Teil 5: Zahlen statt Bauchgefühl – Wie KPIs dir zeigen, was wirklich genutzt wird

„Die Wahrheit liegt im Code“ – und der Nutzen in der Nutzung.

In der Softwareentwicklung glauben wir gern an den sauberen Code. An gute Architektur. An modulare Systeme. Doch bei Features glauben wir oft nur: an Bauchgefühl.

Immer wieder erleben wir in Trainings und Coachings, wie Funktionen verteidigt werden, weil sie mal teuer waren, jemand sie wollte oder sie „strategisch wichtig“ sein sollen. Nur: Niemand überprüft es. Niemand misst, ob sie wirklich genutzt, verstanden, gebraucht werden.

Dabei wäre das nicht nur möglich – es ist in modernen Systemen absolut machbar. Und notwendig.

Beobachten statt behaupten

Denn ob ein Feature relevant ist, zeigt sich nicht in Meetings oder Roadmaps, sondern im echten Nutzungsverhalten. Genau hier setzen wir mit unseren Kund:innen an: Wir etablieren einen Perspektivwechsel – weg von Meinungen, hin zu Beobachtungen.

Die Frage lautet nicht mehr: „Was glauben wir, dass wichtig ist?“

Sondern: „Was zeigt uns das Verhalten der Nutzer:innen?“

In vielen Projekten fehlen dafür bislang die Messpunkte. Dabei stehen sie längst zur Verfügung – man muss sie nur definieren und nutzen. Deshalb arbeiten wir in Coachings mit einem Set etablierter Kennzahlen, die wir in der Praxis erfolgreich einsetzen:

🔍 Feature-Nutzung bewerten – Relevante Metriken im Überblick

Metrik	Was sie misst	Wofür sie hilft
Adoption Rate	Anteil der Nutzer:innen, die ein Feature zum ersten Mal nutzen	Zeigt, ob ein Feature überhaupt angenommen wird
Frequency of Use	Wie oft ein Feature pro Nutzer:in verwendet wird	Identifiziert Features mit hoher oder niedriger Relevanz
Retention Rate	Wiederkehrende Nutzung über einen definierten Zeitraum	Bewertet langfristige Attraktivität eines Features
Task Completion Rate	Anteil erfolgreicher Nutzungsvorgänge	Misst Verständlichkeit und Effektivität
Bounce Rate	Anteil der Nutzer:innen, die das Feature direkt wieder verlassen	Hinweis auf Verwirrung, Frust oder Irrelevanz
Time on Task	Durchschnittliche Bearbeitungszeit	Gibt Aufschluss über Effizienz und Komplexität
Feature-specific Engagement	Interaktionen, Tiefe der Nutzung eines Features	Verdeutlicht, ob das Feature wirklich genutzt – oder nur „berührt“ wird
User Path Analysis	Welche Wege Nutzer:innen im System gehen	Zeigt, ob ein Feature überhaupt erreicht wird

Diese KPIs sind kein Selbstzweck. Sie liefern dir Entscheidungsgrundlagen. Wenn du zum Beispiel siehst, dass eine Funktion regelmäßig übersprungen wird, hohe Abbruchraten erzeugt oder kaum Verweildauer aufweist, dann ist das ein deutliches Signal: Dieses Feature wird entweder nicht gebraucht – oder nicht verstanden.

Beides ist problematisch. Und beides rechtfertigt ein Innehalten.

Daten schaffen Handlungssicherheit

Wir erleben es immer wieder: Ein Team zweifelt an einem Feature, aber niemand traut sich, es infrage zu stellen. Sobald erste Nutzungsdaten vorliegen, verändert sich die Diskussion. Aus Vermutungen werden Fakten. Aus Bedenken wird Klarheit. Und aus der vagen Idee des „Löschens“ wird ein fundierter Produktentscheid.

Natürlich sind diese Zahlen nicht das einzige Kriterium – aber sie sind ein starkes Gegengewicht zur Story-Verliebtheit, zur Feature-Nostalgie und zum Stakeholder-Reflex. Denn sie zeigen: Wo genutzt wird, entsteht Wert. Wo nicht, entsteht Aufwand.

Fazit: Wer misst, gewinnt

„Kill the Feature“ ist keine Einladung zum blinden Streichen – sondern zum strukturierten Hinterfragen. Und genau dafür brauchst du Messinstrumente, die dir Orientierung geben.

Wenn du heute in dein System schaust – welche Funktion kannst du mit Daten belegen? Und welche nur mit dem Satz: „Das wird schon jemand brauchen …“?

In Teil 6 schließen wir die Serie mit einer Haltung, die wir in all unseren Projekten vertreten:

👉 „Gesund statt groß – Warum Systeme nicht wachsen, sondern reifen sollten“

Oder du sprichst mit uns darüber, wie du systematisch Feature-Monitoring einführen und deine Produktpflege professionalisieren kannst.

Denn Reduktion ist kein Risiko – sondern ein Wettbewerbsvorteil.