KPIs, Datenqualität und Co. 25.08.2019, 12:43 Uhr

In 5 Schritten zur professionellen Webanalyse

Um als Firma in der Digitalbranche erfolgreich zu sein, ist eine fundierte Webanalyse unerlässlich. Martin Witte zeigt, durch welche fünf Punkte sich eine professionelle und gute Webanalyse auszeichnet.
(Quelle: shutterstock.com/NicoElNino )
Von Martin Witte, Mitglied in der Fokusgruppe Search im BVDW und Inhaber der Digitalagentur Online-Profession GmbH
Um online als Unternehmen erfolgreich zu sein, ist es wichtig, sein Wettbewerbsumfeld und seine Stakeholder zu kennen. Bei dem hier betrachteten Themenfeld der Webanalyse, geht es um die Daten, die auf einer Webseite über Besucher und ihr Verhalten gesammelt werden. Diese kontinuierlich gesammelten Daten sind, richtig aufbereitet und interpretiert, die Grundlage für Strategien und Maßnahmen im Online-Marketing. So können Seitenbetreiber Schwachstellen erkennen, Potenziale aufdecken, Erfolge dokumentieren oder Prognosen treffen. Das sind allesamt Schritte, die im Online-Marketing auf Basis einer Webanalyse erfolgen.
Besonders für das Themenumfeld der Suchmaschinenoptimierung (SEO) ist eine Webanalyse als Einstieg wichtig. Zusammen mit der Ranking-Analyse und der technischen Analyse bildet sie die Basis für erfolgreiches SEO. Webanalyse ermöglicht die Verknüpfung von Code, Algorithmus und dem wichtigsten Erfolgsfaktor: dem Nutzerverhalten und seiner Zufriedenheit. Besonders, wenn die Webanalyse durch einen Dienstleister erfolgt, sollte man in der Lage sein, die Qualität der Arbeit entsprechend einzuordnen. Eine professionelle und gute Webanalyse zeichnet sich durch fünf Arbeitsschritte aus:

1. Datengrundlage und Analyse-Tools offenlegen

Jede gute Webanalyse ist vor allem datenbasiert. Alle Aussagen und Interpretationen sollten sich hier auf Daten beziehen. Deshalb muss vor der ersten Analyse die Datengrundlage definiert und bekannt sein. Die Datensätze und aggregierten Werte müssen nachvollziehbar sein.
Für eine vollwertige Webanalyse sollten die Onsite-Daten aus Logfiles (seltener genutzt) und Tag-Tracking (meist ausreichend) mit einigen Offsite-Daten ergänzt werden. Speziell für die SEO ist es wichtig, das Verhalten des Nutzers von der ersten Interaktion nachzuvollziehen. Angaben zu Impressionen, Klickrate und konkreten Suchanfragen sollten in der Webanalyse für SEO berücksichtigt sein. Meistens werden die entsprechenden Daten etwa durch Google Analytics und Google Search Console gesammelt. Werden andere Tools genutzt, sollten sie explizit genannt werden.
Wichtig: Onsite-Daten aus Logfiles und Tag-Tracking/Impressionen, Klickrate, Suchanfragen/Analyse Tools des Dienstleisters sollten immer genannt werden

2. Datenqualität prüfen

Der Aussagewert einer Webanalyse steht und fällt mit der Datenqualität. Deshalb sollte jede Webanalyse mindestens eine kurze Einschätzung und eventuell Verbesserungsvorschläge zur Datenqualität enthalten.
Hier sollten Fragestellungen hinreichend beantwortet werden, wie zum Beispiel: Wie ist das Analyse-Tool aufgesetzt? Sind die Tracking-Codes korrekt gesetzt oder gibt es evtl. Doppelzählungen? Was wird seit wann erfasst? Gibt es Anzeichen für eine relevante Beeinträchtigung der Datenqualität durch Bot-Zugriffe, Spam und Eigenzugriffe? Werden UTM-Parameter genutzt? Sind Conversions und Micro-Conversions definiert? Diese Fragen müssen grundsätzlich geklärt werden, bevor man sich den KPIs zuwendet.
Wichtig: Einschätzung der Datenqualität muss immer enthalten sein

3. KPIs verstehen

Zentraler Punkt einer guten Webanalyse sind nachvollziehbare und für die relevante Key Performance Indicators (KPI). Google Analytics und andere marktübliche Tools bieten hier grundsätzlich gute Standardeinstellungen. Besucherzahl, Verweildauer, Konversions- und Absprungrate sind die gängigsten KPIs. Diese sind jedoch teilweise bereits aggregierte Werte und recht allgemein.
Wichtiger als die reinen Rohdaten aus den KPIs ist es, dass ein Analyst ihren Zusammenhang interpretieren kann und er ein gutes Verständnis zu den Inhalten der Webseite und zum Unternehmen hat. Hier sollte man Fachwissen erwarten, mit dem bei der Interpretation der KPIs konkrete Schlussfolgerungen möglich sind. Dazu gehört eine Auswahl von Vergleichszeiträumen und die Bewertung von Kennzahlen, als auch die Identifikation von besonders relevanten Einzelseiten und eine sinnvolle Segmentierung.
Wichtig: Das analysierende Unternehmen muss ein Grundverständnis für Unternehmen, Branche und deren Website mitbringen

4. Nach Kanälen und Nutzergruppen segmentieren

Eine gute Webanalyse berücksichtigt die Unterschiede der Akquise-Kanäle und segmentiert die Daten entsprechend. Das Verhalten von Besuchern über die organische Websuche ist oft grundsätzlich anders, als das von Besuchern über die direkte Websiteeingabe. Generell ist zu beobachten, dass Nutzer, die über eine bezahlte Produktanzeige kommen, bereits eine Kaufentscheidung getroffen haben. Anders als es bei Seitenbesuchern über Social-Media-Profile beispielsweise der Fall ist.
Deshalb sollten "organic", "direct", "referral", "paid" und "social" in ihrer Verteilung und ihren Unterschieden konkret angesprochen werden. Gibt es dezidiert unterschiedliche Nutzergruppen (etwa nach Ländern), so sollten diese ebenfalls getrennt betrachtet werden. Oft werden diese erst durch eine gute Webanalyse identifiziert.
Wichtig: Es gibt nicht den einen Nutzer und den einen Kanal. Die Analyse lebt von Diversität.

5. Grenzen der Webanalyse

Die speziellen Funktionen der Analyse-Tools sind kein Bestandteil einer ausformulierten Webanalyse. Aussagen zur Usability, UX oder ähnlichem, sind für Webanalysen noch nicht relevant. Am Ende einer Webanalyse können Vorschläge für A/B-Tests und andere Maßnahmen stehen.
Sofern es nicht zur Verbesserung der Datenqualität und der Webanalyse beiträgt, haben diese Maßnahmen keine hohe Priorität und sollten auch nicht Teil einer Erwartungshaltung sein. Die Webanalyse soll in erster Linie Grundlagen klären, Besonderheiten und Schwachstellen finden und diese einordnen. Dazu liefert sie die aufbereiteten Daten und ihre Einordnung.
Wichtig: Vorsicht ist geboten, wenn auf Basis einer Webanalyse größere Maßnahmen, wie ein kompletter Relaunch, angeraten werden.

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