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Spätestens mit dem kostenlosen Google Analytics ist die Analyse von Online-Traffic mit Web-Analytics-Lösungen zu einem Standard für professionelle Internet-Angebote geworden. Die Weiterentwicklung der anderen auf dem Markt präsenten Systeme versetzen die Betreiber von Online-Angeboten in eine komfortable Lage: Ausgereifte Oberflächen mit vielen Report- und Analysefunktionen stehen für sie zur Nutzung bereit.

Und doch scheint der Umgang mit den Systemen Schwierigkeiten zu bereiten: Wo fange ich an? Was ist wichtig, was überflüssig? Und: Woher soll ich die Zeit (oder das Personal) nehmen, zur gezielten Analyse?

Um die Sache mal praktischer anzugehen, kann es helfen, sich mal zwei, drei Stunden zusammenzusetzen, die wichtigsten Anwendungsfälle zu sammeln und Möglichkeiten zur Umsetzung zu besprechen.

Mit einem konkreten Ziel, einem klaren Zeitplan und Zuständigkeiten lassen sich einige Verbesserungen angehen.

Web-Analytics: Die Optimierung von Online-Kampagnen

Wenn Kampagnen nicht von einer externen Agentur betreut werden (und diese die Erfolgskennzahlen kalkuliert) ist dies der leichteste Einstieg in die effektive Traffic-Analyse.

Vor allem ist das Budget für die Kampagne klar und kann leicht in Kennzahlen verarbeitet werden. Um eine Kampagne im eigenen WA-System tracken zu können, muss diese im System angelegt werden. Das geht inzwischen in den allermeisten Lösungen recht einfach und stellt einen komfortablen Weg dar, die Effekte der Kampagne zu veranschaulichen. Die Links eines Banners, Partners oder eines Adwords sollten dafür nicht einfach auf die Startseite der eigenen Seite zeigen, sondern mindestens mit einem sogenannten URL-Parameter ausgestattet sein.

Z.B. statt nur auf www.meine-seite.de, sollte der Link auf ‚www.meine-seite.de?meinekampagne‘ verweisen. Der Teil nach dem Fragezeichen wird von Browser und Server nicht verarbeitet, der Nutzer merkt also nichts davon, aber mit der Variable ‚meinekampagne‘ können Klicks von diesem Werbemittel identifiziert und als Kampagne verrechnet werden.

Damit lässt sich also die Anzahl der Klicks pro Werbemittel und die Kosten eines Klicks berechnen. Da ein Klick auch einem Besuch (einer Session) entspricht, erhält man auch die Kosten pro Visit. Dies ermöglicht einen ersten Vergleich zwischen verschiedenen Kampagnen.

Die Erfolgsmessung geht aber noch weiter: Die Sessions können in den Lösungen über den einzelnen Klick hinaus weiter verfolgt werden und zeigen, wie viele der Besuche in eine Bestellung oder in eine Kontaktanfrage münden. An dieser Stelle bekommt man einen sehr guten Vergleich unter den verschiedenen Kampagnen: Welche zeigt die beste Konversionsrate und wo kostet die einzelne Konversion am wenigsten.

Für ambitionierte Nutzer kann darüber hinaus auch das Bestellvolumen oder der Wert eines Kontaktes (oder eines Visits mit Ad Views per Visit) in die Berechnung einfließen. Mit dieser Vergleichsgrundlage kann man anfangen, die Inhalte und die Platzierung der Kampagnen zu verbessern und das Kosten/Nutzen-Verhältnis zu erhöhen.

Web-Analytics: Startseite & Landing Pages

Die beste Kampagne bringt wenig, wenn der schwache Punkt auf der Startseite oder der Landing Page liegt.

Die Idee ist also, möglichst viele der Klicks vom Banner auf die Seite zu binden und die Besucher für die weiteren Inhalte zu interessieren. Ein gutes Merkmal für dieses Verhalten ist die Absprungrate der Seite. Sie zeigt, wie viele der Besucher diese Seite von Außen erreicht haben und gleich wieder verschwunden sind. Je geringer die Absprungrate desto besser. An dieser Stelle kann man sich viele Gedanken machen, Ideen formulieren und Hypothesen diskutieren, aber besser ist es, Veränderungen auszuprobieren.

Ein guter Start, um zu sehen, was auf der Seite passiert, sind Browser Overlays. Mit ihnen wird die Klickverteilung anschaulich gezeigt. Auch Heatmaps können helfen – hier werden die Mausclicks, unabhängig davon, ob es ein Link gibt oder nicht, visualisiert. Vor allem wenn viele Klicks auf Stellen zeigen, auf denen gar kein Link sitzt, ist es an der Zeit, die Seite zu verändern.

Die Analyse von Mauszeigerbewegungen geht noch einen Schritt weiter. Gezeigt wird das Verhalten einzelner Besucher, wie sie sich über die Seite bewegen. Der Verbesserungsprozess beginnt aber vor allem mit der Durchführung von Tests. Große Lösungen bieten integrierte Module für solche A/B-Tests oder auch multivariate Tests (Analyse von mehrdimensionalen Veränderungen).

Auch Google bietet so ein kostenloses Tool, um verschiedene Versionen der gleichen Seite direkt zu vergleichen. Bei www.crazyegg.com gibt es ebenfalls ein kostenloses Tool um verschiedene Seitenversionen, die z.B. wieder über URL-Parameter gekennzeichnet sind, detailliert zu vergleichen.

Die Tests sind eine gute Gelegenheit, um Ideen auszuprobieren. Kleine Verschiebungen, Umformulierungen oder Farbveränderungen mögen Ihnen unwichtig erscheinen, der Besucher reagiert aber vielleicht deutlich besser auf einen grünen Button als auf einen roten.

Web-Analytics: Bestellprozess und Formularseiten

Die Bestellprozesse vor allem in Online-Shops sind seit Beginn der kommerziellen Internet-Nutzung Gegenstand von Spekulationen und Diskussionen.

Dafür haben Sie keine Zeit. Legen Sie sich den Bestell- oder Registrierungsprozess Ihrer Seite in einem Funnel (oder auch Trichter oder auch Klickpfad …) im Web-Analytics-Tool an und schauen Sie, wo die meisten Nutzer aussteigen. In manchen Lösungen können Sie einfach eine Abfolge von URLs für einen Funnel (Seite A zu Seite B zu Seite C) festlegen, in manchen müssen Sie den Javascript-Tag auf der Seite verändern – aber es wird sich lohnen, denn hier sind Sie an der wichtigsten Stelle Ihrer Website.

Mit jener Seite, auf der die meisten Nutzer den Prozess abbrechen, beginnen Sie mit der Optimierung. Versuchen Sie überflüssige Formularfelder zu entfernen, verändern Sie Position, Farbe und Form der Buttons, formulieren Sie Beschreibungen um, entfernen Sie überflüssige Links, die von den Besuchern geklickt werden, ohne dass sie zurückkommen.

Es gibt sehr viele Vorschläge und Ideen, diese Seiten zu verbessern, aber wichtig ist nicht das überzeugende Argument, sondern die Entwicklung der Zahlen im Analytics-System. Die Seiten sollen nicht Ihnen, nicht Ihrem Vorgesetzten oder einem Usability-Guru gefallen, ja nicht mal den Besuchern der Website. Entscheidend ist nur die Entwicklung der Klickraten.

Wenn die Abbrecherrate um nur 10 % gesenkt wird, können Sie das entsprechende zusätzliche Bestellvolumen Ihrer Optimierungsarbeit gutschreiben.

Zielgruppen-Analyse

Je trafficstärker oder je unterschiedlicher die Besucher sind, desto wichtiger wird eine Unterscheidung des Traffics nach Besuchergruppen. Manche Zielgruppen ergeben sich aus den Analysen, die meisten kommen aber von Ihrer Kenntnis über die Besucher und Kunden.

Unterscheiden Sie Besucher, die über organische Suchen kommen, von denen, die über bezahlte Keywords kommen, Besucher, die bereits etwas bestellt haben, von potenziellen Neukunden, vielleicht Geschäftskunden von Privatkunden, oder jede andere Gruppe, die Ihnen lohnenswert erscheint. Die technische Basis der Unterscheidung ist ein Kriterium auf dem Klickpfad – wer Seite A besucht hat, wer über Keyword Y die Site erreicht, wer bereits als Besucher bekannt ist – alle Merkmale, die im Web-Analytics-System erfasst werden, taugen prinzipiell als Filter zur Gruppenbildung.

Die Einrichtung fester Segmente ist manchmal mühsam und umständlich, aber wenn Sie für eine bestimmte Gruppe optimieren wollen, ist dies sehr hilfreich. Auf der Suche nach weiterführenden Unterscheidungen hilft oft auch die Drilldown-Funktion vieler Lösungen.

Zielgruppen-Segmente können in vielen Systemen dauerhaft gespeichert werden und ermöglichen dann einen komfortablen und effektiven Vergleich der Performance bei verschiedenen Besuchergruppen.

(Bild: © Catty – Fotolia.com)

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