Web Analytics: Das Fundament jeder Online-Kampagne

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Klickzahlen, Likes und Views sind heute gebräuchliche Begriffe. Weniger bekannt ist hingegen, was genau zu einem vollständigen Webtracking gehört.

Spätestens seit dem 25. Mai 2018 ist das Tracking von Websites in aller Munde. Die Anwendung der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) wurde durch die mediale Präsenz zu einem viel diskutierten Thema. Der Fokus dieses Blogbeitrags liegt jedoch nicht beim Tracking von einzelnen und personenbezogenen Nutzerdaten, sondern beim anonymisierten und aggregierten Sammeln und Auswerten von Websitedaten. Folgende Ausführungen orientieren sich strukturell an Adens Stufen der Web Analyse Entwicklung (2011, online).

Stufen der Web Analytics Entwicklung

Web- oder Digital-Analytics kann als Prozess beschrieben werden, bei welchem das Verhalten von Besuchenden auf der eigenen Website ausgewertet wird. Mit einem geeigneten Web-Analytics-Tool können verschiedene Messwerte gesammelt, ausgewertet und daraus Key Performance Indikatoren (KPI) berechnet werden (Kamps & Schetter, 2018, S. 159). Diese KPIs können je nach Businessmodell, Ausrichtung und Funktionsumfang der Website unterschiedlich ausgeprägt sein. Nachfolgend sind hierfür einige Beispiele aufgeführt.

  • Seitenaufrufe
    Die Anzahl Seitenaufrufe ist die wohl einfachste und bekannteste Messgrösse. Sie ist bei den meisten Plattformen üblich und setzt einzig voraus, dass grundsätzlich sämtliche relevanten Seiten korrekt getrackt werden.
  • Absprungrate
    Die Absprungrate beziffert den Anteil der Websitebesuchenden, welche ausschliesslich eine Seite (Zielseite oder Landingpage) besucht und anschliessend die Website wieder verlassen haben. Hier lohnt es sich meistens, zusätzlich den Faktor Zeit mit in die Berechnung einfliessen zu lassen. Mit der modifizierten Absprungrate können insbesondere textlastige und inhaltlich umfassende Webauftritte (bzw. Landingpages) besser analysiert werden. Eine längere Verweildauer auf ein und derselben Seite wird so nicht mehr als Absprung bewertet.
  • Scroll-Tiefe
    Ähnlich wie bei der (modifizierten) Absprungrate kann die Scroll-Tiefe einzelner Webpages zusätzliche Hinweise auf die Relevanz und somit auf den Kundennutzen liefern. Mit dieser Kennzahl lässt sich beispielsweise beantworten, ob ein Blogartikel nicht nur geöffnet, sondern tatsächlich (und bis zum Schluss) gelesen wurde.
  • Meta-Daten
    Die Auswertung von Meta-Daten kann helfen, inhaltliche Aspekte besser zu verstehen. Mögliche Dimensionen sind beispielsweise Themengebiete, Kategorien oder Blogautoren. In Kombination mit anderen KPIs lassen sich so umfangreiche und transparente Analysen erstellen.
  • Monetäre Dimensionen
    Bei Onlineshops sind die Anzahl Käufe sowie die entsprechenden Umsätze die zentralen KPIs. Zusätzlich sind vormonetäre Messwerte wie Klicks auf Call-To-Action-Buttons, abgebrochene Checkout-Prozesse oder Wert und Inhalt von Warenkörben von Nutzen.

Die Definition und Abbildung der KPIs sowie die (vorangehende) Wahl des Web-Analytics-Tools können als Bestandteile der ersten Stufen in der Web-Analyse-Entwicklung betrachtet werden (Aden, 2011, online).
Anschliessend geht es darum sicherzustellen, dass die Websitebesuche der richtigen Quelle zugeordnet werden. Einige Web-Analytics-Tools erkennen die wichtigsten Quellen wie Suchmaschinen oder Verweise von anderen Websites (Referrer) automatisch und ohne zusätzliche Konfiguration. Im Kontext des Kampagnenmanagements (online wie offline) sollte jedoch vorab geprüft werden, ob die entsprechende Quelle tatsächlich und korrekt erkannt wird. So benötigen beispielsweise die Links in Instagram Stories, in Facebook-Beiträgen sowie in Newslettern sogenannte URL-Parameter, damit diese Quellen im Analytics-Tool erkannt und einander gegenübergestellt werden können.
Die nächsten Stufen beinhalten neben der möglichen Datenverknüpfung die Segmentierung. Mit der Verknüpfung von zusätzlichen Datenquellen können beispielsweise Produktumsätze mit den dazugehörenden Margen angereichert werden. So ist nicht nur ersichtlich, welche Quelle welchen Umsatz gebracht hat, sondern zusätzlich, welche Bruttogewinne daraus resultieren.
Mit der Segmentierung lassen sich letztlich sämtliche gesammelten und berechneten Daten für den jeweiligen Anwendungsbereich darstellen und auswerten. Diese letzte Stufe in der Entwicklung der Web-Analyse ist sozusagen die Königsdisziplin (Aden, 2011). Hier geht es nicht nur darum, die relevanten Daten zu analysieren, sondern das Hauptziel ist, die Zahlen für die jeweilige Zielgruppe übersichtlich und verständlich zu visualisieren.

Quellen:

  • Aden, T. (2011). Stufen der Web Analyse Entwicklung. Abgerufen am 01.05.2018 von http://www.timoaden.de/2011/05/stufen-der-web-analyse-entwicklung.html
  • Kamps, I. & Schetter, D. (2018). Performance Marketing. Der Wegweiser zu einem mess- und steuerbaren Marketing – Einführung in Instrumente, Methoden und Technik. Wiesbaden: Springer Gabler.
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About Author

Remo Hediger

Betriebsökonom, Inhaber und Geschäftsführer der Maleana Hochzeitsmanufaktur

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