1. CuBe Matrix
interactive
EyeTracking – (Kurzfassung)
Visualisieren vs. Analysieren
UX-Roundtable, 04.04.2011

2. CuBe Matrix – Molekularbiologie meets Marktforschung
Analyse- und Beratungshaus mit Sitz in Hamburg
Gründung aus der universitären Forschung
Entwicklung eines selbstentwickelten Ansatzes für sequentielle Daten
Schwerpunkt auf quantitative Verhaltens- und Kampagnenkontaktdaten
Kunden: Marktforschungsinstitute, Mediaagenturen, Web-Analytics und Usability-
Agenturen
CuBe Matrix
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3. Klassische Analysemethoden –
Heatmaps & Gazeplots
CuBe Matrix
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4. Analysemöglichkeiten von EyeTracking-Daten
Am Beispiel der Tobii – Analysesoftware
Liefern einen ersten Überblick über die Sehr gute Berücksichtigung von
Nutzung der Seite, aber keine Wechselbeziehungen, aber Limit der
Berücksichtigung von Wechselbeziehungen. auswertbaren Fälle schnell erreicht.
CuBe Matrix
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http://www.tobii.com/en/analysis-and-research/global/products/software/tobii-studio-analysis-software/

5. Weitere Analysemöglichkeiten von EyeTracking-Daten
Statistische Funktionen
Output aus den EyeTracking-Systemen: DateTimeSt
DateTimeSt ampStartOff WebGroupI MappedGaz MappedGaz
Timestamp amp set … AoiNames mage eDataPointX eDataPointY
Tabellierung der Ergebnisse 576099
12:25:44.86 00:09:36.09
4 8 …
1. 7015babc-
Bildschirm 7d53-4bca- 435 234
Häufigkeitsverteilung über die Zeit 576116
12:25:44.88 00:09:36.11
1 5 …
7015babc-
Content A 7d53-4bca- 430 235
12:25:44.89 00:09:36.13 7015babc-
Filter über soziodemografische Angaben 576132 7 2 … Content D 7d53-4bca- 434 244
Kreuztabellen (Zielgruppen, Ausprägung) … … … … … … … …
Balkendiagramme
Analysemöglichkeiten durch die Exportfunktion zu statistischer Software:
Assoziationsanalysen, welche Elemente einer Seite werden gemeinsam besucht
Korrelation/ Zusammenhang zwischen Verweildauer auf Objekten und Recall
Einfluss von Objekten auf die Verweildauer einer Seite
Treiber der Gesamtbeurteilung einer Seite
Automatisierte Prozesse während der Betrachtung einer Seite
etc.
CuBe Matrix
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6. CuBe SequenceAnalyser -
Einsatz der Sequenzanalyse zur
Operationalisierung des User-/
EyeTrackingverhaltens
CuBe Matrix
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7. Funktionsweise der Operationalisierung von Daten
Am Beispiel eines Klickpfades
Werbekontakte
Zeit
Klickpfad
Seitenaktion
Operationalisierung des Verhaltens durch
Codierung der gespeicherten Daten
CuBe Matrix
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8. Eigener Algorithmus zur Identifikation typischer Muster
Basis: Page-Tagging, Log-Files, Mouse- & Eye-Tracking, etc.
ID; Event_1;Ev_2;...;
11401; 11;7;37;37;37;37;35;6;35;35;18;37;17;37;37;12;35;35;18;37;37;37;
11402; 11;37;35;37;6;35;7;4;12;12;11;1;35;35;37;37;11;11;1;11;2;11;2;6;5;
11403; 37;37;35;35;18;37;38;37;37;35;35;18;37;40;8;37;37;37;37;37;8;37;
11404; 31;6;31;31;11;31;2;3;3;3;37;32;11;11;3;3;3;31;31;6;31;3;3;31;31;
11405; 11;6;38;20;20;3;11;6;22;11;11;6;6;6;20;20;6;38;1;11;2;11;35;6;38;
11406; 37;37;35;37;40;37;37;37;37;37;1;41;41;37;37;37;37;41;37;37;40;37;
... ...
2460006; 24;31;26;26;24;38;24;26;24;48;6;18;37;18;18;9;6;37;37;18;18;37;
2463174; 32;6;32;3;3;35;35;18;37;37;3;6;35;35;18;37;6;6;6;35;35;18;37;37;32;
2464998; 11;6;5;6;37;11;6;37;6;37;5;11;11;6;6;37;35;37;35;38;37;6;11;11;
2469343; 6;32; 48;19;18;37;35;35;35;18;37;35;35;32;35;32;36;35;38;6;35;6;
2470848; 9;9;11;37;9;1;11;2;11;40;9;1;11;324;48;27;18;37;32;40;9;37;35;35;
2538251; 37;41;32;32;32;35;35;18;37;37;32;11;32;35;35;18;37;41;2;37;40;40;
2550992; 32;3;32;1;32;20;11;32;11;9;3;9;32;11;32;20;32;6;3;6;32;6;9;35;9;
2607903; 35;10;10;6;10;10;9;10;10;1;10;6;12;20;18;37;37;32;36;38;35;15;32;
2610843; 31;6;31;31;11;31;2;3;3;3;37;32;11;11;3;3;3;31;31;6;1;11;2;11;31;
2628590; 11;6;38;20;20;3;11;6;35;35;18;37;6;6;35;35;18;37;6;37;35;6;35;6;38;
2632395; 37;37;35;37;40;37;37;37;37;37;1;41;41;37;37;37;37;41;37;37;40;37;
CuBe Matrix
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9. Speicherung der Sequenzen in den Basisdaten
Optimales Instrument für weitere Analysen und Data-Mining
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10. Die „Journey“ des SequenceAnalyser
Grundlage für verschiedene Analyseansätze
Sequenzanalyse
Klassifikation/ Assoziation Segmentierung Wirkungsmessung Forecasting
Beschreibung Kausale Bildung homogener Bestimmung der Prognosen/
Charakterisierung Zusammenhänge Kunden-, User- und Stärke und Richtung Wahrscheinlichkeit
definierter Kunden-, verschiedener Events. Kampagnenkontakt- des Einflusses von über die nächsten
User- und Welche Schritte löst gruppen. Einteilung Verhalten, Kunden- Schritte (Klicks,
Kampagnenkontakt- ein Event aus? Wie des Marktes in und Adaption von
gruppen. Rückschluss reagieren User in marketingrelevante Kampagnenhistorie Werbemitteln,
auf Verhalten, Werte Ihrer Klickabfolge auf Teilgruppen. Einfluss auf definierte Blickrichtung etc.).
und Bedürfnisse von eine online Werbung? der Segmente auf Zielgrößen Grundlage für
Zielgruppen. Wo liegt der verschiedene (Zufriedenheit, Scoring-Modelle und
Unterschied zu Zielgrößen Umsatz, „Predictive Behavioral
Personen ohne (Markenwert, Umsatz Awareness,…). Targeting“.
Kontakt. etc.) Bestimmung von
Optimierungs-
potentialen
„SequenceAnalyser – Journey“
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11. Welche Art von Daten können mit der Sequenzanalyse
ausgewertet werden?
Typische Sequenzen im Marketing/ in der Marktforschung:
Kundenlaufwege/ Klickverläufe
Kampagnenkontakte (online, klassisch, PoS)
Zuwendungen/ Aktionen, z.B. an (virtuellen) Regalen, auf Internetseiten
Kundenhistorien (insbesondere im Bereich Finanzdienstleistungen)
Blickverlauf/ Scanverhalten auf Sites oder Print-Anzeigen
Abfolge von Botschaften und Elementen in TV-Spots
Touchpoints während der Adaption von Neuprodukten
Markenhistorien
zusammenfassend:
Ausgewertet werden alle Daten bei denen Reihenfolgeeffekte und
Wechselwirkungen eine Rolle spielen (können).
Die Auswertung erfolgt auf individueller sowie auf aggregierter Basis.
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12. Sequenzanalyse mit EyeTracking-Daten –
CuBe SequentialTrackScan
CuBe Matrix
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13. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Mustererkennung für die Website-Usability
CuBe SequenceAnalyser –
Analysieren statt visualisieren
Besuchte Areas of Interest
Seq. 1: AoI_2 .2  AoI_5b  …
Seq. 2: AoI_2 .1  AoI_7  …
USPs:
Kompatibel mit bestehenden Instrumenten/ Tools
Komprimierung und Operationalisierung von Eye- und Mousetracking-Daten
Grundlage für Datamining-Prozesse
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14. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Beispiel 1: Mustervergleich innerhalb einer Seite
CuBe Matrix
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15. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Beispiel 1: Mustervergleich innerhalb einer Seite
S1
H1
G1
T1 Blicksequenz:
D1 G1;S1;H1;T1;G1;G2;G2;G2;G2;D2;D2;D1;H2;G2;H2;T
L1 2;T2; G3;H3;H3;S3;T3;G3;D2;G3;G4;H4;T4;T4;G4; …
G2
S1 Generierung von typischen Substrings mit
H2
T2 D2 unterschiedlichen Längen:
H G
L2 S H
S3 ...
G3 H3 H G S
...
T3 D1 D2 D3 D4
L3
Codebuch:
H = Headline/ titel
S4 D3 G = Grafik
G4 H4 T = Text
L = Link
T4 D = rechteSpalte
S = Subtitle CuBe Matrix
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16. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Output: Beschreibung typischer Blickverläufe (2-Strings)
Output inkl. Verbleibwahrscheinlichkeit auf einem Element
…D …G …H …L …S …T
D --> … 75% 0% 13% 0% 13% 0%
Sum
100%
Analoge
G --> … 0% 20% 20% 20% 40% 0% 100% Berechnung für
H --> … 60% 16% 77% 0% 3% 3% 100% typische 3-, 4-,…,N-
L --> … 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100%
S --> … 0% 0% 67% 0% 33% 0% 100%
Sequenzlängen
T --> … 100% 0% 0% 0% 0% 0% 100% möglich.
Output ohne Verbleibwahrscheinlichkeit
…D …G …H …L …S …T Sum
D --> … 0% 50% 0% 50% 0% 100%
G --> … 0% 25% 25% 50% 0% 100%
H --> … 0% 71% 0% 14% 14% 100%
Codebuch:
L --> … 0% 0% 0% 100% 0% 100% H = Headline/ titel
G = Grafik
S --> … 0% 0% 100% 0% 0% 100% T = Text
L = Link
T --> … 100% 0% 0% 0% 0% 100% D = rechteSpalte
S = Subtitle
CuBe Matrix
interactive

17. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Beispiel 1: Mustervergleich innerhalb einer Seite
S1
H1
G1
T1
D1 Gibt es ein typisches Muster beim
L1 Scannen der Artikel?
Zeigen verschiedene Kundentypen auch
ein unterschiedliches Scanverhalten?
G2
Wie wird das Scanverhalten von
S1 bestimmten Elementen beeinflusst?
H2
T2 D2 Haben Themengebiete einen Einfluss auf
L2 das Scanverhalten?
S3 etc.
G3 H3
T3
L3
S4 D3
G4 H4
T4
CuBe Matrix
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18. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Beispiel 2: Mustervergleich zwischen verschiedenen Seiten
CuBe Matrix
interactive

19. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Beispiel 2: Mustervergleich zwischen verschiedenen Seiten
CuBe Matrix
interactive

20. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Beispiel 2: Mustervergleich zwischen verschiedenen Seiten
Gibt es ein typisches Muster beim Scannen der Produktseite?
Zeigen verschiedene Kundentypen auch ein unterschiedliches Scanverhalten?
Welches Scanverhalten ist zielführen, d.h. endet im Kauf?
Welches Verhaltensmuster zeigt einen signifikanten Einfluss auf den Kauf?
CuBe Matrix
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21. Analyse des Blickverlaufs anhand der Sequenzanalyse
Mustererkennung für die Website-Usability
CuBe SequenceAnalyser –
Analysieren statt visualisieren
Typische Fragestellungen für die Analyse:
Wie bewegt sich die Zielgruppe auf meiner Seite?
Gibt es ein automatisiertes Scanverhalten meiner Seiten?
Wie kann ich dieses automatisierte „Scannen“ ausnutzen?
Was sind die wirklich relevanten Elemente?
Wo liegen die Eyecatcher?
Werden Inhalte und visuelle Elemente vom Nutzer beachtet?
Folgen die User dem gewünschten Blickverlauf?
Können die Besucher anhand Ihres Verhaltens gruppiert werden?
CuBe Matrix
interactive

22. CuBe Matrix interactive
Diskussion:
Visualisieren vs. Analysieren
Fragestellungen:
Erfahrung vs. Kennzahlen! Sind die vorherrschenden Ansätze von Usability-
Consultants noch zeitgemäß?
Welche Anforderungen stellen Technik und Kunden an Eye-Tracking Studien von
morgen?
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Kontakt:
Ron Warncke, Dipl.-Kfm.
Consulting, GF
fon: 040 38 97 64 46
warncke@cubematrix.com