Vorteile und Grenzen um UX-Methodenmix
Webanalyse, Use Labs, AB Testing und Live User Tracking - Methoden gibt es viele. Doch welcher Mix garantiert die besten Insights für UX Optimierung und Backlog-Priorisierung in kundenorientierten Organisationen? Im Vortrag beleuchtet Robert Matthees die Stärken und Grenzen einzelner Methoden und die Bedeutung der Kombination für Kostenersparnis und Conversion Optimierung.
etailment WIEN 2016 – M. Arends & F. Freitag – NOUS Guide & indoo.rs – Beacon...Werbeplanung.at Summit
Micro-Location und Analytics: Praxisbeispiele aus Einzelhandel und Kulturbereich
Pioniere im Markt setzen auf die iBeacon Technologie und bieten ihren Kunden zusätzliche Services wie sie bisher nur online möglich waren. Indoor Navigation und positionsgenaue Kundenansprachen eröffnen neue Möglichkeiten für User und Betreiber. Während im Einzelhandel Werbemöglichkeiten und eine Steigerung des Umsatzes die dominanten Zielsetzungen sind, bemühen sich Kulturinstitutionen ihr Angebot auch einem immer stärker digitalisiertem Publikum attraktiv anzubieten. indoo.rs und NOUS stellen bestehende Use Cases und Ansätze zur Datenauswertung vor. indoo.rs entwickelt und lizenziert Software zur Positionierung und Navigation innerhalb von Gebäuden. NOUS gehört zu den führenden Anbietern mobiler Guides und medialer Vermittlung.
Klaus-Martin Meyer :: User Experience Roundtable 1-Jul-2019
Web-Analytics? Brauche ich das als UXler? Und ob! Denn um die User Experience zu verstehen, genügt es nicht sich nur auf qualitative Methoden wie Usability-Tests zu konzentrieren. Erst die Kombination mit quantitativen Daten ergibt ein vollständiges Bild. Aber was kann und sollte ich messen? Und wie kann ich Nutzerziele in Metriken umwandeln?
Neben Grundlagen (Tools, Implementierung, Unterschiede zwischen Dimensionen und Metriken, Page Views und Events) wird im Vortrag auch mit Hilfe einer Live-Demo gezeigt, welche Fragen Web-Analytics beantworten kann.
Klaus Martin Meyer arbeitet seit Oktober 2018 als UX Consultant bei Monoki. Davor war er als Team-Lead UX bei Otto beschäftigt. Neben dem Thema Web-Analytics haben es ihm besonders Data Driven UX und Lean UX angetan.
http://www.uxhh.de/roundtable/archiv/index.html#Jul19
Vortrag beim ADC Young Masters "Konzeption" am 12. März in Hamburg.
Wieviel kreativen Spielraum gibt es in typischen Online-Projekten und welche Aufgaben übernimmt ein Online-Konzepter? Welche Rolle spielen Texter in Online-Projekten?
Wenn uns Googles Updates und Algorithmusanpassungen in den letzten Jahres eines gelehrt haben, dann dass es für eine optimale Sichtbarkeit in den Suchergebnissen nicht mehr genügt, die Rankingfaktoren und Lücken der Suchmaschinen richtig auszunutzen. Vielmehr ist aus der Optimierung für Suchmaschinen eine Optimierung für den Nutzer geworden, um diesem die besten Ergebnisse für seine Suchanfrage zu liefern. Doch woher wissen wir, was Nutzer wirklich wollen, und wie schaffen wir es, dass sich die Nutzer auf unserer Website wohlfühlen? Diese Aufgabe erfordert mehr als technisches Verständnis, schließt Design-, Usability- und UX-Elemente ein und darf auch die Vermarktung nicht außer Acht lassen. Wie können wir also die gewohnten Silos durchbrechen, um Nutzer besser abzuholen und glücklich zu machen?
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Klaus-Martin Meyer :: User Experience Roundtable 1-Jul-2019
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Talk zur Webinale mit André Scharf und Peter Rozek.
Wenn uns Googles Updates und Algorithmusanpassungen in den letzten Jahres eines gelehrt haben, dann dass es für eine optimale Sichtbarkeit in den Suchergebnissen nicht mehr genügt, die Rankingfaktoren und Lücken der Suchmaschinen richtig auszunutzen. Vielmehr ist aus der Optimierung für Suchmaschinen eine Optimierung für den Nutzer geworden, um diesem die besten Ergebnisse für seine Suchanfrage zu liefern. Doch woher wissen wir, was Nutzer wirklich wollen, und wie schaffen wir es, dass sich die Nutzer auf unserer Website wohlfühlen? Diese Aufgabe erfordert mehr als technisches Verständnis, schließt Design-, Usability- und UX-Elemente ein und darf auch die Vermarktung nicht außer Acht lassen. Wie können wir also die gewohnten Silos durchbrechen, um Nutzer besser abzuholen und glücklich zu machen?
Mobile User Experience: Entwicklung von benutzerfreundlichen mobilen Websites...usability.de
Mobile User Experience: Entwicklung von benutzerfreundlichen mobilen Websites und Applikationen
Mit dem iPhone hat Apple die mobile Internetnutzung massentauglich gemacht und dank Touch-Technologien wurden Inhalte greifbar. Um das mobile Internet zu etablieren, genügt es jedoch nicht, einfach den herkömmlichen, stationären Web-Auftritt auf ein Handy-Display zu projizieren. Der Bezug zur mobilen Nutzungssituation ist hierbei ein entscheidendes Kriterium. In diesem Vortrag erfahren Sie, wie Anwendungen für das mobile Internet optimiert werden müssen und wie der mobile Nutzer ins Zentrum aller Überlegungen gebracht wird.
Christoph Mühlbauer (Human-Computer-Interaction, Universität Siegen)
Lean Analytics im Startup - Scheitern verhindern und User Experience verbessernLearning Factory
Gerade im SaaS-Bereich scheitern viele Startups daran, ihr Produkt nicht früh genug auf die Lösung von spezifischen Nutzer-Probleme ausgerichtet zu haben. Matthias Fenz zeigt, wie Lean Development Scheitern verhindert und für die Nutzer wirklich werthaltige, digitale Erfahrungen schaffen kann.
Erstellung Von Personas Für das Business-Netzwerk XING (Rainer Gibbert, World...Rainer Gibbert
Zur Erstellung von Personas werden in der Literatur verschiedene Ansätze diskutiert und vorgeschlagen. Doch welcher Ansatz eignet sich in der Praxis?
Im Vortrag wird am Beispiel XING aufgezeigt , wie Personas für ein Business-Netzwerk erstellt wurden.
Fallstudien und Projektbeispiele zur Methode "Fokusgruppen". Welche Fragestellungen gab es und welchen Nutzen haben die Gruppendiskussionen für unsere Kunden gestiftet?
Micro UX. Wie Produkte wirklich Spaß machen (2014)denkwerk GmbH
Micro User Experience beleuchtet, wie kleinste gestalterische Elemente die Wahrnehmung der Nutzer beeinflussen. Wie macht man ein digitales Produkt nicht nur nützlich, sondern auch liebenswert? Wie schafft es eine von 998 Kalender-Apps im App Store, die beliebteste zu sein? Anhand konkreter Design-Vorschläge zeigt das Paper, wie durch Micro-UX Lieblingsprodukte entstehen.
In einem Meet-up der IxDA haben wir gemeinsam mit UX-Experten und Expertinnen in dem interaktiven Format World-Café erarbeitet, was uns geholfen hat, als UX`ler persönlich und fachlich zu wachsen.
Seit über 10 Jahren schauen Jürg Stuker und Marcel Albertin in die Zukunft und stellen jedes Jahr 10 Internet-Trends vor, die Du nicht verpassen solltest. Dieses Jahr sind dies:
Find Engines
Agile Commerce
Content Marketing
Mobile Hybrid Web
BYOD
Live/Life-Streams
Vertical Scrolling
Collaborative Consumption
Curation
Social CRM
Designer und Datenanalysten sind ziemlich beste Freunde! Wie kann Data Scienc...Alireza Shahbaghi
Im Umgang mit Online-Produkten hinterlassen Nutzer viele digitale Fußabdrücke. Diese Daten sind eine wertvolle Quelle für UX-Designer, um Schwachstellen des Produktes zu erkennen. Dieser Vortrag demonstriert an einem Fallbeispiel aus der Praxis, wie ein cross-funktionales Team aus Designern und Data-Scientists anhand qualitativen und quantitativen Daten sukzessiv die Nutzer-Interaktion, mit einem bereits existierenden Produkt, verzwanzigfacht hat. Es wird gezeigt, wie anhand Daten die Hauptprobleme im Produkt entdeckt und die Optimierung priorisiert wurden. Außerdem werden die Methoden vorgestellt, anhand derer die Ursachen der Probleme analysiert und potenzielle Lösungen validiert werden. Abschließend wird erklärt, wie man den finale Prototyp anhand von A/B-Tests gegen die alte Version vergleichen kann. Dieser Vortrag wurde auf World Usability Day Hamburg 2019 von Alireza Shahbaghi, Co-Founder und CPO beim JobMatchMe GmbH gehalten.
Wie aus: "Wir wollen einen Relaunch" eine nutzerorientierte, responsive Website wird, und welche Herausforderungen dabei auftreten. Eine Betrachtung des Prozesse, der Tools und Ergebnisse aus Agentursicht.
http://www.uxhh.de/roundtable/archiv/index.html#Feb14
In order to understand the user experience, it is not sufficient to focus only on qualitative methods such as usability tests. Only the combination with quantitative data gives a complete picture. But what can and should I measure? And how can I turn user goals into metrics?
In addition to the basics (tools, implementation, differences between dimensions and metrics, page views and events), the slides also show which ux questions web analytics can answer.
ONE Konferenz 2013: Analytics, ERP und CRM-Daten als Grundlagen des RedesignsINM AG
Am 15.05.2013 fand die Webkonferenz ONE in der Messe Zürich statt.
Ein Themenschwerpunkt wurde dem Redesign gewidmet.
Reto Joller-Schuler Leiter Business Analyse und Development der INM AG setzt bei seinem Beitrag den Fokus auf Analytics, ERP und CRM-Daten als Grundlage fürs Redesign. Die Frage, wie analysiere ich vor dem Redesign die Daten wird sicherlich am Referat beantwortet. Ausserdem demonstriert er, weshalb man bei einem Redesign gleich Analyse-Tools integrieren und welche Optimierungen nach dem Go-Live durchgeführt werden sollten.
Analytics, ERP und CRM-Daten als Grundlage für's Redesign
Reto Joller-Schuler, Leiter Business Analyse & Development
etailment WIEN 2015 - Mirjam Techt (willhaben.at) "Mobile Commerce"Werbeplanung.at Summit
Workshop mit Mirjam Techt, Produktmanagerin von willhaben.at, zum Thema "Mobile Commerce".
Verschiedene Betriebssysteme und Releases, Screengrößen und eine andere Usability verlangen beim Herangehen an Mobile eine eigene Denke. Die Workshop-Inhalte helfen Energie und Zeit bei der Implementierung von mobilene Strategien zu sparen.
Alle Jahre wieder ein Blick in die Kristallkugel, in diesem Jahr mit den folgenden Trends:
- Find Engines
- Live/Life-Streams
- Agile Commerce
- Mobile Hybrid Web
- BYOD (Bring Your Own Device)
- Collaborative Consumption
- Social CRM
- Curation
- Content Marketing
- Vertical Scrolling
The presentation describes major developments and trends in the field of (performance) marketing and business intelligence/BI. Moreover, it tries outline possible approaches for advertisers (eCommerce players in particular) with regards to reacting to/preparing for those developments.
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Ähnlich wie "Ich sehe was, was du nicht siehst" - Wie Live User Tracking das wahre Nutzerverhalten sowie UX-Hürden aufdeckt (20)
2. RELEVANZ
2
UX, brauchen wir das überhaupt?
1998: Online gehen, lohnt sich das?
„Mal jemanden aus der IT fragen…“
2001: Wie bekommen wir Besucher?
SEO = 100 Keywords je Page + 10.000 Backlinks
2011/12/13: Wo sind denn unsere Besucher hin?
SEO = Qualität + Content is King (…UX?)
2017: Wie bleiben wir am Markt?
Disruptine Startups, Customer Centric/Scrum,
Rapid Prototypeing….
3. RELEVANZ
3
UX, brauchen wir das überhaupt?
1998: Online gehen, lohnt sich das?
„Mal jemanden aus der IT fragen…“
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2011/12/13: Wo sind denn unsere Besucher hin?
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2017: Wie bleiben wir am Markt?
Disruptine Startups, Customer Centric/Scrum,
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4. RELEVANZ
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UX, brauchen wir das überhaupt?
1998: Online gehen, lohnt sich das?
„Mal jemanden aus der IT fragen…“
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SEO = 100 Keywords je Page + 10.000 Backlinks
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SEO = Qualität + Content is King (…UX?)
2017: Wie bleiben wir am Markt?
Disruptine Startups, Customer Centric/Scrum,
Rapid Prototypeing….
Keyword-Stuffing Backlinks Suchintention
5. RELEVANZ
5
UX, brauchen wir das überhaupt?
1998: Online gehen, lohnt sich das?
„Mal jemanden aus der IT fragen…“
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2011/12/13: Wo sind denn unsere Besucher hin?
SEO = Qualität + Content is King (…UX?)
2017: Wie bleiben wir am Markt?
Disruptine Startups, Customer Centric/Scrum,
Rapid Prototypeing….
6. INHALT
6
Methoden zum Nutzertracking
Wie stelle ich sicher, dass ich die richtigen Produkte/Features entwickle,
und meine User sie bestmöglich verstehen und verwenden?
1. Webanalyse
2. A/B Testing
3. Use Labs
4. Live User Tracking
7. 1. WEBANALYSE - BEISPIEL: GOOGLE
ANALYTICS
7
Stärken:
Komplettaufnahme quantitativer Daten:
Hohe Absprungraten, vielen Exits (Funnel),
geringe Converion Rate, (zu) lange/kurze Verweildauer
Schwächen:
Die Frage nach dem Warum bleibt offen:
Intention? Verständnis? Verhalten?
Traditionelle Webanalyse
Beispiel: Google Analytics
8. UNTERSCHIED
8
Bsp. Hawaii
Quantitative Daten vs. Qualitative Daten
Hauptstadt: Honolulu
Fläche: 28.311 km²
Einwohner: 1.419.561
Höchster Punk: 4205 m
Tiefster Punkt: 0m
Durchschnittliche Höhe: 925 m
9. 1. WEBANALYSE - BEISPIEL: GOOGLE ANALYTICS
9
Beispiel: Bounce Rate als Indikator
10. 1. WEBANALYSE - BEISPIEL: GOOGLE ANALYTICS
10
Beispiel: Bounce Rate als Indikator
sichtbar
Webpage
14. 1. WEBANALYSE - BEISPIEL: GOOGLE ANALYTICS
14
Hypothese
Umsetzen
A/B-Test Hoffen
1. 2. 3.
Auswerten, weiter optimieren…
sichtbar
Webpage
15. 2. A/B TESTING & MULTIVARIATES TESTING
15
Stärken:
Welche Variante performt besser?
(quantitative KPIs: Conversion, Bounce, Time on
Page…)
Schwächen:
Wie Webanalyse, keine qualitativen Daten:
Warum performt sie besser? Neue Hürden usw.?
Varianten bewerten
16. 3. USE-LABS
16
Stärken:
Bis zu 75% aller Usability-Hürden mit wenigen Probanden
Schwächen:
Künstliche Umgebung (Test-Situation: Reaktivität/keine echte
UX)
Aufdecken technischer Probleme (wenige Devices, Browser
usw.)
Gefahr falscher Priorisierung (keine quantitativen Daten)
User Insights aus dem Labor
17. 3. USE-LABS
17
User Insights aus dem Labor - Mobile Optimisation?
Interaktionsintervalle:
Desktop
Tablet
Mobile (extrem von kurzzeitigen Intentionen
geprägt)
(vorrangig an konkreten Aufgaben
orientiert)
18. m-pathy
4. LIVE USER TRACKING - WIE WÄRE ES
WENN…
18
Desktop Smartphone Tablet
Qualitäts-
management
User
Experience-
& Conversion
Optimierung
In der freien Wildbahn:
Nutzern über die Schulter schauen
Ziele:
Aufdeckung aller Usability/UX-Hürden
Priorisierung nach Geschäftsrelevanz
Qualitätssicherung/UX mit kurzen
Testzyklen
19. 19
4. LIVE USER TRACKING - HOLISTISCHER ANSATZ
Goals &
attidudes
What people
say
How many and how much
Quantitativ
Behaviors
What people
do
Qualitativ
Why and how to fix
Customer Support
Data Analysis
User Surveys/
On-Site Befragungen
A/B Testing
Site Traffic/
Log File Analysis
Remote Usability
Testing
Heatmaps:
Aggregation
Eye Tracking
Usability
Testing
Diary/
Journal Studies
Participatory DesignUser Interviews/
Journal Studies
Focus Groups
Card Sorting
Live User
Tracking
Player
EinzelsessionField
Studies
UX Consulting /
Expert Review
Webanalyse
Use Labs
27. m-pathy
WIE NUTZEN USER
PRODUKTÜBERSICHTEN?
27
VOR
1. FILTERNUTZUNG
NACH
1. FILTERNUTZUNG
Klicks auf
Artikel
26 % der
Besuche
42 % der
Besuche
Verweildauer
(Median) 12s 23s
Scroll-
bereitschaft 53 % 89 %
CLICKMAP VOR 1. FILTERNUTZUNG CLICKMAP NACH 1. FILTERNUTZUNG
30. LEARNINGS
30
Wofür eignet sich welche Methode?
Webanalyse nutzen um kritische Seitenbereiche zu identifizieren
A/B Tests nicht einfach nach Bauchgefühl, sondern auf datenbasierter Grundlage
(Insights in echtes Nutzerverhalten, sonst 2-fache Ungewissheit: Problem + Hypothese)
Use-Labs ideal für Prototyping/Produktverständnis, aber keine
Quantifizierung/Priorisierung,
zeigt eher Usability als User Experience (aufgrund künstlicher Test-Situation)
Live User Tracking (m-pathy) kombiniert quantitative & qualitative Ansätze
für UX/Conversion-Optimierung mit Backlog-Priorisierung in kurzen Zyklen
31. Enterprise Live User Tracking mit m-pathy
www.m-pathy.com
Ihr Referent:
Robert Matthees
Sales Manager/UX Consultant
+49 351 501415-49
robert.matthees@m-pathy.com
Hinweis der Redaktion
„Ich sehe was, was du nicht siehst!“ Was wie ein Kinderspiel klingt, ist für uns hier Alltag und tägliche Realität. Denn Online Marketing und Digitales Produktmanagement, das waren schon immer Welten voller Tracking Issues. Und trotz oft unzureichender Einsichten versuchen wir, so denke ich zumindest, unsere Produkte bestmöglich zu optimieren. Daher möchte ich mit meinem Vortrag vor allen zwei Sachen erreichen. 1. will ich Awareness stiften bezüglich der Möglichkeiten und Grenzen der verschiedenen UX-Methoden. Denn viele Techniken bieten Einblicke ins Nutzerverhalten und geben uns Ideen zur Verbesserung der User Experience. Doch es ist wichtig zu wissen, was es beim jeweiligen Einsatz zu beachten gibt, damit wir am Ende nicht am Nutzer vorbeioptimieren. Zum 2. möchte ich Awareness stiften besonders in Vorstandsetagen, bezüglich den Vorteilen und Möglichkeiten einer echten Nutzer- und Kundenzentrierung. Denn häufig begegnet uns noch die alte Frage: Brauchen wir das überhaupt, dieses „User Experience“? Vor allem, wenn’s um Kostenstellen und Budget geht. Kennt ihr diese Frage?
„UX, brauchen wir das überhaupt?“ Mich erinnert diese Frage immer ans Ende des letzten Jahrtausends. Wir sitzen vor unserem Personalcomputer, darauf läuft Windows 95. Einige Early Adopter haben auch bereits die Windows 98-CD-Rom gekauft. Und die brennende Frage lautet bezüglich des aufkommenden Internet-Hypes: Online gehen, lohnt sich das? Brauchen wir eine Webseite? In Unternehmen war dies damals interessanterweise keine Frage für das Marketing. Eher ging es in den Keller in den klimatisierten Serverraum der IT. Dort fragte man die Nerds, was diese davon halten. Das Ergebnis? Es gab eine Hand voll Unternehmen mit Internetseite, und eine Hand voll Unternehmen die heute vermutlich gar nicht mehr am Markt sind.
Dann hatte man also eine Webseite. Und man hatte auch eigentlich alles drauf, was drauf gehört. Damals war das konkret: eine Seite zur Firmengeschichte, ein Gästebuch, die Telefonnummer und natürlich ein Besucherzähler. Kennt ihr die noch? Die durften tatsächlich auf keiner guten Webseite fehlen, auch nicht im Business-Bereich. Jedoch: Wie bekommt man auch Besucher? Langsam wurde es eine Frage für’s Marketing. Dort erkundigte man sich und fand heraus: Um gefunden zu werden, muss man in Suchmaschinen gelistet sein. Damit das gut funktioniere, bräuchte man SEO, Suchmaschinenoptimierung. Und man begann zu optimieren. Dies ersten Optimierungsprozesse fanden statt, Webseiten wurden ansprechender: Leider nicht für Menschen, sondern nur für Roboter, für Crawler und Algorithmen. 2000 ging Google in Deutschland an den Markt. Und jeder stopfte zusätzlich zum Gästebuch noch 100te Keywords auf die Seite und natürlich brauchte man 1000de Backlinks, damit man gut rankt. Dass dies das Angebot für die eigentlichen Nutzer eher unattraktiver mache, stand nicht im Fokus. Hauptsache man rankte weit oben und für möglichst viele Keywords. Bis dann 2011, 12 und 13 der Hammer kam.
Was passierte? Plötzlich verloren viele ihre Rankings. Denn der Roboter, für den man „optimierte“, wurde schlauer. Google wurde jetzt plötzlich seinem Anspruch gerecht, den echten Nutzern die besten Ergebnisse für ihre Suchanfragen anzubieten. Leider waren viele für genau diese meist überhaupt nicht optimiert.
2011 kam das so genannte Panda-Update: dieses schlaue Kerl guckte sich um und bemerkte, wenn Content voll von sinnlosen Keywords war -> kurz: besserer Content musste her, ihr erinnert euch: „Content ist King“. Überall stand es.
2012 ließ Google das 1. Penguin-Algorithmus-Update frei. Dieser rutsche sämtliche Backlinks einer Domain entlang und guckte, ob sie überzeugen oder nicht -> Link-Farmen und Web-Directories wurden zu Guest-Posts und Online-PR
2013 kam schließlich noch der Hummingbird, mit dessen 1000 kleinen Flügelschlägen Google zu lernen begann, was die eigentlichen Intentionen der Nutzer bei Suchanfragen sind
Dies nur ganz kurz zur Historie, denn spätestens hier wurde klar: „Ok, irgendwie sollten wir langsam auch für echte Menschen optimieren.“
Wie wichtig UX heute ist, wird gut an den vielen Startups deutlich, die sich mit disruptiven Strategien und neuen Organisationsformen überraschend schnell Marktanteile sichern. Einen raschen UX-Awareness-Zuwachs konnten wir hier besonders in Branchen erkennen, in denen sich Fintechs und Insurtechs beginnen auszutoben. Die Frage ist also: Wie finden wir heraus, wie sich unsere User verhalten?
Oder konkret: Wie stelle ich sicher, dass ich die richtigen Produkte/Features entwickele, und meine User sie bestmöglich verstehen und verwenden? Und zwar zur richtigen Zeit, mit der richtigen Priorität. Denn schnelllebig ist der Markt.Im Folgenden werde ich auf vier Methoden des Nutzertrackings eingehen:
Webanalyse am Beispiel von Google Analytics.
A/B Testing zur Hypothesenbewertung.
Use Labs zum Erheben qualitativer Daten.
Und auf die Kombination quantitativer und qualitativer Daten am Beispiel des Live User Trackings mit m-pathy.
Zuerst zu Google Analytics, ein großartiges Produkt. Durch den Einsatz erhalten Sie als Webseiten-Betreiber wertvolle Informationen zum Verhalten der Besucherströme auf Ihrem Webangebot. So erfahren Sie zum Beispiel, wo Ihre Besucher herkommen, welche Inhalte besonders häufig aufgerufen werden und an welchen Stellen die Nutzer Ihre Webseite verlassen, bevor Sie sie als Kunde gewinnen. Es werden die Besucherströme abgebildet und wertvolle Informationen über die Herkunft, Anzahl und angeschauten Inhalte der Besucher bereitgestellt. Aber: Die Frage nach dem Warum bleibt offen. Was ist die Intention einzelner Benutzer? Verstehen sie das Produkt? Wie Verhalten sie sich, um bestimmte Ziele zu erreichen? Hierfür bietet die Webanalyse keine Anblicke, da sie keine qualitativen Daten erhebt. Wie eignet sie sich aber zum Optimierung?
Illustriert: Der Unterschied zwischen quantitativen und qualitativen Daten
Wie nun aber gestalten sich Optimierungsprozesse, wenn sie rein auf Grundlage quantitativer Daten erfolgen? Ein Beispiel:
Für die Leute, die es vielleicht nicht kennen: Wir befinden uns hier im Interface von Google Analytics. Im Graph oben wird die Anzahl aller Pageviews im Zeitverlauf dargestellt. Die einzelnen Pages, also Seiten oder URLs der Domain, finden Sie in der Tabelle unten aufgelistet. Zu jeder Page sind quantitative Daten und KPIs vermerkt, wie bspw. die Anzahl der Pageviews, durchschnittliche Verweildauer, Bounce Rate usw. All dies lässt sich prima filtern und sortieren. Pages mit hoher Bounce Rate bspw. können auf eine Seite mit UX-Problemen hindeuten. Allerdings schaut man hier auf rein quantitative Daten und kennt nicht die Intentionen der einzelnen Nutzer. Die lassen sich hier nicht erkennen. Somit könnte es auch einfach sein, dass eine Marketing-Kampagne falschen Traffic akquiriert und die Besucher deshalb nicht bleiben. Checkt man dies nicht genau, erstellt man am Ende wohlmöglich noch Optimierungshypothesen für nicht existente UX-Probleme.
Glaubt man nun eine Seite mit UX-Hürden erkannt zu haben, bei der die hohe Bounce Rate nicht nur am falschen Trafic zu liegen scheint, gilt es jetzt, ein Problem zu finden. Dies wird nun in der Regel im UX-Team heiß diskutiert, während man gemeinsam die Page betrachtet. Angenommen das Team einigt sich darauf, dass es ein UX-Problem darstellt, dass ein wichtiges Interaktionselement für einen Großteil der Nutzer nicht im initial sichtbaren Bereich liege. Dann gilt es nun, für diese Annahme Optimierungshypothesen zu erstellen.
Die Hypothese könnte in diesem einfachen Beispiel lauten: „Wenn wir Element X weiter oben platzieren, sinkt die Bounce Rate um 10%, weil mehr User das Element direkt wahrnehmen.“ Es ist immer gut, Hypothesen mit messbaren Zielen zu versehen, um sie bewerten zu können. Hier ist es natürlich aufgrund der Ausgangsdatenlage etwas schwierig.
Im nächsten Schritt gilt es nun diese Hypothese umzusetzen. Hierbei gibt es zwei Wege:
Der mutige ist, die Änderung einfach durchzuführen und sie live zu stellen.
Der weniger waghalsige Weg nennt sich A/B-Testing, wo die neue Variante der Seite zusätzlich zur alten live gestellt wird, und sich anhand von Kontroll- und Testgruppe die Performance der beiden Versionen bewerten lässt. Dies macht man, um die Hypothese zu validieren. Das ist clever. Denn man könnte ja auch falsch liegen. Vielleicht war das Element ja unten im Seitenbereich genau richtig platziert, und die Bounce Rate wird eigentlich durch eine unpassende Überschrift in die Höhe getrieben. Möglichkeiten gibt es viele. Welche es wirklich sind, weiß man hier jedoch immer erst im Nachhinein.
Darum besteht bei beiden Wegen der 3. Schritt aus Daumendrücken und Hoffen, dass man richtig lag und die Bounce Rate gesunken ist - und nicht noch höher ausfällt als zuvor. Denn bei einer Hypothesenbildung ohne qualitative Insights ins Nutzerverhalten, quasi aus der kalten Zahlenlage heraus, besteht immer die Gefahr, dass man am Nutzer vorbei optimiert. Denn 1.: Ist es ein tatsächliches Problem, das ich optimiere? Und 2.: Erstelle ich die richtigen Optimierungshypothesen für das vermeintliche Problem?
Ebenso schwierig gestaltet sich dadurch eine fortwährende Optimierung mit A/B-Tests. Denn klar lässt sich sagen, welche Variante besser performt. Die Bewertung erfolgt aber wieder nur aufgrund quantitativer KPIs, die eben kein Rückschluss auf das neue Nutzerverhalten ermöglichen. Hierdurch kommt es zu sehr langen Teststrecken bei Optimierungsprozessen, denn mit der nächsten Hypothese könnte man genau so gut wieder falsch liegen. Vielleicht entstehen ja durch das veränderte Design neue Hürden, die man initial noch gar nicht bedenken konnte. Eine Validierung aber erfolgt hier immer erst im Nachhinein.
Wie lassen sich nun Optimierungsprozesse effektiver gestalten? Super wäre es, die wirklichen UX-Hürden bereits vor der Hypothesenbildung zu kennen. Dann wüsste man zumindest, dass man den Hebel im richtigen Seitenbereich ansetzt. Ganz klar: Es bedarf qualitativer Daten, die Insights ins echte Nutzerverhalten ermöglichen.
Der bekannteste Vertreter der qualitativen Methoden ist wahrscheinlich das „Uselab“ oder „Usability Lab“. Im Testlabor wird Probanden aus der Zielgruppe eine Aufgabe gestellt, die ein Szenario der Nutzung des Produkts abbildet. Uselabs generieren enorme Einblicke bezüglich Produktverständnis und Nutzerverhalten. Schon eine geringe Anzahl an Probanden (5) führt zur Feststellung von bis zu 75% der Usability-Probleme.
Jedoch können technische Probleme nicht identifiziert werden, die bspw. auf bestimmten Devices oder nur im Internet Explorer auftreten. Auch zeigen sich entscheidende Optimierungschancen oft erst unter Realbedingungen. Denn das Verhalten von Nutzern in einer Testsituation unterscheidet sich deutlich vom Verhalten im echten Leben. Bekommt man eine Aufgabe gestellt, ist der Ehrgeiz groß, diese auch zu lösen. Und am Smartphone im Bus ohne Sitzplatz wäre die Bounce Rate auf bestimmten Seiten vermutlich viel höher als im Labor. Oder bei Checkout-Analysen: Hier fehlt die reale Entscheidungsfindung beim Einkaufsprozess, und die Fragen, die dem User dabei in den Kopf kommen. Es ist prima zum Aufdecken von Usability-Hürden, nicht aber zum Einfangen echter User Experience.
Ebenso besteht die Gefahr, dass man das Entwicklerteam mit Backlog und Tickets nur auf Nebenschauplätzen beschäftigt, da eine quantitative Priorisierung entdeckter UX-Hürden im Usalab nicht möglich ist. Dafür ist das Sample zu klein. Wo in Webanalyse also die qualitativen Daten fehlten, für schnelle und datenbasierte Nutzerorientierung, sind es im Uselab die fehlenden quantitativen Daten, die einer effektiven Qualitätssicherung im Wege stehen. Aber; Zumindest kann man sich bezüglich der Usability-Probleme sicher sein, für die man Optimierungshypothesen erstellt.
Besonders kompliziert gestalten sich UseLabs meines Erachtens für Optimierungsprozesse im Mobilen Bereich. Hier sind die Interaktionen so stark von kurzzeitigen Intentionen geprägt, dass die tatsächliche Nutzungssituation enorm an Bedeutung gewinnt. Tolle Einblicke bietet die Google Studie zu Micro Moments zu dem hier skizzierten Phänomen.
Wir haben uns gefragt: Wie wäre es, wenn wir den Nutzern in der freien Wildbahn einfangen, also in ihren echten Alltagssituationen über die Schulter schauen könnten? Ohne dass sie es merken. Und das noch in einer statistisch-relevanten Sample-Größe: 100.000 Live User im Checkout aufzeichnen, statt 5 Probanden im Labor die Aufgabe stellen, etwas zu kaufen. Und dabei ganz automatisch Insights über sämtliche relevante Gerätetypen, Browser usw. erhalten.
Hierfür galt es, einen holistischen Ansatz zu entwickeln, der 1. in der Lage ist, die Intention von Usern aufzudecken kann. Denn man muss verstehen, was ein User erreichen will, um bewerten zu können, wie er sich auf dem Weg hin zu Lösung verhält. Aufgaben stellen, wie im Labor, geht beim Ansatz des echten Live User Trackings nicht. Dies machen wir bspw. durch Funnel-Analysen, aber auch durch extrem getargete On-Site-Befragungen, bei denen wir User kurz befragen, was sie erreichen wollen.
2. Ebenso war es notwendig, alle Einzelsessions in hoher Detailtiefe abzuspeichern, für brauchbare qualitative Daten. Diese müssen auch dynamische Fly-Out-Elemente, Ajax-Programmierung und das komplette Gesten-Vokabular im Mobil-Bereich korrekt verzeichnen. Denn hierin spiegelt sich letztendlich das eigentliche Nutzerverhalten wieder.
3. Und um diese qualitativen Daten später für auch quantifizieren zu können, mussten sie frei filter- und segmentierbar sein auf Heat- und Scrollingmaps usw. Denn erst dies ermöglicht eine Priorisierung der entdeckten Hürden nach Geschäftsrelevanz und messbare Zieldefinitionen für Hypothesen wie eben ein 10% Uplift.
4. Von den Heatmaps und aggregierten Darstellungen musste weiterhin jederzeit wieder ein Drill Down zu den Einzelsessions möglich sein, entsprechend der gesetzten Filter und Segmente. Denn nur so lässt sich aus der Vermutung eines Problems aus aggregierten Daten ein konkreten Problem echter User qualifizieren, was wichtig ist, um Optimierungshypothesen bereits im Vorfeld validieren zu können.
Wie wir diesen Methodenmix in der Praxis einsetzen, und was sich damit aufdecken lässt, werde ich jetzt an zwei Use Cases zeigen.
Bei der IKK ging es um: Conversion Optimierung besonders in der Neuantragsstrecke durch Aufdeckung von UX-Hürden inkl. Priorisierung.
Zunächst mussten wir also feststellen, was die jeweiligen User auf der Seite wollten. Hierzu wurde nach 10s Verweildauer eine Intentionsbefragung ausgespielt. Anhand der Antworten konnten wir die Gesamtnutzer in unterschiedliche Personas aufsplitten, deren Verhalten wir im Tool nachvollziehen konnten.
Im 2. Schritt der Analyse mussten wir feststellen, ob diese User es schaffen, ihre Aufgabe zu erfüllen.
Denn so lässt sich letztendlich feststellen, woran sie scheitern.
Das kann vieles sein: UX-Probleme, technische Probleme, Unklarheiten im Prozess.
Links sehen Sie die Movement-Map der Startseite. Darauf sehen sie Bereiche, auf denen viele Mausbewegungen erfolgen. Schauen wir nun einmal in eine Einzelsession eines Users, der angab, Neumitglied werden zu wollen.
Was vielleicht gleich auffällt, ist der Call-to-action-Element rechts oben. Was denken Sie, klickt der User drauf?
Was wir feststellen konnten war, dass der Button von den Nutzern interessanterweise gesehen und wahrgenommen wird, aber keiner Klickte drauf. Nutzer, die Mitglied werden möchten, steigen ausnahmslos über die Top-Navigation ein und zwar am häufigsten in zwei Bereiche: Leistungen & Service und Mitgliedschaft. In der Session sieht man, dass der Nutzer sich auf Informationssuche befindet: Wie funktioniert der Wechselprozess? Muss ich vorher bei meiner alten Kasse kündigen? usw. Nach dieser Informationssuche wollen einige User in den Antragsprozess wechseln, leider fehlte auf den Informationsseiten der Call-to-action-Button, was die Navigation etwas verkomplizierte. Wir konnten aber hier mithilfe von Scrollanalysen und Movementmaps gut den Informationsbedarf ermitteln. Movementmaps sind hierfür echt hilfreich, denn viele nutzen die Maus als Lesehilfe.
Schaffen es die Nutzer bis zum Formular, haben wir viele Abbrüche zu verzeichnen. In der Formularanalyse wird deutlich, dass wir täglich 4,8 % aller Nutzer am Feld Familienstand verlieren, d. h. dieses Feld war das letzte, das bedient wurde, bevor der Abbruch stattfand. Wie man in der folgenden Sitzung sieht, hat das nichts mit dem Feld Familienstand zu tun, sondern mit der folgenden Abfrage der Rentenversicherungsnummer, welche die Nutzer eventuell nicht zur Hand haben. Dass dieses Feld optional ist, nehmen die Nutzer dabei nicht wahr.
Zu beobachten ist ein typisches Ausfüllverhalten, ein Formular-Tunnel, in dem sich der User befindet. Und klar wird jetzt auch der Grund der hohen Abbrüche im Feld Familienstand. Dieses ist nicht das Problem. Es ist sogar schon richtig vorausgefüllt für den Großteil der Nutzer und ließ sich auch auf allen Devices problemfrei nutzen. Es ist das Feld darunter: Die Rentenversicherungsnummer. Man sieht im Player oben, dass die Session sich noch lange hinzieht. Im Schnitt brauchten User 17 Minuten und einige Sekunden, um dieses Feld auszufüllen. Ganz klar war passiert ist: sie mussten die Nummer erst noch suchen. Problem: Die ganze Formularstrecke hatte eine Session-Lifetime von 20 Minuten. Es war also nicht möglich, es sinnvoll zu nutzen. Vielleicht noch als Quick-Learnings hier:
1. Es macht keinen Sinn, die Rentenversicherungsnummer oder irgendwas im Formular abzufragen, wenn man sie ohnehin nicht unbedingt braucht. Man sieht: Es ist ein optionales Feld.
2. Es ist immer ungünstig, ein optionales Feld zwischen zwei Pflichtfeldern zu verstecken. Dort nehmen User noch weniger wahr, dass sie optional sind.
3. Achtet auf die Session-Laufzeiten. Passen sie zu den Arbeitsschritten, welche die User zu erfüllen haben?
4. Noch eine Idee: Vielleicht allgemeinmal testen, wie User darauf reagieren, wenn statt der Pflichtfelder die optionalen Felder gekennzeichnet sind. Denn erinnere ich mich zurück an meine Schulzeit, so hab ich Klausuren in der Regel direkt nach dem Pflichtteil beendet. Wenn ich mir indes aus verschiedenen Optionen einige wählen konnte, dann hab ich das auch getan.
Hier noch ein Beispiel aus dem Ecommerce. Unser Kunde wollte verstehen, wie genau User bei der Auswahl eines bestimmten Produktes vorgehen. Dabei sollten vor allem die Produktübersichts- bzw. Kategorienseiten und die Filternutzung und Produktauswahl eine Rolle spielen.
Auf den vorliegenden Aggregationen, die das Verhalten vor der ersten Filternutzung zeigen, sieht man deutlich, dass sich die Nutzer zwar kurz mit den ersten vier Produkten auseinandersetzen (vereinzelt auch ohne Filternutzung Produkte ansehen und unten auf weitere Seiten wechseln), aber zum Großteil dann gezielt zu den oberen beiden Filterkategorien wechseln. Hier sind das Geschlecht und eine thematische Unterkategorie anwählbar.
Schaut man sich die Map vor und nach der ersten Filternutzung im Detail an, sieht man spannende Unterschiede:
- Nutzer beschäftigen sich zuerst mit „groben“ Filtern wie Geschlecht und Kategorie, später dann mit Feinfilterungen wie Marke, Preis und Expertenfilter.
- Nachdem gefiltert wird, ändert sich das Nutzerverhalten massiv: es steigen Verweildauer und Scrollbereitschaft und damit auch die Bereitschaft, sich mit Artikeln auseinanderzusetzen. Das lässt auch die Klickrate der Artikel steigen (26 % vs. 42 %).
Für die Optimierung heißt das, dass eine große Produktpalette dem Kunden nichts nützt, so lange er nicht über intelligente Filter seine Suche einschränken kann.
Ein großer Insight und Quick-Win hat auch die Betrachtung einiger Einzelsessions gebracht, wo wir festgestellt haben, dass Nutzer in jeder Kategorie neu über diese Grob- und später Feinfilter einsteigen. Bei jedem Wechsel der Kategorie. Und immer wurden diese gleich gesetzt: Geschlecht. Sportscheck testete daraufhin, wo sich diese Customer Journey besser gestalten lässt.
Abschließend noch einmal einige unserer Analysewerkzeuge im Überblick: Die On-Site-Befragung und Formularanalyse kennen Sie bereits von der IKK. Sie ist vielfältig einsetzbar: Im Antragsformular hätten wir sie gerade bspw. noch gezielt ausspielen können an User, die mit dem Familienstand-Feld interagiert haben und danach eine Exit-Intent-Bewegung ausführen, mit der kurzen Frage: „Verlassen Sie unsere Seite gerade, weil Sie Ihre Rentenversicherungsnummer suchen wollen?“ Als Dankeschön für die Teilnahme hätte man noch die kleine Info anzeigen können: „Nicht nötig, ist ein optionales Feld.“ Das Resultat wären vermutlich bis zu 4,8% weniger Abbrüche im Formular, bereits vor der Optimierung.
Oder stellen Sie sich vor, dass Sie auf ihrer Startseite unten Teaser haben, die nicht angeklickt werden. Werden sie nicht geklickt, weil User nicht bis dahin scrollen? Oder werden die User gesehen, aber trotzdem nicht angeklickt?
Den Einzelsession-Player nutzen unsere Kunden und Inhouse-Analysten zusammen mit der Filterbatterie, um alle auftretenden Probleme konkret zu qualifizieren und in ihrer Häufigkeit zu quantifizieren. Sobald ein Problem derart erkannt worden ist, wird es als Negativkriterium im Filter gesetzt, und der Analyst kann sich dem nächsten widmen. Dies ermöglicht extrem kurze Testzyklen, die selbst das agilste Startup noch träumen lassen.
…m-pathy kombiniert verschieden Ansätze diese Möglichkeit zur Quantifizierung im UX-Bereich. Lohnt sich das? Brauchen wir das? Diese Frage ist eigentlich falsch gestellt. Denn es fehlt das „für wen lohnt es sich“. Klar ist es großartig tolle Produkte zu kreieren. Schließlich leben wir in einer Welt voller Produkte, und es ist an uns, sie noch bunter und cooler zu machen. Allerdings lässt sich mit dem richtigen Methodenmix nicht nur der Kunde überzeugen, freilich immer die wichtigste Stakeholder-Gruppe im Unternehmen. Sondern auch der CIO und Vorstände werden es lieben, wenn UX plötzlich messbar wird - und zur wirklichen KPI in der gesamten Unternehmensstrategie.
Vielen Dank für die Aufmerksamkeit, der Vortrag war eher methodisch, als eine Produktvorstellung oder ein Pitch. Zumindest habe ich es versucht. Für eine konkrete Vorstellung unserer Software und unserem Analyseansatz stehe ich natürlich sehr gerne zur Verfügung. Jetzt würde ich aber erst einmal gern wieder an unseren Gastgeber übergeben - für alle Fragen zum Vortrag, für Ideen und Anregungen. Vielen Dank.