Einführung in die Webanalyse

Wer jemals vor einem Webanalyse-System oder einem Analyse-Bericht saß und nicht wusste, womit und wie man anfängt, für den ist dieses Buch gedacht. Tom Alby hilft Ihnen dabei zu verstehen, wie eine professionelle Analyse von Anfang bis Ende abläuft. Unabhängig davon, welches System Sie verwenden oder ob Sie Informatik studiert haben oder nicht: Machen Sie sich mit den grundlegenden Denkansätzen und Herangehensweise der Webananalyse vertraut. Denn nur wer segeln gelernt hat, kann dann später auch jede Yacht über den Ozean steuern. Aus dem Inhalt: Zieldefinition Wie funktioniert Tracking? Hits, Seitenaufrufe, Sitzungen Datenschutz (aktuell zur DSGVO) Statistik-Grundlagen Absprungrate und Akquise-Kanäle verstehen Kampagnenerfolge auswerten Testen und A/B-Tests Reporting: Berichte erstellen Dashboards Lösungen für typische Probleme

»Wertvolle Grundlageninformationen«

Autorentext
om Alby ist Chief Digital Transformation Officer bei dem Kreditversicherer Euler Hermes für Deutschland, Österreich und die Schweiz. Er unterrichtet Datenanalyse als Lehrbeauftragter an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW).

Inhalt


Geleitwort der Digital Analytics Association ... 15


Geleitwort der Fachgutachter ... 17


Einleitung ... 19




TEIL I Zieldefinition ... 23



1. Ziele der Webanalyse ... 25


1.1 ... Was ist Webanalyse? ... 25

1.2 ... Ohne Ziele keine Analyse ... 25

1.3 ... Ziele nach dem S.M.A.R.T.-Prinzip ... 27

1.4 ... Die Gewinnerzielungsabsicht ... 28

1.5 ... Business Value Generation: der Antrieb ... 28

1.6 ... Was, wenn es nicht direkt um Geld geht? ... 29

1.7 ... Findet ein gutes Tool nicht selbst heraus, was wichtig ist? ... 30

1.8 ... Vanity Metrics ... 30



2. Die Dreifaltigkeit der Datenanalyse ... 33


2.1 ... Ziele, KPIs und Metriken ... 33

2.2 ... Von Daten zur Aktion ... 35




TEIL II Datenakquise ... 39



3. Wie funktioniert Tracking? ... 41


3.1 ... Tool einbinden und fertig? ... 41

3.2 ... Warum Technik verstehen? ... 42

3.3 ... Wie sich zwei Maschinen unterhalten ... 42

3.4 ... Server- und Client-basiertes Tracking ... 43

3.5 ... Andere Formen des Trackings ... 47

3.6 ... Tag-Management-Systeme ... 47



4. Nutzer- und geräteübergreifendes Tracking ... 49


4.1 ... Nutzer sind eigentlich Browser ... 49

4.2 ... Was sind eindeutige Nutzer? ... 51

4.3 ... Geräteübergreifendes Tracking ... 52



5. Hits, Seitenaufrufe und Sitzungen ... 55


5.1 ... Hits ... 55

5.2 ... Seitenaufrufe ... 57

5.3 ... Sitzung ... 57

5.4 ... Zeitliche Definition einer Sitzung ... 59

5.5 ... Was ist die ideale Sitzungsdauer? ... 59

5.6 ... Die Rolle des Nutzers ... 60



6. Daten: Roh oder aggregiert? ... 61


6.1 ... Was ist der Unterschied? ... 61

6.2 ... Beispiele für Analysen mit Rohdaten ... 62

6.3 ... Rohdaten mit R abfragen, transformieren und auswerten ... 63



7. Dimensionen und Messwerte ... 69


7.1 ... Unterschied zwischen Dimensionen und Metriken ... 69

7.2 ... Umfang/Scope verstehen ... 71

7.3 ... Eigene Dimensionen und Metriken ... 72



8. Ereignisse und Datenschicht ... 75


8.1 ... Was sind Ereignisse? ... 75

8.2 ... Beispielereignisse ... 75

8.3 ... Der Ereignisplan ... 77

8.4 ... Einsatz einer Datenschicht ... 78



9. Einen Tracking-Plan erstellen ... 81


9.1 ... Warum ein Tracking-Plan? ... 81

9.2 ... Der Tracking-Plan im Detail ... 82

9.3 ... Vom Tracking-Plan zum Tagging-Plan ... 83



10. Ein geeignetes Tracking-Tool auswählen ... 85


10.1 ... Entscheidungsfaktoren ... 85

10.2 ... Google Analytics ... 86

10.3 ... Adobe Analytics ... 87

10.4 ... Matomo ... 88

10.5 ... Hotjar ... 89



11. Datenschutz ... 91


11.1 ... Keine Rechtsberatung ... 91

11.2 ... Warum überhaupt Datenschutz? ... 91

11.3 ... Was ist schlimm an der Datensammlung im Internet? ... 92

11.4 ... Datenschutz und Webanalyse ... 93



12. Umfragen auf der eigenen Website ... 95


12.1 ... Warum Umfragen in einem Buch über Webanalyse? ... 95

12.2 ... Vor- und Nachteile von Umfragen ... 95

12.3 ... Fallstricke ... 97

12.4 ... Wie wird es richtig gemacht? ... 99




TEIL III Analyse ... 101



13. Minimale Statistikgrundlagen ... 103


13.1 ... Warum Statistik? ... 103

13.2 ... Verteilungen ... 103

13.3 ... The mean Mean ... 104

13.4 ... Alternativen zum arithmetischen Mittel ... 107

13.5 ... Standardabweichung ... 108

13.6 ... Korrelationen ... 110



14. Interaktionen anstatt Verweildauer ... 113


14.1 ... Warum die Verweildauer meistens falsch gemessen wird ... 113

14.2 ... Ist die Verweildauer überhaupt ein guter KPI? ... 115

14.3 ... Warum Interaktionen besser sind ... 115



15. Absprungrate verstehen ... 119


15.1 ... Definitionen der Absprungrate ... 119

15.2 ... Nutzen der Absprungrate ... 120

15.3 ... Unterschied zwischen Absprungrate und Ausstiegsrate ... 121



16. Segmente verstehen ... 123


16.1 ... Was sind Segmente und warum sind sie wichtig? ... 123

16.2 ... Wie findet man relevante Segmente? ... 125

16.3 ... Mengenlehre ... 125



17. Akquisekanäle verstehen ... 129


17.1 ... Was ist ein Akquisekanal? ... 129

17.2 ... Direkt ... 130

17.3 ... Organische Suche ... 130

17.4 ... Suchmaschinen-Marketing ... 134

17.5 ... Display ... 136

17.6 ... Affiliate ... 137

17.7 ... E-Mail ... 137

17.8 ... Social ... 138

17.9 ... Referral ... 138

17.10 ... Benutzerdefinierte Kanäle ... 138



18. Kampagnenerfolg auswerten ... 141


18.1 ... Was ist Erfolg? ... 141

18.2 ... Kampagnen-Tagging ... 141

18.3 ... Die Währungen im Online-Marketing ... 142

18.4 ... Customer Journey versus Datensilos ... 144



19. Attribution berechnen ... 145


19.1 ... Warum ist Attribution wichtig? ... 145

19.2 ... Statische Attributionsmodellierung ... 146

19.3 ... Beispiel First Click versus Last Click ... 147

19.4 ... Vor- und Nachteile statischer Attributionsmodelle ... 148

19.5 ... Dynamische Attributionsmodellierung ... 149



20. Interne Suche messen ... 151

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