Ich beschreibe ein paar Neuerungen und natürlich darf der Link zur Anmeldung für die Beta-Phase nicht fehlen!

Google hat auf der Google Analytics User Conference in San Francisco eine Neuauflage ihres Webanalyse Tools angekündigt. Im Moment befindet sich das Ganze noch in der Beta-Phase, für die man sich über den unten stehenden Link gerne anmelden kann.

Die Neuerungen basieren laut Google zum großen Teil auch auf dem Feedback der User – also sind wir mal gespannt, was drin ist im neuen Google Analytics!

Neuerungen von Google Analytics im Überblick

1. Navigation

Die Navigation wurde der erst kürzlich neu aufgelegten Navigation Bar angepasst und erstrahlt nun im neuen Design.

Bildquelle: Search Engine Land

2. Verbesserte Dashboards … viele verbesserte Dashboards!

Für jeden ein eigenes Dashboard – das ist nun möglich. Ob Abteilungsleiter, Geschäftsführer, Controller, Conversion Super Hero oder Praktikant – für jeden kann nun ein eigenes Dashboard angelegt werden. So bekommt jeder die Daten aufbereitet, die er oder sie benötigt. Die sogenannten neuen Wigdets sind anpassbar, allerdings können Reports nicht mit einem Klick oben rechts zum Dashboard hinzugefügt werden.

Bildquelle: Search Engine Land

3. Neue Bezeichnungen

Einige Reports haben einen neuen Namen bekommen.

• Aus “Network Properties” und “Browser Capabilities” wird “Technology”, was aus meiner Sicht auch besser passt
• “Top Content” wird zu  “Pages”
• “Goals” bzw. Ziele sind nun endlich “Conversions” geworden – I like! Das trifft es auf jeden Fall besser und vereinigt nun den Part E-Commerce und Ziele
• Aus “Visit Duration” und “Page depth” wird nun “Engagement”

4. Events können nun auch Conversions sein

Darauf haben einige gewartet. Das Event Tracking, in dem zum Beispiel ausgehende Links und Klicks auf bestimmte Elemente getrackt wurden, können nun als eigenes Ziel, bzw. Conversion definiert werden. Hier können sich die Conversion Optimierer freuen, denn unterschiedliche klickbare Elemente können nun auch als Conversion definiert werden.

Neuerung zum Beispiel: Adsense Klicks werden als E-Commerce Transaktionen gelistet.

5. Neue benutzerdefinierte Berichte

Die angepassten oder “benutzerdefinierten” Berichte können nun als “Explorer” oder als “flache Tabelle” (NEU) erstellt werden.

Bildquelle: Webanalytics Inside Blog – Timo Aden

6. Keyword Cloud

Keywords mit viel Traffic werden wie schon bei SEOs bekannt als Tag Cloud angezeigt – das macht das Ganze visueller.

Video zur neuen Google Analytics Version 5

Hier ein Video, das einen Eindruck der neuen Google Analytics Version 5 gibt:

Fazit – Neue Google Analytics Version

Worauf ich mich besonders freue, sind die CONVERSIONs! Hier können nun noch genauer die benutzerdefinierten wichtigen Kennzahlen (KPIs) erfasst werden. Zum anderen sind Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen schon lange überfällig, wobei der Umweg über das Verschicken von Reports über Email eine gute Lösung war. Die Geschwindigkeit von Google Analytics soll sich auch verbessern, da bin ich vor allem bei großen Accounts sehr neugierig drauf!

Die wichtigsten Links zur neuen Google Analytics Version im Überblick

• Bekanntgabe der neuen Version im Google Analytics Blog

http://analytics.blogspot.com/2011/03/looking-towards-future-of-google.html

• Blogpost in Search Engine Land

http://searchengineland.com/google-analytics-v5-unveils-a-new-user-experience-68685

• Ein paar schöne Screenshots im Webanalytics Inside Blog von Timo Aden (deutsch)

http://www.timoaden.de/2011/03/neue-version-google-analytics.html

• Anmeldung für Beta Phase (kann etwas dauern bis zur Freischaltung)

https://services.google.com/fb/forms/newanalyticssignup/

Viel Spaß beim Eintauchen in die Welt der Zahlen!

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Aber all’ die verdutzten Zuhörer, die sich auf einer Veranstaltung den nötigen “Conversion-Experten-Input” erhofft haben, um Ihre Conversion Rates zu steigern, gehen hinterher mit langen Gesichtern nach Hause, denn keiner der Experten hat ihnen einen wirklich praxistauglichen Tipp mitgegeben, denn die vorgestellten “schlechten” Landingpages stammen mitunter leider aus einer anderen Branche. Hm… Pech gehabt.

Hier mal ein Artikel, der zeigt, wie man zumindest seine einflussreichsten Seiten identifiziert, damit man anschließend weiß, welche man optimieren muss, damit noch mehr Geld dabei rumkommt. Ein paar einfache Klicks in Google Analytics zeigen wie das geht. Anforderungslevel: Für jeden geeignet!

Was heißt Einfluss?

Einfluss heißt, dass die Seite/ Landingpage eine effektive Wirkung auf den Umsatz hat.

Mehr Einfluss → Mehr Umsatz.

Stein des Anstoßes?

In einem Artikel im Google Conversion Room habe ich vom “bösen Conversion Holländer – Jos” einen ins Deutsche übersetzten Artikel gelesen mit dem Titel “Shoes of Prey – Mit benutzerdefinierten Berichten einflussreiche Seiten ermitteln“, der ursprünglich im Google Conversion Room für den asiatisch-pazifischen Raum erschienen ist (Original-Artikel: Shoes of Prey – Using Custom Reports to identify influential pages). Dieser Artikel spiegelte dabei ziemlich genau meinen Report für Online-Shops wider, bei denen ich die wichtigsten Seiten unserer Kunden ermittele.

Hintergrund

Der Gedanke hinter der Frage nach den einflussreichsten Seiten/Landingpages ist denkbar einfach:

Welche Seite/ Landingpage ist für meinen Umsatz wichtig bzw. nimmt direkten Einfluss auf meinen Umsatz?

Logisch ist dabei, dass ich diese Daten in einem Webanalytics-System erfassen muss, um sie anschließend auswerten zu können. Unabhängig davon, welche Diskussionen rund um Google Analytics und den Datenschutz im Moment im Umlauf sind, so möchte ich das Beispiel für Google Anaytics zeigen, da viele Website-Betreiber genau dieses System verwenden. (Streng genommen kann man das Ganze auch auf andere System übertragen)

Das Beispiel stammt zwar aus dem eCommerce Bereich, ist aber analog auf die Lead-Generierung zu übertragen. Also, wie funktioniert’s?

Wie misst man den Einfluss einer Website/ Landingpage mit Google Analytics?

Der Screenshot in Google Analytics zeigt, wie man einen”Custom Report” aufsetzen muss, um an die gewünschten Daten herankommen zu können. Also zunächst “Custom Reports” in der linken Navigations-Spalte in Google Analytics auswählen.

Folgende Kennzahlen müssen in Google Analytics ausgewählt werden

1. Abschlüsse für Conversion Goal Nr.XY (Hier ist der Abschluss des Kaufprozesses zu ergänzen)
2. Anzahl der Seitenaufrufe (damit wird sichergestellt, dass die Seite tats. einen Einfluss hat)
3. Erzielter Umsatz (Wieviel Umsatz wurde erzielt, wenn die Seite betrachtet wurde)

So sieht das Ergebnis aus

Das Ergebnis liefert die Seiten/ Landingpages, die im Kauf- (Lead-Prozess) absteigend nach der Anzahl der Pageviews am Conversion Ziel beteiligt waren. Hier kann entweder die Bestellung als Conversion Goal ausgewählt sein, oder auch das Lead-Ziel (Als Beispiel: Anfrage abgesendet). Wie der Blog-Artikel im Conversion Room zeigt, könnte man diese Daten noch extern in Excel so umstellen, dass man die Anzahl der Conversion Goals durch die Anzahl der Views dividiert. So erhält man einen Eindruck darüber, wieviele Sales/(Leads) pro View über diese Seite generiert werden, um den Einfluss in eine Zahl packen zu können.

Wichtiger Hinweis zum Filter!

Es liegt natürlich auf der Hand, dass in Online Shops der Warenkorb, sowie Login-Seiten einen beachtlichen Einfluss auf den Umsatz und die Conversion Goals nehmen. Insofern müssen diese Seiten ausgeschlossen werden. Das obere Beispiel zeigt, wie ich bspw. den Warenkorb exkludiert (ausgeschlossen) habe. Filter Page // excluding “cart” im unteren Bereich des Screenshots.

Das gleiche gilt für den Lead-Prozess. Das bedeutet, wichtige Formulare innerhalb des Lead-Prozesses sollten ausgeschlossen werden, damit man sich auf die Seiten konzentriert, die vor dem Kauf- oder Lead-Prozess betrachtet wurden. Es können auch mehrere Seiten ausgeschlossen werden.

Was kann ich den Auswertungen entnehmen?

Mit Hilfe dieser Analysen findet man schnell heraus, welche Seiten innerhalb eines Kauf- oder Lead-Prozesses betrachtet wurden. Aufbauend auf dieser Analyse sollte man sich entsprechend dieser Seiten/ Landingpages annehmen, um dort gezielt zu optimieren.

Aus der Praxis kann ich zum Beispiel sagen, dass die Versandkosten-Seite eines Kunden maßgeblich im Conversion Prozess beteiligt war und entsprechenden Umsatz erzielt hat! Das Ganze ist dabei auch übertragbar für Webseiten, die auf Lead-Generierung abzielen. Finden Sie heraus, welche Seiten für den Lead wichtig waren und optimieren Sie diese gezielt.

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Was ist die Bounce Rate?

Die Bounce Rate oder auch Absprungrate beschreibt den Umstand, dass ein User, der von einer Traffic-Quelle auf einer Seite (oder einer speziellen Landing Page) rauskommt, diese Seite ohne Interaktion wieder verlässt. Die Bounce Rate gibt in Prozent das Verhältnis von Usern ohne Interaktion im Vergleich zu den Gesamt-Usern einer Seite aus. Das englische Wort “bouncen” abprallen oder wegspringen, beschreibt den Vorgang sehr gut.

Ähnlich wie ein Ball, springt der User von einer Landing Page in dem Fall ab, wenn er nichts auf dieser Seite unternimmt (keine Interaktion). Gemessen wird die Bounce Rate in Google Analytics und anderen Webanalyse-Tools sehr unterschiedlich. Die Frage ist hierbei nämlich, wie lange ein User auf einer Seite mindestens verweilen muss, eh er als “Bouncer” bezeichnet wird.

Die Bounce Rate kann wie folgt berechnet werden:

Bounce Rate = Einstiege ohne Aktion / Gesamteinstiege (*100%)

Bounce Rate und Exit-Rate

Der Unterschied zwischen der Bounce Rate und Exit Rate in Google Analytics erklärt sich dadurch, dass ein User eine Website zwangsläufig irgendwann verlässt. Die Seite, auf der sich der User zum Schluss aufgehalten hat, bevor er zum Beispiel das Browser-Fenster schließt, wird als Ausstiegsseite beschrieben.

In Online Shops ist es häufig so, dass User nach einer erfolgreichen Bestellung als letzte Aktion auf das Logo oder den Startseiten-Link klickt. Daher haben Online Shop Startseiten häufig eine erhöhte Ausstiegsrate im Vergleich zu den restlichen Seiten.

Warum ist die Bounce Rate wichtig?

Die Bounce Rate ist insofern wichtig, da sie in gewissermaßen ein Indiz dafür ist, wie relevant Landing Pages für bestimmte Zielgruppen oder Keywords sind. Sucht man beispielsweise nach einer Altersvorsorge Versicherung, bekommt eine Google Anzeige ausgeliefert und klickt, so kann eine schlechte Landing Page dazu führen, dass der User die Seite wieder verlässt.

Ziel bei der Landing Page Optimierung ist es, relevante Inhalte in verständlicher Art und Weise aufzubereiten und den User vom Angebot zu überzeugen. Kann der User nicht dazu motiviert werden, eine Interaktion mit der Landing Page einzugehen, springt er letztlich wieder ab. Die Bounce Rate ist daher auch ein Indiz dafür, ob eine Landing Page relevant ist.

Bounce Rate in Google Analytics auswerten

Wer sich eines Webanalyse-Tools bedient (Google Analtics, Piwik, etc.), bekommt die Bounce Rate in der Regel als Standard-Metrik mitgeliefert.

Zu finden ist die Bouncerate in Google Analytics unter “Besucher” > “Besuchertrend” > “Absprungrate” (siehe Bild – bitte Klicken).

Bounce Rate in Google Analytics und die Bildschirmauflösung

Bei der Landing Page Optimierung geht es im Grunde genommen darum, den User zum Klick zu führen. Da Unternehmen auf Landing Pages Produkte und Dienstleistungen präsentieren, soll im nächsten Schritt erreicht werden, dass der User bspw. einen Testaccount anlegt, das Produkt probeweise bestellt oder einen Gratis-Katalog anfordert.

Da es sich bei diesen Klickaufforderungen (CallToActions) i.d.R. um Buttons handelt, sollten diese auch im sichtbaren Bereich abgebildet werden. (Jakob Nielsen hat mit einer Eyetracking Studie herausgefunden, dass User 80% ihrer Zeit im sichtbaren Bereich verbringen → Studie von Jakob Nielsen)

So wertet man die Bounce Rate in Abhängigkeit der Bildschirmauflösung aus

Um herauszufinden, ob User wichtige Elemente auf der Landing Page nicht wahrnehmen können, weil sie nicht im sichtbaren Bereich liegen und deshalb die Seite wieder verlassen, muss man wie folgt vorgehen:

1. Benutzerdefinierte Berichterstellung

Zunächst wählt man links in der Navigation von Google Analytics den Punkt “Benutzerdefinierte Berichterstellung”. Anschließend ist es wichtig, die Messdaten in der abgebildeten Reihenfolge abzubilden. Sonst wird die Bounce Rate in Google Analytics absteigend sortiert. Wenn die Zugriffe vorher gesetzt werden, so werden die Bounce Rates in Abhängigkeit der Zugriffe aufgelistet.

2. Bounce Rate auswählen

Da Google Analytics zunächst den Standard-Report ausgibt, muss anschließend die Bounce Rate oder Absprungrate ausgewählt werden (s. Screenshot).

3. Darstellung der Daten ändern

Abschließend muss die Darstellung gewechselt werden. Auf diese Weise wird die Bounce Rate in Abhängigkeit der Bildschirmauflösung ausgegeben. Dabei zeigt der Report “Vergleich” an, um wie viel Prozent höher oder niedriger die Bounce Rate einer Bildschirmauflösung im Vergleich zum Seitendurchschnitt ist.

Interpretation

Die Auswertung der Bounce Rate in Abhängigkeit der Bildschirmauflösung verrät einem, ob gerade bei geringeren Auflösungen wichtige Elemente (wie CallToActions) nicht mehr im sichtbaren Bereich liegen und dem User daher wichtige Elemente fehlen, die zu einem Verlassen der Landing Page führen können.

Die Auswertung zeigt, welche Auflösung überdurchschnittlich hohe oder geringe Bounce Rates in Google Analytics aufweisen. Gründe können darin zu finden sein, dass sich hinter den Auflösungen auch unterschiedliche Zielgruppen verbergen, aber auch, das User bei bestimmten Auflösungen wichtige Elemente nicht sofort sehen.

Tipp

Wichtige Elemente wie Buttons und Bilder, aber auch kurze Produktbeschreibungen, der USP oder vertrauensbildende Maßnahmen sollten im sichtbaren Bereich einer Landing Page abgebildet werden.

Ermitteln Sie daher eine wichtige, aber geringe Bildschirmauflösung Ihrer User und schauen Sie sich an, was der User bei dieser Ausflösung noch sieht (→ Landing Page Tool – Bildschirmauflösung).

Verschieben Sie die wichtigen Elemente (wie Bilder, Buttons, Vorteile, USP, etc.) in den sichtbaren Bereich der Landing Page und messen Sie die Absprungraten nach der Umsetzung.

Praxisbeispiel

Das nachfolgende Praxisbeispiel zeigt die Adwords Landing Page der Comdirect zum Keyword “Altersvorsorge”. Der rote Bereich auf dem Screenshot zeigt ungefähr die Auflösung 1.024×768 Bildpunkten an. Dies ist nach wie vor eine sehr häufige Auflösung (→ Wichtige Bildschirmauflösungen).

Es ist zu erkennen, dass der weiterführende Button sowie der aktivierende Text davor nicht mehr sichtbar sind.

Wie wirkt sich der sichtbare Bereich auf die Conversion Rate aus?

Zum gleichen Keyword (Altersvorsorge) kann man hier eine → Landing Page Case Study finden, bei der die Optimierung auf die richtige Auflösung ein zentraler Bestandteil der Optimierungsmaßnahmen war.

Das Ergebnis: +177% Lead Conversion Rate

Bounce Rates  sind wichtig

Bei der Landing Page Optimierung kommt man nicht umhin, die Bounce Rate in Webanalyse Tools auszuwerten. Die Optimierung auf die richtige Auflösung kann häufig schon dazu führen, dass die Bounce-Rate sinkt, damit die Conversion Rate steigt, denn User sind zu faul zum Scrollen!

Ich freue mich auf Feedback auf diesen mal wieder recht langen Blog Beitrag!

Quellen:

→Bildquelle (Bild1)

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Warum springen User auf Landing Pages ab?

Dies kann mehrere Ursachen haben. Einige davon habe ich hier zusammengefasst → Landing Page Optimierung – gut gelandet?

Ich möchte den Fokus aber vielmehr auf die Auflösung richten, die auch daran “schuld” sein kann, dass User von der Landing Page abspringen (bouncen). Wie man die Bounce Rate in Abhängigkeit von der Bildschirmauflösung ermitteln kann, habe ich bereits in einem eigenen Artikel beschrieben →Absprungraten nach Bildschirmauflösung

Auf welche Auflösung soll ich optimieren?

Landing Pages sollten auf die Bildschirmauflösung ihrer Zielgruppe hin optimiert werden. Dies kann man relativ einfach herausfinden, in dem man ein Webanalyse Tool wie Google Analytics, Yahoo Webanalytics, Omniture, Piwik oder ähnliches implementiert und anschließend auswertet (Fall a). Hat man kein Webanalyse- Tool zur Hand, so kann man sich an den Durchschnittswerten, ermittelt von webhits orientieren (Fall b).

→ Fall a) Bildschirmauflösung mit Google Analytics ermitteln

→ Fall b) Häufige Bildschirmauflösungen

Landing Page Tool für die Bildschirmauflösung

Um herausfinden zu können, wie viel von meiner Landing Page tatsächlich vom User gesehen wird, können unter anderem diese Landing Page Tools verwendet werden:

• Browsersize von Google
• Web Devoloper extension für Mozilla Firefox

1) Browsersize von Google

Das neue Tool von Google zeigt halbtransparent eine Website an (einfach URL eintippen). Über die Website werden die sichtbaren Bereiche bei verschiedenen Bildschirmauflösungen angezeigt. Auf diese Weise sieht man, welche Elemente der Landing Page im sichtbaren Bereich liegen.

(zum Vergrößern bitte klicken)

2) Webdeveloper für Mozilla Firefox

Das zweite Landing Page Tool für die Bildschirmauflösung hat man eigentlich von Haus aus schon installiert – die Web-Developer-Toolbar für Mozilla Firefox. Sie bietet die Möglichkeit, die Größe (Resize) zu ändern. Hierbei kann man sogar die gewünschten Auflösungen selbst festlegen und benennen. Im Beispiel habe ich 3 Aufösungen eingestellt. Anschließend sieht man, wieviel in der gewählten Auflösung sichtbar ist.

(zum Vergrößern bitte klicken)

Browserfenster nicht vergessen!

In der Realität haben User häufig noch verschiedene Erweiterungen oder Lesezeichenleisten in ihrem Browser aktiviert. Dies verringert die sichtbare Höhe und sollte bei der Konzeption einer Website oder Landing Page berücksichtigt werden. Deshalb sollte man sich Landing Pages auch immer in anderen Browsern mit unterschiedlichen Erweiterungen anschauen. Ein Landing Page Tool wie die oben dargestellten, nehmen leider nur einen Teil der Arbeit ab.

Weiterführende Links

→ Browsersize von Google (Link)

→ Webdevoloper für Mozilla Firefox (Link)

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Warum das Mousetracking Eyetracking nicht ersetzen kann, liegt auf der Hand: Es werden nur die Bewegungen der Mouse und die getätigten Klicks aufgezeichnet. Das heißt, so lange ich nur lese, tut sich am Bildschirm gar nichts. Interessant ist aber der Zusammenhang zwischen der Mouse Bewegung und Blickbewegung. Eine Studie aus dem Jahr 2003 zeigt, dass 35% der User gelesenen Text am Bildschirm mit der Maus verfolgen. (Quelle: MUELLER, F. ; LOCKERD, A.: Cheese: Tracking Mouse Movement Activity on Web- site – a Tool for User Modeling. MIT MediaLab: Cambridge 2003).

Insofern kann das Mouse Tracking zumindest rudimentär zur Analyse von Blickverläufen auf Websites verwendet werden und eignet sich daher (zumindest bedingt) als Analyse Tool zur Conversion Optimierung. Auf dem Markt gibt es verschiedene Systeme zum Mousetracking.

Mouse Tracking Anbieter

• m-pathy
• clicktale
• scoreberlin
• smt (simplemousetracking)
• …

Mouse Tracking – was ist das?

Auf den Punkt gebracht, werden beim Mouse Tracking die Bewegungen des Users mit der Maus aufgezeichnet. Das heiße jede Bewegung, die ich am Bildschirm mit der Maus durchführe, wird von einem System (später mehr zur Technologie und Implementierung) aufgezeichnet. Somit können Bewegungen auf Websites nachvollzogen und über mehrere Besucher aggregiert werden.

Mouse Tracking – Vorteile

Die Vorteile beim Onsite-Tracking liegen auf der Hand: Man muss keine Probanden interviewen, beobachten, einladen, etc. Der User wird aus seiner gewohnten Umgebung nicht herausgerissen und kann ungestört surfen. Ein großer Vorteil ist auch, dass es sich bei den “Testkandidaten” um die reale Zielgruppe handelt, da sie Ihre Website tatsächlich anschauen.

Hier die Vorteile auf den Punkt gebracht:

1. Live Situation – keine Testumgebung
2. Testprobanden sind gleichzeit auch Zielgruppe
3. Abbilden von Nutzerinteressen
4. Kostengünstig
5. User “lesen” mit der Mouse

Mouse Tracking – Funktionsweise

Der Mouse Tracker zeichnet letztlich die Koordinaten der Mouse auf dem Bildschirm auf. Der Bildschirm, der in Pixel aufgeteilt ist, dient also als Raster für die Mouse, mit der ich Bewegungen vollziehe. Ein Script zeichnet genau diese Koordinaten und Aktionen mit der Mouse auf.

Mouse Tracking – Implementierung

Technisch gesehen, reicht es, ein Script im Quellcode der Seite zu implementieren. Am Beispiel von Clicktale wird dieses vor dem dem Body Tag und am Ende des Body Tags eingebunden. Anschließend werden alle Mouse-Bewegungen automatisch vom System erfasst.

Mouse Tracking – Auswertungen (Beispiel clicktale)

Das Mouse Tracking bietet ähnliche Auswertungsmöglichkeiten wie das Eyetracking. Hier ein paar Beispiel vom Blog www.conversiondoktor.de.

Heatmap

Die Heatmap zeigt wie beim Eyetracking die Bereiche der Website in Rot-Tönen an, die häufig geklickt werden. Blaue Bereich werden weniger häufig geklickt. Auf diese Weise bekommt man einen Überblick über beliebte Linkziele und Bereiche die wenig oder gar nicht geklickt werden.

In der Heatmap können zusätzlich folgende Werte ausgegeben werden:

• Clicks
• Hovers
• Hover conversion
• Time To Click
• Hover Time
• Hesitation
• Hover Order
• Clicking Visitor

Scrolling Heatmap

Die Scrolling Heatmap gibt an, welche Bereiche beim Scrollen häufig betrachtet werden, weil sie im sichtbaren Bereich liegen. Ein Wert von 100% ist für die Starseite auf der ersten sichtbaren Bereich ein Standard-Wert. Hat man auf seiner Website im unteren Seitenbereich nur blaue Bereiche, so muss man daraus schlussfolgern, dass kaum oder kein User den unteren Seitenbereich angesurft hat. Aus dieser Heatmap kann man Rückschlüsse auf Bereiche ziehen, die interessanter gestaltet werden müssen, sodass der User ein Interesse dafür bekommt, den unteren Seitenbereich auch anzuschauen.

Mouse Tracking als Webanalytics-Ersatz?

Das Tool clicktale ist in der Lage verschiedenste Metriken auszugeben. Neben beliebten Seiten, Referrern und Ladezeit von Seiten können folgende Werte ermittelt werden:

• Time on Page
• Visitor Details
• Engagement Time (TM)
• Page Load Time
• Referrer

Dies macht das Tool zu einer “kleinen” Konkurrenz von Webanalyse-Tools wie Google Analytics und Co. Allerdings liegt hier der Fokus nach wie vor auf dem Abbilden von Mouse-Bewegungen. Da das Javascript allerdings wie ein Tracking-Script eingebunden ist, können auch viele Werte eines Analyse-Tools mit ausgegeben werden. Hier gibt es Informationen zu neuen Funktionen in Google Analytics >>

Mouse Tracking zur Conversion Optimierung

Ein kurzer Einblick in das Tool clicktale zeigt, dass hiermit eine Mini-Ist-Analyse von Websites, Shops und Landingpages möglich ist, um Conversion Killer auffinden zu können. Diese können anschließend beseitigt werden, um die Conversion Rate von Websites steigern zu können.

Welche Rückschlüsse kann ich aus den Mouse-Tracking Analysen ziehen?

• Welche Bereiche werden stark genutzt?
• Welche Bereiche gehen komplett unter?
• Was sind beliebte Klickziele?
• Wird meine Navigation genutzt oder wird eher im Content geklickt?
• Welche Navigation wird genutzt (primär, sekundär)?
• Findet der User meine CallToActions?
• Wird Text gelesen, oder nur überflogen?
• Welche Seiten werden intensiv gelesen (Engagement Time TM von clicktale)?
• Wie ist die Ladezeit von Landingpages (wichtig für Google Quality Score)?
• Wie gehen User mit meinen Formular-Feldern um (Form-Analytics von clicktale)
• …

Fazit

Mouse Tracking bietet ein kleinen Einblick in die Köpfe der User, oder besser gesagt auf die Hände der User. Man darf dabei nicht vergessen, dass der User nicht alles mit der Hand vollzieht. Interaktion kann mit Mousetracking abgebildet werden, allerdings können nur Eyetracker auch die Orientierungsphasen von Usern abbilden. Mit Think-Aloud ist man zusätzlich in der Lage, die Gedanken der User in bestimmten Momenten zu erfragen.

Allerdings muss angemerkt werden, dass der Aufwand, den man beim Mouse-Tracking betreibt, sehr gering ist, da der Tracker die Daten automatisch sammelt. Insofern können Klicktracker, oder Mousetracker durchaus für eine Analyse einer Website herangezogen werden, um Schwachstellen aus Conversion-Sicht aufzudecken.

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Zur Bestandsanalyse von Websites und Landingpages ist die Betrachtung des Status Quos unabdingbar. Dies kann in Form einer Usability-Analyse oder Nutzer-Befragung durchgeführt werden, oder man greift auf (wenn vorhanden) Webanalyse-Daten aus Analytics Tools wie Google Analytics, Webtrekk, Omniture oder ähnliche zurück. Die Webanalyse stellt ein schnelle Alternative dar, die einen guten Überblick über die Performance einer Website, Online Shop oder  Landingpage gibt. Aus der Datenanalyse können Schwachstellen wie schlechte Landingpages, oder Problemstellen in Prozessen wie Warenkorb identifiziert werden.

Neue Google Analytics Funktionen

Google staffiert das Webanalyse Tool Google Analytics mit wichtigen neuen Funktionen aus.

Die neuen Funktionen werden im Google Blog ausführlich beschrieben → Link

Deutscher Blog von Timo Aden zum Thema →Timo Aden Blog

Sobald ich Erfahrungen mit den neuen Google Analytics Funtkionen gesammelt habe, werde ich diese im Blog posten.

Von daher gibt es hier nur kurz die Videos zu den neuen Funktionen:

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Google Analytics – Conversion Goals – Video 1:

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Google Analytics – Erweiterte Filter – Video 2:

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Google Analytics Intelligence – Video3

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