Digital Analytics Basics

Website- / App Tracking

Analyse des Nutzungsverhaltens des Kunden

Website / App Tracking ist der Klassiker, der das „WAS“, das „WIE OFT“ und in gewisser Weise auch das „WER” beantwortet und umfasst die Analyse des Nutzungsverhaltens des Kunden über sämtliche digitale Kontaktpunkte. Das Tracking umfasst die Aufzeichnung der Besucherbewegungen auf einer Website, innerhalb einer App oder sonstiger digitaler Applikationen. Der Fokus liegt hierbei darauf, den Kundenfluss zu analysieren. Über welche Kanäle kommen Besucher auf welche Seiten und wie verhalten sie sich? In welche Kundengruppen lassen sie sich zusammenfassen und wie unterscheidet sich das Verhalten dieser Gruppen beispielsweise in Bezug auf Kaufabschlüsse, Absprungraten oder Interaktion mit speziellen Elementen der Anwendung?

Tools: Google Analytics, Adobe Analytics, Webtrekk, Matomo uvm.

Session Recording & Heatmaps

Visuelle Aufzeichnung und Auswertung einzelner Sessions

Session Recording ermöglicht die qualitative Analyse einzelner Sessions (= Besuche) der Nutzer auf der App bzw. der Website. Die Session wird dabei ähnlich einem Video aufgezeichnet und liefert wichtige Hinweise in Bezug auf das „WAS“ und „WARUM“. Durch die Videoform wird beispielsweise ersichtlich, wie der Kunde sich auf der Seite verhält (Mausbewegungen), ob es technische Probleme innerhalb der Session oder mit Formularen gab oder ob die Seite so ausgespielt wurde, wie erwartet, etc.

Heatmaps visualisieren die Mausbewegungen und Klicks der Besucher pro Seite, in dem über Farbabstufungen dargestellt wird, in welchen Bereichen die Besucher aktiv waren, wie tief gescrollt wurde, etc.

Tools: Hotjar, Mouseflow, Clicktale, Inspectlet uvm.

Voice of Customer

Aufzeichnung und Auswertung von Kundenfeedback

Das VoC Tracking geht auf die Frage des „WARUM“ ein. Kundenfeedback kann beispielsweise durch Umfragen, Kundenchats, Kundencenteranfragen und Kommentarfunktionen gesammelt werden. Die strukturierte Analyse des Kundenfeedbacks liefert wertvollen Input in Bezug auf mögliche Verbesserungen des Onlineauftritts und sonstige Kontaktpunkte innerhalb der Customer Journey.

Tools: Usabilla, Medallia uvm.

AB / Multivariates Testing

Quantitatives Testing verschiedener Varianten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. 

Das A/B oder auch multivariate Testing fokussiert sich darauf, verschiedene Varianten einer Website oder App quantitativ zu testen und beantwortet damit die Frage nach dem “WAS”. Dabei werden zwei oder mehrere Varianten parallel ausgespielt, miteinander verglichen und statistisch ausgewertet, um letzten Endes die Option zu finden, die am besten auf das gesetzte Unternehmensziel einzahlt. Die Fragestellungen sind dabei vielfältig. Neben Design-Entscheidungen können auch verschiedene Logiken zur Ausspielung, Algorithmen und andere Herangehensweisen getestet werden.

Tools: Google Optimize, Maxymiser, AB Tasty, Optimizely uvm.

Personalisierung

Kanalübergreifende personalisierte Ansprache des Kunden

Hand in Hand mit dem multivariaten Testing geht oft auch die Disziplin der personalisierten Ausspielung von Inhalten. Hier wird nicht nur die Frage nach dem „WAS” beantwortet, sondern sie wird zusätzlich mit der kundenspezifischen Ausspielung („WER”) verknüpft. Hierbei werden Kunden individuell mit dem für sie relevanten Content kanalübergreifend (E-Mail, Website, App, etc.) angesprochen – die dafür nötigen Daten werden über entsprechendes Tracking generiert und können teils in Echtzeit zur Optimierung der Kundenansprache verwendet werden.

Tools: Adobe Target, Qubit, Evergage uvm.

Fazit

Ganz unabhängig davon, um welches Tool es sich handelt, kann jedes Tool nur so gut sein wie seine Implementierung. Ein Fallstrick, der bei Kunden immer wieder auftritt, ist der nicht fachgerechte oder unüberlegte Einbau der Analytics-Lösung, der zu Datenproblemen/-lücken und Fehlentscheidungen führt. Dabei lautet die Devise: „Garbage in, garbage out“. Datenqualität beginnt hier bereits vor dem Einbau des Tools – um hier von Anfang an gut aufgestellt zu sein, lohnt es sich, sich vorab gut zu informieren oder beraten zu lassen.

Ist das Tool eingebaut, fängt die Königsdisziplin an – auch ein Keller voller Daten hilft am Ende niemandem weiter, wenn nicht konsequent die Frage gestellt wird, wie diese Daten dem Unternehmen weiterhelfen und welche Entscheidungen daraus resultieren. Eine gute Basis hierfür liefert die zielgruppenspezifische Visualisierung und Aufbereitung der Daten, unter anderem über Self-Service Business Intelligence Lösungen (u.a. Looker, Power BI, Tableau), Dashboards (u.a. Data Studio) und aktives Teilen von aufbereiteten Auswertungen (u.a. Präsentationen, E-Mails). Eine gute Visualisierung sollte dabei nie ohne das „So what?“ daherkommen – zentraler Bestandteil ist, dass am Ende des Tages konkrete Handlungen aus den Daten abgeleitet und umgesetzt werden können.