Kategorie: Web analytics

Web Analytics

Als Web Analytics wird eine Sammlung von Methoden bezeichnet, mit denen Internetdaten und insbesondere Nutzerdaten gesammelt und analysiert werden. Darunter fällt unter anderem die Erfassung und Analyse von Web Traffic, allerdings lässt sich Web Analytics nicht auf diese beschränken. Das Verfahren umfasst die Sammlung komplexer Daten, die Konstruktion von informativen Indizes und komplexere Datenanalysen mit dem Zweck der Optimierung von Internetauftritten und -diensten.

Datensammlung in den Web Analytics

Web Analytics, auch Web Analyse oder Web Controlling genannt, werden insbesondere zur Optimierung von Internetauftritten oder zur Evaluation von Werbemaßnahmen eingesetzt. So könnte interessieren, inwieweit eine bestimmte Gutscheinaktion oder eine bestimmte Landing Page die Verkaufszahlen erhöht. Um dies herauszufinden, können Daten auf verschiedene Weise gesammelt werden.

Traditionell wurde die Logdatei des Servers zur Analyse genutzt, um etwa Seitenaufrufe kontrollieren zu können. Auch in unsichtbaren .gif-Dateien versteckte Zähler wurden zeitweise für derartige Zwecke genutzt. Solche Verfahren sind allerdings nicht in der Lage, einzelne Klicks einem Nutzer zuzuordnen. Für viele Fragestellungen in den Web Analytics ist aber genau diese Information interessant. Um die User Journey abbilden zu können, wird daher auf Cookies zurückgegriffen, die einzelne Klicks eindeutig einem Nutzer zuordnen können. Während diese Daten zu sehr viel verlässlicheren Ergebnissen führen, ist die Speicherung von Cookies umstritten.

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Datenanalyse in den Web Analytics

Ein wichtiger Punkt bei der Datenanalyse ist die Entwicklung sogenannter Key Performance Indicators (KPI). Dabei handelt es sich um Kennzahlen, die bestimmte Charakteristika einer Internetseite oder eines Dienstes ausdrücken. Bei Internetshops kann es sich dabei um die Rate der Bestellabbrüche oder den durchschnittlichen Bestellwert handeln. Diese KPIs können über die Zeit bereits deskriptiv Erkenntnisse liefern.

Von Interesse ist aber vielmehr, was die Veränderung von KPIs hervorruft. Wenn etwa die Rate der Bestellabbrüche ansteigt, kann dies möglicherweise auf Usability-Faktoren rückführbar sein. KPIs erscheinen in solchen Fällen als abhängige Variable, deren Variation durch die Eigenschaften einer anderen Variable erklärt werden soll. So könnte ein Feature in einem Internetshop als unabhängige Variable verwendet werden, die den Anstieg oder die Verringerung der Abbruchrate erklärt. Statistische Verfahren wie die Varianzanalyse und Regression, für Langzeitdaten auch die Panelanalyse und die Survivalanalyse, können signifikante Zusammenhänge herausstellen.

Weitere Informationen und Links

Da Web-Analysten ihre Vorgehensweisen oft in ihren Blogs präsentieren, kann ein Blick in diese lohnenswert sein: der Blog „Occam’s Razor“ vom Google-Mitarbeiter Avinash Kaushik unter http://www.kaushik.net/avinash/ etwa oder der Blog der amerikanischen Web-Analytics-Firma Kissmetrics unter https://blog.kissmetrics.com/.