Analytics Framework – Der optimale Start in die Webanalyse: Analytics-Experte Maik Bruns im Interview

Published: April 30, 2019 Autor , Kategorie Analytics, Best Practices, How Tos & Use Cases

Mit der Webanalyse im eigenen Unternehmen zu starten ist für viele wie ein Sprung ins kalte Wasser. Auch wenn viele Fragestellungen und Schwierigkeiten erst mit der Zeit auftauchen, ist es wichtig, sich so gut wie möglich vorzubereiten.

Man sollte grundlegend wissen, wie man bei der Tool-Auswahl vorgeht und welche ersten Schritte besonders wichtig sind. Nur so lassen sich Ressourcen effektiv einplanen und die Bemühungen sich auszahlen.

Um Ihnen einen Leitfaden mit an die Hand zu geben, haben wir die wichtigsten Fragestellungen für einen reibungslosen Start in die Analytics-Welt zusammengefasst.

Beantwortet wurden die Fragen von Maik Bruns. Als Anaytics-Experte hat er schon mit vielen Unternehmen zusammengearbeitet und weiß somit genau worauf es gerade zu Beginn ankommt.

Welche Probleme und Fragestellungen führen zum Einsatz einer Analytics-Lösung?

Bruns: Wann immer in einem Unternehmen der Wunsch zur Verbesserung der eigenen Website aufkommt, ist schnell das Thema “Webanalyse” auf dem Tisch. Vor allem, wenn in Unternehmen bislang nicht bekannt ist, was und wie “gut” die Website und andere Internetmedien etwas leisten, steigt der Wunsch, die Messbarkeit zu verbessern.

Oftmals ist dann zwar in den Unternehmen der Wunsch nach “Reports” gewachsen – doch vielen fehlt zu Beginn die Erkenntnis, dass es bei Webanalyse nicht (nur) um Reports geht, sondern vor allem um die Schaffung von Insights durch Analyse. Und das nach vorne gerichtete Verbessern der eigenen Medienlandschaft.

Vielfach sind Unternehmen naturgemäß vom Wunsch getrieben, ein Analyse-Tool zu finden, das ihnen möglichst viel Arbeit abnimmt. Hier stoßen sie dann allerdings auf erste Hindernisse. Denn ein Tool, dass die Analyse vollständig übernimmt, gibt es schlichtweg noch nicht. Wohl aber Tools, die denjenigen, der die Analyse betreibt, bestens unterstützt.

Bei der Auswahl einer Analytics-Lösung kommt es dann vor allem auf folgende Dinge an:

  • Was möchte das Unternehmen mit den Daten unternehmen, die später erhoben werden?
  • Wie viel kann mit dem zur Verfügung stehenden Budget ermöglicht werden, um zu starten – ggf. kostenlos – um später ggf. weiter auszubauen?
  • Gibt es bestimmte externe Tools, die ebenfalls auf Webanalyse-Daten zugreifen müssen und die dementsprechend Anbindungen brauchen?
  • Gibt es weitere Tools, die in dem Zusammenhang genutzt werden (z. B. Tag Manager) und die vom gleichen Tool-Anbieter genutzt werden sollen – oder müssen.


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Wie definiere ich meine Business-Ziele und leite daraus die entsprechenden KPIs ab?

Bruns: KPIs und Business-Ziele gehören zusammen wie der Topf und sein dazu passender Deckel. Viele Unternehmen (Töpfe) machen den Fehler und versuchen KPIs (Deckel) anderer Unternehmen zu kopieren. Doch in meiner Erfahrung gibt es keine zwei Unternehmen, deren Set an KPIs sich gleicht.

Das liegt im Wesentlichen daran, dass sich KPIs direkt oder indirekt von Business-Zielen ableiten. Und diese Business-Ziele sind so unterschiedlich wie die Unternehmen selbst. Ziele hängen von verschiedenen Dingen ab, zum Beispiel:

  • Unternehmenszweck
  • Bedarfs- und Zielgruppen
  • Wettbewerb/Branche
  • Vertriebsstruktur
  • Marketingmöglichkeiten

Business-Ziele sollten SMART definiert werden, also “spezifisch”, “messbar”, “attraktiv/anwendbar”, “realistisch” und “teminiert”. Doch bei vielen Unternehmen hapert es hier schon. Bei der Frage nach dem obersten Erfolg der Website “wissen” zwar viele Unternehmen, dass der “Umsatz die höchste Priorität” hat, doch ignorieren sie dabei oftmals gleich mehrere Dinge.

1. Nur von Umsatz ist noch niemand reich geworden. Im Gegenteil: Wenn gleichzeitig Kosten hoch sind, ist das fatal.

2. Es wird nicht formuliert, wohin sich der (um beim Beispiel zu bleiben) Umsatz entwickeln soll und unter welchen Bedingungen. Oftmals ist es sinnvoller als z. B. Umsatz-Ziele zu setzen, Ziele auf Gewinn- oder ROI-Ebene oder Werte wie Customer Lifetime Value zu platzieren.

3. Die Ziele werden oftmals undifferenziert betrachtet. Kurzum: Sie sind für die Website nur dann sinnvoll herunterzubrechen, wenn man sich gleichzeitig Gedanken zu den Möglichkeiten macht, die die Website erzielen kann. Dazu gehören etwa auch der Kanalmix, Zielgruppensegmente usw.

Entscheidend für die Auswahl der KPIs sollte eine einfache Frage sein: Werde ich mein Verhalten ändern, wenn sich der Wert des gewählten KPI verändert? Wen rufe ich dann an? Hierzu habe ich auch einmal mit Marco Hassler von Namics ein interessantes Gespräch geführt.

Wer sich über die Vielfalt von KPIs genauer informieren möchte, dem kann In diesem Zusammenhang das große Buch der KPIs von Eric Peterson helfen. Doch Vorsicht, auch hier sind nur viele, viele Beispiele zu finden. Die müssen nicht einfach übernommen, sondern durchdacht werden.

Was sollte man bei der Implementierung einer Analytics-Lösung beachten?

Bruns: In den oftmals kostenlosen Grundversionen einer Webanalyse-Software gibt es meist nicht allzu viele Hürden, die es zu meistern gilt. Doch sobald die Anforderungen an die Webanalyse steigen (und das tun sie oftmals schnell), sollten Spezialisten mit ins Boot geholt werden, die bei der Implementierung helfen.

Ganz gleich, ob das nach dem Einstieg über Matomo oder das kostenlose Google Analytics dann die kostenpflichtigen Versionen sind (Piwik PRO oder Google Analytics 360) oder ein anderes Enterprise-Paket (z. B. Adobe Analytics u. a.) sind – oder schlichtweg das Anreichern der kostenlosen Daten mittels sinnvollem Ereignis-Tracking, erweitertem Conversion-Tracking uvm.

In der Anpassung der Daten liegt der eigentliche Goldschatz der Webanalyse verborgen. Hier sollte jedoch nicht “geschlampt” werden, denn wenn Unternehmens-Entscheidungen auf Basis von schlecht angereicherten Daten anstehen, besteht immer die Gefahr von Fehlentscheidungen.

Wieso ist eine gute Vorbereitung bei der Implementierung wichtig?

Bruns: Entscheidend für eine saubere Implementierung ist die Auseinandersetzung mit den Fragen, die das Unternehmen hat. Denn je nachdem, welche Fragen das Unternehmen beantwortet wissen möchte, müssen unterschiedliche Daten erhoben werden.

Und idealerweise sind diese Fragen zum Zeitpunkt der Implementierung schon klar. Wenn also beispielsweise geklärt werden soll, wie viele eingeloggte Mitglieder Dinge kaufen gegenüber denen, die nicht eingeloggt sind, muss etwa der Login-Status zusätzlich erhoben werden.

Gibt es einen “Fahrplan” an dem man sich orientieren kann?

Bruns: Letztlich hängt der Fahrplan vom Unternehmen ab. Dennoch sollten vor der Implementierung unter anderem geklärt werden:

  • die Fragen, die das Unternehmen hat,
  • die KPIs und Business-Ziele, die dabei eine Rolle spielen,
  • die Zielgruppen, die messbar gemacht werden sollen,
  • eine Tagging-Strategie für Kampagnen im Netz

Nach der Planung sind Tool-Konfiguration, die Sicherstellung der Datenqualität, die Validierung der Daten und die Datensammlung die nächsten Schritte, bevor es in die ersten Analysen gehen kann.

An dieser Stelle ist der entscheidende Schritt die Fortbildung der Mitarbeiter. Denn nicht das Webanalyse-Tool, sondern Menschen müssen die Analysen bewerkstelligen mithilfe der Tools. Und erst im Anschluss können Optimierungsmaßnahmen erfolgen.

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Was sollte nach der Implementierung analysiert und welche Reports erstellt werden?

Bruns: Die Reports, die die meiste Wirkung hinterlassen, haben in der Regel einen Zielbezug. Das bedeutet, dass alle Daten im Hinblick auf die Erreichung von Zielen untersucht werden. Das können große Makro-Ziele sein, wie der Verkauf oder die Leadgenerierung, oder aber Mikro-Ziele, deren Erreichung kleine Schritte auf dem Weg zum großen Ziel dokumentiert.

Wer sollte unternehmensintern die Auswertung erstellen? Welche Abteilung / welcher Bereich ist zuständig?

Bruns: Es kommt darauf an, wer der Empfänger der Reports ist und welche Rolle der Analyst einnimmt.

Wenn es beispielsweise um Optimierungen hinsichtlich von Kampagnen geht, ist der Empfänger von Reports oftmals der Kampagnenmanager. Mitunter ist er aber auch gleichzeitig der Analyst.

In diesen Reports geht es dann in der Regel um Kampagnen-Performance. Wenn beispielsweise der Geschäftsführer oder aber Mitarbeiter aus der IT Empfänger der Reports sind (letztere z. B. um die technischen Optimierungen im Blick zu haben), werden oftmals ganz andere Daten benötigt.

Entscheidend ist, dass es entsprechende Abläufe oder Prozesse gibt, die möglichst genau regeln, wer an welcher Stelle Auswertungen übernimmt und wer für die Umsetzung zuständig ist.

Wie gehe ich mit den Ergebnissen um und für wen sind die Analytics-Erkenntnisse relevant?

Bruns: Die Erkenntnisse sind für jeden relevant, der an der Verbesserung der Website oder Kampagnen mitwirkt oder ein starkes Interesse daran hat.

Natürlich muss dabei abgewogen werden, welche Stakeholder welche Daten benötigen. Denn so etwas wie einen allgemeingültigen Report gibt es nicht.

Wie gehe ich vor wenn die Ergebnisse nicht meinen Erwartungen bzw. Zielen entsprechen?

Bruns: Zunächst einmal muss im Unternehmen mit einer entsprechenden Fehlerkultur gearbeitet werden. Denn nicht alles, was verbessert werden soll, wird dies auch im ersten Schritt. Da ist eine entsprechende Frustrationstoleranz Voraussetzung.

Das beste Mittel aus einem schlechten Ergebnis ein gutes zu machen ist also weiterzumachen.

Woran merke ich, dass ich das falsche gemessen habe?

Bruns: In der Regel lässt sich das daran merken, dass Werte, die an verschiedenen Stellen gleichzeitig gemessen wurden, unterschiedlich sind.

So können z. B. Daten aus dem Backend und dem Webanalysetool miteinander verglichen werden. Wenn dort beispielsweise die Transaktions-Zahlen deutlich abweichen, müssen die Ursachen dafür herausgefunden werden.

Gibt es Prozesse, die ich stetig wiederholen muss und wie können diese Schritte vereinfacht werden?

Bruns: Webanalyse ist im Grunde genommen ein Kreislauf. In diesem muss zunächst eine ursprüngliche Fragestellung existieren, dazu müssen entsprechende Daten erhoben werden, um den Status quo zu dokumentieren.

Im nächsten Schritt muss mit Hilfe von Hypothesen geklärt werden, warum die Zahlen so sind wie sie sind und was Möglichkeiten zur Verbesserung sein können. Diese verschiedenen Hypothesen müssen priorisiert und schließlich getestet werden auf der Website.

Idealerweise wird das Ergebnis des Tests, sofern es positiv ist, später auf der Website implementiert. Im Anschluss erfolgt die Validierung, z. B. mittels A/B-Test und dann beginnt der Kreislauf von vorne.

Das klingt nach einem simplen Kreislauf, allerdings sind die Teilschritte nicht immer leicht zu bewältigen. Alleine an der Hypothesenbildung und dem Testing können schon mal mehrere Wochen vergehen. Dennoch ist das die einzige Möglichkeit, herauszufinden, wie die Website kontinuierlich verbessert werden kann.

Über Maik Bruns

Maik Bruns
Maik Bruns

Maik Bruns ist Gründer und Inhaber der Consulting Agentur Metrika. Als Spezialist für Web Analytics und Coach verfolgt er das Ziel, Websites und das Online-Marketing für Unternehmen profitabler zu gestalten.

Gerne teilt er sein Wissen rund um die Möglichkeiten, wie man Webanalyse, Webseiten und Online Marketing allgemein optimieren kann. Auf dem Metrika-Blog veröffentlicht er seinen spannenden Content und betreibt außerdem den erfolgreichen Webanalyse-Podcast “Die Sendung mit der Metrik”. Zudem gibt er Seminare und Workshops und ist auf Konferenzen zu Analytics-Themen anzutreffen.

Autor:

Veronika Fachinger, Content Marketing Manager DACH

Sie hat immer ein Auge auf aktuelle Trends und Entwicklungen im Online Marketing und kreiert täglich wertvollen Content für Piwik PRO in Deutschland.

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Autor:

Tatjana Hein, Content & PR Manager DACH

Tatjana ist sowohl im Content-Marketing, als auch in der Public Relations zu Hause. Sie hat in beiden Welten immer die neuesten Trends und Entwicklungen im Blick und schafft für Piwik PRO den Spagat zwischen beiden Bereichen.

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