E-Book, Deutsch, 456 Seiten
Reihe: mitp Business
Metriken auswerten, Besucherverhalten verstehen, Website optimieren
E-Book, Deutsch, 456 Seiten
Reihe: mitp Business
ISBN: 978-3-95845-361-6
Verlag: MITP
Format: EPUB
Kopierschutz: Wasserzeichen (»Systemvoraussetzungen)
Marco Hassler arbeitet bei der Digital-Agentur Namics und ist dort insbesondere in der Konzeption und Optimierung von Websites für Großunternehmen tätig. Seit 2002 beschäftigt er sich mit den betriebswirtschaftlich und aufs Marketing fokussierten Methoden von Analytics.
Zielgruppe
Alle, die in der Internet- oder Marketingabteilung arbeiten und die für die mit der Webseite erzielten Ergebnisse zuständig sind sowie auch Privatleute, die wissen wollen, wie ihre Webseite genutzt wird.
Autoren/Hrsg.
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Kapitel 1: Digital Analytics auf einen Blick
Es ist ein altes Grundbedürfnis jedes sozialen Wesens, wissen zu wollen, wie das, was man tut oder sagt, beim Gegenüber oder in der Gruppe ankommt. Darin steckt der verborgene Wunsch, in der Gemeinschaft gut aufgenommen zu sein und davon zu profitieren. Während die Zugehörigkeit zu einer Gruppe oder Gemeinschaft früher das Überleben sichern konnte, steckt heute mehr ein Identifikationsgedanke dahinter. Unverändert ist jedoch, dass man auf Feedback der Gemeinschaft angewiesen ist, will man darin nicht nur aufgenommen sein, sondern sich auch noch positiv positionieren. Allerdings – und auch das kennen wir aus dem privaten Leben – ist der Mensch mit direktem Feedback vielfach eher zurückhaltend. Lob wird viel zu wenig ausgesprochen. Tadel wird zwecks Konfliktvermeidung auch nicht gerne angebracht. Dadurch ergibt sich nach der Theorie der bekannten Sozialpsychologen Luft/Ingham?? bei jedem Menschen ein sogenannter persönlicher »Blinder Fleck?« zwischen dem, was man selbst weiß und wahrnimmt, und jenem, wie einen Dritte wahrnehmen. Je größer der blinde Fleck ist, desto stärker steigt die Gefahr von Missverständnissen, Vorurteilen und Abneigung. Aber nicht nur im privaten Umfeld, sondern auch in der Geschäftswelt kommen solche Mechanismen zum Tragen. Hohe Popularität, gutes Ankommen bei einer breiten Masse und positive Assoziationen zu einem Produkt oder einer Marke haben einen starken Einfluss auf den Geschäftserfolg. Übergeht man als Unternehmen Wünsche und Bedürfnisse von Kunden und potenziellen Käufern, kann dies im Gegenzug genauso ins Negative umschlagen. 1.1 Die Geschichte der Datenanalyse??
Zu wissen und zu verstehen, wie eine gesendete Botschaft vom Empfänger aufgenommen wird, ist daher nicht nur aus sozialen, sondern auch aus geschäftlichen Gründen äußerst relevant. Entscheidend für das Verständnis der Wahrnehmung einer Botschaft ist die Distanz und das eingesetzte Medium zwischen Sender und Empfänger. Wenn im Mittelalter neue Gesetze oder Urteile kommuniziert wurden, dann geschah dies in Form einer Bekanntmachung vor versammelter Volksmenge. Durch die Nähe zwischen dem Verkündenden und den Empfangenden war direktes und lautstarkes Feedback auf eine Nachricht durch die Menge möglich. Dass solche nahen Feedbacks dazumal vielfach ungehört abprallten, lag wohl eher daran, dass der monarchische Sender die Distanz suchte und selbst nicht anwesend war. In späteren Zeiten übernahmen Medien wie Zeitungen? eine solche Kommunikationsfunktion für Botschaften. Aus Effizienzsicht stellt dies einen gewaltigen Schritt im Vergleich zur lokalen Verkündung dar. Allerdings wurde dadurch auch die Interaktions- und Feedbackmöglichkeit auf ein Minimum beschränkt. Leserbriefe repräsentieren heute gerade mal einen kleinen Auszug der Meinung der Leserschaft. Das harte Kriterium, das den Erfolg einer Zeitung misst, sind denn heute auch die Verkaufszahlen und die Auflage. Kaufen mehr Leute eine Zeitung, dann wird dies als positive Bewertung der Gesamtbotschaft eingestuft. Geht der Verkauf zurück, stimmt der Inhalt offenbar mit den Bedürfnissen der Leserschaft nicht überein. Dummerweise zeigen sich solche Feedbacks aber unter Umständen erst Wochen oder Monate später, wenn die Zahl der Abonnenten zurückgeht. Die Beeinflussung und Korrektur einer gesendeten Botschaft wird somit sehr schwer. Auch bei zeitnäheren Erhebungen wie telefonischen Umfragen, bei denen nach Reichweite und Gefallen eines Mediums gefragt wird, bleibt die Antwort oft ungenau. Zu groß ist die zeitliche Distanz zwischen der Fragesituation und dem Zeitpunkt der effektiven Nutzung des Mediums. Noch schwieriger erweist sich die Angelegenheit bei anderen Einweg-Publikationskanälen wie Plakatwänden?. Die einzige Messgröße, die verfügbar ist, ist die geschätzte Anzahl Passanten, die durchschnittlich an der Plakatwand vorbeigeht, gegebenenfalls einen Blick darauf wirft und somit vielleicht die Botschaft wahrnimmt. Wie die Botschaft beim Empfänger aufgenommen wird, entzieht sich dabei komplett dem Sender. Aber auch bei etwas neueren Medien wie Radio? und TV?? besteht dasselbe Problem, dass es eigentlich keinen Rückkanal für Feedback gibt – einmal abgesehen von neuen Smart TVs mit Internetverbindung wie z.B. HbbTV (Hybrid Broadcast Broadband TV). Wichtige Indikatoren wie das Verhalten der Hörer oder Zuschauer, die zeigen könnten, ob eine Sendung gut oder schlecht ankommt, fehlen damit. Behelfsmäßig weichen TV- und Radio-Stationen deshalb auf die Beobachtung von repräsentativen Gruppen aus, deren Verhalten mittels »Quotenbox?« oder ähnlichen Verfahren speziell gemessen wird. Aus diesen Messungen werden anschließend Hochrechnungen gefahren, die die gesamte Einschaltquote schätzen. Beim Medium Radio stellt sich dies als relativ ungenaues Verfahren heraus, da Radio als Passivmedium gerne auch einmal den ganzen Tag hindurch läuft, ohne dass sich ein Hörer im Raum befindet oder gar aktiv zuhört. Beim Fernseher? ist die Aussagekraft solcher Auswertungen höher, da anhand des Zapping-Verhaltens doch darauf geschlossen werden kann, ob ein Programm gefällt oder nicht. Die relativ rasche Verfügbarkeit der Auswertungen erlaubt zudem eine zeitnahe Reaktion im Sendeprogramm, sofern die Zuschauerquote? wiederholt nicht stimmt. Dennoch handelt es sich bei den Zahlen um eine Hochrechnung, die aufgrund der beträchtlichen Unschärfe mit Vorsicht zu genießen ist. Wie genau lässt sich denn wirklich von einigen Tausend ausgewählten Testpersonen auf das Verhalten von Millionen schließen? Waren sich alle Anwesenden darüber einig, eine bestimmte Sendung zu sehen oder wegzuzappen? Ein beachtlicher blinder Fleck bleibt bestehen, wo man als Sender der Botschaft nicht genau weiß, wie sie beim Empfänger ankommt. Ähnlich wie Zeitung, Radio oder TV stellt das Internet ein ähnliches Medium dar, worüber Unternehmen oder Privatpersonen ihre Botschaften nach außen tragen. Genau wie bei den anderen Medien stellt sich auch hier die Frage, ob und wie die Botschaft beim Empfänger ankommt und wie man sie allenfalls besser verständlich, zielorientierter oder wirkungsvoller vermitteln kann. Im Unterschied zu allen anderen Medien besteht im Web jedoch die Möglichkeit, jeden einzelnen Empfänger ganz genau zu beobachten und sein Verhalten zu interpretieren. Denn quasi in einer Vollerhebung wird jeder Klick und jede Abfolge von Seitenaufrufen jedes Nutzers ganz genau festgehalten – anders als beim Zappen im Fernsehen oder beim Blättern in der Zeitung. Zwar äußert der Empfänger nur selten seine direkte Meinung über ein Feedbackformular, aber aus dem Verhaltensmuster verschiedener Empfänger auf der Website lässt sich sehr viel erahnen und interpretieren. Diese medial einmalige Gelegenheit, die Empfänger eines Broadcasts in Vollständigkeit zu erfassen und den Einzelnen derart genau zu beobachten und zu verstehen, birgt ein unglaubliches Potenzial in sich. Nämlich die gesendete Botschaft genauestens auf den Empfänger abzustimmen und durch die effizientere und effektivere Kommunikation seinen Geschäftserfolg zu steigern und zu optimieren. Man muss es nur zu nutzen wissen. 1.2 Was ist Web Analytics, was ist Digital Analytics??
Die Disziplin, die dieses Potenzial erschließt, nennt sich heute Digital Analytics. Digital Analytics hat zum Ziel, den Empfänger einer über einen digitalen Kanal gesendeten Botschaft besser kennenzulernen, den Menschen dahinter zu sehen, ihn zu verstehen und zukünftige Botschaften präziser auf ihn abzustimmen. Schon zu den Anfängen des Internets, als die ersten Websites aufgeschaltet wurden, stellte sich schnell einmal die Frage »Schaut sich das überhaupt jemand an – oder hat noch keiner der spärlichen Nutzer den Weg auf den Server gefunden?« Die Frage nach dem »Ob« änderte sich mit steigender Nutzung schnell in ein »Wie viel«: »Wie viele Seiten werden täglich aufgerufen?«, »Wie viele Besucher nutzen mein Angebot?« Auf dieser Ebene der Fragestellung verharrte dann lange Zeit das durchschnittliche Informationsbedürfnis von meist in der IT angesiedelten Webserver-Verantwortlichen. Zum Teil ist dieses Verständnis von Analytics heute immer noch so in manchen Köpfen verankert. Digital Analytics ist allerdings weit mehr als die reine Frage nach der Anzahl Seitenaufrufe. Mit dem Platzen der Internet-Blase in den ersten Jahren des 21. Jahrhunderts gesellten sich nämlich vornehmlich betriebswirtschaftliche Fragestellungen über Investitionen in Webangebote und Marketing-Ausgaben zu den reinen Nutzungszahlen. Nicht mehr die Cash Burn Rate? – sozusagen die Geschwindigkeit, wie ein Unternehmen Geld zum Fenster hinauswarf – war ein Bewertungskriterium, sondern der Return on Investment? (ROI?). Auch normale Webauftritte von Unternehmen wurden dadurch mit Überlegungen zu ROI, das heißt der Rentabilität von Investitionen, konfrontiert. Dank der im Vergleich zu anderen Medien umfassenden Messbarkeit von Online-Angeboten wurde auch die Online-Erfolgsanalyse immer raffinierter. Dementsprechend sind auch die Fragestellungen, mit denen sich Web Analytics seither und Digital Analytics heute beschäftigt, wesentlich differenzierter. Heute will man typischerweise wissen, wo und warum Besucher eine Website oder einen anderen digitalen Kontaktpunkt erfolglos wieder verlassen, welche Produkte online ein hohes Cross-Selling-Potenzial aufweisen – oder welche von mehreren Digital-Kampagnen auf welchem Kanal...
