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Dienstag, 3. Juni 2014

140603_Landingpage_&_Analytics

Liebes Tagebuch, ...

um unsere Zielgruppe besser zu verstehen, um sie anschließend besser zu navigieren, bedarf es im Vorfeld einer entsprechende Datenanalyse.
Usability Tests:
  • Experten Tests (diese gehen einmal durch den gesamten Prozess --> kognitiver Walkthrough und versetzen sich dabei in den User hinein
  • Heuristische Evaluation (s. Buch S. 725)
User Tests:
Diese Test können sowohl im Testlabor oder auch zu Hause (Vorteil: natürliches Verhalten) durchgeführt werden. Die User durchlaufen die Phasen Vorbereitung, Test, Auswertung und Optimierung. Insbesondere in der Testphase werden Techniken, wie z.B. Thinking Aloud, Teaching Back oder video Aufzeichnungen angewendet.

Weitere Analysearten sind z. B. Befragungen (online), Fokusgruppe, Fragebogen, Logfile Analyse (zwar riesiges Datenvolumen aber wichtig für Prozessoptimierungen).

Besonderheiten:
Eyetracking --> wie nimmt das menschliche Auge die Website wahr
Heatmaps --> Was sind die wesentlichen Anlaufstellen auf der Website (f-Line)
A/B Tests --> Nur ein Element testen oder komplett verschiedene Versionen

Diverse Online Tracking Formen (Recording Dienste) sind zudem nachzulesen unter
http://mouseflow.de/tour/mouse-tracking/ oder http://www.clicktale.com/products/mouse-tracking-suite/real-time-monitor.



GOOGLE ANALYTICS
Mit Google Analytics wird visualisiert, wie sich die Nutzer durch die unterschiedlichen Schritte des Bestellvorgangs (Warenkorb, Dateneingabe, Bestellübersicht) bis zur Bestätigungsseite bewegen. Diese Erkenntnisse werden anschließend genutzt, um mögliches Optimierungspotenzial des Bestellprozesses aufzuweisen.

Infos zur Nutzung des Tools: --> Analytics aufrufen --> Header auf verwalten klicken:
- Nutzerverwaltung--> organische Suche = mit Hilfe welcher Keywords kommen die User zu mir?
- Remarketing Listen --> Will User, die Artikel in Warenkorb gelegt aber dann doch nicht gekauft haben 
- Einstellungen der Datenansicht - Site-Search-Tracking aktivieren = habe dann Siuchfeld auf meinem Blog und kann damit die Suchwörter tracken; ähnlich: E-Commerce-Tracking (muss meinen Shop vorher allerdings vorher aktiviert und z. B. Preise hinterlegt haben)

Ziele: 
Ziele müssen SMART sein (spezifisch/messbar/attraktiv oder auch erreichbar/realistisch/terminiert.

Durch Einrichten eines Ziels mit Zieltrichter (Funnel) wird in Google Analytics exakt visualisiert, wie sich die Besucher durch die einzelnen Bestellschritte bewegen. Das Ziel einer Conversion Funnel Optimierung ist es, die Anzahl der wegfallenden Besucher weitgehend zu minimieren, damit der Umsatz durch das bestehende Budget weiter gesteigert werden kann (Conversion Rate = Käufer/Besucher).
Ein Multichannel Trichter besteht aus einer Reihe von Seiten, die zum Ziel führen:

a) Zieleinrichtung: Umsatz/Akquise/Anfrage/Interaktion oder Benutzerdefiniert (Wer hat meine Site besucht und wer hat dann auch tatsächlich gekauft?)

b) Zielbeschreibung: Ziel/Dauer/Seiten pro Sitzung/**Ereignis; Beispiel: Kleehonig bestellen; Definition eines Zieltyps, wie z. B. Dankesmail nach Kaufabschluss, Verweildauer (z. B. 5 Minuten --> kann erkennen, an welcher Stelle der User abgesprungen ist bzw. weiß, dass User, die länger als 3 Minuten auf meiner Seite verweilen, eine Bestellung aufgeben), Seiten/Bildschirme je Sitzung (z. B. drei Seiten), Ereignis (z. B. hat Video abgespielt)













c) Zieldetails**: Website URL integrieren, z. B. meinblog.de/klee-honig/einkauf'/danke ... da wir uns an die User wenden, die tatsächlich einen Kauf abgewickelt haben.
Der Conversion können wir nun auch einen Geldbetrag zuweisen (User hat z. B. für 8€ bestellt)
-----> und jetzt kommt die Erstellung eines Trichters "Geben Sie einen Pfad an, über den die Zugriffe vermutlich das Ziel erreichen. Analysieren Sie so die Eingangs- und Ausgangspunkte, die sich auf Ihr Ziel auswirken."
Ein Musterbeispiel eines TRICHTERS könnte wie folgt aussehen:

Der Kunde kommt via STARTSEITE (100%)  --> Kategorieseite
                                     SORTENAUSWAHL --> Honigsorten
                                     KLEE-HONIG --> Angebot
                                     BESTELLUNG -->   
                                     KD-DATEN --> 
                                     BESTÄTIGUNG--> Dankesseite (3 - 10%)

Wenn die User den Trichter verlassen, konzentriere ich mich aufs Retargeting oder ich schaue mir an, auf welchem Kanal sind sie zu mir gekommen oder ich fahre einen A/B Test.
Weiteres Beispiel:
http://www.e-wolff.de/blog/tag/ziele

Header --> Berichte:

Über "Berichte" kann ich nun den Zeitraum des Trackings definieren und diesen gar in Relation setzen (z. B. gg. Vorjahreszeitraum).


Durch das Navigationsmenü lassen sich weitere Trackingergebnisse aufzeigen:

  • Seitenaufrufe
  • Durchschnittl. Sitzungsdauer
  • Absprungrate (Bouncingrate --> im Blog meist über 50%) ... Ziel, diese zu minimieren
  • Demografische Merkmale (Alter, Geschlecht)
  • Geografie (Länderkennungen); woher komme die User (hier werden aber auch die Besuche der versch. Crawler aufgeführt); lokal/regional
  • Neukunden/Stammbesucher
  • Häufigkeit und Aktualität
  • Interesse (in Sek.)

 








Mit den gewonnen Erkenntnissen lassen sich auch Performance Vergleiche mit anderen Websites erstellen, wie z. B. mit adidas via alexa: http://www.alexa.com/siteinfo/adidas.com. 
Ebenso lassen sich Rückschlüsse für z. B. demografische Hintergründe bilden.

Um das Abbruchrisiko eines potenziellen Kunden (Bounce Rate) zu verringern empfiehlt es sich, diese durch jeweilige Anzeigen oder eine wie oben beschriebene Landing Page direkt auf die Produktseite weiterzuleiten. Sollte dagegen eine Reihe von Schritten notwendig sein, um zum Produkt zu gelangen oder es zu bestellen, trägt das zur Steigerung der Ausstiegsrate bei.



Weitere Trackingergebnisse:

  • Technologie --> Browser und Internetanbieter; Anbieter: wenn z. B. Vodafone aufgeführt wird, kann ich mir eine alternative Ansprache via SMS oder Apps überlegen
  • Mobil --> Übersicht: Tablets, Mobile, Desktop
  • Endgeräte: iPhone, iPad, Samsunf Galaxy, ...
  • Nutzerfluss










  • Echtzeitanalyse: wer befindet sich gerade jetzt auf meinem Blog (Praxis: nach Verteilung eines Flyers in der Stadt kann man daraus einen entsprechenden Erfolg ableiten)
  • Alle Zugriffe (welcher Blog hat auf meinen zugegriffen)
  • Keywords
  • Adwords: Kampagnen, Tageszeit, passende Suchanfragen, Placements, Keyword Positionen, Videokampagnen (so eines angelegt worden ist)
  • Soziale Netzwerke
  • Suchmaschinen Optimierung (Suchanfrage, Zielseiten, Geografische Zusammenfassung)
  • Verhalten --> Wieviele Leute habe ich auf Startseite bekommen oder zu best. Produkten und wo springen diese ab? (1. Interaktion = 260 Sitzungen, 135 Ausstiege; 2. Interaktion: 125 zu 64,...); will jetzt wissen, warum ausgestiegen wurde --> AB-Testing i. V. mit Clickmap
  • Site Search --> Suchbegriffe --> mit welchen Begriffen suchen die Leute? und welche Seiten wurden daruafhin ausgegeben
  • *Ereignisse (so zuvor durch das Ereignistracking angelegt worden ist)
  • InPage Analyse: Bei der InPage Analyse wird auf der Blogseite angezeigt, wo auf meinem Blog was wie häufig angeklickt worden ist; die Datenausbeute ist jedoch so gering, dass wir uns auf die vorangegangenen Trackingeregbnisse beziehen sollten.Daher besser clicktale.com (Filterfunktionen sind hier umfangreicher als bei Analytics).

Neben Analytics gibt es natürlich weitere Tools, wie z. B. piwik.org, econda.de oder etracker.com.



A/B Tests
Bei einem A/B Test werden zwei Versionen einer Website erstellt. Beispielsweise eine Version mit zwei grünen Buttons und eine mit einem blauen. Nun wird die eine Hälfte Ihrer Besucher auf die Variante A geleitet, die andere Hälfte auf Variante B, und anschließend wird ermittelt, welche Variante die höhere Conversion Rate oder den höheren Umsatz erzielt hat (z. B. zwei Shoppingvarianten vergleichen oder zwei Gestaltungsmöglichkeiten (männlich/weiblich; unterschiedl. Größe/Farbe des Bestellbuttons, Lage des Bestellbuttons). Auch denkbaer wäre eine QR-Code Erstellung via qrcode-generator.de, wobei ein Code auf die Landingpage führt und ein weiterer auf eine Kategorieseite.

Beispiel: Bestellbutton testen --> Testziel: Kleehonig bestellen -->  Prozentsatz: 100% des Traffics soll getestet werden


Weitere Besipiele finden sich auf Shopstrategie: http://www.shopstrategie.de/2009/09/02/grundlagen-website-testing-teil-1/
oder per visualwebsiteoptimizer.com/ab-testing.

**zu den Zieldetails:
Ereignisse füge ich dann bei Kategorie (video), Aktion (play), Label (Videoname) und Wert (Spielzeit) zu)*









URL Kampagne: Link muss ich erweitern durch Code im HTML Body über Eventtracking durch Kategorie, Aktion, Label und Wert.



















Dadurch kann ich z. B. herausfinden, wer wie häufig auf einen Link geklickt oder eine pdf heruntergeladen haben. *Unter dem Reiter Verhalten finde ich dann den Verweis auf Ereignisse.
Kann dieses Ereignistracking auch über meinen Tag Manager verwalten, damit ich nicht jeden Code nochmal in Analytics anlegen muss. http://www.google.de/tagmanager/features.html.
Alles Wesentliche zum Ereignis Tagging ist nachzulesen unter: 
https://support.google.com/tagmanager/answer/3420054?hl=de
Dieses automatische Eventtracking (oder auch Ereignistracking) kann man wunderbar unter http://www.thomashutter.com/index.php/2013/10/google-analytics-automatisches-event-tracking-mit-dem-google-tag-manager/ nachlesen.


URL Tracking

support.google.com/analytics/answer/1033867?hl=de

Will Landingape oder Startseite tracken, da ich dort einen Banner tracken möchte:
Kampagnenquelle: meine URL ... Landingpage oder Startseite (wo ich die Werbung hinpacke ... URL in Adwords oder in Newsletter, Flyer oder Facebook, ...)
Medium: Banner (was ist das Post beitrag oder via E-Mail, oder Banner oder QR Code eingereihctet; optional: will ich best. T-Shirts unterscheiden (männl./weibl.); oder kommen sie von Banner auf Wettbewerbsseite)
Kampagnen Content: Banner in grün  ... Kleehonig Seite in grün ... Kampagnenname: T-Shirt Aktion Mann/Frau (nur für mich zur Identifizierung)
Kampagnenname: Brand Banner Klee-Honig...20% f. Neukunden


Wer hat URL mit diesem Banner gesehen? In Analytics wird dieser oben generierte Link dann getrackt.
So will z. B. Zalando wissen, wer nach Metallschuhen sucht und ob der große oder kleine Banner funktioniert hat.
Kann dan in Echtzeit sehen, in Analytics, wer sich daraufhin auf meiner Site bewegt.
Kann bei dem Flyer Beispiel sehen, ob z. B. Alexplatz besser funktioniert hat als die gleiche Aktion beim Cottbuser Tor.

Aufgabe: Nennen Sie die wichtigsten Parameter. Zeichnen Sie einen Zieltrichter und erstellen Sie eine URL Kampagne.

Paramter: 
Das Interface von Google Analytics setzt sich aus fünf Grundfunktionen zusammen, die wiederum in Teilbereiche segmentiert werden können.
  • Echtzeit: hier können relevante Daten live von den Google-Servern abgerufen werden. Über die Echtzeit-Analyse können aktuelle Besucherzahlen, die Webseiten mit der größten Aktivität, die Herkunft von Besuchern oder auch Conversions betrachtet werden. Diese Funktion bietet sich vor allem bei aktuellen Marketingaktionen an, um eventuell sofort mit Anpassungen auf der Homepage reagieren zu können.
  • Zielgruppe: unter diesem Menüpunkt finden sich viele Daten zu den Besuchern der Website. Hier erhalten Analytiker die nötigen Metriken zur Besucherherkunft, zu den verwendeten Betriebssystemen oder zum Nutzerverhalten. Darüber hinaus verrät dieses Element mehr über demografische Merkmale oder gibt Aufschluss, wie viele User mit mobilen Endgeräten auf die Website zugreifen. Mit dem Feature „Seitenfluss“ lassen sich User-Bewegungen auf der Website nachvollziehen. Somit kann auch der Seitenwert verschiedener Pages ermittelt werden.
  • Akquisition: hierunter subsumiert Google alle wichtigen Kennzahlen zu den Besucherquellen. In Google Analytics werden die jeweiligen Kanäle u.a. nach organischer Suche, direkten Zugriffen oder Zugriffe über Verweise sortiert. Wenn das Kampagnen-Tracking genutzt wird, lassen sich auch Zugriffe und Conversions einzelner Kampagnen prüfen. Ist das Analytics-Konto mit einem AdWords-Konto verknüpft, fließen auch diese Daten in das Monitoring mit ein. Das Feld „Suchmaschinenoptimierung“ liefert Aufschluss auf die Zugriffe und bezieht Daten aus den Google Webmastertools mit ein. Eine Verknüpfung dieser Konten ist auch hier die Voraussetzung für zusätzliche Informationen.
  • Verhalten: auch wenn es der Titel des Menüpunkts nicht vermuten lässt, finden sich hier relevante Daten zu den beliebtesten Unterseiten einer Domain, zu den Ausstiegsseiten und der Bounce Rate. Darüber hinaus kann mit Hilfe der „In-Page-Analyse“ ein Overlay über die entsprechende Unterseite gelegt werden, woraus ersichtlich wird, in welchem Verhältnis die einzelnen Elemente auf der Seite von den Besuchern angeklickt wurden.
  • Conversions: hier können bei aktiviertem E-Commerce-Tracking relevante Umsatzdaten und Daten zu den Top-Sellern bezogen als auch einzelne Ziele getrackt werden. Definierte Ziele wären z.B. ein Newsletter-Abonnement oder eine bestimmte Verweildauer auf der Website.
  • A/B-Testing: Über Google Analytics können Content-Tests durchgeführt werden, um z.B. vor einem Relaunch die erfolgreichere Seitenversion zu ermitteln. 
Zieltrichter (http://advecto.de/ziele-und-google-analytics-teil-4-zieltrichter/)

Zieltrichter bestehen aus einer vom Websitebetreiber festgelegten Reihenfolge von Seiten, die bei einem Ziel enden. Jede dieser Seiten entspricht einem Schritt, die Zielseite entspricht dem Ziel.
Man kann somit feststellen, wie viele Kunden den Trichter (bspw. Checkout) betraten (indem sie ein Produkt in den Warenkorb legten), wie viele Besucher bei den einzelnen Schritten (Angabe der Rechnungsadresse, etc.) aus dem Trichter aussteigen und wie viele am Ziel angelangten (die Bestellung abschlossen).Nehmen wir folgenden Checkout-Prozess als Beispiel.
Der Warenkorb ist gefüllt und der Besucher bereits angemeldet. Der Besucher wird gefragt, ob er die gleichen Liefer- und Rechnungsanschrift sowie Zahlungsbedingungen wie beim letzten Kauf verwenden möchte. Falls ja, tritt der Besucher bei Schritt 2 in den Zieltrichter ein. Wenn er andere Bedingungen eingeben will, startet er bei Schritt 1.
Google Analytics Zieltrichter Checkout ohne "erforderlicher Schritt"
GA-Zieltrichter: Checkout ohne “erforderlicher Schritt”
(Mit Klick zur vergrößerten Darstellung)
  • Bei Schritt 1 werden Anschriften und Zahlungsweisen des letzten Kaufes angegeben. Der Kunde hat die Möglichkeit, neue Daten einzugeben.
  • Bei Schritt 2 werden Warenkorb und alle Daten angezeigt und vom Kunden bestätigt.
  • Schritt 3 ist ein interner Prozess, bei dem Plausibilitätsprüfungen, Bonitäts- und Anschriftenprüfung usw. vorgenommen werden. Der Nutzer sieht diese Seite nicht.
  • Bei Schritt 4 ist die Transaktion vollständig abgeschlossen, dem Kunden wird für seinen Kauf gedankt, Cross- und Up-Selling Angebote werden unterbreitet.

Hier einige weitere Beispiele, bei denen “Erforderlich” sinnvoll ist:
  • Stellen wir uns einen Online Shop vor, der Shirts verkauft. Diese werden genauer bestimmt, bevor sie dem Warenkorb hinzugefügt werden: Größe, Farbe, Druckmotiv, usw. Mit Polo-Shirts, T-Shirts und Hemden gibt es drei Produktkategorien. Alle drei Produktkategorien enden nach den Spezifizierungen im Warenkorb.
    In diesem Fall ist es sinnvoll, für jede Produktkategorie einen eigenen Zieltrichter anzulegen. Denn wir wollen schon je Produktgruppe wissen, wie viele Ausstiege es an welchen Stellen gab. Das wäre einer der Fälle, wo man das Häkchen bei “Erforderlich” setzen wollte.
URL-Kmpagne:


Ourlovelywear.blogspot.de



Newsletter, Flyer, Landingpage


QR-Code, Banner ... optional: Art


Shirt Aktion M/W


Jungfernstieg


Brand Landingpage

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