Betrachten Sie Ihre Web-Seite mit den Augen Ihrer Kunden! - Neue Möglichkeiten der Website-Optimierung und User-Profilierung

eMotionTrack© Schauen Sie Ihren Kunden über die Schulter! Neue Möglichkeiten der Website-Optimierung und User-Profilierung Berlin, im Oktober 2007 eMotionTrack© – Measuring the Real Thing Die Analyse von Seitenabrufen und Logfiles ist nicht neu. Doch aus Usability- und Profilling- Gesichtspunkten ist diese Art der Web-Analyse wenig aussagekräftig. eMotionTrack© liefert durch ein neues Trak- king- und Analyseverfahren wichtige Erkennt- nisse für die Messung und Optimierung der Usability sowie die Profilierung von Usern und erweitert damit die klassischen Webseiten- Analysen um wichtige Analysen und Kenn- zahlen. eMotionTrack© Betrachten Sie Ihre Web-Seite mit den Augen Ihrer Kunden! Usability Intelligence B.I.G. - Web Analytics Excellence eMotionTrack© – Funktionen und Einsatzbereiche Agenda Anwendungs- und Nutzen-Potentiale 3 eMotionTrack© Betrachten Sie Ihre Web-Seite mit den Augen Ihrer Kunden! Usability Intelligence B.I.G. - Web Analytics Excellence eMotionTrack© – Funktionen und Einsatzbereiche Agenda Anwendungs- und Nutzen-Potentiale 4 Usability Intelligence… „…... is not asking questions to the data – but rather to challenge the data to ask questions!“ Usability Intelligence - Einordnung Usability- Grosses Sample/ Impact hohe Frequenz Realtime- Potential Click- Usability Testing based Remote Attention- based Online Quick Check Usability Intelligence non-reaktiv reaktiv Usability Lab Mining-based Linguistik Check Linguistik Check User in Real Kleines Sample/ Context geringe Frequenz Kennzahlen zur Messung der Usability (Ausschnitt aus der B.I.G. Metrics) Navigationsaufwand Clicks below pagefold „Zurück“-Navigation Anteil aller Up-Scrolls an den Gesamtscrolls Click on not Clickable Task Completion eCSI … eMotionTrack© Betrachten Sie Ihre Web-Seite mit den Augen Ihrer Kunden! Usability Intelligence B.I.G. - Web Analytics Excellence eMotionTrack© – Funktionen und Einsatzbereiche Agenda Anwendungs- und Nutzen-Potentiale B.I.G. - Web Analytics Excellence :: eMotionTrack© als Teil des Web Analytics Web Scorecard & Web Metrics Web Analytics Handlungsempfehlungen Strategie-/Ziel-Audit Web Statistik Web Seite Web Scorecard Web Mining Infrastruktur House of KPIs eCRM B.I.G. - Web Analytics Excellence :: eMotionTrack© als Teil des Web Tracking Banner/ Werbemittel/ Affiliate Usabilty-Tracking (Attention-driven) Pixel-Tracking Logfile-Analyse 10 B.I.G. - Web Analytics Excellence :: eMotionTrack© als Teil des konzeptionellen Web Analytics-Layer 3 Anwendungs- Partner Schicht: Banner Front-End TK- Microsites Mitarbeiter TK Web-Seite Web Reporting- Analyse-Front-End Front-End A/ B- Behaviour Steuerung Testing Targeting 1 Konzeptionelle Kennzahl Erklärung Formel Schicht: number of referrals participation propensity Anzahl der Weiterempfehlungen (per SMS oder E- Mail) z.B. pro Monat Wahrscheinlichkeit, dass Kunde an Umfrage o.ä. teilnimmt Veränderung der Erstbesucher in einem best. new-visitor momentum NV M = (V neu t – V neu t-1 ) / V neu t-1 Zeitabschnitt Veränderung der Besucher in einem best. visitor momentum VM = (V t – V t-1 ) / V t-1 Datenmodell Zeitabschnitt Veränderung der Neukunden in einem best. new-customer momentum NCuM = (Cuneu t – Cuneu t-1 ) / Cuneu t-1 Zeitabschnitt Veränderung der Kunden in einem best. customer-momentum CuM = (Cu t – Cu t-1 ) / Cu t-1 Zeitabschnitt visitor conversion rate Besucher-Konversionsrate V CR = X / V customer conversion rate Kunden-Konversionsrate CuCR = Cu / V new-customer conversion NCuCR = Cuneu / V neu Neu-Kunden-Konversionsrate Kennzahlen rate customer-conversion rate Kunden-Konversionsrate CuCR = Cu / V customer churn rate Kündigungsrate CuCR = CUchurn / Cu new-customer revenue Veränderung des Umsatzes von Neukunden in NCuRM = (Rneu t – Rneu t-1 ) / Rneu t-1 momentum einem best.

Seite 1 eMotionTrack© Einführung Heute werden Informationen über Besucher von Websites in Logfiles gespeichert. Daraus lassen sich quantitative Daten über das Userverhalten ableiten. Qualitative Antworten über die Interaktion der Besucher mit der Website, wie z.B. deren Naviga- tionsverhalten, bleiben gängige Messverfahren über Logfiles oder auch Pixel uns schuldig [1]. Herkömmliche Methoden, um diese Daten zu identifizieren, sind Interviews und Beo- bachtungen im Rahmen von Laborversuchen (Usability-Labs). Ein modernes Verfah- ren bietet das Eye-Tracking. Dabei werden ebenfalls im Labor die Augenbewegun- gen von Usern aufgezeichnet, um dabei qualitative Rückschlüsse zu erlangen [1]. Neben hohem Kosten- und Zeitaufwand ist diese Methode aber mit den typischen Nachteilen durch experimentelle Effekte in einer künstlichen Laborumgebung behaf- tet [3]. Eine interessante Alternative dazu stellt das Mouse-Tracking dar. Es ist kostengüns- tig zu realisieren, massenhaft anwendbar und ohne die Kenntnisnahme des Users durchführbar. Ähnlich dem Eye-Tracking lässt sich aus dem Mausverhalten vieles ableiten. So ist bspw. zu beobachten, dass 35% der Internetuser den gelesenen Text mit der Maus verfolgen [4]. Die Tatsache, dass grundsätzlich eine starke Korrelation zwischen Augenbewegung und Mausposition besteht [2], unterstützt die Aussagen, die durch Mouse-Tracking getroffen werden können (vgl. Abb. 1). Business Intelligence Group GmbH Handelsregister: HRB 74247 Frankfurt Schlesische Str. 28 Handelsniederlassung: Berlin 10997 Berlin Geschäftsführer: Christa Bengsch Tel.: +49 (030) – 61 62 80 87 Fax: +49 (030) – 61 62 97 76 Seite 2 Abb. 1: Identifikation von Fokusbereichen im Mausleseverhalten So entdeckten GRIFFITHS und CHEN bei einer Studie drei signifikante Muster (engl: patterns) von Mausbewegungen [3]: Den Straight (engl. für geradlinig) Pattern, den Fixed (engl. für ortsfest) Pattern und den Guide (engl. für Führung) Pattern, die typi- sche Verhaltensmuster bei Website-Besuchern beschreiben: Beim Straight Pattern startet die Mausbewegung mit einer Pause in einer initialen Region, während der Besucher wahrscheinlich andere Bereiche der Seite betrachtet. Sofern er einen Zielpunkt entdeckt, bewegt er den Mauszeiger gezielt dorthin und endet seine Aktion oft mit dem Klick auf einen Link. Für viele Nutzer existieren individuelle Präferenzen für Seiten-Regionen, die dem Mauszeiger als Ablagefläche dienen. So ist beim Fixed Pattern oft zu beobachten, dass der Mauszeiger in den rechten Bereich der Seite geführt wird und dort während der Suche nach dem gewünschten Inhalt pausiert. Das kann beispielsweise darin begründet sein, dass dort der Scrollbalken genutzt oder ein unabsichtlicher Klick vermieden werden soll. Business Intelligence Group GmbH Handelsregister: HRB 74247 Frankfurt Schlesische Str. 28 Handelsniederlassung: Berlin 10997 Berlin Geschäftsführer: Christa Bengsch Tel.: +49 (030) – 61 62 80 87 Fax: +49 (030) – 61 62 97 76 Seite 3 Das für Analysezwecke wohl interessanteste Muster ist der Guide Pattern, worunter auch der oben bereits beschriebene sogenannte Mausleser gezählt wird. Dabei ver- wendet der Besucher den Mauszeiger als Orientierungshilfe und bewegt ihn zu den Inhalten, die er betrachtet und aufnimmt (wie z.B. Text oder Bilder). Funktionen eMotionTrack© ist ein webbasierter Dienst, der Daten über Mausbewegungen, Klicks, Scrollverhalten, sowie Tastatureingaben (wie z.B. in Formularfeldern mit der Aus- nahme von Passwort-Feldern) der Website-Besucher erfasst. Weiterhin werden u.a. Informationen zum Standort (Land, Region, Stadt) des Nutzers, und verwendetem Browser und Betriebssystem gesammelt. Zur Datenerfassung muss lediglich ein klei- nes Javascript in den Quelltext der zu analysierenden Seite eingefügt werden. Eine Softwareinstallation auf dem Computer des Website-Besuchers ist dabei nicht erfor- derlich. eMotionTrack© wurde für Firefox und Internet Explorer optimiert. Grundsätzlich funk- tioniert das Aufnehmen der Daten mit jedem Browser, der Javascript unterstützt und mindestens Flash der Version 8 installiert hat. Opera wird derzeit noch nicht unter- stützt. Wiedergeben lassen sich die Aufnahmen mit jedem modernen Browser mit aktiviertem Javascript. Im Gegensatz zum klassischen Web Tracking werden mit Hilfe von eMotionTrack© die Maus- und Scrollbewegungen gemessen. Einzelne Sessions werden zur tiefer- gehenden Usabilityanalyse herangezogen. Dabei werden diese als Film zur besse- ren Nachvollziehbarkeit visualisiert (vgl. Abb. 2). Business Intelligence Group GmbH Handelsregister: HRB 74247 Frankfurt Schlesische Str. 28 Handelsniederlassung: Berlin 10997 Berlin Geschäftsführer: Christa Bengsch Tel.: +49 (030) – 61 62 80 87 Fax: +49 (030) – 61 62 97 76 Seite 4 Abb. 2: Wiedergabe einzelner Sessions Darüber hinaus werden die Daten aggregiert und über statistische Metriken busi- nessrelevante Kennzahlen berechnet. Damit können sowohl Aussagen zu einzelnen Sessions (z.B. Abbrechern) getroffen, als auch über alle Sessions hinweg Optimie- rungspotentiale aufgezeigt werden (vgl. Abb. 3). Ein besonderer Vorteil dieser Me- thode ist, dass die Installation auf Seiten des zu messenden Portals mit geringem Aufwand verbunden und auf Seiten des Computers der User nicht notwendig ist. Damit stellt eMotionTrack© eine neue kostengünstige Möglichkeiten der non- reaktiven Usability-Analysen (realtime und umfassend) dar. Bei dieser Remote Mes- sung bestehen auch nicht die klassischen Nachteile der Laborsituation bei aufwendi- gen Usability-Labs. Durch Echtzeit und Unverfälschtheit lässt sich eMotionTrack© gut für Design of Experiments (DOE, engl. für statistische Versuchsplanung) oder A/B- Testing nutzen. Business Intelligence Group GmbH Handelsregister: HRB 74247 Frankfurt Schlesische Str. 28 Handelsniederlassung: Berlin 10997 Berlin Geschäftsführer: Christa Bengsch Tel.: +49 (030) – 61 62 80 87 Fax: +49 (030) – 61 62 97 76 Seite 5 Abb. 3: Heatmaps zur Identifikation von Buzz-Bereichen Vorrangig können auf Basis von eMotionTrack© folgende Fragen beantwortet wer- den: Welche Inhalte der Webseite interessieren die User besonders? Welches Interesse hat der User an Produkten und Inhalten? Welchem Navigationstyp entspricht der User (Erfahrener, Neuling, …)? Welche Web-Elemente werden durch das User-Scrollen nicht oder nur wenig wahrgenommen? Auf welche Web-Elemente klickt der User die nicht „clickable“ sind? Wie lang sind die Ladezeiten der Webseiten clientseitig? Was sind die genauen Inhalte der Formulareinträge und welche werden wie- der gelöscht bzw. korrigiert? Auf welchen Bereichen der Webseite geht der User verloren? Business Intelligence Group GmbH Handelsregister: HRB 74247 Frankfurt Schlesische Str. 28 Handelsniederlassung: Berlin 10997 Berlin Geschäftsführer: Christa Bengsch Tel.: +49 (030) – 61 62 80 87 Fax: +49 (030) – 61 62 97 76 Seite 6 Die Analyse- und Anwendungs-Cases von eMotionTrack© lassen sich nach Zeit- punkt, Granularität und Frequenz der Analyse unterscheiden: Ex post Realtime Individuell Individueller Remote- Dynamische Anpassung Usability-Monitor der Seite auf One-to- Probleme bestimmter Kun- One-Ebene den untersuchen Help-Desk-Szenarien. User-Profilierung Aggregiert Aggregierter Remote- Dynamische Anpassung Usability-Monitor der Seite auf One-to- Probleme bestimmter Kun- Some-Ebene. dengruppen untersuchen (z.B. Abbrecher) User-Gruppen-Profilierung Tab. 1: Unterscheidung von Analyse- und Anwendungscases B.I.G. hat ein eigenes Analyse-Modell zu Aggregation und Analyse der vermessenen Maus- und Scrollbewegungen entwickelt. Wird das Mouse-Tracking mit dem Logfile- / Pixel-Tracking kombiniert, lassen sich umfassende Muster hinsichtlich User und Usability ableiten. Einsatzbereiche Gegenüber klassischen Web-Analytics-Tools unterscheidet sich eMotionTrack© dar- in, dass hierbei der individuelle Nutzer und dessen Verhalten auf der Website be- trachtet werden kann. Mit eMotionTrack© ist es möglich Remote Usability Tests mit echten Website- Besuchern durchzuführen ohne diese in eine hochgradig unnatürliche Laborsituation einladen zu müssen. Business Intelligence Group GmbH Handelsregister: HRB 74247 Frankfurt Schlesische Str. 28 Handelsniederlassung: Berlin 10997 Berlin Geschäftsführer: Christa Bengsch Tel.: +49 (030) – 61 62 80 87 Fax: +49 (030) – 61 62 97 76 Seite 7 Mithilfe der Analyseergebnisse können beispielsweise Schwachstellen bei der Positi- onierung von Inhalten oder Defizite bei der Menüführung identifiziert werden.