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„Das ist ein Game-Changer!“
Hat es bei Ihnen auch diesen Entdeckergeist hervorgerufen, als Sie Heatmaps und ihre Fähigkeit, Datensätze visuell darzustellen, kennengelernt haben? Mit Heatmaps können Sie Ihre Datenanalyse verbessern, indem Sie visuelle Insights erhalten, die es Ihnen ermöglichen, Muster und Trends in Ihrem Datensatz schnell zu erkennen und fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Nun, die Stärken von Heatmaps zu erkennen ist eine Sache, sie richtig zu interpretieren, um wichtige Insights zu gewinnen, eine andere. Dieser Leitfaden hilft Ihnen beim Lesen und Interpretieren verschiedener Arten von Heatmaps. Legen wir los!
Die Basics: Wie liest man eine Heatmap?
Das Lesen einer Heatmap ist unkompliziert, da sie eine Farbskala verwendet, um Werte im Datensatz darzustellen. Typischerweise stehen leuchtende Farben wie Rot und Orange für hohe Werte, während kühlere Farben wie Blau und Grün niedrige Werte anzeigen. In der folgenden Website-Heatmap heben beispielsweise rot schattierte Bereiche die am häufigsten angeklickten Abschnitte hervor, während Grün und seine Schattierungen auf die am wenigsten angeklickten Teile hinweisen. Diese visuelle Darstellung erleichtert es, Hotspots und verbesserungsbedürftige Bereiche zu identifizieren.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Farbauswahl in Heatmaps variieren kann und nicht universell standardisiert ist. Daher enthalten Heatmaps häufig eine Farbskala, die angibt, welche Farben hohe und niedrige Werte darstellen.
Darüber hinaus zeigen einige Heatmaps numerische Daten an, um genaue Werte zu liefern und deren Intensität innerhalb der Farbskala anzuzeigen.
Das waren die Grundlagen der Heatmap. Betrachten wir nun verschiedene Arten von Heatmaps und wie man sie interpretiert. Sie können die Informationen in diesem Abschnitt heranziehen, während Sie sich verschiedene Heatmaps ansehen.
Verschiedene Arten von Heatmaps verstehen und interpretieren
a. Cluster-Heatmap
Eine Cluster-Heatmap bietet eine visuelle Darstellung der Trends in einem Datensatz und hilft Ihnen, die zugrunde liegenden Beziehungen zwischen Datenpunkten zu verstehen. Betrachten Sie beispielsweise eine Cluster-Heatmap, die das Durchschnittsalter in verschiedenen Städten weltweit für den Zeitraum 2021–2023 zeigt. Diese Heatmap veranschaulicht die Altersverteilungsmuster in verschiedenen Städten und macht es leicht zu erkennen, welche Städte eine jüngere oder ältere Bevölkerung haben.
Wie Sie sehen können, stellen die Spalten die durchschnittliche Altersgruppe für verschiedene Städte in einem bestimmten Jahr dar, während die Zeilen die durchschnittliche Altersgruppe zwischen 2021 und 2023 für eine Stadt zeigen. Anhand der Farben der Heatmap können Sie das Altersprofil jeder Stadt schnell nachvollziehen. So können Sie beispielsweise sofort erkennen, dass New York zwischen 2021 und 2023 die jüngste Bevölkerung hat, da die Farbskala junges Alter in Blau und hohes Alter in Rot darstellt. Darüber hinaus bieten Dendrogramme auf der linken und oberen Seite, die Städte und Jahre mit ähnlichem Durchschnittsalter gruppieren, eine klare visuelle Darstellung von Mustern und Trends.
Sie können eine gruppierte Heatmap nutzen, wenn Sie mehrere Datensätze vergleichen möchten. Sie hilft dabei, gemeinsame Verbindungen zu identifizieren, Trends aufzudecken und Cluster innerhalb der Daten zu bilden.
b. Correlation Heatmap
Correlation Heatmaps visualisieren die Beziehungen zwischen mehreren Variablen in einem Datensatz. Lassen Sie uns anhand eines Beispiels aus einem E-Commerce-Shop-Datensatz mit Variablen wie Absprungrate, Conversion Rate und mehr erläutern, wie man eine solche Heatmap interpretiert.
Hier sehen Sie die Korrelationsmatrix mit Variablen auf der X- und Y-Achse. Eine Farbskala zeigt die Beziehung zwischen den Variablen mit Korrelationswerten an.
Ein Wert von 1 zeigt eine perfekte positive Korrelation an (wenn eine Variable zunimmt, nimmt auch die andere zu), während -1 eine perfekte negative Korrelation anzeigt (wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere ab). Um die Beziehung zu ermitteln, überprüfen Sie den Schnittpunkt zwischen zwei Variablen. Wenn wir uns beispielsweise den Schnittpunkt zwischen der X-Achse „Website-ROI“ und der Y-Achse „Absprungrate“ ansehen, wird dieser rot mit einem Korrelationswert von -0,98 angezeigt. Dies bedeutet, dass die Absprungrate einen negativen Einflow auf den Website-ROI hat.
Der Vorteil einer Correlation Heatmap besteht darin, dass Sie extreme inverse oder direkte Beziehungen schnell erkennen können. In diesem Fall zeigt ein roter Schnittpunktblock mit einem Wert von -0,98 an, dass die Absprungrate den Website-ROI erheblich beeinflusst. Somit hilft sie dabei, gezielte Maßnahmen zur Reduzierung der Absprungrate zu ergreifen.
Diese Heatmap ist nützlich, um schnell zu erkennen und aufzuzeigen, wie sich Variablen gegenseitig beeinflussen, sodass Sie wichtige Zusammenhänge auf einen Blick erkennen können.
c. Zeitreihen-Heatmap
Zeitreihen-Heatmaps sind eine hervorragende Möglichkeit, Datenveränderungen im Zeitverlauf zu visualisieren. Sehen wir uns ein Beispiel an, um zu verstehen, wie man sie interpretiert.
In dieser Heatmap betrachten wir die Interaktion in sozialen Medien über eine Woche hinweg. Die x-Achse stellt die Stunden des Tages dar, während die y-Achse die Wochentage darstellt. Die Farbskala reicht von Blau (für geringe Interaktion) bis Rot (für hohe Interaktion).
Mit einer Zeitreihen-Heatmap können Sie leicht Engagement-Trends über die Woche und den Tag hinweg erkennen. Sie können beispielsweise sehen, dass die Engagement-Raten an Wochentagen abends ihren Höhepunkt erreichen und an Samstagen und Sonntagen hoch bleiben. Diese Erkenntnis kann für die Planung von Social-Media-Strategien von unschätzbarem Wert sein, beispielsweise für die Planung wichtiger Beiträge für Freitag- und Montagabende.
Zeitreihen-Heatmaps sind äußerst nützlich, wenn Sie die Auswirkungen von Zeit, Tag und Monat auf wichtige Performancesindikatoren (KPIs) analysieren müssen. Dieses visuelle Tool kann Ihnen dabei helfen, Ihre Strategie auf der Grundlage zeitlicher Muster zu optimieren.
d. Heatmap zur Kohortenanalyse
Kohortenanalyse-Heatmaps helfen dabei, Trends und Muster innerhalb bestimmter Datengruppen zu untersuchen. Lassen Sie uns die Kohortenanalyse anhand eines Beispiels näher betrachten:
Hier sehen wir eine Heatmap zur Nutzerbindungskohorte. Jede Zeile steht für eine Kohorte, die hier anhand des Tages definiert ist, an dem sich die Nutzer angemeldet haben. Beispielsweise haben sich am 27. April 2014 79 Nutzer angemeldet und bilden damit eine Kohorte. Jede Spalte steht für einen Zeitraum (z. B. Tage, Wochen, Monate) nach der Bildung der Kohorte; in diesem Fall sind es Wochen.
Um diese Heatmap zu interpretieren, beginnen Sie links von der Kohorte. Am 27. April 2014 haben sich 79 User angemeldet. Wenn Sie sich horizontal bewegen, sehen Sie den Prozentsatz der Nutzerbindung auf wöchentlicher Basis. Die Farben bieten eine schnelle visuelle Orientierung: Grün steht für eine gute Bindung, während Rot eine geringe Bindung anzeigt. Beispielsweise könnten Sie feststellen, dass bis zur 17. Woche nach der Anmeldung die meisten Nutzer abgewandert sind. Diese Erkenntnis kann Ihnen dabei helfen, Strategien zur Verbesserung der Kundenbindung zu entwickeln.
Die Kohortenanalyse ist nützlich, um die Nutzerbindung, die Produkt-Performance und andere Kennzahlen im Zeitverlauf zu tracken.
e. Heatmaps zum Website-Verhalten
i. Scrollmap
Scrollmaps helfen Ihnen zu verstehen, wie interessant Besucher Ihre Webseite finden. Betrachten wir eine Scrollmap-Analyse eines Online-Shops:
In der rechten Ecke der Scrollmap sehen Sie die Farbskala, die Farbveränderungen in Abhängigkeit vom Prozentsatz des Scrollens anzeigt. Die horizontalen Linien geben an, wie viele Besucher bis zu jedem Scrollpunkt gescrollt haben.
Scrollmaps können wichtige Punkte auf der Webseite identifizieren, wie z. B. den Prozentsatz der Scrolltiefe, bei dem die Hälfte der Besucher abspringt. Diese Informationen können von unschätzbarem Wert sein, um Ihre Seite neu zu gestalten und genau dort ansprechende Elemente hinzuzufügen, wo sie am meisten benötigt werden.
Verwenden Sie die VWO-Scrollmap, um die prozentuale Scrolltiefe für verschiedene Geräte (Mobilgeräte, Tablets, Desktop-PCs) über eine einzige Oberfläche anzuzeigen. So können Sie fundierte Hypothesen aufstellen, ohne den Kontext wechseln zu müssen.
ii. Klickkarte
Klickkarten verbessern Ihre Untersuchungen zum Besucherverhalten, indem sie die Klick-Performance jedes anklickbaren Elements auf Ihrer Webseite anzeigen.
Wenn Sie mit der Maus über verschiedene anklickbare Elemente fahren, zeigt die Klickkarte die Anzahl der Klicks und den entsprechenden Prozentsatz der Gesamtklicks auf der Seite an. Diese Insights helfen Ihnen zu verstehen, welche Elemente die meiste Aufmerksamkeit und Interaktion auf sich ziehen, und unterstützen Sie dabei, Ihre Seite effektiv zu optimieren.
iii. Mausbewegungs-Heatmap
Mausbewegungs-Heatmaps stellen die Daten der Mausbewegungen aller Besucher visuell dar. Hier ist ein Beispiel:
Die roten Punkte zeigen an, wo Besucher ihren Cursor normalerweise positionieren, während die blauen Punkte die Mausspuren anzeigen. Diese Heatmap hilft Ihnen dabei, wichtige Bereiche auf Ihrer Webseite zu identifizieren, in denen Nutzer häufig innehalten, und legt nahe, dass diese Stellen wichtige Elemente der Webseite enthalten sollten.
iv. Klickbereich-Heatmap
Klickbereich-Heatmaps sind ein Tool zur Analyse des Besucherverhaltens, mit dem Sie mit dem Heatmap-Report interagieren können. Durch Auswahl eines bestimmten Bereichs auf Ihrer Webseite können Sie die Anzahl der Klicks innerhalb dieser Zone anzeigen. Hier ein Beispiel:
Durch Klicken und Auswählen eines Bereichs auf der Webseite können Sie die Anzahl der Klicks sowie weitere Statistiken wie den Prozentsatz der Gesamtklicks auf der Webseite und den Prozentsatz im Verhältnis zu anderen Zonen anzeigen.
Dies hilft Ihnen dabei, sowohl attraktive als auch weniger attraktive Bereiche auf Ihrer Webseite zu identifizieren und liefert wertvolle Insights für Neugestaltungsmaßnahmen.
v. Rage-Click-Heatmap
Eine Rage-Click-Heatmap hilft Ihnen, Reibungspunkte auf Ihrer Website zu identifizieren. Hier ein Beispiel:
In dieser Heatmap sehen Sie Stellen, an denen User wütend geklickt haben, weil sie fälschlicherweise dachten, dass einfacher Text oder nicht anklickbare Elemente interaktiv seien. Diese häufigen, frustrierten Klicks zeigen Bereiche auf, in denen User verwirrt sind und Frustration empfinden.
Bei einigen Heatmaps können Sie nach Rage-Klicks filtern, wodurch sich diese Problembereiche leichter lokalisieren lassen. Durch die Analyse dieser Heatmap-Daten können Sie fundierte Entscheidungen zur Optimierung der User-Erfahrung auf Ihrer Webseite treffen und so eine reibungslosere und intuitivere Navigation für Ihre Besucher gewährleisten.
Das waren die wichtigsten Bsics zu Heatmaps!
Die bereitgestellten Informationen helfen Ihnen, verschiedene Datentypen mithilfe unterschiedlicher Heatmaps zu visualisieren, sodass Sie schnell grundlegende Insights und Muster erfassen können.
Wenn Sie Website-Heatmaps nutzen möchten, um das Besucherverhalten zu verstehen, sollten Sie sich VWO Insights – Web Heatmaps ansehen. Hier sind die Gründe, warum Sie sich das nicht entgehen lassen sollten:
Vorteile von VWO Insights – Web für die Heatmap-Analyse
VWO Insights – Web Heatmap ist eines der vielseitigsten und ausgefeiltesten Tools auf dem Markt. Wenn Sie sich dafür entscheiden, profitieren Sie von folgenden Vorteilen:
Mühelose Einrichtung
Die Einrichtung von VWO Insights – Web ist ein Kinderspiel. Fügen Sie einfach einen kleinen Code-Schnipsel zu Ihrer Website hinzu, und schon können Sie wertvolle Insights sammeln. Dies ist eine einmalige Aktion, die Sie in wenigen Minuten einrichten können.
Umfassende Funktionen
VWO Insights – Web Heatmap bietet ein vollständiges Bild des Besucherverhaltens mit verschiedenen Arten von Heatmaps wie Klickkarten, Scrollkarten, Klickbereichen, Rage-Klicks, Dead-Klicks und First-Click-Filtern, die alle über ein Dashboard zugänglich sind.
End-to-End-Optimierung
Sie können nicht nur Insights aus der Heatmap-Analyse gewinnen, sondern auch darauf reagieren, indem Sie neue Designs implementieren, A/B-Tests durchführen oder die Website personalisieren – alles über die VWO-Plattform.
Bewährter Erfolg
Unternehmen wie Ubisoft nutzen VWO Insights – Web Heatmap. Hier sind ihre Erfahrungen:
Wir haben eine Reihe von A/B-Tests auf der Grundlage der Daten durchgeführt, die wir mit den auf der VWO-Plattform verfügbaren Heatmaps, Scrollmaps und Umfragen gesammelt haben. Dies hat uns geholfen, wichtige Elemente auf unseren Websites zu identifizieren, die einer genaueren Betrachtung bedurften. – Jenny Hughes, Digital Marketing bei Ubisoft.
Sicherheit auf Unternehmensniveau
VWO entspricht den Vorschriften von DSGVO, CCPA, PCI DSS und HIPAA. Es verfügt über die Zertifizierungen ISO 27001:2013 und ISO 27001:2019 und ist SOC 2 Typ II-konform. Ihre Daten und die Ihrer Besucher sind sicher und geschützt.
Testen Sie vor dem Kauf
Wir verstehen, dass die Investition in ein Tool eine wichtige Entscheidung ist. Deshalb bieten wir Ihnen eine 30-tägige kostenlose Testversion mit vollem Funktionsumfang an, damit Sie sich selbst von den Möglichkeiten überzeugen können. Darüber hinaus bieten wir Ihnen einen kostenlosen Tarif, mit dem Sie das Tool weiter erkunden können. Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihr Website-Erlebnis mit VWO Insights – Web Heatmaps zu verbessern.
Fazit
Wenn Sie verstehen, wie man verschiedene Arten von Heatmaps liest und interpretiert, können Sie Ihre Datenanalysefähigkeiten erheblich verbessern. Durch die Nutzung der visuellen Performancesfähigkeit von Heatmaps können sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen wertvolle Insights aus ihren Daten gewinnen.
Bei Websites können Heatmaps verschiedene Aspekte des Besucherverhaltens aufzeigen und einen Überblick darüber geben, wie Nutzer mit Ihrer Website interagieren. Reife Unternehmen beschränken sich jedoch nicht auf Heatmaps. Sie nutzen auch andere Tools wie Session Recordings, Umfragen und Formularanalysen, um sich ein umfassendes Bild vom Besucherverhalten zu machen.
Beschränken Sie Ihre Analyse daher nicht allein auf Heatmaps. Entdecken Sie diese zusätzlichen Tools für ein umfassenderes Verständnis und eine robuste Datenanalyse. Dieser ganzheitliche Ansatz stellt sicher, dass Sie sich ein vollständiges Bild machen und datengestützte Entscheidungen treffen können, die die Performance Ihrer Website und die User-Erfahrung wirklich verbessern.
Häufig gestellte Fragen
Eine Heatmap-Analyse ist eine zweidimensionale grafische Darstellung von Daten, bei der einzelne Werte durch Farben dargestellt werden. Die Intensität der Farbe variiert je nach Wert, sodass Informationen schnell visuell zusammengefasst werden können.
Bewerten Sie eine Heatmap, indem Sie die Farbmuster analysieren, die die Werte darstellen. Diese Muster können verborgene Insights wie das User-Verhalten offenbaren. In einer Zeitreihen-Heatmap können die Farbmuster beispielsweise die Zeitfenster mit den höchsten Interaktionsraten anzeigen.
Heatmaps vermitteln Bedeutung, indem sie Farbverläufe und Muster in Daten durch Farben darstellen, wodurch komplexe Informationen auf einen Blick leichter zu interpretieren sind.
Anhand einer Heatmap können wir die Verteilung oder Intensität eines Wertes ableiten, was bei der Identifizierung von Mustern oder Trends innerhalb der Rohdatenpunkte hilfreich ist.
