ZIELSETZUNG

Wenn man den Erfolg vor lauter Zahlen nicht mehr sieht und sich nicht sicher ist an welcher Stelle eine Investition zur weiteren Optimierung lohnt, empfiehlt es sich, das Webanalyse-Tool seines Vertrauens zu Rate zu ziehen. Um Zahlen richtig zu deuten und Handlungen abzuleiten, muss man die Zusammenhänge verstehen. Gerade Anwendern, die nicht tagtäglich mit der Web-Analyse in Berührung kommen, fehlt oft der Zugang, wenn Analysen von Analysten für Analysten erstellt werden.
Dieser Artikel soll all denen helfen, die sich nicht täglich operativ mit der Web-Analyse beschäftigen, aber essentiell darauf angewiesen sind, Businessfragen mit Daten beantworten zu können. Dieser erste Teil konzentriert sich dabei auf Grundlagen der Web-Analyse, der zweite Teil stellt aufwändigere Datenszenarien vor. Der dritte Teil dieser Reihe beschäftigt sich dann mit datengetriebenen Mehrwertszenarien durch Personalisierung.

Teil 1 von 3 – Grundlagen:

1. WO KOMMEN DIE DATEN HER?

Webanalyse-Daten werden im Wesentlichen direkt aus dem Browser heraus direkt an den Webanalyse-Anbieter gesendet und dort weiterverarbeitet. Zusätzlich können Daten beispielsweise aus dem Warenwirtschaftssystem hinzugezogen werden. Wird ein Webanalyse-Tool in Betrieb genommen, spricht man üblicherweise von einer Implementierungsphase. Aus Businesssicht ist es gerade in dieser Phase sehr wichtig, das Onlinegeschäftsmodell mit dem Webanalyse-Anbieter abgestimmt zu haben. Gute Tools bringen heute bereits im Standard eine sehr umfassende Abdeckung mit, Strukturen wie Produktportfolio, Marketingstrategie, Länderorganisation etc. müssen individuell auf Ihr Geschäftsmodell abgestimmt sein. Betreiben Sie beispielsweise einen Shop in mehreren Ländern, sollten Sie neben der Landeswährung entscheiden, welche Firmenübergreifende Währung (US-Dollar, Euro …) zusätzlich erfasst werden soll. Auf diese Weise erreichen Sie eine monetäre Vergleichbarkeit über die Währungsgrenzen hinweg.

Tipp: Investieren Sie die Zeit und formulieren Ihre individuellen Anforderungen an das Webanalyse-Tool so früh wie möglich. Passt die Web-Analyse von Anfang an auf das Geschäftsmodell, wird allen Anwendern die operative und strategische Arbeit mit den Zahlen stark vereinfacht.

2. BASISKENNZAHLEN

Das grundlegende Zahlenfundament wird durch Basiskennzahlen geschaffen. Dabei werden die Anzahl von Seitenaufrufen, Visits, Produktdetailansichten, Käufe etc. pro User erfasst und über das Webanalyse-Tool bspw. je Zeitraum kumuliert dargestellt.

Tipp: Erstelle Dir eine Liste Deiner wichtigsten Basiskennzahlen mit einer kurzen Notiz, was sie jeweils bedeuten. Nutze diesen „Spickzettel“ beim Lesen von Analysen oder wenn Du Fragen im Webanalyse-Kontext formulieren möchten. Eine Auswahl wichtiger Kennzahlen mit Beschreibung findest Du auch in unserer OnlineDoku.

3. DIMENSIONEN

Kennzahlen für sich betrachtet liefern noch keine Aussage, sondern halten erst mal einen Status fest, bspw. 456.453 Besucher. Dimensionen setzen eine Kennzahl in den Kontext. Essentiell ist dabei die Dimension Zeit. 456.453 Besucher pro Jahr ergeben einen Kontext und konkrete Aussagen. Kennzahlen lassen sich auch im Verlauf der Zeit darstellen und ergeben so die bekannten Trendlinien. Neben der immer vorhandenen Zeit-Dimension können weitere Dimensionen zur Analyse hinzugezogen werden. Ein Beispiel für einen Onlineshop sind die Produktkategorien. Diese ermöglichen die Aussage 58.493 Bestellungen vergangene Woche und davon 23.453 im Bereich „Herren/T-Shirts“. Neben Trendanalysen von Kennzahlen, die aufzeigen, ob sich eine Kennzahl negativ oder positiv über die Zeit entwickelt, besteht auch die Möglichkeit, Kennzahlen kumuliert mit einem anderen Zeitraum zu vergleichen. Bspw. gab es im 1.Quartal des Jahres 3% mehr Besuche als im Quartal des Vorjahres. Gute Webanalyse-Tools bieten hier bereits eine große Auswahl vordefinierter Analysen, die bereits eine Kombination aus Kennzahlen und Dimensionen enthalten. Dennoch ist es sehr wichtig zu verstehen, was eine Dimension auf einer Kennzahl bewirkt. Die Dimension Marketingkanal hilft beispielsweise sehr einfach den Marketingmix einer Kennzahl zu bilden. Dabei werden bspw. Basiskennzahlen wie Visits und Bestellungen nach Kanal Newsletter, Kampagne, SEA etc.

Tipp: Überleg Dir welche Dimensionen wirklich relevant für Deine Sicht der Daten sind und lege Dir ähnlich wie bei den Kennzahlen einen kleinen „Spickzettel“ an. Gerade bei Dimensionen, die individuell belegt werden, wie bspw. Kampagnen-Namen ist es auch wichtig zu verstehen welche Ausprägungen eine Dimension haben kann. Beispiel: Die Dimension Kampagne ist durch Deine Marketingabteilung wie folgt belegt worden„NL-KW12-SAL“. Kennst Du diese Konvention, dann weisst Du es handelt sich um den Newsletter der Kalenderwoche 12 mit Sale Artikeln.

4. BERECHNETE KENNZAHLEN UND KONVERSIONSRATEN

Aus der Kombination der Basiskennzahlen werden berechnete Kennzahlen gebildet, die nicht mehr nur quantitativ den Erfolg abbilden, sondern einen vergleichbaren Leistungswert liefern, die Konversionsrate oder Conversion Rate (CR). Als wohl bekanntestes Beispiel im E-Commerce kennt man die Conversion Rate Bestellungen/Besuche und im Portalbereich die Pageviews/Besuche. Eine Konversionsrate gibt also beispielsweise an, wieviel Prozent der Besucher Bestellungen getätigt haben, also zu Kunden geworden sind. An dieser Kennzahl ist der Erfolg direkt ablesbar – je höher der Wert, desto besser. Konversionsraten können selbstverständlich wieder über Dimensionen weiter heruntergebrochen werden. Webanalyse-Tools bieten bereits im Standard die wichtigsten Konversionsraten an und berechnen diese automatisch aus den Basiskennzahlen.

Tipp: Beobachte wenige breit gefasste Konversionsraten über die Zeit hinweg. Auf diese Weise kannst Du sehr schnell positiv/negativ Abweichungen erkennen. Kombiniere Konversionsrate und Dimension, um eine detailliertere Sicht zu bekommen.

Zusammenfassung:

Web-Analyse ist längst nicht mehr nur Experten vorbehalten. Gerade Entscheider müssen sich schnell Zugang zu den richtigen Daten verschaffen können und diese auf einfache Weise interpretieren können. Ich hoffe, der Grundlagenteil kann Dir stets helfen, die Konzepte von der Datensammlung bis zur Konversionsrate zu verstehen und in Deinem Webanalyse-Tool anzuwenden. Ich freue mich, wenn Du auch im zweiten Teil wieder dabei bist, wenn wir uns dem Thema Importierte Daten bis Nutzerzentrierte Analyse nähern.

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