Nutzerzufriedenheit ist DER Frühindikator für den (Miss-)Erfolg einer Website!

zufriedene Kunden

Nähern wir uns dem Thema Zufriedenheit erst mal an – von einer etwas anderen Seite wie erwartet:
Sollten Sie der Ansicht sein, dass es wichtig ist das Klick-Verhalten auf Ihrer Website zu messen (Web-Analytic), dann haben Sie natürlich Recht!

Es ist definitiv notwendig zu wissen welche Seiten wie häufig aufgerufen werden, welche Trampelpfade es auf Ihrer Site gibt und wo Site-Besucher angefangene Prozesse abbrechen (z. B. Bestellprozess bei Online-Shops).
Aber diese Daten sind nicht ausreichend, um den Erfolg einer Website dauerhaft zu sichern und zu steigern. Da braucht es weitere Daten…

Nutzerzufriedenheit ist DER Frühindikator für den (Miss-)Erfolg einer Website, eines Online-Shops!

Seien Sie ehrlich zu sich und Ihrem Arbeitgeber: Veränderungen werden in Unternehmen vor allem dann angestoßen, wenn sich die Zielgrößen Gewinn oder Umsatz negativ verändern. Tritt eines dieser Ereignisse ein, dann werden Strategie-Meetings angesetzt, Werbe- und Vertriebsmaßnahmen ausgeweitet und optimiert.

Da jetzt alles „ganz schnell“ gehen soll, werden häufig Maßnahmen umgesetzt, die nicht immer dem Ziel einer Gewinn- und Umsatzsteigerung zuträglich sind.

Was tun um diesen „wilden“ Aktionismus zu verhindern?
So einiges, aber vor allem: Einen geeigneten Frühindikator festlegen und regelmäßig messen. Dieser Indikator muss in der Lage sein Umsatzreduzierungen zuverlässig anzuzeigen, bevor sie eintreten.

Ein solcher Indikator ist (nach wie vor) die wahrgenommene Zufriedenheit Ihrer Kunden und Site-Besucher – und nicht das gezeigte Klick-Verhalten.

Seit den 60ziger Jahren – also seit nun schon mehr als 40 Jahren – wird die Kundenzufriedenheit und deren Auswirkungen erforscht. Es gibt tausende (!) von Studien hierzu, und daraus abgeleitet gesicherte Erkenntnisse.

  • Erkenntnisse aus Studien zur instrumentellen Lerntheorie:
    Aus einer hohen wahrgenommenen Zufriedenheit resultiert eine Verstärkung bisherigen Verhaltens, d.h. zufriedene Kunden werden zu loyalen Kunden und Site-Besuchern. Unzufriedenheit dagegen führt zum Ausbleiben bisher gezeigten Verhaltens, d.h. zu einem Wechsel des Anbieters bzw. Sitebetreibers.
  • Erkenntnisse aus der sozialen Lerntheorie:
    Nutzer- und Kunden erlernen Verhaltensweisen von anderen Nutzern und Kunden. Nimmt man zur Kenntnis, dass es viele zufriedene Kunden und Site-Besucher gibt, z. B. durch Gespräche im sozialen Umfeld, durch Kundenbewertungen auf einer Website, dann steigert dies die Wahrscheinlichkeit selbst eine hohe Kunden- und Nutzerloyalität gegenüber Anbietern auszuprägen.
  • Erkenntnisse aus der Risikotheorie:
    Kunden und Nutzer wollen ihr wahrgenommenes Risiko bei Entscheidungen (z. B. Kauf einer neuen Digitalkamera, eines Handys, einer Urlaubsreise) stets reduzieren.
    Sie möchten „gute“ Entscheidungen treffen und sich bei der Entscheidungsfindung „wohl fühlen“. Eine Möglichkeit der Risikoreduzierung stellt die Loyalität zu einem Anbieter dar, mit dessen Leistungen man als Kunde und Nutzer zufrieden war und ist.

Die folgende Abbildung bringt die Erkenntnisse – vereinfacht dargestellt – auf den Punkt:

Vereinfachte Darstellung des Zusammenspiels von Zufriedenheit und Kaufverhalten
Vereinfachte Darstellung des Zusammenspiels von Zufriedenheit und Kaufverhalten

Fazit für Sie

Messen Sie regelmäßig die Zufriedenheit Ihrer Besucher und Kunden. Mindestens 3-4 Mal im Jahr – je nach Branche und Kundenanzahl sind sogar tägliche (!) Messungen ratsam.

Auf diese Weise erkennen Sie wie sich die Zufriedenheit verändert und können vorhersehen, was sich später beim Umsatz tun wird. Und es wird sich ganz sicher was tun: Hat sich die Zufriedenheit Ihrer Nutzer und Kunden reduziert, dann sinkt zeitlich versetzt auch der Umsatz (relativiert an der Anzahl an Site-Besuchern).

Um die Kunden- und Nutzerzufriedenheit regelmäßig zu erfassen, eignen sich Onsite-Befragungen. Das geht einfach nicht anders – Web-Analytic stößt hier an unüberwindbare Grenzen.

Zufriedenheit, deren Veränderung und auch die Gründe für Unzufriedenheit lassen sich am besten „erfragen“. Unter Einsatz geeigneter Erhebungstechniken (Onsite) und guter, geprüfter Fragebögen. Die Qualität des Fragebogen ist dabei das A und O; eine wichtige Voraussetzung für dauerhaft erfolgreiche Geschäfte.

Veranstaltungshinweis:

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Dann könnte für Sie der Usability-Kongress am 05. und 06. Oktober in Frankfurt interessant sein. Weitere Inforationen zur Veranstaltung erhalten
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4 Gedanken zu „Nutzerzufriedenheit ist DER Frühindikator für den (Miss-)Erfolg einer Website!

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  2. Thorsten Wilhelm

    Vielen Dank für den Hinweis auf diese Ansatz.
    Grundsätzlich finde ich solche Tools durchaus sinnvoll und: Sie haben Ihre Einsatzbereiche. Bin allerdings der Meinung, dass das derzeit im Web noch nicht der Fall ist. Bei der Analyse z. B. der Nutzungsfreundlichkeit und wahrgenommenen Nutzungsfreude (!) beim Besuch / bei der Nutzung einer Website. Dafür sind – so meine Einschätzung und Erfahrung – die gezeigten Emotionen (im engeren Sinne) beim Surfen noch nicht stark genug ausgeprägt. Sicherlich kommt es mal vor, dass man sich „ärgert“, „überrascht“ ist und vielleicht auch mal vom Design einer Site „abgeschreckt“, die Intensität dieser Emotionen ist beim Surfen m.E. aber noch zu gering, als dass man das auf diese Weise (durch Beobachtung des Gesichtsausdrucks, der Mimik) „messen“ und interpretieren kann. Bei einzelnen Anwendungen kann das aber durchaus der Fall sein, z. B. Videos schauen auf Videoportalen.
    So meine Meinung … Wie sehen das anderen, wie sehen Sie das Herr Schmid?

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  3. Patric Schmid

    Emotionen tatsächlich „messbar“ zu machen ist schon eine Herausforderung ansich. Vor allem wenn man bedenkt auf wie viele, auch externe, Reize ein Mensch während der Nutzung reagiert. Es scheint unmöglich eine emotionale Reaktion auf eine Seite oder gar ein einzelnes Designelement zurück zu führen.

    In einer kürzlich durchgeführten Test-Studie (per Noldus FaceReader) konnten wir sehr gut kleine Emotions-Schwankungen erkennen, hatten aber weit größere Qualitäts-Probleme durch unterschiedliches Licht und den Bewegungen der Versuchsperson vor der Kamera.

    Daher bin ich mal gespannt wie die AI-Leute das Problem gelöst haben.

    Würde also sagen:
    Messbar – Ja
    Sinnvoll analysierbar … naja

    Aber lasse mich da auch gerne vom Gegenteil überzeugen… 😉

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