Web Analytics Damit aus Traffic Umsatz wird

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1 Edition BusinessInside Frank Reese Web Analytics Damit aus Traffic Umsatz wird Die besten Tools und Strategien BusinessVillage Update your Knowledge

2 Über den Autor...9 Danksagung Einleitung Erläuterung einiger oft verwendeter Begriffe Kapitel 1: Acht Punkte zum produktiveneinsatz von Web Analytics Web Analytics liefert Unterschiede, keine Wahrheiten Kennzahlen: Das A und O von Web Analytics Ohne Ziele gibt es keinen Fortschritt Mittelwerte lügen Ausprobieren statt Ausdiskutieren Handeln statt nur Wissen Prozess statt Ereignis Von Mitteln und Zwecken Kapitel 2: Kennzahlen Gemacht, um zu handeln Kennzahlen decken alle Bereiche der Site ab Kennzahlen sind mit klaren Verantwortlichkeiten und Handlungsoptionen 2.2 verknüpft Kennzahlen sind mit Geschäftszielen verbunden Kennzahlen haben Vorgaben und Entwicklungsziele Die Festlegung von Kennzahlen Kennzahlen als Ampeln Kennzahlen und Entwicklungsziele Kennzahlen und Website-Optimierung Kennzahlen für Websites nach Typ Die ROI-Ebene Online-Shop Content-Sites BtoB-Site Kennzahlen für Funktionsbereiche Startseite und Landing Pages Informationsseiten aller Art Bestell- und Registrierungsprozesse Inhalt 3

3 Kontaktseiten Interne Suche Support-Bereiche Allgemeine Kennzahlen für Online-Kampagnen SEM-Kampagnen und Newsletter-Kampagnen Ad-Kampagnen Engagement Foren Blogs Multimedia-Inhalte Suchseiten Search Fulfillment Web Score Card und Balanced Score Card? Reporting von Kennzahlen Kennzahlen mit MS-Excel oder OpenOffice Dashboards Reports Kapitel 3: Segmentierung Segmentierung und Kennzahlen Ad Impressions und Herkunft Käufer und Nicht-Käufer Besucherfrequenzen Nur-Besucher versus Warenkorbleger versus Käufer Neu-Besucher versus wiederkehrende Besucher Segmentierung und Zielgruppen Inhaltliche Interessen Demografische Daten RFM Exploratives Segmentieren: Auf der Suche nach dem Muster Segmentierung praktisch: Was geht? Segmentierung mit Clicktracks Segmentierung mit Google Analytics Segmentierung für Spezialisten und Standard-Nutzer Segmentierung am oberen Limit Segmentierung am unteren Limit Inhalt

4 Kapitel 4: Optimierung Definition von Optimierungsprojekten Zwei Werkzeuge zur Optimierung von Websites Pfadanalysen A/B-Tests Optimierung an Beispielen Online-Kampagnen: Martini oder Shooter Suchmaschinenoptimierung Newsletter-Versand und -Kampagnen Landing Pages (Landeseiten, Deep Links) Startseite (Homepage) Produktseiten Formularseiten Bestellprozess (Konversionspfad) Nicht-lineare Konversionspfade OnSite-Search (site-interne Suchmaschinen) PPC-Kampagnen Weitere Hilfsmittel zur Optimierung Analyse von Mausbewegungen Heatmaps Befragungen Usability-Tests Kapitel 5: Die Pyramide der Traffic-Daten Hits Seitenabrufe (Page Impressions, PI, Page Views, PV) Besuche (Visits, Sessions) Besucher (Visitors, Unique Visitors) Identifizierte Besucher Zwei Wege der Traffic-Analyse Server-basierte Verfahren Client-basierte Verfahren Die Vorteile von client- und server-basierten Verfahren im direkten Vergleich Weitere Verfahren zur Sammlung der Daten Netzwerkprotokollanalyse (Packet Sniffing, NPA) Inhalt 5

5 5.4 Cookies Wozu Cookies? Technik der Cookies Das Cookie-Monster Alternativen zu HTML-Cookies Wie zuverlässig sind die Daten? Identifizierung mit dynamischen IP-Adressen Identifizierung mit statischen IP-Adressen IP-Adressen, User Agents und Fingerprints Proxies und Caches Mangelnde Pflege von Logfile-Analyse-Applikationen Seiten-Aktualisierungen (Reloads) und Browsernavigation (Zurück-Button) Platzierung des Tracking-Codes in der Seite Cookie-Löschung und Browsergebundenheit des Cookies Vergleich der Zuverlässigkeit der Methoden Einmal mehr: Pragmatischer Umgang und Nutzung von Differenzen Web Analytics, Datenschutz und das Vertrauen der Besucher Das Vertrauen der Besucher Gesetzliche Bestimmungen Kapitel 6: Einführung eines Systems Was wird gebraucht? Personelle Anforderungen: Know-how und Zeit Inhaltliche Anforderungen: Aufgabensammlung Tool-Bewertung und Auswahl Bewertung mit IOTA Shortlist und persönliche Präsentationen Proof of Concept Sieben Systeme etracker Google Analytics IndexTools Nedstat Site Catalyst (Omniture) Webtrekk WebTrends Einführung und Betrieb Inhalt

6 Kapitel 7: Ausblick Zusammenführung der verschiedenen Datenpools und 7.1 Kommunikationskanäle Web Analytics und Business Intelligence Analyse und Reporting Automatische Anwendung der Analyse-Ergebnisse Weiterführende Quellen Bücher und PDFs Onlinequellen zum Thema Index Übersicht Fallstudien Fallstudie Pangora Fallstudie: Webtracking bei Volkswagen Von der anonymen Nutzungsanalyse zum personenbezogenen Tracking Fallstudie: Web Analytics bei Germanwings Fallstudie: Neukonzeption des Web Performance Management bei der Deutschen Post AG Fallstudie: Integriertes Controlling bei karstadt.de Inhalt 7

7 Kapitel 1: Acht Punkte zum produktiven Einsatz von Web Analytics

8 1.1 Web Analytics liefert Unterschiede, keine Wahrheiten Es kommt gar nicht so selten vor, dass Mitarbeiter von der Einführung eines client-basierten Zählsystems absehen, weil ihnen klar wird, dass die Besucherzahlen auf der eigenen Website von einem auf den anderen Tag um 30 oder 40 Prozent sinken würden. Natürlich würden die Besucherzahlen nicht wirklich sinken, jedenfalls nicht aufgrund des neuen Messverfahrens, aber wer macht das dem Vorgesetzten klar? Monat für Monat wurden Reports generiert, die Anzahl der Besucher, der Besuche, der Seitenabrufe vorgelegt, Jahr um Jahr stieg der Zuspruch zum eigenen Online-Angebot. Und jetzt wird klar, dass ein Drittel der Besuche von Suchmaschinen-Spidern kamen, von unternehmens-internen Computern oder von Spam-Bots auf der Suche nach -Adressen. Die heutigen Systeme zur Zählung des Traffics mit Pixeln, Tags und Cookies bauen im Grunde alle auf der gleichen Idee auf: Wenn der Browser eine Seite einer Website abruft, wird gleichzeitig der Pixel/Tag/Cookie ausgewertet und ein Seitenabruf gezählt. Wer einmal mehrere Systeme auf seiner Website gleichzeitig eingesetzt hat, macht allerdings eine überraschende Entdeckung: Die Zahlen der Systeme weichen deutlich, teilweise im zweistelligen Prozentbereich, voneinander ab. Wie das? Web Analytics steckt voller kleiner Kniffe und Konventionen: Setzen wir den Tag oben in den Code der Seite (dann bekommen wir tendenziell mehr Seitenabrufe) oder lieber an das Ende der Seite (dann wurde die Seite auch wirklich komplett abgerufen); ergeben Seitenaktualisierungen ( Reloads) neue Page Impressions oder nicht, und wie sieht es mit der Erfassung des Zurück-Buttons des Browsers aus; ein Besuch gilt typischerweise als beendet, wenn über 30 Minuten (oder 29?) kein neuer Click aus dem Browser erfolgte, aber was ist, wenn der gleiche Browser wiederum mit einem Suchmaschinen- Referrer auf die Website kommt? Die Reihe könnte lange fortgesetzt werden, doch es liegt auf der Hand, dass übereinstimmende Zahlen eine größere Überraschung wären als voneinander abweichende. Cookies sind eine Plage. Ohne die kleinen Text-Dateien gibt es keine vernünftige Erkennung wiederkehrender Besucher. Aber mit ihnen? Da gibt es Session-Cookies und persistente, 3-Party- und 1-Party-Cookies, Super- Cookies, DOM-Cookies, Flash-Cookies und noch viele Geschichten mehr. Vor 22 Kapitel 1: Acht Punkte zum produktiven Einsatz von Web Analytics

9 allem zwei Faktoren sorgen für Verwirrung und unsichere Zahlen: Wie viele Besucher lassen erst gar keine Setzung von Cookies zu? Es gibt in den Browsern verschiedene Ebenen, um das Setzen von dieser oder jener Cookie-Art zu verweigern. Aber selbst ein gesetzter Cookie ist keine Garantie dafür, dass der Nutzer beim nächsten Mal tatsächlich wiedererkannt wird: Viele Cookies werden zwischendurch einfach gelöscht (in unbekanntem Ausmaß); der Cookie wird zwar wiedererkannt, aber statt Sohn Hans auf der Suche nach neuen Musik-CDs sucht nun Mutter Hermine nach einem Geschenk für jemanden mit dem gleichen PC und Browser (und Cookie); Sohn Hans ist zwar wieder auf der gleichen Seite und schaut nach Musik-CDs, aber diesmal mit dem PC seines Freundes, und kann so natürlich höchstens als dieser Freund (mit dessen Cookie) wiedererkannt werden. Wie hoch liegt die Fehlerquote der verschiedenen Systeme? Keiner weiß es. Wie viele echte Besuche hatte Ihre Website heute wirklich? Keiner weiß es. Wie wichtig ist es, wie viele Besuche Ihre Website heute genau hatte? Fast immer: Nicht wichtig. Natürlich gibt es Websites und Geschäftsmodelle, die auf der Abrechnung zum Beispiel einzelner Page Impressions, Leads, Ad Impressions beruhen. Aber so wichtig hier die exakten nominellen Zahlen wären, sie sind doch nicht immer zuverlässig. Bei Web Analytics geht es aber nicht um einzelne Besucher, um die Analyse individuellen Verhaltens, sondern es geht um die Messung und Auswertung massenhafter Bewegungen auf den Websites. Web Analytics entfaltet seine Bedeutung in der Messung von Verhältnissen und von Unterschieden. Ein produktiver Umgang mit Web Analytics braucht das Vertrauen, dass die Entwicklung der Besucherzahlen vom letzten Monat, letzter Woche, gestern zu diesem Monat, dieser Woche oder zu heute den tatsächlichen Trend in der Entwicklung widerspiegeln. Nehmen wir an, die Konversionsrate eines Online-Shops lag im letzten Monat bei 2 Prozent, die Anzahl der Besucher bei Diesen Monat ist die Konversionsrate aber auf 1.8 Prozent und die Besucheranzahl auf gesunken. Die Ursache für diese unerfreuliche Entwicklung könnte nun in tausend verschiedenen Bereichen liegen (zum Beispiel Wetter, Urlaubszeit, Offline-Werbung, Preisentwicklungen, Layoutveränderungen). Besteht kein Vertrauen in die Daten, so werden den Reports schlicht die Aussagekraft abgesprochen: Ach, das sind ja Schwankungen im normalen Bereich, so geht das bei uns immer ; Na, vielleicht gab es mal wieder Bandbreitenprobleme Kapitel 1: Acht Punkte zum produktiven Einsatz von Web Analytics 23

10 beim Analytics-Provider oder Die Produkte X, Y oder Z werden im Analytics- System vielleicht nicht richtig erfasst usw. Tatsächlich mag das alles mehr oder weniger zutreffen. Aber diese losen Vermutungen helfen überhaupt nicht weiter. Sie können höchstens als Ausreden dienen, um nicht genauer hinschauen zu müssen. Mit großen Zahlen gleichen sich die Schwankungen nämlich schnell aus und dann hat man eine belastbare, überprüfte Basislinie, von der aus Entwicklungen gemessen und untersucht werden können. Von dieser Basislinie aus kann Web Analytics seine produktive Kraft entfalten. Abweichungen und Entwicklungen können dann auf ihre konkreten Ursachen hin untersucht werden, Veränderungen in der Seitengestaltung, der Preispolitik oder den Lieferbedingungen können in ihren Auswirkungen sehr genau beobachtet und kontrolliert optimiert werden. 1.2 Kennzahlen: Das A und O von Web Analytics Von den ersten Versionen von WebTrends, von Hitbox oder Nedstat an haben die Web-Analytics-Systeme nie mit Auswertungen und Tabellen gegeizt. Einige Anbieter werben noch heute mit der schieren Anzahl der angebotenen Analysen und Reports: Kauft dieses System: Wir haben 150 Reports!. Avinash Kaushik schreibt, die Industrie sei datengetrieben statt kundengetrieben : Die Frage sei nicht: Was brauchen und wollen die Leute an den Bildschirmen eigentlich? sondern Was können wir aus unseren Datenbeständen noch an Grafiken, Tabellen, Reports herauszaubern?. Die Web-Analytics-Anbieter haben immer versprochen, dass mit ihren Systemen die Bewegungen der Nutzer sichtbar werden, dass verstehbar wird, was Ihre Besucher wirklich wollen. Und Statistiken und Pfadanalysen zeigen wirklich die Clickwege der Nutzer, die am häufigsten aufgerufenen Seiten, die Verteilung der Browsertypen, der Bildschirmauflösungen etc. etc. Was sie aber nie zeigten, war, ob die Website erfolgreich arbeitet, ob die investierte Mühe, die Zeit und das Geld fruchtbar angelegt waren. Man kann natürlich immer riesigere Baggerschaufeln zum Abbau von Edelmetallen nutzen, aber zwischendurch sollte man vielleicht mal schauen, ob die Investitionen nicht besser in die Optimierung der Weiterverarbeitung 24 Kapitel 1: Acht Punkte zum produktiven Einsatz von Web Analytics

11 des Angeschaufelten angelegt wären. Anders gesagt: Man kann natürlich mit Suchmaschinenoptimierung und -, Banner-, PPC- oder Affiliate- Kampagnen immer neuen Traffic einkaufen, aber was nutzt es, wenn eine Hälfte des umsatzträchtigen Traffics aufgrund suboptimaler Seitengestaltung verschwendet wird? Web Analytics konnte sich so lange nicht über den Status eines besseren Spielzeugs für Website-Administratoren hinaus entwickeln, bis es bei den Informationen um das wirklich Wichtige ging: Wenn wir uns über eine PPC- Kampagne 1000 Website- Besucher kaufen: Wie viele von ihnen sind Neu- Besucher? Wie viele von ihnen kaufen etwas? Wie viele von ihnen rufen mehr als die Landing Page ab? Wie viele von ihnen kommen mehr als nur einmal? Was kostet ein neuer Besucher? Was kostet eine neue Bestellung? Was kostet ein neuer Kunde? Kennzahlen sollen Informationen in ein Verhältnis setzen, sie sollen verschiedene Informationen zu einer Zahl verdichten. Die Konversionsrate ist wohl die bekannteste und einfachste Kennzahl: Erfolgsrate = Anzahl der Bestellungen Anzahl der Besucher insgesamt 100 Die Konversionsrate gibt an, wie viele Besucher prozentual das Website-Ziel erreicht haben. Dieses Ziel kann die Bestellung eines Produktes sein, die Reservierung eines Hotelzimmers, die Bestellung eines Newsletters, der Abruf eines pdf-dokumentes oder das Erreichen einer Suchergebnisseite. Jede Website hat einen Zweck, zu dem sie gestaltet und programmiert wurde und zu dem sie betrieben und gepflegt wird. Trotzdem ist es für viele Betreiber von Websites eher ungewohnt, den Zweck der eigenen Website konkret zu benennen. Für Online-Shops geht es offensichtlich um direkte Bestellungen, für werbetragende Sites geht es um Ad Impressions, für BtoB- Sites oft um die Generierung von Kontakten, bei Support-Sites um die Bereitstellung von Informationen darüber hinaus gibt es hunderttausende professioneller Websites mit hunderttausenden individuellen Zielen. Kapitel 1: Acht Punkte zum produktiven Einsatz von Web Analytics 25

12 1-Pixel-Bilder /90-Regel 244, 250 A A/B-Test 146, 150 Abrufe des Films 89 Absprungrate 11, 44, 73 f., 76, 79, 102 f., 136, 153, 155, 160 f., 169 Absprungrate (Zeitgrenze) 73 ad-hoc-nutzung 31 Ad Impressions 21, 23, 46, 67, 84 f., 85, 105, 107, 110, 111, 137, 165, 191, 245 Ads pro Visit 67 Adwords 82, 183, 259 Affiliate-Marketing 183 Ajax 97, 252 Aktive Besucher 87, 88 Aktive Abrufe 90 Alexa 62 Ampel-Funktion von Kennzahlen 54 f. Analog 129 Analyse multivariate 149 von Mausbewegungen 186 Analytics-Provider 22 Analytics-System 16, 22, 29, 51, 232, 253 Anteil häufiger Besucher 64 Anti-Spyware-Coalition 224 Anzahl der Bestellungen 23, 41 f., 63, 75, 80, 232 Artikel pro Bestellung 63, 75 ASP-Service 244, 253, 258, 259, 260, 261 ff. ausgelieferte s 83 f. Ausstiegsseite 15 AWStats 134, 199, 200 B Balanced Score Card 91 f. Banner-Werbung 50, 54 Basislinie 22, 25, 265 Beacons 195 Behavioral Targeting 252, 271 Belastbarkeit der Daten 37 Beliebtheit eines Blogs 89 Bestandsbesucher 65 Bestandskunden 62 Bestellprozess 36, 61, 113 f., 139, 169, 170 ff., 178 Bestellrate 41, 148, 182 Bestellung 23, 36, 42, 44, 61, 63, 67, 75, 79, 121, 130 f., 143, 154, 160, 166, 168, 172, 179, 255, 257 Bestellvolumen 42, 45, 63, 75, 79 ff., 118, 122, 155, 156, 160, 172, 185 Besuch 15, 20, 36, 37, 48, 51 f., 61, 63, 66 ff., 73, 80, 86, 102, 106, 107, 111, 158 f., 193, 203 f., 215 f., 218, 227, 245, 255 f. Besucher 10 f., 15 f., 20 ff., 33, 36 ff., 41 ff., 48 f., 51, 53, 57, 58, 60 f., 63 ff., 73 f., 78 ff., 83 ff., 102 ff., 106, 108 ff., 123 ff., 130 f., 133 f., 136, 138 ff., 145, 148, 150 ff., 155 f., 159 ff., 164 ff., 168 ff., 181 ff., 191, 193 ff., 202 ff., 215 ff. Besucher-Konzept 37 Besucheranzahl 21 Besucherbewegungen 32, 142, 177, 178, 190, 195, 242 Besuchergruppen 27, 41, 103, 120, 130, 142 Besucheridentifzierung 134 Besuchersegmente 27, 112, 148, 154, 164 Besuchsfrequenz 67, 86 ff., Index

13 Besuchshäufigkeit 110 Betriebssystem 199, 204, 226 Bewegung der Besucher 70 Bewegungsanalysen 271 BI siehe Business Intelligence Bid Management 252, 260 Bilddateien 197 Bildschirmauflösung 209, 226 Bookmarker 87 Bookmark setzen siehe Lesezeichen setzen Branding 84 Browsergebundenheit des Cookies 230 Browsernavigation 229 Browser Overlay 47, 53, 129, 161, 164, 242 Browsertypen 22 Browserversionen 51 BSC siehe Balanced Score Card BtoB-Sites 23, 38, 68, 154 Business Intelligence 269, 270 C Cache-Problematik 209, 214 Caching 203 Click-Through-Rate 82, 84, 127 Clicktracks 108 f., 129, 199 ff. client-basierte Verfahren 17, 193, 203 Codierung der URLs 83 Compete 62, 91 Comscore 62, 225 Content-Area 252 Controlling 10, 14, 54, 91, 98, 255 ff., 275 Cookies -Blockaden 37 -Löschung 37, Party Party- 220 f. beschränkte Lebensdauer von 37 bleibende 219 Browsergebundenheit des 230 DOM- 20, 227 Flash- 20, 227 in s 159 Löschrate von 221 persistente. Siehe bleibende Cookies Session- 20, 219, 224 Super- 20, 223 Coremetrics 96 Cost-Per-Click 82 Cost-per-Order 242 CPC siehe Cost-per-Click CPO siehe Cost-per-Order Crawler 209, 229 Cross-Selling 60, 63, 75, 109, 120, 172 CTR siehe Click-Through-Rate Cutler, Matt 274 D Data-Mining 128 Daten soziodemografische 268 Datenintegration 252, 268 Datenschutz 123, 127, 168, 200, 212, 220 ff., 239 Datenschutzbestimmungen 233 Datenschutzerklärung 123 Datenschutzrichtlinie 254 Datensicherheit 239, 253 Deep Links 161 Deltamaster 98 Deutsche Post 8, 211 f. Direktmarketing 128 Doubleclick 127, 220 Downloads 48 f., 51 f., 56, 149, 168, 198, 201 Index 283

14 Drill-Down 16, 104, 130 durchschnittliches Bestellvolumen 63, 75, 155 E -Kampagnen 83, 127, 156, 158, 160 f., Reports 98 f., 242, 256 Echtzeit 29, 132, 175, 252 Effektivität Bestellprozess 75, 170, 245 einer Website 36 Kontaktseite 76 Supportsystem 78 Eigenschaften demografische 118 Ein-Seiten-Besuche 48, 73 Emetrics 268, 277 Engagement-Kennzahl 85 Entwicklungsziele 25, 44, 57, 136 Erfolgsindex Hilfeseite 78 Erfolgsmessung 40, 56, 89 Erfolgsparameter 56, 65, 127 Erfolgsrate 23, 123 Erkenntnisgewinn 30 Erlös pro Visit 66 Website 61 Erst-Besucher 115, 148 etracker 234, 247, 258 f. F Feedreader 190 Fehlercodes 190, 202 Fehlerquote 21 Fenstergröße 207 Filterkriterien 16, 103 Fingerprints 226, 228 Flash 20, 45, 90, 97, 197, 202, 227 Fokusgruppen 24 Foren 87 f. Formular 36, 136, 168 Formularfelder 171 Funnel 143 ff., 170, 191 G Galerieansicht 77 Geldwert 54 Generierung von Kontakten 23 Germanwings 8, 174 ff. Gesamtperformance 41 Gewinnung neuer Kundenkontakte 24, 32, 68 Google Analytics 83, 102, 130, 144, 173, 203, 205 f., 208 f., 219, 238, 247, 250 f., 259 H Handlungsoptionen 40, 55 f., 94 handlungsrelevant 25 Hard-Bounce-Rate 83, 157 Heatmap 186 f., 264 Hitbox 22 I Ideal Observer 7, 158, 248, 276 Ideal Observer Tool Assessment 248 Identifizierung der Besucher 194, 226 f. Image des Unternehmens 39, 48 Imageförderung 39 Imagepflege 47 f., 56 Implementierung eines Tools 144 IndexTools 70, 72, 251, 260 Informations- und Entscheidungsprozess 37 InHouse 253, 264 f. 284 Index

15 Insel-Lösung 31 interne Suche 76 Investition in eine Website 40 IOTA siehe Ideal Observer Tool Assessment IP-Adresse 191 ff., 197, 198, 200, 204, 226, 228, 231 f., 236 f. dynamische 198 IP-Targeting 175, 198 IVW 61, 203 ff., 214, 230 J Javascript-Code 186, 206 f. K Kaplan und Norton 92 Karrierebereich 47, 49, 141 Karstadt 262 Kaufentscheidung 111 Käufergruppen 26 Käufer und Nicht-Käufer 108 Kaufwahrscheinlichkeiten 26 Kaufzyklus 37, 125 Kaushik, Avinash 274 Kennzahlen 11 f., 22, 23 ff., 29 f., 32, 35 ff., 40, 42 ff., 54 ff., 63, 65 f., 68 f., 71, 79, 82 ff., 87 f., 90 ff., 97 ff., 106 f., 116, 118, 136, 168, 170, 175, 182, 191, 226, 242, 244 ff., 251, 256, 265 Kennzahlenfestlegung 58 Kennzahlen und Prämien 56 Kennziffern 36, 41, 72 Key Performance Indicator siehe KPI Keyword 16, 82, 83, 103, 130, 162, 184 Klickbetrugsanalyse 259 Klickbewegungen 142 Klickhäufigkeit 108 Klickpfad 72 Klickquoten 153 Klickrate 148, 151, 158, 160 f., 182 Klicktiefe 61, 64, 66, 69 Kontaktanfragen 25, 39, 51 f., 169, 217 Kontaktformular 25, 68 Kontaktgewinnung 39 f., 92 Kontaktrate 68 f. kontinuierliche Optimierung 25 Konversion 36, 85, 152, 185, 217, 271 Konversionspfad 145, 169, 178 f., 252 Konversionsrate 21, 23, 36 f., 40 ff., 57, 60, 63, 67, 79 f., 104, 118, 136, 155, 160, 175, 177, 180, 242, 246 Kosten pro Bestellung 63, 160 pro Besuch 63 pro Kontakt 69 pro Visit 66 Website 60, 62 Kosten-pro-Bestellung 79 Kosten-pro-Besuch 80 Kosten-pro-Besucher 79 f. Kosten-pro-Kauf 80 Kosten-pro-Kunde 80 Kosten/Erlös-Verhältnis 41 Kostenfaktor 44 KPI 36, 60 f., 65 f., 68 f., 71, 94, 242 Kunden-Support 24 Kundenbefragungen 52 Kundenbeziehungen 49 kundengetrieben 22 Kundenpflege 92, 157 Kundenrentabilität 97 Kurzbesucher 27 Index 285

16 L Landing Page 11, 16, 23, 79, 84 f., 143, 152 f., 161 ff., 185, 271 Leads 21, 68, 126, 152 Leistungsfähigkeit der Website 24 Lesezeichen setzen 87, 115, 166, 178 Lieferbedingungen 22, 109, 111, 168 Live-Streams 89 Local Shared Objects 227 Log-Analyzer 194, 199 Log-In-Hürde 195 Logdatei 192 Logfile-Analyse 133, 193, 195 f., 200 f., 203, 209 f., 229, 232 Logfiles 7, 17, 88, 123, 193, 195 f. 199, 201 f., 214, 275 Look-to-Book-Rate 175 Loyalität 61, 65 ff., 217 M Marketing-Aktionen 50, 147 Marketing- und Vertriebsstrategie 40 Marketingkanäle 86 Marktforschung 146, 236 Mausbewegungsanalysen 165 Messung von Erfolg 36 Metriken 85 Mikro-Konversionsraten 36 Mittel auf dem Weg zum Zweck 28 Mittelwerte 26 f., 102, 107 Monitoring 95 Montulli, Lou 216 Motive der Besucher 25 MS-Excel 93, 251 Multimedia-Elemente 90 multivariate Analyse 149 N Nedstat 22, 191, 203, 206, 255, 261 Negroponte, Nicholas 118 Netzwerkprotokollanalyse 214, 253 Neu-Besucher 23, 37, 114, 115 Neukunden 48, 58, 62, 80 Neukundengewinnung 56 Newsletter-Abonnenten 36, 136 NPA siehe Netzwerkprotokollanalyse Null-Ergebnis-Suchen 77 Nur-Besucher 113 f. Nutzeransprache 123, 127 Nutzerbindung 179 Nutzersegment 221 Nutzung von Web-Analytics-Ergebnissen 30 Nutzungsdaten 235, 236 O Offline-Werbung 21 Öffnungsrate 84, 126, 158 Omniture 132, 174, 260, 262 One-Hit-Wonders 115 Online -Kampagnen 79, 120, 126, 151, 270 -Shops 10, 21, 23, 36, 37, 41, 46, 58, 60, 62, 65, 67, 68, 70, 74, 77, 113, 153, 154, 166, 170, 216, 246 OnSite -Search 180 -Suche 61, 66, 69, 76 -Suchmaschinen 77 Operationalisierung des Image-Gewinns 39 operative Ebene 60 Optimierung von Internet-Seiten Index

17 Optimierungsgewinn 137 Optimierungshebel 54 Optimierungsmaßnahme 36 Optimierungsmöglichkeiten 32 Optimierungsoptionen 25, 59 Optimierungspotenziale 41 P Produkt-in-den-Warenkorb-Lege -Rate 44 P3P siehe Platform for Privacy Preferences Page Impressions 20 f., 24 f., 64, 155, 160, 191, 193, 203 f., 207, 214, 243, 245 PageRank 48 Panels 24, 62, 119, 188 Pangora 8, 70 ff., 261 Pay-Per-Click 82 pdf 23, 30, 48, 51, 55 f., 74, 98, 108, 149, 168, 179, 198, 201, 229, 251, 274 Performance -Anzeigen 56 -Entwicklung 99 -Status 45 der Website 25, 30, 32, 51, 55, 92, 107 Personal 39, 47, 56, 137, 224, 244, 249, 253 Personalisierung 7, 271 personenbezogene Daten 123, 159, 177, 200, 222, 235, 236, 237, 253 persönliches Dashboard 29 Peterson, Eric T. 274 Pfadanalyse 139, 141, 177 Pfade 26, 27, 140, 144, 145 PI 11, 15, 26, 38, 61, 64, 66, 69, 87 f., 130, 152, 155 f., 161, 193. Siehe auch Page Impressions PI/Session 26, 87 f., 130 PI/Tag 26, 38 Pixel 10, 17, 20, 193, 195, 203 Platform for Privay Preferences 222 Plugins 207, 214, 242 PopUps 84 PPC. Siehe Pay-Per-Click PPC-Kampagnen 54, 58, 150, 183, 271 pragmatisches Moment 28 Präsenz im Markt 24, 70, 154 Praxisbezug 38 Preispolitik 22 Produkt-Teaser 28 Produktbanner 27 Produktbereich 27, 41 Produktbeschreibungen 47, 74, 140 Produktdetailseite 146, 167, 179 produktive Analyse 25 Produktnavigation 25 Produktplatzierungen 72 Produktseite 166, 169 Produktseiteneffektivität 166 Proof of Concept 254 Protokolldateien 190 f., 195 ff., 200 f., 202, 215, 228 Proxy 202, 204 f., 209 f., 214, 228 Proxy-Problematik 205, 210 Punktwerte 48, 136 R Real-Audio 89 Recency, Frequency und Monetary siehe RFM RedEye 231 f. Referrer 20, 86, 104, 107, 108, 116, 197, 199 regelmäßiger Prozess 32 Registrierungen 68, 87, 226 Registrierungsrate 68 Reichweite 24, 39, 58, 256 Reichweitenanteil Website 61 Index 287

18 Relaunches 24 f., 28, 72, 165 Reloads 20, 229, 230 Reporting 55, 92, 94, 136, 191, 243, 245, 269, 270 Responseraten 127 RFM 120 f. RIA. Siehe Rich Internet Applications Rich Internet Applications 89 ROI -Kalkulation 51 der Kampagne 81, 160 für das Web-Analytics-Tool 31 positiver 249 RSS-Feeds 67, 88, 190, 201, 246 S Safe-Harbour 239, 254 Sandwich-Pfadanalyse 177 Sawmill 199 Search Engine Marketing. Siehe SEM Search Engine Optimization. Siehe SEO Search Fulfillment 90, 91 Search Marketing 271 Segmentierung 12, 16, 52, 65, 79, 86, 93, 101 ff., 115 f., 127 ff., 155 f., 164, 183, 213, 242, 244 Seitenabrufe 15, 20, 39, 48, 50 ff., 56, 64, 74, 136 f., 151, 193, 230 ff. Seitenaktualisierungen 20 Seitenbereiche 58, 86, 105, 120, 178 Seiten pro Session 25 SEM 16, 79, 81 ff., 244, 255 SEO 33, 72, 276 Server 17, 88, 124, 157, 190 ff. 209 f., 214 f., 222, 229 f. Session 15, 20, 25 f., 37, 85, 87 f., 130, 180, 198, 215 f., 218 f., 221, 224, 228 Session-ID 215 f. Sessions/Besucher 44 Session zusammenzuhalten 215 Site Catalyst 174, 203, 251, 262, 271 Sitestat 162, 255, 261 Soft-Bounce-Rate 83, 157 Soll/Ist-Vergleich 93 Spam-Bots 20, 209 Spamfilter 157 Sparklines 97 Spider 202, 229 Sprachversion des Browsers 226 SPSS 134 Stammbesucher 66, 69, 164 Startseite 11, 15, 25 ff., 39, 43 f., 47 f., 50, 52, 54, 73, 95, 102 f., 136, 141, 143, 147, 158 f., 164 ff., 178, 182, 187, 196, 202, 218, 230 Status Code 197 Steigerung der Performance der Website 25 Sterne, Jim 274 Stolperstellen 139, 173 Stornoquote 148, 154 Strategie des Unternehmens 26, 92 Such-Cluster 116, 154, 156 Suchbegriffe 16, 27, 70, 154 ff., 182 f. Suche, site-interne 181 Sucherfolgsrate 90 Suchergebnisse 17, 82, 108, 181 Suchergebnisseite 23, 76, 77, 90, 91 Suchfeld 27, 90, 181, 182 Suchmaschinen-Referrer 20 Suchmaschinen-Spider 202, 229 Suchmaschinenmarketing 50 Suchmaschinenoptimierung 23, 50, 72, 154 f., Index

19 Suchrate 90 Suchterm 182 Support -Anfragen 32, 49 -Sites 23, 59 T Tachometer-Analogien 97 Tags 17, 20, 72, 88 f., 130 f., 144, 203, 210 Taguchi 149 Tausender-Kontakt-Preis 84 TCO siehe Total Cost of Ownership TDWI 119 f. Teaser 28, 147 f., 150, 186 Technorati 89 Telemediengesetz 235 Tests 24, 28, 146 ff., 164 f., 188, 244, 251 TKP siehe Tausender-Kontakt-Preis TMG. Siehe Telemediengesetz Tool-Bewertung 243, 246 Total Cost of Ownership 250 Tracking-Code 157 f., 230 Tracking-Server 195, 203, 205 Trackingpunkte 123 Traffic -Analyse-Tool 25 -Daten 44, 47, 57, 62, 192, 253, 270 -Report 51 Turner, Stephen 129 U Umgangsweisen mit Web Analytics 26 Umsatz über die Website 30, 257 Unica Affinium NetInsight 95 unmittelbare Rückmeldung 25 Unternehmensdarstellung 39, 47 Unternehmensimage 40 Unternehmensprozesse 57 Up-Selling 41, 75 Urchin 130 Usability 24, 28, 33, 97, 165, 188, 212, 213, 242, 251 -Tests 188 User Agents 194, 228 UserID 123, 194 V Validität 28, 226 Vergleichsoperator 136 Verhaltensdaten 86, 186, 190, 253, 268 Verhältnis Kosten/Erlös 45 Verhältnis zwischen Ertrag und Aufwand 28 Vertrauen der Besucher 233 Vertrauen in die Daten 21 Vertriebskanal 46, 177 Vielen Dank für Ihren Einkauf -Seite 36 Visitorville 138 Visits 24, 29 f., 37, 62, 65 f., 93, 107, 133 f., 193, 204 f., 217, 243, 256. Siehe auch Besuch; Siehe auch Session Visualisierungen 44 f., 94, 138, 140 ff., 145 Visual Sciences 132, 203 Volkswagen 8, 123, 12 f., 268 vollständige Abrufe 89 Volumen pro Auftrag 43, 48 Vorgaben 44, 97, 239, 257 Vorher/Nachher-Vergleiche 25 W W3C 197, 199, 222 WAA 8, 268, 276 Wachstumspotenzial 58 Wachstumsstrategie 62 Wachstumsziel 58 Index 289

20 Warenkorb 36, 44, 74, 113, 153, 166, 169, 170, 179, 215 Warenkorbleger 113, 114 Web-Analytics-Projekte 50 Web-Analytics-Systeme 22, 29, 70, 144, 236, 244 Webalizer 71, 199 Web Analytics Wednesdays 8, 268, 277 Webbugs 195 Web Score Card 91, 92 WebSideStory 191, 203 Website -Administratoren 23 -Besucher 23, 36, 39, 128, 181, 194, 215, 224, 259 -Performance 44, 54, 58 -Ziel 23 Webtrekk 147, 187, 263 WebTrends 22, 131, 145, 191, 199, 206, 247, 251, 260, 264 Weiterleitungsseite 85, 91 Werbemaßnahmen 50 werbetragende Angebote 10 werbetragende Sites 23 Werteberechnung 54 Wertfestsetzung 50 Wert pro Kontakt 68, 69 Wertschöpfung 54, 57, 60 Wiedererkennung 194, 228, 234 Wiederholungsbesucher 37, 217, 228, 230, 232 WSC 92 Y Yahoo! 54, 76, 81, 83, 107, 130, 154, 155, 162, 205, 219, 271, 276 YouTube 89, 227 Z Zähl-Script 193 Zählpixel 123, 124, 157, 158, 161, 204, 207, 209, 223, 229, 230 Zeit/Session 26 Ziel der Website 28, 108, 154 Zielerreichung 24, 36, 40, 46, 85 Zielgruppe 70, 84, 103, 106, 117, 131, 152 f., 158, 194, 213, 252 Zielpriorisierung und Zielerreichung 40 Zurück-Button 229 ZVEI-Kennzahlensystem 92 Zweck einer Website 42 X Xiti Index

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