pfad- und click-stream-analysen sind ja sicherlich ein spannendes thema im internet-umfeld. dafür gibt es bereits jetzt schon viele tools und clickmaps, die einem helfen können. google selbst bietet ja auch mit einem overlay solche methoden an. allerdings sind diese tools oft nicht so klar und meines erachtens sind sie auch etwas langwierig in der bedienung, da durch die website selbst hindurchgeklickt werden muss. daneben sind sie durch verschiedene drawbacks gekennzeichnet. diese sind unter anderem:
- oftmals fehlendes tracking von formular-buttons
- reine seitenbetrachtung und keine abhängigkeiten oder meta flüsse
- browserabhängige client-installationen oder security-issues v.a. im enterprise-umfeld
- oftmals andere bedienoberfläche
wir haben nun versucht, bei einer website, die stark von flüssen lebt, diese abzubilden und das verhalten der user dort auf eine einfache art zu tracken zu implementieren versucht. sicherlich nicht eine 100% reine und saubere lösung, aber sie ist rasch implementierbar und pragmatisch sowie für die analysten im backoffice auch schnell überblickbar.
Simplified MicroSiteFlow
wie gesagt, die ausganssituation war die folgende wie in der abbildung dargestellt (stark vereinfacht). generell wurden verschiedene schritte angeboten, um von einem angebot, welches der kunde selbst zusammenstellt bis hin zum abschluss, der bestellung, zu kommen. dabei konnte zwischen den schritten munter hin- und hergesprungen werden. um die funktionalität der mini-applikation multimedial zu beschreiben, wurde ein movie (flash) integriert, welches alle schritte nochmals auf einfache art und weise erklärt.
aus dem film heraus lässt sich dann die bestellaktion auslösen, die über optionen bis hin zu den abwicklungsdetails in dem eigentlichen kaufabschluss endet. dieser kann entweder direkt in der applikation, über drittshoppinglösungen, pdf-ausdruck oder nur über persönlichen kontakt in einem shop getroffen werden. bei letzterem kann der shopfinder aufgerufen werden.
daneben sind web2.0 funktionen wie ‘empfehlung’, ‘bewertung’, ‘speicherung’ und warenkorbfunktion zu finden.
dies alles soll nun getrackt werden.
sicherlich wäre eine eindeutige besucherspezifsche trackinglösung möglich bzw. kann auch anhand der lösung angeschaut werden, jedoch wurde beschlossen, in einem ersten schritt ersteinmal ein grobes bild über die besucher zu erhalten. dafür wurde eine variable definiert, welche einen custom-link-charakter hat: für alle buttons wurde ein pattern definiert, welche es zulässt, dass eindeutig bestimmt werden kann, welcher schritt mit welcher option/produktwahl abgeschlossen wurde.
um sicherzugehen, dass die auswahl auch bei textfeldern und im finalen bestellprozess funktioniert, wurde die funktion global im backend des webservers so angebunden, dass erst ein wert geschrieben wird, wenn alle einabewerte validiert sind. dies garantiert das zählen nur der richtigen und korrekten möglichkeiten.
damit haben wir also eine möglichkeit geschaffen, dass jeder klick der applikation gemessen wird und mittels freischaltung der entsprechenden props für die pfadverfolgung können wir nun alles genau messen. aber noch mehr. durch das pattern, welches definierte trenner für die verschiedenen stufen nutzt, kann mithilfe des filters mit wildcards gesucht werden und das nicht nur auf ein muster, sondern auch auf eine abfolge von mustern. also eine erweiterung der pfadanalyse.
sicherlich hat das vorgehen noch verbesserungspotential, aber es war vorab wichtig, dass die verschiedenen elemente primär gezählt werden. mit den erhaltenen zahlen kann nun evaluiert werden, ob eine erweiterte analyse der pages sinnvoll ist.
ich bin gespannt auf die monatszahlen… und natürlich auch den daraus abgeleiteten anpassungen. denn darum gehts ja im ereporting. das messen allein bringt nichts. dazu aber bald noch mehr…