Ein statisches Dashboard zeigt eine Ansicht. Ein interaktives Dashboard lässt den Nutzer erkunden.
Statisch: Der Umsatz liegt bei 500.000. Mehr sieht der Nutzer nicht.
Interaktiv: Der Umsatz liegt bei 500.000 (das sieht der Nutzer). Der Nutzer klickt auf den Umsatz. Das Dashboard zeigt den Umsatz nach Kanal. Bezahlte Suche: 120.000. Organisch: 180.000. E-Mail: 200.000. Partnerprogramm: 0 Tausend. Der Nutzer sieht die Aufschlüsselung, ohne eine neue Seite zu laden.
Drill-down beantwortet die nächste Frage des Nutzers, ohne das Dashboard zu verlassen.
Wann du Drill-down einsetzt
Guter Anwendungsfall
Die Kennzahl hat eine natürliche Aufschlüsselung. Umsatz lässt sich nach Kanal, Produkt, Region und Kundensegment aufschlüsseln. Der Nutzer will der Sache nachgehen. Beispiel: Die Conversion-Rate liegt bei 2 Prozent (gelb, unter dem Ziel). Der Nutzer will wissen, welche Seiten unter dem Ziel liegen. Er klickt auf die Conversion-Rate. Das Dashboard zeigt die Conversion-Rate nach Seite. Landingpage: 4 Prozent (gut). Produktseite: 2 Prozent (gut). Checkout-Seite: 1,5 Prozent (schlecht). Das Problem ist der Checkout.
Schlechter Anwendungsfall
Die Aufschlüsselung ist nicht nützlich. Beispiel: Seitenaufrufe nach Browsertyp aufgeschlüsselt. Warum sollte das den Nutzer interessieren? Drill-down sollte eine Aufschlüsselung zeigen, aus der man handeln kann.
So setzt du Drill-down um
Kennzahl anklicken, um sie aufzuklappen
Der Nutzer klickt auf die Umsatzzahl. Ein Dropdown zeigt die Kanäle. Der Nutzer wählt einen Kanal. Der Filter für den Umsatz wird angewendet. Der Rest des Dashboards aktualisiert sich und zeigt nur den gewählten Kanal.
Brotkrumen-Navigation
Der Nutzer geht vom Umsatz zur bezahlten Suche, zu Google Ads und zu einem bestimmten Keyword. Die Brotkrumen zeigen den Weg. Der Nutzer kann auf jede Brotkrume klicken, um zurückzugehen.
Mehrere Ansichten
Das Dashboard hat einen Schalter: Wechsle zwischen der Ansicht Umsatz gesamt und der Ansicht Umsatz nach Kanal. Ein Klick wechselt die Ansicht. Kein Klicken auf einzelne Kennzahlen.
Dauerhafte Filter
Der Nutzer wählt einen Zeitraum. Alle Kennzahlen im Dashboard aktualisieren sich auf den Zeitraum. Der Nutzer wählt ein Kundensegment. Alle Kennzahlen aktualisieren sich auf das Segment. Die Filter bleiben bestehen, während der Nutzer erkundet.
Echtes Beispiel: interaktives Dashboard für SaaS
Leitkennzahl
ARR (jährlich wiederkehrender Umsatz) 5,1 Millionen.
Der Nutzer geht der Sache nach
Der Nutzer sieht auf den ARR. Er fragt sich: Ist das gesund? Er vergleicht mit dem Ziel (5,5 Millionen). Eine rote Anzeige zeigt, dass er unter dem Ziel liegt. Der Nutzer will wissen, warum.
Der Nutzer klickt auf die ARR-Zahl. Das Dashboard klappt auf und zeigt die Treiber des ARR: Neukunden (20 pro Monat), Abwanderung (2 Prozent pro Monat), Zusatzumsatz (1.000 pro Kunde).
Die Neukunden liegen unter dem Ziel (20 gegenüber 25). Der Nutzer klickt auf Neukunden. Das Dashboard zeigt die Aufschlüsselung: Vertriebskanal (12 Kunden), Self-Service-Kanal (8 Kunden). Der Vertriebskanal liegt unter dem Ziel (12 gegenüber 15).
Der Nutzer klickt auf den Vertriebskanal. Das Dashboard zeigt die Aufschlüsselung nach Kundentyp: Grosskunden (4 Abschlüsse zu je 100.000 ergeben 400.000), mittleres Segment (5 Abschlüsse zu je 30.000 ergeben 150.000), Self-Service (3 Abschlüsse zu je 5.000 ergeben 15.000). Bei Grosskunden läuft es nach Plan. Das mittlere Segment liegt unter dem Ziel (5 gegenüber 8 Abschlüssen).
Gewonnene Erkenntnis
Der Nutzer weiss jetzt: Der Umsatz liegt unter dem Ziel, weil die Gewinnung von Neukunden unter dem Ziel liegt, weil die Verkäufe im mittleren Segment unter dem Ziel liegen. Handlung: sich darauf konzentrieren, mehr Abschlüsse im mittleren Segment zu machen.
All das Erkunden geschah in einem Dashboard durch Drill-down. Ohne Drill-down müsste der Nutzer von Hand neue Berichte erstellen oder mehrere Dashboards besuchen.
Echtes Beispiel: interaktives Dashboard für einen Onlineshop
Erste Ansicht
Leitkennzahl: Umsatz 500.000.
Der Nutzer untersucht die Conversion-Rate
Der Nutzer überfliegt die unterstützenden Kennzahlen. Die Conversion-Rate liegt bei 2 Prozent (gelb, unter dem Ziel von 2,5 Prozent).
Der Nutzer klickt auf die Conversion-Rate. Das Dashboard klappt auf und zeigt die Conversion-Rate nach Seite: Startseite: 5 Prozent (gut). Produktseite: 3,5 Prozent (gut). Checkout-Seite: 1,2 Prozent (schlecht). Danke-Seite: 98 Prozent (nicht relevant, jeder, der diese Seite erreicht, hat gekauft).
Das Problem ist die Checkout-Seite. Der Nutzer klickt auf die Checkout-Seite. Das Dashboard zeigt die Conversion-Rate nach Gerät: Desktop: 2 Prozent. Smartphone: 0,5 Prozent (schlecht). Tablet: 1,5 Prozent.
Die Conversion im Checkout auf dem Smartphone ist sehr niedrig. Der Nutzer klickt auf Smartphone. Das Dashboard zeigt die Aufschlüsselung nach Schritten im Checkout: Warenkorb prüfen: 90 Prozent abgeschlossen (weiter zum Versand). Versandart wählen: 70 Prozent abgeschlossen (weiter zur Zahlung). Zahlungsangaben: 30 Prozent abgeschlossen (weiter zur Prüfung). Bestellung prüfen: 90 Prozent abgeschlossen (Kauf abschliessen).
Problem erkannt
Das Problem ist der Schritt der Versandart (nur 70 Prozent gehen weiter zur Zahlung). Die Wahl der Versandart ist auf dem Smartphone der Reibungspunkt.
Ergriffene Massnahme
Der Nutzer weiss jetzt: Der Umsatz liegt unter dem Ziel, weil die Conversion niedrig ist, weil der Checkout auf dem Smartphone beim Schritt der Versandart viele Abbrüche hat. Handlung: die Wahl der Versandart auf dem Smartphone vereinfachen.
Häufige Fragen
Wann ist zu viel Drill-down verwirrend statt hilfreich?
Mehr als 4 Ebenen sind zu viel. Der Nutzer geht von der Summe zum Kanal, zur Kampagne, zum Keyword und zum Gerät. Vier Ebenen. Das ist die Grenze. Bei mehr als 4 ist der Nutzer verloren. Wenn du mehr Tiefe brauchst, erstelle ein eigenes Dashboard für das detaillierte Erkunden. Das Haupt-Dashboard geht 4 Ebenen tief. Das Detail-Dashboard hat unbegrenzte Tiefe. Beispiel: Ein Dashboard für die Vertriebs-Pipeline zeigt 4 Ebenen (Summe, nach Phase, nach Mitarbeiter, nach Kundentyp). Mehr Detail liegt im Detail-Dashboard. Mit dem Website-Builder von WEMASY richtest du das direkt auf deiner Website ein.
Sollte Drill-down das ganze Dashboard filtern oder nur eine Kennzahl aufklappen?
Filtere das ganze Dashboard. Der Nutzer geht in den Kanal der bezahlten Suche. Alle Kennzahlen (Umsatz, Conversion, Traffic, durchschnittlicher Bestellwert) sollten sich nur auf die bezahlte Suche aktualisieren. Klappe nicht nur eine Kennzahl auf. Einheitlichkeit verhindert Verwirrung. Wenn der Nutzer die bezahlte Suche wählt, ist alles bezahlte Suche. Der Nutzer muss sich nicht merken, welcher Filter für welche Kennzahl gilt.
Wie verhindern wir, dass Drill-down zu langsam wird?
Berechne Aggregationen vorab. Rechne nicht spontan. Berechne für jede Kennzahl die Aufschlüsselungen nach Kanal, Segment, Region und Gerät vorab. Wenn der Nutzer hineingeht, lade die vorab berechneten Daten sofort. Spontane Berechnung verursacht Verzögerung. Verzögerung tötet Interaktivität. Leistung zählt mehr als Flexibilität. Berechne gängige Aufschlüsselungen vorab.
Sollten alle Dashboards interaktiv sein oder nur bestimmte?
Beginne mit dem Dashboard der Führung als statisch (einfach, klar). Mache operative Dashboards interaktiv (Teams müssen erkunden). Mache detaillierte Dashboards interaktiv. Interaktive Dashboards sind aufwendiger zu bauen. Baue Interaktivität dort ein, wo sie Nutzen bringt (wo Nutzer erkunden werden). Verzichte darauf bei einfachen Zusammenfassungen für die Führung. Das Dashboard der Geschäftsführung kann statisch sein. Das Dashboard des Vertriebsteams sollte interaktiv sein.
Wie gehen wir mit Drill-down um, wenn Daten sensibel sind?
Beschränke Drill-down auf passende Rollen. Der Vertriebsleiter kann in Namen von Vertriebsmitarbeitern und Provisionen einsteigen. Die Geschäftsführung kann dieselben Daten sehen. Der Support-Leiter sollte keine Provisionen sehen. Baue rollenbasierten Drill-down. Die Geschäftsführung kann bis ganz nach unten gehen. Der Manager kann bis zu seinem Team gehen. Eine einzelne Person kann bis zu sich selbst gehen. Setze die Beschränkungen auf Ebene der Daten durch, nicht auf Ebene der Oberfläche.
Was ist der Unterschied zwischen Drill-down und Filtern?
Drill-down klappt eine Kennzahl auf und zeigt ihre Aufschlüsselung. Filtern ist eine Auswahl, die den Umfang aller Kennzahlen verkleinert. Drill-down: Klicke auf eine Kennzahl, um die Aufschlüsselung zu sehen. Filtern: Wähle einen Zeitraum, alle Kennzahlen aktualisieren sich. Beides ist nützlich. Drill-down beantwortet: Warum hat sich diese Kennzahl bewegt? Filtern beantwortet: Wie sieht die Kennzahl für dieses Segment aus? Nutze beides im selben Dashboard.