Checkout-Optimierung mit Hotjar anhand eines Fallbeispiels

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Der Checkout ist einer der wichtigste Bereich im Onlineshop, entscheidet sich schlussendlich dort, ob Kunden die Produkte kaufen, welche sie in den Warenkorb gelegt haben. Ein Bereich, der sich zu optimieren lohnt.

Anhand eines anonymisierten Kundenbeispiels zeigen wir auf, wie wir für die Optimierung des Checkouts vorgehen und geben einen Einblick in die Erkenntnisse.

Anonyme Kundenbeobachtung mittels Hotjar

Bevor fundierte Handlungsempfehlungen abgegeben werden können, gilt es, die Situation zu analysieren. Dafür stehen diverse Möglichkeiten zur Verfügung. Als Experten können wir selbst den Checkout durchlaufen und analysieren, welche potenziellen Stolpersteine es gibt. Auch gibt es die Möglichkeit, Usability-Tests mit Kunden durchzuführen oder sich auf Analytics-Daten abzustützen.

In diesem Fall haben wir uns für anonyme Kundenbeobachtungen entschieden. Dafür haben wir das Tool Hotjar eingesetzt. Damit lassen sich die Mausbewegungen oder die Fingerbewegungen am Smartphone aufzeichnen und geben so einen Einblick, was die Kund*innen im Checkout machen.

Schematische Darstellung eines Screenvideos – Quelle: hotjar.com

Die Wahl für das Vorgehen und Tool fiel daher, dass wir die realen Kunden in einer echten Situation und nicht unter Laborbedingungen beobachten wollten, um so herauszufinden, wo die Stolpersteine liegen. Zum anderen können wir die Beobachtungen so quantitativ abstützen und die Handlungsempfehlungen dadurch sinnvoll priorisieren.

Über eine Woche hinweg wurden die Kunden mittels Hotjar getrackt. Dadurch gibt es eine grosse Fülle an Material, genauer gesagt an Screen-Videos, welche im Anschluss geschaut und analysiert werden müssen. Hier ist es wertvoll, wenn der Onlineshop eine gute URL-Struktur hat, damit für die Analyse uninteressante Cases gefiltert werden können. In unserem Beispiel wären dies Kunden, welche auf die Dankes-Seite gelangt sind, denn dies bedeutet, dass sie einen Kauf abgeschlossen haben.

Die Erkenntnisse

Die Hotjar-Analyse hat einige interessante Erkenntnisse zu Tage gefördert, die ohne diese direkte Beobachtung des Kundenverhaltens im Checkout mutmasslich nie entdeckt worden wären. Wichtig ist bei der Interpretation der Beobachtungen immer, sich die Grenzen des Tools bewusst zu sein. So muss ein abrupter Abbruch des Kaufvorganges nicht bedeuten, dass etwas im Checkout nicht stimmt, vielleicht hat die Bahn oder der Bus auch seinen Zielort erreicht und deshalb wurde die Seite schnell geschlossen.

Ein kleiner Einblick in diese Findings:

  • Am oberen und unteren Rand des Checkouts gab es den «Jetzt kaufen»-Button. Wurde der obere Button gedrückt, so konnte der Kauf in den seltensten Fällen abgeschlossen werden. Grund dafür waren die AGB, welche zu diesem Zeitpunkt noch nicht angenommen waren, da sich diese im nicht-sichtbaren Bereich für die Kund*innen befand.
  • Nur bei einem Teil der Kundschaft ist per Default eine Zahlungsoption gewählt. Dadurch kommt es immer wieder zur Fehlermeldung, dass ohne gewählte Zahlungsoption nicht bezahlt werden kann. Das doofe dabei: Die Fehlermeldung erscheint im nicht-sichtbaren Bereich.
  • Gewählte Zahlungsoptionen sind plötzlich nicht mehr ausgewählt. Dies führt wiederum zur Fehlermeldung, dass ohne gewählte Zahlungsoption nicht bezahlt werden kann. Die Fehlermeldung wird jedoch im nicht-sichtbaren Bereich ausgegeben.
  • Obwohl kein Zahlungsmittel gewählt ist, können Kund*innen bezahlen. Dies da im Hintergrund ein Zahlungsmittel gewählt ist, dies jedoch falsch angezeigt wird.

Eine solche Checkout-Analyse mittels anonymer Kundenbeobachtungen ist aufschlussreich, aber auch aufwändig. Vor der Analyse ist das Kosten-Nutzen-Verhältnis abzuwägen. Grundsätzlich kann die anonymisierte Beobachtung genutzt werden, um konkrete Probleme in Prozessen zu identifizieren oder um bereits gut funktionierende Prozesse zu optimieren.



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