Gebruikersonderzoek via Google Analytics: 5 opties

Webanalytics is niet meer weg te denken uit internetland. Eigenlijk neem je jezelf als onderneming niet serieus als je de prestaties van je online-kanaal niet in de gaten houdt; helemaal als dit kanaal je primaire kanaal is.

Tekst: Kamil van Buuren

Gegevens uit je webanalytics pakket geven je onder meer inzicht in aantallen (unieke) bezoekers, conversie en bronnen van bezoek en daarmee in het succes van je online-kanaal. Maar cijfers blijven cijfers. Er blijven altijd wie-, waarom- en hoe-vragen over die alleen met aanvullend gebruikersonderzoek beantwoord kunnen worden. Maar wanneer is dan welk aanvullend onderzoek nodig? In dit artikel vindt u 5 concrete startpunten in Google Analytics* voor verdiepend gebruikersonderzoek.

1. In-Page Analytics
Neem bijvoorbeeld eens een kijkje bij je In-Page Analytics (te vinden onder Content).

Bron: Google Analytics blogspot. (Voor meer informatie zie dit filmpje van Google).

In-Page Analytics geeft je op een visuele manier inzicht in welk percentage van je bezoekers op welke link heeft geklikt. Als nou bijvoorbeeld blijkt dat je primaire call-for-action, waarvan je zeker wist dat hij door iedereen gezien en gebruikt zou worden, weinig gebruikt wordt, dan is dat een goede aanleiding om eens een A/B-test te doen.

Het is ook mogelijk om de data verder te segmenteren. Heb je bijvoorbeeld een internationale site, dan kan het interessant zijn de data per land op te splitsen en te analyseren. Zijn er verschillen tussen de percentages? Wellicht speelt de signaalkleur, die je in je primaire call-for-action gebruikt, in verschillende landen/culturen een andere rol. Ook hier zou een A/B-test uitkomst kunnen bieden.

Naast een A/B-test is het ook een goed idee om een usability test uit te voeren. Het voordeel daarbij is dat gebruikers je vertellen wat zij vinden en denken, terwijl het bij een A/B-test altijd weer een beetje gissen is. Jij probeert voor je gebruiker te bedenken wat hij wil en dan is het risico dat je ernaast zit relatief groot. In ieder geval groter dan wanneer de gebruiker jou zelf vertelt wat hij wenst en verwacht. Een usability test is overigens ook een prima beginpunt voor een A/B-test: op basis van de de informatie die gebruikers je in een usability test verstrekken kan je verschillende versies maken, die je dan weer kan A/B-testen.

2. Average time on page
Als je onder Content gaat naar Top content en dan (aflopend) sorteert op Average time on page: welke pagina's staan er dan bovenaan? Zijn dat pagina's waarvan je wilt dat bezoekers er veel tijd doorbrengen? Bijvoorbeeld pagina's met veel, kwalitatief goede content? Of staan daar pagina's waarvan je het toch vreemd vindt dat mensen er zo lang op bezig zijn? Kunnen ze misschien niet vinden wat ze zoeken?

Deze informatie kan, helemaal in combinatie met een hoog Exit-percentage, een goede aanleiding zijn om de desbetreffende onderdelen van je site aan een usability test te onderwerpen om te achterhalen wat er aan de hand is.

Op dezelfde manier kan je onder Top Landing Pages kijken naar de bounce-rate op deze pagina's. Is deze heel hoog op pagina's waarvan je dat liever niet zou zien, bijvoorbeeld op de landingspagina van de affiliate-campagne die onlangs gelanceerd is? Een usability test kan je helpen achter de oorzaak te komen en actie te ondernemen.

3. Funnel Visualization
Als je goals (doelen) hebt gedefinieerd in Google Analytics (lees hier hoe dat moet) dan vind je onder Goals de optie Funnel Visualization.

(bron: Analytics Ninja)

Deze visualisatie vertelt je op welke plaatsen mensen in het conversieproces afhaken. Is er een stap (of meerdere) met een veel hoger uitstappercentage dan de rest? Dan is ook hier een A/B-test op zijn plaats. Het kan ook een goed idee zijn een expert eens naar je conversieproces te laten kijken. Maar het beste middel - je voelt 'm waarschijnlijk al aankomen - is in dit geval ook een usability test. Hoewel experts heel ver kunnen komen, is het toch uiteindelijk alleen de gebruiker die kan aangeven wat hij wil, denkt en ervaart.

4. Top content
Inmiddels hebben we genoeg voorbeelden van aanknopingspunten voor usability tests. Een andere vorm van onderzoek is de (online-)enquête. Wanneer zou je die dan in kunnen zetten? Het onderdeel Top content kan een aanleiding zijn voor dit type onderzoek.

Als uit deze gegevens bijvoorbeeld blijkt dat de populairste pagina's enkele oude pagina's zijn, waarvan je zeker weet dat ze nu niet meer relevant zijn voor jouw doelgroep, dan betekent dat wellicht dat de doelgroep die jij op het oog hebt niet of nauwelijks op je site komt. Hoe kom je er dan achter wie er wel komen? Met een online-enquête krijg je inzicht in het profiel van je bezoekers en, desgewenst, hun waardering van het sitebezoek. Voorafgaand aan het bezoek vraag je ze wie ze zijn, wat ze verwachten en waarvoor ze komen. En achteraf vraag je ze of het was wat ze verwachtten en of ze gevonden hebben wat ze zochten.

Het voordeel van een online-enquête is dat het een kwantitatieve onderzoeksvorm is: de resultaten zijn vaak generaliseerbaar, terwijl dat bij de resultaten van kwalitatief onderzoek (zoals bijvoorbeeld een usability test) meestal niet het geval is. Een online-enquête wordt meestal toetsend ingezet om antwoord te krijgen op de vraag 'Ben ik goed bezig?' Als het antwoord 'Nee' is, heb je vervolgens kwalitatief onderzoek nodig om de vraag 'Hoe dan wel?' te beantwoorden.

5. Site Search
In Google Analytics biedt Site Search je de mogelijkheid inzicht te krijgen in het zoekgedrag van je bezoekers. Hoeveel bezoekers gebruiken de zoekfunctie? En waarop zoeken ze dan? (Zie hier hoe je Site Search moet configuren)

Als nou uit deze gegevens blijkt dat een groot aantal van je bezoekers zich tot je zoekmachine wendt, dan kan dat betekenen dat men er met de huidige navigatie niet uit komt. En als daarnaast ook blijkt dat de 'zoekers' slechter converteren dan de 'niet-zoekers', dan is dat iets om je zorgen over te maken. Maar hoe moet die navigatie dan wel in elkaar steken?

Hier biedt card sorting uitkomst. Dat is een onderzoeksvorm waarin je mensen een set met kaartjes geeft en ze vraagt die (hiërarchisch) te gaan ordenen in een voor hen logische volgorde. Dit soort onderzoek werd tot nu voornamelijk in focusgroepen gedaan. Maar inmiddels wordt het ook online uitgevoerd. Dat heeft twee voordelen:

• Respondenten beïnvloeden elkaar niet (dat kan ik een focusgroep wel het geval zijn)
• Je kan grote aantallen sorteringen verzamelen, waardoor je een kwantitatieve dataset krijgt die goed te generaliseren is. Kortom: je resultaten zijn statistisch goed verankerd.

Overigens kan deze onderzoeksvorm ook zonder een aanleiding uit Google Analytics waardevol zijn. Heb je bijvoorbeeld een webshop en is het lastig om de producten goed te categoriseren? Laat het je gebruikers doen. Zij zijn de enigen die je echt kunnen vertellen waar ze bepaalde content verwachten.

Conclusie
Google Analytics (of webanalytics in het algemeen) biedt onontbeerlijke gegevens om te meten hoe je online-kanaal presteert. Maar op het moment dat je ziet dat het op bepaalde plekken niet goed gaat, dan geven de cijfers geen antwoord. Het is dan zaak aanvullend gebruikersonderzoek te doen om te bepalen welke acties ondernomen moeten worden. Ik hoop hierboven wat inspiratie te hebben gegeven om eens goed naar de cijfers te kijken en te bepalen of er nog aanvullend onderzoek gedaan moet worden. Maar ik ben vast niet uitputtend geweest en ik word natuurlijk ook graag geïnspireerd. Wat zijn nog andere aanknopingspunten in de web analytics die een aanleiding kunnen zijn voor gebruikersonderzoek?

*Ik heb Google Analytics gekozen omdat het één van de beste en meest gebruikte gratis analytics pakketten is.

Dit artikel verscheen eerder op de site van Jungle Minds. Kamil van Buuren is daar werkzaam als marktanalist.