5 Problematik

5.1 Messmethoden

Das Problem beim Einsatz verschiedener Webanalysesoftwares und beim Vergleich der eigenen Seite mit einer anderen, wo eine andere Webanalyse-Software eingesetzt wird, sind unterschiedliche Messmethoden. Jede Webanalyse-Software arbeitet anders, es besteht jeweils immer nur eine Konsistenz beim Vergleich mit eigenen Werten, bspw. mit dem Vorjahreszeitraum.

Bei Google Analytics ist z.B. unabänderbar festgelegt, dass Umsätze Bruttowerte und Versandkosten Bestandteil des Umsatzes sind. Bei den meisten kommerziell eingesetzten Produkten sind Werte dieser Art frei konfigurierbar. Dies bedeutet auch, dass Vergleiche mit anderen Webseiten, die die gleiche Software einsetzen nur sinnvoll sind, wenn die gleiche Konfiguration verwendet wird.

Dazu kommt, dass bereits in den Begriffsdefinitionen Unterschiede existieren: Zur Erfassung von Werten über „eindeutige“ Besucher genügt Google Analytics ein Cookie auf dem Rechner des Besuchers, während Omniture nur eingeloggte Besucher als „eindeutig“ identifiziert. Beginn und Ende eines Tages bei Google sind zunächst auf kalifornische Ortszeit eingestellt. Die Vorschaubilder des Google-Service „Instant Search“ auf der Sucherergebnis-Seite werden durch einen Bot erzeugt, der die gesamte Seite aufruft und speichert (im Gegensatz dazu rufen „herkömmliche“ Suchmaschinen-Bots die Textinformationen von Webseiten auf). Diese Besuche des Instant-View-Bots erzeugen derzeit in allen Webanalyse-Tools außer Google Analytics einen eindeutigen Besuch, der sich momentan nicht von echten Besuchen unterscheiden lässt.

5.2 Intransparenz

Leider lässt sich kein Anbieter von Webanalyse-Software in die Karten schauen. Es ist nicht nachzuvollziehen, woher die teilweise erheblichen Unterschiede in den Werten stammen. So stimmt die Größe Umsatz, die per Definition unstrittig ist, in keiner Web-analyse-Software mit der einer anderen überein – unabhängig von den bereits beschriebenen Brutto-Netto- und Versandkostenschwierigkeiten. An einigen Tagen beträgt der Unterschied einige Cent, an anderen mehrere Euro. Aus diesem Grund sollten zusätzlich transparente, verlässliche Quellen verwendet werden, bspw. eine eigene Datenbank.

5.3 Datensicherheit und Datenschutz

Jedes Unternehmen muss entscheiden, ob es seine Daten unberechenbaren und unerreichbaren Unternehmen zur Speicherung und Verwendung im Ausland zur Verfügung stellt oder nicht.

Zusätzlich muss abgewogen werden, ob die eigenen Webseitendaten personenbezogene sind, wobei es derzeit keine Klarheit bzgl. der IP-Adresse gibt. Es ist möglich, dass ein Gericht kurzfristig entscheidet, dass es sich bei IP-Adressen um personenbezogene Daten handelt, sodass der Einsatz von Google Analytics abmahnwürdig und gesetzeswidrig sein würde. Beim Einsatz von Google Analytics existiert ein weiterer bedenklicher Punkt: Nutzt der Seitenbesucher weitere Google-Services, z.B. die Toolbar, Googlemail oder die personalisierte Startseite, ermöglicht er Google alle Seiten, die er aufruft und alle Einkäufe die er online tätigt, zu protokollieren und zu verwenden.

Quellenverzeichnis

Dr. Stahl, U.; Dr. Krabichler, T.; Breitschaft, M.; Dr. Wittmann, G. (2010): E-Commerce-Leitfaden. Erfolgreicher im elektronischen Handel. ibi research an der Universität Regensburg GmbH

Frosch-Wilke, D.; Raith, C. (2002): Marketing-Kommunikation im Internet. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden

Gaul, W.; Schmidt-Thieme, L. (2002): Frequent generalized subsequences – a problem from web mining. Springer, Berlin

Hassler, M. (2010): Metriken auswerten, Besucherverhalten verstehen, Website optimieren. Mitp-Verlag, Frechen

Bundesdatenschutzgesetz (BDSG). Bundesministerium der Justiz, Berlin

Petersdorf, B. (2010): Xamit Studie Webstatistiken im Test. Xamit Bewertungsgesellschaft mbH, Düsseldorf

Dr. Lepperhoff, N. (2008): Xamit Studie Datenschutzbarometer. Xamit Bewertungsgesellschaft mbH, Düsseldorf

Lindhardt, J. (2007): Web Analytics Fundamentals. Adobe Systems GmbH, München

Haller, H.; Hartwig, M.; Liedtke, A. (2010): Methoden der Webanalyse professionell anwenden. Addison-Wesley, München

4 Maßnahmen

4.1 Werbekampagnen planen

Mithilfe der erhobenen Daten und der gewonnenen Erkenntnisse lassen sich Werbekampagnen planen. Es können beispielsweise Landingpages entsprechend der technischen Ausstattung gestaltet (verwendete Technologie, z.B. Flash, Seitengröße, für mobile Endgeräte, usw.) oder Mailings in den Zielsprachen und -währungen vorbereitet werden.

Nutzt man eine entsprechende Webanalyse-Software, z.B. Omniture Site Catalyst, lässt sich ausgeben, welche Benutzergruppe auf der Webseite welche Aktion vorgenommen oder welche Artikel gekauft hat. Diese Benutzergruppenzuordnung funktioniert nur dann eindeutig, sobald der Nutzer sich eingeloggt hat. Da sich z.B. in Online-Shops alle Käufer zwangsläufig einloggen, bzw. persönliche Daten hinterlassen müssen, ist die Bildung von Benutzergruppen hier problemlos.

So kann ausgewertet werden, welche Benutzergruppe welche Produkte verstärkt kauft. Diese Produkte können in Mailings beworben werden.

Auch anhand der Zugriffsquellen lassen sich Zielgruppen ermitteln. Liefert beispielsweise Facebook einen hohen Anteil an Besuchern, liegt es nahe dort eine offizielle Seite zu eröffnen und dort spezielle Aktionen anzubieten. Gleiches gilt für alle Social Networks, Foren und halböffentliche Webseiten.

4.2 Maßnahmen zur Optimierung

Die Google adwords-Auswertung zeigt Optimierungs- und Einsparungspotenziale auf. Wird z.B. eine Anzeige oft geklickt und erzeugt keinen Umsatz, werden nur Kosten verursacht. Diese lassen sich vermeiden, indem man die betroffene Anzeige oder das betroffene Keyword deaktiviert.

Aus den Zugriffsquellen lassen sich Kampagnenerfolge erkennen. Stellt man fest, dass der letzte Newsletter aufgrund des neues Layouts deutlich mehr Umsatz erwirtschaftete als bisher, kann das Layout weiterverwendet und weiter optimiert werden. Die anschließende Auswertung lässt genaue Schlüsse darüber zu, wie erfolgreich der Test schlussendlich war.

Ebenfalls in den Zugriffsquellen erkennt man die Anzahl der Besucher, die von verschiedenen Suchmaschinen zugreifen. Ist diese Zahl im Branchenvergleich eher gering, kann eine Onsite-Optimierung gestartet werden. Das bedeutet, dass suchmaschinenrelevante Änderungen direkt auf der Webseite vorgenommen werden und nicht Offpage, z.B. durch bezahlte Anzeigen, Bannertausch, usw. So könnten alle Inhaltsseiten nach SEO-Kriterien optimiert werden. Auch kann die Struktur des HTML-Codes untersucht und optimiert werden.

Schaut man sich die Contentseiten an, können anhand der Relevanz einzelner Seiten die Interessen der Besucher herausgearbeitet und diese Seiten bewusst optimiert werden.

Im Contentbereich stellen die häufigsten Ausstiegsseiten das wichtigste Optimierungspotenzial bereit: Hier gilt es nach den Ausstiegsgründen zu suchen und diese zu beheben. Gleiches gilt für die Klickpfad-Analyse.

In allen Werbe- und Optimierungsmaßnahmen ist es unumgänglich nach angemessener Zeit die neugewonnen Werte mit historischen Werten zu vergleichen.

So erhält man einen Eindruck vom Erfolg der Maßnahme, kann darauf aufbauen oder gewinnt im Fall des Misserfolgs die Erkenntnis, dass die gewählte Maßnahme falsch war. In diesem Fall muss man aus seinen Fehlern lernen und den nächsten Versuch starten.

Ein Ende gibt es bei allen Werbe- und Optimierungsmaßnahmen nicht – die technischen Möglichkeiten und Marketingmethoden ändern sich ständig.

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.