Nutzerverhalten agil mit einer Javascript-Zeile messen Tracking-Integration per Single Line of Code

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Der Online-Auftritt eines jeden Unternehmens ist eine zentrale Kunden-Schnittstelle. Umso wichtiger ist die Tracking-Integration, die sich per Single Line of Code realisieren lässt. Wie sieht eine entsprechende Umsetzung aus?

Ob Online-Shop, Internet-Portal oder Intranet: Für jede Art des digitalen Firmenauftritts empfiehlt es sich, die Usability der Webseiten auf einem dauerhaft hohen Niveau zu halten und die Nutzung der Prozesse durch die User besser nachvollziehen zu können. Die Erhebung von Nutzungsdaten zur Bewertung und Steuerung der Webseiten-Gestaltung ist deshalb unerlässlich.

Dieser Prozess der Datenerhebung lässt sich durch ein neuartiges Verfahren der Implementierung optimieren. Dadurch ist die Erhebung der Nutzungsdaten auf Websites besonders schnell und flexibel möglich. Zugleich wird die Datenerfassung innerhalb eines zentralen Tools gebündelt, modelliert und gesteuert.

Abgesehen von dem initialen Einfügen einer einzigen JavaScript-Codezeile sind keinerlei Anpassungen oder Wartungen des Trackings im Website-Code erforderlich, was eine Release-unabhängige Datenerhebung ermöglicht. Im Analysebereich kommen hierbei spezielle Tools zum Einsatz.

Was bedeutet „Single Line of Code“ und wie funktioniert das?

Hinter „Single Line of Code“ verbirgt sich ein grundsätzlich tool-unabhängiger Integrations-Ansatz des Trackings von Webseiten, Single-Page-Apps, Communitys und Intranets. Bei diesem Ansatz wird lediglich eine JavaScript-Codezeile in den Quelltext der Seite integriert. Diese Zeile Code ist fortan als dynamische Bibliothek zu verstehen, über die dann das in einem Tag-Management-Tool modellierte Tracking geladen wird und die Daten anschließend darüber bereitgestellt werden.

Dafür bieten einige Tools wie z. B. Mapp Intelligence neben dem Tracking auch eine Dashboard Engine für eine präzise Datenauswertung. Jede Tracking-Funktionalität lässt sich durch diesen Ansatz dezentral, ohne Anpassungen am Quelltext und ohne ein zusätzliches Release der Seite vornehmen, im Tag-Management-System modellieren und dessen Live-Gang steuern.

Was kann durch diesen Ansatz alles gemessen werden?

Durch diesen neuen Integrationsansatz lassen sich problemlos alle Aspekte der Webseiten-Nutzung messen und in einer einheitlichen Datenstruktur abbilden. Hierzu zählen unter anderem folgende Aspekte:

Seiten-Tracking

• das Messen der Anzahl von Seitenaufrufen: Wie oft wird meine Website aufgerufen?

• das Messen der Scroll-Tiefe eines Users auf allen Seiten: Wie weit scrollen die Besucher meiner Website? Werden Inhalte am Ende der Seite gesehen?

• das Messen der Anzahl von 404-Seitenaufrufen: Kam der Besucher von einer externen Zuführung oder über ein klickbares Element auf der Website auf die 404-Seite? Wo liegt die fehlerhafte URL, die auf diese 404-Seite weiterleitet?

Aktionstracking

• das Messen der Anzahl von Klicks auf Interaktionselemente (z. B. Teaser, Buttons, Images, Text-Elemente): Wie oft werden meine Onsite-Kampagnen geklickt? Wie werden meine Navigationselemente genutzt?

• das Messen der Interaktionen der User mit Formularfeldern in Formularstrecken: Hierbei kann eine Unterscheidung zwischen bearbeiteten, nicht ausgefüllten und fehlerproduzierenden Formularfeldern (Pflichtfelder, die beim falschen Ausfüllen einen Reload der Seite verursachen) erfolgen: Welche Formularfelder werden durch die User übersehen und schaden somit der Usability? Welche Formularfelder werden am häufigsten falsch ausgefüllt?

• Formularfeldbasierte Segmentierung der User: Wie viele Frauen oder Männer beginnen einen Prozess? Welche meiner Zielgruppen schließt einen Webseiten-Prozess am häufigsten bzw. am seltensten ab?

Suche-Tracking

• das Messen und Abbilden von internen Suchprozessen: Wie oft wird die Suchfunktion durch die User genutzt? Welche Suchphrasen werden am häufigsten genutzt? Welche Suchphrasen liefern keine Suchergebnisse?

Video-Tracking

• das Messen von Interaktionen mit Video-Inhalten: Welche Videos werden am häufigsten bis zum Ende geschaut? Welche Videos werden am häufigsten nach dem Start abgebrochen?

Prozess- und E-Commerce-Tracking

• das detailliere Messen von Website-Prozessen und Applikationen unterschiedlicher Komplexität (Logins, Kontaktanfragen, Registrierungen, Downloads, verschieden geartete Antragsstrecken): Wie oft werden meine Website-Prozesse begonnen und abgeschlossen? An welchen Stellen brechen die User am häufigsten ab?

• die Abbildung eines E-Commerce-Prozesses auf diversen Seitenstrecken, zur Segmentierung der User und monetarisierten Bewertung der Conversion-Rate, sowohl in E-Commerce- und nicht E-Commerce-Kontexten: Wieviel Umsatz habe ich durch ein bestimmtes Produkt generiert? Wie viele Newsletter-Anmeldungen und/oder Registrierungen konnte ich generieren und welchen monetären Gegenwert stellen diese für mein Unternehmen dar?

• das Messen und Unterscheiden von Fehlerseiten in Formularstrecken: Nach einer falschen Eingabe in ein Formularfeld kommt es zu einem Reload einer Formularseite. Diese Seite erhält einen separaten Identifier, der sie unterscheidbar zu der vorherigen (selben) Seite macht: Welche Seiten meiner Formularstrecke bzw. meines Warenkorb-Prozesses erschwert meinen Besuchern den Abschluss am meisten? Wie kann man den Prozess einfacher gestalten, um die Hürden für eine Conversion zu minimieren?

Datenschutz

• Steuerung datenschutzrelevanter Tracking-Elemente (z. B. Consent-Banner): Durch den Ansatz wird die Möglichkeit gegeben, schnell und release-unabhängig auf gesellschaftspolitische Änderungen und Einflüsse zu reagieren.

Welche Vorteile ergeben sich daraus?

Durch den „Single Line of Code Ansatz“ lässt sich eine überdurchschnittlich hohe Transparenz der Nutzung verschieden gearteter digitaler Kanäle herstellen und das schmaler, schneller und besser. Die im Tag Management System zentralisierte Bündelung der Tracking-Modellierung schafft eine zentral gesteuerte und einheitliche Datenstruktur, die unabhängig von etwaigen Anpassungen im Quellcode der Seite ist.

Mithilfe dieses Verfahrens bleiben die erhobenen Daten vergleichbar und das Risiko der Integration von heterogenen Trackingansätzen im Quellcode und den damit verbundenen Inkonsistenzen der Daten wird ausgeschlossen. Auf diese Weise wird eine valide Grundlage für die Interpretation der Daten und der daraus resultierenden Ableitung von Optimierungsmaßnahmen auf der Website geschaffen.

Daneben ergeben sich ebenso prozessuale Vorteile hinsichtlich der initialen Tracking-Integration sowie der Erweiterung eines bestehenden Trackings. So werden Entwickler-Ressourcen gespart. Diese müssen für das Thema Tracking nur noch eine einzige Zeile Code einplanen und integrieren. Dadurch werden Kommunikationswege zwischen der Entwicklung und dem Tracking-Team gespart und effizient gestaltet, sowie lange Wartezeiten der Umsetzung und des Bugfixings werden reduziert.

Zusätzlich wird der Prozess der Tracking-Integration und -Anpassung durch die Bündelung und einheitliche Verortung des Tracking-Themas bei den Tracking-Experten schmaler, schneller und weniger anfällig für etwaige Integrationsfehler, welche sich auf die Performance der Seite auswirken können.

Aufwändige Testverfahren des Trackings werden auf diesem Weg außerdem vermieden. Die Tests können direkt am Livesystem erfolgen. Zugleich benötigen Anpassungen und Bugfixings keine größeren Arbeitsschleifen und Abstimmungen zwischen Entwicklung und Tracking-Experten.

Insgesamt bildet der „Single Line of Code Ansatz“ eine agile Möglichkeit der Integration von Tracking-Erweiterungen. Diese können unabhängig von geltenden Release-Zyklen über ein bestehendes Tag Management System modelliert, getestet und sofort live gegeben werden.

Dr. Marco Krause ist Advanced Consultant Digital Intelligence und Rayk Richter ist Technical Consultant Digital Intelligence bei der T-Systems Multimedia Solutions GmbH.

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