Ideen für die Conversion-Optimierung mit Google Analytics

Klickweg oder Wanderung – am Ende doch das Gleiche?

Du denkst dir bei dieser Zwischenüberschrift, was eine Wanderung mit dem Besuch einer Webseite gemeinsam hat? Zunächst das Offensichtliche: Der Besuch einer Webseite ist mit Klickwegen und mit Seitenverlinkungen verbunden. Ein Nutzer „wandert“ demnach durch die Webseite und versucht, an sein Ziel zu gelangen (Suchintention). Sollte er nicht bei der gesuchten Information ankommen, ist die Optimierung ein Muss!

Aber auch wenn er das Ziel erreicht, stellt sich die Frage, ob der Weg dahin erleichtert werden könnte oder der Nutzer eventuell zusätzliche Inhalte oder Produkte auf dem Weg annehmen würde. Wird der Wander-Vergleich weiter herangezogen, so ergeben sich auch „Trampelpfade“ auf der Webseite, die oft genutzt werden. Natürlich verfolgen viele Nutzer individuelle Klickwege, dennoch ergibt sich ein Trend, welche Klickpfade öfters genutzt werden. Basierend auf diesen oft genutzten Wegen können Optimierungen erarbeitet werden. Zeitgleich kann die Website verbessert werden, indem kaum genutzte Wege entfernt werden.

Nutzerfluss: Sieh Dir den Weg deiner Nutzer an

In Google Analytics hast Du die Möglichkeit, Dir den Weg der Nutzer auf Deiner Webseite anzusehen. Diese Ansicht findest Du unter „Verhalten > Verhaltensfluss“. Dies ist ein erstes Indiz dafür, welche „Trampelpfade“ Deine Nutzer auf Deiner Webseite verwenden. So kannst du dir zum Beispiel ansehen, über welchen Kanal oder aus welchem Land Deine Nutzer auf Deine Seite gekommen sind und welche Seiten sie wahrscheinlich im Anschluss besucht haben. Allerdings ist hier Vorsicht geboten, denn Du siehst nicht den einzelnen Weg, sondern lediglich, welche Nutzer von Seite A nach B und welche Nutzer von B nach C gewandert sind. Das heißt also nicht, dass Nutzer auf Seite C von Seite A stammen müssen, sondern auch von einer anderen Startseite aus dorthin gelangt sein können.

Abbildung 1: Verhaltensfluss-Diagramm aus Google Analytics (Demo-Account)

Der einfache A/B-Test

Neben der Analyse von bestehenden Strukturen, kannst Du auch aktiv neue Ideen am Nutzer austesten. Hierfür bieten A/B-Tests viele Vorteile und sind gerade für die Conversion-Optimierung nützlich. Allerdings besitzen nicht alle Webseitenbetreiber die nötigen technischen und personellen Ressourcen, um umfangreiche Testings durchzuführen. Aus diesem Grund wird auf die Low-Budget-Variante eingegangen, die sehr gut zu steuern ist: Am besten verwendest Du zwei relativ identisch aufgebaute Seiten oder Kategorien (bspw. Jeans und Stoffhosen). Die Grundstruktur wird wahrscheinlich sehr ähnlich sein, was Dir die Möglichkeit verschafft, eine Kategorie als „Testexemplar“ zu verwenden. Hier können die Elemente umbenannt und anders platziert werden, was dann die zweite Variante darstellt. Allerdings wird sie wie gewohnt ausgespielt, wenn der Nutzer auf die Kategorie klickt.

Die nicht veränderte Kategorie dient als Referenzwert, um plötzliche Trends zu erkennen. Sollte zum Beispiel die Klickrate der veränderten Kategorie steigen, während die der alten Kategorie identisch bleibt, hat sich die Optimierung positiv ausgewirkt. Sind im Testzeitraum synchron beide Klickraten gestiegen, so ist der Effekt nicht auf das Design zurückzuführen.

Testing einzelner Elemente und Designs

Sobald einzelne Punkte herausgefunden wurden, können diese gezielt verändert und getestet werden. Nehmen wir an, dass Deine Analyse gezeigt hat, dass der Kontakt-Button auf allen Seiten kaum geklickt wird, aber Du dennoch Anfragen über andere Kanäle erhalten hast. Anscheinend ist dieser Button zu leicht zu übersehen oder bietet nicht die nötigen Informationen. Jetzt kannst Du anfangen, den Text zu ändern und durch Conversion-Tracking in Google Analytics auszuwerten, ob sich die Klickzahlen erhöhen. Nach diesem Test kannst Du zudem die Position des Buttons verändern (zum Beispiel höher setzen) und anschließend wieder die Veränderung messen. Durch eine Schritt-für-Schritt-Optimierung erhältst Du genauere Aussagen darüber, welche Veränderungen effektiv sind. Natürlich ist so etwas in der Praxis zeitaufwendiger, weshalb hier auch mehrere Veränderungen auf einmal durchgeführt werden können. Diese Vorgehensweise bezieht sich dabei nicht nur auf einzelne Elemente, es können auch völlig neu designte Seiten ausgewertet werden, die zum Beispiel lediglich in einer Kategorie ausprobiert werden.

Du hast „Wunschpfade“? Prüfe gezielt deren Erfolg

Bei der Website-Erstellung hast Du Dich im Idealfall darum bemüht, bestimmte Nutzerwege zu optimieren. Deren Erfolg ist für Dich wichtig? Dann kannst Du diese detailliert untersuchen. Dafür legst Du in Google Analytics ein Zielvorhaben an und trägst die Schritte ein (zum Beispiel auf URL-Basis).

Anschließend kannst Du auswerten, wie viele Nutzer diesen vorgegebenen Weg gegangen sind und vor allem, wie viele Nutzer an welcher Stelle abgebrochen haben (Bounce Rate). Diese Bruchstellen kannst Du Dir anschließend genauer ansehen und zum Beispiel mit Heatmaps gezielt untersuchen, um herauszufinden, an welcher Stelle der Seite der User wohl ein “Problem” hatte.

Eine gute Darstellung bietet Google Analytics unter „Conversions > Zielvorhaben > Trichtervisualisierung“. Hier kann das jeweilige Zielvorhaben ausgewählt und betrachtet werden. Dabei wird auch dargestellt, woher und wohin die Nutzer „wandern“.

Abbildung 2: Trichtervisualisierung aus Google Analytics (Demo-Account)

Lesen die Nutzer Deinen Content?

Diese Frage lässt sich nicht einfach beantworten. Schaust Du Dir dafür Werte wie die Sitzungsdauer an, heißt das noch lange nicht, dass auch der Inhalt gelesen wurde. Unter Umständen telefonierte der Nutzer währenddessen, sah sich eine Folge Stranger Things an oder kritzelte auf seinen Block. Um valider zu werden, kann die Sitzungsdauer mit einem Scroll-Tracking verknüpft werden. Dadurch erkennst Du, ob Deine Nutzer länger auf der einen Seite waren und ob diese auch den Content gescrollt haben. Dafür muss ein „Ereignis“ in Google Analytics angelegt werden, welches vom Google Tag Manager eingestellt werden kann (Tipps zur Verwendung des Google Tag Managers findest Du hier). Dieses Ereignis soll stets ausgelöst werden, wenn der Nutzer zum Beispiel 70% der Seite gescrollt hat. Hier kommt es darauf an, wo sich Dein Content befindet.

In Google Analytics kannst Du anschließend auswerten, auf welchen Seiten der Content gelesen (gescrollt) wurde und ob die Verweildauer dazu passt. Dafür klickst Du das jeweilige Ereignis an und fügst bei den Messwerten die Spalte „Durchschn. Zeit auf der Seite“ hinzu.

Beachte die Art der Nutzer

Bei allen Auswertungen in Google Analytics hast Du die Möglichkeit, Segmente zu bilden. Dadurch kann jede Analyse weiter verfeinert werden. Schaust Du Dir zum Beispiel die Abbrüche in den Trichtervisualisierungen an, dann untersuche diese auch anhand der einzelnen Kanäle (organisch, bezahlt und Ähnliches). Eventuell gibt es nur in einem einzigen Kanal Abbrüche, während ein anderer Kanal kaum welche verzeichnet. Die Unterscheidung und Beachtung von Segmenten ermöglicht ein besseres Verständnis, um valide Ergebnisse und gezieltere Maßnahmen ableiten zu können.

Dazu gehört auch, dass Du Dir die Referrals ansiehst und insgesamt erfasst, woher Deine Nutzer stammen. Neben der Unterscheidung des Kanals, kannst Du in den Referrals herausfinden, woher genau die Nutzer stammen. Personen aus Vergleichsportalen haben andere Intentionen, als zum Beispiel Nutzer von einem informativen Blogartikel. Hier kannst Du Dir wieder mit Segmenten jeweils die Top-Seiten ansehen und optimieren.

Fazit

Mit diesen einfachen Steps und Einstellungen in Google Analytics kannst Du schnell erkennen, an welchen Stellen Deiner Website Du gegebenenfalls noch an den Stellschrauben drehen kannst. Oftmals ist die Devise nicht gleich "alles neu zu machen", sondern lediglich zu optimieren – sei es der Button, der aktuell an der falschen Stelle verortet ist oder eine für den User falsche Farbe aufweist, ein zu langer Textpart oder Ähnliches. Finde es heraus!