Meten is weten (Vertrouwen is te ontwerpen 2)

Navigeren zonder vertrouwenInmiddels is er wel zoveel geschreven over web analytics dat de meeste website-eigenaren nu wel weten dat rapportages over bezoekersaantallen misschien wel interessant zijn, maar niet helpen de website te verbeteren. Met name vanuit de usability-wereld wordt steeds meer aandacht gevestigd op de inzet van webstatistieken voor het analyseren van bezoekersgedrag en het op basis daarvan optimaliseren van de website. Een tweede artikel in de reeks ‘Vertrouwen is te ontwerpen’ waarin ik bekijk hoe je informatiegeur in bezoekersgedrag en webstatistieken kunt herkennen.

In het eerste artikel introduceerde ik het onderwerp en beschreef ik hoe het zoeken naar informatie gebeurt in drie stappen (reduceren, selecteren en valideren). Verder liet ik zien hoe belangrijk het is om geur vast te houden gedurende het hele zoekproces.

Hoe herken je (gebrek aan) geur in bezoekersgedrag?
Waar bezoekers het geurspoor kwijtraken, is waarneembaar in hun gedrag op de website. Kijk naar deze signalen:

  1. Lang twijfelen: Navigatiepagina’s (waar het reduceren en selecteren plaatsvindt) zijn bedoeld om bezoekers zo simpel mogelijk te leiden naar de doelpagina’s, waar de daadwerkelijke content staat en het valideren plaatsvindt. Als bezoekers heel lang naar een navigatiepagina blijven kijken, is er waarschijnlijk geen ingang (hyperlink) die naadloos aansluit op hun referentiekader. Ze zullen proberen zich te verplaatsen in de aanbieder om te bepalen welke link hen het meest waarschijnlijk een stap verder helpt.
  2. Verkeerd verbonden: Wie kent dit niet? Je klikt een link aan, binnen een tel zie je dat je op een verkeerde pagina zit en meteen klik je op de ‘back’-knop. Meestal gebeurt dit in combinatie met ‘lang twijfelen’, dus wanneer mensen zonder veel vertrouwen op een link hebben geklikt.
  3. Stuiteren: Als de links op een pagina niet goed duidelijk maken wat er achter iedere link te vinden is, moeten bezoekers de links één voor één af om bijvoorbeeld producten te kunnen vergelijken of een pagina te vinden die ze verder helpt. Het PDA-voorbeeld uit het eerste artikel is hier een goed voorbeeld van:
    Een pagina die stuitergedrag veroorzaakt
    Deze pagina veroorzaakt duidelijk stuitergedrag. Onderstaande afbeelding laat zien wat er feitelijk gebeurt:
    Stuiteren op een website
  4. Zoeken: In tegenstelling tot wat jaren geleden gesteld werd, zijn op websites maar weinig mensen echt zoekdominant. Zoekdominant wil zeggen dat mensen ongeacht wat er op de (home)pagina staat, zich direct wenden tot de zoekfunctie. Dit heeft dus niets te maken met het feit dat iedereen googlet. De meeste mensen kijken eerst naar de pagina en de navigatie, op zoek naar links die aansluiten bij hun zoekvraag. Interessant is het moment waarop bezoekers omschakelen van navigeren op zoeken. Dat is voor veel mensen het moment dat ze het geurspoor kwijt zijn. En wat typen ze vervolgens in de zoekbox? De woorden die ze hoopten te vinden in de navigatielinks.
  5. Hulp zoeken: Dit gedrag is vergelijkbaar met ‘zoeken’, maar kan ook volgen op ‘zoeken’. Mensen die niet meteen opgeven (lees: weggaan), willen ook nog weleens kijken of ze via de sitemap verder komen, of dat ‘Help’ helpt (wat zelden het geval is). En als laatste redmiddel is er de telefoon. Ook het navigeren naar de contactpagina (tijdens het zoeken naar iets anders) is dus een signaal.
  6. Weggaan: Als bezoekers niet meer verwachten de gewenste informatie te vinden, of weigeren moeite te doen om andere zoekstrategieën uit te proberen, gaan ze weg. Simpel.

Hoe herken je (gebrek aan) geur in webstatistieken?
Ieder van de bovenstaande signalen kun je prima waarnemen tijdens usability onderzoeken, maar zijn ook te ontdekken in statistische rapportages, mits goed ingericht.

De volgende zes indicatoren kun je één op één relateren aan de hiervoor beschreven signalen. Ze hebben allemaal betrekking op navigatiepagina’s.

  1. Zeer lange page views: Als er veel bezoekers zijn die op een bepaalde navigatiepagina een halve minuut blijven hangen, is er waarschijnlijk sprake van ‘lang twijfelen’. Tip: De mediaan geeft mogelijk een beter beeld dan het gemiddelde. Iemand die een pagina opent en vervolgens gaat lunchen, heeft een veel grotere impact op het gemiddelde dan op de mediaan.
  2. Bounce rate (weigeringspercentage): Bounce rate staat eigenlijk voor het percentage van ‘verkeerd verbonden’ bezoekers, die minder dan 5 seconden op de site blijven (en dus ook maar één pagina gezien hebben). Meestal zijn dit bezoeken vanaf een zoekmachine. Voor het aantal bezoeken zou je deze bounces eigenlijk weg moeten filteren, omdat het geen echte bezoeken zijn. Maar bounces kunnen ook plaatsvinden binnen een website en ook die zijn heel interessant. Ze geven namelijk aan dat bepaalde links slecht geur afgeven.Google Analytics Bounce Rate rapportage (bron: blog.convurgency.com)
    Afbeelding: Voorbeeld van een Google Analytics bounce rate rapportage
  3. Herhaalde page views: Als bezoekers de links op een navigatiepagina één voor één af moeten lopen om antwoorden te vinden omdat de links te weinig informatie bevatten, komen ze tussendoor steeds terug op de navigatiepagina. Het is dus waarschijnlijk dat de navigatiepagina’s met het hoogste aantal pageviews per bezoek ’stuiterpagina’s’ zijn. Overigens kan stuitergedrag van bezoekers ook inzichtelijk gemaakt worden middels klikpadanalyse. Daarbij kun je vaststellen wat veelgebruikte paden zijn om tot specifieke doelpagina’s te komen.
  4. Zoeken: Het loggen van zoekopdrachten binnen de website (niet te verwarren met zoekopdrachten in Google) levert waardevolle informatie op. Met betrekking tot geur zijn twee gegevens het meest interessant: Vanaf welke pagina’s wordt het vaakst de zoekfunctie aangeroepen en welke zoektermen worden het meest ingevoerd? Het eerste geeft een goede indicatie van waar men het geurspoor kwijtraakt, het tweede geeft aan waar ze naar op zoek zijn en welke trefwoorden ze in hun hoofd hebben zitten. In het ideale geval koppel je deze gegevens aan elkaar, zodat je precies weet welke trefwoorden relevant zijn voor welke pagina.
  5. Gebruik van hulplijnen: Net als bij zoeken is het interessant om te weten vanaf welke pagina’s men het vaakst naar hulplijnen als de sitemap, de contactpagina of een ‘Help’-pagina gaat. Gaat men direct naar de contactpagina, dan zijn ze gewoon op zoek naar contact- of locatiegegevens. Maar gaat men midden in een navigatiepad naar een hulplijn, dan is het goed mogelijk dat men onderweg is vastgelopen. Verder is het nog interessant naar welke pagina’s men het meest navigeert vanaf de sitemap. Mogelijk zijn dat pagina’s die via de normale navigatie slecht vindbaar zijn.
  6. Exit pages (vertrekpagina’s): Idealiter vertrekken bezoekers nadat ze de informatie hebben gevonden waar ze naar op zoek waren. Vertrekken veel mensen zonder ook maar één doelpagina bereikt te hebben, dan is er iets niet goed. Kijk naar de populairste vertrekpagina’s om er achter te komen waar het misgaat.

Een aantal van bovenstaande metingen zit niet in de standaardrapportages van de meeste webstatistiekpakketten en zal dus wat configuratiewerk vereisen. Eén van de dingen die het waard is geconfigureerd te worden, is het kunnen identificeren van navigatiepagina’s en doelpagina’s, zodat je rapportages daarop kunt filteren.

Waarop kun je bijsturen?
Er zijn natuurlijk meerdere mogelijke oorzaken te noemen waarom een willekeurige navigatiepagina niet goed werkt, maar er zijn drie belangrijke verbeterpunten die ik in het kader van ‘informatiegeur’ onder de aandacht wil brengen: hyperlinks, taalgebruik en scanbaarheid van een pagina.

In het volgende artikel ga ik in op het eerste verbeterpunt: effectiever hyperlinken. In dit artikel heb ik een aantal keer gesproken over hyperlinks die niet goed werken, die slecht geur afgeven. Hoe maak je dan wel goede hyperlinks?

Andere artikelen in deze serie:

Ferry den Dopper is informatiearchitect en online communicatie adviseur bij fullservice internet bureau Tam Tam.

3561x gelezen 11 reacties del.icio.us Furl reddit NUjij.nl MSN Reporter eKudos

11 reacties op dit bericht

  • Jan
    7 september 2007 om 09:19

    Leuk artikel. Ik ga kijken of ik een aantal beschreven zaken in de praktijk kan brengen.

    Trouwens “meten is weten” is feitelijk een onjuiste quote. Nobelprijswinnaar Kammerling Onnes, een beroemd natuurkundige heeft ooit gezegd:
    Door meten tot weten, zou ik gaarne als zinspreuk boven elk physisch laboratorium willen schrijven.
    Dat is net iets anders dan “meten is weten”.

  • Remy
    7 september 2007 om 09:32

    Je zegt:

    “Als er veel bezoekers zijn die op een bepaalde navigatiepagina een halve minuut blijven hangen, is er waarschijnlijk sprake van ‘lang twijfelen’”

    Ik vind dit een zeer gewaagde uitspraak die in zijn geheel niet kan worden onderbouwd door het observeren van de navigatietijd op een bepaalde pagina. Je weet in zijn geheel niet wat er in iemands hoofd omgaat door het bekijken van dergelijke statistieken, wellicht is men juist geïnteresseerd iets aan het lezen. Voor hetzelfde geld is iemand wat trager van begrip of neemt hij juist even fijn de tijd om alles te bekijken. Twijfel hoeft hierbij helemaal niet het geval te zijn.

  • Bart Schrooten
    7 september 2007 om 10:32

    Als je het bezoekersgedrag echt wilt meten zul je ook moeten kunnen analyseren waar een gebruiker in is geinteresseert. Met andere woorden: segmenteer gebruikers op basis van interesse en ontdek trends in interesse patronen. Met deze informatie kun je een site verbeteren en met de juiste technologie kun je automatisch persoonlijk interessante content, advertenties en gebruikers laten zien. Dat is toch waar we uiteindelijk naar toe willen?

    Groet,

    Bart

  • Robbert ten Kate
    7 september 2007 om 11:13

    Mooi artikel, de analyse achter webstatistieken is wordt bij sommige bedrijven nog wel gedaan, maar het daadwerkelijk analyseren van de redenen van gedragingen van users is vaak een stap te ver, terwijl daar de grote winst zit.
    De moeilijkheid m.i. is dat alles voor meerdere interpretaties vatbaar is. Een laag gemiddeld aantal pageviews kan bv. betekenen dat de site niet interessant is en mensen snel vertrekken, maar net zo goed dat de informatie zo goed aansluit bij de verwachting, dat ze niet zoveel pagina’s nodig hebben.
    Met een beetje combineren kun je de lijnen er wel uit halen, maar het vereist wel een stukje daadwerkelijke verdieping in de bezoeker.

  • Tijmen
    7 september 2007 om 11:44

    Robbert,

    (maar het daadwerkelijk analyseren van de redenen van gedragingen van users is vaak een stap te ver, terwijl daar de grote winst zit.)

    Punt is vaak dat je als zelfstandige daar geen vergelijkingscijfers van andere collega’s of concurrenten hebt.
    Dit geld ook voor wat betreft de pageviews zoals je aangeeft voor tweeerlei uitleg.

    vr.gr.

  • Bert van Heerde
    7 september 2007 om 12:10

    Leuk artikel. Als je bezoekersgedrag op een bepaalde pagina wilt evalueren, kun je dit eenvoudig doen met Google Analytics door verschillende tijdperiodes met elkaar te vergelijken (zie weblog: Avinash Kaushik . Een momentopname van je data zegt niet al te veel over bezoekersgedrag (enkel hoofdlijnen), waardoor het interpreteren van data lastig is (zie commentaar hierboven). Wanneer je iedere week een aanpassing maakt op de pagina die je wilt evalueren en vervolgens in Analytics de tijdperiodes van de ene week en de andere week tegen elkaar afzet, kun je zien wat het effect van de veranderingen is op (het gedrag van) je bezoekers.

  • Ferry den Dopper
    8 september 2007 om 08:59

    @Remy: Je hebt gelijk dat deze zin en de 30 seconden grens wat kort door de bocht is. Wat ik bedoel te zeggen is dit: Binnen een website zijn navigatiepagina’s bijna altijd opgebouwd volgens een vast stramien. Dus als één navigatiepagina gemiddeld veel langer bekeken wordt dan de andere, moet je je afvragen waarom dat is. Daarnaast bevatten goede navigatiepagina’s over het algemeen geen hele verhalen om te lezen, omdat hun doel is de bezoeker naar een dieper niveau in de site te brengen. Als veel mensen lang op alle navigatiepagina’s blijven hangen, moeten ze misschien teveel lezen of hebben ze moeite om een keuze te maken. Reden genoeg om eens goed te kijken of je navigatiepagina’s verbeterd kunnen worden.

    @Bart: Je hebt gelijk, inzage in de interesse of informatiebehoefte is heel belangrijk. Met segmentatie kun je daar iets van zien, maar het liefst combineer je web analytics met andere onderzoeksmethoden, zoals kwalitatief onderzoek (bv. usability testing) en online enquêtes. Zie ook mijn blogartikel Data Driven Design.

    @Robbert: Daarom concentreer ik me liever op paginaniveau dan op siteniveau. Het aantal bezoekers van een website zegt inderdaad weinig, maar als je navigatiepagina’s honderd keer bekeken worden en je doelpagina’s vijf keer, dan gaat er iets niet goed. Het gaat er dus niet om hoeveel pagina’s bezoekers nodig hebben, maar hoeveel procent van je bezoekers uitkomt bij de doelpagina’s. @Tijmen: Vergelijken met andere websites is daarom ook nodig, tenzij je de populariteit van je website wilt vergelijken met concurrenten.

    @Bert: Het vergelijken van verschillende tijdstippen en perioden is zeker aan te raden. Ik zou ook nooit analyseren op dagen, maar op perioden. Daarmee filter je incidentele pieken er zoveel mogelijk uit. Blijf ook niet alleen naar die ene pagina kijken, maar bekijk pagina’s in relatie tot andere pagina’s.

Reacties elders

Reageer op dit bericht