Behavior Flow

Definition: Der Behavior Flow (deutsch: Verhaltensfluss) ist eine Visualisierungsmethode in Web-Analytics-Plattformen, die den Weg von Nutzern durch eine Website oder Anwendung als Sankey-Diagramm darstellt. Das Diagramm zeigt, wie Besucher von einer Seite zur nächsten navigieren, welche Pfade am häufigsten genommen werden und an welchen Stellen Nutzer die Seite verlassen. In Universal Analytics (UA) war der Behavior Flow ein zentraler Standardbericht, der im Bereich "Verhalten" zu finden war und Webanalysten einen schnellen Überblick über die Navigationsstruktur aus Nutzersicht bot. Jeder Knoten im Diagramm repräsentierte eine Seite oder eine Gruppe von Seiten, während die verbindenden Linien den Datenfluss zwischen diesen Stationen symbolisierten – breitere Linien standen dabei für mehr Nutzer, die diesen Pfad zurücklegten. Abbrüche (Drop-offs) wurden direkt im Diagramm als nach unten abgehende Linien visualisiert, sodass auf einen Blick erkennbar war, an welchen Punkten der Customer Journey besonders viele Nutzer die Seite verließen. Mit der Abschaltung von Universal Analytics im Jahr 2023 und dem Übergang zu Google Analytics 4 (GA4) entfiel der klassische Behavior-Flow-Bericht als fester Bestandteil der Standardberichte. In GA4 erfüllt die Pfadanalyse (Path Exploration) innerhalb der Explorations-Funktion eine vergleichbare Aufgabe – mit deutlich erweitertem Funktionsumfang und größerer Flexibilität.

Erläuterung

Der Behavior Flow war eines der intuitivsten Werkzeuge in Universal Analytics, weil er komplexe Navigationsdaten in eine visuell leicht erfassbare Darstellung übersetzte. Analytiker konnten ohne tiefgreifende technische Kenntnisse erkennen, wie sich der Großteil der Besucher durch eine Website bewegte. Besonders wertvoll war dabei die Möglichkeit, Startseiten, Produktseiten, Warenkorb und Checkout als aufeinanderfolgende Stationen zu betrachten und Engpässe im Conversion-Funnel zu identifizieren.

Ein typischer Anwendungsfall war die Analyse von E-Commerce-Websites: Wenn beispielsweise ein großer Anteil der Nutzer nach dem Aufrufen einer Produktdetailseite die Website verließ, anstatt den Warenkorb aufzurufen, war dies ein deutliches Signal für Optimierungsbedarf – sei es durch verbesserte Produktbeschreibungen, klarere Call-to-Action-Elemente oder veränderte Preisdarstellung. Umgekehrt konnte der Behavior Flow auch zeigen, welche Pfade besonders erfolgreich zur Conversion führten, um diese Erkenntnisse auf andere Bereiche der Website zu übertragen.

Trotz seiner Popularität hatte der Behavior Flow in Universal Analytics auch Schwächen: Bei Websites mit hohem Traffic setzte Google Analytics Sampling ein, was die Genauigkeit der dargestellten Pfade erheblich einschränken konnte. Zudem ließ sich der Bericht nur begrenzt anpassen – weder konnten beliebige Segmente einfach übertragen werden, noch war eine rückwärtsgerichtete Analyse möglich, die die Frage beantwortete: "Welche Seiten haben Nutzer besucht, bevor sie auf diese Seite kamen?" Diese Einschränkungen führten dazu, dass fortgeschrittene Analysten den Behavior Flow häufig nur als ersten Orientierungspunkt nutzten und für detailliertere Untersuchungen auf andere Berichte oder Custom Reports auswichen.

In GA4 wurde der Behavior Flow durch die deutlich mächtigere Pfadanalyse (Path Exploration) ersetzt. Diese erlaubt sowohl vorwärtsgerichtete Analysen (was machen Nutzer nach dem Besuch einer bestimmten Seite?) als auch rückwärtsgerichtete Analysen (was haben Nutzer vor dem Aufrufen einer Seite getan?). Darüber hinaus können in GA4 nicht nur Seitenaufrufe, sondern beliebige Ereignisse als Knotenpunkte definiert werden, was eine deutlich granularere und flexiblere Analyse ermöglicht. Da GA4 standardmäßig unsampled arbeitet (bis zu bestimmten Datenschwellen), sind die Ergebnisse in der Regel präziser als die des alten Behavior-Flow-Berichts.

Bestandteile des klassischen Behavior-Flow-Diagramms

• Einstiegsknoten (Starting Pages): Die erste Spalte des Diagramms zeigt die Seiten, auf denen Nutzer ihre Sitzung begonnen haben, üblicherweise sortiert nach der Anzahl der Sitzungen.
• Zwischenknoten (Subsequent Pages): Weitere Spalten rechts davon zeigen jeweils die nächste aufgerufene Seite in der Nutzer-Session, wobei die Breite der Verbindungslinien das relative Volumen widerspiegelt.
• Drop-off-Linien: Nach unten führende Linien an jedem Knoten visualisieren, wie viele Nutzer die Website an dieser Stelle verlassen haben, ohne die nächste Seite aufzurufen.
• Gruppenbildung: Seiten konnten zu Gruppen zusammengefasst werden, um das Diagramm übersichtlich zu halten und thematisch zusammengehörige Bereiche (z. B. alle Blogbeiträge) gemeinsam zu betrachten.
• Segmentfilterung: Es war möglich, den Behavior Flow auf bestimmte Segmente einzuschränken, etwa nur auf Nutzer aus einer bestimmten Quelle oder mit einem bestimmten Gerät.

Behavior Flow vs. Pfadanalyse in GA4

• Datengrundlage: Während der Behavior Flow ausschließlich auf Seitenaufrufen basierte, kann die GA4-Pfadanalyse auf jedem definierten Ereignis aufgebaut werden – von Klicks über Scrolltiefe bis hin zu Video-Interaktionen.
• Analyserichtung: Der Behavior Flow war stets vorwärtsgerichtet. Die GA4-Pfadanalyse erlaubt zusätzlich rückwärtsgerichtete Analysen, die den Weg zur Conversion oder zu einem anderen Zielereignis rückwirkend nachvollziehen.
• Sampling: Bei großen Datenmengen war der Behavior Flow in UA durch Sampling beeinträchtigt. GA4 arbeitet in den meisten Fällen unsampled, was präzisere Ergebnisse liefert.
• Flexibilität: Die GA4-Pfadanalyse bietet umfangreichere Filtermöglichkeiten und lässt sich vollständig an individuelle Analysefragen anpassen.
• Verfügbarkeit: Der Behavior Flow ist seit der Abschaltung von Universal Analytics nicht mehr verfügbar. Die Pfadanalyse ist in GA4 unter "Explorationen" zugänglich.