Nutzerverhalten zu messen und zu wissen, woher die eigenen Kunden kommen, ist für den Unternehmenserfolg essenziell. Welche Fragen hierbei entscheidend sind und welche Tools bei der Antwort helfen, erfahren Sie in diesem Blogbeitrag.
Wann wird der User zum Kunden?
Customer Experience – kurz CX – steht für „Kundenerfahrung“, also die Wahrnehmung, Gefühle und Eindrücke, die Kund:innen bei der Interaktion mit einem Unternehmen oder einer Marke haben. Das schließt den Kaufprozess ein, aber natürlich auch den Kundenservice, ihre Begegnung mit der Website, den Social-Media-Kanälen und – klar – das Produkt selbst. Positive Erfahrungen führen dazu, dass die Kund:innen der Marke eher vertrauen, sie schätzen und vielleicht sogar weiterempfehlen.
Schlechte wiederum bedrohen in großer Zahl den Ruf und den Umsatz des Unternehmens. Die Messung der Customer Experience ist also unabdingbar, um nachzuvollziehen, welche Menschen man als Unternehmen anspricht, wie man ihnen begegnet, ihre Bedürfnisse erfüllt, wie und wann aus ihnen Kund:innen werden und welche davon langfristig am Angebot interessiert bleiben. Doch lässt sich CX „so richtig“ messen?
Wie misst man CX? – Fragen, Methoden, Tools
Bis zu den frühen 2000er Jahren versuchte man die Zufriedenheit seiner Kund:innen überwiegend aus Umfragen, Fragebögen und Kundenfeedback-Karten zu ermitteln. Das war oft ungenau, langsam und kostspielig. Heute stehen uns Webanalyse-Tools wie Google Analytics, Matomo und Piwik Pro zur Verfügung. Diese Programme messen sämtliche Interaktionen mit Websites. Und auch andere Instrumente sind für CX-Daten wertvoll. Gerade aber, weil sie alle sehr große Datenmengen in kürzester Zeit erfassen, ist es wichtig, ihnen die richtigen „Fragen“ zu stellen bzw. Befehle zu erteilen. Das sind Fragen wie:
Woher kommen die Besucherströme auf meiner Website?
Die Antwort darauf beginnt bei der Ableitung organischer oder bezahlter Klicks in Suchmaschinen wie Google sowie beim Erfassen direkter Seitenaufrufe – auch von Seiten aus sozialen Netzwerken.
Wie interagieren die Nutzer:innen auf der Website?
Hierbei werden Klickpfade, Absprungraten von Landingpages sowie Klickraten bestimmter Website-Elemente wie Formulare oder CTA-Buttons ausgewertet. Um die Konversionsrate zu berechnen, verfolgt man z. B. das Absenden von Kontaktformularen (B2B-Bereich) oder die Käufe eines Produkts (E-Commerce).
Aus welchen User:innen werden Kund:innen?
Eine der wichtigsten und spannendsten Fragen ist, wann und warum welche Nutzer:innen zu Kund:innen werden – „konvertieren“. Oder eben abspringen. Man spricht hier von der „Konversionsrate“. Durch Cookies lassen sich wiederkehrende Nutzer:innen identifizieren und die Häufigkeit ihrer Besuche vor einer Konversion ermitteln.
Bieten Unternehmen auf ihrer Website einen Kundenbereich mit Login, können sie außerdem ein User-ID-Tracking konfigurieren: Hier werden User:innen Kundennummern zugeteilt, über die sich ihre Aktivitäten direkt verfolgen lassen. Daraus gewonnene Daten sind für weitere Sales-Aktivitäten, E-Mail-Kampagnen usw. sehr wertvoll.
Wie verhalten sich Kund:innen? Was sind ihre Interessen und Bedürfnisse?
Bei komplexeren Fragestellungen kommen „klassische“ Webanalyse-Tools an ihre Grenzen – CRM-Systeme wie Salesforce, HubSpot oder Pipedrive sind dagegen in der Lage, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln – und nicht nur Online-Verhalten auszuwerten. So erlangen Unternehmen ein viel umfassenderes Bild von ihren Kund:innen.
All-in-One-Marketingplattformen wie HubSpot oder Microsoft Dynamics bieten sogar Online-Marketing-, Webanalyse- und CRM-Funktionen an einer Stelle und erlauben es damit, User über ihre gesamte Customer Journey hinweg zu beobachten.
Welche Elemente interessieren User:innen auf der Website, welche nicht?
Heatmap-Analyse-Tools wie Hotjar messen die Bewegung der Maus.
Welche Elemente führen am ehesten zu Conversions?
A/B-Testing-Tools wie Google Optimize testen, welche Darstellung von Website-Elemente (z.B. Aufbau der Landingpage, eines Formulars, einer Absatzstrecke) am besten ankommt. So können Entwickler und Designer Websites und Onlineshops zielführender gestalten.
Wie zufrieden sind Nutzer:innen mit der Website? Würden sie sie weiterempfehlen?
Hierzu eignen sich klassische Nutzerumfragen auf der Website und / oder die Ermittlung des Net Promoter Scores: Diese Kennzahl stellt die Zufriedenheit, Treue und Bindung im Verhältnis zwischen positiv und negativ eingestellten Nutzern dar. Tools wie Informizely oder Paperforms sind wiederum meist auch mit klassischen Webanalyse-Tools verknüpfbar. Dort kann man die erhobenen Daten weiterverwenden und -auswerten.
Vor der Tool-Nutzung: Die richtigen KPIs definieren
Wer Analyseinstrumente einsetzt, um den Erfolg einer Customer Experience zu evaluieren, muss zunächst geeignete Messwerte und Leistungskennzahlen (engl. KPIs) definieren – mit ihnen steht und fällt der Nutzen der Analyse. Klassische Kennzahlen des Marketings wären zum Beispiel:
Deutsche Begriffe: Kundenwert, Kundenertragswert
Englischer Begriff: Customer Lifetime Value (CLV)
Fragestellung / Definition: Wieviel Einnahmen bringen Einzelkund:innen einem Unternehmen innerhalb der Geschäftsbeziehung“?
Deutsche Begriffe: Kundenabwanderungsrate / -quote, Kündigerrate /-quote
Englischer Begriff: Customer Churn Rate
Fragestellung / Definition: Wie viele Kund:innen gehen im Verhältnis zur Gesamtkundenzahl innerhalb eines Betrachtungszeitraums verloren?
Deutsche Begriffe: Kundenbindungsrate
Englischer Begriff: Customer Retention Rate
Fragestellung / Definition: Wieviel Prozent der Kund:innen behält das Unternehmen über einen definierten Zeitraum?
Natürlich sind aber auch selbstständig definierte, branchenspezifische Messwerte sinnvoll. Auf Google Analytics lassen sich z. B. benutzerdefinierte Segmente und Zielgruppen erstellen. Das ist sehr nützlich, wenn man das Verhalten ganz bestimmter Nutzer- bzw. Kundengruppen auswerten und sie zum Beispiel in Retargeting-Kampagnen erneut ansprechen möchte.
Wichtig: Daten in ihrer Gesamtheit bewerten
Ein häufiges Problem bei der Auswertung von Nutzerverhalten ist das Vorliegen von Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen (Webanalyse-Tools, CRM-Systeme, E-Mail-Programmen, Onlinemarketing- und Werbeplattformen wie Facebook Ads oder LinkedIn Ads usw.).
Um eine CX wirklich zu verstehen, ist deshalb ein zentrales Reporting wichtig: Es hilft, die Kanäle zu ermitteln, über die potenzielle Kund:innen tatsächlich interagieren und konvertieren.
Besonders empfehlen sich außerdem Datenvisualisierungs-Tools wie Google Looker Studio (früher: Google Data Studio), Power BI von Microsoft oder Tableau von Salesforce. Ebenso hilfreich ist es, ein Data Warehouse als zentralen Aufbewahrungsort aller CX-relevanten Daten zu nutzen.
Beispiel für Visualisierung eines Conversion-Funnels der Customer Journey (in Google Looker Studio)
Fazit: CX in Zahlen und Fakten bringen – keine leichte Aufgabe
CX zu verstehen, ist ein zentraler Bestandteil des modernen Marketings und Voraussetzung für den Unternehmenserfolg. Erst konkrete Messungen erlauben es, die Kundenkommunikation zu verbessern, Onlinemarketing-Kampagnen, Landingpages, Seitennavigation, Absatzstrecken, und Formulare anzupassen oder auch Sales-Aktivitäten auf Basis von Kundendaten zu setzen.
Dass es sich hierbei um eine komplexe Angelegenheit handelt, liegt in der Natur der Sache. Erfahrungen bleiben subjektiv und nicht immer vorhersehbar, gar steuerbar, es gibt eine Vielzahl von Aktivitäten und viele unterschiedliche Informationswerte.
Umso hilfreicher ist es wiederum, gute Tools zu nutzen und abteilungsübergreifend an der Kundenzufriedenheit zu arbeiten. Sind Sie selbst Unternehmer:in, versuchen Sie, die „richtigen“ Nutzer:innen auf Ihre Seite(n) zu ziehen – diejenigen, die überhaupt das Potenzial haben, Kunde zu werden. Haben Sie sie dann erst einmal gewonnen, gilt es, sie immer wieder zur Interaktion mit Ihrem Unternehmen anzuregen und dabei zufriedenzustellen.
