Webanalyse

Was ist Webanalyse?

Webanalyse ist die Messung und Analyse von Daten zum Verständnis des Nutzerverhaltens auf Webseiten.

Analyseplattformen messen die Aktivität und das Verhalten auf einer Website. Zum Beispiel:

• Vermarkter und Ersteller von Inhalten: Um die Effektivität von Kampagnen und den ROI zu bewerten. Wie viele Benutzer die Website besuchen, wie lange sie bleiben, wie viele Seiten sie besuchen, welche Seiten sie besuchen und ob sie über einen Link kommen oder nicht.
• UX-Designer: Um zu verstehen, wie Besucher mit einer Website oder App interagieren. Mögen sie Text oder bevorzugen sie Bilder, welche Icons gefallen ihnen und auf welche Optionen klicken sie?
• Inhaber von E-Commerce-Unternehmen: Um die Leistung der Site zu messen und zu vergleichen und um die wichtigsten Leistungsindikatoren zu ermitteln, die ihr Geschäft vorantreiben, wie z.B. die Konversionsrate beim Kauf.

Webanalyse-Plattformen verfolgen verschiedene Metriken, wie z.B. die Anzahl der Besucher und demografische Daten, die auf der Site verbrachte Zeit, die besuchten Seiten und Navigationspfade, Traffic-Quellen, Konversionsraten und mehr.

Die Webanalyse sammelt Erkenntnisse durch verschiedene Methoden:

• Segmentierung der Benutzer: Gruppierung von Besuchern auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale
• Verhaltensanalytik: Untersuchung von Benutzeraktionen und Interaktionen auf der Site
• Trichter-Analyse: Untersuchung der Schritte, die Nutzer auf dem Weg zu einem Ziel unternehmen (z. B. Kauf, Herunterladen eines Content-Assets usw.)
• Kohorten-Analyse: Sammeln Sie Daten aus dem Website-Verkehr, um Nutzergruppen im Laufe der Zeit zu vergleichen.

Unternehmen nutzen diese Erkenntnisse, um die Site-Performance zu optimieren und das Benutzererlebnis zu verbessern.

Warum ist Webanalyse so wichtig?

Ein altes Geschäftssprichwort besagt, dass alles, was sich lohnt, auch gemessen werden sollte.

Website-Analysen bieten Einblicke und Daten, die genutzt werden können, um ein besseres Erlebnis für die Besucher einer Website zu schaffen.

Das Verständnis des Kundenverhaltens ist auch der Schlüssel zur Optimierung einer Website für wichtige Conversion-Kennzahlen.

Die Webanalyse zeigt Ihnen beispielsweise die beliebtesten Seiten auf Ihrer Website und die beliebtesten Wege zum Kauf.

Mit der digitalen Analyse können Sie auch die Effektivität Ihrer digitalen Marketingkampagnen genau verfolgen, um künftige Bemühungen zu unterstützen.

Die wichtigsten Komponenten der Webanalyse:

• Methoden der Datenerfassung: Dazu gehören Techniken zur Datenerfassung wie JavaScript-Tags, Cookies und Serverprotokolle. Eine korrekte Datenerfassung ist entscheidend für eine genaue Analyse und Entscheidungsfindung.
• Metriken und KPIs: Die spezifischen Messparameter, die zur Bewertung der Leistung einer Website verwendet werden. Beispiele sind Bounce-Rate, Konversionsrate und durchschnittliche Sitzungsdauer.
• Berichterstattung und Visualisierung: Dazu gehört die Darstellung von Daten in leicht verständlichen Formaten wie Diagrammen, Grafiken und Dashboards. Eine klare Visualisierung hilft dabei, Erkenntnisse schnell zu verstehen und zu vermitteln.

Prozess der Webanalyse

Die meisten Analyse-Tools "taggen" ihre Webseiten, indem sie ein JavaScript-Snippet in den Code der Webseite einfügen.

Mit Hilfe dieses Tags zählt das Analysetool jeden Besucher der Seite oder jeden Klick auf einen Link. Das Tag kann auch andere Informationen wie Gerät, Browser und geografischen Standort (über die IP-Adresse) erfassen .

Webanalysedienste können auch Cookies verwenden, um einzelne Sitzungen zu verfolgen und um wiederholte Besuche desselben Browsers zu ermitteln.

Da einige Benutzer Cookies löschen und Browser verschiedene Einschränkungen in Bezug auf Codeschnipsel haben, kann keine Analyseplattform die volle Genauigkeit ihrer Daten beanspruchen und verschiedene Tools liefern manchmal leicht abweichende Ergebnisse.

Der Prozess der Webanalyse konzentriert sich im Wesentlichen auf die vier Hauptkomponenten :

1. Datenerfassung

   Dies ist die Grundlage der Webanalyse, bei der Rohdaten aus den Benutzerinteraktionen mit der Website gesammelt werden. Zum Beispiel:

   • Zeitstempel: Wann Benutzer die Site besuchen oder mit ihr interagieren
   • Verweis-URLs: Woher die Benutzer kamen (z.B. Suchmaschinen, soziale Medien)
   • Suchbegriffe: Wonach Nutzer gesucht haben, um die Site zu finden
   • Seitenaufrufe: Welche Seiten die Benutzer besucht haben
   • User-Agent-Zeichenfolgen: Informationen zu den Geräten und Browsern der Benutzer

2. Daten in Erkenntnisse umwandeln

   Daten werden mithilfe von Metriken, die das Nutzerverhalten beschreiben, in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt. Beispiele für Metriken sind:

   • Bounce-Rate: Prozentsatz der Besuche einzelner Seiten
   • Einzigartige Besucher: Anzahl der einzelnen Nutzer, die die Site besuchen
   • Seitenaufrufe pro Sitzung: Wie viele Seiten die Benutzer im Durchschnitt aufrufen

3. Entwicklung von Key Performance Indicators (KPIs)

   Metriken werden mit Geschäftszielen kombiniert, um KPIs zu erstellen, die den Erfolg messen. Dazu gehören:

   • Durchschnittlicher Bestellwert: Typischer Betrag, der pro Transaktion ausgegeben wird
   • Rate der Aufgabenerfüllung: Wie oft Benutzer eine bestimmte Aufgabe erfolgreich abschließen
   • Customer Lifetime Value (Kundenlebenszeitwert): Voraussichtlicher Nettogewinn aus der gesamten zukünftigen Beziehung mit einem Kunden

4. Strategie formulieren

   Unternehmen setzen sich Ziele und erstellen Aktionspläne, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Beispiele für strategische Ziele sind:

   • Steigerung des Umsatzes um einen bestimmten Prozentsatz
   • Gewinnung eines größeren Marktanteils
   • Verbesserung der Kundenbindung
   • Verbesserung des User Engagements auf der Website

Beispiele für Webanalyse-Daten

Webanalyse-Daten werden normalerweise in Dashboards dargestellt, die nach Persona, Datumsbereich und anderen Attributen angepasst werden können. Die Daten sind in Kategorien unterteilt, wie z. B:

Publikumsdaten

• Anzahl der Besuche, Anzahl der einzelnen Besucher
• Verhältnis zwischen neuen und wiederkehrenden Besuchern
• aus welchem Land sie kommen
• welcher Browser oder welches Gerät verwendet wird (Desktop vs. Mobile)

Verhalten des Publikums

• Häufige Landing Pages
• Häufige Ausstiegsseite
• häufig besuchte Seiten
• Verweildauer pro Besuch
• Anzahl der Seiten pro Besuch
• Bounce-Rate (Absprungrate)

Daten zu Kampagnen

• welche Kampagnen den meisten Traffic brachten
• von welchen Websites die meisten Besucher kamen
• welche Suchanfragen zu einem Besuch führten
• Aufschlüsselung der Kampagnenmedien, z.B. E-Mail vs. soziale Medien

Webanalyse ist entscheidend für die Verbesserung des Benutzererlebnisses, das sich direkt auf Bounce-Rates und SEO-Rankings auswirkt. A/B-Tests helfen dabei, verschiedene Versionen von Webseiten oder Marketingmaterialien zu vergleichen , um Entscheidungen über Design und Inhalt zu treffen. Segmentierung ermöglicht maßgeschneiderte UX- und Marketingmaßnahmen auf der Grundlage von Benutzereigenschaften. Targeting, das auf Segmentierung basiert, ermöglicht personalisierte Erlebnisse, die das Engagement und die Konversionsraten verbessern.

Durch die konsequente Anwendung dieser analytikgestützten Strategien können Sie einen Kreislauf der kontinuierlichen UX-Verbesserung schaffen.

Beispiele für Webanalyse

Das bekannteste Webanalyse-Tool ist Google Analytics, aber es gibt auch viele andere auf dem Markt , die spezielle Informationen wie Echtzeit-Aktivitäten oder Heatmapping anbieten. Viele dieser Tools lassen sich auch direkt in Ihr Content-Management-System (CMS) oder andere Teile Ihres Martkstacks integrieren .

Machen Sie das Beste aus Ihren Webanalyse-Tools

Achten Sie bei der Auswahl einer Webanalyse-Plattformauf Folgendes:

• Datenzugriff in Echtzeit: Die Möglichkeit, Daten direkt nach ihrer Erfassung anzuzeigen und zu bearbeiten
• Integratoren: Kompatibilität mit Ihrem bestehenden Tech-Stack und Ihren Marketing-Tools
• API Funktionen: Flexibilität beim Extrahieren und Manipulieren von Daten für individuelle Berichte
• Verfolgung der Customer Journey: Fähigkeit, Nutzer über mehrere Touchpoints und Geräte hinweg zu verfolgen
• Skalierbarkeit: Kapazität zur Bewältigung Ihres Datenvolumens, wenn Ihr Unternehmen wächst
• Benutzerfreundlichkeit: Benutzerfreundliche Oberfläche und Berichtsfunktionen
• Kosten: Preisstruktur, die zu Ihrem Budget und dem erwarteten ROI passt

Die am häufigsten verwendeten Webanalyse-Tools:

1. Google Analytics
   Das "Standard"-Tool für die Analyse von Websites, kostenlos und weit verbreitet
2. Adobe Analytics
   Hochgradig anpassbare Analyseplattform (Adobe kaufte 2009 das führende Analysetool Omniture)
3. Kissmetrics
   Kann individuelles Verhalten analysieren, d.h. Kohortenanalyse, Konversion und Kundenbindung auf Segment- oder individueller Ebene
4. Mixpanel
   Fortgeschrittene Mobil- und Webanalyse, die Aktionen und nicht Seitenaufrufe misst
5. Parse.ly
   Bietet detaillierte Echtzeit-Analysen, speziell für Publisher
6. CrazyEgg
   Misst, welche Teile der Seite die meiste Aufmerksamkeit erhalten, indem es "Heatmapping" verwendet

Es gibt eine Vielzahl von Analysetools auf dem Markt. Welcher Anbieter für Ihr Unternehmen der richtige ist, hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Glücklicherweise lässt sich Optimizely in die meisten führenden Plattformen integrieren, um Ihre Datenanalyse zu vereinfachen.

Herausforderungen bei der Webanalyse

Die Genauigkeit der Daten ist ein ständiges Problem, da Faktoren wie Stichproben, Bot-Traffic, Werbeblocker und deaktiviertes JavaScript die Ergebnisse verfälschen können. Die geräteübergreifende Nachverfolgung bereitet Schwierigkeiten bei der genauen Identifizierung von Nutzern über mehrere Geräte hinweg, was häufig zu einer Überschätzung der einzelnen Besucher führt .

Die richtigeInterpretation der Daten ist eine weitere Hürde, da Zahlen ohne Kontext irreführend sein können. Technische Einschränkungen, wie die möglichen Auswirkungen auf die Geschwindigkeit der Site und die Unmöglichkeit, Offline-Interaktionen zu verfolgen, verkomplizieren das Bild zusätzlich.

Es ist wichtig, diese Herausforderungen zu verstehen. Regelmäßige Audits von Analyseeinrichtungen, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Nutzung mehrerer Datenquellen können dazu beitragen, diese Einschränkungen zu verringern.

Schärfere Analysen, bessere Einblicke

Daten sagen Ihnen nur dann etwas, wenn Sie sie effektiv sammeln können. Aus 127.000 Experimenten haben wir gelernt und festgestellt, dass Teams mit Analysen um 32 % besser abschneiden als Teams ohne Analysen. Zusätzlich waren sie 16% erfolgreicher, wenn sie Heatmapping einsetzten .

Das bedeutet, dass die Nutzung von Analysen für die meisten Unternehmen eine große Chance zurVerbesserung darstellt . Erfahren Sie hier mehr über die Welt der Analytik von Optimizely .