EyeTracking – (Kurzfassung)

Visualisieren vs. Analysieren

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UX-Roundtable, 04.04.2011

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CuBe Matrix – Molekularbiologie meets Marktforschung

Analyse- und Beratungshaus mit Sitz in Hamburg

Gründung aus der universitären Forschung

Entwicklung eines selbstentwickelten Ansatzes für sequentielle Daten

Schwerpunkt auf quantitative Verhaltens- und Kampagnenkontaktdaten

Kunden: Marktforschungsinstitute, Mediaagenturen, Web-Analytics und Usability-Agenturen

Klassische Analysemethoden –Heatmaps & Gazeplots

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Analysemöglichkeiten von EyeTracking-DatenAm Beispiel der Tobii – Analysesoftware

Liefern einen ersten Überblick über die Nutzung der Seite, aber keine Berücksichtigung von Wechselbeziehungen.

Sehr gute Berücksichtigung von Wechselbeziehungen, aber Limit der auswertbaren Fälle schnell erreicht.

http://www.tobii.com/en/analysis-and-research/global/products/software/tobii-studio-analysis-software/

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Output aus den EyeTracking-Systemen:

Tabellierung der Ergebnisse

Häufigkeitsverteilung über die Zeit

Filter über soziodemografische Angaben

Kreuztabellen (Zielgruppen, Ausprägung)

Balkendiagramme

Analysemöglichkeiten durch die Exportfunktion zu statistischer Software:

Assoziationsanalysen, welche Elemente einer Seite werden gemeinsam besucht

Korrelation/ Zusammenhang zwischen Verweildauer auf Objekten und Recall

Einfluss von Objekten auf die Verweildauer einer Seite

Treiber der Gesamtbeurteilung einer Seite

Automatisierte Prozesse während der Betrachtung einer Seite

etc.

Weitere Analysemöglichkeiten von EyeTracking-DatenStatistische Funktionen

TimestampDateTimeSt

amp

DateTimeStampStartOff

set … AoiNamesWebGroupI

mageMappedGazeDataPointX

MappedGazeDataPointY

57609912:25:44.86

400:09:36.09

8 …1.

Bildschirm7015babc-7d53-4bca- 435 234

57611612:25:44.88

100:09:36.11

5 … Content A7015babc-7d53-4bca- 430 235

57613212:25:44.89

700:09:36.13

2 … Content D7015babc-7d53-4bca- 434 244

… … … … … … … …

CuBe SequenceAnalyser -Einsatz der Sequenzanalyse zur Operationalisierung des User-/ EyeTrackingverhaltens

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Operationalisierung des Verhaltens durch Codierung der gespeicherten Daten

Funktionsweise der Operationalisierung von DatenAm Beispiel eines Klickpfades

Werbekontakte

Zeit

Klickpfad

Seitenaktion

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11401; 11;7;37;37;37;37;35;6;35;35;18;37;17;37;37;12;35;35;18;37;37;37;

11402; 11;37;35;37;6;35;7;4;12;12;11;1;35;35;37;37;11;11;1;11;2;11;2;6;5;

11403; 37;37;35;35;18;37;38;37;37;35;35;18;37;40;8;37;37;37;37;37;8;37;

11404; 31;6;31;31;11;31;2;3;3;3;37;32;11;11;3;3;3;31;31;6;31;3;3;31;31;

11405; 11;6;38;20;20;3;11;6;22;11;11;6;6;6;20;20;6;38;1;11;2;11;35;6;38;

11406; 37;37;35;37;40;37;37;37;37;37;1;41;41;37;37;37;37;41;37;37;40;37;

... ...

2460006; 24;31;26;26;24;38;24;26;24;48;6;18;37;18;18;9;6;37;37;18;18;37;

2463174; 32;6;32;3;3;35;35;18;37;37;3;6;35;35;18;37;6;6;6;35;35;18;37;37;32;

2464998; 11;6;5;6;37;11;6;37;6;37;5;11;11;6;6;37;35;37;35;38;37;6;11;11;

2469343; 6;32; 48;19;18;37;35;35;35;18;37;35;35;32;35;32;36;35;38;6;35;6;

2470848; 9;9;11;37;9;1;11;2;11;40;9;1;11;324;48;27;18;37;32;40;9;37;35;35;

2538251; 37;41;32;32;32;35;35;18;37;37;32;11;32;35;35;18;37;41;2;37;40;40;

2550992; 32;3;32;1;32;20;11;32;11;9;3;9;32;11;32;20;32;6;3;6;32;6;9;35;9;

2607903; 35;10;10;6;10;10;9;10;10;1;10;6;12;20;18;37;37;32;36;38;35;15;32;

2610843; 31;6;31;31;11;31;2;3;3;3;37;32;11;11;3;3;3;31;31;6;1;11;2;11;31;

2628590; 11;6;38;20;20;3;11;6;35;35;18;37;6;6;35;35;18;37;6;37;35;6;35;6;38;

2632395; 37;37;35;37;40;37;37;37;37;37;1;41;41;37;37;37;37;41;37;37;40;37;

ID; Event_1;Ev_2;...;

Eigener Algorithmus zur Identifikation typischer MusterBasis: Page-Tagging, Log-Files, Mouse- & Eye-Tracking, etc.

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Speicherung der Sequenzen in den Basisdaten Optimales Instrument für weitere Analysen und Data-Mining

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Die „Journey“ des SequenceAnalyser Grundlage für verschiedene Analyseansätze

Sequenzanalyse

Klassifikation/ Beschreibung

Charakterisierung definierter Kunden-,

User- und Kampagnenkontakt-

gruppen. Rückschluss auf Verhalten, Werte und Bedürfnisse von

Zielgruppen.

Assoziation

Kausale Zusammenhänge

verschiedener Events. Welche Schritte löst ein Event aus? Wie reagieren User in

Ihrer Klickabfolge auf eine online Werbung?

Wo liegt der Unterschied zu Personen ohne

Kontakt.

Segmentierung

Bildung homogener Kunden-, User- und Kampagnenkontakt-gruppen. Einteilung

des Marktes in marketingrelevante Teilgruppen. Einfluss

der Segmente auf verschiedene

Zielgrößen (Markenwert, Umsatz

etc.)

Wirkungsmessung

Bestimmung der Stärke und Richtung des Einflusses von

Verhalten, Kunden-und

Kampagnenhistorie auf definierte

Zielgrößen (Zufriedenheit,

Umsatz, Awareness,…).

Bestimmung von Optimierungs-

potentialen

Forecasting

Prognosen/ Wahrscheinlichkeit über die nächsten

Schritte (Klicks, Adaption von Werbemitteln,

Blickrichtung etc.). Grundlage für

Scoring-Modelle und „Predictive Behavioral

Targeting“.

„SequenceAnalyser – Journey“

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Typische Sequenzen im Marketing/ in der Marktforschung:

Kundenlaufwege/ Klickverläufe

Kampagnenkontakte (online, klassisch, PoS)

Zuwendungen/ Aktionen, z.B. an (virtuellen) Regalen, auf Internetseiten

Kundenhistorien (insbesondere im Bereich Finanzdienstleistungen)

Blickverlauf/ Scanverhalten auf Sites oder Print-Anzeigen

Abfolge von Botschaften und Elementen in TV-Spots

Touchpoints während der Adaption von Neuprodukten

Markenhistorien

zusammenfassend:

Ausgewertet werden alle Daten bei denen Reihenfolgeeffekte und Wechselwirkungen eine Rolle spielen (können).

Die Auswertung erfolgt auf individueller sowie auf aggregierter Basis.

Welche Art von Daten können mit der Sequenzanalyse ausgewertet werden?

Sequenzanalyse mit EyeTracking-Daten –CuBe SequentialTrackScan

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseMustererkennung für die Website-Usability

USPs:Kompatibel mit bestehenden Instrumenten/ ToolsKomprimierung und Operationalisierung von Eye- und Mousetracking-DatenGrundlage für Datamining-Prozesse

Seq. 2: AoI_2 .1 AoI_7 …

Seq. 1: AoI_2 .2 AoI_5b …

CuBe SequenceAnalyser –Analysieren statt visualisieren

Besuchte Areas of Interest

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseBeispiel 1: Mustervergleich innerhalb einer Seite

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseBeispiel 1: Mustervergleich innerhalb einer Seite

Codebuch:H = Headline/ titelG = GrafikT = TextL = LinkD = rechteSpalteS = Subtitle

G1H1

S1

T1

L1

D1

G2

H2S1

T2

L2

D2

G3 H3S3

T3

L3

G4

S4H4

T4

D3

Blicksequenz:G1;S1;H1;T1;G1;G2;G2;G2;G2;D2;D2;D1;H2;G2;H2;T2;T2; G3;H3;H3;S3;T3;G3;D2;G3;G4;H4;T4;T4;G4; …

Generierung von typischen Substrings mit unterschiedlichen Längen:H GS H...H G S...D1 D2 D3 D4

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseOutput: Beschreibung typischer Blickverläufe (2-Strings)

Codebuch:H = Headline/ titelG = GrafikT = TextL = LinkD = rechteSpalteS = Subtitle

… D … G … H … L … S … T Sum

D --> … 0% 50% 0% 50% 0% 100%

G --> … 0% 25% 25% 50% 0% 100%

H --> … 0% 71% 0% 14% 14% 100%

L --> … 0% 0% 0% 100% 0% 100%

S --> … 0% 0% 100% 0% 0% 100%

T --> … 100% 0% 0% 0% 0% 100%

… D … G … H … L … S … T Sum

D --> … 75% 0% 13% 0% 13% 0% 100%

G --> … 0% 20% 20% 20% 40% 0% 100%

H --> … 60% 16% 77% 0% 3% 3% 100%

L --> … 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100%

S --> … 0% 0% 67% 0% 33% 0% 100%

T --> … 100% 0% 0% 0% 0% 0% 100%

Analoge Berechnung für typische 3-, 4-,…,N-Sequenzlängen möglich.

Output inkl. Verbleibwahrscheinlichkeit auf einem Element

Output ohne Verbleibwahrscheinlichkeit

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseBeispiel 1: Mustervergleich innerhalb einer Seite

Gibt es ein typisches Muster beim Scannen der Artikel?

Zeigen verschiedene Kundentypen auch ein unterschiedliches Scanverhalten?

Wie wird das Scanverhalten von bestimmten Elementen beeinflusst?

Haben Themengebiete einen Einfluss auf das Scanverhalten?

etc.

G1H1

S1

T1

L1

D1

G2

H2S1

T2

L2

D2

G3 H3S3

T3

L3

G4

S4H4

T4

D3

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseBeispiel 2: Mustervergleich zwischen verschiedenen Seiten

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseBeispiel 2: Mustervergleich zwischen verschiedenen Seiten

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseBeispiel 2: Mustervergleich zwischen verschiedenen Seiten

Gibt es ein typisches Muster beim Scannen der Produktseite?

Zeigen verschiedene Kundentypen auch ein unterschiedliches Scanverhalten?

Welches Scanverhalten ist zielführen, d.h. endet im Kauf?

Welches Verhaltensmuster zeigt einen signifikanten Einfluss auf den Kauf?

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Analyse des Blickverlaufs anhand der SequenzanalyseMustererkennung für die Website-Usability

Typische Fragestellungen für die Analyse:

Wie bewegt sich die Zielgruppe auf meiner Seite?

Gibt es ein automatisiertes Scanverhalten meiner Seiten?

Wie kann ich dieses automatisierte „Scannen“ ausnutzen?

Was sind die wirklich relevanten Elemente?

Wo liegen die Eyecatcher?

Werden Inhalte und visuelle Elemente vom Nutzer beachtet?

Folgen die User dem gewünschten Blickverlauf?

Können die Besucher anhand Ihres Verhaltens gruppiert werden?

CuBe SequenceAnalyser –Analysieren statt visualisieren

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Kontakt:Ron Warncke, Dipl.-Kfm.Consulting, GF fon: 040 38 97 64 46warncke@cubematrix.com

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Diskussion:Visualisieren vs. Analysieren

Fragestellungen: Erfahrung vs. Kennzahlen! Sind die vorherrschenden Ansätze von Usability-Consultants noch zeitgemäß?

Welche Anforderungen stellen Technik und Kunden an Eye-Tracking Studien von morgen?