Web Analytics – von der Datensammlung zur perfekten Website

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Der Begriff Web Analytics bezeichnet die Analyse von Daten einer Website. Was das genau bedeutet, weshalb es wichtig ist, diese Daten auszuwerten und wie Online Analytics betrieben wird, wird im folgenden Beitrag erläutert.

Was ist Web Analytics?

Web Analytics ist die Messung, Sammlung, Analyse und Darstellung von Daten zur Nutzung einer Website. Analytics kann mit dem Armaturenbrett eines Autos verglichen werden. Mit einem Auto ohne Anzeigen auf dem Armaturenbrett könnte man theoretisch zwar fahren, es würde wohl auch eine Weile gut gehen. Irgendwann würde aber der Treibstoff ausgehen und als Fahrer würde man das erst bemerken, wenn der Tank bereits komplett leer wäre. Auch wenn sonst ein Problem, beispielsweise mit dem Motor auftreten würde, würde dies erst dann festgestellt, wenn dieser den Geist bereits aufgegeben hätte. Web Analytics zeigt auf, was auf einer Website geschieht. Richtig eingesetzt, können Web Analytics auch aufzeigen, wo eine Seite Probleme hat, bevor grosser Schaden entsteht.

Das Ziel von Web Analytics besteht darin, die Nutzung zu verstehen und die Seite anhand dieser Erkenntnisse zu optimieren. Web Analytics beschränkt sich auf die Daten von Websites. Werden noch weitere Daten, beispielsweise von Apps oder Social Media gemessen, spricht man von Digital Analytics.

Weshalb Web Analytics?

Der Nutzen von Web Analytics ist für jede Website anders. Beispielsweise unterscheidet sich dieser nach Branche oder nach Art der Website. Für einen Webshop könnten beispielsweise die folgenden Punkte von Nutzen sein:

  • Aufwände an anderer Stelle verringern: Die Analyse der Websitedaten kann zeigen, welche Informationen von den Besuchern schlecht oder gar nicht gefunden werden. Durch Optimierungen in diesem Bereich können telefonische oder schriftliche Anfragen verringert und somit Geld gespart werden.
  • Bedarf decken: Anhand der Verkaufsstatistiken kann besser abgeschätzt werden, welche Produkte wie gut verkauft werden und der Einkauf kann entsprechend optimiert werden.
  • Funktionsweise: Kennzahlen können zeigen, wenn gewisse Teile oder die gesamte Website nicht mehr funktioniert. In solchen Fällen ist es wichtig, dies möglichst schnell zu bemerken, was teilweise schwierig ist, wenn man die eigene Website nicht sehr regelmässig besucht.
  • Befindlichkeit des Users: Die Analyse des Kundenverhaltens kann verschiedene Erkenntnisse bringen. Vor allem die Information, zu welchem Zeitpunkt Kunden den Kaufprozess abbrechen, kann interessant sein. Ist dies beim Zahlungsprozess der Fall, kann möglicherweise durch einen verbesserten Zahlungsablauf oder neue Zahlungsmöglichkeiten eine Umsatzsteigerung erreicht werden.
  • Navigation: Das Verhalten von Kunden auf der Seite kann Probleme mit der Navigation aufzeigen. Wenn Besucher nicht finden, was sie suchen werden sie den Shop schnell wieder verlassen.

Wie betreibt man Web Analytics?

Das wichtigste ist, dass Web Analytics kein einmaliges Projekt ist und es auch nicht reicht, einfach ab und zu ein paar Kennzahlen anzuschauen. Der erste Schritt, um Analytics zu nutzen, ist die Installation eines Analytics Tools. Das bekannteste Tool ist Google Analytics, dass in der Standardversion kostenlos ist. Sobald ein Tool installiert wurde, kann die Datenerhebung beginnen.

Datenerhebung

Bei der Datenerhebung stellt sich die grosse Frage: Was soll überhaupt gemessen werden? Die gängigen Analytics Tools bieten endlose Möglichkeiten. Auf diese Frage lässt sich keine allgemeingültige Antwort geben. Ausser, dass man sich, bevor man eine Entscheidung trifft, ein Grundverständnis über die gängigsten Metriken und ihre Relevanz aufbauen sollte. Basierend darauf, können individuell für die jeweilige Seite einige wichtige Kennzahlen definiert werden, die zu Beginn gemessen werden sollen. Später können problemlos weitere hinzugenommen oder auch einzelne entfernt werden. Es ist jedoch wichtig, nicht planlos zufällige Dinge zu messen und dann zu schauen, was man daraus lesen könnte, sondern sich bereits vorher zu überlegen, was man wissen möchte.

Analyse

Sobald die ersten Daten gemessen wurden, kann damit begonnen werden, diese zu analysieren und zu interpretieren. Die Schwierigkeit besteht am Anfang darin, dass viele Metriken als einfache Zahl nicht viel aussagen, sondern vielmehr die Entwicklung seit der Vorperiode die interessante Erkenntnis ist. Viele Kennzahlen werden also erst wirklich aussagekräftig, wenn sie zur Vorperiode ins Verhältnis gesetzt werden können. Zusätzlich sollte beachtet werden, dass beispielsweise Umsatzzahlen jeweils mit der gleichen Periode im Vorjahr verglichen werden sollten, da Umsätze in vielen Märkten über das Jahr gesehen deutlichen natürlichen Schwankungen unterliegen.

Ein Analytics System ist zwar relativ schnell installiert, bis es wirklich relevante Erkenntnisse bringt, muss jedoch einiges an Daten gesammelt werden.

Optimierungen

Im Idealfall bringt die Analyse der Analytics-Daten Erkenntnisse darüber, was auf der Seite passiert und weshalb dies passiert. Basierend auf diesen Informationen können nun Optimierungen vorgenommen werden. Diese sind für jede Seite und jedes darauf identifizierte Problem individuell. Das gleiche Problem kann zudem auf unterschiedlichen Wegen angegangen werden. Daher können auch keine Standard-Massnahmen aufgezählt werden. Der Erfolg der gewählten Massnahmen kann nach der Umsetzung mithilfe des Analytics-Tools relativ schnell gemessen werden. Hat eine Massnahme nicht den gewünschten Erfolg gebracht, muss man sich eine neue Strategie überlegen.

Wiederholen

Die geschilderten drei Schritte Datenerhebung, Analyse und Optimierungen können als Zyklus angesehen werden, der sich unendlich wiederholt. Massnahmen gegen ein identifiziertes Problem führen möglicherweise zu neuem Optimierungsbedarf an anderer Stelle. Möglicherweise bringen neu eingeführte Kennzahlen völlig neue Erkenntnisse. Eine Seite wird nie perfekt sein, daher muss der Prozess laufend wiederholt werden.

Tipp

Die Verantwortlichen einer Website sollten auf keinen Fall aus einer Angst vor Datenauswertung oder Überforderung auf die Analyse der Kennzahlen verzichten. Da sehr individuell die Daten interpretiert werden müssen, kann vieles im „Try and Error“ Prinzip angeeignet werden. Führen Änderungen der Website zu besseren Kennzahlen ist das wunderbar, falls nicht muss einfach weiter nach Lösungen getüftelt werden.

Quellen

Hassler, M. (2017). Digital und Web Analytics. Frechen: mitp Verlags GmbH & Co. KG

Rackley, J. (2015). Marketing Analytics Roadmap: Methods, Metrics and Tools. New York: Springer Science + Business Media.

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Dominik Altmann

Master-Student in Business Administration mit Major in Online Business und Marketing

2 Kommentare

  1. Vielen Dank für den übersichtlichen Einstieg zu Web Analytics. Du sprichst von Google Analytics, empfiehlst du dies zum Einstieg oder gibt es noch weitere, welche man in Erwägung ziehen könnte?

    • Dominik Altmann
      Dominik Altmann on

      Danke für deinen Input. Ja ich würde Google Analytics zum Einstieg empfehlen, dies einerseits aus Kostengründen und andererseits, da Google Analytics mit geschätzten 75% Marktanteil der grösste Anbieter solcher Analysetools ist. Alternativ wäre beispielsweise Adobe Analytics (kostenpflichtig) eine Option.

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