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In meinem letzten Blogbeitrag schrieb ich recht allgemein über relevante (actionable) Webanalysedaten für den Onlinehandel. Dabei beleuchteten wir folgende KPIs:

- Umsatz
- Durchschnittlichen Umsatz pro Besuch
- Bestellungen
- Durchschnittlicher Auftragswert
- Konversionsrate

Lassen Sie uns nun gemeinsam ein wenig tiefer in den spannenden Bereich der KPIs oder Metriken im Onlinehandel eintauchen. Beginnen möchte ich mit „Durchschnittlicher Umsatz pro Besuch“.

Relevante (actionable) Webanalysedaten für den Onlinehandel.

Für den Onlinehandel, mit relativ geringen Eintrittbarrieren, ist es wichtig zu verstehen, was Erfolg bringt. Es gibt hunderte kritische Elemente, die Erfolg versprechen. Transparenz und Klarheit erhält man jedoch nur durch eine Konzentration auf die wichtigsten Kennzahlen, die dann im Periodenvergleich kontinuierlich verbessert werden sollten.

Was sind relevante Kennzahlen für den Onlinehandel - im Fachjargon auch Key Performance Indikatoren (KPIs) genannt?

Eine ganze Menge: Nach einer einfachen Standardimplementierung stehen i .d. R. schon nach wenigen Stunden (oder auch Minuten) umfangreiche Daten zur Verfügung.

Die gelieferten Informationen lassen sich grundsätzlich in 3 Bereiche unterteilen.

Ein Bereich zeigt Trafficdaten. Darunter befinden sich u. a. Details über die Anzahl der Besucher und Besuche, die Anzahl der Seitenansichten, die eingegebenen Suchbegriffe, woher die Besucher kommen (Suchmaschine, Land, Region, City, Netzwerk), getätigte Downloads und die technische Ausstattung der Clientrechner (z. B. die benutzten Browser, die Bildschirmauflösung).

In den Event Reports kann man ablesen, wie erfolgreich die Website „konvertiert“, d .h. in welchem Ausmaß gesetzte Ziele erreicht werden. Dabei kann der Begriff Ziel in der Webanalyse weit gefasst werden. Je nach Geschäftsmodell verfolgen Websites eben recht unterschiedliche Ziele.

Einige Website gewinnen schwerpunktmäßig Interessenten. Also zählt man die Anzahl der Besucher, die das entsprechende Registrierungsformular ausgefüllt und die Bestätigungsseite gesehen haben. Die Zielseite ist somit die Bestätigungsseite.

Bei Commercesites geht es um umsatzrelevante Themen, wie Anzahl Aufträge, Produkte mit der höchsten Konversionsrate, Cross-Selling Potentiale oder die Kampagne mit dem besten Return On Invest (ROI). Es lassen sich verschiedene Zielseiten z .B. im Kaufprozess definieren. Eine Zielseite könnte die Warenkorbseite sein, um zu messen, wie viele und welche Produkte mit welchem Wert dort während eines Besuches hineingelegt werden. Eine weitere Zielseite ist die Checkoutseite mit allen anderen Details, wie Adresse des Kunden, Bezahlmethode etc., um zu messen, wie viele von den Warenkorbbesuchern diesen Trichterschritt erreichen. Schlussendlich wäre da noch die Bestellbestätigungsseite, um die eingegangen Bestellungen zu messen. Aufbauend auf diesen Informationen kann man die Bereiche mit hohen Abbruchraten verbessern und damit mehr Umsatz verbuchen.

Media- und Contentsitebetreiber zielen auf eine Erhöhung der Contenttiefe und der durchschnittlichen Verweildauer pro Besuch, eine hohe Besucherbindung, ein verbessertes publisher-internes Referenzieren und auf eine Steigerung der Werbeplatzierungen. Daneben gibt es eine Vielzahl anderer Ziele, wie z .B. der Verkauf komplementärer Produkte (Magazine, Bücher, Kalender), die Erhöhung der Abonnentenzahlen und die Steigerung des Verkaufs von Paid Content. Auch für diese Zwecke lassen sich entsprechende Messpunkte (Zielseiten) definieren und die Zielerreichung messen und optimieren.

Ein weiterer Bereich ist die Pfadanalyse. Diese zeigt Ein- und Ausstiegsseiten, Seiten mit hohem Einzelzugriff (Besucher kommen auf die Seite und „hauen“ gleich wieder ab), der Seitenfluss, d .h. von wo nach wo „gehen“ die Besucher und wo verlassen sie die Website, die verbrachte Zeit auf einer Seite, die Fehlerseiten, die Zeit pro Besuch oder die TOP-Pfade bis zur Konversion.

Ein ganze Menge Daten, oder? Diese im richtigen Kontext zu sehen, Sie miteinander in Relation zu setzen und relevante (actionable) Informationen daraus zu machen, damit werden wir uns in den nächsten Blogbeiträgen beschäftigen.

Ihr Author Alexander Gärtner, Virtualanalyst


Dazu auch:
Tante Webanalyse
Warum Webanalyse?
Webanalyse: Fragen über Fragen!
Webanalyse: Wie werden nun Daten gesammelt?

Webanalyse oder Web Traffic Analyse wird heutzutage noch immer häufig mit der guten alten „Logfile-Analyse“ gleichgesetzt – mit moderner Webanalyse hat das sicher nicht viel zu tun.

Die meisten Webanalyselösungen setzen heutzutage auf das so genannte „clientseitige Sourcing“ mittels JavaSkript, um Websitetraffic zu sammeln, zu speichern und auszuwerten. Das Tracking der Websiten erfordert lediglich die Einbettung weniger Code-Zeilen am Anfang jedes HTML-Dokumentes (Tracking-Code) und das Ablegen einer JavaSkript-Datei im Hauptverzeichnis des jeweiligen Webservers.

Beim Aufrufen der Website sammelt und sendet ein Skript Browserinformationen (Bildschirmauflösung, Browsertyp, Verbindungsgeschwindigkeit etc.) und Details zum Besuch (wie besuchte Seiten, Dauer des Besuches, besuchte Suchmaschine mit Keyword etc.) an das Data Warehouse des Webanalyse Software Anbieters.

Beim Tracken der Website platziert der Lösungsanbieter ein Cookie im Browser des Besuchers, um diesen als „Client“ zu identifizieren. Dabei werden keinerlei personenbezogener Informationen über den Nutzer gespeichert. Das Cookie wird auf die vom Browser längstmögliche Lebensdauer gesetzt. Somit kann man beispielsweise Erstbesucher von wiederkehrenden Besuchern („Clients“) unterscheiden.

First Party Cookies werden in der Regel von den Browsern der Nutzer zugelassen. Um jedoch trotz der Einstellung „hohe Privatsphäre“ (bspw. Im Microsoft Internet Explorer) akzeptiert zu werden, wird eine P3P (Platform for Privacy Preferences) Private Policy benötigt. Weitere Informationen erhalten Sie auf http://www.w3.org/TR/p3pdeployment.

Die Vorteile des „clientseitigen Sourcings“ liegen auf der Hand: Diese Methode stellt sicher, dass die Daten möglichst akkurat sind, z .B. Spider und Crawler von Suchmaschinen die Webstatistik nicht „verwässern“, die meisten Daten in „real time“ oder „near real time“ vorliegen und eine größere Bandbreite an Informationen ermittelt werden kann (z. B. durch die Nutzung website-spezifischer Variablen).

Dazu kommt, dass das Reporting durch vordefinierte standardisierte Berichte per Mausklick sehr einfach ermöglicht wird. Darüber hinaus sind die meisten Webanalyse Lösungen als gehostete ASP-basierte Lösung so konzipiert, dass keine zusätzlichen Kosten für Hardware oder Informatik-Personal anfallen.

Welche Daten schon nach einer einfachen Basis-Implementierung einer Webanalyse-Lösung gesammelt und ausgewertet werden können, erfahren Sie im nächsten Blogbeitrag.

Ihr Author Alexander Gärtner, Virtualanalyst


Dazu auch: Tante Webanalyse
Warum Webanalyse?
Webanalyse: Fragen über Fragen!

Nach dem wir nun mit dem Tante Emma Vergleich ein wenig ins Thema Webanalyse eingeführt haben, soll es nun konkreter werden. Dazu wird der Versuch gemacht, mit einigen grundsätzlichen Fragen, Neugierde für das was kommt zu wecken.

Geschäftsmodelle im Web und deren grundsätzliche Zielsetzung

Websitebetreiber verfolgen je nach Geschäftsmodell unterschiedliche Zielsetzungen. Bei Onlineshops geht es darum die Kundenbindung zu erhöhen und mehr Aufträge zu erhalten. Media- und Contentsitebetreiber zielen auf hohen Traffic und möglichst viele Seitenaufrufe pro Besuch, um attraktiver für Werbekunden zu sein. Im Support soll ein möglichst hoher Anteil der Anfragen über das kostengünstigere Web abgewickelt werden.


Fragen, die sich Websitebetreiber stellen sollten:


Onlineshops

Wie hoch ist die Konversionsrate? D. h., wie viele Besucher kommen auf die Website und wie hoch ist der Prozentsatz derer, die bestellen?

Wie hoch ist die Konversionsrate bei neuen und wie bei wiederkehrenden Besuchern?

Ist die Konversionsrate tagsüber oder abends oder unter der Woche oder am Wochenende unterschiedlich?

Lassen sich besonders wertvolle Besuchersegmente identifizieren? Wie hoch ist deren Konversionsrate?

Welche Keywords führen zu Konversionen? Welche von externen Quellen (z. B. Google, Yahoo, MSN) und der internen Suche „laufen“ am besten?

Welche Keywords führen zu hohen Abbruchraten (extern/intern)?

Wie viele Aufträge gehen monatlich ein und wie ist die Veränderung zum Vormonat, zum gleichen Monat des Vorjahres etc.?

Wie hoch ist der durchschnittliche Auftragswert grundsätzlich und unterschieden nach Besuchersegmenten?

Unterliegt das Geschäft saisonalen Schwankungen?

Was ist das Produkt mit den größten Abbruchraten?

Welchen Kampagnen erzeugen den höchsten Return On Invest?

Auf Basis welcher Kriterien entscheiden Sie, wann Seitensektionen oder Produkteinformationen aktualisiert werden sollen?


Media

Wie viele Seiten werden pro Besuch konsumiert? Wie ist durchschnittliche Besuchstiefe?

Wie häufig kommen Besucher wieder?

Gibt es Schwankungen je nach Tageszeit oder innerhalb der Woche oder am Wochenende?

Wie hoch ist die Abbruchrate auf der Homepage?

Wie identifiziert man wertvolle Besuchersegmente? Was ist deren Ratio Seitenaufrufe pro Besuch?

Differenzieren Sie Preise nach Premiumbereichen für Werbekunden z.B. auf Basis von Kategorien mit hohen Seitenaufrufen oder wertvollen Besuchersegmenten?

Auf Basis welcher Daten entscheiden Sie Seitensektionen zu aktualisieren?

Welche Marketingkampagnen führen Besucher auf die Website, die nicht nur unmittelbar Seitenaufrufe generieren, sondern auch „konvertieren“, d. h. sich z .B. registrieren, die abonnieren oder sich in die Mailingliste eintragen?


Interessentengewinnung

Wie hoch ist die Konversionsrate? D. h., wie viele Besucher kommen auf die Website und wie hoch ist der Prozentsatz derer, die z. B. eine Anfrageformular ausfüllen oder sich in die Mailingliste eintragen?

Wie hoch ist die Konversionsrate bei neuen und wie bei wiederkehrenden Besuchern?

Ist die Konversionsrate unter der Woche und am Wochenende unterschiedlich?

Wann konvertieren Besucher (beim ersten, zweiten oder x-ten Besuch)?

Wie identifizieren Sie besonders wertvolle Besuchersegmente? Wie hoch ist deren Konversionsrate?

Welche Keywords führen zu Konversionen? Welche von externen Quellen (z. B. Google, Yahoo, MSN) und der internen Suche „laufen“ am besten?

Welche Keywords führen zu hohen Abbruchraten (extern/intern)?

Wie viele Interessenten gewinnen Sie monatlich und wie ist die Veränderung zum Vormonat, zum gleichen Monat des Vorjahres etc.?

Was ist der durchschnittliche Wert eines gewonnenen Interessenten?

Unterliegt das Geschäft saisonalen Schwankungen?

Wissen Sie wo auf ihrer Website die meisten Besucher den Besuch abbrechen?

Welchen Kampagnen generieren die meisten Interessenten und welche den besten Return On Invest?


Support

Verfügen Sie über eine Interne Suche?

Verfügen Sie über FAQs?

Wenn ja, auf welcher Basis entscheiden Sie über eine Aktualisierung der Inhalte?

Wissen Sie welche Seitensektionen Besucher dazu „verführen“, Ihren Support anzurufen?

Wissen Sie welche Besuchersegmente überdurchschnittlich häufig den Support anrufen anstatt die FAQs zur Beantwortung von Fragen zu nutzen?


Es gäbe noch so viele Fragen zu stellen. Heute wollte ich vor allem eines erreichen: Zum Nachdenken anregen und Neugierde für die kommenden Blogbeiträge wecken. In denen gehe ich konkret auf die Beantwortung dieser Fragen ein.

Ihr Author Alexander Gärtner, Virtualanalyst

Dazu auch: Tante Webanalyse
Warum Webanalyse?

Warum Webanalyse?

Tante Emma hat es uns vorgemacht. Sie hat sich eben alles gemerkt. Und was sie sich nicht merken konnte, schrieb sie auf. Und Sie hat Fragen gestellt. Erkannte Sie bestimmte Verhaltensmuster führte das Fragen dazu, das neue Bedürfnisse geweckt und befriedigt werden konnten. Als Kunde hatten wir das Gefühl, gut beraten und betreut zu sein.

Die Webanalyse sollte genau das gleiche Ziel verfolgen. Sie sollte dazu beitragen, das Besuchererlebnis auf Websites so angenehm wie möglich zu machen. Finden Besucher das was sie suchen, werden sie wiederkommen oder ein gewünschtes Produkt kaufen, eine Reise buchen, ihr neues Auto konfigurieren oder sich in die Mailingliste eintragen.

Webanalyse ist ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Ein Prozess ständigen Messens, Analysierens und Optimierens. Dabei interessiert nicht die einzelne Zahl. Vielmehr geht es um die Veränderung im Zeitverlauf. Relevante Webanalysedaten zeigen deutlich, was funktioniert und was nicht. Haben z. B. Optimierungen auf einer spezifischen Landingpage zu einer markanten Verringerung der Abbruchrate geführt oder umgekehrt betrachtet: Konnte die Besucherbindung (oder die Konversionen) erhöht werden?

Wichtig in der Webanalyse ist, Daten im richtigen Kontext zu sehen und zu verstehen, wie sie zustande kommen und wie sie zu interpretieren sind.

Sollte ich mit meinen Blogartikelen genau in diesem Punkt zu einem besseren Verständnis beitragen, würde ich mich sehr darüber freuen.

Ihr Author Alexander Gärtner, Virtualanalyst


Dazu auch: Tante Webanalyse