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Mehr Erfolg durch Web Analytics

Ein Leitfaden für Marketer und Entscheider

AutorAxel Amthor, Thomas Brommund
VerlagCarl Hanser Fachbuchverlag
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl290 Seiten
ISBN9783446424081
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis23,99 EUR

Als Marketer, Vertriebsexperte oder Entscheider wissen Sie, dass Sie Internetstrategien nicht aus dem Bauch heraus beurteilen oder Website-Layouts nach Ihrem Geschmack gestalten dürfen. Stattdessen müssen Sie auf den professionellen Einsatz der Webanalyse und auf automatisierte Optimierung setzen. Um erfolgreich zu sein, brauchen Sie intelligente Analysen von Online-Daten, die Aufschluss geben über das Verhalten der Besucher auf Ihren Websites und Shops.
In diesem Praxisleitfaden erfahren Sie, wie Sie die komplexen Aufgaben in der Webanalyse effizient und erfolgreich durchführen können. Sie werden in allen Bereichen unterstützt, die zur Webanalyse gehören:
- bei der detaillierten Beschreibung aller Ziele und Anforderungen an die Webanalyse
- bei der Auswahl der richtigen Tools
- bei der Einrichtung und Anwendung des Tools und
- bei der Auswertung der Analyseergebnisse aus betriebswirtschaftlicher Sicht.
Nutzen Sie dieses Buch, damit Sie die richtigen Weichenstellungen in ihrem Unternehmen vornehmen und die Webanalyse erfolgreich einführen und einsetzen können.

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Leseprobe
11 Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools (S. 199-200)

Sobald ein Unternehmen feststellt, dass es Web Analytics zur Bewertung des Online- Erfolgs einführen muss oder die bislang eingesetzten Werkzeuge den gestiegenen Anforderungen nicht mehr genügen, steht es vor der Frage: Welches Tool setzen wir in Zukunft ein? Dass dies nicht einfach zu beantworten ist, zeigt eine kurze Google-Recherche: Wer nach Web Analytics" sucht, erhält auf der ersten Seite rund 20 Anzeigen von Herstellern und insgesamt über 100 000 Treffer.

Der "Einkaufsführer Web Analytics" von Ideal Observer - er wird kontinuierlich aktualisiert - beschreibt rund 80 Systeme. Wie kann ein Unternehmen also aus dieser Vielzahl an sehr unterschiedlichen Produkten eine qualifizierte Auswahl treffen? Es gibt natürlich immer die Möglichkeit, über das eigene Netzwerk zu recherchieren und letztlich jenes Werkzeug zu nehmen, das Freunde, Bekannte oder auch Mitbewerber einsetzen.

Eine solche "sozial gesteuerte" Auswahl kann jedoch dazu führen, dass sich ein Unternehmen für ein Tool entscheidet, das nicht optimal zu seinen individuellen Anforderungen passt. Deshalb widmen wir uns in diesem Kapitel einer qualifizierenden und differenzierenden Gegenüberstellung von Kriterien, die zu einer Auswahl eines Systems herangezogen werden können.

11.1 Markt und Marktteilnehmer


Der Markt für Web-Analytics-Tools ist seit 2003 stetig gewachsen. Systeme wie Webtrends oder Omniture sind zwar bereits seit den späten 90er-Jahren auf dem Markt, waren zu jener Zeit allerdings kaum in Europa oder Deutschland anzutreffen. Erst seit den Jahren 2002/2003 gibt es einige europäische Anbieter. Gleichzeitig kamen US-Hersteller nach Europa. Insofern kann man erst ab dieser Zeit wirklich von einem Markt sprechen. Im Jahr 2003 handelte es sich bei diesem Markt noch um ein Oligopol, wenigen Nachfragern standen noch weniger Anbieter gegenüber.

Erst im Laufe der Zeit, bis etwa 2006, 200 entwickelten sich sowohl die Nachfrage als auch die Zahl der Anbieter. Seit 2006 ist die Anbieterzahl tendenziell wieder rückläufig, einerseits durch übernahmen, andererseits haben einige Anbieter aufgegeben oder sind mit Spezialangeboten in Marktnischen ausgewichen. Doch im gleichen Zeitraum ist die Zahl der Interessenten exponentiell gestiegen, einhergehend mit deutlichen Anpassungen im Preisgefüge nach unten. Nicht zuletzt wurde diese Tendenz durch kostenlose Angebote wie Google Analytics oder Yahoo! Web Analytics noch verstärkt.

Insbesondere die einzigen wirklich kostenfreien Angebote von Google und Yahoo! haben seit ihrem Erscheinen dazu geführt, dass Web Analytics einen Schub in seiner Verbreitung und Bekanntheit gemacht hat. Waren diese Werkzeuge anfänglich noch "Einstiegs-Tools", so haben sie sich mittlerweile (2010) zu einer durchaus ernsthaften Konkurrenz zu den kostenpflichtigen kommerziellen Systemen entwickelt. Seit 2004 haben auch die großen Analysten wie Forrester oder Jupiter Research den Markt im Blick und geben regelmäßig Studien heraus. Neben den deutschen Angeboten wie dem "Einkaufsführer Web Analytics" von Ideal Observer oder Websites wie contentmager.de sind viele neutrale Analysen erhältlich, einige davon sogar kostenfrei."
Inhaltsverzeichnis
Inhalt6
Geleitwort12
1 Einführung14
1.1 Ziel dieses Leitfadens15
1.2 Was ist Web Analytics?17
1.2.1 Web Controlling oder Web Analytics17
1.2.2 Web Analytics ist einfach und geht schnell18
1.2.3 Relevanz der Web Analytics20
1.2.4 Der Web-Analytics-Regelkreis: Planen, Messen, Auswerten, Optimieren22
1.2.5 Web Analytics – ein kontinuierliches Prozess, der den Unternehmenszielen und Marketingaktionen folgt23
1.3 Aussicht: Weiterentwicklung von Web Analytics23
1.4 Aufbau dieses Buches25
2 Web Analytics in Marketing und Vertrieb28
2.1 Web Analytics in der Organisation30
2.1.1 Externe Dienstleister33
2.2 Interne Strukturen und Prozesse34
2.3 Der Webanalyst – der Wolpertinger des Online-Marketings35
2.4 Effektiveres Marketing durch Web Analytics36
3 Die Grundlagen der Web Analytics44
3.1 Entwicklung der Websites44
3.1.1 Web 1.044
3.1.2 Web 2.0 – das Mitmach-Web44
3.1.3 Soziale Netzwerke45
3.2 Typisierung von Websites45
3.2.1 E-Marketing45
3.2.2 E-Business46
3.2.3 E-Commerce47
3.2.4 Besondere Formen von Internet-Angeboten50
3.3 Erfassen der Wirkung von Social Media52
3.3.1 Social Media messbar machen55
3.4 Das mobile Internet57
3.5 Datenschutz in der Web Analytics59
4 Technische Methoden des Site-Tracking62
4.1 Logfile-Analyse – Server-based-Tracking64
4.1.1 Logfiles in Abhängigkeit der verwendeten Infrastruktur66
4.1.2 Technische Restriktionen der Logfile-Analyse66
4.2 Pixelbasiertes Tracking68
4.2.1 Aufruf der Tracking-Grafik69
4.2.2 Tracking-Grafik mit JavaScript71
4.2.3 Verwendung von Cookies71
4.2.4 Nutzung von JavaScript und Cookies73
4.2.5 „Super Cookies“73
4.2.6 Platform for Privacy Preferences (P3P)74
4.2.7 Anbindung von Geo-Datenbanken74
4.2.8 Implementierung auf der Website75
4.2.9 Zugriff auf die Auswertungen76
4.2.10 Validierung der Ergebnisse aus dem Pixel-Tracking76
4.3 Instrumentierte Logfiles78
4.4 Datenbank-Logs78
4.5 Sniffing79
4.6 Alternative Verfahren79
4.6.1 Flash Tracking79
4.6.2 Tracking mit AJAX80
4.6.3 Das Universal Tag80
5 Analyse- und Auswertungsmethoden82
5.1 Metriken, Dimensionen und Instanzen86
5.1.1 Metrik86
5.1.2 Dimensionen und Instanzen86
5.1.3 Key Performance Indicator (KPI)88
5.2 Gängige Darstellungsformen von Statistiken88
5.2.1 Trenddarstellungen90
5.2.2 Mehrere Metriken90
5.2.3 Mehrere Dimensionen91
5.2.4 A/B-Vergleiche93
5.2.5 Trichteranalysen93
5.2.6 Pfadanalysen94
5.3 Analysemethoden101
5.3.1 Hypothesengetriebene Analysen102
5.3.2 Trendgetriebene Analysen105
6 Erfolgsfaktoren für Websites108
6.1 Von der Metrik zur Web Scorecard108
6.2 Basiskennzahlen109
6.2.1 Hits110
6.2.2 PageView, PageImpression110
6.2.3 Visits110
6.2.4 Visitor oder Unique Visitors111
6.2.5 Unique User112
6.2.6 Das Pyramiden-Modell der Kennzahlen112
6.3 Technographische Daten113
6.4 Geografische Herkunft114
6.5 Abgeleitete Kennzahlen115
6.6 Zeitbezogene Kennzahlen115
6.6.1 Kumulierte Zeiten116
6.6.2 Durchschnittliche Zeiten116
6.7 Kennzahlen zur Kundengewinnung und -bindung116
6.7.1 Ansprache (Reach)117
6.7.2 Akquisition (Besucher-/Kundengewinnung)118
6.7.3 Kundenbindung (Retention)119
6.7.4 Loyalität119
6.7.5 Der Trichter („Funnel“)120
6.7.6 Konversion und Konversionsraten123
6.7.7 Loyalitätsmessung mit der RFM-Methode125
6.8 Besucher-/Kundenbezogene Kennzahlen126
6.8.1 Stickiness und Slipperiness127
6.8.2 Focus und Velocity127
6.8.3 Verweildauer128
6.9 Die Werbeeffizienzmessung128
6.9.1 Externe Kampagnen129
6.9.2 Interne Kampagnen130
6.9.3 Werbemittelnutzungspfad131
6.10 Umgang mit Kennzahlen132
6.10.1 Auswahl der Kennzahlen und zielgruppengerechte Präsentation133
6.10.2 Anreicherung der Kennzahlen133
6.10.3 Kennzahlen im Web-Analytics-Regelkreis134
6.10.4 Einschränkungen der aktuellen Kennzahlensysteme134
6.10.5 Fehlerhafte Bewertung von Ergebnissen135
6.10.6 Zusammenführen zeitvarianter Informationen137
6.10.7 Bewertung veränderlicher Informationen138
6.10.8 Webanwendungen mit Programmiertechniken wie AJAX139
6.10.9 Identifizierung von Unique Visitors: mit Cookies oderFingerprint?139
7 Die Web Scorecard142
7.1 Nutzen der Web Scorecard142
7.2 Voraussetzungen144
7.3 Entwicklung und Aufbau einer Web Scorecard147
7.3.1 Formulieren des Leitziels, der Leitkenngröße und des Leitbilds149
7.3.2 Entwickeln eines strategischen Handlungsrahmens149
7.3.3 Aktionen auswählen, die zur Strategie passen150
7.3.4 Aktionen zu strategischen Projekten bündeln151
7.3.5 Web Scorecard erstellen152
7.4 Datenquellen für die Web Scorecard153
7.5 Das Reporting mit der Web Scorecard156
7.6 Organisation von Aufbau und Pflege einer WSC158
8 Die Grundlagen von Testing und Targeting160
8.1 Testing161
8.1.1 Definitionen Testing162
8.1.2 A/B-Test oder Split-Test163
8.1.3 Multivariater Test (MVT)164
8.1.4 Vergleichende Betrachtung von A/B-Test und MVT166
8.1.5 Taguchi-Methode – Unterstützung beim Multivariaten Testen166
8.1.6 Auswirkungen von MVT auf die Suchmaschinenoptimierung168
8.1.7 Voraussetzungen für einen effektiven Test168
8.1.8 Typische Fehlerquellen170
8.2 Targeting171
8.2.1 Retargeting173
8.2.2 Erstellung eines Regelwerks174
8.2.3 Anwendung von Targeting auf Basis der Testdaten175
8.2.4 Etablierung der Testverfahren als kontinuierlicher Optimierungsprozess179
9 Technische Methoden Testing und Targeting182
9.1 Testing, Targeting und Cookie-Akzeptanz182
9.2 Content-Auslieferung185
9.3 Content-Integration189
9.4 Anmerkungen zur Suchmaschinen-Optimierung (SEO)191
9.5 Integration mit dem Web-Analytics-Tool192
10 Durchführung von Testingund Targeting194
10.1 Testing194
10.1.1 Planung194
10.1.2 Durchführung199
10.1.3 Abschluss200
10.2 Targeting und Retargeting201
10.2.1 Planung201
10.2.2 Einführung208
10.2.3 Monitoring209
11 Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools212
11.1 Markt und Marktteilnehmer212
11.1.1 Besonderheiten des Web-Analytics-Softwaremarktes213
11.2 Web-Analytics-Preismodelle216
11.3 Auswahlkriterien und deren Bewertung217
11.4 Effiziente Auswahlverfahren222
11.4.1 Klärung der Begriffe222
11.4.2 Erstellen einer Longlist226
11.4.3 Erstellen einer systematischen Ausschreibung227
11.4.4 Aufforderung zur Angebotsangabe227
11.4.5 Auswertung und Entscheidungsfindung228
11.4.6 Die Vertragsverhandlung230
12 Einführung eines Web-Analytics-Systems232
12.1 Vier Gründe für erfolglose Web-Analytics-Projekte233
12.1.1 Grund 1: Unvollständiges Formulieren der Anforderungen233
12.1.2 Grund 2: Fehlendes ganzheitliches Denken234
12.1.3 Grund 3: Der Implementierungsaufwand wird unterschätzt235
12.1.4 Grund 4: Ein „untaugliches“ Web-Analytics-System236
12.2 Projektstruktur und Projektteam238
12.3 Planung des Web-Analytics-Systems238
12.4 These: Web-Analytics-Projekte sind gar keine Projekte240
12.5 Projektdauer und -aufwand240
12.6 Der Projektplan – die Vorbereitung241
12.6.1 Erstellung einer umfassenden Anforderungsspezifikation241
12.6.2 Erarbeitung des Optimierungspotenzials244
12.6.3 Erarbeitung eines „Request for Information“ (RFI)245
12.7 Die Integrationsphase246
12.7.1 Vertiefung der Anforderungsspezifikation247
12.7.2 Erstellung eines technischen Umsetzungskonzepts247
12.7.3 Erstellung eines Prototyps249
12.7.4 Integration in die Website und Validierung der Zahlen250
12.8 Administration254
12.8.1 Tool-Administration255
12.8.2 Anbindung an externe Systeme256
12.8.3 Projektabnahme und Inbetriebnahme257
12.8.4 Schulungen und Trainings der Mitarbeiter257
12.8.5 „Einphasen“ der Analyse- und Reportingprozesse258
12.8.6 Change Management und kontinuierliche Pflege258
13 Anhang260
13.1 Glossar260
13.2 Quellennachweis280
13.3 Herstellernachweise282
13.3.1 Testing- und Targeting-Hersteller282
13.3.2 Web-Analytics-Hersteller282
Register284

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