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Web-Analytics für UXler

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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

Published in: Data & Analytics
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Web-Analytics für UXler

  1. 1. Web-Analytics
 für UXler Klaus Martin Meyer UX & Ecommerce Consultant
  2. 2. Über mich. Klaus Martin Meyer UX Consultant bei monoki Freelance Ecommerce Consultant
  3. 3. Web-Analytics? Brauch ich das als UXler?
  4. 4. Qualitativ Umfragen Nutzer- stimmen Eye- TrackingRemote Usability- Tests Usability- Tests Einstellungen Verhalten Quantitativ Card Sorting Nutzer-Interviews Fokusgruppen User Research Methoden ?Web- Analytics
  5. 5. 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.
  6. 6. Bereiche von Web-Analytics Clickstream-Analyse ➝ Was? Formular-Analyse ➝ Wie gut? A/B-Testing ➝ Was ist besser? Heatmap, Clickmaps, Screenrecording ➝ Warum?
  7. 7. Web-Analytics-Tools
  8. 8. Etwas Theorie
  9. 9. Dimensionen Metriken
  10. 10. Alter Browser Quelle Ort Wieder- kehrer Letzter Besuch Käufe Suchen Dimensionen = Attribut eines Besuchers
  11. 11. Metrik = eine Zahl, die die Eigenschaften einer Dimension misst Sitzungen Time on Site Seiten / Besuch % Neuer Sitzungen Conversion RateØ Sitzungs- dauer Neue Nutzer Quelle Nutzer
  12. 12. Dimensionen Metriken
  13. 13. Metriken SessionbasiertHitbasiert (Seite) Einstiegs- rate Ausstiegs- rate Page Views Zielwert Conversion rate ø-Sitzungs- dauer
  14. 14. Ein Beispiel Die Conversionrate (sessionbasiert) kann nicht für eine Seite (hitbasiert) definiert werden.
  15. 15. Page views werden automatisch getrackt. Events nicht. onClick="_gaq.push(['_trackEvent', ‚Registrieren‘, 'Buttonklick', ‚startseite']);"
  16. 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. 17. Live Demo
  18. 18. https://shop.googlemerchandisestore.com Der Beispiel Shop
  19. 19. Google Analytics Demo-Account aufrufen und anmelden. https://analytics.google.com/ analytics/web/demoAccount
  20. 20. Google Analytics Startseite
  21. 21. Standard-Reports Konto auswählen
  22. 22. Zielgruppe
  23. 23. Wie viele Nutzer besuchen die Site pro Monat? Knapp 80% der Nutzer sind neue Nutzer.
  24. 24. Im Vergleich zum Vorjahres-Zeitrum ist die Zahl der Besucher um 22% gefallen. Vergleichs-Zeitraum auswählen
  25. 25. Zusätzliches Segment Wiederkehrer Anteil Wiederkehrer ist ebenfalls gefallen, aber nicht so stark.
  26. 26. Demographie
  27. 27. Typischer Nutzer ist 25-34 Jahre alt… … und männlich
  28. 28. Höchste CR haben Nutzer im Alter von über 55 Jahren
  29. 29. Typischer Nutzer interessieren sich u.a. für Technik, Filme und Musik
  30. 30. Mobile Nutzung
  31. 31. 28% der Nutzer besuchen den Shop über ein Smartphone
  32. 32. Die Conversion-Rate ist auf mobilen Geräten deutlich höher.
  33. 33. Segmentierung Mobile vs. Desktop / Tablet
  34. 34. Nutzerfluss
  35. 35. Wie sehen typische Customer Journeys durch den Shop aus?
  36. 36. Quellen
  37. 37. Über die Hälfte der Besucher kommt über die Organische Suche
  38. 38. Direkter Traffic konvertiert am besten. Absprungrate bei Display am höchsten.
  39. 39. Keywords
  40. 40. Mit welchen Keywords haben die Nutzer gesucht, die auf eine Google Anzeige geklickt haben?
  41. 41. Mit welchen Keywords suchen die Nutzer bei Google, die auf der Site landen?
  42. 42. Verhalten
  43. 43. Männer T-Shirts scheinen sehr beliebt zu sein. ;-) Welche Seiten werden am häufigsten aufgerufen?
  44. 44. Auf welchen Seiten steigen Nutzer besonders oft aus? YouTube-Produkte und die Suche scheinen nicht zu funktionieren.
  45. 45. Die Seite Campus-Bike hat ein Problem. Vielleicht weil das Bike nur 30 cm groß ist ;-) Welche Landingpages haben eine besonders hohe Absprungrate?
  46. 46. Die Signin-Seite scheint bei mobilen Geräten ein Problem zu haben… Segment: Zugriffe über Mobiltelefone
  47. 47. Suche
  48. 48. Wie viel Prozent der Nutzer benutzen die Suche?
  49. 49. Welche Suchbegriffe führen zu besonders vielen Suchausstiegen?
  50. 50. Von welchen Seiten aus werden die meisten Suchen gestartet? Gibt es hier evtl. ein Problem mit der Navigation?
  51. 51. Ereignisse
  52. 52. 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.
  53. 53. Wenn das Ereignis korrekt implementiert wurde, erscheint es hier. Der Store wurde 453 mal kontaktiert.
  54. 54. Segmentierung per sekundärer Dimension „Seite“: Die meisten Kontaktanfragen kamen von der Startseite.
  55. 55. Conversions
  56. 56. 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
  57. 57. Die im Verwaltungsbereich definierten Zielvorhaben erscheinen hier. Die Seite registersuccess.html wurde 277 mal aufgerufen.
  58. 58. Mit der Trichtervisualisierung lässt sich analysieren, wo genau die Nutzer im Checkout aussteigen. Die meisten Nutzer steigen im Bezahlen-Step aus.
  59. 59. Fazit
  60. 60. Was kann Web-Analytics für UX tun?
  61. 61. Nutzer besser verstehen. Welche Demografie, Interessen, Geräte?
  62. 62. Motivation verstehen. Woher kommen die Nutzer? Welches Ziel haben sie?
  63. 63. 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?
  64. 64. Neue Feature validieren. Wie oft wird es benutzt? (vgl. Fake-Feature, Basis- Version)
  65. 65. Potentielle Probleme finden. … und mit späteren Usability-Tests validieren.
  66. 66. Probleme aus Usability- Tests quantifizieren. Ist ein Problem aus einem Usability-Test überhaupt bedeutsam?
  67. 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. 68. 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
  69. 69. Qualitative & Quantitative User Reseach = 360°-Sicht auf den Nutzer. Vielen Dank.
  70. 70. Mehr zu Web-Analytics Blog von Avinash Kaushik Google Analytics Academy Google Analytics Solution Gallery Web Analytics 2.0, Avinash Kaushik

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