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Wie man das richtige Web Analytic Tool auswählt - und wie nicht

Um sich für einen Hersteller eines Web Analytic Tools zu entscheiden gibt es verschiedene Möglichkeiten. Eine ebenso beliebte wie untaugliche Methode sind Checklisten, findet Gary Angel von SEMphonic, einem US-amerikanischen Beratungshaus.

In seinem Artikel unter semphonic.blogs.com beschreibt Gary, was auch wir bereits feststellen mussten. Im vergangen Jahr haben wir rund ein Dutzend Anfragen von Kunden bekommen, in denen diese Checklisten aufgestellt hatten in der Art wie Gary sie beschreibt:

Solche Listen helfen so gut wie gar nicht bei der Auswahl eines Tools (oder glauben Sie es gibt Hersteller am Markt die keine PageViews oder Unique Visitors messen können …?). Wichtig sind vielmehr die Möglichkeiten, die mit solchen Metriken und Dimensionen im Tool eröffnet werden können.

Einer der wichtigsten Bereiche im sog. “web 2.0″ oder social networking (ein Begriff der mir wesentlich besser gefällt), ist das Benutzerverhalten und die Beziehungen von Benutzern untereinander. Die wesentlichen Fragen unserer Kunden, die es gilt zu beantworten, sind immer wieder

• Was hat ein Besucher vor einer Registrierung gemacht
• Wie viele Besuche benötigt ein männlicher Anwender zum Kauf  im Vergleich zum weiblichen Käufer
• Wie viele Tage liegen zwischen zwei Käufen in Abhängigkeit vom Bestellwert
• Wie viele Einladungen anderer Premium Mitglieder muss ein Gast bekommen, bis er selbst Premium Mitglied wird
• …

um mal ein paar Beispiele zu nennen. Möchte man im Lichte solcher Anforderungen und Fragen Tools auswählen, wird man feststellen, dass die obige Checkliste eher banaler Art ist und niemals wirklich weiterhilft. Diese Art von Listen macht eine Grundannahme, die falsch ist und deren Auswirkung fatal ist: Sie geht davon aus, das Web Analytic Tools generell vergleichbar sind und Datenanalyse eine festgeschriebene Methode. Gary Angel beschreibt es so: ein Megapixel (bei einer Digitalkamera) ist ein Megapixel aber “Visitor Segmentation” ist kein feststehender Begriff sondern eine Anforderung in sich und es gibt Dutzende von Ansätzen wie diese durchgeführt werden kann.

Man muß schon genauer hinsehen. Und es hilft wesentlich weiter, wenn man vor der Erstellung von Feature Listchen genauestens über seine eigenen Anforderungen nachdenkt. Dabei sollte man wiederum nicht in den gleichen Fehler laufen und die Anforderungen zu trivial formulieren. Kaum ein Analyst hat die Anforderung PageViews zu messen - das haben nur Techniker und auch nur so lange bis man die entscheidende Frage stellt: Wozu? Erst mit der Beantwortung dieses schlichten Wozu kommt man an die tatsächlichen Beweggründe ran, die dann etwa so aussehen könnten

… wir betreiben das Portal, um mit Hilfe von geschalteter Werbung einen ROI zu erzielen. PageViews geben uns ein Indiz  über die Reichweite und damit den möglichen Werbeumsatz …

o.k. - Warum wird dieser Umsatz indirekt gemessen und nicht direkt in dem man Ad Impressions, Clicks etc. direkt auswertet …?

… Je mehr Seitenabrufe wir haben, desto mehr Besucher waren auf unserer Seite und um so mehr Umsatz machen wir in unserem Shop …

o.k. - Was ist mit Conversion Rates  - etc. etc. …

Es gibt zahllose Beispiele in dieser Art. Vielfach läuft das so ab: Der Kunde betreibt eCommerce. Er kennt die tatsächlichen Features moderner Web Analytic Systeme nicht - aber er weiß man kann so was wie Page Impressions messen. Also ist die Anforderung nicht “Ich will wissen, wie ich mehr Umsatz machen kann” sondern “Ich will Page Impressions messen“. Aus unserer Erfahrung brauchen Anwender zwischen 6 und 12 Monaten um selbst drauf zu kommen, warum der billige PageImpression-Zähler ihnen die eigentliche Frage nicht beantworten kann.

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