Google Analytics im UX-Design – Optimierte User Experience

Alle Jahre (oder besser Monate) wieder stehen sie in der digitalen Welt von Morgen an: Analysen. Aber selbstverständlich nicht irgendwelche Analysen, sondern vielmehr Google Analytics. Wer denkt, es handelt sich hierbei nur um einen neuen trendigen Anglizismus, der wird schnell eines Besseren belehrt. Denn Analytics sind das Erfolgsgeheimnis für eine bis ins kleinste Detail optimierte User Experience. Alles was man dafür braucht: die Fähigkeit, aus spezifischen Daten Kundenbedürfnisse herausfiltern.

Wer diesen Satz liest, sieht sich vielleicht einer Mammutaufgabe gegenübergestellt. Doch mit den geeigneten Trackingtools lassen sich selbst die hartnäckigsten Phobien überwinden. Und ist erst einmal ein Überblick gewonnen, wird das Nutzerverhalten der Kunden auf einem silbernen Tablett serviert. Aber warum das Ganze? Um die eigene Website gemäß den Kundenwünsche zu modifizieren, die User-Interaktionen zu steigern und eventuell sogar die Conversion Rate zu erhöhen.

Die wichtigsten Google Analytics-Features für UX-Designer

Der Fokus von Analytics liegt also ganz klar auf dem datenbasierten Optimieren des Angebots im Netz. Selbstverständlich gibt es unzählige Möglichkeiten, solche Analysen quasi ‚analog‘ durchzuführen. Grob gesagt wird dabei zwischen qualitativen und quantitativen Methoden unterschieden. Diese Methoden lassen sich beispielsweise über das Einholen von User Feedback oder dem First-Click-Testing realisieren. Aber ganz ehrlich; vielen von uns mangelt es sowohl an der Zeit, als auch an der Geduld, ein solches Projekt manuell durchzuführen. Um nun also nicht den aktuellen Praktikanten mit dieser Aufgabe zu belasten, empfiehlt es sich, auf ein speziell für diese Zwecke entwickeltes Analysetool zurückzugreifen.

Das aktuell bekannteste Trackingtool ist Google Analytics. Die unschlagbaren Vorteile: es ist nicht nur kostenfrei, sondern auch im Umgang kinderleicht. Verschiedene Formen des Trackings geben dabei die Möglichkeit, das Nutzerverhalten anhand von Statistiken und visuellen Darstellungen zu fixieren. Hier die drei wichtigsten Features in einem kurzen Überblick:

1. Das Pageview Tracking

Welche Inhalte sind für den Nutzer besonders interessant und wo findet eine Interaktion, zum Beispiel über Slider, statt? Daten des Pageview Trackings geben hierüber Aufschluss. So kann dem Feature entnommen werden, wie viele Seitenaufrufe zu verzeichnen sind, wie hoch die Öffnungsrate bestimmter Elemente ist, welche Bausteine des Designs Aufmerksamkeit erregen und welche eher nicht.

2. Die Traffic Analysis

Der Nutzer gelangt selbstverständlich nicht immer nur über eine Suchmaschine zu einer bestimmten Website. Auch Verlinkungen zum Beispiel über Social Media Plattformen haben eine enorme Relevanz. Die Traffic Analysis unterstützt das Untersuchen, über welche Kanäle die Besucher zu der Landingpage gelangen. Aufbauend auf diesen Daten lässt sich ermitteln, inwiefern bestimmte Links zur Kundenakquise beitragen und eventuell sogar die Conversion Rate erhöhen. In diese Kanäle gilt es in Zukunft zu investieren.

3. Die Behaviour Analysis

Natürlich ist es nicht nur wichtig, wie der Besucher auf die Website geleitet wird, sondern auch die Aktionen. Mittels der Navigation des Nutzers kann so ermittelt werden, welche Umwege dieser zu einer Landigpage nimmt. Ebensolche Informationen geben Anreiz zur Entwicklung innovativer Designs und der Weiterentwicklung in Sachen Attraktivität, Content und Verständlichkeit.

Mittels Google Analytics in Richtung Kundenzufriedenheit

Kundenzufriedenheit hat zahlreiche Facetten und lässt sich nur schwer verallgemeinern. Jeder Kunde ist individuell und in seinem Denken anders strukturiert. Die Usability der Website, die Umsetzung von einer produktspezifischen Symbolik und die Gestaltung eines einzigartigen Nutzererlebnisses sind bereits erste Anhaltspunkte. Sobald jedoch tiefergreifend das UX-Design mit den Intentionen und Interessen der Nutzer abgestimmt werden soll, kommen Analytics ins Spiel.

1. Ziele definieren

Allein wegen des Aufwands empfiehlt es sich natürlich nicht, ins Blaue hinein zu analysieren. So steht am Anfang die Frage, welche Nutzerinformationen für die Optimierung der User Experience interessant sind. Bei einem Product Launch ist es so vielleicht eher aufschlussreich, welche Elemente Aufmerksamkeit erregen und ob eine zielführende Navigation zu der Product Page eingeschlagen wird.

2. Aktionen erfordern Reaktionen

Egal ob Analyseergebnisse oder Kundenmails. Egal ob direkt oder indirekt. Sämtliches Feedback (sofern produktiv) erfordert eine Reaktion im UX-Design-Prozess. Sollten die Klickraten auf ein Element vergleichsweise niedrig sein, so ist dies wahrscheinlich einer schlechten Positionierung oder einer nicht ansprechenden Gestaltung geschuldet. Als Hauptsache gilt, die Zeichen zu erkennen und geeignete Designstrategien als Reaktion zu entwickeln.

3. Prioritäten setzen

Datenbasiertes Optimieren ist oftmals mit einem gewissen Aufwand verbunden. Ist nur eine Modifizierung der Inhalte geplant oder gibt es einen Bug in der Usability (der schlimmstenfalls die Conversion Rate negativ beeinflusst)? Bevor neue Strategien umgesetzt werden, empfiehlt es sich, Prioritäten zu setzten und einen Aufgabenplan zu erstellen.

4. Einen Vergleich zu alten Analysen herstellen

Damit Analysen final auch wirklich zielführend sind, immer ein Vergleich zu den Ergebnissen vor der Modifizierung hergestellen. Sobald eine Verbesserung der Statistiken zu erkennen ist, ist das Ziel der Analytics erreicht. Sollte dem nicht so sein, heißt es: weitermachen.

Fazit

Eigentlich ist es fast schon zu einfach. 24/7 und kostenfrei wird wertvolles Kundenfeedback für die Gestaltung einer einzigartigen User Experience zur Verfügung gestellt. Wer nun fähig ist, die Zeichen des Nutzerverhaltens zu deuten, kann diese problemlos in den UX-Design-Prozess einbinden und eine optimierte Benutzeroberfläche nach den Wünschen der Kunden gestalten. Final wird so nicht nur die Kundenzufriedenheit positiv beeinflusst. Auch die Conversion Rate, die Bekanntheit des Produkts und die Größe des Kundenstamms werden nachhaltig beeinflusst.

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