (z. B. Einzahlung).
Step Conversion - Konvertierung in Flow-Schritten (Onboarding, KYC, Kasse).

5) Interaktionsqualitätsmetriken

Fehlerrate = Sitzungen mit Fehler/alle Sitzungen (dividiert durch UI-Validierung und Netzwerk/NTTR).
Backtrack Rate = Rückkehr zum vorherigen Schritt/alle Übergänge innerhalb des Flows.
Rage Click Rate = Sitzungen mit ≥3 schnellen Klicks an einem Punkt/alle Sitzungen.
Dead Click Share = Klicks ohne Wirkung/alle Klicks.
Scroll Depth p50/p90 - Betrachtungstiefe (wichtig für Landing/Stock).
Mis-Click Distance - die durchschnittliche Entfernung von einem Klick zum nächsten aktiven Ziel (Proxy „falsche Affordance“).

6) Engagement-Metriken (Engagement)

Feature Adoption Rate = Benutzer, die die Funktion/Zielbasis (eligible) verwendet haben.
Repeat Usage = Der Anteil der Benutzer, die ≥N Mal in einem Zeitraum zu einem Pitch zurückgekehrt sind.
Sitzungstiefe = gezielte Aktionen pro Sitzung (Spielstarts, Hinzufügen zu Favoriten usw.).
Time in Feature - die Summe der aktiven Zeit mit einem bestimmten Modul (nicht zu verwechseln mit der „hängenden Registerkarte“).
Share of Attention - Anteil der Zeit/Klicks auf P1-Zonen vs P2/P3.

7) Retention und Retouren

N-Day Retention (D1/D7/D30) - Anteil der Rückkehrer am N-ten Tag (klassische Kohorten).
Rolling Retention N - ist an jedem Tag der ≥N zurück (weicher und visueller).
Churn Rate = gegangen/aktiv zu Beginn der Periode.
Die Reaktivierungsrate ist der Anteil der „erwachten“ Inaktiven während eines Zeitraums.
Survival Curve/Hazard - kumulatives Halten und Wahrscheinlichkeit eines „Fallens“ im Moment.

8) Subjektive Wahrnehmungsmetriken

CSAT - Zufriedenheit (Skala 1-5).
CES (Customer Effort Score) - Aufwand zur Erledigung einer Aufgabe (1-7).
NPS - Bereitschaft zu empfehlen (− 100... + 100).
SUS (System Usability Scale) - wahrgenommene Bequemlichkeit (0-100).

9) Metriken der „Schnittstellenqualität“ (Web Vitals und Barrierefreiheit)

INP/LCP/CLS - Reaktionsfähigkeit, Geschwindigkeit des ersten Inhalts, Stabilität des Layouts.
A11y-Metriken: Anteil der Bildschirme mit sichtbaren Fokusstilen, Hit-Area-Größe ≥44×44px, AA/AAA-Kontrast auf kritischen Pfaden.

10) UX Bündel ↔ Geschäft (iGaming Kontext)

Cashier Conversion = haben die Kaution erreicht/die Kasse geöffnet.
Net Depositing Users Rate (NDU) = Einzahler/Aktive.
Reise zur ersten Einzahlung: TTV bis zur ersten Einzahlung +% Deponien in Schritten.
Bonus/Promo Clarity: CTR auf „Join“ + Fehler/Backtrack in den Regeln/Bedingungen.
Game Discovery Efficiency: FMC im Spiel starten, Success Rate Suche/Filter, TTV vor dem ersten Start.

11) Formeln (Kurzreferenz)

FMC = Benutzer mit einem Ziel-Klick ≤N Sekunden/alle Benutzer des Bildschirms.
TTV = Median (t (Wert) − t (Eingang)).
Erfolgsrate (flow) = Benutzer, die Schritt N abgeschlossen haben/Schritt 1 begonnen haben.
Fehlerrate (UI) = Fehlerereignisse/Zieleingabeereignisse.
Feature Adoption = Verwendete Fichu/eligible-Basis.
Stickiness = DAU / MAU.
Rolling Retention D7 = Benutzer, die an den Tagen 2-7/Kohorte D0 zurückgekehrt sind.

12) Instrumentierung: Was zu protokollieren ist

session_id, user_bucket (A/B), device, page ui_click(zone, component_id, outcome)
ui_error(type, code, field, step)
ui_state_change(component_id, state)
route_change(from, to)
visibility(zone, time_in_view)
experiment_variant, cohort (signup_date)

Stabile Selektoren: 'data-ux-zone', 'data-component-id' - knüpfen Sie nicht an CSS-Klassen an.
Hygiene: Maskenfelder, keine PII bei Veranstaltungen, consent/opt-in.

13) Dashboards (Skelette)

A. Haupt-UX-Dashboard

FMC und TTV nach Schlüsselbildschirmen (Home, Katalog, Spiel, Kasse).
Erfolg/Step Conversion im kritischen Flow.
Rage/Dead Clicks und Error Rate (Trends 7/28 Tage).
Scroll Depth vs CTR der wichtigsten CTAs.
Web Vitals (INP/LCP/CLS) nach Gerät.

B. Engagement und Bindung

Stickiness, DAU/WAU/MAU, Sessions per User.
Feature Adoption/Repeat Verwendung durch Module (Suche, Favoriten, Turniere).
Retention D1/D7/D30 nach Kohorten, Survival-Kurve.

C. Kasse und Monetarisierung (UX-Schnitt)

Cashier Conversion in Schritten (mit Fehlern).
TTV vor der ersten Einzahlung, Abandonment @ Step.
Validierungs-/Netzwerkfehler, Backtrack Rate.

14) Analytik und Methoden

Kohortenanalyse: Gruppieren Sie nach Registrierung/erste Einzahlung/erster Spielstart.
Power-A/B-Analyse: Schätzen Sie das Verkehrsaufkommen und die Effektgröße im Voraus ein (um nicht „in die Dunkelheit zu schießen“).
Kausalität: Verwenden Sie Vorher/Nachher-Experimente mit Kontrollbildschirmen.
Segmentierung: neue vs Rückkehrer, mobile vs Desktop, Traffic-Kanäle, VIP-Cluster.
Triangulation: Metriken + Heatmaps + Sitzungsaufzeichnungen + Tickets/Sapport.

15) Zielschwellen (Benchmarks, produktangepasst)

FMC (Held-CTA): ≥35 -50% in den ersten 5-8 Sek.
TTV (Start des ersten Spiels): P50 ≤ 30-60 Sek.
Erfolgsrate (Flow Deposit): ≥75 -85% bei nachvollziehbaren Limits/Provisionen.
Rage Click Rate: <1–2%.
Dead Click Share: <8-12% auf Schlüsselbildschirmen.
Stickiness: 0,25-0,45 (häufige Szenarien näher an der oberen Grenze).

16) OKR-Beispiele (wie man Ziele formuliert)

KR1: TTV vor dem ersten Spielstart von 75c → 50c (Median) reduzieren.
KR2: FMC im Haupt-CTA in den ersten 8 Sek. von 38% → 50% erhöhen.
KR3: Reduzieren Sie die Rage Click Rate an der Kasse von 2,3% → <1,2%.
KR4: Erhöhen Sie die Erfolgsrate der Einzahlung von 78% → 86%.
KR5: Erhöhen Sie die Feature Adoption der neuen Suche auf 35% der eligible-Benutzer.

17) Einführungsverfahren (Teamritual)

1. Identifizieren Sie das Bildschirmziel und den Haupt-KPI.
2. Überprüfen Sie die Hierarchie (einziges P1, Kontrast, Hit-Bereich).
3. Stellen Sie Hypothesen auf → priorisieren Sie (P1/P2/P3).
4. Starten Sie A/B oder Vorher/Nachher Release mit Logging.
5. Messen Sie FMC/TTV/Erfolg/Fehler/Scroll und Business Deltas.
6. Fixieren Sie die Entscheidungen im Design-System und in den Haidas.
7. Wiederhole Iterationen (wöchentliche/Sprintzyklen).

18) Anti-Muster

„Vaniti-Metriken“: durchschnittliche Sitzung und „Zeit vor Ort“ ohne Zielbindung.
Mischen Sie mobile und Desktop-Daten in einer Ausgabe.
Interpretation von Metriken ohne Statistik (keine Konfidenzintervalle).
Schlussfolgerungen zu Wärmekarten ohne Outcome-Metriken (Dead/Rage/Success).
Experimente ohne Power-Analyse und ohne vorgegebene Erfolgskriterien.
Keine PII-Maskierung und keine Einwilligung des Nutzers.

19) Akzeptanzkriterien für UX-Aufgaben mit KPIs

Der Haupt-KPI des Bildschirms und die Zielschwelle sind definiert.
Ereignisse im Data Layer hinzugefügt und auf Stageing überprüft.
Widget im Dashboard aufgebaut (Real-Time/täglich).
A/B oder Vorher/Nachher-Fenster mit Kontrollstichprobe geplant.
Es gibt „Go/No-Go“ -Kriterien (z. B. FMC + 8 PP, TTV − 20%).
Die Ergebnisse werden dokumentiert und in das Konstruktionssystem eingetragen.

20) TL; DR

Wählen Sie je einen Haupt-KPI pro Bildschirm (FMC, TTV, Success Rate...), messen Sie diese stabil, verknüpfen Sie diese mit Retention und Kasse, bestätigen Sie diese mit A/B-Tests. Vermeiden Sie Vanity-Metriken, segmentieren Sie den Verkehr und erfassen Sie Verbesserungen im Designsystem. UX-Metriken sind eine Entscheidungsdisziplin, keine Sammlung schöner Zahlen.