So bekommst du schnell genug Sitzungen für Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen

Hast du dich schon einmal gefragt, was die Leute genau machen, wenn sie deine Website besuchen? Welche Bilder sie anklicken, über welche Buttons sie mit der Maus fahren und welche Textstellen sie lesen? Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen geben dir diese Einblicke und liefern wertvolle Daten, mit denen du die UX deiner Website verbessern kannst.

Genau wie bei A/B-Tests oder beim Testen eines neuen Marktes brauchst du gerade genug Traffic, um statistisch relevante Daten zu gewinnen und gleichzeitig die Kosten im Blick zu behalten. So gehst du dabei vor:

Was sind Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen?

Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen sind eine großartige Möglichkeit, zu testen, wie echte Menschen mit deiner Website interagieren.

• Heatmaps erzeugen ein farbcodiertes Bild deiner Seite und zeigen, wo die Leute mit der Maus verweilt, geklickt und Zeit mit Lesen verbracht haben. Dafür werden die Interaktionen aller Besucher zusammengefasst. So bekommst du einen Eindruck davon, wie die Leute im Allgemeinen mit deiner Seite umgehen. Je „wärmer“ die Farbe des hervorgehobenen Bereichs, desto mehr Aufmerksamkeit hat er bekommen.
• Sitzungsaufzeichnungen zeigen dir, wie der Name schon sagt, ein Video davon, wie ein bestimmter, aber anonymer Nutzer mit deiner Seite interagiert hat. Damit kannst du Nutzerwege auf deiner Seite genau verfolgen, einschließlich Mausklicks, der Art, wie Nutzer Formulare ausfüllen oder dabei zögern, und wie weit sie nach unten scrollen.

Anhand dieser Informationen siehst du, womit die Leute auf deiner Website interagieren. Du kannst also testen, ob sie deine Call-to-Action-Buttons anklicken, deine Texte lesen und auf deiner Seite nach unten scrollen. Außerdem kannst du erkennen, ob sie beispielsweise ein statisches Bild anklicken und erwarten, dass etwas passiert, oder ob sie Abschnitte überspringen, und das Problem beheben.

Was kann ich damit testen?

Mit Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen kannst du jeden Aspekt deiner Seiten testen und reale Daten darüber sammeln, wie die Leute mit deinen Websites interagieren.

Angenommen, du möchtest die Farbwahl für deinen Call-to-Action-Button testen. Im Moment ist er rot, aber du fragst dich, ob Grün mehr Klicks bringen könnte. Zuerst richtest du dein Heatmap-Plugin ein und sammelst Daten zum aktuellen Zustand. Dann nimmst du die Änderung vor und vergleichst, wie sich dadurch die Interaktion mit dem getesteten Button verändert. Anschließend kannst du die wirkungsvollere Variante übernehmen.

Wenn du testen möchtest, wie gut deine Überschriften zum Weiterscrollen anregen, kann dir das Durchsehen einiger Sitzungsaufzeichnungen ebenfalls wertvolle Einblicke geben. Ein Vergleich einiger Sitzungen vor und nach der Änderung sollte zeigen, welche Version die Leute dazu gebracht hat, weiter unten auf der Seite weiterzulesen.

Außerdem könntest du Folgendes testen:

• Ob die Leute deine Bilder anklicken
• Wie die Leute mit deinen Formularen interagieren – zögern sie bei einem bestimmten Abschnitt oder verstehen sie deine Hinweise falsch?
• „Rage Clicks“ – klicken die Leute wiederholt auf etwas, was auf einen defekten Link, einen nicht reagierenden Button oder ein langsam ladendes Element hindeuten könnte?
• Aufmerksamkeitsbereiche – wo die Leute auf deiner Website verweilen und wo ihre Aufmerksamkeit nachlässt
• Interaktionen mit der Navigation – wie sich die Leute durch deine Seite bewegen und welche Bereiche sie überspringen

So bekommst du Traffic für deine Heatmap- und Sitzungsaufzeichnungs-Tests

Nachdem wir besprochen haben, was du testen kannst, schauen wir uns an, wie du deine Tests einrichtest und genug Traffic auf die Seite bringst, um ausreichend Daten für fundierte Entscheidungen zur UX zu gewinnen.

Natürlich könntest du das langfristig mit organischem Traffic machen. Problemstellen auf deinen Seiten zu finden, sollte aber Priorität haben, denn eine suboptimale Nutzererfahrung könnte potenzielle echte Kunden schon abschrecken, bevor sie auch nur in die Nähe deines Checkouts kommen.

Am schnellsten lässt sich Traffic meistens über bezahlte Anzeigen gewinnen. Deshalb schauen wir uns diesen Weg an.

Wie viel Traffic brauche ich für die Tests?

Es gibt keine pauschale Antwort darauf, wie viele Besuche du für eine Heatmap oder eine Sitzungsaufzeichnung brauchst – tatsächlich gilt: je mehr, desto besser. Allerdings musst du dabei die Akquisekosten, die Conversion-Rate, die Dauer deiner Tests und zahlreiche weitere Faktoren gegeneinander abwägen. Wir suchen nach Erkenntnissen, mit denen wir etwas anfangen können. Das bedeutet, relativ schnell Ergebnisse zu bekommen, ohne die statistische Aussagekraft zu opfern, indem wir unsere Entscheidungen auf Ausreißer und unvollständige Daten stützen.

Außerdem müssen wir überlegen, welche Elemente wir uns überhaupt ansehen. Für eine allgemeine Frage wie „Wie interagieren die Leute mit meiner Website?“ reichen vielleicht relativ wenige Besuche. Eine konkretere Frage braucht mehr. Wenn du zum Beispiel testen möchtest, wie wirkungsvoll ein bestimmter Button ist, brauchst du eine statistisch relevante Anzahl an Klicks auf genau diesen Button.

Dazu kommt ein entscheidender Vorbehalt: Zu wenige Sitzungen liefern unzuverlässige Informationen, weil sich einzelne Besucher unerwartet verhalten können. Idealerweise wollen wir 200+ Klicks auf das Element, das wir testen, wobei mehr Klicks mehr Sicherheit bieten. Die Gesamtzahl der Sitzungen kann also stark variieren, je nachdem, wie auffällig das getestete Element ist.

Wie viel Traffic brauche ich für eine Heatmap?

Heatmaps fassen das Verhalten aller Besucher in einer einfachen Grafik zusammen. Bereiche, die am meisten Aufmerksamkeit bekommen, erscheinen in „wärmeren“ Farben, weniger beachtete Bereiche in kühleren. Je mehr Sitzungen deine Website erhält, desto genauer werden deine Daten. Weil Zeit und Budget begrenzt sind, müssen wir allerdings eine Zahl ermitteln können, die uns relativ schnell ein angemessenes Maß an Sicherheit gibt.

Die Formel dafür könnte etwa so aussehen:

Benötigte Sitzungen = Angestrebte Klicks auf das Element ÷ Erwartete Klickrate des Elements

Die Klickrate ist hier der Anteil der Sitzungen, in denen das Element angeklickt wird (Klicks ÷ Sitzungen), als Dezimalzahl angegeben. Sie ist nicht die Klickrate deiner Anzeigen.

Mit dieser Formel können wir ermitteln, wie viel Traffic wir gewinnen müssen, um ein bestimmtes Element unserer Seite zu testen, etwa einen Button oder wie gut unsere Überschriften zum Weiterscrollen anregen. Als Faustregel gilt: Ein großes, auffälliges Schlüsselelement wie ein Call-to-Action-Button braucht für einen statistisch relevanten Test weniger Traffic als etwas Unauffälligeres, zum Beispiel eine Navigationsoption, die in der 3. Ebene eines Menüs versteckt ist.

Wenn wir beispielsweise 200 Klicks auf einen Call-to-Action-Button wollen, den etwa 5% der Besucher anklicken, brauchen wir 200 ÷ 0.05 = 4,000 Sitzungen. Eine Navigationsoption, die nur 0.5% der Besucher anklicken, würde 200 ÷ 0.005 = 40,000 Sitzungen benötigen, um dieselben 200 Klicks zu sammeln.

Fehlermarge

Wenn alle auf dein Zielelement gleich reagieren würden, wären Tests natürlich gar nicht nötig – es würde entweder funktionieren oder nicht. Deshalb müssen wir bei unseren Ergebnissen einen gewissen Spielraum einplanen, um Menschen zu berücksichtigen, die sich nicht so verhalten, wie wir es erwarten. Das gilt auch für Scrollmaps: Entweder scrollt jemand weit genug, um das Element zu sehen, oder nicht. Genau diese Ja-oder-Nein-Aufteilung misst die Formel.

Für jede Art von Heatmap verwenden wir die Formel:

Fehlermarge = Z × √(p × (1 − p) ÷ n)

Damit können wir unsere Fehlermarge als Dezimalzahl berechnen. Um sie als Prozentwert auszudrücken, multiplizierst du sie einfach mit 100. Z ist der Wert, der zum angestrebten Konfidenzniveau gehört: 1.96 entspricht dem branchenüblichen Konfidenzniveau von 95%. p ist unser Stichprobenanteil, also der Prozentsatz der Menschen, die mit dem Zielelement interagiert haben, als Dezimalzahl angegeben. Aus 40% wird also 0.4. n ist einfach unsere Stichprobengröße – je größer sie ist, desto genauer werden unsere endgültigen Ergebnisse.

Mit dieser Formel können wir unsere Ergebnisse mit einem ziemlich genauen Konfidenzniveau versehen.

Wenn zum Beispiel 40% von 300 Desktop-Sitzungen unsere Preistabelle erreichen, beträgt unsere Fehlermarge 1.96 × √(0.4 × 0.6 ÷ 300) = 0.055, also 5.5 Prozentpunkte in beide Richtungen. Anders gesagt: Der tatsächliche Wert liegt höchstwahrscheinlich irgendwo zwischen 34.5% und 45.5%.

Dieselbe Formel zeigt, was uns die 200 Klicks aus unserem früheren Beispiel bringen. Bei einem Button, der in 5% von 4,000 Sitzungen angeklickt wird, beträgt die Fehlermarge 1.96 × √(0.05 × 0.95 ÷ 4,000) = 0.007. Wir kennen die Klickrate des Buttons damit auf etwa 0.7 Prozentpunkte genau.

Wir können die Formel auch umstellen, um schon vor dem Start zu berechnen, wie viele Sitzungen wir brauchen:

Benötigte Sitzungen = Z² × p × (1 − p) ÷ (Fehlermarge)²

Wenn wir auf 5 Prozentpunkte genau wissen möchten, wie weit die Leute scrollen, und noch nicht wissen, welcher Anteil das Element erreicht, setzen wir für p den Wert 0.5 ein. Damit erhalten wir die größte und sicherste Zahl: 1.96² × 0.5 × 0.5 ÷ 0.05² = 385 Sitzungen. Für einen Button, den etwa 5% der Besucher anklicken, und bei dem 2 Prozentpunkte in beide Richtungen genau genug sind, brauchen wir 1.96² × 0.05 × 0.95 ÷ 0.02² = 457 Sitzungen.

Das sind deutlich weniger als die 4,000 Sitzungen, die für 200 Klicks nötig sind. Es lohnt sich also, vor dem Festlegen deines Traffic-Ziels zu entscheiden, wie genau deine Antwort wirklich sein muss. Denk daran, dass diese Zahlen für jeden Gerätetyp einzeln gelten, wie wir weiter unten sehen werden.

Wie viel Traffic brauchst du für Sitzungsaufzeichnungen?

Auch wenn du aus Sitzungsaufzeichnungen belastbare Schlüsse ziehen möchtest, gilt: je mehr, desto besser. Trotzdem müssen wir innerhalb eines bestimmten Zeitraums Ergebnisse erzielen, ohne unser gesamtes Marketingbudget für Tests auszugeben.

Außerdem ist wichtig, dass Sitzungsaufzeichnungen eher qualitative als quantitative Daten liefern. Wenn wir dieses Tool einsetzen, suchen wir meist nach Antworten auf Fragen wie „Warum schließen die Leute dieses Formular nicht ab?“. Das kann sich schon in überraschend wenigen Sitzungen zeigen.

Wir müssen auch berücksichtigen, dass nicht jede Sitzung ein gültiger Test dafür ist, wie die Leute mit unserer Website interagieren. Besuche vom eigenen Team, von Bots oder Crawlern sowie aus Quellen, die wir aus irgendeinem Grund ausschließen, müssen aus unseren Berechnungen herausgenommen werden. Außerdem müssen wir einplanen, dass nicht jeder überhaupt damit einverstanden ist, seine Sitzung aufzeichnen zu lassen.

Daraus ergibt sich:

Benötigter Traffic = Angestrebte Anzahl benötigter Aufzeichnungen ÷ (Ereignisrate × Aufzeichnungsrate × Anteil gültiger Sitzungen)

Die Ereignisrate ist hier der Anteil der Besuche, bei denen das Verhalten auftritt, das wir untersuchen möchten. Die Aufzeichnungsrate ist der Anteil der Besuche, die tatsächlich aufgezeichnet werden: der Anteil der Menschen, die einer Aufzeichnung zustimmen, multipliziert mit der Sampling-Rate deines Tools, falls es nicht jede Sitzung aufzeichnet. Der Anteil gültiger Sitzungen ist der Anteil der Aufzeichnungen, der übrig bleibt, nachdem wir unser eigenes Team, Bots und ausgeschlossene Quellen herausgefiltert haben. Alle drei Werte werden als Dezimalzahlen angegeben.

Um von der abstrakten Mathematik wegzukommen, nehmen wir ein konkretes Beispiel: Warum füllen die Leute dein Anmeldeformular für die Mailingliste nicht vollständig aus?

Angenommen, wir wollen etwa 15 gefilterte Sitzungen, die wir uns tatsächlich ansehen werden. Unsere angestrebte Anzahl an Aufzeichnungen ist damit 15. Nehmen wir an, dass 20% der Besucher anfangen, das Formular auszufüllen, es aber nicht absenden. Das ergibt unsere Ereignisrate als Dezimalzahl (0.2). Außerdem nehmen wir an, nur um die Rechnung einfach zu halten, dass 60% der Besucher einer Aufzeichnung zustimmen und unser Tool jede dieser Sitzungen aufzeichnet. Das ergibt eine Aufzeichnungsrate von 0.6. Und 90% dieser Aufzeichnungen sind noch gültig, nachdem wir unser eigenes Team und Bots entfernt haben. Der Anteil gültiger Sitzungen beträgt damit 0.9.

Das ergibt:

Benötigter Traffic = 15 ÷ (0.2 × 0.6 × 0.9) = 15 ÷ 0.108 = 139

Wir brauchen also etwa 139 Besuche, um unsere 15 Aufzeichnungen zum Ansehen zu bekommen.

Wenn dein Tool nur eine Stichprobe der Sitzungen aufzeichnet, fließt diese Sampling-Rate ebenfalls in die Aufzeichnungsrate ein. Bei einer Sampling-Rate von 10% sinkt die Aufzeichnungsrate auf 0.6 × 0.1 = 0.06, und wir bräuchten 15 ÷ (0.2 × 0.06 × 0.9) = 1,389 Besuche. Es lohnt sich also, die Aufzeichnungslimits deines Tools zu prüfen, bevor du dein Budget festlegst.

Warum 15? Wenn ein bestimmtes Problem in 20% der Aufzeichnungen von Menschen auftritt, die das Formular abbrechen, beträgt die Wahrscheinlichkeit, es mindestens einmal zu sehen:

Wahrscheinlichkeit, ein Problem zu sehen = 1 − (1 − Problemrate)ⁿ, wobei n die Anzahl der Aufzeichnungen ist, die wir uns ansehen

Bei 15 Aufzeichnungen ergibt das 1 − 0.8¹⁵ = 0.965, also eine Wahrscheinlichkeit von 96.5%, das Problem zu entdecken. Wenn das Problem nur in 10% der Aufzeichnungen auftritt, ergeben dieselben 15 Aufzeichnungen 1 − 0.9¹⁵ = 0.79. Es lohnt sich dann also, noch ein paar weitere anzusehen.

Auch das kann stark variieren, je nachdem, welche Frage du stellst. Ein Fehler, der 1% der Besucher betrifft, braucht für die Analyse viel mehr Traffic als etwas, das fast alle Besucher betrifft. Um einen solchen Fehler mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% auch nur einmal zu entdecken, bräuchten wir etwa 300 Aufzeichnungen (1 − 0.99³⁰⁰ = 0.95). Nach einem Fehler, den wir noch nicht gefunden haben, können wir nicht filtern. Die Ereignisrate ist deshalb 1, und das ergibt 300 ÷ (1 × 0.6 × 0.9) = etwa 556 Besuche.

Deinen Traffic gezielt ausrichten

Da wir mit bezahltem Traffic testen, haben wir über das Targeting unseres Werbenetzwerks viel Kontrolle darüber, wer unsere Sitzungen ausmacht.

SparkTraffic ist ein Werbenetzwerk, das echte Menschen über Display-, Native- und Pop-under-Platzierungen auf Partner-Publisher-Websites auf deine Seite bringt. Für jede Kampagne kannst du das Land, die Region oder die Stadt auswählen und festlegen, ob deine Anzeigen auf Desktop-Geräten, Mobilgeräten oder auf beiden erscheinen. So kannst du ein Gerätesegment deiner Heatmap mit gezieltem Website-Traffic füllen und aufhören, sobald du die mit den obigen Formeln berechnete Stichprobengröße erreicht hast.

Idealerweise sollte das deinem üblichen Targeting relativ nahekommen. Das heißt, du solltest dein gewohntes Geofencing, deine Interessen und so weiter anvisieren, damit du testen kannst, wie deine normale Zielgruppe auf deine Website reagiert. Es kann sich aber lohnen, das Targeting leicht zu lockern, um schnell mehr Klicks zu bekommen und zu testen, wie ein allgemeineres Publikum reagiert.

Wenn wir unser Targeting zu stark lockern, laufen wir Gefahr, am Ende sehr genaue Daten darüber zu haben, wie die falschen Leute mit unserer Seite interagieren.

Dein Werbebudget festlegen

Wir wollen in relativ kurzer Zeit eine angemessene Menge Traffic gewinnen. Deshalb möchtest du dein Budget vielleicht höher ansetzen als bei anderen Testarten. So solltest du genug Traffic und Conversions sammeln können, um belastbare Schlüsse zu ziehen. Allerdings besteht das Risiko, dass deine Tests dadurch unerschwinglich teuer werden.

Um zu hohe Ausgaben zu vermeiden, musst du deine Analytics genau im Blick behalten und die Kampagne stoppen, sobald du genug Traffic erreicht hast, damit deine Ergebnisse als zuverlässig gelten können. Berechne dein Ziel mit den Formeln oben. Sobald du das Ziel erreicht hast, stoppst du die Kampagne und analysierst die Ergebnisse.

So kannst du die Kosten gegen den Bedarf an statistisch relevanten Daten abwägen und deine Tests trotzdem relativ schnell durchführen.

Tests mit Desktop- und Mobilbesuchen

Wie die Leute mit Websites interagieren, unterscheidet sich stark je nach Gerätetyp, auf dem sie gerade surfen. Unsere Tests müssen diesen Verhaltensunterschied deshalb in ihren Ergebnissen berücksichtigen.

Heatmaps zeichnen Interaktionen auf. Einige davon sind bei Mobil- und Desktop-Besuchen ziemlich ähnlich, etwa Klicks und Tippen. Andere sind dagegen für den jeweiligen Gerätetyp einzigartig. Eine mobile Heatmap kann beispielsweise Verhaltensweisen wie das Vergrößern eines Bildes mit zwei Fingern berücksichtigen, für die es auf einem Laptop keine wirkliche Entsprechung gibt. Umgekehrt lässt sich das Verweilen des Mauszeigers auf dem Desktop oft als Hinweis darauf lesen, worauf sich jemand konzentriert. Auf Mobilgeräten gibt es dafür aber keine echte Entsprechung.

Außerdem kann es sein, dass ein Fehler, den du testen möchtest, in Desktop-Sitzungen auftritt, aber nicht auf Mobilgeräten, oder umgekehrt. Und vergessen wir nicht, dass sich das Layout deiner Seite zwischen den Gerätetypen erheblich verändern kann.

Das bedeutet, dass wir unsere Traffic-Quellen getrennt halten und unsere Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen je nach Gerät der Besucher als unterschiedliche Datensätze betrachten müssen. Du könntest den Traffic auch nach Browsern trennen, wenn du beispielsweise ein bestimmtes Problem mit Chrome oder Firefox feststellst.

Am einfachsten berücksichtigst du diese Unterschiede, indem du das Targeting deiner bezahlten Anzeigen so einstellst, dass sie nur Menschen mit einem bestimmten Gerätetyp gezeigt werden. Alternativ filterst du deine Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen im Dashboard der Plattform sorgfältig nach Gerätetyp, je nachdem, was du genau testen möchtest. Der Kostenunterschied kann groß sein. Wenn 60% deiner Besuche von Mobilgeräten kommen, musst du zum Sammeln der 385 Desktop-Sitzungen aus unserem Scroll-Beispiel 385 ÷ 0.4 = 963 Besuche kaufen. Bei reinem Desktop-Targeting brauchst du dagegen nur 385.

Häufige Probleme und wie du sie löst

Sitzungsaufzeichnungen und Heatmaps können dir eine enorme Menge an Details darüber liefern, wie die Leute mit deinen Webseiten interagieren. Sie sind aber nur so gut wie deine Einrichtung und Interpretation und anfällig für ein paar größere Probleme.

Probleme mit der Stichprobengröße

Zunächst besteht das Risiko, Schlüsse aus wenigen Ausreißern zu ziehen. Wenn du dir eine Heatmap ansiehst, bevor genug Menschen die Website besucht haben, oder eine Sitzungsaufzeichnung zufällig auswählst, könntest du aus einem einzelnen Besuch falsche Schlüsse ziehen, der nicht zu den Trends passt, die du eigentlich untersuchst. Egal, wie du deine UX gestaltest: Irgendjemand wird etwas schwierig oder verwirrend finden und damit ein Ausreißerbeispiel liefern.

Die Lösung ist einfach: Achte darauf, dass du nur aus Tests Schlüsse ziehst, die eine statistisch relevante Anzahl an Beispielen erreicht haben.

Probleme mit zu hohen Ausgaben

Das Gegenstück zu unserem letzten Problem, bei dem vor allem nicht genug Besuche für belastbare Schlüsse vorhanden waren, ist das Risiko, für zu viele Besuche zu bezahlen. Das macht deine Heatmaps zwar zuverlässiger, aber du musst immer ein Gleichgewicht zwischen Kosten und Ergebnissen finden. Seien wir ehrlich: Bezahlte Anzeigen sind teuer.

Um dieses Problem zu vermeiden, musst du deine Zahlen im Blick behalten und die Kampagne im richtigen Moment stoppen, damit auch die Kosten nicht weiter steigen. Lege zu Beginn eine klare Zielzahl an Conversions fest, die du untersuchen möchtest, und stoppe, sobald du dich ihr näherst.

Probleme durch Traffic-Quellen

„Bezahlte Anzeigen“ ist ein ziemlich schwammiger Begriff, der alles von klassischen Bannern über Suchanzeigen bis hin zu Pop-unders umfasst. Jede Art kann bei deinen Tests zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Gerade das letzte Beispiel kann bei der Sitzungsdauer besondere Probleme verursachen: Pop-unders öffnen sich, starten dabei die Sitzung und liegen dann „unter“ dem aktiven Tab. Dadurch verlängern sie deine Aufzeichnungen enorm und verzerren deine Heatmaps.

Die Lösung ist, UTM-Tags in die URLs einzubauen, die zu den einzelnen von dir genutzten Anzeigentypen gehören, um deine Tests zu unterstützen. So kannst du deine Ergebnisse nach Quelle aufteilen. Jeder Anzeigentyp wird getrennt erfasst, und du kannst diese Anomalien entsprechend berücksichtigen.

Probleme mit Einwilligung und Datenschutz

Wir leben in einer Welt, in der das Bewusstsein für Daten immer stärker wird und die Menschen ihre Privatsphäre ernst nehmen. Gesetze wie die DSGVO und die ePrivacy-Richtlinie der EU sowie verschiedene Entsprechungen weltweit werden immer verbreiteter und laufend verschärft. An den meisten Orten haben Menschen das Recht, der Verarbeitung ihrer Daten zu widersprechen, wenn sie das möchten.

Es gibt keine einfache Lösung für dieses Problem, außer beim ersten Besuch deiner Website über ein Banner um Einwilligung zu bitten und in deiner Datenschutzerklärung den Zweck der Datenerhebung zu erläutern. Dort solltest du auch erklären, wie du die Daten nutzen und vor Sicherheitsbedrohungen schützen möchtest. Letztlich gehören die Browserdaten den jeweiligen Menschen, und du bist rechtlich verpflichtet, sorgfältig damit umzugehen.

Fazit: Genug Traffic für aussagekräftige Tests gewinnen

Wenn du deine UX verbessern und den Leuten helfen möchtest, das Beste aus deiner Website herauszuholen, zeigen dir Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen, welche Stellen ihnen Schwierigkeiten machen und was genau wie vorgesehen funktioniert.

Natürlich möchtest du nicht riskieren, deine echten Kunden mit einer verbesserungsbedürftigen UX zu verärgern. Indem du für genug Traffic zum Testen deiner Seite bezahlst, ohne über das Ziel hinauszuschießen, kannst du dieses Problem umgehen. Wenn daraus echte Kunden werden, umso besser.

Versuche, die Kosten mit dem Sammeln ausreichender Daten für belastbare Entscheidungen in Einklang zu bringen. Widerstehe der Versuchung, zu viel in Ausreißer hineinzuinterpretieren, und achte darauf, dass du ein konkretes Problem untersuchst, statt den Leuten einfach nur beim Nutzen deiner Website über die Schulter zu schauen. Dann können Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen unschätzbar wertvolle Werkzeuge sein.