„Web Controlling ist was für Marketing Rockstars, um ihre Kampagnen zu überprüfen“ ist die allgemeine Meinung. Deshalb betrachtet der typische e-Commerce Macher in Google Analytics nur die Conversion Rate und bei econda die berühmte, überdimensionierten Summe der stehengelassenen Warenkörbe. Beide Systeme zeigen Dir aber ein klares Bild Deiner Kunden und ob diese wirklich happy sind.
Ich würde mal vermuten, dass wir bei Shoplupe 5 Jahre gebraucht haben, um den richtigen Umgang mit Analytics zu finden. Erst haben wir uns durch Zahlen geklickt und diese in Excel in übertragen, um mehr Übersicht zu erhalten. Später haben wir versucht die Zahlen in Excel neu und anders zu berechnen. Heute hat unser UX Analytics Review 25 Seiten und 3000 Wörter…. also geschriebenen Text.
Die Erkenntnisse haben hohes Suchtpotential, weil man weder zu forschen noch zum Lesen aufhören kann. Wir suchen nicht mehr nach Zahlen, sondern nach Erkenntnissen.
Erkenntnisse statt Zahlen
Es ist größtenteils überhaupt nicht notwendig irgendwelche Berechnungen anzustellen, um im Web Controlling schlau zu werden. Wir lesen die Zahlen und fragen uns „Warum ist das so“? Diese Frage führt unmittelbar zur Recherche der Zahlen, die unsere Frage beantwortet.
Aktuelles Beispiel eines Kunden:
Der Traffic ist enorm hoch, die Absprungquote ebenfalls. Erstaunlicherweise ist die Conversion Rate ebenfalls sehr hoch. Verdammt – was machen die Kunden da?
- Warum ist der Traffic so hoch:
Weil ein Online-Magazin sehr viel Traffic generiert.
- Warum ist die Absprungquote so hoch:
Weil das Online-Magazin nur 1 Seitenaufruf aber kein weiteres Interesse oder eine Transaktion generiert.
- Warum hat der Shop dann trotzdem eine so gute Conversion Rate?
Weil der Shop offensichtlich sehr bekannt ist und über Direct Zugriffe mehr als 15% Conversion Rate produziert.
- Warum sinkt die Conversion Rate plötzlich?
Weil der Traffic auf dem Smartphone zunimmt und der Direct Traffic nicht so gut konvertiert
Notizen und Thesen: Der Knowhow Blockbuster
Jede gefundene Erkenntnis wird sofort notiert. Aus manchen Erkenntnissen ergeben sich weitere Fragen, die wir lösen und notieren. Häufig kommt es allerdings auch vor, dass die Zahlen nicht zu einer Erkenntnis, sondern eher zu einer Annahme führen. Diese Thesen sind wichtig und eigentlich sollte man jeden Tag eine These aufstellen, die man dann validieren – also bestätigen muss. Das ist dann der Knowhow Blockbuster.
Beispiel 1:
Aus den demografischen Daten lässt sich die These aufstellen, dass die Produkte von jungen Assistentinnen und Marketingmitarbeitern bestellt werden.
Beispiel 2:
Es gibt grundsätzlich zwei Möglichkeiten für das Problem: Entweder ist die mobile Umsetzung schlecht oder die Seite stellt im responsiven Design zu schnell auf kleine Formate um.
Beispiel Screen aus dem UX Analytics Review
Bilder sagen mehr als tausend Zahlen
Idealerweise setzen wir auf den econda Clickmonitor. Für uns immer noch das beste Tool, um mehr über das Userverhalten zu erfahren. Was sehen User, was nehmen sie wahr? Der Clickmonitor liefert viel Input für neue Thesen, die wir dann aber häufig in Fokusgruppen direkt mit den Usern diskutieren. (Fokusgruppen und Google Analytics)
Point of View: „Jetzt mal im Ernst!“
Das Analysieren bei Google oder econda wäre im Prinzip langweilig, wenn man nicht am Ende eine echte Super-Erkenntnis in der Hand hätte, die einen wirklich weiterbringt. Wir suchen typischerweise nach Unstimmigkeiten im Shop oder nach einem besonderen Verhalten der User. Ersteres führt zur Optimierung des Shops, zweites führt zu einem echten Wissensaufbau. Erkenntnisse zum Verhalten der User ergänzen wir in unserer Persona Software und maximieren so Dein Wissen zu Deinen Kunden.
Beispiel für einen Point of View:
Die ideale Voraussetzung, um ein Problem zu lösen oder über ein Problem nachzudenken.
