Mehr Erfolg durch Web Analytics (eBook)

Ein Leitfaden für Marketer und Entscheider

Axel Amthor, Thomas Brommund (Autoren)

eBook Download: PDF

2010 | 1. Auflage
290 Seiten
Carl Hanser Fachbuchverlag
978-3-446-42408-1 (ISBN)

Infos

Als Marketer, Vertriebsexperte oder Entscheider wissen Sie, dass Sie Internetstrategien nicht aus dem Bauch heraus beurteilen oder Website-Layouts nach Ihrem Geschmack gestalten dürfen. Stattdessen müssen Sie auf den professionellen Einsatz der Webanalyse und auf automatisierte Optimierung setzen. Um erfolgreich zu sein, brauchen Sie intelligente Analysen von Online-Daten, die Aufschluss geben über das Verhalten der Besucher auf Ihren Websites und Shops.

In diesem Praxisleitfaden erfahren Sie, wie Sie die komplexen Aufgaben in der Webanalyse effizient und erfolgreich durchführen können. Sie werden in allen Bereichen unterstützt, die zur Webanalyse gehören:

- bei der detaillierten Beschreibung aller Ziele und Anforderungen an die Webanalyse

- bei der Auswahl der richtigen Tools

- bei der Einrichtung und Anwendung des Tools und

- bei der Auswertung der Analyseergebnisse aus betriebswirtschaftlicher Sicht.

Nutzen Sie dieses Buch, damit Sie die richtigen Weichenstellungen in ihrem Unternehmen vornehmen und die Webanalyse erfolgreich einführen und einsetzen können.

Autor

Axel Amthor und Thomas Brommund sind Geschäftsführer des unabhängigen Dienst-leistungs- und Beratungshauses contentmetrics GmbH. Für ihre namhaften Kunden haben sie schon zahlreiche auch internationale Web-Analytics-Projekte geplant, aufgebaut und betreut.

Inhalt

Inhalt 6
Geleitwort 12
1 Einführung 14
1.1 Ziel dieses Leitfadens 15
1.2 Was ist Web Analytics? 17
1.2.1 Web Controlling oder Web Analytics 17
1.2.2 Web Analytics ist einfach und geht schnell 18
1.2.3 Relevanz der Web Analytics 20
1.2.4 Der Web-Analytics-Regelkreis: Planen, Messen, Auswerten, Optimieren 22
1.2.5 Web Analytics – ein kontinuierliches Prozess, der den Unternehmenszielen und Marketingaktionen folgt 23
1.3 Aussicht: Weiterentwicklung von Web Analytics 23
1.4 Aufbau dieses Buches 25
2 Web Analytics in Marketing und Vertrieb 28
2.1 Web Analytics in der Organisation 30
2.1.1 Externe Dienstleister 33
2.2 Interne Strukturen und Prozesse 34
2.3 Der Webanalyst – der Wolpertinger des Online-Marketings 35
2.4 Effektiveres Marketing durch Web Analytics 36
3 Die Grundlagen der Web Analytics 44
3.1 Entwicklung der Websites 44
3.1.1 Web 1.0 44
3.1.2 Web 2.0 – das Mitmach-Web 44
3.1.3 Soziale Netzwerke 45
3.2 Typisierung von Websites 45
3.2.1 E-Marketing 45
3.2.2 E-Business 46
3.2.3 E-Commerce 47
3.2.4 Besondere Formen von Internet-Angeboten 50
3.3 Erfassen der Wirkung von Social Media 52
3.3.1 Social Media messbar machen 55
3.4 Das mobile Internet 57
3.5 Datenschutz in der Web Analytics 59
4 Technische Methoden des Site-Tracking 62
4.1 Logfile-Analyse – Server-based-Tracking 64
4.1.1 Logfiles in Abhängigkeit der verwendeten Infrastruktur 66
4.1.2 Technische Restriktionen der Logfile-Analyse 66
4.2 Pixelbasiertes Tracking 68
4.2.1 Aufruf der Tracking-Grafik 69
4.2.2 Tracking-Grafik mit JavaScript 71
4.2.3 Verwendung von Cookies 71
4.2.4 Nutzung von JavaScript und Cookies 73
4.2.5 „Super Cookies“ 73
4.2.6 Platform for Privacy Preferences (P3P) 74
4.2.7 Anbindung von Geo-Datenbanken 74
4.2.8 Implementierung auf der Website 75
4.2.9 Zugriff auf die Auswertungen 76
4.2.10 Validierung der Ergebnisse aus dem Pixel-Tracking 76
4.3 Instrumentierte Logfiles 78
4.4 Datenbank-Logs 78
4.5 Sniffing 79
4.6 Alternative Verfahren 79
4.6.1 Flash Tracking 79
4.6.2 Tracking mit AJAX 80
4.6.3 Das Universal Tag 80
5 Analyse- und Auswertungsmethoden 82
5.1 Metriken, Dimensionen und Instanzen 86
5.1.1 Metrik 86
5.1.2 Dimensionen und Instanzen 86
5.1.3 Key Performance Indicator (KPI) 88
5.2 Gängige Darstellungsformen von Statistiken 88
5.2.1 Trenddarstellungen 90
5.2.2 Mehrere Metriken 90
5.2.3 Mehrere Dimensionen 91
5.2.4 A/B-Vergleiche 93
5.2.5 Trichteranalysen 93
5.2.6 Pfadanalysen 94
5.3 Analysemethoden 101
5.3.1 Hypothesengetriebene Analysen 102
5.3.2 Trendgetriebene Analysen 105
6 Erfolgsfaktoren für Websites 108
6.1 Von der Metrik zur Web Scorecard 108
6.2 Basiskennzahlen 109
6.2.1 Hits 110
6.2.2 PageView, PageImpression 110
6.2.3 Visits 110
6.2.4 Visitor oder Unique Visitors 111
6.2.5 Unique User 112
6.2.6 Das Pyramiden-Modell der Kennzahlen 112
6.3 Technographische Daten 113
6.4 Geografische Herkunft 114
6.5 Abgeleitete Kennzahlen 115
6.6 Zeitbezogene Kennzahlen 115
6.6.1 Kumulierte Zeiten 116
6.6.2 Durchschnittliche Zeiten 116
6.7 Kennzahlen zur Kundengewinnung und -bindung 116
6.7.1 Ansprache (Reach) 117
6.7.2 Akquisition (Besucher-/Kundengewinnung) 118
6.7.3 Kundenbindung (Retention) 119
6.7.4 Loyalität 119
6.7.5 Der Trichter („Funnel“) 120
6.7.6 Konversion und Konversionsraten 123
6.7.7 Loyalitätsmessung mit der RFM-Methode 125
6.8 Besucher-/Kundenbezogene Kennzahlen 126
6.8.1 Stickiness und Slipperiness 127
6.8.2 Focus und Velocity 127
6.8.3 Verweildauer 128
6.9 Die Werbeeffizienzmessung 128
6.9.1 Externe Kampagnen 129
6.9.2 Interne Kampagnen 130
6.9.3 Werbemittelnutzungspfad 131
6.10 Umgang mit Kennzahlen 132
6.10.1 Auswahl der Kennzahlen und zielgruppengerechte Präsentation 133
6.10.2 Anreicherung der Kennzahlen 133
6.10.3 Kennzahlen im Web-Analytics-Regelkreis 134
6.10.4 Einschränkungen der aktuellen Kennzahlensysteme 134
6.10.5 Fehlerhafte Bewertung von Ergebnissen 135
6.10.6 Zusammenführen zeitvarianter Informationen 137
6.10.7 Bewertung veränderlicher Informationen 138
6.10.8 Webanwendungen mit Programmiertechniken wie AJAX 139
6.10.9 Identifizierung von Unique Visitors: mit Cookies oderFingerprint? 139
7 Die Web Scorecard 142
7.1 Nutzen der Web Scorecard 142
7.2 Voraussetzungen 144
7.3 Entwicklung und Aufbau einer Web Scorecard 147
7.3.1 Formulieren des Leitziels, der Leitkenngröße und des Leitbilds 149
7.3.2 Entwickeln eines strategischen Handlungsrahmens 149
7.3.3 Aktionen auswählen, die zur Strategie passen 150
7.3.4 Aktionen zu strategischen Projekten bündeln 151
7.3.5 Web Scorecard erstellen 152
7.4 Datenquellen für die Web Scorecard 153
7.5 Das Reporting mit der Web Scorecard 156
7.6 Organisation von Aufbau und Pflege einer WSC 158
8 Die Grundlagen von Testing und Targeting 160
8.1 Testing 161
8.1.1 Definitionen Testing 162
8.1.2 A/B-Test oder Split-Test 163
8.1.3 Multivariater Test (MVT) 164
8.1.4 Vergleichende Betrachtung von A/B-Test und MVT 166
8.1.5 Taguchi-Methode – Unterstützung beim Multivariaten Testen 166
8.1.6 Auswirkungen von MVT auf die Suchmaschinenoptimierung 168
8.1.7 Voraussetzungen für einen effektiven Test 168
8.1.8 Typische Fehlerquellen 170
8.2 Targeting 171
8.2.1 Retargeting 173
8.2.2 Erstellung eines Regelwerks 174
8.2.3 Anwendung von Targeting auf Basis der Testdaten 175
8.2.4 Etablierung der Testverfahren als kontinuierlicher Optimierungsprozess 179
9 Technische Methoden Testing und Targeting 182
9.1 Testing, Targeting und Cookie-Akzeptanz 182
9.2 Content-Auslieferung 185
9.3 Content-Integration 189
9.4 Anmerkungen zur Suchmaschinen-Optimierung (SEO) 191
9.5 Integration mit dem Web-Analytics-Tool 192
10 Durchführung von Testingund Targeting 194
10.1 Testing 194
10.1.1 Planung 194
10.1.2 Durchführung 199
10.1.3 Abschluss 200
10.2 Targeting und Retargeting 201
10.2.1 Planung 201
10.2.2 Einführung 208
10.2.3 Monitoring 209
11 Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools 212
11.1 Markt und Marktteilnehmer 212
11.1.1 Besonderheiten des Web-Analytics-Softwaremarktes 213
11.2 Web-Analytics-Preismodelle 216
11.3 Auswahlkriterien und deren Bewertung 217
11.4 Effiziente Auswahlverfahren 222
11.4.1 Klärung der Begriffe 222
11.4.2 Erstellen einer Longlist 226
11.4.3 Erstellen einer systematischen Ausschreibung 227
11.4.4 Aufforderung zur Angebotsangabe 227
11.4.5 Auswertung und Entscheidungsfindung 228
11.4.6 Die Vertragsverhandlung 230
12 Einführung eines Web-Analytics-Systems 232
12.1 Vier Gründe für erfolglose Web-Analytics-Projekte 233
12.1.1 Grund 1: Unvollständiges Formulieren der Anforderungen 233
12.1.2 Grund 2: Fehlendes ganzheitliches Denken 234
12.1.3 Grund 3: Der Implementierungsaufwand wird unterschätzt 235
12.1.4 Grund 4: Ein „untaugliches“ Web-Analytics-System 236
12.2 Projektstruktur und Projektteam 238
12.3 Planung des Web-Analytics-Systems 238
12.4 These: Web-Analytics-Projekte sind gar keine Projekte 240
12.5 Projektdauer und -aufwand 240
12.6 Der Projektplan – die Vorbereitung 241
12.6.1 Erstellung einer umfassenden Anforderungsspezifikation 241
12.6.2 Erarbeitung des Optimierungspotenzials 244
12.6.3 Erarbeitung eines „Request for Information“ (RFI) 245
12.7 Die Integrationsphase 246
12.7.1 Vertiefung der Anforderungsspezifikation 247
12.7.2 Erstellung eines technischen Umsetzungskonzepts 247
12.7.3 Erstellung eines Prototyps 249
12.7.4 Integration in die Website und Validierung der Zahlen 250
12.8 Administration 254
12.8.1 Tool-Administration 255
12.8.2 Anbindung an externe Systeme 256
12.8.3 Projektabnahme und Inbetriebnahme 257
12.8.4 Schulungen und Trainings der Mitarbeiter 257
12.8.5 „Einphasen“ der Analyse- und Reportingprozesse 258
12.8.6 Change Management und kontinuierliche Pflege 258
13 Anhang 260
13.1 Glossar 260
13.2 Quellennachweis 280
13.3 Herstellernachweise 282
13.3.1 Testing- und Targeting-Hersteller 282
13.3.2 Web-Analytics-Hersteller 282
Register 284

Textauszug

11 Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools (S. 199-200)

Sobald ein Unternehmen feststellt, dass es Web Analytics zur Bewertung des Online- Erfolgs einführen muss oder die bislang eingesetzten Werkzeuge den gestiegenen Anforderungen nicht mehr genügen, steht es vor der Frage: Welches Tool setzen wir in Zukunft ein? Dass dies nicht einfach zu beantworten ist, zeigt eine kurze Google-Recherche: Wer nach Web Analytics" sucht, erhält auf der ersten Seite rund 20 Anzeigen von Herstellern und insgesamt über 100 000 Treffer.

Der "Einkaufsführer Web Analytics" von Ideal Observer - er wird kontinuierlich aktualisiert - beschreibt rund 80 Systeme. Wie kann ein Unternehmen also aus dieser Vielzahl an sehr unterschiedlichen Produkten eine qualifizierte Auswahl treffen? Es gibt natürlich immer die Möglichkeit, über das eigene Netzwerk zu recherchieren und letztlich jenes Werkzeug zu nehmen, das Freunde, Bekannte oder auch Mitbewerber einsetzen.

Eine solche "sozial gesteuerte" Auswahl kann jedoch dazu führen, dass sich ein Unternehmen für ein Tool entscheidet, das nicht optimal zu seinen individuellen Anforderungen passt. Deshalb widmen wir uns in diesem Kapitel einer qualifizierenden und differenzierenden Gegenüberstellung von Kriterien, die zu einer Auswahl eines Systems herangezogen werden können.

11.1 Markt und Marktteilnehmer

Der Markt für Web-Analytics-Tools ist seit 2003 stetig gewachsen. Systeme wie Webtrends oder Omniture sind zwar bereits seit den späten 90er-Jahren auf dem Markt, waren zu jener Zeit allerdings kaum in Europa oder Deutschland anzutreffen. Erst seit den Jahren 2002/2003 gibt es einige europäische Anbieter. Gleichzeitig kamen US-Hersteller nach Europa. Insofern kann man erst ab dieser Zeit wirklich von einem Markt sprechen. Im Jahr 2003 handelte es sich bei diesem Markt noch um ein Oligopol, wenigen Nachfragern standen noch weniger Anbieter gegenüber.

Erst im Laufe der Zeit, bis etwa 2006, 200 entwickelten sich sowohl die Nachfrage als auch die Zahl der Anbieter. Seit 2006 ist die Anbieterzahl tendenziell wieder rückläufig, einerseits durch übernahmen, andererseits haben einige Anbieter aufgegeben oder sind mit Spezialangeboten in Marktnischen ausgewichen. Doch im gleichen Zeitraum ist die Zahl der Interessenten exponentiell gestiegen, einhergehend mit deutlichen Anpassungen im Preisgefüge nach unten. Nicht zuletzt wurde diese Tendenz durch kostenlose Angebote wie Google Analytics oder Yahoo! Web Analytics noch verstärkt.

Insbesondere die einzigen wirklich kostenfreien Angebote von Google und Yahoo! haben seit ihrem Erscheinen dazu geführt, dass Web Analytics einen Schub in seiner Verbreitung und Bekanntheit gemacht hat. Waren diese Werkzeuge anfänglich noch "Einstiegs-Tools", so haben sie sich mittlerweile (2010) zu einer durchaus ernsthaften Konkurrenz zu den kostenpflichtigen kommerziellen Systemen entwickelt. Seit 2004 haben auch die großen Analysten wie Forrester oder Jupiter Research den Markt im Blick und geben regelmäßig Studien heraus. Neben den deutschen Angeboten wie dem "Einkaufsführer Web Analytics" von Ideal Observer oder Websites wie contentmager.de sind viele neutrale Analysen erhältlich, einige davon sogar kostenfrei."

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 1.1.2010
• Verlagsort: München
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Informatik ► Web / Internet ► Suchmaschinen / Web Analytics
• Themenwelt: Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management
• Schlagworte: Online-Marketing • Webanalyse • Web Analytics • Website • Website-Optimierung
• ISBN-10: 3-446-42408-3 / 3446424083
• ISBN-13: 978-3-446-42408-1 / 9783446424081