UX-KPIs und Metriken: So macht ihr User Experience messbar

Eine gute UX ist kein nice-to-have. Denn sie entscheidet über eure Conversions und die Kundenbindung. UX-Metriken zeigen, wie Menschen mit eurer Website oder App interagieren, wo sie zögern, abbrechen oder Aufgaben erfolgreich abschließen. UX-KPIs gehen einen Schritt weiter. Sie verdichten diese Messwerte und setzen sie in Beziehung zu euren Unternehmenszielen.  

UX-Metriken vs. UX-KPIs

UX-Metriken und UX-KPIs erfüllen unterschiedliche Rollen. UX-Metriken richten den Blick auf einzelne Interaktionen in Websites oder Apps. Sie helfen euch, zu verstehen, wo Nutzer Schwierigkeiten haben – z.B. bei Formularen im Checkout, komplizierten Onboarding-Schritten oder unklarer Navigation – oder Prozesse unnötig komplex sind. Ihr wertet zunächst die Nutzungsdaten aus und erhebt ergänzend solche Metriken in Usability-Tests. 

UX-KPIs bündeln ausgewählte UX-Metriken und setzen sie in einen klaren Zielkontext. Sie zeigen euch mit der Zeit, ob sich Veränderungen positiv oder negativ auswirken. 

Der funktionale Unterschied: 

• UX-Metriken helfen euch bei Analyse und Ursachenforschung. 
• UX-KPIs unterstützen die Unternehmenssteuerung, werden regelmäßig beobachtet und dienen euch als Orientierung für Prioritäten in eurem Business.  

Damit UX-KPIs wirksam sind, solltet ihr pro digitalem Angebot oder Journey nur wenige Kennzahlen definieren. Diese brauchen eine eindeutige Berechnung, einen Zielwert und eine klare Verantwortung. Dazu gehören eine quartalsweise Überwachung der KPI-Entwicklung sowie monatliche Reviews und die Ableitung von Optimierungsmaßnahmen. 

Wirkungsebenen von UX-Metriken und UX-KPIs

UX-Metriken und UX-KPIs lassen sich danach klassifizieren, welche Wirkung sie abbilden. Diese Perspektive hilft euch, Messwerte schneller einzuordnen und sinnvoll zu nutzen. 

• Erlebnisbezogene Indikatoren zeigen euch, wie zufrieden Nutzer beispielsweise mit eurem Checkout-Prozess sind. Gemessen werden kann dies etwa über den den Customer-Satisfaction-Score (CSAT) auf einer Skala von 1 bis 5, oder über die Weiterempfehlungsbereitschaft mittels Net-Promoter-Score (NPS) von -100 bis +100. 
• Verhaltensbezogene Indikatoren machen sichtbar, was Nutzer tatsächlich tun, zum Beispiel ob sie die Produkt-Suche abschließen, das Warenkorb-Symbol anklicken oder Filter regelmäßig nutzen. 
• Wirtschaftliche Indikatoren verdeutlichen euch, welchen direkten Business-Beitrag UX-KPIs zum Geschäftserfolg leisten: etwa Umsatzsteigerung durch optimierte Prozesse, Kundenbindung anhand der Wiederkaufsrate (Anteil wiederkehrender Kunden) oder geringerer Supportaufwand (beispielsweise Anzahl der Support-Tickets pro 1.000 Nutzer). 

Arten von UX-Metriken

UX-Metriken lassen sich in zwei Kategorien einteilen – je nach Blickwinkel, den sie auf die Nutzung ermöglichen: quantitativ und qualitativ. Quantitative Metriken liefern euch Zahlen zu Häufigkeit, Dauer oder Erfolgsquoten. Qualitative Metriken bieten tiefergehende Erkenntnisse dazu, warum Nutzer so handeln, wie sie handeln. 

In der Praxis haben sich drei Kategorien bewährt: 

Performanzmetriken 

Performanzmetriken messen Effizienz und Erfolg. Sie verdeutlichen euch, ob Nutzer ihre Vorhaben ohne Umwege umsetzen können und wo Prozesse ins Stocken geraten. Dazu zählen unter anderem die Task-Completion-Rate, Bearbeitungszeiten oder Fehlerquoten. Eine zentrale Kennzahl innerhalb dieser Kategorie ist die Time on Task. Sie misst die durchschnittliche Zeit, die Nutzer benötigen, um einen spezifischen Prozess wie den Checkout aktiv und erfolgreich abzuschließen und wird durch folgende Formel abgebildet: 

• Time on task (TOT) = Σ (Dauer pro Nutzer) / Nutzeranzahl 
• Beispiel: Gemessen wird die durchschnittliche Zeit vom Warenkorb zum Kauf. 
• 5 Nutzer insgesamt, Nutzerzeiten in min = [3:15, 4:45, 5:10, 4:20, 4:00] 
• Berechnung: TOT = (195s + 285s + 310s + 260s + 240s) / 5 = 258s = 4:18 Min 

Zur Einordnung dieses Ergebnisses helfen Schwellenwerte: Der beispielhafte Checkout-Prozess benötigt im Durchschnitt 4:18 Minuten und liegt deutlich unter den 5 Minuten für optimierte Checkouts. 

Eine kürzere Time-on-Task deutet auf einen effizienteren Ablauf mit weniger Friction hin. Dazu zählen reduzierte Reibungspunkte wie unnötige Schritte, unklare Interaktionen oder technische Hürden, die Nutzer ausbremsen. 

Präferenzmetriken 

Präferenzmetriken erfassen, wie Nutzer eine Interaktion bewerten. Kennzahlen wie Customer-Satisfaction-Score (CSAT) oder Net-Promoter-Score (NPS) helfen euch, Veränderungen über die Zeit einzuordnen. 

Der CSAT misst die Zufriedenheit direkt nach dem Checkout, beispielsweise durch die Bewertung mit Sternen. Beispiel: Zufriedenheit 1–5: Ziel > 80 % 

Der NPS ist die einfache Frage an eure Nutzer: Wie wahrscheinlich empfehlen Sie uns Freunden auf einer Skala von 0-10? Gerechnet wird dann wie folgt: 

• 60 Nutzer sagen 9-10, das sind die sogenannten Promotoren (60 %). 
• 25 Nutzer sagen 7-8, das sind die Neutralen. 
• 15 Nutzer sagen 0-6, das sind die Kritiker (15 %). 
• Daraus ergibt sich:  
• Prozentsatz der Promoter – Prozentsatz der Kritiker = NPS 
• 60 % – 15 % = 45 Punkte.  

Nach der Faustregel ist ein NPS über 50 sehr gut, über 70 Weltklasse, aber eher selten. Werte zwischen 30 und 50 zeigen euch bereits eine starke Kundenbindung: Je höher, desto besser. 

Perzeptionsmetriken 

Perzeptionsmetriken fokussieren subjektive Eindrücke wie Verständlichkeit, Vertrauen oder wahrgenommene Bedienbarkeit. Instrumente übersetzen diese Wahrnehmungen in standardisierte Werte. Dazu gehören zum Beispiel:  

• System Usability Scale (SUS; Gebrauchstauglichkeit, also wie leicht und intuitiv sich eine Website beispielsweise bedienen lässt),  
• User Experience Questionnaire (UEQ; Nutzererlebnis, also wie angenehm und stimmig sich die Nutzung anfühlt) oder  
• Attraktivitäts-Differenzial (AttrakDiff; Attraktivität, also wie ansprechend eine App oder Website zum Beispiel wahrgenommen wird)  

Den größten Mehrwert erzielt ihr durch die Kombination aller drei Kategorien. Performanz zeigt, wo Probleme auftreten. Präferenz zeigt, wie Nutzer diese bewerten. Perzeption hilft, Ursachen besser zu verstehen. 

Um diese unterschiedlichen Arten von UX-Metriken zuverlässig zu erfassen, kommen verschiedene Erhebungsmethoden zum Einsatz: 

Methode	Fragestellung	Typischer Einsatz	Nutzen
Usability-Tests	»Wie nutzerfreundlich ist das Produkt/die Website/die App/…?«	Prototypen, neue Features, kritische Journeys	Qualitatives Ursachenverständnis
A/B-Tests	»Welche Variante performt besser?«	Live-Systeme, Optimierungen	Kausale Wirkungsmessung
Web-Analytics	»Wie verhalten sich Nutzer?«	Laufender Betrieb, zentrale Journeys	Quantitative Verhaltensdaten
Heatmaps & Scrollmaps	»Welche Bereiche werden wahrgenommen?«	Landingpages, Content-Seiten	Visuelle Einordnung von Nutzung
Session-Recordings	»Was passiert unmittelbar vor dem Abbruch?«	Komplexe Formulare, Checkouts	Detailblick auf Interaktionen
Standardisierte Befragungen	»Wie zufrieden sind Nutzer?«	Nach Interaktionen oder Releases	Vergleichbare Präferenzmetriken
In-Page Surveys	»Was fehlt oder stört gerade?«	Kontextuelle Feedbackabfragen	Direkte qualitative Hinweise
Diary-Studies	»Wie verwenden Nutzer die Plattform langfristig?«	Langfristige Nutzung, wiederholte Interaktionen, Onboarding, Wiederkaufsrate	Verständnis für Nutzungskontext
Accessibility-Audits	»Können alle Nutzer alle Aufgaben erledigen?«	Barrierefreiheit, rechtliche Anforderungen	Messbare Zugänglichkeit
Performance-Monitoring	»Ist das System schnell genug?«	Ladezeiten, technische UX	Verbindung von Technik und UX

UX-KPIs im Überblick

Anders als bei einzelnen Messwerten nutzt ihr UX-KPIs über längere Zeiträume, um Entwicklungen zu erkennen und die Wirkung von Releases oder strukturellen Anpassungen einzuordnen. 

Ein typisches Beispiel ist die Task-Completion-Rate (TCR) in einem Checkout-Prozess. Sie zeigt euch, wie zuverlässig Nutzer einen Kauf abschließen. Berechnet wird sie wie folgt: 

TCR in % = (Anzahl der erfolgreich abgeschlossenen Aufgaben / Gesamtzahl gestarteter Aufgaben) x 100 

Beispiel:  

• Use Case: Checkout abschließen 
• Von 200 gestarteten Checkouts schließen 150 Nutzer erfolgreich ab 
• TCR = (150 / 200) × 100 = 75 %. 
• 75 % liegt über dem typischen Checkout-Referenzwert von ca. 50–70 % 
  

Bleibt aber dieser Wert hinter den Erwartungen und Referenzwerten zurück, entsteht ein klarer Hinweis auf Reibung im Prozess. Steigt er nach konkreten Anpassungen im Checkout, etwa durch weniger Formularfelder oder zusätzliche Zahlungsoptionen, lässt sich der Effekt direkt nachvollziehen und einordnen. 

Auch im Onboarding spielen UX-KPIs eine zentrale Rolle. Die Completion-Rate eines Onboarding-Flows zeigt euch, wie viele Nutzer alle notwendigen Schritte durchlaufen. 

Typische Anwendungsfälle für Onboarding-Flows im E-Commerce sind unter anderem: 

• die Registrierung und Freischaltung in B2B-Shops 
• die erstmalige Kontoerstellung mit Pflichtangaben wie Adresse oder Zahlungsart 
• geführte Kaufprozesse wie Konfiguratoren oder Guided Buying 
• der Einstieg in Loyalty- oder Bonusprogramme 
• Marktplätze mit mehrstufigem Käufer- oder Verkäufer-Onboarding  

Die Completion-Rate berechnet sich analog zur Task-Completion-Rate: 

Completion Rate = (Anzahl vollständig abgeschlossener Onboardings / Anzahl gestarteter Onboardings) × 100 

Die Kennzahl zeigt euch, wie viele Nutzer einen Onboarding-Prozess bis zum Ende durchlaufen. Niedrige Werte deuten auf Hürden, Unklarheiten oder unnötige Schritte im Einstieg hin, hohe Werte sprechen für einen klar strukturierten und gut verständlichen Onboarding-Flow. 

Im Business-Kontext übernehmen UX-KPIs eine vermittelnde Rolle. Sie helfen euch, Nutzungssignale in Entscheidungen für Produktentwicklung, Marketing und Management zu übersetzen. So verbindet ihr die Perspektive der Nutzer mit unternehmerischer Steuerung. 

Ein weiteres Beispiel ist die Fehlerquote bei zentralen Interaktionen wie beispielsweise Formulareingaben. Sie zeigt euch, wie häufig Nutzer Eingaben korrigieren müssen (bei Suche oder Eingabe von persönlichen und transaktionsrelevanten Daten) oder an Validierungen (bei Registrierung oder Login) scheitern. Als UX-KPI macht sie sichtbar, ob Bedienkonzepte tragfähig sind oder regelmäßig zu Problemen führen. In Verbindung mit Business-Zielen hilft sie euch, Aufwand im Support oder Abbrüche früh zu reduzieren.  

UX-KPIs unterstützen euch außerdem bei der Priorisierung von Maßnahmen. Statt diese nach internen Einschätzungen zu bewerten, nutzt ihr nachvollziehbare Kennzahlen als Entscheidungsgrundlage. Ihr könnt Initiativen vergleichen, Ressourcen gezielter einsetzen und Entscheidungen transparenter begründen. 

Auch für die Kommunikation über Teamgrenzen hinweg spielen UX-KPIs eine wichtige Rolle. Sie geben euch eine gemeinsame Sicht auf den Ist-Zustand, ohne euch in Detailanalysen zu verlieren. Dashboards bündeln relevante Kennzahlen und machen Handlungsbedarf früh sichtbar.   

5-Schritte-Framework zu messbarem UX-Erfolg

UX-Metriken und UX-KPIs entfalten ihren Wert erst dann vollständig, wenn ihr sie systematisch einsetzt. Das folgende Framework hilft euch, von einer Fragestellung zu belastbaren Entscheidungen zu kommen und lässt sich auf unterschiedliche digitale Anwendungen übertragen. 

1. Ziel klar definieren 

Legt fest, was konkret verbessert werden soll und welches Ziel damit verfolgt wird, etwa die Abbruchrate im Checkout zu senken, statt allgemein von einer besseren User Experience zu sprechen. Ein klar formulierter Zielzustand schafft die Richtung für Auswahl und Bewertung von Kennzahlen. 

2. Relevante UX-Metriken auswählen 

Auf Basis des Ziels wählt ihr passende UX-Metriken aus, etwa die Task-Completion-Rate und die Error-Rate im Checkout. Hier geht es nicht um Umfang, sondern um Relevanz. Ihr entscheidet euch bewusst für Messwerte, die den betrachteten Nutzungsschritt sinnvoll abbilden. Die Metriken müssen zum Ziel passen und eine Interpretation ermöglichen. 

3. UX-KPIs ableiten 

Im nächsten Schritt verdichtet ihr ausgewählte Metriken zu UX-KPIs. Ihr legt fest, welche Kennzahlen euch zuverlässig zeigen, ob ihr euch dem Ziel nähert. Dabei definiert ihr klar, wie die KPI berechnet wird und wie sie zu interpretieren ist. Eine UX-KPI beantwortet immer die Frage, ob eine Anpassung Wirkung zeigt oder nicht. 

4. Ergebnisse einordnen und vergleichen 

Nach der Erhebung geht es um Einordnung. Ihr betrachtet Ergebnisse nicht isoliert, sondern im Vergleich. Zeitverläufe, Baselines als feste Referenzwerte aus früheren Messungen oder definierten Zielzuständen sowie Zielwerte helfen euch, Entwicklungen realistisch zu bewerten. Abweichungen liefern Hinweise und Hypothesen, aber keine endgültigen Antworten, bis ihr sie mit Kontext und qualitativen Erkenntnissen abgleicht. 

5. Maßnahmen ableiten und iterieren 

Im letzten Schritt übersetzt ihr Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen. Ihr entscheidet, was angepasst, getestet oder weiter beobachtet werden soll. Nach der Umsetzung beginnt der Kreislauf erneut.  

Tools und Best Practices für UX-Metriken und UX-KPIs

Für die Arbeit mit UX-Metriken und UX-KPIs braucht ihr keine überladene Toollandschaft. Entscheidend ist, dass Tools zu euren Fragestellungen passen und Daten konsistent erhoben werden. In der Praxis bewährt sich eine Kombination aus quantitativen und qualitativen Werkzeugen, die unterschiedliche Perspektiven auf die Nutzung ermöglichen. 

Für quantitative Nutzungsdaten greifen viele Teams auf Web-Analytics-Tools zurück. Folgende Lösungen liefern Einblicke in Nutzungspfade, Abbrüche und Interaktionen entlang zentraler Journeys: 

• Google Analytics 4,  
• Piwik PRO,  
• Adobe Analytics oder  
• Matomo  

Wichtig ist, dass ihr Nutzeraktionen sauber definiert und regelmäßig prüft, ob das Website-Tracking noch zu euren Zielen passt. Ungenaue Datengrundlagen führen schnell zu falschen Schlussfolgerungen. Für Befragungen und standardisierte Einschätzungen eignen sich spezialisierte UX-Research-Tools. Sie unterstützen euch dabei, Zufriedenheit, Wahrnehmung und Bewertung strukturiert zu erfassen und über die Zeit vergleichbar zu machen. 

Neben der Toolauswahl spielen Best Practices eine zentrale Rolle. Definiert UX-Metriken und UX-KPIs einheitlich und dokumentiert sie zentral. So stellt ihr sicher, dass alle Beteiligten dieselben Zahlen gleich interpretieren. Regelmäßige Reviews helfen euch, veraltete Kennzahlen zu erkennen und den Fokus auf relevante KPIs zu halten. 

Nicht zuletzt gilt auch hier: Weniger ist mehr. Eine überschaubare Anzahl klar definierter UX-KPIs ist wertvoller als ein umfangreiches Reporting. Tools unterstützen euch bei Entscheidungen. Die Einordnung und Bewertung bleiben jedoch eure Aufgabe. 

Was UX-Metriken und UX-KPIs nicht abbilden können

UX-Metriken machen messbar, wie gut nutzbar ein digitales Angebot ist, also wie effektiv, effizient und fehlerfrei Nutzer ihre Ziele erreichen können. Allerdings stoßen sie dort an Grenzen, wo Zahlen allein nicht ausreichen. Emotionen wie Vertrauen, Unsicherheit oder Frustration lassen sich nur eingeschränkt quantifizieren. Auch der Nutzungskontext bleibt häufig unsichtbar. Eine längere Sitzungsdauer kann auf ein Problem hindeuten, aber ebenso auf Ablenkung oder äußere Umstände. 

Zudem zeigen UX-KPIs nicht immer sofort langfristige Effekte. Bindung oder Markenwahrnehmung entstehen oft erst bei wiederholter Nutzung. Wichtig ist deshalb die bewusste Einordnung. UX-Metriken zeigen euch, wo ihr hinschauen solltet. Die Bewertung entsteht durch Kontext und qualitative Erkenntnisse. 

Häufige Fallstricke und typische Fehler bei UX-Metriken und UX-KPIs

Ein häufiger Fallstrick ist eine zu große Anzahl an Kennzahlen. Beobachtet ihr zu viele UX-KPIs parallel, verliert ihr schnell den Überblick. Konzentriert euch stattdessen auf drei bis maximal fünf UX-Kennzahlen mit klarem Zielbezug. Achtet außerdem auf Fehlinterpretationen. Eine sinkende Bearbeitungszeit kann auf effizientere Abläufe hindeuten, aber ebenso darauf, dass Nutzer Aufgaben abbrechen oder überfordert sind. Erst im Zusammenspiel mit weiteren Metriken wie Completion-Rates wird klar, was der Wert tatsächlich aussagt. 

Und daraus ergibt sich: Betrachtet UX-KPIs nicht isoliert. Nutzerverhalten wird von Kontextfaktoren wie Endgerät oder Nutzungssituation beeinflusst und sollte entsprechend eingeordnet werden. 

Vermeidet den Fokus auf Vanity-Metrics wie Klickzahlen oder Seitenaufrufe. Diese Kennzahlen wirken auf den ersten Blick beeindruckend, liefern aber kaum Erkenntnisse darüber, ob Nutzer ihre Ziele erreichen oder ein Nutzungsschritt erfolgreich ist. Sie messen vor allem Aktivität, nicht Qualität. UX-KPIs brauchen deshalb immer einen klaren Bezug zu einem konkreten Nutzungsschritt oder Ziel. 

Sorgt schließlich für klare Verantwortlichkeiten. Damit UX-Metriken nicht folgenlos bleiben, solltet ihr festlegen: 

• wer Ziele definiert und relevante UX-KPIs auswählt, etwa Product-Owner oder beispielsweise Shop-Verantwortliche 
• wer die Kennzahlen analysiert, einordnet und Optimierungspotenziale ableitet, zum Beispiel UX-, Research- oder CRO-Teams 
• wer Maßnahmen priorisiert und umsetzt, meist Entwicklung und technische Teams 
• wer die Auswirkungen auf Conversion und Geschäftserfolg bewertet, etwa E-Commerce- oder Marketing-Verantwortliche 

Ohne diese klaren Zuständigkeiten bleiben Erkenntnisse oft auf Reporting-Ebene stehen.  

Trends in der UX-Messung

Neben klassischen UX-Metriken und UX-KPIs kommen zunehmend KI-gestützte Analyse-Ansätze zum Einsatz. Sie erweitern bestehende Kennzahlen und helfen euch dabei, Nutzerverhalten nicht nur rückblickend zu bewerten, sondern frühzeitig Hinweise auf mögliche Probleme zu erkennen. KI erkennt Muster in Nutzungssessions, die auf Frust oder Unsicherheit hindeuten. Wiederholte Klicks, ungewöhnliche Mausbewegungen oder abruptes Scrollen zeigen euch, dass Nutzer an einer Stelle nicht weiterkommen. Während klassische Kennzahlen wie die Task-Completion-Rate erst im Nachhinein sichtbar machen, dass ein Prozess scheitert, liefern KI-Analysen frühere Warnsignale. UX-KPIs bleiben dabei eure Grundlage. KI ergänzt sie, ersetzt sie aber nicht. 

Parallel dazu habt ihr heute Zugriff auf spezialisierte UX-Tools, die klassische Web-Analytics sinnvoll erweitern. 

• Contentsquare: verbindet Heatmaps mit automatisierten Hinweisen auf auffälliges Verhalten und unterstützt euch dabei, kritische Stellen in komplexen Journeys zu identifizieren. 
• Maze: ermöglicht strukturierte Remote-Tests mit geringem Aufwand und liefert standardisierte Kennzahlen.  
• Hotjar: gibt euch Einblick in vollständige Nutzungssessions und zeigt, an welchen Stellen Nutzer zögern oder abbrechen, auch bei geräteübergreifender Nutzung.  

In Kombination mit Analytics-Tools wie Google Analytics 4 entsteht für euch ein deutlich differenzierteres Bild der Nutzung. 

Auch die Fragestellungen in der UX-Messung verändern sich. Barrierefreiheit rückt stärker in den Fokus und lässt sich zunehmend messen, etwa über den Anteil erfolgreich abgeschlossener Aufgaben mit unterstützenden Technologien. Gleichzeitig gewinnt die geräteübergreifende Nutzung an Bedeutung. Nutzer starten Prozesse auf einem Gerät und setzen sie auf einem anderen fort. Kennzahlen zur Kontinuität solcher Journeys helfen euch, Brüche im Nutzungserlebnis zu erkennen. 

Darüber hinaus verschiebt sich der Blick auf langfristige Effekte. Neben kurzfristigen Nutzungssignalen gewinnt die Retention-Rate an Bedeutung. Sie zeigt euch, wie viele Nutzer nach einem definierten Zeitraum erneut aktiv sind und ob euer  Business langfristig als hilfreich und relevant wahrgenommen wird. So lassen sich UX-Entscheidungen besser im Hinblick auf nachhaltige Nutzung und Bindung bewerten. 

Beispiele für erweiterte UX-Kennzahlen und Analyseansätze 

Die Übersicht zeigt beispielhaft, wie sich klassische UX-KPIs durch weitere Kennzahlen sinnvoll ergänzen lassen. 

Was?	Was wird gemessen?	Nutzen
KI-Vorhersage	Verhaltensbasierte Prognosen wie z.B. die Predicted Drop-off-Rate (z. B. 80 % Chance Abbruch)	Frühe Warnung, z. B. »Checkout optimieren vor Black Friday«
Barrierefreiheit	WCAG-Score und Screen-Reader-Erfolg	Reichweite und Rechtssicherheit
Geräte-Check	Continuity-Rate (z. B. 70 % nahtlos)	Mobile-First-Welt, weniger Abbrüche
Retention-Fokus	30-Tage-Return-Rate	Langfristiger ROI statt Einmal-Klicks

UX-Metriken und -KPIs in der Praxis

Sind UX-Metriken und UX-KPIs einmal definiert, beginnt die eigentliche Arbeit. Jetzt geht es darum, sie im Alltag zu nutzen, Entscheidungen darauf aufzubauen und Prozesse Schritt für Schritt zu verbessern.  

Über die reine Messung hinaus lohnt sich der Blick auf bewährte KPI-Ansätze und Best Practices. Das KPI-Whitepaper vertieft zentrale Grundlagen, zeigt euch typische Anwendungsfälle und gibt euch Einblicke, wie Unternehmen KPIs sinnvoll definieren und unternehmensweit einsetzen. Die Beispiele lassen sich auf unterschiedliche digitale Anwendungsfälle und Organisationsstrukturen übertragen und helfen euch dabei, den eigenen Ansatz weiter zu schärfen. 

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