Autor: Christian Ebernickel
Was ist Webanalyse?
Die Webanalyse dient dazu, Informationen rund um die eigene Webseite zu sammeln. Die Daten der Webanalyse geben Aufschluss über 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.
Wenn auch Du Dich mit dem Thema Webanalyse beschäftigen willst, findest Du hier auf unserer Webanalyse-Themenwelt zahlreiche Webinare und einen Leitfaden, der Dir beim Start helfen wird.
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Hier findest Du aktuelle und offene Jobs im Bereich Webanalyse. Schau immer mal wieder rein, vielleicht ist etwas für Dich dabei.
Was ist Webanalyse?
Die Webanalyse dient dazu, Informationen rund um die eigene Webseite zu sammeln. Die Daten der Webanalyse geben Aufschluss über 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.
Wer glaubt, dass Webanalyse nur etwas mit dem Reporting einiger Zahlen zu tun hat, denkt zu kurz. Die Webanalyse ist ein mächtiges Instrument, mit dessen Hilfe ein Unternehmen sich selbst permanent auf den Prüfstand 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 würde, könnte das zum Beispiel so aussehen:
Meistens läuft es aber anders…
Die wichtigste Frage: Was sollten wir eigentlich messen?
Häufig 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 geklärt hat, welche Daten eigentlich benötigt werden.
Dann haben wir nur folgende Schritte gemacht:
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 dürfen sich freuen. ?
Ich würde noch einen Schritt weitergehen und sagen:
„Lieber gar kein Reporting als ein schlechtes Reporting.”
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 geklärt haben, welche Zahlen für uns wirklich relevant wären, müssen 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, müssen wir uns einige Fragen stellen:
- Was wollen wir mit den Daten eigentlich anfangen?
- Welche Ziele verfolgen wir?
- Was müssen wir tun, um aus den Daten Nutzen zu ziehen und unser Online Marketing oder die Website zu optimieren?
- Und: Von welchen Daten sprechen wir hier eigentlich?
OMT-Podcast mit Christian Ebernickel, Mario Jung
Data Booster – So entfaltest du das Potenzial der Webanalyse – OMT-Podcast Folge #011
Apple PodcastsDer Webanalyseplan ist die Basis
Das Sammeln von Daten allein bringt uns nicht weiter. Wir müssen 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:
- Was ist das Ziel der Website oder des Unternehmens?
- Welche Schritte sind notwendig, um das Websiteziel zu erreichen?
- Mit welchen Kennzahlen können wir messen, ob wir das Websiteziel erreichen?
- Welche Zielgrößen oder Benchmarks haben wir für die einzelnen Kennzahlen?
- Woher bekommen wir die Daten zur Berechnung der Kennzahlen? Wie sollte wir die Daten segmentieren, um Optimierungspotenziale aufzudecken?
Die Beantwortung dieser fünf Fragen klingt zunächst nach einer recht trockenen und langweiligen Aufgabe. Vielleicht wird sie deshalb häufig übersprungen. Tatsächlich aber habe ich schon viele Workshops erlebt, in denen sich insbesondere an den Fragen 1 und 2 lebhafte Diskussionen entzündet 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 Verständnis darüber, 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, nützt uns das schönste Auto gar nichts. Deshalb lohnt sich ein Workshop zur Entwicklung des Webanalyseplans auch, um ein gemeinsames Verständnis über die Ziele zu erreichen.
Auszug aus einem beispielhaften Webanalyseplan:
Für die Entwicklung des Webanalyseplans empfiehlt sich der Einsatz eines Mind Mapping Tools. Damit lässt sich der Plan flexibel aufbauen und gut visualisieren.
Auszug aus einem Webanalyseplan, der mit XMind erstellt wurde:
Für die Entwicklung des Webanalyseplans findet ihr bei Avinash Kaushik einen englischsprachigen Einführungsartikel. In meinem Blog zeige ich anhand eines großen Beispiels, wie man einen Webanalyseplan konkret aufbaut.
Wenn Ihr einen Webanalyseplan aufgebaut habt, seid Ihr tatsächlich schon weiter als die meisten Unternehmen. Denn jetzt wisst Ihr, auf welche Kennzahlen und Daten Ihr Euch fokussieren müsst, um zielgerichtete Analysen durchführen 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.”
Schritt 2: Prioritäten festlegen
In Workshops stelle ich gelegentlich fest, dass sich bei der Entwicklung des Webanalyseplans eine Wünsch-Dir-Was-Stimmung einstellt. Jede*r Teilnehmer*in kann Kennzahlen und Datensegmente zum Plan beitragen. Das ist grundsätzlich erwünscht und wichtig. Doch ebenso wichtig ist es zu hinterfragen, welche Priorität 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.
Für die Bestimmung der Prioritäten stelle ich gerne Fragen nach dem folgenden Muster.
Beispiel
Für die Erreichung eines Unternehmensziels wurden 7 verschiedene Aktionen identifiziert. Es herrscht Unklarheit, welche der Aktionen besonders wichtig für die Zielerreichung sind.
➔ Frage 1:
Wenn Eure Kapazitäten nur für die Durchführung von 3 statt 7 Aktionen reichen, welche würdet Ihr auswählen?
➔ Frage 2:
Welches sind die Auswirkungen, wenn die 4 übrigen Aktionen nicht durchgeführt werden?
Mit diesem Schema lassen sich Prioritäten in der Regel sehr schnell ermitteln und Ihr findet die Punkte, auf die es besonders ankommt. Für 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 Prioritäten miteinander abstimmen. Wenn das aus Zeitgründen nicht möglich war, empfehle ich dringend, die Prioritäten zu bestimmen, bevor mit der Entwicklung des Tracking-Konzeptes begonnen wird. So bekommt Ihr eine wertvolle Orientierung, auf welche Punkte Ihr Euch besonders konzentrieren müsst, um maximalen Nutzen für Euer Unternehmen zu erreichen. Gleiches gilt natürlich, wenn Eure Ressourcen für die Umsetzung begrenzt sind – das ist der Regelfall. ?
Schauen wir uns nun an, worauf es bei der Umsetzung des Plans ankommt.
Umsetzung des Webanalyseplans
Der Webanalyseplan listet die Kennzahlen auf, die für 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. Häufig 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:
- Tracking-Konzept entwickeln
- Trackings implementieren
- Weitere Datenquellen integrieren
- Dashboards und Reports aufbauen
- Optimierungsprozess im Unternehmen verankern
Hier zeigt sich wieder deutlich, weshalb der Webanalyseplan so wichtig ist: Die eigentlichen Aufwände für 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 erkläre 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 für die Umsetzung gewählte Tool.
Schritt 1: Tracking-Konzept entwickeln
Wenn der Webanalyseplan steht und die Prioritäten 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 übermittelt 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.
➔ Für die Erfassung von Bestellungen inkl. Umsatz und enthaltener Artikel hätten wir bei Google Analytics zwei Möglichkeiten: Entweder übermitteln wir eine einfache E-Commerce Transaktion oder wir nutzen das Enhanced E-Commerce Tracking. Welcher Weg hier sinnvoller ist, hängt von den übrigen Anforderungen ab, die sich aus dem Webanalyseplan ergeben.
➔ Die Unterscheidung nach Neu- und Bestandskunden erfordert einige zusätzliche Überlegungen. Zunächst einmal hat ein Neu- oder Bestandskunde im Sinne des Unternehmens nichts mit den neuen und wiederkehrenden Nutzern in Google Analytics zu tun. Deshalb müssen wir etwas zusätzlich 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 übermittelt werden. Dafür wird in Google Analytics eine benutzerdefinierte Dimension benötigt. Falls ihr Bestellungen per Gastzugang ermöglicht, solltet Ihr überlegen, wie Ihr Wiederkäufer 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 müssen:
- Es müssen Informationen aus dem Shopsystem bereitgestellt werden (Neu-/Bestandskunde).
- Die Umsetzung der Trackings ist zu spezifizieren, bei einem Tag Management Tool kommt hier noch der Data Layer hinzu.
- Wir benötigen eine Beschreibung, in welche Dimensionen und Metriken die Daten auf Seiten des Webanalysetools zu senden sind. Ggfs. braucht man zusätzliche Dimensionen und Metriken.
Tipp: Nehmt Euch die Zeit für ein durchdachtes Tracking-Konzept. Es erleichtert die anschließende Umsetzung und führt zu Zeit- und Kostenersparnissen. Ein gutes Tracking-Konzept wächst mit den Euren Anforderungen an die Webanalyse mit. Ohne Konzept gebaute Trackings sind meist weniger robust, verursachen auf lange Sicht höhere Anpassungsaufwände und beeinträchtigen die Datenqualität.
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten für 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 für 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 zusätzlich der Aufbau einer Event-Struktur, damit Ihr eine konsistente Datenstruktur in Euren Event-Trackings erhaltet:
Unabhängig 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 größeren Projekten: Namenskonventionen für Tracking Tags, etc.
Ein sauberes Tracking-Konzept erleichtert die Umsetzung der Trackinganforderungen und ermöglicht anschließend effiziente Tracking-Tests zur Sicherstellung der Datenqualität. Bei größeren Setups dient das Tracking-Konzept darüber hinaus als Basis für die Tracking-Dokumentation.
Schritt 2: Trackings implementieren
Wenn das Tracking-Konzept vorliegt, kann die Implementierung der Trackings beginnen. Sollte es sich um ein größeres 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 durchführen zu lassen, sondern bindet auch die „Kundenseite“ mit ein. Meist sind das die Online-Marketingabteilungen. Je früher in der Umsetzungsphase Tracking-Fehler oder auch Schwächen im Tracking-Konzept entdeckt werden, desto leichter lassen sie sich beheben.
„Die Konzeption und Implementierung von Trackings ist ein echtes Querschnittsthema. ”
Das bedeutet, dass Ihr bei der Zusammenstellung des Teams sowie der eventuellen Auswahl externer Partner besonders sorgfältig 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 gewählte 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 über eure Website, etc.
Schritt 3: Weitere Datenquellen integrieren
Häufig 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 für bessere Webanalysen.
Ein auffällig wenig genutztes Feature von Google Analytics ist zum Beispiel der Kostendatenimport. Wenn ihr Google Analytics mit Google Ads verbunden haben, könnt Ihr bereits für 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 über die verschiedenen Netzwerke einkauft.
Für Unternehmen, die über Ihre Website in erster Linie Leads generieren, ist es entscheidend, die Qualität der gewonnenen Leads bewerten zu können. Vielfach stellt sich Qualität einer Anfrage aber erst Tage, Wochen oder manchmal sogar erst Monate später heraus. Mit Google Analytics alleine kann ich dann nicht beurteilen, über welche Kampagnen ich Leads gewonnen habe, aus denen anschließend auch tatsächlich ein Geschäft entstanden ist. Mit Hilfe einer Integration zwischen dem CRM- oder ERP-System und Google Analytics lässt sich diese Herausforderung lösen.
Mit der Integration weiterer Datenquellen hebt Ihr die Webanalyse auf die nächste Stufe. Nutzt dieses Potenzial!
Schritt 4: Dashboards und Reports aufbauen
Für 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.
Klärt im Vorfeld, welche verschiedenen Adressaten es für eure Reports gibt und welche Funktion die Dashboards erfüllen sollen. Meist gibt es mindestens zwei Gruppen von Empfängern: Zum einen die Managementebene, die eher konsolidierte Zahlen, vereinfachte Darstellungen und prägnante 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 ähnliches 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 wären zum Beispiel folgende Dashboards denkbar:
- Management-Dashboard: Fokus auf Sales, Umsätze, Erträge
- Vertriebs-Dashboard: Produktkategorien, Winner & Looser Artikel
- Online-Marketing Dashboard: Kampagnen, Werbekosten, Sales, Umsätze
- Tracking-Dashboard: Echtzeitüberwachung der Trackings und der Datenqualität
- Performance-Dashboard: Echtzeitüberwachung der Shop-Performance und Funktionalität nach Endgeräten (besonders Mobile)
Für die Darstellung der Daten seid Ihr nicht auf das Webanalysetool beschränkt, sondern könnt natürlich auch spezielle Lösungen zur Datenvisualisierung nutzen. Während Adobe Analytics inzwischen sehr gute Visualisierungsmöglichkeiten von Haus aus hat, sind die Reports und Dashboards bei Google Analytics vergleichsweise eingeschränkt. Mit dem Google Data Studio gibt es jedoch eine kostenlose und zunehmend leistungsfähige Lösung zur Darstellung eurer Daten. Daneben sind noch weitere externe Lösungen wie etwa Tableau am Markt verbreitet.
Der Vorteil externer Tools zur Datenvisualisierung liegt nicht nur in der ansprechenden Aufbereitung eurer Daten, sondern auch in einer höheren Flexibilität. Mit einem Tool wie z.B. Google Data Studio können Daten aus verschiedensten Systemen zusammengeführt und dargestellt werden.
„Schafft einen Rahmen, um eure Reports zu besprechen und aus den Daten Schlüsse zu ziehen.”
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 Verfügung gestellt werden. Dann landen die Reports in den Postfächern der Mitarbeiter*innen und werden nur am Anfang noch aus Neugier angeschaut. Später 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 regelmäßig zusammen und besprecht, was euch in den Daten aufgefallen ist, zieht gemeinsam Schlüsse und identifiziert die Stellen, an denen Handlungsbedarf besteht.
„Keiner zuständig? Handlungsbedarf muss adressierbar sein!”
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 ausgewählte Daten und eigenen sich vor allem für Monitoring-Zwecke. Doch Eure eigentliche Arbeit als Webanalyst*innen findet tiefer in den Daten statt. Dann nämlich, wenn Ihr anfangt nach Auffälligkeiten in euren Daten zu suchen, Hypothesen aufzustellen und Optimierungsmaßnahmen zu planen und umzusetzen. An dieser Stelle wird es wirklich interessant! Hier fangt Ihr an, für Euer Unternehmen echten Mehrwert zu generieren.
„Falls ihr eure Daten bislang nur für Reportingzwecke genutzt habt, wird es höchste Zeit, das zu ändern.”
Auch in der Webanalyse spricht nichts dagegen, wenn Ihr den klassischen Optimierungszyklus verwendet:
Entscheidend für den Erfolg der Webanalyse ist nach meiner Ansicht etwas anderes:
Webanalyse und Optimierungen erfordern im Unternehmen nicht nur eine Fehlerkultur und Teamgeist, sondern auch Unterstützung in Form von Zeit und anderen Ressourcen, die für die Aufgaben bereitgestellt werden. Webanalyse ist nichts, was man zwischen Tür und Angel macht. Umgekehrt formuliert: Wenn Ihr keine Kapazitäten für 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 über gewisse Werbebudgets verfügt, 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 gewünschten Effekt gebracht haben. Dies erfordert eine Fehlerkultur im Unternehmen, denn die Webanalyse dient nicht dazu, individuelle Fehler aufzudecken, sondern ist eine gemeinsame Aufgabe für das gesamte Team. Lernen und Verbessern stehen im Vordergrund!
Tipp
Berichtet in Eurem Unternehmen regelmäßig, woran Ihr gerade arbeitet. Zeigt, welche Erkenntnisse Ihr aus den Daten gezogen habt und diskutiert dies offen. Erzählt 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 mächtiges Werkzeug, um den Erfolg Eures Marketings und Eurer Website gezielt zu analysieren. Damit schafft Ihr Basis für 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 beiträgt, sondern ebenso die Menschen, die sie anwenden. Verliert keine Zeit mehr mit sinnlosen Reports, sondern hebt die Webanalyse in Eurem Unternehmen auf die nächste Stufe. Viel Erfolg!
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Christian Ebernickel
Webanalyse, datenorientiertes Marketing, schwierige Trackingszenarien: Für diese Themen begeistert sich Christian Ebernickel mit Haut und Haar. Bevor er als freiberuflicher Digital Analytics Consultant tätig geworden ist, hat er einige Jahre als IT Consultant internationale Softwareprojekte begleitet, sowie als Gründer und Geschäftsführer eines Online Retailers schon früh den enormen Nutzen von Daten für Marketing, Einkauf und Sales erkannt. Heute berät 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 Berücksichtung der Unternehmensprozesse und -kultur mindestens ebenso wichtig, um die Webanalyse zum Erfolg zu führen. Für 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.
