Praxisguide
Sehr wenige Websites kommen ohne Formulare aus; sie sind das zentrale Mittel zur Kommunikation zwischen Besucher und Betreiber. Formulare sind jedoch ein häufiger Grund für niedrige Conversion-Rates und hohe Abbruchquoten.
In diesem Praxisguide stellen wir deshalb verschiedene Wege vor, wie Sie die Interaktion Ihrer Besucher mit Formularen analysieren und so Probleme identifizieren können.
Autor
Julian Kleinknecht
Sehr wenige Websites kommen ohne Formulare aus; sie sind das zentrale Mittel zur Kommunikation zwischen Besucher und Betreiber. Formulare sind jedoch ein häufiger Grund für niedrige Conversion-Rates und hohe Abbruchquoten. Besucher können die Formulare nicht ausfüllen, möchten bestimmte Daten nicht preisgeben oder haben Bedenken, was mit ihren Daten geschieht und brechen deshalb ab.
In diesem Praxisguide stellen wir deshalb verschiedene Wege vor, wie Sie die Interaktion Ihrer Besucher mit Formularen analysieren und so Probleme identifizieren können. Hierzu können entweder spezielle SaaS-Tools oder individuelle Implementierungen normaler Webanalyse-Tools wie Google Analytics zum Einsatz kommen (mehr zu dieser Unterscheidung im nächsten Kapitel).
Im dritten Kapitel erläutern wir die technischen Grundlagen des Formular-Trackings und wie die entsprechenden Berichte generiert werden.
In den restlichen Kapiteln stellen wir konkrete Analysen vor, die Sie mit den gesammelten Daten durchführen können. Oft sprechen wir mit Kunden, welche nun sehr viele Informationen zur Verwendung ihrer Formulare gesammelt haben, nun aber nicht wissen, was sie damit anfangen sollen. Diese Kapitel sollen Abhilfe schaffen:
Denken Sie daran, die gesammelten Daten auch segmentiert zu betrachten. Gibt es beispielsweise Unterschiede zwischen Besuchern verschiedener Traffic-Quellen oder auf verschiedenen Geräten?
Webanalyse-Tools wie „Google Analytics“, „Adobe Analytics“ oder „AT Internet“ sind für das Online-Marketing und für die Conversion-Optimierung unentbehrlich. Webanalyse-Tools zeigen – neben den üblichen Kennzahlen und dem generellen Verhalten der Besucher auf der Website – unter anderem
All dies sind wertvolle Daten für die Optimierung sowie zur Bildung von Hypothesen für A/B-Tests.
Webanalyse-Tools haben jedoch auch Limitationen. Die „Grundeinheit“ der Webanalyse ist der „Seitenaufruf“ (engl. page view). Nur in sehr wenigen Fällen messen Webanalyse-Tools granularer. Es werden deshalb fast immer nur die Bewegungen zwischen verschiedenen Seiten analysiert werden.
Es hat sich deshalb eine eigene Gattung von Analyse-Tools etabliert, deren Grundeinheit einzelne Formularfelder, Klicks oder Mausbewegungen sind. Diese Tools können „In-Page-Analyse-Tools“ genannt werden. Sie bieten oft diese Arten von Analyse an:
Wir nehmen im Folgenden an, dass Sie über ein solches Tool verfügen.
Die Formular-Analyse sowie die Analyse der Scroll-Bewegungen können mit einigem Aufwand auch mithilfe normaler Webanalyse-Tools durchgeführt werden. Hierzu wird bei jeder Besucheraktion, die von Interesse ist – zum Beispiel eine Scroll-Bewegung oder das Markieren eines Formularfeldes – ein Ereignis an das Tool gesendet. Im Gegensatz zu den fertigen Tools müssen die Daten selbst visualisiert werden.
In-Page-Analyse-Tools funktionieren analog zu Webanalyse-Tools:
Alle relevanten In-Page-Analyse-Tools basieren auf JavaScript. In die zu analysierende Website wird ein JavaScript-Code („Tag“) eingebaut, der die Daten zum Besucherverhalten an den Server des Tool-Betreibers sendet.
Für das Tracking von Formularen werden diese Ereignisse per JavaScript registriert:
Wenn ein solches festgestellt wurde, werden die Koordinaten des erfolgten Klicks, der Name des ausgewählten Formularfeldes, usw. per HTTP-Anfrage an das Tracking-Tool gesendet. Die Klicks einer Session werden mit einer eindeutigen Session-ID verknüpft, um das Verhalten einzelner Besucher getrennt analysieren zu können. Zusätzlich werden weitere Daten (beispielsweise Datum, Zeit und Browser-Typ) gespeichert, die später zur genaueren Auswertung und Segmentierung genutzt werden können.
Weiterbildung per eLearning.
Keine Anmeldung notwendig
Anhand dieser wenigen Datenpunkte können nur die verschiedenen Metriken berechnet werden. Die Anzahl der Sekunden zwischen dem Auswählen eines Formularfeldes und dem Verlassen entspricht der benötigten Zeit zum Ausfüllen (siehe 5. Kapitel). Falls eine Fehlermeldung erschienen ist, vergleicht das Tool die Eingaben beim vorigen und beim jetzigen Absendeversuch. Sind diese verschieden, wird das Feld als korrigiert gewertet (siehe 7. Kapitel).
Tools, welche tatsächliche Benutzereingaben aufzeichnen, tun dies in den meisten Fällen erst, wenn ein Besucher ein Formular absendet. Prinzipiell wäre es auch möglich, die Werte von nicht abgesendeten Formularen zu speichern. Dieses Vorgehen würde aber wahrscheinlich wenig Anklang bei Besuchern und Datenschützern finden.
Nicht jeder Besucher einer Website erreicht das gewünschte Ziel. Viele Besucher „auf dem Weg“ zum Ziel ab und schließen die gewünschte Aktion nicht ab.
Im ersten Schritt, die Interaktionen mit Formulare zu verstehen, erstellen Sie deshalb verschiedene Conversion-Trichter. Diese visualisieren die Schritte, die Besucher auf dem Ziel zur Conversion nehmen. Sie zeigen, an welchen Stellen Besucher abbrechen.
Falls das zu analysierende Formular über mehrere Seiten/URLs verteilt ist oder verschiedene Schritte per AJAX nacheinander eingeblendet werden (zum Beispiel beim One-Page-Checkout), betrachten Sie zuerst die Absprünge zwischen diesen Schritten. Hierfür können die normalen Trichter der Webanalyse-Tools (in Google Analytics zum Beispiel „Trichter-Visualisierung“ zum Einsatz kommen).
Springen Besucher schon beim Schritt Kundenkonto anlegen ab? Dann sollten Sie vielleicht eine Gastbestellung ermöglichen oder die Vorteile eines solchen Kontos klarer darstellen. Springen Besucher bei der Eingabe der Bezahlinformationen ab, dann ist diese Eingabe möglicherweise schwierig durchzuführen. Die weiteren folgenden Analysen können zeigen, worin diese Schwierigkeiten bestehen können.
Der Praxisguide „Conversion-Trichter definieren“ beschreibt die Eigenschaften und verschiedenen Anwendungsbereiche solcher Trichter ausführlich.
Eine Detailstufe „tiefer“ können diese Schritte eines Trichters für eine einzelne Seite definiert werden:
Falls schon die Interaktionen mit dem Formular gering sind, deutet dies auf Landingpages weniger auf ein Problem des Formulars hin, sondern mehr darauf, dass Besucher von der Landingpage nicht zum Ausfüllen des Formulars motiviert werden.
Gibt es dagegen viele missglückte Absendeversuche, stimmt offensichtlich etwas mit der Validierung nicht. Eine genauere Analyse zeigen die korrigierten Felder (siehe 7. Kapitel).
Weiterbildung per eLearning.
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Wenn ein Formular linear (zum Beispiel von oben nach unten) ausgefüllt wird, kann auch das Ausfüllen der einzelnen Felder als Trichterschritte angesehen werden. Während wahrscheinlich noch sehr viele Besucher im Checkout das Feld „Name“ ausfüllen, ist der Trichter beim Feld für die Kreditkartennummer schmaler.
Insbesondere das vor einem Abbruch ausgefüllte Formular ist hier von Interesse. Diese deutet darauf hin, dass das darauffolgende Feld für den Abbruch verantwortlich war.
Bei der Interpretation dieser Metrik ist es wichtig zwischen zwei Fällen zu unterscheiden:
In ersterem Fall deutet eine hohe Dauer zum Ausfüllen eines Formulars darauf hin, dass es lange gedauert, bis Besuchereingaben die Anforderungen der Validierung erfüllen.
Falls die Validierung nach dem Absenden erfolgt, gibt es noch mindestens diese Gründe für lange Ausfüllzeiten:
(1) Besucher verstehen nicht sofort, welche Informationen sie in das Feld eintragen sollen und müssen entsprechend länger überlegen. In diesem Fall kann entweder die Beschriftung besser formuliert oder eine Erläuterung des Feldes (zum Beispiel in Form eines „i“-Symboles) ergänzt werden.
(2) Fehlermeldungen sind nicht klar und Besucher wissen nicht, wie sie die Eingabe korrigieren sollen.
(3) Es dauert lange, diese Information einzutragen, da es aktuell unkomfortabel oder umständlich erfolgt. Die Eingabe einer Kreditkartennummer könnte beispielsweise automatisch in Viererblöcke aufgeteilt werden und somit die eingegebene Nummer schneller mit der Kreditkarte verglichen werden.
Was sind aber normale Werte und ab wann ist ein Wert problematisch? Schauen Sie für einen Referenzwert in Ihr CRM und errechnen beispielsweise die durchschnittliche Länge einer E-Mail-Adresse. Dann identifizieren, wie lange ein durchschnittlicher Besucher der Seite für diese Länge benötigen würde.
Wenn Felder oft nicht ausgefüllt werden, kann dies mehrere Gründe haben:
(1) Es war Besucher nicht klar, dass das Feld ein Pflichtfeld darstellt. Weisen Sie in diesem Fall deutlicher darauf hin. Wenn es sich um eine Information wie die Anrede handelt, ist dies er wahrscheinlichste Grund. Der Besucher hat es wohl einfach vergessen, das Feld auszufüllen.
(2) Besucher wollen diese Information nicht preisgegeben. Oder aber Besucher verstehen nicht, weshalb sie diese Informationen preisgegeben sollen. Warum wird zum Beispiel die Telefonnummer bei einer Bestellung im Online-Shop abgefragt? Argumentieren Sie hier, weshalb Sie diese Informationen abfragen.
Falls eine Inline-Validierung zum Einsatz kommt, ist diese Metrik nicht sinnvoll. Schließlich können Formulare nur abgesendet werden, wenn alle Felder von der Validierung akzeptiert werden.
Wenn die Validierung erst nach Absenden des Formulars geschieht, gibt diese Metrik Auskunft darüber, bei welchen Feldern die Validierung Probleme macht. Schauen Sie sich also die einzelnen Felder an und überprüfen, ob die Anforderungen an die Validierung nicht sinnvollerweise gelockert werden können.
Kommunizieren Sie natürlich auch, welche Anforderungen an Eingaben bestehen, damit Besucher diese beim ersten Mal erfüllen.
Falls es das Tool zulässt, exportieren Sie auch die konkreten Eingaben, die von der Validierung nicht akzeptiert wurden. Handelt es sich hierbei um korrekte Eingaben? Dann müssen die Bedingungen der Validierung angepasst werden.
Wenn qualitative Daten gesammelt werden, können dies auch zu Zwecken verwendet werden, die über die Optimierung von Formularen hinausgehen. Die gesammelten Eingabedaten können auch zur Marktforschung eingesetzt werden.
Besonders interessant ist die Tatsache, dass Sie auch auf Eingaben von Besuchern zurückgegriffen können, welche den jeweiligen Prozess nicht abgeschlossen haben. Die Unterschiede zwischen den Besuchern, welche die gewünschte Conversion durchgeführt haben und denen, die dies nicht taten, kann Hinweise darauf geben, wie Sie Ihr Angebot verändern oder erweitern können.
Erkenntnisse könnten unter anderem sein:
