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Web-Analytics
für UXler
Klaus Martin Meyer
UX & Ecommerce Consultant
Über mich.
Klaus Martin Meyer
UX Consultant bei monoki
Freelance Ecommerce Consultant
Web-Analytics?
Brauch ich
das als UXler?
Qualitativ
Umfragen
Nutzer-
stimmen
Eye-
TrackingRemote
Usability-
Tests
Usability-
Tests
Einstellungen Verhalten
Quantitativ
Card
Sorting
Nutzer-Interviews
Fokusgruppen
User Research
Methoden
?Web-
Analytics
Definition
Web Analytics ist das Sammeln, Messen,
Analysieren, Visualisieren und Interpretieren von
digitalen Daten, die das Verhalten von Nutzern auf
Websites und in Apps zeigen.
Bereiche von Web-Analytics
Clickstream-Analyse ➝ Was?
Formular-Analyse ➝ Wie gut?
A/B-Testing ➝ Was ist besser?
Heatmap, Clickmaps, Screenrecording ➝ Warum?
Web-Analytics-Tools
Etwas
Theorie
Dimensionen Metriken
Alter
Browser Quelle
Ort
Wieder-
kehrer
Letzter
Besuch
Käufe
Suchen
Dimensionen
= Attribut eines Besuchers
Metrik
= eine Zahl, die die
Eigenschaften einer
Dimension misst
Sitzunge
n
Time on
Site
Seiten /
Besuch
% Neuer
Sitzunge
n
Convers
ion RateØ
Sitzungs
-dauer
Neue
Nutzer
Quelle
Nutzer
Dimensionen
Metriken
Metriken
SessionbasiertHitbasiert
(Seite)
Einstieg
s-rate
Ausstieg
s-rate
Page
Views
Zielwert
Convers
ionrate
ø-
Sitzungs
-dauer
Ein Beispiel
Die Conversionrate (sessionbasiert) kann
nicht für eine Seite (hitbasiert) definiert
werden.
Page views werden
automatisch getrackt. Events
nicht.
onClick="_gaq.push(['_trackEvent',
‚Registrieren‘, 'Buttonklick',
‚startseite']);"
Google Analytics integrieren
<!-- Global Site Tag (gtag.js) - Google Analytics -->
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=GA_TRACKING_ID"></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'GA_TRACKING_ID');
</script>
Live Demo
https://shop.googlemerchandisestore.com
Der Beispiel Shop
Google Analytics
Demo-Account
aufrufen
und anmelden.
https://analytics.google.com/analyti
cs/web/demoAccount
Google Analytics
Startseite
Standard-Reports
Konto auswählen
Zielgruppe
Wie viele Nutzer besuchen
die Site pro Monat?
Knapp 80% der Nutzer sind
neue Nutzer.
Im Vergleich zum Vorjahres-Zeitrum ist
die Zahl der Besucher um 22% gefallen.
Vergleichs-Zeitraum
auswählen
Zusätzliches Segment Wiederkehrer
Anteil Wiederkehrer ist ebenfalls gefallen,
aber nicht so stark.
Demographie
Typischer Nutzer ist
25-34 Jahre alt…
… und
männlich
Höchste CR haben Nutzer im Alter
von über 55 Jahren
Typischer Nutzer interessieren sich
u.a. für Technik, Filme und Musik
Mobile Nutzung
28% der Nutzer besuchen den
Shop über ein Smartphone
Die Conversion-Rate ist auf
mobilen Geräten deutlich höher.
Segmentierung Mobile
vs. Desktop / Tablet
Nutzerfluss
Wie sehen typische Customer
Journeys durch den Shop aus?
Quellen
Über die Hälfte der Besucher
kommt über die Organische Suche
Direkter Traffic
konvertiert am besten.
Absprungrate bei
Display am höchsten.
Keywords
Mit welchen Keywords haben die
Nutzer gesucht, die auf eine
Google Anzeige geklickt haben?
Mit welchen Keywords suchen die
Nutzer bei Google, die auf der Site
landen?
Verhalten
Männer T-Shirts scheinen sehr
beliebt zu sein. ;-)
Welche Seiten werden am
häufigsten aufgerufen?
Auf welchen Seiten steigen
Nutzer besonders oft aus?
YouTube-Produkte und die
Suche scheinen nicht zu
funktionieren.
Die Seite Campus-Bike
hat ein Problem.
Vielleicht weil das Bike
nur 30 cm groß ist ;-)
Welche Landingpages haben eine
besonders hohe Absprungrate?
Die Signin-Seite scheint bei mobilen
Geräten ein Problem zu haben…
Segment: Zugriffe über Mobiltelefone
Suche
Wie viel Prozent der Nutzer
benutzen die Suche?
Welche Suchbegriffe führen zu
besonders vielen
Suchausstiegen?
Von welchen Seiten aus werden die
meisten Suchen gestartet? Gibt es hier evtl.
ein Problem mit der Navigation?
Ereignisse
Klicks auf Links oder Buttons werden
nicht automatisch gemessen. Das
Ereignis muss hardcoded oder per
Google Tag Manager auf der Seite
eingebaut werden und an Google
Analytics gesendet werden.
Wenn das Ereignis korrekt implementiert
wurde, erscheint es hier.
Der Store wurde 453 mal kontaktiert.
Segmentierung per sekundärer
Dimension „Seite“:
Die meisten Kontaktanfragen
kamen von der Startseite.
Conversions
Um ein Zielvorhaben anzulegen, wird
im Verwaltungs-Bereich die Seite,
deren Aufruf als Erfolg gewertet
werden soll, angegeben.
Zielvorhaben in Google Analytics ermöglichen es
bestimmte Nutzeraktionen auf der Site zu tracken, z.B.
das Abschicken eines Formulars, eBook Downloads, etc.
/registersuccess.html
Die im Verwaltungsbereich
definierten Zielvorhaben
erscheinen hier.
Die Seite registersuccess.html
wurde 277 mal aufgerufen.
Mit der Trichtervisualisierung
lässt sich analysieren, wo
genau die Nutzer im Checkout
aussteigen.
Die meisten Nutzer steigen
im Bezahlen-Step aus.
Fazit
Was kann
Web-Analytics
für UX tun?
Nutzer besser verstehen.
Welche Demografie, Interessen, Geräte?
Motivation verstehen.
Woher kommen die Nutzer? Welches Ziel haben sie?
Verhalten verstehen.
Wie bewegen sie sich durch die Site? Was
interessiert sie? Tun sie das, was geplant ist
(Ziele)? Wo brechen sie ab? Wie oft kommen sie
wieder?
Neue Feature validieren.
Wie oft wird es benutzt? (vgl. Fake-Feature, Basis-
Version)
Potentielle Probleme
finden.
… und mit späteren Usability-Tests validieren.
Probleme aus Usability-
Tests quantifizieren.
Ist ein Problem aus einem Usability-Test überhaupt
bedeutsam?
UX-Tests
Nutzer-Motivation verstehen
Web-Analytics
Nutzer-Aktionen verstehen
-> Warum? -> Was?
Verhalten in Testsituation
5-7 Nutzer
Qualitative Daten
Subjektiv
Reales Verhalten
1000 und mehr Nutzer
Quantitative Daten
Objektiv
Es ist wenig hilfreich zu
wissen, warum etwas
passiert, wenn man nicht
weiß, ob es Relevant
ist.
Es ist wenig hilfreich zu
wissen, dass etwas
passiert, wenn man nicht
versteht Warum.
UX-Tests Web-Analytics
Qualitative & Quantitative
User Reseach =
360°-Sicht
auf den Nutzer.
Vielen Dank.
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Blog von Avinash Kaushik
Google Analytics Academy
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Web Analytics 2.0,
Avinash Kaushik

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Web-Analytics für Uxler

Hinweis der Redaktion

  1. Willkommen. Freue mich, dass so viele gekommen sind. Wow. Zeigt, dass Web-Analytics auch für UXler eine Relevanz hat
  2. Vorab: ich bin kein Web-Analyst. Hier sitzen ein paar im Publikum (Hallo Ismail ;-)) Design studiert Wollte wissen, ob das, was ich gestaltet habe, erfolgreich ist. Haben mehr Leute gekauft? Habe festgestellt, dass es wenig Wissen über Web-Analytics im UX-Bereich gibt, was schade ist. Deshalb diese Präsentation. Los gehts!
  3. Qualitativ: wenige Nutzer Quantitativ: viele Nutzer Einstellungen: was sagen Nutzer? Verhalten: was tun Nutzer wirklich? Loch unten rechts
  4. GA: Marktführer, enge Integration mit anderen Google Produkten (Google Ads, Google Optimize, DataStudio, BigQuery, etc.), gute Standard-Reports, sehr große Community, kostenlos // Daten liegen auf US-Servern Adobe Analytics: sehr gut anpassbar, sehr gute Segmentierung, gute Integration mit der Adobe Marketing Cloud (Adobe Experience Manager (CMS), Adobe Target (A/B-Testing), Adobe Campaign) // keine Standard-Reports, teuer, schlechte Integration mit Google etracker: deutscher Anbieter, datenschutzkonform, deutsche Server, Heatmap, Usersessions als Video, Umfragen, Branchenvergleich, relativ günstig // langsam Matomo (früher Piwik): Opensource, DSGVO-konform, Zugriff auf Rohdaten, europäische Server, große Community, viele Plugins // keine Verknüpfung zu Google Ads, keine benutzerdefinierten Berichte Webtrends: Heatmap, Sharepoint-Integration // nur 120 Tage Rückblick
  5. Bevor wir jetzt in Google Analytics einsteigen und uns anschauen, welche Insights wir mit WA erhalten können, etwas Theorie
  6. Dimension = Attribut eines Besuchers einer Website - Beispiele: Browser, Quelle, Ort, Wiederkehrer, letzter Besuch, besuchte Seiten, Suchen, Käufe, etc.
  7. Alter Ort (auf Basis der IP-Adresse) Browser, Quelle (z.B. Direkt, Newsletter, organisch, Banner, etc.) Wiederkehrer, letzter Besuch, besuchte Seiten, Suchen, Käufe, etc.
  8. Eine Dimension kann eine oder mehr Metriken haben. Beispiel: Die Dimension „Quelle“ hat die folgenden Metriken: Session, Bouncerate, Seiten pro Besuch, Neue Nutzer Eine Metrik allein macht wenig Sinn, sie wird erst im Kontext einer Dimension aussagekräftig: z.B. 50 Sessions über Quelle x
  9. Dimensionen sind in GA immer in Tabellenzeilen, Metriken in Spalten organisiert
  10. - Eine Sammlung von Hits über mehrere Seiten ist eine Session - Nur hitbasierte Metriken können benutzt werden, um hitbasierte Dimensionen zu messen
  11. -> Die Converionrate (sessionbasiert) kann nicht für einen Seite (hitbasiert) definiert werden -> Stattdessen Seiten-Wert nutzen
  12. Page views werden automatisch getrackt, Events (z.B. Button-Klick) müssen gesondert getaggt werden. Der Code wird in den dataLayer (JS-Objekt) der Seite geschrieben und beim Auslösen des Events an GA gesendet
  13. Google Analytics Konto anlegen. Trackingcode muss auf jeder Seite implementiert werden. Am einfachsten mit dem Google Tag-Manager. Daten werden in den DataLayer geschrieben.
  14. Google Merchandise Shop. Hier kann man jede Menge nette Google-gebrandete Produkte kaufen. https://shop.googlemerchandisestore.com/ Quellcode: GA Zeile 446
  15. GA-Demokonto des Shops: https://analytics.google.com/analytics/web/demoAccount
  16. Standard-Reports erläutern: Zielgruppe: Nutzer, Demographie, Interessen Akquisition: Woher kommen die Nutzer? (SEO, SEM, Direkt) Verhalten: Wie verhalten sich die Nutzer auf der Website? (welche Seiten besuchen sie, …) Conversions: Ziele, Conversions, Checkout-Trichter
  17. Zielgruppe > Übersicht: Nutzer pro Monat (Unterschied zwischen Nutzer und Sitzungen erklären) Neu vs. Wiederkehrer: knapp 80% sind neue Nutzer (ausgewogen wäre: 1/3 Wiederkehrer) Viele Neue Besucher = Kampagne funktioniert Viele Wiederkehrer = Kundenbindung funktioniert Sitzungen pro Nutzer Seiten pro Sitzung Sitzungsdauer
  18. Zielgruppe > Übersicht Spannend wird es natürlich erst im Vergleich. Steigt die Zahl der Besucher oder fällt sie? -> mit anderem Zeitraum (z.B. Vorjahr) vergleichen Default-Zeitraum = letzte 30 Tage Wie hat sich der Traffic über die Zeit verändert? Immer gleiche Zeiträume miteinander vergleichen!
  19. Wiederkehrer als Indiz für Nutzerzufriedenheit, User Experience, Anziehungskraft der Inhalte / der Produkte
  20. Wie alt sind meine Nutzer? Welche Interessen haben Sie? Passen die Angaben zu meiner primären Persona?
  21. Demografie: Wie alt sind meine Nutzer? Welches Geschlecht?
  22. Zielgruppe > Demografie > Alter: Höchste CR haben Nutzer von über 55 Jahren
  23. Passen die Angaben zu meiner primären Persona?
  24. Wie hoch ist der Anteil von Nutzern mit mobilen Geräten? Steigt er? Wie viele Nutzer kaufen über mobile Geräte?
  25. Zielgruppe > Mobile > Übersicht: Wie hoch ist der Anteil von Nutzern mit mobilen Geräten?
  26. Zielgruppe > Mobile > Übersicht > Purchase Completed: - Wie viele Nutzer kaufen über mobile Geräte? - wie viele Nutzer benutzen mobile Geräte? Mobile First? - welche Geräte werden hauptsächlich benutzt?
  27. Zielgruppe > Mobil > Übersicht > Segment Mobile Telefone > Zeitraum ab Juni 2015 Wie entwickelt sich der Anteil der mobilen Nutzer über die Zeit? (Segmentierung)
  28. Wie hoch ist der Anteil von Nutzern mit mobilen Geräten? Steigt er? Wie viele Nutzer kaufen über mobile Geräte?
  29. Wie sehen typische Customer Journeys aus? Was sind die häufigsten Einstiegsseiten?
  30. Woher kommen die Nutzer?
  31. Akquisition > Übersicht: Woher kommen die Nutzer? Welche Quellen bringen den besten Traffic? (in Bezug auf die Ziele der Site, z.B. Conversion Rate oder Seitenaufrufe) Hoher Anteil von direktem Traffic -> viele Stammkunden Hoher Anteil von
  32. Akquisition > Alle Zugriffe > Channels: Welche Quellen bringen den besten Traffic? (in Bezug auf die Ziele der Site, z.B. Conversion Rate oder Seitenaufrufe)
  33. Keywords: Was sind die Ziel der Nutzer
  34. Akquisition > Google Ads > Suchanfragen Mit welchen Keywords kommen die Nutzer und wie erfolgreich sind die Keywords? -> besseres Verständnis der Nutzersprache (-> Searchmetrics?) In welcher Kaufphase sind die Nutzer? -> Kategorie-Keywords (z.B. leichtes laptop) -> Nutzer sind noch sehr früh in der Entscheidungsfindung, Marken-Keywords (z.B. Lenovo oder IBM Thinkpad) -> Nutzer sind kurz vor dem Kauf Unterschiede zwischen Desktop-Nutzung und mobiler Nutzung herausfinden (Content, Prozesse) Hintergrund: Google Ads und GA lassen sich einfach verknüpfen (Vorteil ggü. anderen Web-Analytics-Tools)
  35. Mit welchen Keywords suchen die Nutzer bei Google? (via Search Console, Beispiel Monoki) -> besseres Verständnis der Nutzersprache und Nutzerziele In welcher Kaufphase sind die Nutzer? -> Kategorie-Keywords (z.B. leichtes laptop) -> Nutzer sind noch sehr früh in der Entscheidungsfindung, Marken-Keywords (z.B. Lenovo oder IBM Thinkpad) -> Nutzer sind kurz vor dem Kauf Welche Keywords haben gute Klickraten (CTR), aber niedrige durchschnittliche Positionen in den Suchergebnissen? Hypothese: Seiten schwer zu finden -> SEO
  36. Verhalten > Übersicht - Welche Seiten werden am häufigsten aufgerufen? -> Auf diese Seiten bei UX-Optimierungen konzentrieren. - Männer T-Shirts scheinen sehr beliebt zu sein ;-)
  37. Verhalten > Websitecontent > Alle Seiten (Darstellung: Vergleich, 2. Dropdown: Absprungrate) Auf welchen Seiten steigen Nutzer besonders oft wieder aus? Was können die Gründe sein? Falscher Traffic? Andere Erwartungen der Nutzer? Passen die Inhalte zum Keyword? Schlechter Content? Ist die Seite unübersichtlich? Verwirrende Navigation? Eindeutiger CTA? Ist klar, was der Nutzer als nächstes tun soll?
  38. Verhalten > Websitecontent > Landingpages > Sortierung nach Absprungrate Welche Landingpages (erste Seiten eines Besuchs) haben eine besonders hohe Absprungrate?
  39. Landingpages > Segment „Zugriffe über Mobiltelefone“ Sind die Absprungraten von Seiten, die Nutzer mit mobilen Geräten aufrufen, sehr unterschiedlich zu Desktop? -> schwerer mobil bedienbar? -> Segment „Zugriffe über Mobiltelefone Die Signin-Seite scheint bei mobilen Geräten ein Problem zu haben
  40. Verhalten > Site Search > Übersicht Vorab: Leider werden die Suchen des Google Merchandise Stores nicht richtig gemessen. Wie viel Prozent der Nutzer benutzen die Suche?
  41. Verhalten > Site Search > Suchbegriffe Vorab: Leider werden die Suchen des Google Merchandise Stores nicht richtig gemessen. Welche Suchbegriffe führen zu besonders vielen Suchausstiegen? (Website wird verlassen) Produkt nicht vorhanden? Schlechte Suchergebnisse?
  42. Verhalten > Site Search > Suchseiten Von welchen Seiten aus werden die meisten Suchen gestartet? Gibt es hier evtl. Ein Problem mit der Navigation?
  43. Google Merchandise Store > Footer > Contact us: Klick auf Link wird nicht automatisch gemessen. Ereignis muss hardcoded oder per GTM auf Seite eingebaut werden und an GA gesendet werden.
  44. Verhalten > Ereignisse > Wichtigste Ereignisse Wie oft wurde auf den Link / Button geklickt?
  45. Verhalten > Ereignisse > Wichtigste Ereignisse > Sekundäre Dimension „Seite“ Auf welchen Seiten wurde das Ereignis am meisten ausgelöst?
  46. Verwaltung > Zielvorhaben Zielvorhaben in GA ermöglichen es bestimmte Nutzeraktionen auf der Site zu tracken, z.B. das Abschicken eines Formulars, eBook Downloads, etc. Um ein Zielvorhaben anzulegen, wird im Verwaltungs-Bereich die Seite, deren Aufruf als Erfolg gewertet werden soll, angegeben.
  47. Conversions > Zielvorhaben > Übersicht Wenn der Nutzer die spezifizierte Aktion durchführt, zeichnet Analytics dies als Conversion auf.
  48. Conversions > Zielvorhaben > Trichtervisualisierung: Wo steigen die meisten Nutzer aus?
  49. Verhalten verstehen: Wie bewegen Sie sich durch die Site? Was interessiert Sie? Tun sie das, was geplant ist (vgl. Ziele)? Wo brechen Sie ab? Wie oft kommen Sie wieder?
  50. Mit WA identifizierte Probleme können mit qualitativen Tests validiert werden.
  51. Beispiel: UX-Test hat Probleme bei einem Registrierungsformular offenbart. Sind sie auch live nachweisbar?
  52. UX-Tests: tieferliegende Ziele, Vorbehalte und Ängste, mentales Modell verstehen -> Ziel Empathie entwickeln WA: Keine künstliche Situation im Labor. Die Daten fallen automatisch an (Kein Test-Setup oder Recruiting). Es kann Verhalten gemessen werden, dass sonst nur schwer zu erfassen ist. (z.B. Verhalten über mehrere Sessions) -> Ziel: Analysieren, was passiert
  53. Nur eine Kombination aus traditionellen qualitative UX-Methoden (wie Lab, Interview, Feldforschung, etc.) und quantitativen Methoden (wie Umfragen, Clickstreams, Konversion-Funnel-Auswertung, etc.) kann ein vollständiges Bild der gesamten User Experience geben.