Datenanalyse mit codeblick - Der richtige Zeitpunkt ist Jetzt!

Ziele & Vorteile von Data Analytics

Jeder weiß, dass sie wichtig ist, und dennoch drücken sich viele nur allzu gern vor ihr: Eine umfassende Datenanalyse. Lösungen müssen schnell gehen, Lösungen müssen sofort umsetzbar sein. Die Conversion Rate könnte höher sein und auch die Bestellungen ließen im letzten Monat etwas zu wünschen übrig. Oft greifen Unternehmen hierbei auf kurzfristige Sofortmaßnahmen zurück, investieren Geld und Personal und stehen am Ende wieder vor dem gleichen Problem. Aber warum? Die Antwort liegt auf der Hand: Es fehlt ihnen an handfesten Daten, Fakten und Informationen rund um ihre Kunden.

• Wer ist meine Zielgruppe?

• Welche Gewohnheiten haben meine Kunden?

• Rufen die Nutzer meine Seite mobil auf oder nutzen sie doch eher die Desktop-Variante?

• Ist mein Online-Shop überhaupt benutzerfreundlich und erfüllt die Bedürfnisse der Nutzer?

• Was sind denn nochmal genau die Bedürfnisse meiner Kunden?

Können Sie all diese Fragen mit Zahlen und validen Daten beantworten? Vermutlich nicht, sonst hätten Sie nicht nach diesem Blogbeitrag gesucht. Wir liefern Ihnen Antworten auf die Fragen, was Data Analytics umfasst, wie Sie am besten vorgehen und wie Sie mit Google Analytics und Hotjar den ersten Schritt in die richtige Richtung gehen können.

Data Analytics - Definition & Vorgehen

a) Definition und Ziel

Data Analytics ist nichts anderes als eine umfassende Analyse Ihrer Daten. Im Rahmen von unserem innovativem UX Support Ansatz macht diese einen der drei Hauptpfeiler aus und bildet die Grundlage für nachhaltige und langfristige Lösungsansätze.

Denn wir wissen: Kein Fortschritt ohne handfeste Daten.

Das Ziel von Data Analytics ist es, konkrete Informationen zu Absprung- und Conversionrate, den Besucherzahlen und der Verweildauer sowie der Abbruchrate bei Online-Käufen zu sammeln. Daraus lassen sich wertvolle Rückschlüsse auf die Bedienbarkeit und mögliche Optimierungen ziehen. Klarer Vorteil hierbei ist, dass sich zukünftige Maßnahmen auf feste Kennzahlen beziehen können und sich kritische Punkte mittels anschaulicher Darstellungsmöglichkeiten von Hotjar und Google Analytics verdeutlichen lassen.

b) Vorgehen

Bevor Sie sich an die Analyse Ihres Online-Shops machen, sollten Sie bestimmte Richtlinien vorab klären:

• Wer soll die Daten analysieren? Solch eine wichtige Aufgabe sollte immer von Experten durchgeführt werden, welche sich bereits mit den Anforderungen einer Datenanalyse vertraut gemacht haben. Für eine umfassende Einschätzung kann es zudem nützlich sein, wichtige Stakeholder miteinzubeziehen.

- Wann ist der richtige Zeitpunkt? Jetzt. Zeit ist Geld, und das will man nicht verschwenden. Jeden Tag, den Sie eher mit einer umfassenden Datenanalyse starten, bringt Ihnen wertvolle Informationen.

- Wie geht man am besten vor? Legen Sie vorab Fragen fest, welche Sie mithilfe der Datenanalyse beantworten wollen. Nur so kann man strukturiert arbeiten und läuft nicht Gefahr, wichtige Aspekte unbeachtet zu lassen.

Solche Fragen können sich beispielsweise auf die vergleichende Datenanalyse (“Ist das Ergebnis besser/schlechter als erwartet?”, “Gibt es Entwicklungen, die vom Plan abweichen?”) oder Handlungsempfehlungen (“Wie kann man das ändern?”, “Muss das Projekt angepasst werden?”) beziehen. Welche Bereiche es genau gibt und welche Fragen für Ihr Projekt von Relevanz sind, ist individuell und kann beispielsweise in einem ersten Anforderungs-Workshop mit uns erarbeitet werden.

Datenanalyse mit Google Analytics

Google Analytics ist ein Tracking- & Analysetool von Google. Das Programm sammelt viele verschiedene und interessante Informationen über Ihre Kunden. So können Sie unter anderem einsehen, zu welcher Tageszeit Ihr Shop am häufigsten besucht wird, über welche Geräte auf die Seite zugegriffen wurde, welche Interessen Ihre Zielgruppe verbindet und vieles mehr.

Daten sammeln und Ziele festlegen:

Das richtige Aufsetzen eines Google Analytics-Accounts ist der Grundstein für erfolgreiche Datenanalysen. Hierzu gehört vor allem auch das Festlegen klarer Ziele (z.B. die Verkaufszahlen). Über Ihre definierten Ziele kann Google Analytics die Werte schließlich miteinander und auf Ihr Zielvorhaben ausgerichtet vergleichen. Eine korrekte Einstellung ist nicht zu unterschätzen und sollte auf jeden Fall einem Test unterzogen werden.

Daten analysieren:

Wie schon zuvor müssen auch im Zuge von Google Analytics vorab wichtige Fragen festgehalten werden, anhand derer eine strukturierte Analyse durchgeführt werden kann: Diese sind auch wieder stark abhängig davon, was für Ihr Projekt wichtig ist. Beispiele hierfür können sein:

• Woher stammen meine Besucher?

• Welcher Browser wird am häufigsten verwendet?

• Was sind die demografischen Merkmale meiner Nutzer?

• Welche Conversions (Ziele) werden am häufigsten erreicht?

• Welchen Weg nehmen die Nutzer, um an Ihr Ziel zu kommen?

Daten übersichtlich darstellen:

Am Ende bringen Ihnen viele Informationen nichts, wenn Sie diese nicht übersichtlich und auch für andere verständlich zusammenfassen können. Auch hierfür kann man mit unterschiedlichen Tools arbeiten (z.B. Google Data Studio).

Datenanalyse mit Hotjar

Neben Google Analytics ist auch Hotjar im Bereich von Data Analytics nicht mehr wegzudenken. Das Programm ist eine tolle Ergänzung - Vorsicht! Keine Alternative - zu Google Analytics und bietet weitere spannende Funktionen.

Heatmaps:

Mithilfe der Heatmap von Hotjar können Sie genau nachvollziehen, was der Nutzer angeklickt hat. Dabei werden die beliebtesten Punkte rot und die weniger genutzten Bereiche blau markiert. So können Sie feststellen, welche Inhalte Ihre Nutzer tatsächlich erreichen, was die wichtigsten Links sind und welche Probleme es möglicherweise mit verschiedenen Geräten gibt.

Visitor Recordings:

Live dabei! Mithilfe der Recordings können Sie die Benutzeraktionen aufnehmen und nachverfolgen. Seitenwechsel, Mausbewegungen, Verweildauer über bestimmten Bereichen etc. - All das bietet Ihnen wertvolle Informationen darüber, wie sich Ihre Nutzer verhalten. Sollten Sie also beispielsweise Probleme mit der Abbruchrate im Warenkorb haben, so können Sie sich explizit ansehen, wann und warum die Besucher abbrechen.

Feedback Polls:

Über diese Funktion können Sie direkt Umfragen auf Ihrer Website einbinden und so den Handlungsbedarf ermitteln. Reicht beispielsweise eine Heatmap und Recordings nicht aus, um bestimmtes Verhalten nachvollziehen zu können, so werden den Nutzern im Anschluss kleine Umfragen ausgespielt. Zudem kann man über Hotjar User rekrutieren, die für spezielle Umfragen relevant sein könnten. Sie fragen Ihre Nutzer ganz einfach, ob sie an der Umfrage teilnehmen möchten und bieten ihnen beispielsweise im Gegenzug einen Gutschein an.

So oder so lebt die Datenanalyse von Ihren aktiven und potenziellen Kunden. Man kann keine Optimierungsmaßnahmen im Bereich UX (User Experience) und Usability vornehmen, ohne sich davor intensiv mit der Zielgruppe auseinandergesetzt zu haben. Zu schnell läuft man Gefahr, seine subjektiven Ansichten auf die Kunden zu übertragen. Dabei vergisst man oft, dass der Kunde sich nicht ansatzweise so viel mit einem Thema beschäftigt hat, wie man selbst.

Wir von codeblick haben bereits einige Kunden bei ihrer Datenanalyse unterstützt und können aus jahrelanger Erfahrung sagen, worauf es ankommt. Wir haben in enger Zusammenarbeit von unseren Marketing- und Design-Experten einen innovativen UX Support Ansatz entwickelt, mit welchem wir nicht nur gemeinsam mit Ihnen Ihre Daten analysieren, sondern auch Ihre Conversion Rate nachhaltig optimieren können.

Wie genau dieser UX Support Ansatz aussieht und warum Sie ihr Geld mit schnellen und pauschalisierten Lösungen nur verschwenden, können sie hier nachlesen.

Sollten Sie Fragen rund um das Thema Data Analytics, UX Support oder generell E-Commerce haben, rufen Sie uns gerne an oder nutzen Sie unser Kontaktformular. Unsere Erstgespräche sind unverbindlich & kostenlos!