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onClick="_gaq.push(['_trackEvent',
‚Registrieren‘, 'Buttonklick',
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<!-- 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>](https://image.slidesharecdn.com/webanalyticsfueruxler-190812202824/85/Web-Analytics-fur-Uxler-16-320.jpg)
Hochgeladen vonKlaus Martin Meyer
Web-Analytics für Uxler
Das Dokument behandelt die Rolle von Web-Analytics für UX-Designer und enthält eine umfassende Definition sowie verschiedene Methoden zur Analyse des Nutzerverhaltens auf Websites und in Apps. Es werden wichtige Metriken und Dimensionen erläutert, welche die Nutzerinteraktionen messen, sowie die Unterschiede zwischen qualitativen und quantitativen Daten. Darüber hinaus wird beschrieben, wie Web-Analytics zur Verbesserung der Nutzererfahrung und zur Identifizierung von Problemen eingesetzt werden kann.
Web-Analytics für Uxler
- 1. Web-Analytics für UXler Klaus MartinMeyer UX & Ecommerce Consultant
- 2. Über mich. Klaus MartinMeyer UX Consultant bei monoki Freelance Ecommerce Consultant
- 3.
- 4.
- 5. Definition Web Analytics istdas Sammeln, Messen, Analysieren, Visualisieren und Interpretieren von digitalen Daten, die das Verhalten von Nutzern auf Websites und in Apps zeigen.
- 6. Bereiche von Web-Analytics Clickstream-Analyse➝ Was? Formular-Analyse ➝ Wie gut? A/B-Testing ➝ Was ist besser? Heatmap, Clickmaps, Screenrecording ➝ Warum?
- 7.
- 8.
- 9.
- 10.
- 11. 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
- 12.
- 13.
- 14. Ein Beispiel Die Conversionrate(sessionbasiert) kann nicht für eine Seite (hitbasiert) definiert werden.
- 15. Page views werden automatischgetrackt. Events nicht. onClick="_gaq.push(['_trackEvent', ‚Registrieren‘, 'Buttonklick', ‚startseite']);"
- 16. 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>
- 17.
- 18.
- 19.
- 20.
- 21.
- 22.
- 23. Wie viele Nutzerbesuchen die Site pro Monat? Knapp 80% der Nutzer sind neue Nutzer.
- 24. Im Vergleich zumVorjahres-Zeitrum ist die Zahl der Besucher um 22% gefallen. Vergleichs-Zeitraum auswählen
- 25. Zusätzliches Segment Wiederkehrer AnteilWiederkehrer ist ebenfalls gefallen, aber nicht so stark.
- 26.
- 27. Typischer Nutzer ist 25-34Jahre alt… … und männlich
- 28. Höchste CR habenNutzer im Alter von über 55 Jahren
- 29. Typischer Nutzer interessierensich u.a. für Technik, Filme und Musik
- 30.
- 31. 28% der Nutzerbesuchen den Shop über ein Smartphone
- 32. Die Conversion-Rate istauf mobilen Geräten deutlich höher.
- 33. Segmentierung Mobile vs. Desktop/ Tablet
- 34.
- 35. Wie sehen typischeCustomer Journeys durch den Shop aus?
- 36.
- 37. Über die Hälfteder Besucher kommt über die Organische Suche
- 38. Direkter Traffic konvertiert ambesten. Absprungrate bei Display am höchsten.
- 39.
- 40. Mit welchen Keywordshaben die Nutzer gesucht, die auf eine Google Anzeige geklickt haben?
- 41. Mit welchen Keywordssuchen die Nutzer bei Google, die auf der Site landen?
- 42.
- 43. Männer T-Shirts scheinensehr beliebt zu sein. ;-) Welche Seiten werden am häufigsten aufgerufen?
- 44. Auf welchen Seitensteigen Nutzer besonders oft aus? YouTube-Produkte und die Suche scheinen nicht zu funktionieren.
- 45. Die Seite Campus-Bike hatein Problem. Vielleicht weil das Bike nur 30 cm groß ist ;-) Welche Landingpages haben eine besonders hohe Absprungrate?
- 46. Die Signin-Seite scheintbei mobilen Geräten ein Problem zu haben… Segment: Zugriffe über Mobiltelefone
- 47.
- 48. Wie viel Prozentder Nutzer benutzen die Suche?
- 49. Welche Suchbegriffe führenzu besonders vielen Suchausstiegen?
- 50. Von welchen Seitenaus werden die meisten Suchen gestartet? Gibt es hier evtl. ein Problem mit der Navigation?
- 51.
- 52. Klicks auf Linksoder 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.
- 53. Wenn das Ereigniskorrekt implementiert wurde, erscheint es hier. Der Store wurde 453 mal kontaktiert.
- 54. Segmentierung per sekundärer Dimension„Seite“: Die meisten Kontaktanfragen kamen von der Startseite.
- 55.
- 56. Um ein Zielvorhabenanzulegen, 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
- 57. Die im Verwaltungsbereich definiertenZielvorhaben erscheinen hier. Die Seite registersuccess.html wurde 277 mal aufgerufen.
- 58. Mit der Trichtervisualisierung lässtsich analysieren, wo genau die Nutzer im Checkout aussteigen. Die meisten Nutzer steigen im Bezahlen-Step aus.
- 59.
- 60.
- 61. Nutzer besser verstehen. WelcheDemografie, Interessen, Geräte?
- 62. Motivation verstehen. Woher kommendie Nutzer? Welches Ziel haben sie?
- 63. Verhalten verstehen. Wie bewegensie sich durch die Site? Was interessiert sie? Tun sie das, was geplant ist (Ziele)? Wo brechen sie ab? Wie oft kommen sie wieder?
- 64. Neue Feature validieren. Wieoft wird es benutzt? (vgl. Fake-Feature, Basis- Version)
- 65. Potentielle Probleme finden. … undmit späteren Usability-Tests validieren.
- 66. Probleme aus Usability- Testsquantifizieren. Ist ein Problem aus einem Usability-Test überhaupt bedeutsam?
- 67. 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
- 68. Es ist wenighilfreich 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
- 69. Qualitative & Quantitative UserReseach = 360°-Sicht auf den Nutzer. Vielen Dank.
- 70. Mehr zu Web-Analytics Blogvon Avinash Kaushik Google Analytics Academy Google Analytics Solution Gallery Web Analytics 2.0, Avinash Kaushik
Hinweis der Redaktion
- #2 Willkommen. Freue mich, dass so viele gekommen sind. Wow. Zeigt, dass Web-Analytics auch für UXler eine Relevanz hat
- #3 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!
- #5 Qualitativ: wenige Nutzer Quantitativ: viele Nutzer Einstellungen: was sagen Nutzer? Verhalten: was tun Nutzer wirklich? Loch unten rechts
- #8 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
- #9 Bevor wir jetzt in Google Analytics einsteigen und uns anschauen, welche Insights wir mit WA erhalten können, etwas Theorie
- #10 Dimension = Attribut eines Besuchers einer Website - Beispiele: Browser, Quelle, Ort, Wiederkehrer, letzter Besuch, besuchte Seiten, Suchen, Käufe, etc.
- #11 Alter Ort (auf Basis der IP-Adresse) Browser, Quelle (z.B. Direkt, Newsletter, organisch, Banner, etc.) Wiederkehrer, letzter Besuch, besuchte Seiten, Suchen, Käufe, etc.
- #12 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
- #13 Dimensionen sind in GA immer in Tabellenzeilen, Metriken in Spalten organisiert
- #14 - Eine Sammlung von Hits über mehrere Seiten ist eine Session - Nur hitbasierte Metriken können benutzt werden, um hitbasierte Dimensionen zu messen
- #15 -> Die Converionrate (sessionbasiert) kann nicht für einen Seite (hitbasiert) definiert werden -> Stattdessen Seiten-Wert nutzen
- #16 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
- #17 Google Analytics Konto anlegen. Trackingcode muss auf jeder Seite implementiert werden. Am einfachsten mit dem Google Tag-Manager. Daten werden in den DataLayer geschrieben.
- #19 Google Merchandise Shop. Hier kann man jede Menge nette Google-gebrandete Produkte kaufen. https://shop.googlemerchandisestore.com/ Quellcode: GA Zeile 446
- #20 GA-Demokonto des Shops: https://analytics.google.com/analytics/web/demoAccount
- #22 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
- #24 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
- #25 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!
- #26 Wiederkehrer als Indiz für Nutzerzufriedenheit, User Experience, Anziehungskraft der Inhalte / der Produkte
- #27 Wie alt sind meine Nutzer? Welche Interessen haben Sie? Passen die Angaben zu meiner primären Persona?
- #28 Demografie: Wie alt sind meine Nutzer? Welches Geschlecht?
- #29 Zielgruppe > Demografie > Alter: Höchste CR haben Nutzer von über 55 Jahren
- #30 Passen die Angaben zu meiner primären Persona?
- #31 Wie hoch ist der Anteil von Nutzern mit mobilen Geräten? Steigt er? Wie viele Nutzer kaufen über mobile Geräte?
- #32 Zielgruppe > Mobile > Übersicht: Wie hoch ist der Anteil von Nutzern mit mobilen Geräten?
- #33 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?
- #34 Zielgruppe > Mobil > Übersicht > Segment Mobile Telefone > Zeitraum ab Juni 2015 Wie entwickelt sich der Anteil der mobilen Nutzer über die Zeit? (Segmentierung)
- #35 Wie hoch ist der Anteil von Nutzern mit mobilen Geräten? Steigt er? Wie viele Nutzer kaufen über mobile Geräte?
- #36 Wie sehen typische Customer Journeys aus? Was sind die häufigsten Einstiegsseiten?
- #37 Woher kommen die Nutzer?
- #38 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
- #39 Akquisition > Alle Zugriffe > Channels: Welche Quellen bringen den besten Traffic? (in Bezug auf die Ziele der Site, z.B. Conversion Rate oder Seitenaufrufe)
- #40 Keywords: Was sind die Ziel der Nutzer
- #41 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)
- #42 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
- #44 Verhalten > Übersicht - Welche Seiten werden am häufigsten aufgerufen? -> Auf diese Seiten bei UX-Optimierungen konzentrieren. - Männer T-Shirts scheinen sehr beliebt zu sein ;-)
- #45 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?
- #46 Verhalten > Websitecontent > Landingpages > Sortierung nach Absprungrate Welche Landingpages (erste Seiten eines Besuchs) haben eine besonders hohe Absprungrate?
- #47 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
- #49 Verhalten > Site Search > Übersicht Vorab: Leider werden die Suchen des Google Merchandise Stores nicht richtig gemessen. Wie viel Prozent der Nutzer benutzen die Suche?
- #50 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?
- #51 Verhalten > Site Search > Suchseiten Von welchen Seiten aus werden die meisten Suchen gestartet? Gibt es hier evtl. Ein Problem mit der Navigation?
- #53 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.
- #54 Verhalten > Ereignisse > Wichtigste Ereignisse Wie oft wurde auf den Link / Button geklickt?
- #55 Verhalten > Ereignisse > Wichtigste Ereignisse > Sekundäre Dimension „Seite“ Auf welchen Seiten wurde das Ereignis am meisten ausgelöst?
- #57 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.
- #58 Conversions > Zielvorhaben > Übersicht Wenn der Nutzer die spezifizierte Aktion durchführt, zeichnet Analytics dies als Conversion auf.
- #59 Conversions > Zielvorhaben > Trichtervisualisierung: Wo steigen die meisten Nutzer aus?
- #64 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?
- #66 Mit WA identifizierte Probleme können mit qualitativen Tests validiert werden.
- #67 Beispiel: UX-Test hat Probleme bei einem Registrierungsformular offenbart. Sind sie auch live nachweisbar?
- #68 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
- #70 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.