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Das Universal Tag (Teil 1): Ein erster Schritt zur Standardisierung in der Web Analytics

Eine traumhafte Vorstellung: Dass ein einziger universeller “Universal Tag” ausreicht, um alle  Web-Analytics-Tools einheitlich bedienen zu können. Dass man nur ein einziges Mal einen Code erstellen muss und mit diesem beliebig den Hersteller wechseln kann, ohne alle Seiten erneut anfassen zu müssen.

Für die Anwender von Web-Analytics-Tools wäre das perfekt. Die Realität sieht jedoch anders aus: Wenn man erst einmal fachlich geklärt hat, was man messen möchte, dann implementiert man häufig mit hohem Aufwand.  Wenn dann ein Wechsel des Tools ansteht, wie es für einige Sites beispielsweise beim Verschwinden von HBX notwendig war - oder weil sich herausstellt, dass das bisherige Tool neue Anforderungen nicht abdeckt -, dann hat man diese Kosten und die Mühen erneut.

Das Problem: Die heutige Lösungen sind sehr herstellerspezifisch. Und die Anbieter von Web-Analytics-Systemen scheinen Interesse daran zu haben, dass alles so bleibt wie es ist. (Siehe auch unseren Blogbeitrag “One Tag to Rule Them All oder das Über-Tag”)

Das Entwickeln eines “Universal Tag” - hat ein solches Vorhaben überhaupt eine Chance? Gegenfrage: Warum nicht? Wenn…

• Plugins dazu führen können, dass Browserhersteller deren Funktionalität komplett übernehmen,
• es Javascript Libraries gibt, deren Funktionen ein Browser bereitstellen wird,
• sich CD, DVD und Blu ray herstellerübergreifend normieren liessen,

… dann sollte doch wohl die Normierung eines “Universal Tag” machbar sein. In einem ersten Schritt reicht es, eine Normierung zu bestimmen und festzulegen: Sobald sich dann zwei Hersteller fänden, die diese teilweise erfüllten, hätten deren Kunden einen kleinen Vorteil. Denn sie hätten eine alternative Lösung, die - mit etwas geringerem Aufwand - implementierbar wäre. Wenn ein Toolwechsel ansteht, könnte dies den Ausschlag für oder gegen eine Kaufentscheidung geben.

Nur: Irgendwer muss anfangen, sonst wird es nie Realität (wie es Ian Thomas “Whence the Universal Tag?” treffend beschreibt). Deshalb möchte ich erste Vorschläge machen, wie eine allgemeingültige, Tool unabhängige Implementierung aussehen könnte:

Die folgende Liste soll ein Superset darstellen, also die Vereinigungsmenge der bisherigen Inhalte. Sie ist unvollständig und sollte selbstverständlich und gerne diskutiert und erweitert werden. Jedes Web-Analytics-Tool unterstützt Teile folgender Spezifikation:

A. DIMENSIONEN

1. Die Websites

• Diese sollen nach verschiedensten Gesichtspunkten gruppiert und untersucht werden können (zum Beispiel Seitennamen, Navigationsbereiche, Partnerintegrationen etc.).
• Da man diese nicht von vorneherein festlegen kann, braucht man eine erweiterbare Liste von Seiteneigenschaften (Dabei ist es gleich, ob man sich für die Farben der Seiten, Templatenamen oder den Vornamen des Programmierers der Seite interessiert).
• Ob diese nun bisher Documentgroup, Channel oder prop42 hiessen, spielt keine Rolle.

2. Visitors

• Besucher haben Eigenschaften, nach denen segmentiert werden sollte. Ein Ziel kann sein, dass man herausfinden will, bei welchen Kunden man gut ankommt, bei welchen weniger.
• Auch hier gilt: Man muss jederzeit neue Eigenschaften der Besucher erfassen können. Die Eigenschaften umfassen unter anderem alle technischen Ausstattungsdetails wie Browser, Betriebssystem, Java-, Flash- etc. -Ausstattung (aber auch typischerweise abgefragte Informationen aus Formularen wie Postleitzahl, Alter, Geschlecht). Da man Visitors nicht browserübergreifend identifizieren kann, ist der Browser für mich eine Visitoreigenschaft.
• Eine wichtige Benutzereigenschaft ist das Werbemittel, das ein Besucher benutzt hat, um auf die Website zu gelangen.

3. Visits

• Ein Visit braucht keine eigenen Daten im Tag selbst.
• Visit-Start und -Ende werden nicht im Tag, sondern im Backend markiert.
• Damit werden die Visitdaten auch aus den Besucher- und Seitendaten geholt.
• Eigene Tag-Bestandteile sind nicht nötig.

4. Produkte

Dazu gehören der Inhalt eines Warenkorbs, angesehene und gekaufte Artikel für Cross-Selling-Analysen etc.

• Eigenschaften dieser Artikel wie Farben, Größen und das Sortiment, zu dem es in meinem Shop gehört.
• Diese Eigenschaften sind wie die Besucher- und die Seiteneigenschaften nicht statisch, sondern müssen flexibel erweiterbar sein.
• Vielleicht will ich ja morgen einen Partner in meinen Shop integrieren und brauche dann eine Partner-ID am Produkt? Das Geschäft kann dann nicht auf die Web-Analytics-Lösung warten.

B) METRIKEN

• Alles, was ich irgendwie zahlenmäßig erfassen will, benötigt einen Zähler.
• Auch hier gilt: Beliebig erweiterbare Arrays mit Namen und Werten erscheinen geeignet.
• Informationen über die numerischen Datentypen und deren einzelnen Felder sollten im Backend hinterlegt sein und gehören nicht in ein Tag.

Grundsätzlich sollte man zwei Gruppen von Metriken unterscheiden:

1. Besuchermetriken: Wenn der Besucher zählbare Dinge tut, die nicht direkt mit Warenkorbinhalten zu tun haben, zum Beispiel Newsletterregistrierungen oder Klicks auf bestimmte Links, die zählenswert erscheinen. Sogar eine PageImpression oder ein Werbemittel-Clickthrough kann dazu gehören. Aber auch die Eindringtiefe in Conversion Funnels und Szenario-Analysen beliebiger Art sind damit möglich. Die Einstellungen zu den Szenarios gehört meines Erachtens ins Backend. Der Klarheit halber sollten sie im Visitor-Array mit untergebracht werden.

2. Produktmetriken: Hier werden Bestellungen, Stückzahlen, Preise einzelner Produkte im Warenkorb zugeordnet. Selbstverständlich scheint mir, dass sie an den entsprechenden Warenkorb-Positionen hängen sollten.

Fazit: Das eine Tag muss alles unterstützen, was die heutigen, herstellerspezifischen Tags in Summe abbilden. Ich bitte um eifrige Beteiligung, um die Liste abzurunden.

In einem weiteren Artikel werde ich mich mit den Themen Darstellung und Transport eines Universal Tags beschäftigen.

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