Filtern von Sitzungsdaten
Um zu erfahren, wie Sitzungsfilter funktionieren, schauen Sie sich Wie filtere ich Sitzungsdaten? an.
In diesem Artikel werden Beispiele dafür geteilt, wann Sie bestimmte Heatmap-Sitzungsfilter verwenden könnten und wie Sie sie implementieren können.
Welche Filter kann ich auf einer Heatmap verwenden?
Im Observe Basic-Tarif können Aufnahmen nur nach Datum oder Pfad/URL gefiltert werden
Der Observe Basic-Tarif ermöglicht das Filtern von Aufnahmen nach Datum oder Pfad/URL. Zusätzliche Filter sind in unseren kostenpflichtigen Observe-Tarifen verfügbar, über die Sie mehr auf der Hotjar-Preisseite erfahren können.
Im Observe Basic-Tarif können Aufnahmen nur nach Datum gefiltert werden
Der Observe Basic-Tarif erlaubt nur das Filtern von Aufnahmen nach Datum. Zusätzliche Filter sind in unseren kostenpflichtigen Observe-Tarifen verfügbar, über die Sie mehr auf der Hotjar-Preisseite erfahren können.
Hier listen wir die verfügbaren Filter zum Segmentieren von Sitzungsdaten in Heatmaps auf.
Zusätzlich können Sie Heatmaps nach Datum filtern. Unsere Datumsbereiche umfassen relative Bereiche und eine benutzerdefinierte Datumsbereichsoption, die nützlich sind, wenn Sie Heatmap-Daten vor und nach Änderungen auf Ihrer Webseite vergleichen möchten.
Sie können Filter mit Ihren Heatmaps speichern
Beim Speichern einer Heatmap werden alle angewendeten Filter oder Datumsbereiche gespeichert, sodass Sie sich besser auf bestimmte Benutzer konzentrieren können.
Anwendungsfälle für das Filtern von Heatmaps
Das Filtern, um zu vergleichen, wie verschiedene Benutzergruppen mit bestimmten Bereichen Ihres Produkts interagieren, kann Ihnen helfen, neue Möglichkeiten zu entdecken oder bestehende Annahmen zu validieren. Im Folgenden finden Sie einige vorgeschlagene Anwendungsfälle für das Anwenden von Filtern auf Heatmaps.
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Vergleichen Sie neue vs. wiederkehrende Benutzer
Es ist möglich, Heatmap-Daten für eine Seite zwischen neuen und wiederkehrenden Benutzern zu vergleichen, um zu sehen, wie Erstnutzer mit Ihrem Produkt interagieren. Zum Beispiel können Sie neue und wiederkehrende Besucher Ihrer Homepage vergleichen, um ein spezifisches Erlebnis für jedes Publikum zu schaffen. Sie könnten in Betracht ziehen, ob wiederkehrende Benutzer Ihre Anmelde-Schaltfläche leicht genug finden.
Filtern nach:
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Verwenden Sie Standort und Technologie, um Besuchertrends zu analysieren und Probleme zu beheben
Erhalten Sie ein klareres Bild vom Nutzerverhalten basierend auf deren Land, Gerät, Browser und Betriebssystem.
Filtern nach:
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Konzentrieren Sie sich auf Benutzer, die Ihr Produkt auf einer bestimmten Seite betreten und verlassen
Erhalten Sie ein besseres Verständnis von Benutzern, die Ihr Produkt auf einer bestimmten Seite betreten und dann ohne Besuch anderer Seiten verlassen. Filtern Sie nach Benutzern, die sowohl auf der Seite gelandet sind als auch das Produkt auf derselben Seite verlassen haben, um mehr darüber zu erfahren, warum sie gehen.
Filtern nach:
- Einstiegsseite: https://beispiel.com/
- Ausstiegsseite: https://beispiel.com/
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Vergleichen Sie A/B-Testvarianten
Vergleichen Sie Heatmap-Daten für Seiten, auf denen Sie einen A/B-Test durchführen, und finden Sie heraus, welche besser abschneidet. Mit unserer Events API können Sie jedes Mal, wenn ein Benutzer eine bestimmte Seitenvariante während eines A/B-Tests lädt, ein Ereignis an Hotjar senden. Anschließend können Sie nach jeder Variante filtern, um zu sehen, wie Benutzer mit jeder Seite interagieren.
Ereignis für Varianten einrichten für:
- Variant: AB_checkout_Dec21_variant
- Kontrolle: AB_checkout_Dec21_control
Filtern nach:
- Ereignis: AB_checkout_Dec21_variant und AB_checkout_Dec21_control
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Vergleichen Sie Benutzer, die einen Kauf getätigt haben, mit denen, die keinen Kauf getätigt haben
Der Vergleich des Verhaltens dieser Benutzergruppen kann Erkenntnisse aufdecken, die dazu beitragen können, die Konvertierung zu verbessern. Dazu müssen Sie Benutzerattribute in Hotjar einrichten, damit Sie nach Benutzern filtern können, die einen Kauf getätigt haben und die keinen Kauf getätigt haben.
Einrichten von Benutzerattributen für:
- Benutzer, die einen Kauf getätigt haben: made_a_purchase = true
- Benutzer, die keinen Kauf getätigt haben: made_a_purchase = false
Filtern nach:
- Einstiegsseite: https://beispiel.com/checkout
- Ausstiegsseite: https://beispiel.com/checkout
- Benutzerattribut: made_a_purchase = true. Vergleichen Sie dies mit made_a_purchase = false
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Führen Sie einen A/B-Test durch, indem Sie zwei Versionen der Kassenseite vergleichen
Indem Sie das Verhalten zwischen Benutzern vergleichen, die einen Kauf getätigt haben, und denen, die dies nicht getan haben, haben Sie möglicherweise Bereiche zur Optimierung identifiziert. Es ist ratsam, einen A/B-Test durchzuführen, um zu validieren, ob die Änderungen, die Sie an der Kasse vorgenommen haben, zu mehr Konvertierungen führen. Fügen Sie einen Feedback-Filter hinzu, um das Sentiment rund um die Seite besser zu verstehen. Hier kombinieren wir die Ereignisse und Benutzerattribute, die wir in den obigen Beispielen eingerichtet haben:
Filtern nach:
- Ereignis: AB_checkout_Dec21_variant und AB_checkout_Dec21_control
- Benutzerattribut: made_a_purchase = true. Vergleichen Sie dies mit made_a_purchase = false
- Feedback: Benutzer, die positives vs. negatives Feedback gegeben haben
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Sehen Sie, wo Benutzer während der Kassenflussvariationen frustriert sind
Indem Sie sich auf Benutzer konzentrieren, die es bis zur Kassenseite geschafft haben, aber ihren Kauf nicht abgeschlossen haben, können Sie feststellen, ob ein Teil des Prozesses Reibung verursacht. Das Anzeigen von Wutklicks kann Ihnen helfen zu verstehen, wo Benutzer während des Kassenflusses frustriert sind, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu wissen, wie Sie eine Seite neu gestalten können, um Konvertierungen zu steigern.
Filtern nach:
- Ereignis: AB_checkout_Dec21_variant oder AB_checkout_Dec21_control
- Benutzerattribut: made_a_purchase = false
- Wutklick: Seiten-URL ist https://beispiel.com/checkout
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Konzentrieren Sie sich auf Benutzer, die eine Zielseite aus einer bestimmten bezahlten Kampagne anzeigen
Die Verwendung des Filters Traffic-Kanal, in Kombination mit der Engagement-Zonenkarte, kann Ihnen helfen zu verstehen, wie bestimmte Benutzer mit Ihrer Seite interagieren, damit Sie Anpassungen vornehmen können. Sie können beispielsweise sehen, ob Benutzer aus einer bezahlten Kampagne weit genug nach unten scrollen, um Ihre Handlungsaufforderungstaste zu sehen, oder ob ein anderer Bereich mehr als erwartet erhält.
Filtern nach:
- Traffic-Kanal: Kampagnenname enthält "beispiel_kampagne"
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