navlytics

Navlytics - User Experience Tracking Framework

Navlytics ist ein leichtgewichtiges Web-Tracking-Framework zur automatisierten Analyse der User Experience (UX). Es erfasst Nutzerinteraktionen auf einer Webseite, visualisiert diese in einem Dashboard und hilft Entwicklern dabei, die Benutzerfreundlichkeit zu optimieren.

Installation

Führe die folgenden Schritte aus, um Navlytics in dein Projekt zu integrieren:

1. Installiere das npm-Modul:

   npm install navlytics

2. Füge den folgenden Code am Anfang deiner Server-Datei hinzu:

   const port = 3000;
   const app = express();
   const http = require('http').createServer(app);
   const io = require('socket.io')(http);
   const initializeTrackingServer = require('navlytics');
   
   initializeTrackingServer(io, app, port);
   
   app.use(express.static(__dirname));

3. Integriere die Tracking-Skripte in jede HTML-Datei, die überwacht werden soll:

   <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/socket.io/4.5.4/socket.io.js"></script>
   <script id="tracking-script" src="tracking.js"></script>

Nach der Installation ist das Dashboard unter /monitoring erreichbar.

Wichtig: Vergabe von IDs

Achte darauf, dass jedes HTML-Element, das getrackt werden soll, eine eindeutige ID besitzt. Die Auswertung und das Tracking basieren auf diesen IDs, um Elemente eindeutig identifizieren zu können.

Features

• Maus-Tracking: Erfasst Mausbewegungen, Klicks und Verweildauer.
• Heatmap-Generierung: Visualisiert Nutzeraktivitäten auf der Webseite.
• Bot-Erkennung: Identifiziert verdächtige Interaktionsmuster.
• Responsive Analyse: Unterstützt verschiedene Bildschirmgrößen und Geräte.
• Live-Dashboard: Echtzeit-Visualisierung der erfassten Nutzerdaten.

Anwendung

1. Server starten

   node server.js

2. Zugriff auf das Dashboard Öffne deinen Browser und rufe http://localhost:{PORT}/monitoring auf.

3. Nutzerinteraktionen auswerten

   • Überprüfe Heatmaps zur Identifikation häufig genutzter Elemente.
   • Analysiere Mausbewegungen, um Schwachstellen im UX-Design zu erkennen.
   • Erkenne Bots und verhindere unerwünschte Interaktionen.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz. Beiträge sind willkommen!

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Bei Fragen oder Anregungen können Sie sich gerne an uns wenden.

Kagan Demirer

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Claudius Laur

Matrikelnummer: 1444877 Mail: [e-mail] GitHub Profile