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bldwin: Analytics for Windows 8

Richard Fricks (Microsoft), Roger Woods (Adobe) und Peter Fransen (Adobe) sind in ihrem Vortrag auf die Analytics-Funktionalitäten des Windows Store eingegangen.

Analytics is about providing you with information about your application – information that will help you make customer-focused, data-driven decisions.

Der Windows Store liefert für Apps sowohl Daten zu Analytics (Verbreitung/Adoption, Anwenderzufriedenheit, Zuverlässigkeit und Trends) als auch zur Telemetrie. Diese Daten werden nur mit Zustimmung der Anwender erhoben und ausgewertet. Der Adoption Report liefert Infos zu:
* Conversion-Rate,
* Woher kommen die Anwender,
* Demographische Infos zu den Anwendern,
* Wie oft wird die App am Tag verwendet,
* Daten zu In-App Verkäufen
Für einige dieser Daten werden Benchmark-Daten angeboten, damit es möglich ist die eigene Position zu bewerten. Die Anwenderzufriedenheit wird über die Bewertungen und Kommentare zur App gemessen. Allerdings müssen die Kommentare, wenn sie zahlreich sind, händisch geclustert und qualitativ ausgewertet werden. Die Zuverlässigkeit wird über die Anzahl der Abstürze bzw. Hänger und JavaScript Exceptions gemessen. Diese Daten werden in den ersten 15 min der Nutzung erhoben. In den Trend Reports werden abhängig von App-Typ und Kategorie die Downloadzahlen dargestellt.
Zusätzlich zu den eingebauten und kostenlosen Analyticsfunktionen des Windows Store können auch Analytics von Drittherstellern, z.B. Adobe Omniture, zur detaillierteren Datenerhebung und Analyse verwendet werden. Mit Adobe Omniture können z.B. Daten zum Nutzerverhalten in der App erhoben werden. Allerdings müssen dazu Erweiterungen am App-Code vorgenommen werden.

IA09: Marrying Web Analytics und User Experience

Was für eine spannende Keynote. In dieser hat sich Louis Rosenfeld mit der Frage beschäftigt, wie sich die Vorgehensweisen und Ansätze von User Experience und Web Analytics integrieren lassen.
Die Gemeinsamkeit von beiden Ansätzen ist, dass es um die Auswertung von Anwenderverhalten geht, mit dem Ziel ein Produkt oder einen Service zu verbessern.
Als Unterschiede hat er herausgearbeitet, dass sich Web Analytics mehr auf die quantitative Auswertung des realen Anwenderverhaltens fokussiert. Dabei stehen bilden Kennzahlen, die sich aus den Businessziele ergeben, wie z.B. Umsatz und Gewinn, eine wichtige Bewertungsgrundlage. Bei Web Analytics geht es um die Beantwortung von „Was passiert?“.
User Experience fokussiert mehr auf die qualitative Auswertung von Anwenderverhalten. Dabei müssen für eine gute Interpretierbarkeit standardisierte Testumgebungen, wie z.B. Benutzerlabore, eingesetzt werden. Beim User Experience-Ansatz geht es um die Suche nach Mustern und Trends … ein bisschen mit der Hoffnung die eine oder andere Überraschungen aufzudecken. Im Mittelpunkt steht die Frage nach „Warum passiert es?“.

„It’s not much use to know what is happening if you don’t know why.“

Für die Integration von beiden Ansätzen hat er dann auch noch ein paar erste Ideen aufgezeigt:
* „Use budget wisely by identifying why question first through WA“,
* User Experience Experten sollten bei der Analyse von Nutzerverhalten mehr quantitative Daten nutzen,
* Web Analytics Experten sollten bei ihren Analysen mehr die Businessfälle und Anwendungsszenarien im Blick haben,
* Web Analytics Tools verleiten dazu die fertigen Standard-Reports der Web Analytics zu verwenden. Da die Standard-Reports auf die Daten an sich und nicht auf die spezifischen Businessfälle ausgerichtet sind, kann es passieren, dass wichtige Sachverhalte nicht visualisiert werden. Aus seiner Sicht können die Standard-Reports nur eine Ausgangsbasis sein. Sie müssen konkret auf die Fragestellungen der Businessfälle angepasst werden.
Interessanterweise hat er auch die Diskussion über die Verwendung von quantitativen Daten im Gestaltungsprozess aufgegriffen, die Douglas Bowman – ein ehemaliger Top Designer von Google – bei seinem Wechsel zu Twitter ins Rollen gebracht hat. Bei dieser geht es um die Gefahr, dass die Orientierung auf Daten soweit geht, dass sie nicht nur eine Grundlage von vielen für Gestaltungsentscheidungen sind, sondern dass Gestaltungsentscheidungen bis ins kleinste Detail nur auf Basis der Anwenderverhaltensdaten getroffen werden. Als Beispiel führt Douglas Bowman, dass bei Google die Designentscheidung zwischen zwei Blautönen so getroffen wurde, dass 41 Schattierung jeder Farbe mit Anwendern verprobt wurden. Hier stellt sich natürlich die Frage, was bei so einem Vorgehen mit Innovationen passiert. Hier zu gibt es auch einen sehr schönen Beitrag von Bill Buxton von der CHI 2008 „Usability Evaluation considered harmful“.

Siehe auch

IA Konferenz 2009
Usability Evaluation Considered Harmful
Douglas Bowman: Stopdesign