Warum die Analyse des Klickverhaltens für die Website-Personalisierung unverzichtbar ist

Klickverhalten analysieren

Um eine Website möglichst zielgerichtet personalisieren zu können, ist die genaue Analyse und Auswertung des Nutzerverhaltens unumgänglich. Nur so lassen sich die Website-Besucher in sinnvolle Segmente einteilen und mit den entsprechenden Informationen versorgen. Doch wie kann diese Herausforderung gemeistert werden, wenn man nicht auf Budgets in der Größenordnung von Amazon und Facebook zurückgreifen kann? Das Scoring-Modell bietet eine einfache, aber erfolgsversprechende Logik zur Klickpfad-Analyse, die den Einstieg in die Website-Personalisierung ermöglicht und anschließend schrittweise erweitert werden kann.

Die Grundidee des Scorings

Das Scoring-Modell basiert auf der Idee, Ihre Website-Besucher durch Auswertung und Analyse des Klickverhaltens in die unterschiedlichen Zielgruppen (z.B. Personas) einzuordnen. Ist diese Zuordnung gelungen, kann jeder Nutzer mit möglichst passenden Informationen und Angeboten versorgt werden.

In der einfachsten Ausprägung bedarf es dazu weniger technischer Einrichtungen: Jeder möglichen Nutzer-Interaktion auf Ihrer Website (z.B. Seitenaufrufe, Klicks auf bestimmte Elemente oder Downloads) werden zwei Informationen zugeordnet: Einerseits ein thematisches Schlagwort, um die jeweilige Interaktion mit der vorher definierten Persona zu verknüpfen und andererseits eine Punktzahl, die die Wertigkeit des Events widerspiegelt. So kann ein simpler Seitenaufruf eher niedrig bewertet, während komplexere, explizite Events wie Suchen oder Downloads mit deutlich mehr Punkten "belohnt" werden.

Ruft ein Website-Besucher beispielsweise Ihre Karriere-Seite auf, würde er dafür einen niedrigen Score in der Kategorie "Jobsuchende" bekommen. Schließlich wäre der Seitenaufruf ein erstes, aber noch nicht sehr belastbares Indiz dafür, dass es sich um einen Bewerber handeln könnte. Lädt sich der Nutzer aber anschließend noch die Broschüre "Worauf Sie bei einer Bewerbung bei unserem Unternehmen achten sollten" herunter, würde er erneut Punkte für die Kategorie "Jobsuchende" sammeln, für den Download bekäme er aber einen hohen Score – vor allem, wenn der Download eine vorherige Registrierung erfordert.

Nach dieser Herangehensweise sammelt ein Website-Besucher also schrittweise Punkte in unterschiedlichen Kategorien, die immer weiter aufaddiert werden. Übersteigt die Summe einer Kategorie nun einen individuell zu definierenden Grenzwert, wird der Website-Nutzer dem entsprechenden Segment zugeordnet und erhält künftig passende individualisierte Informationen (z.B. als Teaser oder durch inhaltliche Anpassung verschiedener Website-Elemente). Je nach Definition der einzelnen Segmente kann ein Nutzer auch gleichzeitig mehreren Segmenten angehören, wenn die Klickpfade einen entsprechenden Rückschluss zulassen. Schritt für Schritt ergibt sich auf diesem Weg ein immer genaueres Bild Ihrer Nutzer, sodass Sie die Informationen und Angebote immer besser daran ausrichten können.

Faktoren für das Scoring
Zahlreiche Faktoren erlauben Rückschlüsse auf die Interessen der Website-Besucher. Je nach Wichtigkeit werden sie mit unterschiedlichen Scores bewertet, etwa 10 Punkte für einen Seitenaufruf und 50 Punkte für einen Download.

Der gezielte Feinschliff des Scoring-Modells

Mit dieser Basisausprägung des Scorings kann also mit wenig Aufwand eine simple Form der Website-Personalisierung etabliert werden, sodass Sie etwa thematisch passende Teaser ausspielen oder bestimmte Bühnenelemente in den Vordergrund rücken können. Dafür bedarf es lediglich der inhaltlichen Verschlagwortung im Content Management System und einer Software für Customer Experience Management und Realtime Targeting.

Bei komplexen Anpassungen hingegen birgt das Scoring-Modell einige Ungenauigkeiten, die möglicherweise zu unnötigen oder gar falschen Personalisierungen führen können. Um dieses Problem zu umgehen, sollten Sie einige ergänzende Faktoren einbeziehen, die Ihren Algorithmus zur inhaltlichen Website-Personalisierung gezielt optimieren und dadurch noch bessere Ergebnisse für Ihre Website-Nutzer möglich machen. Die Bandbreite der Anpassungen reicht dabei von schnell umsetzbaren Maßnahmen bis hin zu komplexen technischen Optimierungen.

Relative Betrachtung der Punktzahlen

Schon eine kurze Überlegung macht deutlich, dass das reine Addieren von Scorings schnell an seine Grenzen stößt und zu ungenauen Ergebnissen führt. Da ein Website-Nutzer in aller Regel Scores in verschiedenen Kategorien sammeln wird (z.B. weil er sich kurz das gesamte Produktportfolio anschauen will oder versehentlich einen falschen Link geklickt hat), besteht die Gefahr, dass er nach einer gewissen Zeit in sehr vielen Kategorien den kritischen Grenzwert überschreiten wird. Die Personalisierung müsste also für unterschiedliche, vielleicht sogar gegensätzliche Themenstellungen stattfinden und die Idee der inhaltlichen Anpassungen würde ad absurdum geführt.

Um diesem Problem zu begegnen bietet es sich an, nicht nur auf absolute Grenzwerte zu setzen, sondern die gesammelten Punktzahlen auch zueinander ins Verhältnis zu setzen. Dann würden etwa von allen Segmenten, bei denen der Grenzwert überschritten ist, nur die zwei oder drei stärksten greifen.  

Zeitliche Veränderungen beachten

Damit Ihre Website-Personalisierung wirklich exakt den Bedürfnissen Ihrer Nutzer entspricht, sollten auch Änderungen im Zeitverlauf in die Auswertung des Klickverhaltens einbezogen werden. So könnte es durchaus sein, dass sich ein Nutzer früher oft Produkte aus der Kategorie A angeschaut hat, sich mittlerweile aber viel stärker für die Kategorie B interessiert. Mögliche Ursachen für diese Neuausrichtung könnten etwa ein Arbeitsplatzwechsel, ein Umzug oder auch das erfolgreiche Ende der Jobsuche sein.

Würde man dem Grundmodell entsprechend alle Klicks aus der Nutzerhistorie gleich gewichten, so würde es recht lange dauern, bis die Scorings von B das Level von A erreicht hätten. Die Personalisierung würde stark zeitverzögert einsetzen. Glücklicherweise liegt die Lösung des Problems auf der Hand: Ältere Klicks werden schwächer gewichtet als solche, die erst vor kurzem ausgeführt wurden. Dadurch fokussiert die inhaltliche Personalisierung stärker auf aktuelle Bedürfnisse und ermöglicht somit die präzisere Abbildung von Klickpfaden.

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Höhere Gewichtung des Einstiegspunkts

Eine höhere Gewichtung verdienen aber nicht nur Scores, die besonders aktuell sind, sondern auch der Score, der für den Aufruf des Einstiegspunktes vergeben wird. So erfolgt implizit eine Auswertung des Referrers. Wenn ein Nutzer beispielsweise direkt in Ihrem Karrierebereich einsteigt, ist anzunehmen, dass er über einen Link aus einem Jobportal oder vergleichbarem Forum zu Ihrer Website gelangt ist. Vielleicht wird er sich später noch andere Bereiche Ihrer Website anschauen (z.B. um das Produktportfolio zu erkunden), das sollte aber weniger ins Gewicht fallen und sich entsprechend im Scoring widerspiegeln.

Nun könnte Sie einwenden, dass der häufigste Einstiegspunkt die Homepage ist und diese wenig bis gar keine Rückschlüsse auf Nutzerinteressen zulässt. Das ist zwar richtig, doch aus exakt diesem Grund kommt die Homepage ohnehin nicht als Baustein Ihres Scoring-Modells in Frage. Findet der Einstieg also über die Homepage statt, sollten Sie die erste Interaktion höher gewichten, die mit einem Score und einem Schlagwort belegt ist. Dies könnte etwa ein Klick auf einen Teaser oder ein bestimmtes Bühnenmotiv sein.

Auswertung von spezifischen Klickpfaden

Eine technisch anspruchsvollere Form der Klickpfad-Analyse betrachtet die Interaktionen eines Nutzers nicht nur als einzelne Events, sondern analysiert auch die konkreten Abläufe der Klicks. Wenn ein Nutzer also einen Klickpfad einschlägt, der ihn zielgerichtet zu einem Thema führt und auf diesem Weg alle thematisch unpassenden Teaser ignoriert werden, offenbart sich dadurch ein verstärktes Interesse für dieses spezielle Thema. Folglich könnte zusätzlich zu den Seitenaufrufen ein weiterer Score vergeben werden, der das sehr zielgerichtete Klickverhalten berücksichtigt.

Analyse des durchschnittlichen Klickpfads

Darüber hinaus könnte nicht nur das individuelle Nutzerverhalten isoliert analysiert werden, sondern auch zu typischen Klickpfaden anderer Nutzer ins Verhältnis gesetzt werden (sogenanntes kollaboratives Filtern). Ein vergleichbares Modell wird von vielen Recommendation Engines genutzt, beispielsweise bei Empfehlungen in Online-Shops, die unter dem Titel "Kunden, die diesen Artikel kauften, interessierten sich auch für..." bekannt sind. Diese Logik eignet sich aber nicht nur für den Bereich des eCommerce, sondern ist mit einigen Adaptionen auch auf klassische Unternehmensseiten anwendbar. Statt passender Produkte könnten Sie beispielsweise passende Teaser einblenden oder ein thematisch treffendes Webinar bewerben.

Scoring: Klickpfad-Analyse auf konzeptioneller Basis

Trotz einiger Schwächen bietet das Scoring-Modell für die Website-Personalisierung also eine grundsätzlich simple Vorgehensweise, um aus dem Klickverhalten eines Nutzers auf seine Interessen und Bedürfnisse zu schließen. Aufgrund dieser Einfachheit eignet es sich hervorragend für den Einstieg in die Website-Personalisierung und macht erste inhaltliche Anpassungen möglich, ohne dass langwierige konzeptionelle Vorarbeiten und technische Entwicklungen notwendig sind.

Sobald auch komplexere Anforderungen und Wünsche der Website-Besucher berücksichtigt werden sollen, gibt es zahlreiche Ausbaustufen, um das logische Konstrukt zu erweitern und die Bedürfnisse Ihrer Kunden noch besser zu erfüllen.

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