By submitting, you consent to our use of your data. Privacy Policy.
Kategorie
Geschäftsführung
Erstellt von
Beam.ai
Markieren Sie eine Howuku-Sitzungsaufzeichnung, bei der ein Besucher kurz vor dem Checkout Wut-Klicks (Rage Clicks) ausführt. So automatisieren Sie die Mustererkennung, die Teams derzeit noch durch das mühsame manuelle Anschauen einzelner Aufzeichnungen durchführen.
Muster-Flags bei Sitzungsaufzeichnungen
Howuku zeichnet vollständige Benutzersitzungen auf, einschließlich Klicks, Scrollen und Wutklicks (Rage Clicks), bei denen ein Besucher frustriert wiederholt auf dieselbe Stelle klickt. Ein Beam-Agent gleicht neue Aufzeichnungen mit dem vom Kunden genehmigten Muster ab, wie z. B. drei oder mehr Wutklicks in der Nähe eines Checkout-Buttons, und versieht die Sitzung mit einem Tag für das Produkt- oder CRO-Team sowie einem Link zur Aufzeichnung. Er erfasst, wie viele übereinstimmende Sitzungen in dem Zeitraum aufgetreten sind, damit das Team die Priorisierung nach Volumen vornehmen kann. Sitzungen mit unklarem Verhalten, das nicht eindeutig einem definierten Muster entspricht, bleiben ohne Tag, und ein Mitarbeiter kann weiterhin jede Aufzeichnung direkt in Howuku öffnen.
Schwellenwert-Warnungen bei Heatmaps
Howuku erstellt Heatmaps, die zeigen, wo Besucher auf einer Seite klicken, scrollen und verweilen. Ein Beam-Agent prüft die Heatmap-Daten anhand eines definierten Schwellenwerts, beispielsweise einer Handlungsaufforderung (Call to Action), die nach einer Seitenänderung unter eine genehmigte Klickrate fällt, und benachrichtigt das für diese Seite zuständige Team. Sofern die Regel es zulässt, wird basierend auf dem Bereitstellungs- oder CMS-Protokoll des Kontos auch erfasst, welche Seitenversion aktiv war, als der Rückgang begann. Rückgänge, die mit einer Änderung der Traffic-Quelle oder einer Datenlücke in der Heatmap zusammenfallen, werden an einen Mitarbeiter weitergeleitet, um dies auszuschließen, bevor es als Designproblem behandelt wird.
Berichterstattung über A/B-Testergebnisse
Howuku führt Split-Tests durch, bei denen Seitenvarianten verglichen werden, und zeichnet Besuche, Konversionen sowie die statistische Signifikanz für jede Variante auf. Ein Beam-Agent überprüft einen laufenden Test anhand des vom Kunden genehmigten Signifikanzschwellenwerts, z. B. fünfundneunzig Prozent Konfidenz bei einer Mindeststichprobengröße, und benachrichtigt den Verantwortlichen, sobald ein Test diesen Punkt erreicht, wobei die Gewinner-Variante vermerkt wird. Sofern die Berechtigungen es zulassen, kann der Agent auch einen Test markieren, der eine vereinbarte Frist überschritten hat, ohne Signifikanz zu erreichen. Tests mit einer Datenanomalie, wie z. B. einem plötzlichen Traffic-Anstieg bei einer Variante, werden zur Überprüfung an einen Mitarbeiter weitergeleitet, bevor ein Ergebnis als endgültig betrachtet wird.







