3 Analyse

3.1 Analyse konkreter Beispielwerte

Nachdem die Daten zur Verfügung stehen, können sie ausgewertet werden. Von Vorteil ist es, wenn historische Daten vorhanden sind. Damit lassen sich Trends erkennen und Vergleiche anstellen. Schaut man sich beispielsweise den Verlauf der Webseiten-Besucher innerhalb eines Jahres an, stellt man möglicherweise saisonale Besonderheiten fest und kann die Wachstumsrate ablesen.

Abbildung 2: Anzahl tatsächlicher Besucher im Vergleich mit Vorjahreswerten

Im Beispiel von Abbildung 2 lag der Besucherschwerpunkt im Winterhalbjahr und das Wachstum im Vergleich zum Vorjahr betrug 26,42 %. Ein Erfolg lässt sich aus diesen Werten allerdings noch nicht ableiten. Möglicherweise kamen die Mehrbesucher aufgrund teurer Bannerwerbung auf die Webseite und brachen ihren Besuch bereits nach wenigen Sekunden wieder ab.

Abbildung 3: Absprungrate im Vergleich mit Vorjahreswerten

Anhand der Absprungrate in Abbildung 3 lässt sich der vermeintliche Erfolg der zunehmenden Besucherzahlen aus Abbildung 2 relativieren. Hier erkennt man, dass die Absprungrate gleichzeitig mit der Besucherzunahme rapide angestiegen ist.

Abbildung 4: Durchschnittliche Besuchszeit im Vergleich mit Vorjahreswerten

Abbildung 4 ist für die Erfolgsmessung einer Webseite besser geeignet. Der Anstieg um 14,59 % zeigt eine deutlich höhere Relevanz des Inhalts für die Zielgruppe der Webseite, als dies im Vorjahr der Fall war.

Abbildung 5: Besuchertreue im Vergleich mit Vorjahreswerten

Auch die Besuchertreue in Abbildung 5 lässt einen positiven Trend erkennen, 2010 gab es weniger Einzelbesuche, die „Treue“ ist im Vergleich zum Vorjahr leicht angestiegen.Kombiniert man diese Daten mit Verkaufszahlen oder anderen Zielen (Newsletterabonnement, Kontaktaufnahme, Download von Infomaterial), lässt sich der Webseitenerfolg genau bestimmen.

Abbildung 6: Konversionsrate im Vergleich mit Vorjahreswerten

Anhand Abbildung 6 wird deutlich, dass eine starke Besucherzunahme nicht zwangsläufig positiv sein muss. Das Verhältnis zwischen Besuchern und Konversionen hat sich deutlich verschlechtert.

3.2 Daten kombinieren

Zur effektiven Web-Analyse gehören die kontinuierliche Beobachtung sämtlicher Kennzahlen und deren Kombinationen.

Mike Harris, der für „Behavioral Targeting“ zuständige Produktmanager bei Omniture, Adobe Systems Ltd, traf während eines von Jesper Lindhardt, General Manager Nordics & Benelux, Adobe Systems Inc., durchgeführten Interviews folgende Aussage:

„Die absolute Mehrheit der Neukunden von Omniture betreiben bereits seit vielen Jahren Webanalyse, eine tatsächliche Datenanalyse findet jedoch nie, bzw. höchst selten statt. Ohne Analyse macht Analyse keinen Sinn.“

Das Interview führte weiterhin zu den Schlussfolgerungen, man solle sich Dashboards mit den individuell passenden Berichten einrichten und diese jeden Morgen als erstes anschauen, um Unregelmäßigkeiten bemerken zu können. Außerdem sei eine regelmäßige umfangreiche Analyse  notwendig, beispielsweise monatlich, wo Ziele überprüft, Trends wahrgenommen und Maßnahmen daraus abgeleitet werden können.