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Gründerszene-Seminar
Grundlagen Web Analytics
31.05.2013 | André Scharf | andre.scharf@lbi.com
Wie erfolgreich ist
eureWebsite?
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
Grundlagen
“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
Effizienter Einsatz von Web Analytics
Optimierung
Konkreti-
sierung
messungAnalyse
Auswertung
Was wollen wir eigentlich analysieren?
Unternehmensziele
Wettbewerber
Website-Ziele
Messbare Ziele
Messwerte
Key Performance Indicators (KPIs)
Nutzerverhalten
 Auswertungen
 Schlussfolgerungen
 Handlungsempfehlungen
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
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
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
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• Display-Kampagnen
• E-Mail-Newsletter
• Social Media
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
Web Analytics Tools
Habt ihr
positive/negative
Erfahrungen mit
bestimmten
Tools?
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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
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Zu jedem Tool gehört auch ein Mensch, der
damit umgehen kann!
Wie finde ich das richtige Tool?
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Auswahlkriterien
Usability – Wie einfach/intuitiv ist das Tool?
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Abweichungen erklären?
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Wichtige Metriken
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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
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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
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– Anzahl der Unique Visitors entspricht der Anzahl aller vergebenen
Cookie-IDs für einen Zeitraum
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
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
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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
Transaktionsrate (Conversion Rate)
Prozentanteil der Transaktionen pro Unique Visitors
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Messung auf Visit-Basis sinnvoller, wenn derselbe
Visitor innerhalb kurzer Zeit mehrere Transaktionen
machen kann/soll (z.B. bei Shops)
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Besuche bis zur Transaktion erlaubt werden sollen
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Viele Tools messen standardmäßig auf Visit-Basis
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messen, ob eure
Website einem
Nutzer gefällt?
Google Analytics
Warum Google Analytics?
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Produkten und simple Einrichtung
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EINRICHTUNG
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•Quellen
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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)
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Reports – Ziele
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zu kombinieren und zu vergleichen
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Zusammenfassung
Was habt ihr
heute gelernt?
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
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-
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Hilfreiche Infografik mit weiteren Links zu GA:
http://www.winlocal.de/blog/wp-
content/uploads/2013/05/Die-Google-Analytics-Anleitung-
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Website/Blog von Avinash Kaushik:
http://www.kaushik.net/avinash/
Grundlagen Webanalytics - Gründerszene

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Grundlagen Webanalytics - Gründerszene

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