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.
Warum ist Web Analytics wichtig?
Im heutigen digitalen Zeitalter ist Web Analytics zu einem unverzichtbaren Instrument für das Online Marketing geworden, das Unternehmen wertvolle Einblicke in verschiedene Key Performance Indicators (KPI) wie Engagement- und Konversionsraten bietet.
Mit den richtigen Analyse Tools und -strategien können Unternehmen die Webanalyse nutzen, um das Nutzer:innen-Engagement zu erhöhen, die Konversionsraten zu steigern und fundierte Entscheidungen in Bezug auf Aspekte wie die Leistung von Website- und Marketingkampagnen zu treffen.
Was ist der Unterschied zwischen Digital Analytics und 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.
Wie funktioniert Web Analytics?
Datensammlung in den Web Analytics
Datenanalyse ist das Kernstück von Web Analytics, die es Unternehmen ermöglicht, Website-Verkehr zu überwachen, Benutzer:innenverhalten zu verfolgen und Werbemaßnahmen zu bewerten.
Zum Beispiel kann es interessant sein, zu sehen, inwieweit eine bestimmte Marketingkampagne oder eine bestimmte Landingpage die Verkaufszahlen steigert. Um dies herauszufinden, können Daten auf verschiedene Arten mit Analysetools wie Google Analytics 4 (GA4), früher Universal Analytics (UA), und Google Tag Manager (GTM) gesammelt werden. Mit diesen Analysetools wird es Unternehmen einfacher gemacht, Aspekte wie die Navigation der Benutzer:innen auf ihrer Website, welche Seiten sie häufig besuchen und wie viel Zeit auf jeder Seite verbracht wird, zu überwachen und zu analysieren.
Durch das Verständnis des Benutzer:innenverhaltens können Unternehmen Bereiche zur Verbesserung besser identifizieren und ihre Website optimieren, um die Benutzer:innenerfahrung zu verbessern, das Engagement zu erhöhen und die Konversionen zu steigern.
Traditionell wurde die Protokolldatei des Servers zur Analyse verwendet, zum Beispiel um Seitenaufrufe zu kontrollieren. Zähler, die in unsichtbaren .gif-Dateien versteckt sind, wurden zuweilen auch für solche Zwecke verwendet. Solche Methoden können jedoch keine individuellen Klicks einem User zuweisen.
Für viele Fragen in der Web-Analyse ist es jedoch gerade diese Information, die von Interesse ist. Um die Benutzer:innenreise abzubilden, werden daher Cookies verwendet, die einzelne Klicks einem User eindeutig zuordnen können. Während diese Daten zu wesentlich zuverlässigeren Ergebnissen führen, ist die Speicherung von Cookies, insbesondere im Falle von 3rd-Party-Cookies, gerade im Zeitalter von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO ein kontroverses Thema geworden. Beim Sammeln und Speichern von Benutzerdaten müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie diese Datenschutzbestimmungen einhalten, sonst riskieren sie hohe Geldstrafen. Dazu gehört auch, die Zustimmung der Benutzer:innen durch von der International Advertising Bureau (IAB) Europe genehmigte Consent Management Platforms (CMP) im Rahmen des IAB Transparency and Consent Framework v2.0 einzuholen, die Sicherheit der Benutzer:innendaten zu gewährleisten und sicherzustellen, dass die Benutzer:innendaten nur für den vorgesehenen Zweck verwendet werden.
Infolgedessen arbeiten Unternehmen wie Google daran, die Verwendung von Cookies von Drittanbietern oder von Cookies insgesamt durch innovative Tracking-Methoden wie Server Side Tracking zu eliminieren.
Datenanalyse in den Web Analytics
Ein wichtiger Punkt bei der Datenanalyse ist die Entwicklung sogenannter KPIs. Dies sind Kennzahlen, die bestimmte Merkmale einer Website oder eines Dienstes ausdrücken. Für Online-Shops kann dies beispielsweise die Rate der Bestellstornierungen oder der durchschnittliche Bestellwert sein. Diese KPIs können bereits zeitliche Einblicke liefern.
Was jedoch interessanter ist, ist die Ursache für die Veränderung der KPIs. Wenn beispielsweise die Rate der Bestellstornierungen steigt, kann dies möglicherweise auf Usability-Faktoren zurückzuführen sein. In solchen Fällen erscheinen KPIs als abhängige Variablen, deren Variation durch die Eigenschaften einer anderen Variable erklärt werden soll.
Zum Beispiel könnte ein Feature in einem Online-Shop als unabhängige Variable verwendet werden, um die Zunahme oder Abnahme der Engagement-Rate zu erklären. Statistische Methoden wie die Varianzanalyse und Regression sowie A/B-Tests und für Langzeitdaten auch Panel- und Überlebensanalysen können signifikante Beziehungen aufzeigen.
Datenvisualisierung in den Web Analytics
Die Datenvisualisierung ist ein weiterer entscheidender Aspekt der Web-Analyse, der es Unternehmen ermöglicht, komplexe Daten auf eine klare und prägnante Weise darzustellen.
Visualisierungstools wie Google Looker Studio, früher bekannt als Data Studio, Microsoft Power BI sowie ein neues Visualisierungstool, das von mso digital namens orbit entwickelt wurde, vereinfachen es Unternehmen, Trends im Website-Verkehr und im Nutzer:innenverhalten zu analysieren und zu identifizieren. Die Verwendung von Analyse- und Visualisierungstools in Kombination ermöglicht es Unternehmen, informative Entscheidungen darüber zu treffen, wie und wo Marketingstrategien optimiert werden können.
Wo liegen die Hauptanwendungsgebiete für Web Analytics?
Web Analytics ist ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen jeder Größe und hat viele verschiedene Anwendungsbereiche, darunter:
- Website-Optimierung: Web Analytics wird verwendet, um die Website-Performance zu optimieren, die Benutzer:innenerfahrung zu verbessern und den Website-Verkehr zu erhöhen. Durch die Analyse von Website-Daten können Unternehmen Bereiche zur Verbesserung identifizieren und datenbasierte Entscheidungen treffen, um das Website-Design, den Inhalt und die Navigation zu verbessern.
- Digitales Marketing: Web Analytics wird verwendet, um die Wirksamkeit von digitalen Marketingkampagnen wie bezahlter Suche, Social Media, E-Mail-Marketing und Display-Werbung zu verfolgen. Durch die Analyse von Kampagnendaten können Unternehmen ihre Marketingstrategien optimieren und die Konversionsraten verbessern.
- E-Commerce: Web Analytics wird verwendet, um Online-Verkäufe zu verfolgen, Konversionraten zu messen und das Kund:innenverhalten zu analysieren. Durch die Analyse von E-Commerce-Daten können Unternehmen Möglichkeiten zur Verbesserung des Umsatzes und zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit identifizieren.
- Content Marketing: Web Analytics wird verwendet, um die Leistung von Content-Marketing-Kampagnen wie Blog-Posts, Videos und Social-Media-Inhalten zu verfolgen. Durch die Analyse von Content-Daten können Unternehmen ihre Content-Marketing-Strategien optimieren und das Engagement mit ihrer Zielgruppe verbessern.
- Mobile App Analytics: Web Analytics wird verwendet, um die Leistung von mobilen Apps wie App-Nutzung, Benutzer:innenverhalten und App-Downloads zu verfolgen. Durch die Analyse von App-Daten können Unternehmen das Design und die Funktionalität ihrer mobilen App optimieren, um die Benutzer:innenerfahrung zu verbessern und die App-Downloads zu steigern. Im Gegensatz zu Universal Analytics können Benutzer:innen seit der Einführung von Google Analytics 4 sowohl Web- als auch App-Daten gleichzeitig analysieren.
Was sind die Vorteile von Web Analytics?
Web Analytics ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das wertvolle Einblicke in die Website-Performance und das Benutzer:innenverhalten liefern kann. Es gibt mehrere Schlüsselvorteile bei der Verwendung von Web Analytics:
- Verbesserte Website-Performance: Einer der wichtigsten Vorteile von Web Analytics ist, dass es Einblicke in die Leistung der Website liefern kann. Du kannst Metriken wie die Anzahl der Besucher:innen auf der Website, wie lange sie auf jeder Seite bleiben, welche Seiten sie besuchen und woher sie kommen, verfolgen. Diese Informationen können Dir helfen, Bereiche Deiner Website zu identifizieren, die verbessert werden müssen, wie Seiten mit hoher Absprungrate oder geringer Engagement-Rate.
- Bessere Benutzer:innenerfahrung: Web Analytics kann Dir auch dabei helfen, zu verstehen, wie Nutzer:innen mit Deiner Website interagieren. Durch die Analyse des Benutzer:innenverhaltens kannst Du Bereiche Deiner Website identifizieren, die Frustrationen oder Verwirrungen bei Besucher:innen verursachen. Wenn Du beispielsweise feststellst, dass Besucher viel Zeit auf einer bestimmten Seite verbringen, ohne eine Aktion auszuführen, musst Du möglicherweise das Design oder den Inhalt dieser Seite neu bewerten, um sie ansprechender und benutzerfreundlicher zu gestalten.
- Erhöhte Konversionen: Web Analytics kann Einblicke in die Seiten Deiner Website liefern, auf denen Besucher:innen zu Leads oder Kund:innen konvertieren. Durch das Verständnis, welche Seiten am effektivsten sind, kannst Du Deine Website optimieren, um die Konversionsraten zu erhöhen. Zum Beispiel möchtest Du möglicherweise verschiedene Überschriften, Handlungsaufforderungen oder Seitenaufteilungen testen, um herauszufinden, welche am effektivsten sind, um Konversionen zu erzielen.
- Verbesserte Marketingkampagnen: Ein weiterer wichtiger Vorteil von Web Analytics besteht darin, dass es Dir helfen kann, die Wirksamkeit Deiner Marketingkampagnen (z. B. UTM-Parameter) zu messen. Durch die Verfolgung des Website-Verkehrs und des Benutzer:innenverhaltens kannst Du feststellen, welche Kampagnen den meisten Verkehr und die meisten Konversionen generieren. Diese Informationen können Dir helfen, Deine Marketingstrategie anzupassen, damit Du Dich auf die effektivsten Kanäle und Taktiken konzentrieren kannst.
- Wettbewerbsvorteil: Schließlich kann Web Analytics einen Wettbewerbsvorteil bieten, indem es Dir hilft, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Durch die Analyse der Websites und Marketingkampagnen Deiner Mitbewerber kannst Du die Bereiche identifizieren, in denen sie Dir überlegen sind, und Verbesserungen an Deiner eigenen Website und Marketingstrategie vornehmen.