Webanalyse richtig gemacht 📋 - Grundlagen einfach und verstĂ€ndlich

    Inhaltsverzeichnis:

Christian Ebernickel, Autor dieses Textes, gibt Einblicke in die Webanalyse. Wenn man von Webanalyse spricht, denken wir hĂ€ufig in erster Linie an Google Analytics und die Reports, die das Tool bietet. Dabei hat die Webanalyse zunĂ€chst einmal gar nichts mit dem einen oder anderen Tool zu tun. Und solltet Ihr Google Analytics bislang vor allem fĂŒr das Reporting eingesetzt haben, habt Ihr das Potenzial der Webanalyse sehr wahrscheinlich noch nicht einmal ansatzweise ausgeschöpft.

Was ist Webanalyse?

Die Webanalyse dient dazu, Informationen rund um die eigene Webseite zu sammeln. Die Daten der Webanalyse geben Aufschluss ĂŒber das Besucherverhalten wieder. Darin enthalten, sind die Herkunft der Besucher, oder auch die Verweildauer. Dank diesen Informationen lassen sich Schwachstellen der Webseite herausfiltern und ausmerzen.

Zu kurz gedacht: Webanalyse ist gleich Reporting, oder?

Wer glaubt, dass Webanalyse nur etwas mit dem Reporting einiger Zahlen zu tun hat, denkt zu kurz. Die Webanalyse ist ein mĂ€chtiges Instrument, mit dessen Hilfe ein Unternehmen sich selbst permanent auf den PrĂŒfstand stellen und in einen Prozess kontinuierlicher Verbesserung einschwenken kann. Ich möchte Euch in diesem Artikel zeigen, wie Unternehmen die Webanalyse einsetzen können, um Optimierungspotenziale und Schwachstellen im Marketing und auf der Website konsequent aufdecken und in Aktionen umsetzen. Denn die Webanalyse ist weit mehr als nur ein Tool und ein wenig Tracking auf der Website: Nur wenn es gelingt, sie nachhaltig im Unternehmen zu verankern, also die Menschen mitzunehmen und sie in Prozesse zu integrieren, kann sie ihr volles Potenzial entfalten.

Wenn man den Aufbau der Webanalyse in mehreren Schritten darstellen wĂŒrde, könnte das zum Beispiel so aussehen:

Webanalyse-Schritte-01

Meistens lÀuft es aber anders


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Die wichtigste Frage: Was sollten wir eigentlich messen?

HÀufig wird die Webanalyse vom Tool her gedacht und nicht vom Bedarf und den Zielen des Unternehmens ausgegangen. Praktisch bedeutet das, dass der Tracking Code von Google Analytics auf der Website integriert wurde, bevor man geklÀrt hat, welche Daten eigentlich benötigt werden.

Dann haben wir nur folgende Schritte gemacht:

Webanalyse-Schritte-02

Das ist fatal, denn ohne eine klare Zielsetzung, was eigentlich mit Hilfe der Webanalyse erreicht werden soll, verliert man sich leicht in dem enormen Funktionsumfang von Google Analytics & Co. Mit anderen Worten: Es fehlt die Fokussierung auf ein klares Ziel. Das Ergebnis sind Reportings ohne Aussagekraft, fehlende Analysen & Optimierungen und viel verschenktes Potenzial. Eure Mitbewerber dĂŒrfen sich freuen. ?

Ich wĂŒrde noch einen Schritt weitergehen und sagen:

„Lieber gar kein Reporting als ein schlechtes Reporting.”

Christian Ebernickel

Solange wir die Webanalyse noch nicht einsetzen, haben wir (hoffentlich) ein klein wenig ein schlechtes Gewissen, dass unser Marketing im Blindflug unterwegs ist. Wir wissen also um den Handlungsbedarf.
Schlechte Reportings hingegen liefern uns Scheinsicherheiten. Das ist weitaus schlimmer, als gar keine Zahlen zu haben. Weil wir nicht geklĂ€rt haben, welche Zahlen fĂŒr uns wirklich relevant wĂ€ren, mĂŒssen wir die schlechten Reportings hinnehmen und mit ihnen arbeiten. Auf Basis wenig relevanter oder gar fehlerhafter Daten beginnen wir dann, unser Marketing auszurichten. Das Ergebnis ist ebenfalls Online Marketing im Blindflug – nur leider merken wir es nicht.

Ohne einen Plan bringt die Webanalyse nichts

Bevor wir ein Tracking-Konzept entwickeln oder Trackings implementieren, mĂŒssen wir uns einige Fragen stellen:

  1. Was wollen wir mit den Daten eigentlich anfangen?
  2. Welche Ziele verfolgen wir?
  3. Was mĂŒssen wir tun, um aus den Daten Nutzen zu ziehen und unser Online Marketing oder die Website zu optimieren?
  4. Und: Von welchen Daten sprechen wir hier eigentlich?

Der Webanalyseplan ist die Basis

Das Sammeln von Daten allein bringt uns nicht weiter. Wir mĂŒssen eine Vorstellung davon haben, zu welchem Zweck wir Daten benötigen. Der Webanalyseplan ist das Werkzeug, das uns bei dieser Aufgabe hilft.

Schritt 1: Entwicklung des Webanalyseplans

Der Plan besteht im Wesentlichen aus 5 Schritten:

  1. Was ist das Ziel der Website oder des Unternehmens?
  2. Welche Schritte sind notwendig, um das Websiteziel zu erreichen?
  3. Mit welchen Kennzahlen können wir messen, ob wir das Websiteziel erreichen?
  4. Welche ZielgrĂ¶ĂŸen oder Benchmarks haben wir fĂŒr die einzelnen Kennzahlen?
  5. Woher bekommen wir die Daten zur Berechnung der Kennzahlen? Wie sollte wir die Daten segmentieren, um Optimierungspotenziale aufzudecken?

Die Beantwortung dieser fĂŒnf Fragen klingt zunĂ€chst nach einer recht trockenen und langweiligen Aufgabe. Vielleicht wird sie deshalb hĂ€ufig ĂŒbersprungen. TatsĂ€chlich aber habe ich schon viele Workshops erlebt, in denen sich insbesondere an den Fragen 1 und 2 lebhafte Diskussionen entzĂŒndet haben. Bei der Frage nach den Zielen stellt sich oftmals heraus, wie unterschiedlich die Auffassungen innerhalb des Unternehmens oder gar innerhalb von Abteilungen sind. Doch ohne ein gemeinsames VerstĂ€ndnis darĂŒber, warum man eine Website betreibt, und welche Ziele man mit dem Online Marketing verfolgt, ist es schlichtweg nicht möglich, die Webanalyse zielorientiert einzusetzen. Das ist, als ob man mit Freunden in einem Auto sitzt und jeder möchte woanders hinfahren. Solange das Ziel nicht klar ist, nĂŒtzt uns das schönste Auto gar nichts. Deshalb lohnt sich ein Workshop zur Entwicklung des Webanalyseplans auch, um ein gemeinsames VerstĂ€ndnis ĂŒber die Ziele zu erreichen.

Auszug aus einem beispielhaften Webanalyseplan:

FĂŒr die Entwicklung des Webanalyseplans empfiehlt sich der Einsatz eines Mind Mapping Tools. Damit lĂ€sst sich der Plan flexibel aufbauen und gut visualisieren.

Auszug aus einem Webanalyseplan, der mit XMind erstellt wurde:

FĂŒr die Entwicklung des Webanalyseplans findet ihr bei Avinash Kaushik einen englischsprachigen EinfĂŒhrungsartikel. In meinem Blog zeige ich anhand eines großen Beispiels, wie man einen Webanalyseplan konkret aufbaut.

Wenn Ihr einen Webanalyseplan aufgebaut habt, seid Ihr tatsĂ€chlich schon weiter als die meisten Unternehmen. Denn jetzt wisst Ihr, auf welche Kennzahlen und Daten Ihr Euch fokussieren mĂŒsst, um zielgerichtete Analysen durchfĂŒhren zu können.

Im Englischen spricht man von einem Measurement Plan oder Measurement Model. Avinash Kaushik schreibt dazu in seinem Artikel:

„There is one difference between winners and losers when it comes to web analytics. Winners, well before they think data or tool, have a well structured Digital Marketing & Measurement Model. Losers don't.”

Avinash Kaushik

Schritt 2: PrioritÀten festlegen

In Workshops stelle ich gelegentlich fest, dass sich bei der Entwicklung des Webanalyseplans eine WĂŒnsch-Dir-Was-Stimmung einstellt. Jede*r Teilnehmer*in kann Kennzahlen und Datensegmente zum Plan beitragen. Das ist grundsĂ€tzlich erwĂŒnscht und wichtig. Doch ebenso wichtig ist es zu hinterfragen, welche PrioritĂ€t einzelne Aktionen, Kennzahlen und Segmente innerhalb des Unternehmens oder der Abteilung haben. In der Regel sind diese nie gleichwertig, sondern lassen sich nach ihrer Bedeutung sortieren.

FĂŒr die Bestimmung der PrioritĂ€ten stelle ich gerne Fragen nach dem folgenden Muster.

Beispiel
FĂŒr die Erreichung eines Unternehmensziels wurden 7 verschiedene Aktionen identifiziert. Es herrscht Unklarheit, welche der Aktionen besonders wichtig fĂŒr die Zielerreichung sind.

➔ Frage 1:
Wenn Eure KapazitĂ€ten nur fĂŒr die DurchfĂŒhrung von 3 statt 7 Aktionen reichen, welche wĂŒrdet Ihr auswĂ€hlen?

➔ Frage 2:
Welches sind die Auswirkungen, wenn die 4 ĂŒbrigen Aktionen nicht durchgefĂŒhrt werden?

Mit diesem Schema lassen sich PrioritĂ€ten in der Regel sehr schnell ermitteln und Ihr findet die Punkte, auf die es besonders ankommt. FĂŒr die Priorisierung von Kennzahlen und Datensegmenten funktioniert das Vorgehen genauso.

Idealerweise sollte dieser Schritt bei der Entwicklung des Webanalyseplans noch mit erledigt werden, denn hier sind alle betroffenen Stakeholder an einem Tisch und können die PrioritĂ€ten miteinander abstimmen. Wenn das aus ZeitgrĂŒnden nicht möglich war, empfehle ich dringend, die PrioritĂ€ten zu bestimmen, bevor mit der Entwicklung des Tracking-Konzeptes begonnen wird. So bekommt Ihr eine wertvolle Orientierung, auf welche Punkte Ihr Euch besonders konzentrieren mĂŒsst, um maximalen Nutzen fĂŒr Euer Unternehmen zu erreichen. Gleiches gilt natĂŒrlich, wenn Eure Ressourcen fĂŒr die Umsetzung begrenzt sind – das ist der Regelfall. ?

Schauen wir uns nun an, worauf es bei der Umsetzung des Plans ankommt.

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Umsetzung des Webanalyseplans

Der Webanalyseplan listet die Kennzahlen auf, die fĂŒr Euer Business und Marketing besonders wichtig sind. Er beschreibt ferner, aus welchen Quellen die Daten zur Berechnung der Kennzahlen stammen, und welche Datensegmente genutzt werden sollen. Denkt daran, dass nicht nur die Tracking-Codes auf Eurer Website Daten liefern. HĂ€ufig sind weitere Quellen, wie Shop- oder CRM-Systeme oder externe Ad-Systeme (z.B. Facebook Ads) wichtige Datenlieferanten.

Mit diesen Informationen könnt Ihr nun in die Umsetzungsphase gehen. Sie gliedert sich grob in folgende Schritte:

  1. Tracking-Konzept entwickeln
  2. Trackings implementieren
  3. Weitere Datenquellen integrieren
  4. Dashboards und Reports aufbauen
  5. Optimierungsprozess im Unternehmen verankern

Hier zeigt sich wieder deutlich, weshalb der Webanalyseplan so wichtig ist: Die eigentlichen AufwĂ€nde fĂŒr die Nutzung der Webanalyse entstehen in der Umsetzung. Mit der konzeptionellen Vorarbeit stellt Ihr sicher, dass nicht wahllos Trackings umgesetzt werden, die niemand benötigt. So könnt Ihr Eure Ressourcen zielgerichtet einsetzen, um Ergebnisse zu erzielen, die Euch voranbringen.

Die Schritte erklĂ€re ich im Folgenden detaillierter. In den Beispielen beziehe ich mich zum Teil auf Google Analytics und Google Tag Manager. Falls Ihr andere Tools einsetzt, lasst Euch davon nicht irritieren. Wichtig ist hier das Prinzip, nicht das fĂŒr die Umsetzung gewĂ€hlte Tool.

Schritt 1: Tracking-Konzept entwickeln

Wenn der Webanalyseplan steht und die PrioritĂ€ten klar sind, geht es mit der Entwicklung des Tracking-Konzeptes weiter. Das Tracking-Konzept ist so etwas wie eine Spezifikation, welche Daten mit Hilfe der Tracking-Codes auf eurer Website erfasst werden und wie sie an z.B. Google Analytics ĂŒbermittelt werden sollen. Das Tracking-Konzept ist die Beschreibung, nach der die Trackings anschließend umgesetzt werden.

Dazu wieder ein kleines Beispiel:

Beispiel
Bei einem Onlineshop soll die Anzahl der Bestellungen, der Umsatz und die einzelnen Artikel der Bestellung erfasst werden. Es soll eine Unterscheidung (Segmentierung) nach Neu- und Bestandkunden möglich sein.

 

➔ FĂŒr die Erfassung von Bestellungen inkl. Umsatz und enthaltener Artikel hĂ€tten wir bei Google Analytics zwei Möglichkeiten: Entweder ĂŒbermitteln wir eine einfache E-Commerce Transaktion oder wir nutzen das Enhanced E-Commerce Tracking. Welcher Weg hier sinnvoller ist, hĂ€ngt von den ĂŒbrigen Anforderungen ab, die sich aus dem Webanalyseplan ergeben.

 

➔ Die Unterscheidung nach Neu- und Bestandskunden erfordert einige zusĂ€tzliche Überlegungen. ZunĂ€chst einmal hat ein Neu- oder Bestandskunde im Sinne des Unternehmens nichts mit den neuen und wiederkehrenden Nutzern in Google Analytics zu tun. Deshalb mĂŒssen wir etwas zusĂ€tzlich im Tracking implementieren, um diese Information zu erhalten. Im Shopsystem sollte die Information vorliegen, ob es sich um einen neuen Kunden oder einen Bestandskunden handelt.

 

➔ Diese Information muss dann zusammen mit der Bestellung an Google Analytics ĂŒbermittelt werden. DafĂŒr wird in Google Analytics eine benutzerdefinierte Dimension benötigt. Falls ihr Bestellungen per Gastzugang ermöglicht, solltet Ihr ĂŒberlegen, wie Ihr WiederkĂ€ufer ohne festes Kundenkonto erkennen könnt, damit auch deren Bestellungen sauber in Neu- und Bestandskunden aufgetrennt werden können.

 

Selbst bei einem so einfachen Fall wie diesem Beispiel haben wir schon drei Stellen, die wir bedenken mĂŒssen:

  1. Es mĂŒssen Informationen aus dem Shopsystem bereitgestellt werden (Neu-/Bestandskunde).
  2. Die Umsetzung der Trackings ist zu spezifizieren, bei einem Tag Management Tool kommt hier noch der Data Layer hinzu.
  3. Wir benötigen eine Beschreibung, in welche Dimensionen und Metriken die Daten auf Seiten des Webanalysetools zu senden sind. Ggfs. braucht man zusÀtzliche Dimensionen und Metriken.

Tipp: Nehmt Euch die Zeit fĂŒr ein durchdachtes Tracking-Konzept. Es erleichtert die anschließende Umsetzung und fĂŒhrt zu Zeit- und Kostenersparnissen. Ein gutes Tracking-Konzept wĂ€chst mit den Euren Anforderungen an die Webanalyse mit. Ohne Konzept gebaute Trackings sind meist weniger robust, verursachen auf lange Sicht höhere AnpassungsaufwĂ€nde und beeintrĂ€chtigen die DatenqualitĂ€t.

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten fĂŒr die Beschreibung des Tracking-Konzepts. Bei kleinen Projekten kann man das mit einer Textbeschreibung und ggfs. einigen Screenshots erledigen. Bei umfangreicheren Tracking-Setups arbeite ich persönlich gerne mit einer Kombination aus User Story und einem Excel-Dokument fĂŒr den Data Layer (Google Tag Manager) sowie das Mapping auf Dimensionen und Metriken in Google Analytics.

Auszug aus einer User Story (Nutzer klickt auf ein Produkt):

Dazu gibt es dann eine passende Beschreibung welche Daten bei dieser Interaktion in den Data Layer des Google Tag Managers zu senden sind:

Wenn viele Ereignisse getrackt werden, empfiehlt sich zusÀtzlich der Aufbau einer Event-Struktur, damit Ihr eine konsistente Datenstruktur in Euren Event-Trackings erhaltet:

UnabhÀngig davon, wie umfangreich Euer Webanalyseprojekt ist, sollte ein gutes Tracking-Konzept folgende Punkte beinhalten:

  • Beschreibung der einzelnen Nutzerinteraktionen, die getrackt werden sollen.
  • Beschreibung der Daten in Struktur und Format, die erfasst werden sollen.
  • Bei der Nutzung von Tag Management Tools: Beschreibung des Data Layers.
  • Beschreibung, in welche Dimensionen und Metriken die Daten im Webanalyse-Tool erfasst werden sollen.
  • Grundkonfiguration der Webanalyse- und Tag Management Tools.
  • Bei grĂ¶ĂŸeren Projekten: Namenskonventionen fĂŒr Tracking Tags, etc.

Ein sauberes Tracking-Konzept erleichtert die Umsetzung der Trackinganforderungen und ermöglicht anschließend effiziente Tracking-Tests zur Sicherstellung der DatenqualitĂ€t. Bei grĂ¶ĂŸeren Setups dient das Tracking-Konzept darĂŒber hinaus als Basis fĂŒr die Tracking-Dokumentation.

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Schritt 2: Trackings implementieren

Wenn das Tracking-Konzept vorliegt, kann die Implementierung der Trackings beginnen. Sollte es sich um ein grĂ¶ĂŸeres Projekt handeln, dessen Trackings nicht innerhalb weniger Tage umgesetzt werden können, empfehle ich Euch die Aufteilung in mehrere kleine Pakete, die schrittweise umgesetzt und getestet werden. Denkt daran, die Tracking-Tests nicht nur von den Implementierern durchfĂŒhren zu lassen, sondern bindet auch die „Kundenseite“ mit ein. Meist sind das die Online-Marketingabteilungen. Je frĂŒher in der Umsetzungsphase Tracking-Fehler oder auch SchwĂ€chen im Tracking-Konzept entdeckt werden, desto leichter lassen sie sich beheben.

„Die Konzeption und Implementierung von Trackings ist ein echtes Querschnittsthema. ”

Christian Ebernickel

Das bedeutet, dass Ihr bei der Zusammenstellung des Teams sowie der eventuellen Auswahl externer Partner besonders sorgfÀltig sein solltet. Es werden Menschen benötigt, die sowohl die Anforderungen des Online-Marketings verstehen, als auch einen Entwicklerhintergrund haben und am besten auch noch das gewÀhlte Webanalysetool eingehend kennen.

In meinem Webinar am 26. April 2019 werde ich Euch zeigen, was bei der Umsetzung von Tracking-Setups alles schiefgehen kann, wie etwa Datenlecks, Kontrollverlust ĂŒber eure Website, etc.

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Schritt 3: Weitere Datenquellen integrieren

HĂ€ufig wird die Integration weiterer Datenquellen nicht in der Phase 1 eines Projektes umgesetzt. Das ist auch nicht zwingend erforderlich. Dennoch solltet Ihr diesen Punkt nicht aus den Augen verlieren, denn hier verbirgt sich viel Potenzial fĂŒr bessere Webanalysen.

Ein auffĂ€llig wenig genutztes Feature von Google Analytics ist zum Beispiel der Kostendatenimport. Wenn ihr Google Analytics mit Google Ads verbunden haben, könnt Ihr bereits fĂŒr einzelne Kampagnen und Anzeigen Views, Klicks, CTRs, CPAs bereits in Google Analytics analysieren. Mit dem Kostendatenimport kann man dieses Prinzip auf beliebige andere Ad-Systeme ausweiten. So könntet Ihr zum Beispiel Kostendaten von Facebook, Twitter, Outbrain, Criteo, etc. in Google Analytics importieren und direkt vergleichen, zu welchen Kosten ihr Leads oder Sales ĂŒber die verschiedenen Netzwerke einkauft.

FĂŒr Unternehmen, die ĂŒber Ihre Website in erster Linie Leads generieren, ist es entscheidend, die QualitĂ€t der gewonnenen Leads bewerten zu können. Vielfach stellt sich QualitĂ€t einer Anfrage aber erst Tage, Wochen oder manchmal sogar erst Monate spĂ€ter heraus. Mit Google Analytics alleine kann ich dann nicht beurteilen, ĂŒber welche Kampagnen ich Leads gewonnen habe, aus denen anschließend auch tatsĂ€chlich ein GeschĂ€ft entstanden ist. Mit Hilfe einer Integration zwischen dem CRM- oder ERP-System und Google Analytics lĂ€sst sich diese Herausforderung lösen.

Mit der Integration weiterer Datenquellen hebt Ihr die Webanalyse auf die nÀchste Stufe. Nutzt dieses Potenzial!

Hier findest Du geeignete Webanalyse-Tools!

Schritt 4: Dashboards und Reports aufbauen

FĂŒr den Aufbau der Dashboards und Reports kommt wieder der Webanalyseplan zum Einsatz. Ihm könnt Ihr entnehmen, welche Aktionen mit welchen Unternehmens- bzw. Abteilungszielen in Verbindung stehen. Außerdem ist bereits angegeben, welche Kennzahlen und Segmentierungen benötigt werden. Damit ist der Webanalyseplan eine wichtige Orientierungshilfe, um geforderten Daten in Dashboards und Berichten darzustellen.

KlĂ€rt im Vorfeld, welche verschiedenen Adressaten es fĂŒr eure Reports gibt und welche Funktion die Dashboards erfĂŒllen sollen. Meist gibt es mindestens zwei Gruppen von EmpfĂ€ngern: Zum einen die Managementebene, die eher konsolidierte Zahlen, vereinfachte Darstellungen und prĂ€gnante Schlussfolgerungen erwartet. Auf der Fachebene hingegen werden tendenziell detailliertere Reports benötigt. Der Umfang ist meist deutlich höher und hier habt ihr die Möglichkeit, tiefer in die Daten einzusteigen.

Ein Àhnliches Bild zeigt sich bei den Dashboards: Auch hier solltet ihr nach den Anforderungen der verschiedenen Zielgruppen unterscheiden und Dashboards erstellen, die den jeweiligen Erfordernissen gerecht werden.

Bei einem Onlineshop wÀren zum Beispiel folgende Dashboards denkbar:

  • Management-Dashboard: Fokus auf Sales, UmsĂ€tze, ErtrĂ€ge
  • Vertriebs-Dashboard: Produktkategorien, Winner & Looser Artikel
  • Online-Marketing Dashboard: Kampagnen, Werbekosten, Sales, UmsĂ€tze
  • Tracking-Dashboard: EchtzeitĂŒberwachung der Trackings und der DatenqualitĂ€t
  • Performance-Dashboard: EchtzeitĂŒberwachung der Shop-Performance und FunktionalitĂ€t nach EndgerĂ€ten (besonders Mobile)

FĂŒr die Darstellung der Daten seid Ihr nicht auf das Webanalysetool beschrĂ€nkt, sondern könnt natĂŒrlich auch spezielle Lösungen zur Datenvisualisierung nutzen. WĂ€hrend Adobe Analytics inzwischen sehr gute Visualisierungsmöglichkeiten von Haus aus hat, sind die Reports und Dashboards bei Google Analytics vergleichsweise eingeschrĂ€nkt. Mit dem Google Data Studio gibt es jedoch eine kostenlose und zunehmend leistungsfĂ€hige Lösung zur Darstellung eurer Daten. Daneben sind noch weitere externe Lösungen wie etwa Tableau am Markt verbreitet.

DataStudio-01

Der Vorteil externer Tools zur Datenvisualisierung liegt nicht nur in der ansprechenden Aufbereitung eurer Daten, sondern auch in einer höheren FlexibilitĂ€t. Mit einem Tool wie z.B. Google Data Studio können Daten aus verschiedensten Systemen zusammengefĂŒhrt und dargestellt werden.

„Schafft einen Rahmen, um eure Reports zu besprechen und aus den Daten SchlĂŒsse zu ziehen.”

Christian Ebernickel

Doch selbst, wenn Ihr fantastische Dashboards und kluge Reports erstellt habt, kann das datengetriebene Arbeiten noch immer scheitern. Das passiert vielfach genau dann, wenn Reports und Dashboards vollautomatisiert erstellt und wahllos zur VerfĂŒgung gestellt werden. Dann landen die Reports in den PostfĂ€chern der Mitarbeiter*innen und werden nur am Anfang noch aus Neugier angeschaut. SpĂ€ter werden sie wegsortiert, ohne dass noch ein weiter Blick darauf geworfen wurde.

Um dies zu verhindern, ist es sinnvoll, einen Rahmen zur Besprechung der Reports und Dashboards zu schaffen. Setzt euch mit den beteiligten Personen regelmĂ€ĂŸig zusammen und besprecht, was euch in den Daten aufgefallen ist, zieht gemeinsam SchlĂŒsse und identifiziert die Stellen, an denen Handlungsbedarf besteht.

„Keiner zustĂ€ndig? Handlungsbedarf muss adressierbar sein!”

Christian Ebernickel

Stellt sicher, dass der Handlungsbedarf auch adressierbar ist! Sonst lauft Ihr Gefahr, dass aus Euren Schlussfolgerungen keine Verbesserungen eingeleitet werden können und nach einigen Monaten zunehmend Frust entsteht.

Schritt 5: Optimierungsprozess im Unternehmen verankern

Reports sind wichtig, um im Unternehmen zu kommunizieren, was man gemacht hat und an welcher Stelle beispielsweise die aktuellen Sales-Kampagnen stehen. Dashboards ermöglichen einen schnellen Blick auf vorab ausgewĂ€hlte Daten und eigenen sich vor allem fĂŒr Monitoring-Zwecke. Doch Eure eigentliche Arbeit als Webanalyst*innen findet tiefer in den Daten statt. Dann nĂ€mlich, wenn Ihr anfangt nach AuffĂ€lligkeiten in euren Daten zu suchen, Hypothesen aufzustellen und Optimierungsmaßnahmen zu planen und umzusetzen. An dieser Stelle wird es wirklich interessant! Hier fangt Ihr an, fĂŒr Euer Unternehmen echten Mehrwert zu generieren.

„Falls ihr eure Daten bislang nur fĂŒr Reportingzwecke genutzt habt, wird es höchste Zeit, das zu Ă€ndern.”

Christian Ebernickel

Auch in der Webanalyse spricht nichts dagegen, wenn Ihr den klassischen Optimierungszyklus verwendet:

Optimierungszyklus-01

 

Entscheidend fĂŒr den Erfolg der Webanalyse ist nach meiner Ansicht etwas anderes:
Webanalyse und Optimierungen erfordern im Unternehmen nicht nur eine Fehlerkultur und Teamgeist, sondern auch UnterstĂŒtzung in Form von Zeit und anderen Ressourcen, die fĂŒr die Aufgaben bereitgestellt werden. Webanalyse ist nichts, was man zwischen TĂŒr und Angel macht. Umgekehrt formuliert: Wenn Ihr keine KapazitĂ€ten fĂŒr gute Webanalysen habt, braucht Ihr auch kein besonderes Tracking-Setup. Dann tut es vermutlich auch eine einfache Standardimplementierung. Doch wenn Ihr Euer Unternehmen weiterentwickeln möchtet und auch schon ĂŒber gewisse Werbebudgets verfĂŒgt, sind Webanalysen und Optimierungen unverzichtbar. Ansonsten ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass ihr Werbebudgets ineffizient einsetzt und Nutzer auf dem Weg zur Conversion unnötig verliert.

Dort, wo Daten analysiert werden, werdet Ihr immer auch Kampagnen finden, die nicht gut funktioniert haben oder Anpassungen auf der Website identifizieren, die nicht den gewĂŒnschten Effekt gebracht haben. Dies erfordert eine Fehlerkultur im Unternehmen, denn die Webanalyse dient nicht dazu, individuelle Fehler aufzudecken, sondern ist eine gemeinsame Aufgabe fĂŒr das gesamte Team. Lernen und Verbessern stehen im Vordergrund!

Tipp

Berichtet in Eurem Unternehmen regelmĂ€ĂŸig, woran Ihr gerade arbeitet. Zeigt, welche Erkenntnisse Ihr aus den Daten gezogen habt und diskutiert dies offen. ErzĂ€hlt auch von Dingen, die nicht funktioniert haben. Aus Fehlern kann man meist viel mehr lernen, als aus den Success Stories.

Fazit

Die Webanalyse ist weit mehr als ein Tracking-Code auf eurer Website und einige Berichte in Google Analytics. Wenn Ihr sie durchdacht und konsequent einsetzt, erhaltet Ihr ein mĂ€chtiges Werkzeug, um den Erfolg Eures Marketings und Eurer Website gezielt zu analysieren. Damit schafft Ihr Basis fĂŒr kontinuierliche Verbesserungen und die Weiterentwicklung eures Unternehmens. Nehmt Euch die Zeit, die Webanalyse von Euren Anforderungen her zu konzipieren und aufzubauen. Denkt daran, dass bei der Webanalyse nicht nur die Technik zum Erfolg beitrĂ€gt, sondern ebenso die Menschen, die sie anwenden. Verliert keine Zeit mehr mit sinnlosen Reports, sondern hebt die Webanalyse in Eurem Unternehmen auf die nĂ€chste Stufe. Viel Erfolg!

Autor der Themenwelt

Christian Ebernickel

Webanalyse, datenorientiertes Marketing, schwierige Trackingszenarien: FĂŒr diese Themen begeistert sich Christian Ebernickel mit Haut und Haar. Bevor er als freiberuflicher Digital Analytics Consultant tĂ€tig geworden ist, hat er einige Jahre als IT Consultant internationale Softwareprojekte begleitet, sowie als GrĂŒnder und GeschĂ€ftsfĂŒhrer eines Online Retailers schon frĂŒh den enormen Nutzen von Daten fĂŒr Marketing, Einkauf und Sales erkannt. Heute berĂ€t Christian Unternehmen verschiedenster Branchen wie etwa E-Commerce & Retail, Automotive, Technology, etc. in der Webanalyse. Seine Schwerpunkte liegen in der Konzeption und Umsetzung umfangreicher Tracking-Setups mit Google Analytics und Google Tag Manager, Audits & Troubleshootings sowie Datenintegrationen. Besonderen Wert legt er auf die ganzheitliche Betrachtung der Webanalyse: Denn neben der Beherrschung der technischen Aspekte ist die BerĂŒcksichtung der Unternehmensprozesse und -kultur mindestens ebenso wichtig, um die Webanalyse zum Erfolg zu fĂŒhren. FĂŒr seine Lösung zur Auswertung von Personas mit Google Analytics wurde er 2017 mit dem Analytics Award ausgezeichnet. Mehr Infos zu Christian Ebernickel gibt es unter: https://www.ebernickel.de.

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  • Metrikmodelle & Webkennzahlen 
  • Auswertungen mit unscharfen Methoden 
  • Regelkreis Web Controlling 
  • Webbezogene Business Intelligence 
  • Softwareaspekte des Web Analytics & Web Controlling 
  • Datenschutz & Datensicherheit

Das Buch richtet sich an FĂŒhrungsverantwortliche und Projektleiter in der Praxis, die Web Analytics und Web Controlling als strategisches Werkzeug der Business Intelligence verankern und umsetzen wollen.

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Expertenstimmen zur Webanalyse

Maria-Lena Matysik

Digital Analytics Freelancerin

Die Erstellung eines Tracking Konzepts ist fĂŒr mich ein elementarer Grundbaustein von Analytics. Wann setzen sich Marketing und Produkt Manager schon mal an einen Tisch und ĂŒberdenken die Webseiten-Ziele? Web Analytics soll einen Blick auf die gesamte Customer Journey ermöglichen. Silo-Denken ist hier ganz fehl am Platz. Eine initiales Tracking Konzept hilft meiner Erfahrung nach, die Grenzen aufzuheben.

Markus Baersch

GeschĂ€ftsfĂŒhrer der gandke marketing & software gmbh

Tools rund um Google Analytics

Wer tĂ€glich mit Webanalysedaten umgeht und ggf. mehr als eine einzige Website verwaltet, fĂŒllt sich mit der Zeit seinen Werkzeugkoffer mit verschiedensten Tools. Dabei drehen sich viele davon um zwei große Bereiche: Implementierungs- bzw. DatenqualitĂ€t und Datenauswertung.

Wie steht es mit der DatenqualitÀt?

Die QualitÀt und Belastbarkeit der Daten, die in der Webanalyse zu finden sind, sind stark von der Implementierung abhÀngig. Auch 2019 ist das Thema lt. Trakken Trendstudie mit 38% das Top-Thema im Bereich Digital Analytics. Daher braucht es nicht nur im Bereich der Datenauswertung, sondern auch auf der technischen Seite passende Werkzeuge, um eine angemessen tiefe und zuverlÀssige Datensammlung zu gewÀhrleisten.

Debugging und Analyse

Nicht nur, aber auch in diesem Punkt gehört der Google Tag Manager ganz oben auf die Liste. Wenn es um die Messung von mehr als nur Seitenaufrufen geht, spielt der Tag Manager seine StÀrken voll aus und hilft enorm dabei, gezielte Messpunkte einzurichten, komplexere Trackingszenarien umzusetzen und vor einer Veröffentlichung umfangreich zu testen.

Bei der Analyse und dem Debugging einer Implementierung helfen zudem zahlreiche Plugins fĂŒr Chrome weiter. GA Debug, dataLayer Inspector+, der Google Tag Assistant und GTM/GA-Debug sind nur einige dieser nĂŒtzlichen Helfer, mit denen man der Website beim Tracking auf die Finger schauen kann.  Auch bereit gesammelte Daten lassen sich auf typische Probleme und Potential zur Verbesserung untersuchen. Zu diesem Zweck existieren verschiedene Audit-Tools und Reportsammlungen. Unter www.analytrix.de können mehrere solcher hilfreichen Checks durchgefĂŒhrt und die Ergebnisse als Ansatzpunkt zur Optimierung genutzt werden.

Daten sammeln vs. Daten nutzen

Wenn es um die Auswertung von Webanalysedaten geht, bietet Google Analytics mit seinen Standardberichten, Dashboards, benutzerdefinierten Berichten und sekundĂ€ren Dimensionen zwar bereits viele Einsatzmöglichkeiten, aber dennoch gehören externe Auswertungen zu fast jedem Anwenderalltag dazu. SpĂ€testens seit der breiten VerfĂŒgbarkeit von Google Data Studio ist dies einer der typischen ersten Haltestellen außerhalb des Auswertungskosmos von Google Analytics. Das ZusammenfĂŒhren von Webanalysedaten mit weiteren Datenquellen wie Google Ads, Facebook, der Search Console und zahlreichen anderen, die mittels freier oder kommerzieller Konnektoren wie denen von Supermetrics dort angebunden werden können, öffnet TĂŒren und befreit so zumindest einige Auswertungen z. B. vom vorgegebenen Attributionsmodell in Google Analytics. Vor allem aber bei der Datenvisualisierung ist Google Datastudio den eher rudimentĂ€ren Dashboardfunktionen von Google Analytics deutlich ĂŒberlegen. Überhaupt ist Visualisierung ein Bereich, in dem sich neben Data Studio auch andere Tools wie z. B. Tableau einer steigenden Beliebtheit erfreuen.

Rohdaten, Machine Learning & Co

Wenn es um komplexere Aufbereitung von Daten geht, stoßen Tabellenkalkulationen wie Excel oder auch Auswertungen in Google Sheets auf Basis von eingelesenen Daten aus Analytics (dazu gibt es ein AddOn fĂŒr Google Sheets) schnell an ihre Grenzen. Wer mit Google Analytics 360 arbeitet, weicht daher i. d. R. bei großen Datenmengen oder z. B. auch zur Rohdatenauswertung auf Google Big Query aus und hat von dort aus praktisch alle Freiheiten inkl. der vielfĂ€ltigen Anwendungen von Automatisierung und Machine Learning. Wer auf die kostenlose Version von Google Analytics setzt, muss aber dennoch nicht auf diese Möglichkeiten verzichten: R und Python beziehen problemlos Daten direkt per API aus Google Analytics und werden zunehmend fĂŒr automatisiertes Reporting und Datenauswertung eingesetzt
 was nicht zwingend auch Machine Learning beinhalten muss – aber kann.

So oder so wollen – und sollen – uns Maschinen bei der Analyse hilfreich zur Seite stehen. Selbst wenn die “Intelligenzberichte” in Analytics immer noch Luft nach oben haben oder Tools zur intelligenten Aufbereitung von menschenlesbaren Ergebnisberichten wie Quill Engage nicht in allen FĂ€llen Volltreffer bieten, werden uns daher in Zukunft verstĂ€rkt intelligente Tools unterstĂŒtzen und unser Augenmerk auf interessante Insights lenken, die in den gesammelten Daten schlummern. Denn solange aus den Daten keine neuen Einsichten – und aus diesen konkrete VerĂ€nderungen – entstehen, ist es keine Webanalyse, sondern Webreporting. Nur mit VerĂ€nderungen kommt potentiell auch Verbesserung… was neben der Schaffung von Transparenz stets der wichtigste Zweck von Google Analytics sein sollte.

Sven DeutschlÀnder

GeschĂ€ftsfĂŒhrer SEO Profi Berlin

Die Art und Weise, wie uns potenzielle Kunden online begegnen, wird immer komplexer. Die Quellen nehmen bestĂ€ndig zu – neben Suchmaschinen sind da soziale Medien und oft noch Online- bzw. Offline-Kooperationen, ĂŒber die Internetnutzer zu uns finden. Die Anzahl der GerĂ€te pro Nutzer nimmt ebenfalls zu – viele Menschen verwenden gerĂ€teĂŒbergreifend neben ihrem Smartphone auch Tablets, Laptops und PCs. Durch die Angebotsvielfalt im Netz und die permanente mobile VerfĂŒgbarkeit unserer Produkte und Services passiert ein potenzieller Kunde von der Recherche bis zum Kauf deutlich mehr Touchpoints als frĂŒher.

Alle damit verbundenen MarketingkanĂ€le gewinnbringend zu steuern, ist zu einer großen Herausforderung geworden – die Analyse der AktivitĂ€ten auf der Website zur Pflicht. Und diese Analyse geht weit ĂŒber das ZĂ€hlen von Besuchern und Conversions hinaus. Mit Blick auf die Nutzer, unsere potenziellen Kunden, wird die Segmentierung immer wichtiger. Es gilt zu verstehen, welche Segmente der Website-Besucher fĂŒr wieviel Umsatz und Gewinn verantwortlich sind. Beim Blick auf die Quellen allen Traffics heißt das Zauberwort Attribution. Mit ihr beantworten wir unter anderen die Frage, welche Marketing-Maßnahmen zu wieviel Umsatz beitragen. Nur wenn dies verstanden wird, können Marketing-Budgets sinnvoll allokiert werden.

Online-Marketing-Entscheidungen, die auf belastbaren Webanalyse-Daten beruhen, geben uns nicht nur ein GefĂŒhl von Sicherheit. Auf deren Basis macht Online-Marketing auch Spaß. Daten sind unser Freund im Online-Marketing. Und Webanalyse-Tools wie Google Analytics sind das Tinder, das uns Webanalysten mit den optimalen DatensĂ€tzen verbindet 😉

Sascha BehmĂŒller

GeschĂ€ftsfĂŒhrer ReachX

Bist Du schon mal ein Auto ohne Tachometer gefahren? Nicht? Ok, warum solltest Du auch!

FĂŒr mich ist es immer wieder erstaunlich, wie viele Unternehmen eine Website betreiben und deren Erfolge nicht messen.

Dabei ist es fĂŒr mich auch nicht damit getan, Google Analytics (oder ein anderes Webanalysetool Deiner Wahl) zu installieren und zu messen, wie viele Seitenaufrufe die Website verzeichnet.

Doch oftmals ist das keine böse Absicht sondern eher mangelndem Wissen geschuldet.

Daher hier 5 Tipps, die Du bei der Einrichtung von Google Analytics beachten solltest:

1. Zielvorhaben einrichten

Jede Website hat einen Zweck, den sie erfĂŒllen soll. Die ErfĂŒllung dieses Zwecks muss gemessen werden, um den Erfolg aller Maßnahmen beurteilen und entsprechende Maßnahmen einleiten zu können.

Bei Onlineshops ist das primĂ€re Ziel, Produkte zu verkaufen. Nutze hierfĂŒr das (erweiterte) Ecommerce Tracking. Die meisten Shopsysteme bieten Standardintegrationen an. Im Zweifel gehe auf Deinen Programmierer zu, damit er die Einrichtung fĂŒr Dich vornimmt.

Aber auch andere Handlungen auf der Seite können als Ziel definiert werden. Möchtest Du mit Deiner Seite Leads einsammeln, so solltest Du die Absendung der entsprechenden Formulare messen. Das Trackingkonzept aus dem Hauptartikel dieser Seite ist eine sehr gute Grundlage dafĂŒr.

2. Nutze den Google Tag Manager

Ich sage es frei raus: Der Google Tag Manager ist zu meinem Lieblingstool im Onlinemarketing geworden. Warum? Weil ich damit ohne große Programmierkenntnisse (ganz ohne Grundlagen geht es nicht) Handlungen auf der Website messen kann, ohne einen Programmierer heranziehen zu mĂŒssen.

Google Analytics kann von Haus aus nicht messen, wie oft ein Formular abgesendet wurde oder welche Call-To-Actions die User auf der Website nutzen. FĂŒr diese Messungen muss normalerweise an jedem Formular und an jedem Button ein besonderen Code eingebaut werden. Und dafĂŒr braucht man den Programmierer. Ist jedoch der GTM auf der Seite eingebunden, geht das in den meisten FĂ€llen innerhalb von 5-10 Minuten.

3. Benutze die Filterfunktion

Ohne Filterfunktion werden alle Handlungen auf der Website von allen Usern gemessen. Doch was ist mit dem Traffic, der durch die Mitarbeiter des Unternehmens erstellt wird?

Dieser Traffic sollte unbedingt herausgefiltert werden, um einen unverfÀlschten Blick auf die gesammelten Daten zu bekommen. Die eigenen Mitarbeiter haben in der Regel ein sehr unterschiedliches Verhalten als die Zielgruppe.

Noch wichtiger wird es in den FĂ€llen, bei denen der Support/Vertrieb telefonische Bestellungen direkt im System eingeben.

4. Nutze mehrere Datenansichten

FĂŒr den Fall, dass Du mit Filtern arbeitest, sollten mehrere Datenansichten genutzt werden. Ich empfehle immer mindestens die folgenden 3.

01_Analyse

Hier werden alle Einstellungen vorgenommen, so dass die Daten richtig aufbereitet sind. Interne Nutzer sind hier beispielsweise herausgefiltert

02_Rohdaten

Hier werden gar keine Einstellungen vorgenommen. Diese Datenansicht wird dann wichtig, wenn die Vermutung vorliegt, dass die Daten in der Datenansicht 01_Analyse nicht valide sind.

In diesem Fall kann ĂŒberprĂŒft werden, welche Daten grundsĂ€tzlich in Google Analytics ankommen und ob der Fehler in der Implementierung von Google Analytics liegen oder in den eigenen Einstellungen.

03_Test

Neue Filter und Einstellungen sollte zunĂ€chst immer getestet werden. Du glaubst gar nicht, wie oft eine Einstellung nicht so funktioniert, wie Du Dir das vorstellst. Also immer auf Nummer sicher gehen und die Einstellungen erst bei bestandenem Testing in die „01_Analyse“ ĂŒbernehmen.

5. Werte die interne Suche aus

Wenn Du eine interne Suche auf Deiner Website eingebaut hast, solltest Du die Nutzung dieser Funktion auch auswerten. Die hier versteckten Informationen können Gold wert sein.

Zum einen findest Du heraus, ob User nach Produkten suchen, die Du nicht im Sortiment hast und demnach aufnehmen solltest, um Deinen Gewinn zu steigern. Zum anderen findest Du heraus, welche Produkte oft gesucht werden, obwohl Du sie im Sortiment hast. Diese solltest Du prominenter auf der Website platzieren, um Deine Conversionrate zu steigern.

 

Markus Fritzsche

Online Marketing Berater ReachX GmbH

Die Webanalyse ist ein sehr wichtiges Instrument zur Bewertung von Webseiten. FĂŒr die gesamte Bandbreite des Online Marketing (SEO, SEA, etc.) ist die Webanalyse ein sehr wichtiges Analyseinstrument. Viele wichtige KPIs können darĂŒber abgerufen werden. Jede Seite hat den ein oder anderen Besucher, der auch Interaktionen auf der Seite tĂ€tigt. Um dies zu tracken gibt es Tools wie Google Analytics, oder aber auch andere, wie z. B.: Matomo, ehemals PIWIK. Weitere Analysetools fĂŒr die Erstellung von Website Analysen, wie z. B.: Hotjar bringen auch Licht ins Dunkel, gerade wie sich Nutzer / Besucher auf der Webseite verhalten. Durch gezieltes Tracking der Webseite kann so festgestellt werden, wo die eigene Seite Schwachstellen hat und der Besucher die Seite wieder verlĂ€sst. Auch fĂŒr die Suchmaschinenoptimierung (SEO) ist die Webanalyse von großer Wichtigkeit. So können so die organischen Besucher getrackt, in einer ordentlichen Website Analyse aufbereitet und sofort Maßnahmen ergriffen werden, sollten sich starke VerĂ€nderungen einstellen.

Bei der Webanalyse geht es immer darum, was analysiert und reportet werden soll. Macht Euch fĂŒr Eure Website Analyse einen geeigneten Fahrplan, nach dem Ihr vorgehen wollt und baut Eurer Reporting anhand dieser Guideline auf. Analysiert und legt mit dem Kunden die wichtigesten KPIs fĂŒr die Website Analyse fest, die es zu optimieren gilt. Eine klar strukturierte Webanalyse trĂ€gt zu einem erfolgreichen Abschneiden der Webseite bei. Nachfolgend verschiedene Metriken und KPIs, die bei Website Analysen sinnvoll sind:

  • Visits / Sessions
    Visits und Sessions sind unterschiedlich, gehören aber dennoch zusammen. Unter Visits sind die Besucher der Webseite zu verstehen. Jeder der eine Webseite besucht erzeugt also einen Visit. Die Session ist das technische Abbild und so der Fußabdruck, des Visits. In der Session werden die genutzte Technik (Browser, Anbieter, Auflösung, etc.) gespeichert. Eine Session lĂ€uft nach ca. 30 Minuten ab. Ein sehr wichtiger Punkt bei Deiner Website Analyse.
  • Verweildauer
    Die Verweildauer bezeichnet die LĂ€nge des Besuchers auf einer Seite. Je lĂ€nger ein Besucher auf der Webseite ist, desto besser ist dies auch fĂŒr die Nutzerdaten.
  • Absprungrate
    Unter der Absprungrate ist folgendes zu verstehen. Wenn ein Webseiten-Besucher auf die Webseite kommt und direkt wieder die Seite verlÀsst, ohne das eine weitere Seite besucht wurde entsteht ein Absprung.
  • Event-Tracking
    Das Event-Tracking dient dazu, dass abgesendete Kontaktformulare, oder Klicks auf diverse Buttons getrackt werden können. Das Event-Tracking ist ein wichtiger Indikator dafĂŒr, wie gut ich meine Webseite konzipiert habe. Alles klickbare, oder absendbare sollte mit einem Event-Tracking versehen werden. Ein sehr wichtiger Punkt bei Website Analysen.
  • E-Commerce-Tracking
    Das E-Commerce-Tracking ist Ă€hnlich dem Event-Tracking, nur das hier die Leistung der Produkte aufgegriffen wird. Es kann eingesehen werden, welches Produkt wieviel Umsatz, ĂŒber welchen Kanal generiert hat. Somit hast Du hier ein ausgeklĂŒgeltes Conversion-Tracking.
  • Funnel-Analyse
    Die Funnel-Analyse zeigt auf, wie und wo die Besucher z.B. im Bestellprozess abgebrochen sind. Wenn Du Deine Buchungsstrecke zu lang, oder unĂŒbersichtlich gestaltet hast, musst Du hier dringend Abhilfe schaffen und den ganzen Buchungsvorgang ggf. anpassen.
  • Klickpfadanalyse
    Mit der Klickpfadanalyse kann geprĂŒft werden, wie sich die Besucher auf der Webseite verhalten und welche Seiten aufeinander aufgerufen werden. Diese Methode ist ein guter Indikator dafĂŒr, um herauszufinden wie Klickintensiv die eigene Webseite ist.
  • Kampagnen-Tracking
    Im Kampagnen-Tracking lassen sich SEO, wie auch SEA-Maßnahmen tracken. Dank UTM-Parametern können so verschiedene Kampagnen angelegt und den entsprechenden KanĂ€len zugeordnet werden. FĂŒr Local-SEO kann so z. B. ein eigener “GMB”-Parameter angelegt werden (GMB = Google MyBusiness). FĂŒr Website Analysen gehört das Kampagnentracking zu einem richtigen Websitetracking einfach dazu.
  • Referrer
    Übersicht aller Referrer. Die Zugriffe der verweisenden Seiten werden hier aufgelistet.

Habt ein Auge auf Eure Zahlen und nehmt Euch die nötige Zeit fĂŒr die Aus- und Bewertung von Website Analysen.

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