Zu einem erfolgreichen Onlineauftritt gehört auch Werbung für die eigene Website in Form von digitalem Marketing. Suchmaschinenoptimierung (SEO) und -werbung (SEA/PPC), Affiliate Marketing, E-Mail-Marketing und Social Media sind hier die Kerndisziplinen. Doch wie groß ist der Mehrwert dieser Maßnahmen wirklich? Wie groß ist der tatsächliche Erfolg Deiner Website? Wie kannst Du diesen zuverlässig messen? Was genau kannst und solltest Du an deiner Website verbessern um noch mehr zu erreichen? Im Seminar „Grundlagen Web-Analytics“ zeigen wir Euch, wie wichtig die Auswertung der Nutzerdaten für den Erfolg Eurer Website ist. Wir stellen geeignete und gängige Tools zur Webanalyse vor und zeigen Euch, welche Analysen wirklich einen Mehrwert bringen. Auf Basis von praktischen Beispielen erstellen wir gemeinsam geeignete Reports und Auswertungen, die die Grundlage für wichtige Marketingentscheidungen bilden können. Dabei besprechen wir die wichtigsten Indikatoren (KPIs) für den Erfolg Eurer eigenen Website, zeigen Tipps und Tricks und gehen auch auf übliche Hürden und Probleme bei der Webanalyse ein.

1. Gründerszene-Seminar
Grundlagen Web Analytics
31.05.2013 | André Scharf | andre.scharf@lbi.com

2. Wie erfolgreich ist
eureWebsite?

3. Unsere Aufgaben für heute
Wozu eigentlich Web Analytics?
Welches Tool passt zu wem?
Metriken und was sie bedeuten
Definieren und setzen von Zielen
Auswertung der ermittelten Daten
Erfolgsmessung anhand von KPIs
Einführung in Google Analytics
Beispiele für Reports und Auswertungen

4. Grundlagen

5. “The analysis of qualitative and
quantitative data from your website
and the competition, to drive a
continual improvement of the online
experience that your customers, and
potential customers have, which
translates into your desired
outcomes (online and offline).”
Avinash Kaushik

6. Effizienter Einsatz von Web Analytics
Optimierung
Konkreti-
sierung
messungAnalyse
Auswertung

7. Was wollen wir eigentlich analysieren?
Unternehmensziele
Wettbewerber
Website-Ziele
Messbare Ziele
Messwerte
Key Performance Indicators (KPIs)
Nutzerverhalten
 Auswertungen
 Schlussfolgerungen
 Handlungsempfehlungen

8. Wie werden die Daten erhoben?
Server-basiert
Aufzeichnung von Log Files
Textdateien, die direkt vom
Webserver angelegt
werden
Genaue Aufzeichnung der
Serveraktivitäten mit allen
Details
Auswertung und grafische
Aufarbeitung durch
Software
Zuordnung der Nutzer auf
IP-Basis
Client-basiert
Verwendung von Tags u/o
Pixeln
Einbettung von
Minibildern oder JavaScript
im Quellcode
Aufruf des Codes löst
Datenaufzeichnung aus
Daten können auch
unabhängig vom eigenen
Server erhoben werden
Verwendung von Cookies
um Nutzer zuzuordnen

9. Welche Daten können erfasst werden?
Server-bezogene Daten
– Ladezeiten und Geschwindigkeit
– Hinweise auf mögliche Fehler
Content-bezogene Daten
– Seitenperformance
– Usability und UX
– Klickpfade
Nutzer-bezogene Daten
– Besuche
– Herkunft (Quelle)
– Aktivitäten und Verhalten
– Demographie
– Technische Ausstattung

10. Voraussetzung für Daten ist Traffic
Daten können erst erhoben werden, wenn Traffic
auf eurer Website stattfindet
Arten von Traffic:
– Direct Traffic über Direktzugriffe auf die Website
• Direkteingabe der URL
• Hinweise, Erwähnungen (Word of Mouth)
• Lesezeichen
• QR-Codes o.ä.
– Referring Traffic über Verweise anderer Websites
• Hyperlinks
• Suchmaschinen (organisch oder bezahlt)
• Display-Kampagnen
• E-Mail-Newsletter
• Social Media

11. Aber Vorsicht
Daten aus Web Analytics sind fehleranfällig
Eine perfekte Datenerfassung gibt es nicht
Datenschutzrichtlinien sind sehr streng
Einige Nutzer blockieren die Datensammlung
Einige Browser blockieren die Datensammlung
Daten werden zunehmend verschlüsselt
Auswertungen fallen nicht immer eindeutig aus
Trends sagen oft mehr als konkrete Zahlen
Alles muss im jeweiligen Zusammenhang
interpretiert werden

12. Web Analytics Tools

13. Habt ihr
positive/negative
Erfahrungen mit
bestimmten
Tools?

14. Grundlegende Probleme
Tools allein treffen keine Handlungsempfehlungen
Web Analytics Tools aggregieren lediglich
gesammelte Daten und stellen sie dar
Daten, Darstellung und Aufbereitung sind nicht
immer leicht verständlich
Nicht alle gesammelten Daten sind korrekt
Daten haben verschiedene Ausprägungen und
müssen im Kontext interpretiert werden
Zu jedem Tool gehört auch ein Mensch, der
damit umgehen kann!

15. Wie finde ich das richtige Tool?
Reporting vs. Analyse
IT-Wissen vs. Marketing
Datenerhebung vs. Datenverknüpfung
Kostenlos vs. kostenpflichtig

16. Auswahlkriterien
Usability – Wie einfach/intuitiv ist das Tool?
Datenaufbereitung – Lassen sich die Daten ausreichend
segmentieren, gruppieren und kombinieren?
Korrektheit der Daten – Wie gut lassen sich
Abweichungen erklären?
Funktionalität – Bringt es den erwarteten Mehrwert?
Technik – Wie aufwendig ist die Implementierung und
Anpassung?
Performance – Wie reagieren Tool und Support auf die
Gegebenheiten?
Tatsächliche Kosten – Einmalige Kosten, laufende
Unterhaltskosten und/oder Personalkosten?

17. Wichtige Metriken

18. Welche Metriken
sind für euch
wichtig?

19. Visits, Visitors und Unique Visitors
Kernelemente jeder Web-Analyse
Aber: werden von Tools unterschiedlich
gemessen
Visit = Besuch der Website (Session)
– User erhält für die Dauer seines Besuchs eine SessionID
– Während einer Session können unendlich viele
Seitenaufrufe stattfinden
– Anzahl der Sessions ergibt die Summe der Visits für einen Zeitraum
– Session kann mit Timeout versehen sein (i.d.R.: 30 min)
Unique Visitor = Besucher einer Website
– User erhält bei seinem ersten Besuch einen Cookie, der ihn auch
über eine Session hinaus identifizierbar macht
– Bei jedem neuen Besuch kann der User über diesen Cookie erkannt
werden
– Anzahl der Unique Visitors entspricht der Anzahl aller vergebenen
Cookie-IDs für einen Zeitraum

20. Time on Page und Time on Site
Misst die Zeit, die ein User auf einer Seite bzw.
während seines Besuchs auf der Website verbringt
Zeit wird gemessen als letzter Seitenaufruf minus
Einstiegszeitpunkt
Problem: wird keine Folgeseite aufgerufen, ist die
ermittelte Zeit auf der Seite gleich Null
•Seite 1
Tp = 10 sec
•Seite 2
Tp = 15 sec
•Seite 3
Tp = 115 sec,
dann Exit

21. Absprungrate (Bounce Rate)
Definiert als der Prozentsatz der Besuche mit nur
einem Seitenaufruf
In fast allen Tools verfügbar, aber teilweise mit
einem Timeout versehen
Gibt eine gute Aussage darüber, ob Nutzer auf der
Einstiegsseite bzw. Website das finden, was sie
erwarten
Wichtige Messwerte:
– Bounce Rate auf den wichtigsten Einstiegsseiten
– Bounce Rate für Top Referrer
– Bounce Rate für die wichtigsten Keywords (bezahlt u. unbezahlt)
Ausnahme: Blogs haben sehr hohe Bounce Rates da hier
von wiederkehrenden Usern oft nur der neueste Post
gelesen wird

22. Ausstiegsrate (Exit Rate)
Prozentsatz der Nutzer, die die Website auf einer
bestimmten Seite verlassen haben
Aber Vorsicht: jeder Nutzer muss einmal gehen,
deshalb können hohe Exit Rates normal sein
Ausnahme: Absprungraten bei Funnels

23. Transaktionsrate (Conversion Rate)
Prozentanteil der Transaktionen pro Unique Visitors
oder Visits
Messung auf Visit-Basis sinnvoller, wenn derselbe
Visitor innerhalb kurzer Zeit mehrere Transaktionen
machen kann/soll (z.B. bei Shops)
Unique Visitors als Basis genauer, wenn mehrere
Besuche bis zur Transaktion erlaubt werden sollen
(z.B. bei B2B-Websites) > näher an der Realität
Viele Tools messen standardmäßig auf Visit-Basis

24. Wie würdet ihr
messen, ob eure
Website einem
Nutzer gefällt?

25. Google Analytics

26. Warum Google Analytics?
Kostenlos, aber Professionell-Version verfügbar
Optimales Zusammenspiel mit allen anderen Google-
Produkten und simple Einrichtung
Umfangreiche Analysen und Reports möglich
Erlaubt A/B-Tests als Content Experiments

27. EINRICHTUNG

28. Einrichtung – Anmelden/Konto erstellen
Webseite http://www.google.com/analytics/ aufrufen
und unter „Anmelden“ mit einem Google-Nutzerkonto
anmelden oder neues „Konto erstellen“

29. Einrichtung – Website/Konto anlegen
Neues Konto anlegen und einrichten

30. Einrichtung – Trackingcode anpassen
Trackingcode kann individuell verändert werden
Deutscher Datenschutz verlangt IP-Anonymisierung!
Anpassung am bestem im Editor, dann in
Zwischenablage kopieren
_gaq.push(['_gat._anonymizeIp']);

31. Einrichtung – Trackingcode implementieren
Auf jeder zu trackenden Seite im HTML-Code am Ende
des <head> direkt vor </head> einfügen
Alternative Methoden:
– Einfügen direkt vor dem </body> (alte Methode)
– Einfügen über ein Plug-In (bei manchen CMS notwendig)
– Einfügen per PHP-Datei und Include-Aufruf

32. Einrichtung – Weitere Anpassungsmöglichkeiten
Für jedes Web-Property in einem Konto können mehrere
Profile angelegt und konfiguriert werden

33. Einrichtung – Profileinstellungen
E-Commerce-
Einstellungen müssen
aktiviert werden, um
sie z.B. für einen Shop
nutzen zu können
Zusätzlich muss
allerdings das E-
Commerce-Tracking
im Code eingerichtet
werden:
https://support.googl
e.com/analytics/answ
er/1009612?hl=de

34. Einrichtung – Einrichten von Zielen
Ziele erlauben die gesonderte Festlegung wichtiger
Kennwerte und die Einrichtung von Trichteranalysen

35. WICHTIGE REPORTS

36. Reports – Startseite

37. Reports – Standardberichte
Besucher
•Demographie
•Verhalten
•Technologie
•Mobil
•Besucherfluss
Trafficquellen
•Quellen
•SEO
> Webmaster Tools
•Soziale Netzwerke
•Kostenanalyse
•Werbung
Content
•Content
•Geschwindigkeit
•Site Search
•Ereignisse
•AdSense
•Tests
•In-Page-Analyse
Conversions
•Ziele
•E-Commerce
•Multi-Channel-
Trichter

38. Reports – Keywords
Keywords, über die Nutzer zur Website gekommen
sind (insgesamt oder getrennt nach Medium)
Angabe u.a. von Visits, Conversions, Umsatz und
Bounce Rate pro Keyword
Erweiterbar um sekundäre Dimension (z.B.
Zielseite)
Filterfunktion, um z.B. Brandbegriffe zu entfernen

39. Reports – Einstiegsseiten/Zielseiten
Übersicht der Top Landingpages
Angabe u.a. von Visits, Conversions, Umsatz und
Bounce Rate pro Zielseite
Erweiterbar um sekundäre Dimension (z.B.
Keyword)
Filterfunktion

40. Reports – Ziele
Übersicht über die Entwicklung aller
eingerichteten Ziele
Ansicht der Klickpfade bis zur Zielerfüllung
Trichter-Visualisierung mit Ein- und Ausstiegen
Prozessfluss der Nutzer vom Einstieg bis zur
Zielerfüllung

41. BESSERE REPORTS

42. Dashboards – Alles auf einen Blick
Mithilfe von Widgets frei konfigurierbar
Widgets aus Standardreports erzeugt oder frei definierbar
5 Typen von Widgets: Metrik, Zeitverlauf, Geo-Map, Tabelle,
Tortendiagramm, Balkendiagramm (auch als Echtzeitdaten)
Dashboards können nach Themen angelegt und geteilt werden

43. Anpassung – Benutzerdefinierte Berichte
Perfekte Möglichkeit, um Metriken nach eigenem Bedarf miteinander
zu kombinieren und zu vergleichen
Reports können automatisch monatlich per E-Mail versandt werden

44. Zusammenfassung

45. Was habt ihr
heute gelernt?

46. Was wir heute besprochen haben
Web Analytics erhebt Daten, um die Website zu
verbessern und die KPIs zu steigern
Aber: Tools machen Fehler, die man kennen sollte
Datenerhebung ohne geeignete Interpretation ist
nicht effektiv
Die Metriken aus den Tools können nur von
Menschen interpretiert werden
Gute Webanalyse braucht Ziele und KPIs
Definition von Erfolg und KPIs muss immer
unternehmensspezifisch erfolgen
Daten müssen immer im Kontext bewertet werden

47. Weiterführende Links
Google Analytics Schulungsvideos:
http://www.google.com/intl/de_ALL/analytics/iq.html
Googles Sammlung von Dashboards und Reports:
http://www.google.com/analytics/learn/solutions-
gallery.html
Umfangreicher Vergleich verschiedener Tools:
http://searchengineland.com/web-analytics-software-
comparison-identifying-the-right-web-analytics-tools-for-
your-business-149373
Hilfreiche Infografik mit weiteren Links zu GA:
http://www.winlocal.de/blog/wp-
content/uploads/2013/05/Die-Google-Analytics-Anleitung-
fuer-kleine-Unternehmen.html
Website/Blog von Avinash Kaushik:
http://www.kaushik.net/avinash/