Conversion Optimierung dank qualitativer Datenanalyse - Insights aus der Zusammenarbeit und Analyse mit m-pathy
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Conversion Optimierung dank qualitativer Datenanalyse Insights aus der Zusammenarbeit und Analyse mit m-pathy Melinda Mejia Leiterin Online Business Helvetia Versicherungen Zürich, 28.11.2019
Unsere Agenda.
Thema
01 Zusammenarbeit mit m-pathy
02 Einblick in die Analysen
03 Fazit
04.12.19
01 Zusammenarbeit mit
m-pathy
04.12.19
Wie können wir unseren Webauftritt
optimieren, damit mehr User online
abschliessen oder eine Offerte oder
Beratung anfordern?
04.12.19
Wieso m-pathy?
Intensiver Einsatz von Analytics.
Ausgangs- Analytics wird verstärkt in allen Bereichen der Webseite eingesetzt.
lage Ziel: Optimierung der User Journey und Conversion Rate
Erkenntnisse aus Analytics werfen gleichzeitig neue Fragen auf.
• Analytics liefert nur quantitative Insights
Ergebnis Beispiel: Wir wissen dank Analytics, wie viele User auf dem letzten Step
im Prämienrechner abbrechen, aber wir wissen nicht warum?
• Bedarf an qualitativer Datenanalyse
Mit m-pathy sollen Fragen zu Userverhalten beantwortet werden.
Konsequenz Der Einsatz von m-pathy soll neue Insights und Erkenntnisse zum
Userverhalten liefern und ergänzend zu Analytics eingesetzt werden.
04.12.19
Zusammenarbeit mit m-pathy
Ergebnis- Zwischen- Interne
Testphase Schulung
präsentation fazit Analyse
Fokus • Homepage Präsentation von Analysefunktionen • Vorstellen aller • Prämienrechner
• Produktseiten m-pathy beinhaltet: überzeugen: Funktionen und • Kontaktformulare
• Kontaktformular • Analyseergebnisse • Mouse Tracking Tools von m-pathy • Befragungen
• Abbrecher- • Handlungs- • Click Map • Analysekonzeption
befragung empfehlungen • Scrolling Map • Best Practise
• Movement Map Beispiele
• Survey Tool
04.12.19
Zusammenarbeit mit m-pathy
Ergebnis- Zwischen- Interne
Testphase Schulung
präsentation fazit Analyse
Fokus • Homepage Präsentation von Analysefunktionen • Vorstellen aller • Prämienrechner
• Produktseiten m-pathy beinhaltet: überzeugen: Funktionen und • Kontaktformulare
• Kontaktformular • Analyseergebnisse • Mouse Tracking Tools von m-pathy • Befragungen
• Abbrecher- • Handlungs- • Click Map • Analysekonzeption
befragung empfehlungen • Scrolling Map • Best Practise
• Movement Map Beispiele
• Survey Tool
04.12.19
Zusammenarbeit mit m-pathy
Ergebnis- Zwischen- Interne
Testphase Schulung
präsentation fazit Analyse
Fokus • Homepage Präsentation von Analysefunktionen • Vorstellen aller • Prämienrechner
• Produktseiten m-pathy beinhaltet: überzeugen: Funktionen und • Kontaktformulare
• Kontaktformular • Analyseergebnisse • Mouse Tracking Tools von m-pathy • Befragungen
• Abbrecher- • Handlungs- • Click Map • Analysekonzeption
befragung empfehlungen • Scrolling Map • Best Practise
• Movement Map Beispiele
• Survey Tool
04.12.19
Analysefunktionen überzeugen
Click Map Movement Map Scrolling Map
04.12.19
Zusammenarbeit mit m-pathy
Ergebnis- Zwischen- Interne
Testphase Schulung
präsentation fazit Analyse
Fokus • Homepage Präsentation von Analysefunktionen • Vorstellen aller • Prämienrechner
• Produktseiten m-pathy beinhaltet: überzeugen: Funktionen und • Kontaktformulare
• Kontaktformular • Analyseergebnisse • Mouse Tracking Tools von m-pathy • Befragungen
• Abbrecher- • Handlungs- • Click Map • Analysekonzeption
befragung empfehlungen • Scrolling Map • Best Practise
• Movement Map Beispiele
• Survey Tool
04.12.19Zusammenarbeit mit m-pathy
Ergebnis- Zwischen- Interne
Testphase Schulung
präsentation fazit Analyse
Fokus • Homepage Präsentation von Analysefunktionen • Vorstellen aller • Prämienrechner
• Produktseiten m-pathy beinhaltet: überzeugen: Funktionen und • Kontaktformulare
• Kontaktformular • Analyseergebnisse • Mouse Tracking Tools von m-pathy • Befragungen
• Abbrecher- • Handlungs- • Click Map • Analysekonzeption
befragung empfehlungen • Scrolling Map • Best Practise
• Movement Map Beispiele
• Survey Tool
04.12.1902 Einblick in die Analysen
04.12.19Analyseschwerpunkte
Kontaktformulare Umfragen Prämienrechner
04.12.19Analyseschwerpunkte
Kontaktformulare
Erkenntnisse
• Viele Abbrecher scrollen Formular ab,
bevor sie die Seite verlassen
• Erstes Formularfeld ist für viele Mobile
User initial nicht sichtbar
Massnahmen
• A/B Tests sollen Optimierungen testen:
• Reihenfolge der Formularfelder
• Reduzierte Feldanzahl
• Designanpassungen
• Ideale Variante noch nicht identifiziert
• letzter A/B Test läuft aktuell
Scrolling Map Formular
Offerte anfordern (Phone)
04.12.19Analyseschwerpunkte
Kontaktformulare
Fragestellung
Warum scrollen so viele Nutzer das
Formular ab, bevor sie es verlassen?
Massnahme
• Abbrecherbefragung
Scrolling Map Formular
Offerte anfordern (Phone)
04.12.19Analyseschwerpunkte
Umfragen
Massnahmen
• Einsatz von Umfragen, um Analysen
methodisch aufzuwerten:
Ø Kombination von Tracking- und
Befragungsdaten
Erkenntnisse
• Umfragen mit möglichst kurzen und
einfachen Fragestellungen und Items
• Erste Befragung war zu komplex
• Neue vereinfachte Befragung ergab
erhöhte Response Rate
Abbrecherbefragung Produktseiten
04.12.19Analyseschwerpunkte
Prämienrechner
• Analyse des Privatkundenrechners
• Komplexer Rechner, da Kombi mehrerer
Produkte möglich
• Detailfragen und Hypothesen zu
Userverhalten im Rechner sind durch
Webanalyse vorhanden und sollen
untersucht werden
• Erster Schritt: Identifizierung der
grössten Pain Points
Schritte des Privatkundenrechners
04.12.19Schritte des Prämienrechners
Angaben
Produkt-Layer
Versicherungsnehmer
Angebot AntragsfragenAnalyseprozess – Identifikation von Pain Points
Fehlermeldungen:
Abbrecheranalyse: Bei welchen Steps
Wieso brechen User auf entstehen am meisten
den verschiedenen Steps Fehler und warum?
ab?
Fehlklicks:
Klicken User auf Elemente
Scrollverhalten: die eigentlich nicht klickbar
Wie weit scrollen User? sind?
04.12.19Analyseprozess - Abbrecheranalyse
Abbrecheranalyse:
Wieso brechen User auf
den verschiedenen
Steps ab?
• Auf welchem Step brechen am meisten User ab?
1
• Wie viele dieser Abbrecher haben eine Fehlermeldung erhalten,
2 bevor sie den Prozess verlassen haben?
• In welchem Bereich der Seite ist der Fehler aufgetreten?
3 • Welcher Klick hat die Fehlermeldung ausgelöst?
• Können Seitenelemente identifiziert werden, bei denen sehr
4 viele Fehler entstehen?
• Kann ein generelles Userfehlverhalten identifiziert werden?
04.12.19Fehlermeldungen:
Erkenntnisse zu Fehlermeldungen Bei welchen Steps
entstehen am
meisten Fehler und
warum?
● 50% der Fehler entstehen im Bereich
«Versicherungsdetails»
● Viele User übersehen die Felder unter
«Versicherungsdetails» und springen
direkt zu Leistungen
● Teilweise ist unklar, was wie ausgefüllt
werden soll, z.B. im Bereich
«Versicherungssumme berechnen»
Click Map von Nutzern
mit Fehlermeldungen in
den Feldern
Versicherungssumme
und Selbstbehalt
21 04.12.19Fehlermeldungen:
Erkenntnisse zu Fehlermeldungen Bei welchen Steps
entstehen am
meisten Fehler und
warum?
Nutzer versteht die
Funktion
"Versicherungssumme
berechnen" nicht,
weist Fehlklicks auf
und bricht letztlich den
Prozess ab
22 04.12.19Fehlermeldungen:
Erkenntnisse zu Fehlermeldungen Bei welchen Steps
entstehen am
meisten Fehler und
warum?
Nutzer haben Schwierigkeiten mit der
Funktion «Versicherungssumme
berechnen»
Ø Pain Point konnte erfolgreich
identifiziert werden und
Optimierungsmaßnahmen abgeleitet
werden
Click Map von Nutzern
mit Fehlermeldungen in
den Feldern
Versicherungssumme
und Selbstbehalt
23 04.12.19Ausblick
Wie unterscheidet sich das Userverhalten im Prämienrechner Desktop
vs. Mobile?
1. Getrennte Analysen zur Identifizierung der grössten Pain Points für mobile und
Desktop User
2. Detailanalyse soll spezifische Fragen für mobile und Desktop User beantworten
3. Vergleich der Ergebnisse
● Können Unterschiede im Scroll-Verhalten festgestellt werden? Entstehen Probleme
dadurch, dass bestimmte Elemente sich für mobile Nutzer nicht im sichtbaren Bereich
befinden?
● Wurden die gleichen Pain Points identifiziert oder gibt es Unterschiede (z.B. Interaktion für
mobile Nutzer erschwert)?
● Werden Gesten von mobilen Nutzern fehlerhaft genutzt?
● Sind die Interaktionselemente für mobile Nutzer einfach bedienbar?
04.12.1903 Fazit
04.12.19Fazit „Dank m-pathy können Vermutungen über das Userverhalten mit Zahlen bestätigt oder widerlegt werden. Anstatt über subjektive Meinungen zu diskutieren, können wir datenbasierte Entscheidungen treffen.“ Wichtig bei der Analyse mit m-pathy: ● Fragestellungen in Form eines Analysekonzeptes formulieren, um Daten gezielt und strukturiert auszuwerten ● m-pathy Analysen sind mächtig aber zeitintensiv 26 04.12.19
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
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