Eine hohe Absprungrate ist nicht immer schlecht – Welche Kennzahlen im Jahr 2025 zu verfolgen sind

Das Verständnis und die Optimierung der Benutzererfahrung (UX) sind für den Erfolg von entscheidender Bedeutung. Herkömmliche Kennzahlen wie Absprungraten und Seitenaufrufe erfassen die Nuancen der Benutzerinteraktionen oft nicht. Stattdessen kann die Konzentration auf spezifische UX-Kennzahlen wie die Task Completion Rate (TCR), den Customer Effort Score (CES) und Frustration Signals tiefere Einblicke in die Benutzerzufriedenheit und die Plattformeffizienz liefern.

Warum traditionelle UX-Metriken immer weniger zuverlässig sind

Die Absprungrate und die Sitzungsdauer waren einst wichtige UX- und SEO-Kennzahlen, gelten aber heute als zu vage oder unzuverlässig.

Bounce Rate sagt nicht alles

Eine hohe Absprungrate ist nicht immer ein negativer Indikator. Je nach Zweck der Seite kann es sein, dass Benutzer finden, was sie suchen, und dann die Seite wieder verlassen. Dies kann ein Zeichen für Erfolg sein und darauf hindeuten, dass die Seite benutzerfreundlich ist. Beispielsweise kann ein Blog-Beitrag, der eine Frage sofort beantwortet, oder eine FAQ-Seite natürlich eine hohe Absprungrate aufweisen, da Benutzer ihre Antworten erhalten und die Seite wieder verlassen. Bounce-Raten variieren je nach Seitentyp und Benutzerabsicht.

Außerdem werden bei der Absprungrate häufig Benutzerinteraktionen ignoriert. Ein Besucher kann sich ein Video ansehen, durch Inhalte scrollen oder auf verschiedene Weise mit der Seite interagieren, aber wenn er nicht auf eine andere Seite klickt, wird dies immer noch als „Absprung“ gewertet.

Andererseits sollten wir weiterhin auf die Absprungraten auf Seiten achten, die darauf ausgerichtet sind, Conversions zu generieren. Dies sind die Seiten, die dazu dienen, Anmeldungen, Käufe oder Downloads zu generieren. Eine hohe Absprungrate auf diesen Seitentypen deutet darauf hin, dass sie möglicherweise nicht überzeugend genug sind und verbessert werden müssen.

Sitzungsdauer kann irreführend sein

Eine längere Sitzung bedeutet nicht immer eine bessere Erfahrung. Wenn ein Benutzer beispielsweise zu viel Zeit auf einer Checkout-Seite verbringt, deutet dies eher auf Verwirrung als auf Engagement hin. Andererseits könnte eine kurze Sitzung auf eine effiziente Erledigung der Aufgabe hindeuten, was eine gute Sache ist.

Viele Analysetools, darunter Google Analytics oder Matomo verfolgen nicht die letzte Seite, die ein Benutzer direkt besucht, es sei denn, ein Benutzer führt eine weitere verfolgte Aktion aus. Außerdem kann die Sitzungsdauer als kürzer als die Zeit auf einer bestimmten Seite gemeldet werden, was die Herausforderungen bei der genauen Messung des Engagements aufzeigt und zu einem Missverständnis der Kennzahlen führt.

Eine kurze Sitzungsdauer kann ein stärkerer Indikator für ein Problem sein, insbesondere bei Seiten, die die Benutzer länger beschäftigen sollen (z. B. Kurs- oder Produktseiten). Wenn Benutzer die Seite zu schnell verlassen, ohne mit dem Inhalt zu interagieren (z. B. lesen, ansehen oder anklicken), könnte dies auf Probleme mit der Qualität des Inhalts oder der Benutzererfahrung hinweisen.

Die Absprungrate und die Sitzungsdauer sind zwar wichtige Kennzahlen, sollten aber im Kontext des Ziels der Seite interpretiert werden. Wenn man die Art der Seite und die beabsichtigte Interaktion der Benutzer versteht, kann man diese Kennzahlen genau verfolgen und melden.

Was sollten wir unserem Messmetriksatz hinzufügen?

Verlassen Sie sich nicht ausschließlich auf die Absprungrate und die Sitzungsdauer, sondern verwenden Sie besser umsetzbare UX-Metriken wie:

1. Aufgabenerfüllungsrate (TCR)

TCR misst den Prozentsatz der Benutzer, die eine bestimmte Aufgabe auf der Plattform abschließen, z. B. eine Stelle ausschreiben oder eine Bewerbung einreichen. Ein hoher TCR-Wert zeigt an, dass Benutzer ihre Ziele effizient erreichen können, was auf eine benutzerfreundliche Oberfläche und ein intuitives Design hindeutet. Dies steht im Einklang mit dem HEART -Framework von Google, das die Messung des Aufgabenerfolgs als wichtige UX-Metrik hervorhebt.

Messstrategien:

• Benutzertests: Führen Sie Usability-Tests durch, bei denen die Teilnehmer gebeten werden, Aufgaben zu erledigen, während Beobachter die Erfolgsquoten und mögliche Hindernisse notieren.
• Analytics-Tracking: Implementieren Sie eine Ereignisverfolgung, um die Durchführung wichtiger Maßnahmen zu überwachen und so Schwachstellen zu identifizieren.
• A/B-Tests: Experimentieren Sie mit verschiedenen Designelementen, um ihre Auswirkungen auf die Erledigung von Aufgaben zu ermitteln.

Formel: 

Aufgabenerfüllungsrate = (Gesamtzahl der Aufgaben – Anzahl der erledigten Aufgaben) × 100

Beispiel: Wenn 200 Benutzer den Bewerbungsprozess begonnen und 180 ihn abgeschlossen haben, liegt die TCR bei 90 %.

2. Kundenaufwand (CES)

CES bewertet die Benutzerfreundlichkeit der Plattform, die in der Regel durch Umfragen nach der Interaktion gemessen wird. Ein niedrigerer Wert für den Aufwand korreliert mit einer höheren Benutzerzufriedenheit und -loyalität, da Benutzer Plattformen bevorzugen, die einfach zu navigieren sind und nur minimalen Aufwand erfordern, um ihre Ziele zu erreichen. Es ist wichtig, die Logik hinter CESzu verstehen, zu wissen, wie es gemessen wird, und welche Art von Fragen für Umfragen verwendet werden sollten. 

Messstrategien:

• Umfragen nach der Interaktion: Stellen Sie den Benutzern nach Abschluss einer Aufgabe eine Umfragefrage wie z. B. „Auf einer Skala von 1 bis 7, wie einfach war es, Ihre Aufgabe heute zu erledigen?“
• Eingebettete Feedback-Tools: Verwenden Sie Feedback-Widgets, mit denen Benutzer ihre Erfahrungen in Echtzeit bewerten können.
• Analyse von Support-Tickets: Überwachen Sie die Häufigkeit und Art der Supportanfragen, um Bereiche zu identifizieren, in denen Benutzer möglicherweise auf Schwierigkeiten stoßen.

Formel: 

Customer Effort Score = Summe aller Umfragebeantwortungen/Gesamtzahl der Beantwortungen

Beispiel: Wenn die Gesamtpunktzahl aus 100 Umfragebeantwortungen 550 beträgt, liegt der CES bei 5,5, was auf eine relativ einfache Benutzererfahrung hinweist.

Umfragen sollten jedoch nicht das einzige Messinstrument sein. Sie liefern zwar wertvolle qualitative Erkenntnisse, können aber manchmal voreingenommen oder ungenau sein, wenn sich die Benutzer nicht an Details erinnern oder die Antworten überstürzt abgegeben werden. Der beste Ansatz besteht darin, Umfragen mit Verhaltensanalysen zu kombinieren. Heatmaps, Rage-Clicks, Sitzungsaufzeichnungen und Support-Ticket-Analysen können dabei helfen, die Umfrageantworten mit dem tatsächlichen Benutzerverhalten abzugleichen und so ein vollständigeres und genaueres Bild der UX-Effektivität zu erhalten.

3. Signale der Frustration

Indikatoren wie schnelles, wiederholtes Klicken (Wutklicks), unregelmäßiges Scrollen oder abrupte Navigation deuten auf Frustration beim Benutzer hin. Die Identifizierung von Frustration signalisiert, hilft bei der Ermittlung problematischer Bereiche innerhalb der Plattform, die die Benutzerzufriedenheit beeinträchtigen und zu einer erhöhten Abbruchrate führen können.

Messstrategien:

• Verhaltensanalyse-Tools: Verwenden Sie Tools wie Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen, um Benutzerinteraktionen zu beobachten und Muster zu erkennen, die auf Frustration hindeuten.
• Erkennung von Wutausbrüchen: Überwachen Sie, ob Benutzer schnell auf ein nicht reagierendes Element klicken, was auf potenzielle Probleme hindeutet.
• Formularanalyse: Analysieren Sie Formularinteraktionen, um Felder zu erkennen, bei denen Benutzer häufig zögern oder den Vorgang abbrechen.

Beispiel: Eine hohe Anzahl von Wutklicks auf eine Schaltfläche „Senden“ kann darauf hinweisen, dass die Schaltfläche nicht reagiert oder der Sendevorgang unklar ist, was eine Überprüfung des Designs erforderlich macht.

4. Einsatzzeit

Die Interaktionszeit bezieht sich auf die Zeit, die ein Benutzer aktiv mit der Interaktion mit Inhalten verbringt – Scrollen, Klicken, Ansehen von Videos und Interaktion mit Elementen auf der Seite. Im Gegensatz zur Sitzungsdauer, die Leerlaufzeiten beinhalten oder aufgrund fehlender Folgeaktionen falsch gemeldet werden kann, bietet die Interaktionszeit ein genaueres Bild davon, wie stark sich Benutzer mit Ihren Inhalten beschäftigen.

Diese Kennzahl ist besonders wertvoll für inhaltslastige Seiten wie Blog-Artikel, Kursmodule oder Produktbeschreibungen, bei denen die passive Zeit nicht ausreicht, um die Effektivität zu bewerten. Eine hohe Interaktionszeit signalisiert Interesse und Interaktion, was mit der Relevanz der Inhalte und der allgemeinen Benutzerfreundlichkeit der Plattform korrelieren kann.

Messstrategien:

• Ereignisverfolgung: Richten Sie eine Nachverfolgung für aussagekräftige Interaktionen wie Bildlauftiefe, Schaltflächenklicks, Video-Starts/Abschlüsse und interaktive Elemente wie Registerkarten oder Karussells ein.
• GA4-Engagement-Metriken: Google Analytics 4: „Engaged Sessions“ (engagierte Sitzungen), wobei eine Sitzung als engagiert gilt, wenn sie 10 Sekunden oder länger dauert, ein Konversionsereignis aufweist oder 2+ Seitenaufrufe oder Bildschirmansichten umfasst.
• Verweildauer auf der Seite mit Interaktionsfiltern: Berechnen Sie die Zeit auf der Seite, während Sie inaktive Benutzer mithilfe von Tools wie Matomo oder benutzerdefinierten JavaScript-Triggern herausfiltern.

Formel: 

Einsatzzeit = Zeit, die mit aktiver Interaktion auf der Seite verbracht wurde (ohne Leerlaufzeit)

Beispiel: Ein Benutzer liest einen Blog-Beitrag, scrollt 75 % der Seite durch, klickt auf einen Call-to-Action und schaut sich ein eingebettetes Video 90 Sekunden lang an. Die gesamte Interaktionszeit für diese Sitzung kann mit 3 Minuten berechnet werden, auch wenn die gesamte Sitzung länger gedauert hat oder nach dieser Seite beendet wurde.

Implementierung dieser Metriken

Im Rahmen unseres Engagements, unseren Kunden eine verbesserte Berichterstattung und Transparenz zu bieten, beginnen wir mit der Implementierung einer fortschrittlichen UX-Metrikverfolgung. Durch die Nutzung datengestützter Erkenntnisse wollen wir die Benutzerfreundlichkeit der Plattform verbessern, Arbeitsabläufe optimieren und ein nahtloses Erlebnis für Kunden und Endbenutzer gewährleisten. Diese neuen Tracking-Initiativen werden verwertbare Erkenntnisse über das Nutzerverhalten liefern und uns dabei helfen, fundierte Verbesserungen vorzunehmen und unseren Kunden einen messbaren Mehrwert zu bieten.

Um diese Überwachung zu erreichen, müssen wir unser Berichtssystem verfeinern und zusätzliche Überwachungsplattformen einführen, darunter:

• Analyseplattformen integrieren: Verwenden Sie umfassende Analysetools, um das Benutzerverhalten zu verfolgen:
  • Google Analytics 4 (GA4): Verfolgt ereignisbasierte Interaktionen und Benutzerpfade.
  • Hotjar & Crazy Egg: Bietet Heatmaps, Sitzungsaufzeichnungen und Tools für das Nutzerfeedback.
  • Microsoft Clarity: Er bietet kostenlose Sitzungsaufzeichnungen und Heatmap-Einblicke an.
• Führen Sie regelmäßig Nutzerstudien durch: Führen Sie kontinuierliche Benutzertests und Feedback-Erhebungen durch:
  • Benutzertests: Erleichtert Echtzeit-Usability-Tests mit ausgewählten Teilnehmern.
  • Maze & Lookback: Unterstützt die Durchführung von Usability-Tests aus der Ferne und eingehende Benutzerforschung.
  • Survicate & Qualtrics: Hilft bei der Erfassung von Nutzermeinungen und Feedback durch Umfragen.
• Iterieren auf der Grundlage von Erkenntnissen: Verwenden Sie die gesammelten Daten, um das Design und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern:
  • A/B-Test-Tools (Google Optimize, VWO, Optimizely): Ermöglicht das Testen verschiedener UI-Elemente, um die Konversionsrate zu verbessern.
  • FullStory: Bietet Verhaltensanalysen, Frustrationsverfolgung und Journey Mapping.
  • SessionCam: Bietet automatisierte Einblicke in die Schmerzpunkte der Benutzer für iterative Verbesserungen.

Durch die Priorisierung dieser UX-Metriken und die Nutzung der entsprechenden Tools können wir intuitivere Plattformen schaffen, die zu einer höheren Benutzerzufriedenheit, höheren Bindungsraten und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt führen.

Weitere Informationsquellen:

• Google Support Analytics Thread
• Github/Matomo