Funnel-Reports: Mit Verhaltens-Segmentierung die gesamte Customer Journey abbilden

Published: Dezember 6, 2018 Updated: Dezember 11, 2018 Autor , Kategorie Best Practices, How Tos & Use Cases, Customer Journey

Mit regelmäßigen und routinierten Funnel-Reportings können die Low Hanging Fruits der Conversion-Optimierung schnell angefasst werden. Mit den Reports können Sie leicht die schlecht performenden Touchpoints identifizieren und die Effizienz Ihrer Inhalte tracken.

Leider ist dieser Überblick über die Customer Journey oft auch fragmentiert und unvollständig.

Üblicherweise sind Funnel-Reports nur in der Lage, die letzten Schritte eines Besuchers, bevor er zu einem zahlenden Kunden wird, abzubilden. Doch es gibt eine wirkungsvolle und eher wenig bekannte Methode, Funnels darzustellen, die alle User Ihrer Website abbilden, nicht nur diejenigen, die bis zum Warenkorb kommen.

Die Rede ist von Funnels, die auf Verhaltens-Segmenten basieren.

Was sind Verhaltens-Segmente?

Verhaltens-Segmente sind Segmente, die Sie verwenden können, um die Besucher Ihrer Website zu gruppieren, ausgehend von ihrem Verhalten. Jedes Verhaltensmuster repräsentiert verschiedene Phasen der Customer Journey und somit auch verschiedene Phasen im Funnel.

Selbstverständlich sind diese Segmente von Business zu Business unterschiedlich. Hier sind einige Beispiele für Verhaltens-Segmente für die Customer Journey im E-Commerce:

  1. Alle User Ihrer Website mit mindestens einer Interaktion – normalerweise sind das alle Besucher, die sich eine Zeit lang mit Ihrem Content beschäftigt haben und nicht direkt nach dem Aufruf der Seite wieder abgesprungen sind.
  2. Alle User mit Interesse – damit meinen wir User, die sich nicht nur ein bisschen auf Ihrer Website aufgehalten haben, sondern zudem auch Schlüssel-Seiten, wie Service- oder Produktseiten, besucht und Interesse gezeigt haben.
  3. Alle User mit klarer Kaufabsicht – das sind Besucher, die Ihnen bewiesen haben, dass sie mit Ihnen ins Geschäft kommen wollen. Das sind beispielsweise:
    • alle User, die ein Produkt in den Warenkorb gelegt haben
    • alle User, die eine Kontaktseite mit einem Lead Capture-Formular aufgerufen haben
    • alle User, die eine Seite mit Preisen aufgerufen haben
  4. Alle User Ihrer Website, die erfolgreich einen Kauf abgeschlossen haben – das sind die User, die von Besuchern zu Kunden konvertiert sind
  5. Alle User, die wiederkehren, um einen weiteren Kauf abzuschließen – Ihre treuen Kunden, die zuvor Erstkunden wurden und nun wiederkehren, um entweder klares Kaufinteresse an weiteren Produkten zu zeigen oder bereits eine zweite Conversion durchlaufen haben.

Wie Sie Verhaltens-Segmente für Ihr Analytics einrichten

Hier ist ein Beispiel, wie Sie Ihre Analytics für Verhaltens-Segmente auf einer E-Commerce-Website einrichten können:

1. Alle User mit erfolgten Interaktionen

Verhaltenssegmente-Gruppe-1

Ein einfaches Segment für User, die mehr als eine Aktion durchgeführt haben. Das sind die User, die nicht direkt nach dem ersten Seitenaufruf wieder abgesprungen sind.

2. Alle User mit Interesse

Verhaltenssegmente-Gruppe-2

Dieses Segment basiert auf dem vorigen Segment. Zusätzlich zur “Mindestanzahl an Interaktionen”-Bedingung fügen Sie eine Bedingung hinzu, dass User auch eine Produktseite besucht haben müssen während ihres Besuchs.

3. Alle User mit Kaufabsicht

Verhaltenssegmente-Gruppe-3

Ein Segment mit allen Usern, die innerhalb ihrer Journey den Warenkorb erreichen. Das ist ein Indikator für ein hohes Kaufinteresse, auch wenn der Kauf letztendlich nicht durchgeführt wurde.

4. Alle User, die zu zahlenden Kunden konvertiert sind

Verhaltenssegmente-Gruppe-4

Ein Segment, in dem alle User landen sollen, die konvertiert sind und ihren ersten Kauf durchgeführt haben.

5. Alle User, die Zweitkäufer geworden sind

Verhaltenssegmente-Gruppe-5

Das letzte Segment filtert die User heraus, die mindestens zwei Käufe mit ihrem Account durchgeführt haben.

Jetzt haben Sie alle Funnel-Schritte und Phasen der Customer Journey in Verhaltens-Segmenten abgebildet. Zeit, die Daten nutzbar zu machen und wertvolle Insights zu sammeln.

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Gute Visualisierung der Daten – hier wird es spannend

Als nächstes visualisieren Sie die User-Flows und Ausstiege zwischen jeder Phase der Customer Journey, damit Sie Bottlenecks identifizieren können. Doch wie bekommen Sie die Daten, wenn Sie nur Rohdaten-Segmente ohne gegenseitige Verknüpfung haben?

Zuerst müssen Sie in Erfahrung bringen, wie viele Besucher Sie in jedem Segment jeweils haben. Zu diesem Zweck erzeugen Sie den folgenden Custom Report:

Website-Besucher, nach Gerät (Desktop, Mobile, Tablet) segmentiert:

Verhaltenssegmente-Device-Segmentierung

Nach der Implementierung dieses Reports können Sie die Verhaltens-Segmente nutzen, die Sie zuvor erzeugt haben. Wenden Sie dazu nacheinander jedes Segment einmal an, um zu sehen, wie viele Desktop- und Mobile-User Sie in jedem dieser Segmente haben:

  • User mit Interaktion
  • User mit Interesse
  • User mit Kaufabsicht
  • Erstkunden
  • Zweitkunden

Der Report zeigt Ihnen genau, wie viele User in der analysierten Zeit in das Segment “User mit Interaktion” fallen. In diesem konkreten Beispiel sind das:

  • 21.062 User mit Interaktion via Desktop und
  • 14.837 User via Mobilgerät

Bis zu diesem Punkt haben Sie bereits einige Daten gesammelt, doch diese reichen noch nicht aus, um damit zu arbeiten.

Wie Sie den Verhaltens-Funnel visualisieren

Wenden Sie die übrigen Segmente an und exportieren Sie den Report anschließend in eine externe Tabelle. Sie sollten eine Ansicht ähnlich wie diese erzeugen können:

Verhaltenssegmente-Visualisierung

Auch wenn es so aussieht – wirklich viel Arbeit ist es nicht. Außerdem ist der Mehraufwand seine Mühe auf jeden Fall wert, schließlich bekommen Sie qualitativ hochwertige Insights im Gegenzug.

Den nächsten Schritt können Sie zum Beispiel so angehen:

  1. Erstellen Sie drei Tabellen in einem neuen Dokument.
  2. In die erste Tabelle kopieren Sie einfach die Daten über Ihre Besucher, die Sie in jedem Verhaltens-Segment haben, und segmentieren Sie anschließend diese Daten nach Gerätetyp in Spalten.
  3. Die Zeilen jeder Tabelle spiegeln die Verhaltens-Segmente wider, die Sie zuvor erstellt haben. Gleichzeitig repräsentieren Sie auch Phasen im Verhaltens-Funnel. “User mit Interaktion” stellen die erste Phase im Funnel dar, “Erstkunden” die letzte. “Zweitkunden” bzw. treue Kunden wiederum sind ein Bonus im Funnel.
  4. Spalten repräsentieren zusätzliche Segmente, die Sie dazu nutzen können, die Funnel-Performance gründlich zu untersuchen. In unserem Beispiel dienen “Mobile” und “Desktop” als zusätzliche Schichten unserer Segmentierung.
  5. Die dritte Spalte jeder Tabelle ist der Bereich, wo Sie nach Insights schauen können. Dadurch erhalten Ihre Daten eine höhere Aussagekraft.
Was Sie durch die Tabellen erfahren

Die erste Tabelle hebt die Unterschiede zwischen Mobile- und Desktop-Usern in jeder Phase im Verhaltens-Funnel hervor.

Die zweite Tabelle nutzt prozentuale Anteile, um Daten zum Flow im Funnel zu zeigen. So sehen Sie nicht nur, wie viele User Sie zwischen den unterschiedlichen Funnel-Phasen verlieren, sondern Sie verstehen auch, welche Segmente (Desktop vs. Mobile) besser performen und welche Segmente Ausstiege verursachen.

Die dritte Tabelle ist eine nützliche Variation der zweiten und zeigt Click-Through-Rates (CTR) für die einzelnen Phasen im Verhaltens-Funnel. Diese Daten sind sehr hilfreich, um zu erkennen, welche Phasen die erfolgreichsten und welche die am erfolglosesten sind.

Das Balkendiagramm rundet die Visualisierung ab. Mit diesem Diagramm erhalten Sie einen optimalen Überblick der Daten aus Ihren Tabellen.

Die drei wichtigsten Insights, die Sie durch Verhaltens-Segmentierung erhalten

Die gewonnen Insights, die Sie durch die Verhaltens-Segmentierung in unserem Beispiel erhalten, noch einmal detailliert zusammengefasst:

  1. Wegen der hohen Absprungrate verlieren Sie fast 60 % der User, noch bevor sie in den Funnel einsteigen. Das ist ein deutlicher Indikator dafür, dass Ihre Website oder App einen schlechten Ersteindruck auf die User macht und deshalb einige wesentliche Verbesserungen notwendig sind.
  2. Der größte Verlust lässt sich zwischen den Phasen “User mit Interesse” und “User mit Kaufabsicht” beobachten. Die Absprungrate ist an diesem Punkt deutlich höher im Bereich Mobile als bei Desktop-Usern: 18 % Click-Through-Rates bei Desktop und nur 7 % bei Mobile.

    Das ist ein Indikator dafür noch einmal tiefer nach den Ursachen zu schauen, warum sich nur so eine geringe Anzahl an Usern von der Produktseite zum Warenkorb klickt. Vor allem sollten Sie Ihr Augenmerk darauf legen, ob die User Experience der mobilen Produktseite Optimierungsbedarf aufweist.
  3. Auch zwischen den Funnel-Phasen “User mit Kaufabsicht” und “Erstkunden” gibt es Verbesserungsbedarf. Die Click-Through-Rate liegt nur bei 64 % im Desktop-Bereich und User mit Mobilgeräten haben sich gerade einmal zu 42 % für einen Kauf entschieden. Schauen Sie unbedingt nach Gründen dafür, warum so viele User ihren Warenkorb wieder verlassen, ohne den Kauf abzuschließen.

Fazit

Die Analyse des Verhaltens-Funnels ist eine sehr nützliche Alternative zur normalen Funnel-Analyse. Ihre Vorteile liegen darin, dass die vollständige Customer Journey ab der ersten Interaktion mit Ihrer Marke betrachtet werden kann. Dadurch erhalten Sie eine breitere Perspektive auf Ihre Zielgruppen und sehen, wie die Wege durch die einzelnen Phasen der Customer Journey verlaufen.

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Autor:

Sebastian Voigt, Content Marketer DACH

Sebastian ist begeisterter Sprachwissenschaftler. Germanistik und Anglistik haben es ihm angetan. Für Piwik PRO schlägt er die Brücke zwischen englischsprachigem und deutschsprachigem Content. Ihn fordert es heraus, komplizierte Sachverhalte so zu erklären, dass sie garantiert im Gedächtnis bleiben.

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Autor:

Karolina Lubowicka, Content Marketer

Karolina ist Content Marketer und Social Media Managerin bei Piwik PRO. Sie hat viel Erfahrung als Copy Writer gesammelt und versteht es komplexe Zusammenhänge verständlich zu beschreiben. Besonders intensiv beschäftigt sie sich derzeit mit Datenschutz & DSGVO.

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