Spring GDS 25. Jubiläum
Ein Logistikunternehmen, das in 190 Länder versendet, hat etwas gebaut, um an sich selbst zu liefern.
Session Recording erfasst eine abspielbare Ansicht davon, wie eine echte Person ein Produkt genutzt hat. Es protokolliert Klicks, Scrolls, Cursorbewegung und Navigation und rekonstruiert dann die Sitzung, sodass Sie sehen können, was geschah. Analytics sagt Ihnen, dass Menschen an einem bestimmten Schritt abspringen. Eine Aufzeichnung zeigt Ihnen, warum, indem sie Sie die Rage Clicks, das Zögern, das Feld sehen lässt, das jemand dreimal ausfüllte, bevor er aufgab.
Es funktioniert, indem es Ereignisse im Browser erfasst und die Seite daraus neu aufbaut, statt Video aufzuzeichnen, was die Daten leicht und durchsuchbar hält. Der Unterschied zur quantitativen Analytics liegt in der Art der Frage, die es beantwortet. Zahlen sagen Ihnen, was im großen Maßstab geschieht. Aufzeichnungen erzählen die Geschichte hinter einem bestimmten Verhalten. Ein Checkout, der Nutzer beim Bezahlschritt verliert, könnte beim Abspielen einen Button offenbaren, der deaktiviert aussieht, es aber nicht ist, oder einen Validierungsfehler, der aus dem Bild scrollt. Das wird ein Funnel-Diagramm allein nie zutage fördern.
Weil Aufzeichnungen echte Nutzereingaben erfassen können, zählt der Datenschutz. Verantwortungsvolle Setups maskieren sensible Felder wie Passwörter und Zahlungsdaten und achten auf Einwilligung. Es geht darum, Verhalten zu verstehen, nicht Einzelne zu überwachen, und die Umsetzung sollte das widerspiegeln.
Wenn Zahlen uns sagen, dass etwas falsch läuft, aber nicht warum, sehen wir uns echte Sitzungen an, um die Reibung zu finden. Session Recording fließt direkt in Benutzertests und Optimierung ein und verwandelt einen vagen Absprung in ein konkretes, lösbares Problem. Wir kombinieren es mit der quantitativen Seite, damit die Aufzeichnungen die Daten erklären, statt sie zu ersetzen.
Wir richten es mit eingebautem Datenschutz ein, maskieren sensible Felder und achten auf Einwilligung, denn konformer Umgang mit Daten und nützliche UX-Forschung stehen nicht im Widerspruch. Das verbindet sich mit unserer Arbeit in UX-Forschung und Behavioral Insights, wo das Verständnis, wie sich Menschen wirklich verhalten, prägt, was wir als Nächstes ändern. Wir haben das bei Produkten mit echtem Verkehr für Marken eingesetzt, die schnell Antworten brauchten, und die Sitzung anzusehen kommt meist schneller ans Ziel als zu raten.
Sie verlieren Nutzer und wissen nicht wo? Sehen wir uns an, was wirklich passiert.
Ein Logistikunternehmen, das in 190 Länder versendet, hat etwas gebaut, um an sich selbst zu liefern.
Eine Marke in ein funktionierendes Geschäft verwandeln.
Eine halbe Million Menschen. Eine App. Null Chaos.















