Mehr Erfolg durch Web Analytics

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Lucas Michel
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1 Axel Amthor Thomas Bron1n1und Mehr Erfolg durch Web Analytics Ein Leitfaden für und Entsc eide a HANSER

2 Inhalt Geleitwort XI 1 Einführung Ziel dieses Leitfadens Was ist Web Analyties? Web Controlling oder Web Analyties Web Analytics ist einfach und geht schnell Relevanz der Web Analyties Der Web-Analytics-Regelkreis: Planen, Messen, Auswerten, Optimieren Web Analytics - ein kontinuierliches Prozess, der den Unternehmenszielen und Marketingaktionen folgt Aussicht: Weiterentwicklung von Web Analytics Aufbau dieses Buches 12 2 Web Analytics in Marketing und Vertrieb Web Analytics in der Organisation Externe Dienstleister Interne Strukturen und Prozesse Der Webanalyst - der Wolpertinger des Online-Marketings Effektiveres Marketing durch Web Analytics 23 3 Die Grundlagen der Web Analytics Entwicklung der Websites Web Web das Mitmach-Web Soziale Netzwerke Typisierung von Websites E-Marketing E-Business E-Commerce Besondere Fonnen von Internet-Angeboten 37

3 Aussicht: Weiterentwicklung von Web Analytics 10 1.4 Aufbau dieses Buches 12 2 Web Analytics in Marketing und Vertrieb 15 2.1 Web Analytics in der Organisation 17 2.1.1 Externe Dienstleister 20 2.

3 3.3 Erfassen der Wirkung von Social Media Social Media messbar machen Das mobile Internet Datenschutz in der Web Analytics 46 4 Technische Methoden des Site-Tracking Logfile-Analyse- Server-based-Tracking Logfiles in Abhängigkeit der verwendeten Infrastruktur Technische Restriktionen der Logfile-Analyse Pixelbasiertes Tracking Aufrufder Tracking-Gratik Tracking-Grafik mit JavaScript Verwendung von Cookies Nutzung von JavaScript und Cookies "Super Cookies" Platform for Privacy Preferences (P3P) Anbindung von Geo-Datenbanken Implementierung auf der Website Zugriffaufdie Auswertungen Validierung der Ergebnisse aus dem Pixel-Tracking Instrumentierte Logfiles Datenbank-Logs Sniffing Alternative Verfahren Flash Tracking Tracking mit AJAX Das Universal Tag 67 5 Analyse- und Auswertungsmethoden Metriken, Dimensionen und Instanzen Metrik Dimensionen und Instanzen Key Performance Indicator (KPI) Gängige Darstellungsformen von Statistiken Trenddarstellungen Mehrere Metriken Mehrere Dimensionen AlB-Vergleiche Trichteranalysen Pfadanalysen Analysemethoden Hypothesengetriebene Analysen Trendgetriebene Analysen 92

2.2 Tracking-Grafik mit JavaScript 58 4.2.3 Verwendung von Cookies 58 4.2.4 Nutzung von JavaScript und Cookies 60 4.2.5 "Super Cookies" 60 4.2.6 Platform for Privacy Preferences (P3P) 61 4.2.7 Anbindung von Geo-Datenbanken 61 4.

4 Inh<1lt 6 Erfolgsfaktoren für Websites Von der Metrik zur Web Scorecard Basiskennzahlen Hits PageView, PageImpression Visits Visitor oder Unique Visitors Unique User Das Pyramiden-Modell der Kennzahlen Technographische Daten Geografische Herkunft Abgeleitete Kennzahlen Zeitbezogene Kennzahlen Kumulierte Zeiten Durchschnittliche Zeiten Kennzahlen zur Kundengewinnung und -bindung Ansprache (Reach) Akquisition (Besucher-/Kundengewinnung) Kundenbindung (Retention) Loyalität Der Trichter ("Funnel") Konversion und Konversionsraten Loyalitätsmessung mit der RFM-Methode Besucher-/Kundcnbczogene Kennzahlen Stickiness und Slipperiness Focus und Velocity Verweildauer Die Werbeeffizienzmessung Externe Kampagnen Interne Kampagnen Werbemittelnutzungspfad Umgang mit Kennzahlen Auswahl der Kennzahlen und zielgruppengerechte Präsentation Anreicherung der Kennzahlen Kennzahlen im Web-Analytics-Regelkreis Einschränkungen der aktuellen Kennzahlensysteme Fehlerhafte Bewertung von Ergebnissen ZusammenfUhren zeitvarianter Informationen Bewertung veränderlicher Informationen Webanwendungen mit Programmiertechnikenwie AJAX Identifizierung von Unique Visitors: mit Cookies oder Fingerprint? Die Web Scorecard Nutzen der Web Scorecard Voraussetzungen Entwicklung und Aufbau einer Web Scorecard 134

6.2 Durchschnittliche Zeiten 103 6.7 Kennzahlen zur Kundengewinnung und -bindung 103 6.7.1 Ansprache (Reach) 104 6.7.2 Akquisition (Besucher-/Kundengewinnung) 105 6.7.3 Kundenbindung (Retention) 106 6.

5 Inhalt Fonnulieren des Leitziels, der Leitkenngröße und des Leitbilds Entwickeln eines strategischen Handlungsrahmens Aktionen auswählen, die zur Strategie passen Aktionen zu strategischen Projekten bündeln Web Scorecard erstellen Datenquellen fiir die Web Scorecard Das Reporting mit der Web Scorecard Organisation von Aufbau und Pflege einer WSC Die Grundlagen von Testing und Targeting Testing Definitionen Testing A/B-Test oder Split-Test Multivariater Test (MVT) Vergleichende Betrachtung von AlB-Test und MVT Taguchi-Methode - Unterstützung beim Multivariaten Testen Auswirkungen von MVT aufdie Suchmaschinenoptimierung Voraussetzungen fiir einen effektiven Test Typische Fehlerquellen Targeting Retargeting Erstellung eines Regelwerks Anwendung von Targeting aufbasis der Testdaten Etablierung der Testverfahren als kontinuierlicher Optimierungsprozess Technische Methoden Testing und Targeting Testing, Targeting und Cookie-Akzeptanz Content-Auslieferung Content-Integration Anmerkungen zur Suchmaschinen-Optimierung (SEO) Integration mit dem Web-Analytics-Tool Durchführung von Testing und Targeting Testing Planung Durchfiihrung Abschluss Targeting und Retargeting Planung Einfiihrung 195 I0.2.3 Monitoring Kriterien für die Auswahl eines Web Analytics Tools Markt und Marktteilnehmer Besonderheiten des Web-Analytics-Softwaremarktes Web-Analytics-Preismodelle 203

6 Organisation von Aufbau und Pflege einer WSC 145 8 Die Grundlagen von Testing und Targeting 147 8.1 Testing 148 8.1.1 Definitionen Testing 149 8.1.2 A/B-Test oder Split-Test 150 8.1.3 Multivariater Test (MVT) 151 8.

6 Inhalt 11.3 Auswahlkriterien und deren Bewertung Effiziente Auswahlverfahren Klärung der Begriffe Erstellen einer Longlist Erstellen einer systematischen Ausschreibung Aufforderung zur Angebotsangabe Auswertung und Entscheidungsfindung Die Vertragsverhandlung Einführung eines Web-Analytics-Systems Vier Gründe für erfolglose Web-Analytics-Projekte Grund I: Unvollständiges Formulieren der Anforderungen Grund 2: Fehlendes ganzheitliches Denken Grund 3: Der Implementierungsaufwand wird unterschätzt Grund 4: Ein "untaugliches" Web-Analytics-System Projektstruktur und Projektteam Planung des Web-Analytics-Systems These: Web-Analytics-Projekte sind gar keine Projekte Projektdauer und -aufwand Der Projektplan - die Vorbereitung Erstellung einer umfassenden Anforderungsspezifikation Erarbeitung des Optimierungspotenzials Erarbeitung eines "Request for Information" (RFl) Die Integrationsphase Vertiefung der Anforderungsspezifikation Erstellung eines technischen Umsetzungskonzepts Erstellung eines Prototyps Integration in die Website und Validierung der Zahlen Administration Tool-Administration Anbindung an externe Systeme Projektabnahme und Inbetriebnahme Schulungen und Trainings der Mitarbeiter "Einphasen" der Analyse- und Reportingprozesse Change Management und kontinuierliche Pflege Anhang Glossar Quellennachweis Herstellernachweise Testing- und Targeting-Hersteller Web-Analytics-Hersteller 273 Register 275

1 Vier Gründe für erfolglose Web-Analytics-Projekte 220 12.1.1 Grund I: Unvollständiges Formulieren der Anforderungen 220 12.1.2 Grund 2: Fehlendes ganzheitliches Denken 221 12.1.3 Grund 3: Der Implementierungsaufwand wird unterschätzt 222 12.

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