Checkliste
Online-Shops sind komplex. Entsprechend verwenden Besucher sie auf viele verschiedene Weisen. Leider verstehen die wenigsten Shops, was Besucher tatsächlich tun. Webanalyse-Daten schaffen hier Abhilfe.
Diese Checkliste stellt eine Reihen von Maßnahmen vor, um Besucherverhalten besser zu verstehen und darauf basierend den Online-Shop zu optimieren.
Autor
Julian Kleinknecht
Online-Shops sind komplex. Entsprechend verwendet Besucher sie auf viele verschiedene Weisen. Leider verstehen die wenigsten Shops, was Besucher tatsächlich tun. Webanalyse-Daten schaffen hier Abhilfe.
Diese Checkliste stellt eine Reihe von Maßnahmen vor, die zum besseren Verständnis und Optimierungen der entsprechenden Seiten eingesetzt werden können. Wir haben die Punkte nach Art der Seite gegliedert:
Falls Sie das Dokument noch nicht kennen, empfehlen wir, diese Checkliste vor diesem Dokument zu studieren: Checkliste „Implementierung und Konfiguration von Webanalyse-Tools“. Dort beschreiben wir die Grundlagen einer guten Webanalyse-Implementierung.
Ohne E-Commerce-Tracking kann der Erfolg verschiedener Kanäle, Produkte, Produktkategorien und insgesamt des Online-Shops nicht bewertet werden.
Zeichnen Sie mindestens diese Informationen auf
Optionale, jedoch trotzdem sinnvolle Informationen sind:
Die ausführliche Anleitung für Google Analytics finden Sie bei Google Developers.
Nicht jeder Besucher eines Online-Shops erreicht das gewünschte Ziel. Viele Besucher brechen ab und schließen die gewünschte Aktion nicht ab. Conversion-Trichter sind Visualisierungen dieser Schritte, die Besucher auf dem Weg zur Conversion nehmen.
Der bekannteste Trichter ist der Checkout-Prozess eines Online-Shops. Bevor Besucher Produkte in den Warenkorb legen, müssen sie diese zuerst finden. Auch auf diesen Wegen gibt es viele Möglichkeiten abzuspringen. Deshalb lohnt es sich auch hier Trichter zu definieren.
Als Ziel dieses Trichters kann entweder die Metrik „Produkt in Warenkorb gelegt“ oder eine erfolgte Transaktion dienen.
In fast jedem Shop gibt es mehrere Wege, Produkte zu finden und in den Warenkorb zu legen. Einige denkbare Wege für die Trichter zur KPI „In den Warenkorb legen“:
Eine ausführliche Erläuterung dieser Trichter finden Sie im Praxisguide „Conversion-Trichter definieren“.
Weiterbildung per eLearning.
Keine Anmeldung notwendig
Insbesondere Online-Shops mit erklärungsbedürftigen Produkten erhalten viele Anrufe. Vielleicht werden sogar Produkte direkt am Telefon verkauft.
Anrufe werden jedoch nur selten aufgezeichnet. Es fehlen zum Beispiel Informationen darüber, über welche Traffic-Quelle ein Anrufer kam. Entsprechend kann die Performance dieser Kanäle nicht richtig bewertet werden.
Falls Anrufe für Ihren Shop eine signifikante Rolle spielen, beschäftigen Sie sich mit Telefon-Tracking. Der entsprechende Praxisguide erklärt die Hintergründe.
Messen Sie, welche Filter auf Kategorieseiten verwendet werden. Hierdurch können unter anderem diese Fragen beantwortet werden:
Wie viel Prozent der Besucher setzen die Filter überhaupt ein?
Sollte Sie vielleicht an einer prominenteren Stelle platziert werden? Oder hilft eine Aufforderung zum Verwenden der Filter? Und finden Besucher gewünschte Produkte schneller, wenn Filter zum Einsatz kommen?
Welche Filter werden am häufigsten verwendet?
Die sollten entsprechend weit oben platziert werden? Filter, die nicht verwendet werden, können entfernt werden.
Weitere Informationen im Praxisguide „Kategorieseiten: Filter richtig einsetzen“.
Analog zur Verwendung der Filter sollten auch die Verwendung der Filter-Funktion gemessen werden.
Wie viele Besucher verwenden die Sortierung überhaupt?
Sollte auf sie vielleicht prominenter hingewiesen werden?
Welche Sortierungen sind am beliebtesten?
Sollte die beliebtesten Sortierungen vielleicht standardmäßig eingeblendet werden?
Welche Produkte werden auf Kategorieseiten am häufigsten angeklickt? Daten dieser Art helfen dabei, die Sortierung anzupassen. Häufiger angeklickte Produkte können so weiter oben platziert werden.
Neben einer individuellen Implementierung können Sie in Google Analytics auch die „Enhance E-Commerce“-Funktionalität verwenden. Weitere Infos hier (Abschnitt „Produktlistenleistung“).
Wie weit scrollen Besucher auf Kategorieseiten? Wie viele der angezeigten Produkte sehen sie sich tatsächlich an?
Wenn bis nach unten gescrollt wird, kann damit experimentiert werden, mehr Produkte anzuzeigen. Falls nicht weit gescrollt wird, sollte ggf. die Sortierung angepasst werden, da die Produkte für Besucher nicht relevant erscheinen.
Falls Google Analytics zum Einsatz kommt, empfehlen wir dieses Plugin: Scroll Depth.
Statt die hier beschriebenen quantitativen Analysen durchzuführen, kann auch jeder einzelne Besuch einer Kategorieseite analysiert werden. Tools zur Session-Wiedergabe erlauben es hierzu, alle Aktionen von Besucher aufzunehmen und später wiederzugeben.
Der Praxisguide „Session-Wiedergabe zur Conversion-Optimierung“ zeigt alle Möglichkeiten und hierfür notwendige Implementierungen.
Auf der Produktdetailseite gibt es sogenannte Micro-Conversions, die zwar noch keine Transaktion darstellen, aber dorthin führen. Dazu gehören zum Beispiel
Messen Sie diese Aktionen, um festzustellen, wie viele Besucher zwar diese Aktionen durchgeführt, jedoch letztendlich nicht gekauft haben.
Auch für das Retargeting sind diese Zielgruppen besonders interessant. Da schon Interesse vorhanden ist, kann mehr für die jeweiligen Anzeigen ausgegeben werden.
Viele Online-Shops stellen wichtige Informationen wie Produktbewertungen oder tabellarische Produkteigenschaften erst nach Klick auf einen Tab dar. Wie viele Besucher sehen diese Informationen jedoch wirklich?
Messen Sie Klicks auf die Tabs und entscheiden, ob nicht eine Darstellung aller Informationen untereinander sinnvoller ist. Oder sollten die Tabs prominenter platziert werden?
Bei der Berechnung, wie viel Prozent der Besucher die Tabs anklicken, sollten Sie nur Besucher in Betracht ziehen, die auch bis zu den Tabs gescrollt haben. Messen Sie dafür, welche Elemente der Produktdetailseite überhaupt gesehen werden.
Wenn keine Tabs zum Einsatz kommen, sind Produktdetailseiten häufig sehr lang. Auch hier sollten Sie verstehen, welche Inhalte denn wirklich gesehen werden. Die Implementierung erfolgt analog zu den Kategorieseiten.
Verwenden Besucher die angebotenen Möglichkeiten, um Produktbilder näher zu betrachten? Hierzu gehören unter anderem Zoom, Lupenfunktionen, die Vollbildansicht, sowie die 360°-Grad-Ansicht.
Wenn dies nicht der Fall ist, sollten Besucher vielleicht über die Vorteile dieser Funktionen informiert werden?
Oder lohnt es sich letztendlich gar nicht, die entsprechenden Bilder produzieren zu lassen?
Wie oft werden Produktempfehlungen angeklickt? Und welche Arten von Empfehlungen werden am häufigsten geklickt? Heben Sie diese weiter hervor.
Messen Sie die Klicks auf alle Teaser auf der Startseite. So können Sie identifizieren, welche Arten von Teasern am besten funktionieren:
Achten Sie bei der Auswertung der Klicks darauf, dass Sie auch die Anzahl der Tage in Betracht ziehen, wann der Teaser live war. Es ist nicht fair die Klicks eines Teasers, der vier Wochen live war, mit denen eines Teasers, der nur zwei Wochen angezeigt wurde, zu vergleichen.
Slider sind eine besondere Variante der Teaser. Messen Sie die Klicks auf die einzelnen Slides. Denken Sie daran, auch die Position des jeweiligen Slides an das Webanalyse-Tool zusenden. So können Sie identifizieren, wie viele Besucher tatsächlich auf hintere Slides klicken.
Falls diese Zahl sehr gering ist, denken Sie über einen A/B-Test „Slider vs. statische Teaser“ nach.
Wie im zweiten Kapitel beschrieben, visualisieren Conversion-Trichter die Absprünge von Besuchern auf dem Weg zur Conversion. Im Checkout ist ein solcher Trichter besonders hilfreich, da der letzte Schritt vor einem Abbruch oft Hinweise darauf gibt, weshalb Besucher den Einkauf nicht abschließen. Ist beispielsweise eine gewünschte Zahlungsart nicht verfügbar? Oder kommen im Checkout noch Versandgebühren hinzu, die so vorher nicht kommuniziert wurden?
Der Praxisguide „Conversion-Trichter definieren“ erläutert, wie Sie Trichter definieren und in Google Analytics umsetzen.
Ein Grund für Abbrüche im Checkout sind suboptimale Formulare. Besucher können Formularfelder wegen falscher Anforderungen an die Validierung nicht ausfüllen, möchten bestimmte Daten nicht preisgeben oder haben Bedenken, was mit ihren Daten geschieht – brechen deshalb ab.
Tools zur Formular-Analyse zeigen anhand verschiedener Metriken, welche Formularschritte und -felder zu Problemen führen.
Im Praxisguide „Formular-Analyse zur Conversion-Optimierung“ stellen wir alle Analysen im Detail vor.
Haben Sie im Checkout ein Gutscheinfeld platziert? Dann messen Sie, wie viele Besucher, welche den entsprechenden Schritt erreicht haben, über eine andere Traffic-Quelle in den Shop neu einsteigen. Wenn Sie viele „Einstiege“ über den Affiliate-Kanal verzeichnen, suchen Besucher per Suchmaschine nach einem Gutschein-Code und klicken auf Affiliate-Links.
Stellen Sie in diesem Fall sicher, dass diese „Einstiege“ nicht der Transaktion zugeschrieben wird und dass Provisionen an Affiliates gezahlt werden.
