Genom att analysera olika individers surfbeteende så kan man även optimera hemsidor efter sitt eget tycke. Detta gör man med hjälp av webbanalysverktyg som finns av alla dess slag. Betalversioner såväl som gratisversioner. Dessa i sin tur innehåller olika features som möjliggör, för dig som användare, olika tillvägagångssätt och metoder över hur du ska analysera en besökares beteende. Med denna uppsats har vi valt att undersöka vilka av de vanligaste features som finns som är de viktigaste ur en användares perspektiv. För att få svar på vår huvudfrågeställning, Vilka är de viktigaste features inom webbanalysverktyg för användare och varför? gjorde vi en kvantitativ enkätundersökning innehållandes kvalitativa element. De respondenter vi hade utgjorde dock en mindre grupp som inte kunde representera en större population, men detta kan ändå ligga till grund för vidare forskning med tanke på att våra kvalitativa element gav bra riktmärken. Under analysen framgick det att flera features var mer prioriterade än andra utifrån en användares perspektiv och vi identifierade ett flertal faktorer som stöttade detta.   Studien resulterade i en beskrivning över vilka som är de mest förekommande features, hur viktiga de är för användare samt vilka faktorer som antyder på detta.

The aim of this bachelor thesis is to explore how links and labels are used on the project collaborator’s – Volvo Construction Equipment’s – websites through web analysis tools. Whether there’s a correlation between user’s web behavior and their choice of navigation channel and clicked link label, and what effect placement, label and design have on the conversion rate of a link was explored by using structured observation and a combined field experiment and A/B test. Data was collected using two different web analytics tools (Adobe Analytics and Hotjar). The results showed that there was a statistical relationship between a user’s web behavior and which channel she chose, but no correlation between her web behavior and which link she chose to click. The results also showed that changing a link’s placement, label and design altogether had a synergic effect on the conversion rate of the link, but whether the conversion rate was actually affected by changing only one of these factors could not be determined as the results did not result in a statistical correlation using the chi-square test. In addition to presenting the findings made, a discussion of the study’s implications and how they may have affected the reached results is also presented. Among other things, there were some issues with the web analytics tools used as well as the collected data (e.g., a potential bot was identified on one of the studied sites which affected the structured observation method). Finally, suggestions on further research in the studied area are presented.

Denna uppsats undersöker fenomenet konverteringsoptimering på uppdrag av ett företag, för att ta reda på hur man kan arbeta för att öka sin konvertering, och därigenom även sin lönsamhet. Syftet med detta uppsatsarbete har varit att utföra en dokumentation av arbetsprocessen bakom konverteringsoptimering. Dels undersöks verktyg som Google Optimize och Hotjar, hur dessa samlar in testdata, samt hur denna data sedan kan analyseras för att komma fram till ett svar om hur man bör gå vidare efter de genomförda testerna. Dels studeras tre s.k. A/B-tester som genomfördes på ett företags webbplats där kvantitativa data samlades in, presenterades och analyserades av testprogrammet. Resultatet från arbetet visar hur arbetsprocessen konverteringsoptimering ser ut från start till mål: hur man inledningsvis analyserar en webbplats, hur man tar fram designförslag, hur man implementerar dessa i tester, samt hur man sedan samlar in data från testerna och analyserar denna. Bland annat tyder resultaten på att en noggrann analys av användarbeteende och resultat från tester är avgörande för att kunna optimera konverteringsgraden, att A/B-tester är ett kraftfullt verktyg för att testa och utvärdera olika konverteringsoptimeringsstrategier, samt att information om besökarnas scrollningsbeteende är en intressant faktor som spelar roll både i för- och efteranalys.