Black Friday ist vorbei. Die Kampagnen sind abgeschlossen, die Bestellungen (hoffentlich) auf dem Weg – und dein Team kann erstmal durchatmen.
Aber genau jetzt liegt die eigentliche Chance: Wenn du während Black Friday Behavior Analytics genutzt hast, beginnt jetzt die wirklich wertvolle Arbeit.
Deine Website hat gerade einen der größten Stresstests des Jahres hinter sich. Die Daten, die du in diesen Hochdruckmomenten gesammelt hast, sind pures Gold. Sie zeigen dir ganz genau, wo es gehakt hat, wo Nutzer*innen gestruggelt haben – und was du vor der nächsten Traffic-Welle optimieren solltest.
Und diese nächste Welle? Die lässt nicht lange auf sich warten. Weihnachten steht vor der Tür. Danach Neujahr, Valentinstag, Ostern, Frühlingskampagnen, Sommerschlussverkauf. Traffic-Spitzen sind längst keine einmaligen Ereignisse mehr – sie gehören das ganze Jahr über zur Realität.
Warum das Nutzerverhalten an Black Friday weit über BFCM hinaus wichtig ist
Stell dir Black Friday wie einen Schnellkochtopf vor. Unter diesem Druck werden selbst kleine UX-Probleme plötzlich riesig. Nutzer*innen klicken schneller, überfliegen Inhalte und haben weniger Geduld. Wenn etwas kaputt, verwirrend oder langsam ist, bleiben sie nicht – sie sind sofort weg.
Was du an diesen Tagen gesehen hast, ist im Grunde eine vorspul-Version des normalen Nutzerverhaltens. Der einzige Unterschied: Jetzt hast du die Daten, die das belegen. Wenn Mouseflow im Einsatz war, hast du jeden Klick, Scroll, jedes Zögern und jeden Rage Moment erfasst. Das ist nicht einfach nur Analytics – das ist deine To-do-Liste für Optimierungen.
Was dir Verhaltensdaten verraten
Standard-Analytics zeigen dir, *was* passiert ist. Behavioral Analytics zeigt dir, *warum* es passiert ist.
Ein Rage Click auf ein nicht verlinktes Produktbild? Frust. Ein*e Nutzer*in, der oder die deine Lieferbedingungen anklickt und dann abspringt? Unsicherheit. Jemand, der denselben Checkout-Schritt dreimal durchläuft? Kognitive Überforderung.
Mit Mouseflow erkennst du solche Momente dank Friction Detection, Session Replays, Heatmaps, User Journey Analytics, Funnel Analysis und Form Tracking.
Du kannst Seite für Seite, Muster für Muster analysieren und genau sehen, wo Reibung entstanden ist – und wo Conversions verloren gingen.
Und weil alles visuell und verhaltensbasiert ist, fällt dir das Handeln viel leichter. Du musst nicht raten. Du kannst dir das Problem einfach ansehen – und direkt lösen.
Echte Beispiele von E-Commerce-Unternehmen
Das haben einige E-Commerce-Marken mit Mouseflow während starker Traffic-Phasen herausgefunden – und so haben sie die gewonnenen Insights genutzt, um schnell und wirkungsvoll zu optimieren:
Scotts Miracle-Gro: Klarere Nutzerpfade in Momenten der Verwirrung
Als Scotts Miracle-Gro ihre jährliche Kampagne startete, stellte das Team fest, dass Nutzerinnen Rage Clicks auf Produktbilder und Markenlogos machten, die zwar wie Links aussahen – aber keine waren. Gerade bei starkem Traffic wie am Black Friday lassen sich solche UX-Fallen besonders gut erkennen: Nutzerinnen versuchen mit Elementen zu interagieren, die keine Funktion haben.
Mit Heatmaps und Session Replays identifizierte das Team diese toten Elemente – und verwandelte sie in echte, klickbare Pfade. Das Ergebnis? Ein klarerer Weg zur Call-to-Action und deutlich weniger Verwirrung im Nutzerflow.
DayLawn – Die Landingpage nach dem Redesign zeigte eine optimierte Struktur – und deutlich stärkere Conversion.
„Wir haben das, was wir im Vorjahr mit Mouseflow gelernt haben, genutzt und Änderungen vorgenommen, die in dieser Kampagne eine sinnvollere Interaktion mit den CTAs ausgelöst haben – wir haben den Menschen geholfen, genau das zu finden, was sie benötigen.“
Goldner Fashion: Promo-Code-Unsicherheit sichtbar gemacht
Gerade an Black Friday steigt die Suche nach Promo-Codes massiv an. Bei all den Rabatten erwarten viele Shopper*innen einfach einen Deal.
Goldner Fashion stellte ein auffälliges Muster beim Checkout fest: Nutzer*innen brachen ab, um außerhalb der Seite nach Promo-Codes zu suchen. Anstatt darauf zu hoffen, dass sie zurückkehren, platzierte das Team den Promo-Code direkt im Checkout-Prozess.
Das Ergebnis? Die Abbruchrate sank um 15 % – dank einer kleinen, aber gezielten UX-Optimierung.
Vorher: Kein Promo-Code-Pop-up
Nachher: Promo-Code direkt auf der Checkout-Seite sichtbar
Außerdem entdeckte das Team ein weiteres Problem: Filter Fatigue. Nutzer*innen fühlten sich durch zu viele Filtermöglichkeiten überfordert – was zu Zögern und Entscheidungsstress führte.
Die Lösung? Ein vereinfachtes Layout. Das Ergebnis: 70 % mehr Filter-Nutzung und 30 % mehr Add-to-Cart-Klicks.
Vorher: Alte Filterfunktion auf der Website
Nachher: Neues Filter-Layout auf der Website
Megabad: Friction, die klassische Tools übersehen haben
Megabad hatte mit technischer Friction zu kämpfen. Der „Kaufen“-Button lud manchmal verzögert, und ein Adressprüfungsfeld blockierte das Ausfüllen des Formulars. Mouseflow deckte beide Probleme in Session Replays auf – und deren Behebung führte zu einem 73 % Rückgang der Checkout-Abbrüche.
Doch die größere Erkenntnis kam aus einem viel weniger offensichtlichen Bereich: Die E-Commerce-Plattform von Megabad war so konfiguriert, dass je nach Land und Warenkorbwert unterschiedliche Zahlungsmethoden angeboten wurden. Klingt smart, oder?
Das Problem: Diese Flexibilität sorgte im Hintergrund für Verwirrung. Eine in einem bestimmten Land sehr beliebte Zahlungsmethode verschwand plötzlich, sobald der Warenkorb einen bestimmten Wert überschritt – obwohl Nutzer*innen genau diese Option erwarteten. Ein versteckter Conversion-Killer.
Megabads GA4-Checkout-Daten
Megabads Conversion-Funnel-Daten
Solche Friction-Punkte lassen sich mit klassischen Analytics-Tools kaum erkennen. Es gibt keine Fehlermeldung. Kein Formularabbruch. Keine Beschwerden. Nur durch das Ansehen der Session Replays konnte das Team erkennen, dass Nutzer*innen den Checkout abbrachen – weil sie ihre gewohnte Zahlungsmethode nicht fanden.
Die Lösung war nicht nur technisch, sondern strategisch. Und sie wurde nur sichtbar, weil Verhaltensdaten im Spiel waren.
Mos Mosh: Schnellere, sicherere Kaufentscheidungen unterstützen
Gerade während Peak-Kampagnen wie Black Friday werden Shopper*innen von einer Flut aus Werbung, Angeboten und künstlicher Dringlichkeit überrollt. Wenn sie dann endlich auf der Produktseite landen, muss diese richtig abliefern: Sie muss Orientierung geben – und Sicherheit.
Mos Mosh bemerkte, dass Nutzer*innen auf Produktseiten zögerten. Vielen fehlte visuelle Information, um sich sicher zu entscheiden. Die Lösung: Mehr Bilder, ein besseres Layout und Front-/Back-Ansichten der wichtigsten Produkte.
Das Ergebnis: Weniger Rücksendungen – und mehr Selbstsicherheit beim Kauf.
Doppelt große Produktdarstellung auf der Women’s Collection Page Die Darstellung zeigt Vorder- und Rückseite eines Produkts in zwei Spalten – für mehr visuelle Details auf einen Blick. Das größere Layout sorgte für deutlich mehr Sichtbarkeit und höhere Klickraten.
Lass diesen Moment nicht verstreichen. Wenn du mit der Analyse bis zur nächsten Kampagne wartest, ist es schon zu spät. Die gute Nachricht: Du brauchst keinen weiteren Sale, um die Schwachstellen zu erkennen. Du musst nur das Verhalten auswerten, das du bereits erfasst hast – oder gerade dabei bist zu erfassen.
Du wirst Muster finden, die sich in jeder Kampagne wiederholen:
- Versteckte Friction im Checkout
- Verwirrende Navigation auf dem Smartphone
- Fehlende Trust-Signale
- Eine gestörte visuelle Hierarchie
