Beiträge für Schlagwort: 'Hirnforschung'

Fabian Stelzer im Experteninterview zu den Themen Aufmerksamkeitsökonomie, Conversion Rate Optimierung und Neurobiopsychologie

Fabian Stelzer

Fabian Stelzer ist Gründer und Marketingleiter der WhiteMatter Labs GmbH, einem Spin Off des Labors für Neurobiopsychologie der Universität Osnabrück.

Das Unternehmen White Matter Labs erforscht und entwickelt Technologien aus der Hirnforschung für Anwendungen in Marketing und Werbung. Einige dieser Technologien wurden bereits erfolgreich im Markt eingeführt.

Mit dem Tool EyeQuant bietet White Matter Labs einen Webservice zur Aufmerksamkeitsanalyse und Optimierung von Webseiten an.

Wir wollten von Herrn Stelzer wissen welchen Stellenwert die Usability-Analyse bei der Konzeption von Websites aktuell hat und seiner Meinung nach haben sollten, und welche Bedeutung er dem Thema “Conversion Rate Optimierung” zuschreibt: (kurzes) Hype-Thema oder dauerhafte Etablierung einer neuen Dienstleistungsbranche?
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EyeQuant, eine Technologie zum Analysieren von Websites

Ich möchte euch heute einen sehr interessanten Ansatz aus der Hirnforschung vorstellen. Die Neurowissenschaftler von WhiteMatter Labs verwenden eine Technologie namens „EyeQuant“ zur Analyse der Aufmerksamkeitswirkung von Websites.

Wie funktioniert das Verfahren?

Die EyeQuant-Technologie analysiert mit einer Software die Aufmerksamkeitswirkung von Websites, Landing Pages oder Bannern in wenigen Sekunden. Zur Analyse sind keine Probanden notwendig. Beitrag weiterlesen…

Konversion passiert im Kopf des Konsumenten – Hirnforschung, Usability und multivariates Testing

Wer heute im E-Commerce erfolgreich sein will, der kommt an der Web-Analyse nicht vorbei. Die meisten Versandhändler ersticken fast in ihren Zahlen. Sie versuchen, aus einer riesigen Datenflut Rückschlüsse auf Schwachstellen zu ziehen. Je mehr Daten gesammelt werden, desto mehr erinnert das Ganze an Kaffeesatz-Leserei. Multivariates Testing erleichtert dabei den Kaffeesatz-Lese-Aufwand und liefert mehr Erkenntnisse in kürzerer Zeit.

Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz sicher nicht verkehrt ist.
Mathematiker und Statistiker erfreuen sich an den entstandenen Herausforderungen, z.B. wie man mit Hilfe von Schwarmintelligenz aus geringen Datenmengen dennoch valide Erkenntnisse ableiten kann.

Aber ist es der beste Ansatz?
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