Website-Optimierung mit Web Analytics

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1 Website-Optimierung mit Web Analytics Traffic-Daten von Websites geben einen guten Blick auf das Geschehen auf der Site. Visits, PageImpressions und Konversionsraten zeigen, ob die Online-Präsenz als Marketing- und/oder Vetriebsplattform funktioniert. Was aber, wenn die Zahlen hinter den Erwartungen zurückbleiben oder deutlichen Entwicklungsbedarf zeigen? Im vierten Teil der Reihe zu Web Analytics sollen Möglichkeiten dargestellt werden, wie mit den Ergebnissen aus Traffic-Analysen gezielte Optimierungen vorgenommen werden können. von Frank Reese, Ideal Observer, April 2006 Die Ergebnisse von Besucher-Analysen können erst dann eine Bedeutung für die Einschätzung und Unterstützung der eigenen Arbeit erlangen, wenn es eine Verknüpfung mit den bereits getroffenen Entscheidungen gibt und so zukünftige Entscheidungen auf besseren Informationen beruhen. Wenn zum Mai die Navigation der Site verändert wurde und im Vergleich zum April die Anzahl der PageViews pro Besuch gestiegen sind, so ist das ein klarer Erfolg für die eigene Arbeit. Wenn Keywords bei Google mit PPC-Kampagnen belegt werden, und die Anzahl der Besucher nicht steigt, so ist die Entscheidung zu überdenken. Die Schritte der Besucher Wo kommen sie her? Wo gehen sie hin? Die Gründe der Besucher für ihre Clickwege sind unergründlich. Da hat man die schönsten Inhalte bereitgestellt, aber keiner sieht sie, weil der Link dorthin irgendwie immer ignoriert wird. Die Analyse der Besucher-Wege ist der erste und wichtigste Schritt um die eigenen Vorstellungen mit der Realität der Besucher zu vergleichen. Ob es um die Optimierungen der Startseite, von Landing-Pages, Bestellprozessen oder Kontaktformularen geht. Immer können sich durch einen einfachen Vergleich Anhaltspunkte für Stolpersteine und Verbesserungen ergeben. Startseite & Landing Pages Wie der Name schon sagt, die Startseite ist meistens die erste Seite, die ein Besucher von einem Online-Angebot sieht. Die Besucher kommen von anderen Internet-Seiten (genannt 'Referrer' oder 'Herkunftsseiten': z. B. Suchmaschinen oder Partnerseiten), nutzen ein Lesezeichen oder geben die Adresse direkt ein, landen auf der eigenen Homepage, und dann? Viele Startseiten werden von 70 % und mehr der Besucher direkt wieder verlassen. Die sogenannte Bounce Rate (wörtlich: 'Abprallrate') gibt an, wie hoch der Anteil der Nutzer ist, die nur diese eine Seite sehen (auch: 1-Page-Clicks). So hohe Raten können viele Ursachen haben: Der Besucher hat etwas anderes erwartet, seine Erwartungen wurden durch Hinweise in der Werbung, bei Partnerseiten, in Suchmaschinen geweckt, tatsächlich liefert die Seite aber nicht das, was er sich von ihr versprach. So betrachtet wird auch klar, warum eine Suchmaschinenoptimierung ohne eine gleichzeitige Analyse und Optimierung der eigenen Site nicht wirklich sinnvoll ist. Es kann aber auch sein, dass die Seite eigentlich hält, was z.b. das Suchmaschinenergebnis verspricht, der Besucher dies aber nicht (schnell genug) erkennen kann. Eine Analyse jener Suchbegriffe, mit denen die Besucher auf die Site gelangen, kann zeigen, was die Nutzer eigentlich interessiert. Ggf. können entsprechende Themen stärker auf der Homepage betont werden. Selbstverständlich gibt es viele weitere Ursachen für auf dem Absatz kehrtmachende Besucher: Unübersichtliche Navigation, abschreckendes Design, fehlende Aktualisierungen uvm. E-Commerce-Center Handel

2 Landing Pages sind Seiten, die z.b. in Bannern oder PPC-Kampagnen als Landeseite für die Besucher konfiguriert wurden. Es gilt hier das gleiche wie für die Startseite, da die Landing Page schon für eine bestimmte Gruppe gestaltet wurde, gibt es für Optimierungen klare Hinweise. Auch Seiten, die weder als Startseite dienen (Einstiegseiten), noch als Landing Page gedacht waren, können über Suchmaschinen o. ä. angesteuert werden. Es ist sinnvoll die Bounce Rate für alle Seiten im Angebot im Auge zu behalten. Abbildung 1: Site Catalyst von Omniture zeigt sehr anschaulich die Bewegungen durch eine Seite Ausstiegseiten Die Ausstiegseite ist die letzte Seite in einem Online-Angebot, die ein Besucher aufgerufen hat. Das ist gewöhnlich nicht tragisch, schließlich - traurig aber wahr - irgendwann verlässt jeder Besucher die eigene Seite. Wie immer, ist es auch hier wichtig, die Relationen zu beachten: Dass etwa eine 'Dankeschön-Seite' nach abgeschlossener Bestellung besonders häufig als Ausstiegseite auftaucht ist nicht verwunderlich. Auch dass die Startseite, für viele Besucher die Einstiegseite, hohe Ausstiegsquoten hat, ist nicht verwunderlich. Interessant wird es dazwischen: Welche Produktseiten zeigen im Vergleich untereinander hohe Austeigerquoten? Gibt es Content-Seiten, die dem Besucher wie eine Sackgasse erscheinen? Leichter ist eine Einschätzung, wenn vorher Klickpfade für die Besucher bedacht wurden: 1. die Startseite - 2. die Produktseite - 3. die 'Überuns'-Seite - 4. die Kontaktaufnahme. Durch solche gedachten Pfade kann die Seitengestaltung entsprechend angepasst werden und holprige Stellen werden sofort sichtbar. Solche Wege unterscheiden sich grundsätzlich von einer Haltung, die zuerst das ganze mögliche Material für einen Online-Auftritt zusammensammelt, dann diese Informationen nach inhaltlichen oder logischen Kriterien ordnet und kategorisiert, im dritten Schritt das Material mit der entsprechenden Navigation online stellt, um dann darauf zu warten, dass die Besucher sich schon in der gedachten Struktur zurechtfinden. Wichtig ist eben auf'm Platz, wie Otto Rehagel schon wusste, wichtig ist: Was will ich mit der Seite erreichen (Kontakte, Verkäufe) und wie verhalten sich die Benutzer dazu. Eine solche Struktur ergibt sich von alleine für Bestellprozesse. Produkt in den Warenkorb - Bestätigungen - Dateneingaben - Abschluss. Es liegt auf der Hand, dass jeder Fehler in der Gestaltung dieser Seiten bares Geld kostet. Wenn ein Besucher erst einmal einen Artikel im Warenkorb abgelegt hat und dann nicht bestellt... gibt es ein Problem. Okay, wer weiß schon, was in den Köpfen der Besucher vorgeht, wenn sie randvoll beladene Einkaufswagen einfach stehen lassen, aber in der Kunst, dies zu verhindern, liegen die Unterschiede zwischen einer mittelmäßigen und einer erfolgreichen Seite. Für solche Konversionspfade - E-Commerce-Center Handel

3 seien sie Bestellprozesse oder Wege zur Kontaktaufnahme - lassen sich in vielen Web- Analytics-Anwendungen gute grafische Modelle finden, wie sich die Besucher auf den Seiten verhalten. Typischerweise zeigt sich die Verteilung wie ein Trichter, in den oben viel hineingeht und unten wenig herauskommt. Segmentierungen Es ist gut, wenn man sehen kann, woher die Besucher kommen und wie sie sich dann verhalten. Doch je mehr Besucher ein Online-Angebot verzeichnen kann, desto heterogener werden deren Interessen und Ansprüche. Wenn auf einer Website nur ein Produkt verkauft wird, mit einer bestimmten Zielgruppe, so fällt eine Formulierung von Optimierungsansätzen für diese Ansprüche leicht. Was aber, wenn in einem Online-Shop ganze Gruppen von Produkten angeboten werden, z.b.: Parfums, Pflegemittel, Accessiores und einschlägige Literatur? Die Benutzer werden über viele verschiedene Keywords und Links, mit ebenso verschiedenen Ansprüchen den Online-Shop ansteuern. Eine Analyse der Bounce Rate der Startseite im Zusammenhang mit Suchmaschinenoptimierung und Kampagnengestaltung ergibt nur dann handfeste Daten, wenn die Besucher vorher nach Gruppen eingeteilt werden können. Eine Segmentierung nach Keyword kann ergeben, dass die eine Besuchergruppe oft auf der Seite ist, viel anschaut, aber nie etwas kauft. Eine andere kommt nur kurz und dann nie wieder. Und die dritte Gruppe interessiert sich nur für einen bestimmten Bereich, bestellt dort etwas, aber wirft nie einen Blick auf ergänzende Angebote. Die Segmentierung, also Gruppierung der Besucher, die Filterung nach bestimmten Kriterien, kann erhebliche Optimierungspotentiale aufdecken. Ein Durchschnittwert über alle Besucher verdeckt die Verteilung innerhalb der Besucher und große Unterschiede werden eingeebnet. Lohnenswert ist immer eine Segmentierung nach Erst-Besucher/Stamm- Besucher, nach Käufer-/Fastkäufer-/Nur-Besucher, nach Keywords und Referrern, nach der Betrachtung von Seiten- bzw. Produktgruppen. Segmentierungen durchzuführen kann schwierig sein. Fast nur Lösungen aus der Oberklasse bieten praktikable Ansätze um Besucher in verschiedene Gruppen zu unterteilen und diese in ihrem Verhalten separat zu analysieren. Oft findet man nur vorgefertigte Tabellen oder Grafiken, die die wichtigen Antworten gerade nicht liefern. Mit ein bisschen Mühe und Geschick lassen sich die vom Server generierten Logfiles allerdings direkt bearbeiten. Es gibt eine Reihe von Werkzeugen, mit denen man diese Text-Dateien filtern und für eigene Bedürfnisse aufbereiten kann. Zu beachten ist allerdings, dass mindestens die Sessions der Besucher nicht auseinandergerissen werden. Ein eher günstiges Tool um Server-Logfiles beliebig zu filtern und aufzubereiten ist z. B. Sawmill. A/B-Tests Gedanken über die Motivation und die Interessen von Online-Besuchern können ein ausgiebiger Diskussionsgegenstand sein, bleiben aber im Ergebnis so zuverlässig wie die Spekulation über das Wetter nächste Woche. Effektiver ist es, verschiedene Ideen einfach auszuprobieren. Je nach Besucheraufkommen können wenige Stunden oder Tage schon reichen, um belastbare Ergebnisse zu liefern. Bei diesen Tests werden verschiedene Layouts zeitlich nacheinander oder parallel online gestellt und anschließend gemessen, welches Layout bessere Ergebnisse brachte. Wenn keine elaborierten mathematischen Modelle zur Berechnung von multivariaten Tests zur Verfügung stehen, kann immer nur eine Variable ausgetauscht werden: z.b. wird auf Homepage A ein großes Bild in das Zentrum gestellt, auf Homepage B werden verschiedene Produkte oder Informationsangebote E-Commerce-Center Handel

4 gleichzeitig in kleinen Bildern zur Auswahl gestellt. Nach kurzer Zeit kann sich so zeigen, welche Version der Homepage geringere Bounce Rates erzielt: A oder B. Wenn mehrere Variablen gleichzeitig ausgetauscht werden - Layout und Preise und Texte - wird die Sache mathematisch komplizierter und größere Nutzerzahlen notwendig. A/B-Tests können dagegen mit einfachen Mitteln durchgeführt werden: Homepage A eine Woche online, dann Homepage B eine Woche online - anschließend Ergebnisse vergleichen. Mit ein wenig Javascript können die Besucher auch zufällig auf die eine oder andere Seite gelenkt werden, so dass Layouts parallel getestet werden können. Abbildung 2: Screenshot offermatica Kommerzielle Anbieter wie etwa machen die Sache noch einfacher. Die gesamte Abwicklung, Zuordnung und Auswertung wird extern geleistet und die eigene Seite kann so Schritt für Schritt effektiver gemacht werden. E-Commerce-Center Handel

5 über den Autor: Frank Reese unterstützt mit seiner Agentur Ideal Observer Unternehmen bei der Auswahl und Einführung von Web-Analytics-Systemen, berät bei der besseren Nutzung bestehender Systeme und hilft bei der Optimierung von Websites. Vor kurzem veröffentlichte Ideal Observer mit dem 'Einkaufsführer Web Analytics' die umfassendste deutsche Übersicht zu Lösungen in diesem Bereich. kontakt: Dieser Expertentipp ist Teil des Informationsangebots des E-Commerce-Center Handel, Köln. Kontakt: E-Commerce-Center Handel am Institut für Handelsforschung Säckinger Str Köln Telefon: Fax: URL: Erscheinungsdatum: 21. April 2006 E-Commerce-Center Handel

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