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Oskar Stenzel von Fullstory

FullStory: Ein Unicorn kommt nach Deutschland

Oskar Stenzel Fullstory

Oskar Stenzel hat die schwierige Aufgabe, den deutschen Websitebetreibern ein komplett neues System schmackhaft zu machen - Foto: FullStory

Wenn Google, Dell und Salesforce in eine Technologie investieren, muss etwas dran sein. Wenn Permira und Kleiner Perkins den Unternehmenswert auf über eine Milliarde treiben, dann sollte man sich den Kandidaten genauer anschauen. FullStory hat einen neuen Zugang zu Analytics entwickelt und betritt den deutschen Markt.

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Allein im Jahr 2021 analysierte die FullStory-Plattform weltweit das Nutzerverhalten von mehr als 17,5 Milliarden Sessions mit mehr als einer Billion Interaktionen. Das sind Klicks, Scroll-Bewegungen, Highlights oder sogenannte Frustrationssignale wie Rage Clicks. Dabei kombiniert die Software qualitative und quantitative Analysemethoden auf eine clevere und intuitive Art und Weise. Grund genug für Top-Investoren, den Wert von FullStory auf über eine Milliarde Dollar zu treiben.

MEEDIA hat den deutschen Statthalter Oskar Stenzel (Regional VP DACH) gefragt, was das Besondere an der Software ist und wofür man sie benutzt.

Oskar Stenzel, was ist FullStory?

Zur Person

Oskar Stenzel ist ein erfahrener Big Data-, Produkt- und Marketing Analytics Manager mit mehr als 15 Jahren Erfahrung im Bereich MarTech, Software Sales und Big Data-Lösungen. Er blickt unter anderem zurück auf Stationen bei Adobe, HootSuite und Salesforce, wo er zuletzt als Regional Vice President of Sales für die Marketing Intelligence Plattform von Datorama tätig war. Nun unterstützt Oskar FullStory als Regional VP für die DACH-Region und hilft dem Unternehmen dabei, sich im deutschsprachigen Markt zu etablieren.

FullStory ist eine Digital Experience Intelligence-Lösung, die den Kunden hilft, die Daten hinter jeder einzelnen Nutzererfahrung sichtbarer zu machen. Die Plattform versucht User Friction, also Frustrationssignale in der Customer Journey aufzudecken. Und dafür nutzt sie unterschiedliche Technologien und Techniken. 

Wozu braucht man das? Es gibt Analysesysteme zuhauf.

Wenn man das große Ganze betrachtet, sind wir ja sehr digital geworden. Es gibt fast keinen Lebensbereich mehr, der davon nicht berührt ist, bis hin zum Blumenhändler an der Ecke. Je digitaler man wird, desto mehr Fehler können sich einschleichen. Das können technische Fehler sein, wie ein Javascript-Fehler. Das sind aber auch Fehler in der Usability. Dann funktioniert die Seite oder App zwar technisch, aber der User weiß nicht, was er tun soll. Und hier kommt FullStory ins Spiel. Über einen Tag in der Seite protokollieren wir alle Nutzerinteraktionsdaten bei einem Besuch auf der Seite. Wir indexieren diese Daten und legen sie auf unsere Server. Wir können mit diesen Daten jede User-Session nachbilden und als Video abspielen. Das nennen wir Session Replay. Wir haben die quantitativen Daten, also Kennzahlen, um zu erkennen, ob es an bestimmten Stellen auf der Website zum Beispiel häufig Abbrüche gibt. Was der Marketer dann tun kann, um zu verstehen, warum das passiert ist: Er kann in die einzelnen Replays gehen und schauen, wie sich der User verhält. Das sind qualitative Daten. Wir verbinden also beide Ebenen. 

Auch die qualitative Ebene gibt es schon. A/B-Testing-Tools bieten auch Session-Recordings an. Wo ist die Marktlücke?

Technologisch betrachtet, ist das Auto-Capturing bei uns anders. Wenn man ein traditionelles Tool nutzt, muss man schon im Vorfeld wissen, was man genau beobachten will, wonach man sucht. Das wird dann getagged. Durch unsere Indexierung kann man jederzeit auch nachträglich immer neue Suchkriterien anlegen und nach immer anderen Dingen fragen. Man könnte zum Beispiel aktuelles Userverhalten mit dem auf einer früheren Version einer Website retrospektiv analysieren. Und zweitens können wir durch den gleichen Ansatz eben die Daten vergleichen und aggregieren. Und es gibt eine dritte Ebene: Hat man einen Fehler gefunden, kann man die Information darüber mitsamt dem Ausschnitt aus dem Recording direkt an die Technik bzw. die Produkt-Teams übergeben. Das spart enorm Zeit in den Prozessen, weil man nicht lange hin- und her erklären muss, was nicht funktioniert. Der verantwortliche Techniker oder Entwickler kann es sich ansehen und versteht sofort, wo das Problem ist.


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Foto: Imago / Shotshop

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Was wären Beispiele für typische Fehler, die man findet?

Warenkorbabbrüche natürlich, das ist offensichtlich. Aber was ist mit Dead Clicks? Der User klickt auf etwas, wo gar kein Link hinterlegt ist. Offensichtlich vermutet er aber einen. Das passiert häufiger als man denkt. Und die Steigerung der Dead Clicks sind die Rage Clicks. Der User klickt mehrmals hintereinander auf die gleiche Stelle. Das ist ein Zeichen von Frustration, von Ärger.  Der User hat das Gefühl, es funktioniert etwas nicht. 

„Die Steigerung der Dead Clicks sind die Rage Clicks.“

Das sind Fehler von denen ich weiß, dass es sie geben könnte. Wie geht man damit um, dass ganz neue Formen von Fehlern passieren, von denen ich vorher nichts geahnt habe?    

Super Frage. Es gibt unterschiedliche Wege, auf die Fehlersuche zu gehen. Wenn man ein Onlinehändler ist, dann könnte man sich fragen: Warum konvertiert ein hoher Prozentsatz der User nicht? Dafür gibt es dann die Journey- oder Funnel-Analysen. Welche Pfade nehmen die Nutzer? Und dann stellt man fest, dass von den 500 nicht-konvertierten Usern 200 dabei waren, die bereits etwas im Warenkorb hatten. Da wird es interessant. Die hatten vermutlich eine Kaufabsicht und haben sie nicht umgesetzt. Etwas hat sie daran gehindert. 

Das kann ja auch der Bus sein, der gerade kommt, während ich an der Haltestelle stehe. 

Absolut. Aber das ist nur bei einem oder zwei Usern der Fall. Genau hier geht es um den permanenten Wechsel zwischen Macro- und Micro-Perspektive, sonst optimiere ich vielleicht auf etwas, was ich in einer einzigen Session gesehen habe, was aber für alle anderen User keine Rolle gespielt hat und kein Hindernis darstellte. 

Damit das System einen Fehler ausweisen kann, muss es doch wissen, welche Werte, zum Beispiel bei der Conversionrate, die „richtigen“ Werte sind. 

Stimmt. Das ist auf jeder Seite und bei jeder Produktgattung anders. Es gibt vordefinierte Muster, die das System als Fehler einstuft, zum Beispiel Rage Clicks. Der Site-Betreiber kann aber auch individuelle Schwellenwerte einsetzen und sich Alerts ausspielen lassen, wenn diese unterschritten werden. Die Übertragung dessen, was „erwartbar“ ist bei einem solchen Schwellenwert, muss aber der Marketer leisten, denn nur der kennt die üblichen Werte. Wir nennen das “Watched Elements”. Das könnte zum Beispiel eine Landingpage zu einer neuen Kampagne sein.

Dann sind wir eher im Bereich der Optimierung, als bei der Fehlersuche. 

Wo ist der Unterschied? Das ist ein Kontinuum. Beispielsweise beim Checkout im E-Commerce klicken nach wie vor viele User auf die kleinen Kreditkartensymbole. Da passiert nichts. Das ist ein leichtes Frustrationssignal. Wir hatten aber neulich ein Beispiel, das oberflächlich betrachtet ähnlich aussah. Eine Automobilfirma bot auf ihrer Seite einen Kalender zum Buchen von Werkstattterminen an. FullStory fand eine enorm hohe Abbrecherquote. Da kein technischer Fehler zu finden war, schaute man sich die User-Sessions an. Das Problem war: Sehr viele User öffneten den Kalender. Sie sahen aber auf den ersten Kalenderseiten keine verfügbaren Termine. Das lag aber nicht daran, dass etwas technisch nicht stimmte, sondern dass die Nachfrage einfach sehr hoch war. Für viele User wirkte es, als funktioniert der Kalender nicht. Und dann haben die Leute im Call Center angerufen.

Und wie sah die Lösung aus?

Inzwischen springt der Kalender beim Starten direkt auf die Seite, auf der der nächste verfügbare Termin angezeigt wird. Wenn er sich dann im Datum zurückbewegt, sieht er den Unterschied. Das löst zwar nicht sein unmittelbares Terminproblem, aber Kalender und Website funktionieren aus seiner Sicht. Und viele User nahmen dann auch die späteren Termine dankbar an. Die Conversionrate ist explodiert. Entscheidend ist wieder, dass man das Problem aus mehreren Blickwinkeln betrachtet. 

„Wer schon einmal A/B-Tests oder Usability-Tests gemacht hat, wird den Mehrwert von FullStory schnell erkennen.“

Bei Onlinehandel und E-Commerce ist es naheliegend, solche Lösungen zu testen. Aber sind Marken und ihre Marken-Websites dafür offen?

Ja, sie sind offen. Es ist keine Frage der Branche, sondern eher des Reifegrads eines Unternehmens oder eben des einzelnen Marketers. Wer schon einmal A/B-Tests oder Usability-Tests gemacht hat, wird den Mehrwert von FullStory schnell erkennen. Schließlich haben auch Brand-Marketer klare Ziele, zum Beispiel bei der Leadgenerierung. Alle Unternehmen wollen entweder Umsatz steigern, Kosten verringern oder die digital experience verbessern. Die Informationen, die wir liefern können, bedienen mindestens eines dieser Ziele. 

Wie muss man ein solches System aufsetzen, um der DSGVO zu genügen?

Wir tracken nicht, von welcher IP-Adresse der User kommt. Und wir achten sehr genau darauf, Formulardaten gar nicht erst in Reinform zu übergeben, sonst könnte man ja auch Kreditkartennummern und Ähnliches sehen. Die Daten werden in Frankfurt gespeichert und verarbeitet. Private by default ist eines unserer Grundprinzipien. Der Nutzer von FullStory erhält nur das Schema der Website und die jeweilige Interaktion. Allerdings kann der Marketer noch bestimmte Elemente der Seite freigeben. Das prüfen wir genau, eventuell auch hinsichtlich der Frage, ob es einen Consent gibt. Es gibt andere Tools, die übergeben die kompletten Daten aus dem Tracking an den Kunden oder Dienstleister und erst dort wird maskiert. Das halten wir für zu riskant.   


Mehr Inhalte zum Thema: Auch Microsoft Clarity fahndet nach Rage Clicks


Kann ich diese Daten mit CRM- oder CDP-Daten verknüpfen? 

Ja, das ist unter strengen Voraussetzungen möglich. Die Führung hat die CDP oder das CRM. Da können wir davon ausgehen, dass ein Consent für die Datenverarbeitung vorliegt. Und dann können wir schon die Sessions aus unseren Daten über bestimmte, eindeutige Parameter mit den Kundendaten zusammenführen. Das ist zum Beispiel spannend, wenn ein User bei der Hotline anruft und sagt, er habe ein Problem mit der Website. Der Call Center Agent kann dann fragen, ob er sich das mal anschauen darf.

Wie aufwändig ist die Implementierung?

Es ist eine Zeile Code im Header der Seite. Man muss keine Tags setzen. Das funktioniert automatisch und beeinträchtig in keiner Weise die Performance der Seite. 

Es geht um eine riesige Datenmenge. Das deutet darauf hin, dass das Tool nicht ganz billig ist. 

Es kommt auf die Datenmenge an. Es sind Volumenpakete. Tatsächlich hat die qualitative Komponente unseres Ansatzes auch einen großen Wert für kleinere Websites, denen die Fallzahlen für quantitative Analysen fehlen.

Gibt es Unternehmen, die FullStory temporär einsetzen. Nur nach einem Relaunch zum Beispiel?

Wir können Testlizenzen vergeben. Das wird auch häufig angefragt. Aber eigentlich bleiben die Marketer dann dabei. Ganz gezielt auf Zeit setzt das niemand ein.  Bis zu 1.000 Sessions ist das System sowieso kostenlos. 

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