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Nachlese: Ein neuer Wind wehte durch die eMetrics Marketing Optimization Summit 2010

Die “Web-Analytics-Fangemeinde” wächst. Nachdem über Jahre immer die gleichen Redner und eine mehr oder weniger feste Größe an Zuhörern die “eMetrics Marketing Optimization Summit” prägten, war in diesem Jahr eine deutliche Änderung festzustellen: Sowohl in den Reihen der Redner als auch im Fachpublikum gab es viele neue Gesichter. Und auch inhaltlich weht ein neuer Wind: Die Vorträge und Workshops wurden vom Publikum als spannend und informativ gelobt.

1. Das User Group Meeting am Vorabend: Zum ersten Mal fand am Vorabend das User Group Meeting statt - ein Event ausschließlich für Web-Analytics-Anwender. Anbieter und Consultants waren ausdrücklich nicht erwünscht, um den offenen Austausch der Anwender untereinander nicht zu stören. Mehr als 30 Teilnehmer hatten sich am Veranstaltungsort getroffen, um in kleinen Runden über ihre Erfahrungen zu berichten. Über die besprochenen Themen und Inhalte der Gespräche können wir leider nichts berichten - wir durften ja nicht dabei sein ;-). Vielleicht liefert Moritz Habermann auf seinem Blog hierzu vertiefende Infos.

2. WAA - Web Analytics Training: Auch in diesem Jahr wurden wieder WAA-Trainings (Web Analytics Assoziation) angeboten. Diese wurden, wie schon in den vergangenen Jahren, leider kaum angenommen. Für die wenigen angemeldeten Teilnehmer war das von Vorteil: Sie erhielten zum Teil ein 1:1-Training mit erfahrenen Webanalysten.

3. Vorträge: Die meisten Vorträge, an denen meine Kollegen oder ich teilgenommen haben, waren gut und wertvoll. Den einen oder anderen Ausreißer gab es jedoch leider auch in diesem Jahr. Nicht alle Referenten stellten Themen und Erfahrungen in den Vordergrund. Auch die inhaltliche Tiefe haben wir manchmal vermisst. Trotz dieser kleinen Kritik - die Qualität war insgesamt sehr hoch. Vielen Dank an “Rising Media”, die durch ihre straffe Vorbereitung ein großartiges Programm auf die Beine gestellt haben.

Besonders gespannt war ich auf Peter Schaar, Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit. Seine Keynote “Webanalyse und Datenschutz: Naht das Ende von Cookies, Tracking und Targeting Techniken?” enthielt jedoch keine wesentlich neuen Erkenntnisse. Leider sprach er ständig vom User-Tracking - doch Web Analytics ist in erster Linie die Analyse der Nutzungsdaten einer Website und nicht des einzelnen Nutzers. Zudem setzte er IP-Adressen, speziell im Bezug auf das kommende IPv6-Protokoll, nach meinem Verständnis gleich einem Nutzer. Doch auch hier messen wir maximal das Gerät und nicht den Nutzer. Zustimmen kann ich Herrn Schaar hingegen beim Mergen der Nutzungsdaten mit dem Nutzerprofil. Hier ist es sinnvoll, vorab die Genehmigung vom jeweiligen Dateninhaber (Nutzer) einzuholen.

Auch die anschließende Diskussionsrunde war etwas enttäuschend - die Vertretung für Thomas Duhr (Vice-Chairman IAB Europe und Leiter des Arbeitskreises Targeting im BVDW) schien nicht optimal vorbereitet, was aus meiner Sicht eine lebhaftere Diskussion verhinderte.

Einer der wertvollsten Beiträge war der Philips-Vortrag “Erhöhung der Weiterempfehlungsbereitschaft mit Segmentanalyse“. Dieser Vortrag von Hans Noteboom lieferte ein praxisorientiertes Beispiel, wie Marktforschung und Web-Analytics-Daten sinnvoll und zielgerichtet zusammengeführt werden können. Eine Kernaussage für mich  war, dass Philips ein internes Scoring für die Kundenzufriedenheit einsetzt, das Einfluss auf die Entlohnung der Mitarbeiter hat und somit zu einem gemeinsamen Ziel führt: ständige Optimierung der Website.

Weitere nennenswerte Vorträge lieferten die DPDHL und allesklar.com.

4. Workshops:Unser Workshops zum Thema Konversionsoptimierung wurden sehr gut angenommen. Insgesamt zählten wir fast 30 Teilnehmer - fast schon zuviel für einen Workshop. Trotzdem machten die Teilnehmer rege mit. Das zeigte uns, dass das Thema Konversionsoptimierung von großem Interesse ist und hier immer mehr Informationsbedarf entsteht.

5. Networking: Neben all den Vorträgen und interessanten Informationen wird immer deutlicher: Networking ist der wesentliche Bestandteil des Summits. Der persönliche Austausch zwischen Web-Analytics-Profis ist für die Besucher der Konferenz besonders wertvoll und steht zwischen den Vorträgen, beim Kaffee, beim Mittagessen und natürlich auf der Abendveranstaltung im Vordergrund.

Insgesamt ziehen wir als Sponsor, Aussteller und Besucher ein positives Fazit der eMetrics Marketing Optimization Summit - wir freuen uns auf 2011.

Es lohnt sich: Machen Sie mit bei den Umfragen des webanalyticsforums

Mal ehrlich: Wie viel wissen Sie über den Einsatz von Web-Analytics-Tools in Deutschland und anderen deutschsprachigen Ländern? Natürlich, es gibt jede Menge Messen, Konferenzen und Diskussionsforen. Trotzdem mangelt es unserer Meinung nach an praxisrelevantem - „echtem“ - Alltagswissen.

Um diesen Wissenschatz zu heben, starten wir im webanalyticsforum in regelmäßigen Abständen Umfragen. Webanalyse-Anwender können anonym - und deshalb offen und ehrlich - über ihre Erfahrungen berichten. Die Ergebnisse veröffentlichen wir dann im webanalyticsforum-Blog, sobald für die jeweiligen Umfragen eine valide Anzahl an Antworten vorliegt. Kostenfrei!

Klar: Je mehr Webanalyse-Anwender teilnehmen, desto aussagekäftiger sind die Umfrageergebnisse – und die wiederum kommen allen zu Gute. Unter den Teilnehmern an den Umfragen verlosen wir als Geschenk 10 Exemplare des druckfrischen Buches “Mehr Erfolg durch Web Analytics: Ein Leitfaden für Marketer und Entscheider”. Mitmachen lohnt sich also! Sie können Ihre Chancen erhöhen, in dem Sie an mehreren Umfragen teilnehmen, jede vollständig beantwortete Umfrage erhält ein Los.

Die ersten beiden (kurzen) Umfragen starten wir zu diesen Themen:

1. Die allgemeine Zufriedenheit mit Web-Analytics-Herstellern (sieben Fragen, deutsch)
2. Projektdurchführung und Einführung eines Web-Analytics-Systems in Unternehmen (sieben Fragen, deutsch oder englisch)

Noch ein Wort zur Registrierung: Um an diesen Umfragen teilnehmen zu können, bitten wir Sie zunächst um eine Registrierung. Wichtig hierbei: Diese Umfragen finden vollständig anonymisiert statt, es besteht also keine Verbindung zwischen den Umfrageergebnissen und Ihrer Registrierung! Die Registrierung ist für eine begrenzte Zeit verfügbar. Sie können die Umfrage jederzeit unterbrechen und zu einem späteren Zeitpunkt fortsetzen. Heben Sie dazu die Bestätigungs-Mail auf und verwenden Sie den darin enthaltenen Link, um zur Umfrage zurückzukehren.

Nicht einmal die Hälfte der US-Medien setzen konsequent Web Analytics ein

Auf ein erstaunliches Ergebnis stießen die Forscher von Columbia Journalism Review , als sie für die Untersuchung “Magazines and Their Web Sites” den Status quo redaktioneller Websites in den USA abfragten: Nicht einmal die Hälfte der Website-Betreiber (47%) setzt Web Analytics regelmäßig und konsequent ein, um den Erfolg ihrer Themensetzung zu überprüfen oder um wichtige Trends im Leseverhalten zu entdecken. Davon ziehen nur 8% Webanalyse-Statistiken als Hauptfaktor für redaktionelle Entscheidungen heran.

Noch schlimmer: 43% der befragten Redaktionen nutzen das Wissen, das ihnen die Webanalyse bietet, kaum oder gar nicht:

• 21% bringen zwar in Erfahrung, welche Inhalte erfolgreich waren - doch Einfluss auf ihre redaktionelle Entscheidungen hat das nicht.
• Mehr als jeder fünfte befragte Redaktion (22%) prüft nicht systematisch, welche Inhalte wie erfolgreich waren (keine Angabe: 11%).

Dass das ein Fehler ist, belegt die Studie gleich mit. Denn Studienteilnehmer, die regelmäßig Traffic-Statistiken für ihre Entscheidungen heranziehen, haben eine signifikant höhere Wahrscheinlichkeit, profitabel zu arbeiten: Über 60% der profitablen Websites nutzen Traffic-Statistiken - unter den nicht profitablen sind es nur 34% .

Vor allem große Websites schätzen die Webanalyse: So nutzen mehr als 90% jener Redaktionen, die mehr als 2 Millionen Unique Visitors pro Monat haben, Statistiken für ihre redaktionellen Entscheidungen. Diese Vorreiterrolle großer Websites hat aber keine finanziellen Gründe: Denn die Mehrheit aller Befragten - 61% - verwenden das kostenlose Tool Google Analytics. Erst in weitem Abstand folgen die kostenpflichtigen Tools Omniture SiteCatalyst (7%) und Comscore Media Metrics (4%).

Es ist uns ein Rätsel, warum ausgerechnet in dem heiß umkämpften Markt der Online-Medien die Web Analytics keine Selbstverständlichkeit ist. Eine Erklärung, wenn auch keine befriedigende, könnte die  Schlussfolgerung der Marktforscher sein: “Die Magazin-Websites stecken noch mitten im Trial&Error-Stadium.”

Zwar ist das eine Studie über den amerikanische Raum. Wir gehen jedoch davon aus, dass die Situation hierzulande nicht besser ist. Es wäre Zeit für eine solche Studie in Deutschland.

Darum lösche ich keine Cookies

Aus Datenschutzgründen wird Internet-Nutzern immer wieder geraten, sie sollten doch die “gefährlichen Cookies” in ihren Browsern löschen, diese auf keinen Fall akzeptieren und überhaupt alles Erdenkliche anstellen, um diese von der Festplatte zu radieren. Das ist bestimmt gut gemeint und im Sinne einer Anonymisierung und des Schutzes der Privatsphäre auch superkorrekt!

Aber ich bekenne: Ich gehöre zu den Verweigerern dieser Ratschläge - ich lösche keine Cookies. Aktuell habe ich rund 500 Cookies auf meinem PC. Und es ist mir egal, von wem und warum die dort sind. Ich lösche sie nicht und lasse sie, wo sie sind. Im Gegenteil: Ich habe sogar meinem Virenscanner und meinem CCleaner beigebracht, Cookies nicht zu löschen.

Der Grund ist ein ganz einfacher: Ich mag es, wenn man mich auf einer Website wiedererkennt - genauso, wie ich es mag, wenn mich die  Bäckereifachverkäuferin morgens begrüßt. Ich würde nicht auf die Idee kommen, solche Läden mit Verkleidung zu betreten, jeden Morgen mit einer anderen, damit ich um Gottes willen nicht wiedererkannt werde. Kurzum: Ein bisschen Eitelkeit darf sein, deshalb lösche ich meine Cookies nicht.

Zugegeben, das klingt etwas pathetisch, aber es ist einfach an der Zeit, mal etwas Gutes über Cookies zu sagen. Es sind kleine Helfer, die viele Dinge im Internet einfacher und bequemer machen:

• Man wird automatisch auf Websites eingeloggt.
• Websites speichern individuelle Einstellungen in Cookies und ich muss nicht jedesmal neu konfigurieren.
• Shops wissen, was ich mag und bieten mir interessante Dinge an.
• Ich genieße Einkaufsvorteile, weil ich einen Cookie besitze und der Shop mich als Stammkunden wiedererkennt.
• Websites tauschen untereinander Daten aus und Social-Media-Applikationen “sprechen” untereinander, weil ich deren Cookies akzeptiere.

Cookies wurden weder von der CIA, noch von der NSA und schon gar nicht vom BND erfunden, sondern von Site-Betreibern und Webserver-Programmierern, die einfach wissen wollen, wer da virtuell vor ihnen steht. Diese erfahren auch nichts “von mir”, sondern lediglich über mein Internet-Benutzungsverhalten, also einen recht schmalen und einseitigen Ausschnitt meiner “Persönlichkeit”.

Für wesentlich “gefährlicher” halte ich Rabattkartensysteme, weil sie in der Lage sind, mein gesamtes Offline-Verhalten lückenlos nachzuvollziehen. Damit habe ich tatsächlich ein Problem, und darum besitze ich keine einzige dieser Karten.

Also, liebe Rabattkarten-Besitzer: Macht bitte nicht so viel Getöse um die angebliche Schädlichkeit von Cookies, diese haben aus meiner Sicht einen berechtigten Daseinszweck.

Im Übrigen kennt die oben erwähnte Bäckereifachverkäuferin die Größe meiner Familie, deren Essgewohnheiten, die Anzahl Autos und deren Marken sowie die Zahl unserer Fahrräder. Und sie weiß, wie viele Kreditkarten ich besitze. Sie weiß auch, dass ich selten Kekse kaufe. Und das alles ganz ohne Browser-Cookies.

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.

SEM-Phishing: Verlag wirbt auf Kosten des Bundesdatenschutzbeauftragten

Gibt man in Google den Begriff “Bundesdatenschutz” ein, erwartet man eigentlich keine Werbung. Überraschenderweise findet man aber derzeit eine Anzeige an prominentester Stelle, die für “www-bundesdatenschutz.de” wirbt. Bevor man sich jetzt über die Verschwendung von Steuergeldern für Google-Adwords-Anzeigen aufregt, sollte man noch einmal hinsehen: Dann erkennt man, dass der obligatorische Punkt durch ein Minuszeichen ersetzt wurde (”www-bundes…” statt “www.bundes…”)

Die Original-Website www.bundesdatenschutz.de (also die mit dem Punkt) gehört niemand anderem als dem “Bundesbeauftragten für den Datenschutz und die Informationsfreiheit” Peter Schaar. Ohne nun in die Feinheiten des Domain-Name-Systems (DNS) abzutauchen: Aus unserer Sicht wird hier auf Schaars Kosten SEM-Phishing durch Täuschung anhand einer ähnlichen Domäne betrieben!

Der trittbrettfahrende Werbetreibende ist BWRmed!a - ein Unternehmensbereich der Verlag für die Deutsche Wirtschaft AG - , der für sein “Präventionskit zur BDSG-Novelle” wirbt.

Ausgerechnet Schaar, Deutschlands Mahner und Wächter über den rechtlich sauberen Umgang mit Online-Daten, wird Opfer dieser Geschäftspraktik. Ich bin gespannt, ob oder wie seine Dienststelle reagieren wird.

Warum man mehr als ein Web-Analytics-Tool braucht

Eine sehr wertvolle Diskussion stieß Eric Peterson kürzlich in seinem Blog “Web Analytics Demystified” mit dem Beitrag “The Coming Bifurcation in Web Analytics Tools” an. Er berichtet, dass in den USA immer mehr Unternehmen ihre kostenpflichtigen Webanalyse-Tools durch kostenlose Tools wie Google Analytics  ersetzen würden. (Dies schildert Peterson im Übrigen auf extrem vorsichtige Weise, mit jeder Menge Konjunktiv und Vorab-Beschwichtigungen - wohl, um niemandem zu nahe zu treten)

Einen der Gründe haben sich die Hersteller kostenpflichtiger Tools wohl selbst eingebrockt, so Peterson: “It turns out there are limits to the amount your average business user is willing to invest in learning web analytics tools.” Es scheint, als hätten die Hersteller von Highend-Systemen bei der Entwicklung immer besserer Tools die Aufnahmefähigkeit des durchschnittlichen Anwenders vergessen.

Heute gibt es zahlreiche leistungsstarke Systeme - die aber vielen Unternehmen und Usern zu unverständlich und kompliziert vorkommen. Google Analytics hingegen wird geschätzt, weil es aufgeräumt und schlank wirkt, seine Analysen besonders leicht verständlich. Dazu kommt, dass sich Google Analytics in den vergangenen Jahren gut entwickelt hat (und, so unsere Einschätzung, mit einigen kostenpflichtigen Tools durchaus konkurrieren kann).

Aber, mal ehrlich: Wenn es um eine umfassende Webanalyse geht, die alle Online-Geschäftsbereiche eines Unternehmens abdecken und zum Beispiel mit BI und CRM verknüpft werden soll, kann Google Analytics nicht die einzige oder erste Wahl sein.

Was tun? Halten wir fest: Manche User kommen mit Highend-Tools nicht zurecht und hätten gerne verständlichere WA-Tools und Reports. Die Unternehmen wiederum brauchen mächtige Web-Analytics-Systeme für ihr Business.

Peterson findet an einer Konstellation Gefallen, die auch wir sympathisch finden: Warum nicht beides einsetzen? Dann könnte man einerseits Mitarbeiter, die keine tief gehenden Datenanalysen für ihre tägliche Arbeit benötigen, mit einfachen Tools wie zum Beipiel Google Analytics versorgen. Und die Web-Analytics-Profis im Unternehmen könnten sich den umfangreichen Analysen anhand eines Highend-Systems widmen.

Peterson führt ebenfalls aus, dass die Gründe für diese “Zweiteilung” der Web Analytics im Wesentlichen in dem sehr unterschiedlichen Ausbildungs- und Kenntnisstand der Mitarbeiter liegen. Dies deckt sich ganz klar mit unseren Erfahrungen mit vielen unserer Kunden: Sofern ein Unternehmen denn überhaupt ein Team oder Verantwortliche für die Analyse einsetzt, so hat dieses Team grundsätzlich zwei wesentliche Herausforderungen:

1. Kenntnisse in der Analyse von großen Datenbeständen und insbesondere von Web-Analytics-Daten
2. Bedienung des eingesetzten Web-Analytics-Tools

Hersteller dieser Tools sind eher darauf konzentriert, beide Bereiche oben in ihren Trainings gezielt miteinander zu verknüpfen, da so natürlich der “hook in” beim Kunden viel größer ist. Anwenderunternehmen haben derzeit noch Schwierigkeiten zu verstehen, das man sowohl theoretische Grundlagen und Methodenkenntnisse als auch Softwarebedienfähigkeiten besitzen muss und verfallen immer wieder dem Fehler, nur die Bedienung eines Tools zu trainieren, ohne dass den Mitarbeitern die Grundlagen nahe gebracht werden. Merke: Auch wenn ich Microsoft Word perfekt bedienen kann, bin ich deswegen noch lange nicht der nächste Dan Brown.

Der Einsatz eines einfachen Tools kann das Dilemma etwas abmildern. Dadurch, dass Anwender nicht durch komplexe Bedienfunktionen “abgelenkt” werden, können sie sich mit der Methodik und den theoretischen Grundlagen vertraut machen und wachsen somit in die Webanalyse hinein. Der Appetit kommt beim Essen und irgendwann wird der Anspruch nach höherwertigen Analysen wachsen - die Zeit ist dann reif für das Profi-Tool.

Das Wichtigste aber: Dadurch, dass jeder auf diese Weise nur Reports bekommt, die er für seine Arbeit braucht (und nicht mehr!), steigt die Wahrscheinlichkeit, dass er sie tatsächlich liest und für seine Arbeit nutzt.

Google Analytics plus Highend-Tool - “You get the best of both worlds“, so Peterson. Noch vor kurzem wäre so ein Vorschlag mit einem müden Lächeln quittiert worden. Wir meinen: Heute hat er seine Berechtigung. Was meinen Sie?

Trau’ keiner Konversionszahl! So kommt man Angebern auf die Schliche

In der Web-Analytics-Branche tummeln sich nicht wenige “Profis”, die gerne mit Erfolgszahlen um sich werfen - und hoffen, dass keiner genauer nachfragt, wie diese denn zustande gekommen sind. Einer von diesen verkündete kürzlich: “Habe gestern wieder bei einem Landingpage-Test die Konversion um 95,67% erhöht!”

Diese Zahl soll, natürlich, mordsmäßig beeindrucken. Doch wenn man diese Lobeshymne in eigener Sache mal nachrechnet, stellt sich heraus: Hier macht einer viel Wind um nichts. Im Folgenden möchte ich Schritt für Schritt nachweisen, warum eine Behauptung wie diese nichts anderes ist als effektheischerisches Geblubber.

Eine Konversion von 96% - das könnte zum Beispiel dann der Fall sein, wenn die Konversion von 0,5% auf 0,98% steigt. Oder von 15% auf 29%. Aber was soll uns eine 95,67% mit ihren zwei Nachkommastellen sagen? Wie genau muss denn eine Konversionsrate sein, damit eine Steigerung mit zwei Nachkommastellen angegeben werden kann?

Ich beginne mit 2 Annahmen, die Sie gerne zu jedem Zeitpunkt anzweifeln dürfen:

1. Dieser Profi weiß, was er tut.
2. Seine Angaben sind professionell, also richtig und sinnvoll.

Der gesunde Menschenverstand (oder ein sehr grober Daumen) sagen uns, dass die Konversion mit nicht weniger als zwei Nachkommastellen ermittelt werden darf, wenn wir die Steigerung mit zwei Nachkommastellen angeben wollen. Wie viele Besuche und Abschlüsse mussten denn da gestern (also an nur einem Tag!) stattgefunden haben, damit eine Konversion so genau angeben werden kann?

Die Konversion wird im Allgemeinen als “Abschlüsse pro Visit” berechnet und aus gutem Grund so gerundet, dass die Messungenauigkeiten im gerundeten und daher abgeschnittenen Bereich liegen. Bei 2.000 Besuchern und 100 Abschlüssen ist die Konversion exakt 5,00%. Macht aber der 2001. Besucher den 101. Abschluss, ergibt sich eine Konversion von 5,0474762618690654672663668165917%.

1. Berechnung der Visits:

Der Mindestabstand zwischen zwei Messwerten ist hier rund 0,05%. Jede genauere Angabe ist rechnerischer Unsinn, weil sonst halbe Abschlüsse zugelassen werden müssten. Je mehr Abschlüsse zugrunde liegen, desto mehr Nachkommastellen machen (rechnerisch) Sinn. Zum Beispiel, wenn ein zusätzlicher Abschluss eine Verbesserung um nur 0,002% bedeuten würde. Dafür bräuchten wir 50.000 Visits auf jeder Testversion der Landingpage (diese Berechnung ist unabhängig von der tatsächlichen Konversion!). Eine Landingpage mit mindestens 100.000 Visits pro Tag beeindruckt mich tatsächlich.

2. Schätzung der Konversionshöhe:

Wie hoch ist nun die Konversionshöhe, die “Mister 95,67%” erzielt hat? Leider gibt es auch in den besten Messmethoden der Webanalyse Ungenauigkeiten. Je nach Messsystem, Zielgruppe und Fragestellung liegt sie zwischen drei und acht Prozent (bei visitübergreifenden Betrachtungen auch mal darüber hinaus). Nehmen wir hier eine Messungenauigkeit von 3% an und eine Konversion von 5,37%  bei 2680 Abschlüssen auf 50.000 Besuchen. Während wir die Anzahl der 2680 Abschlüsse eventuell mit dem Backend abgleichen können, wissen wir nicht so recht, ob es nun 50.000, 48.500 oder 51.500 Visits waren. Die Konversion liegt also zwischen 5,20% und 5,53%. Der relative Unterschied zwischen diesen beiden Werten ist 6%.

Mit anderen Worten: Es bleibt der Fehler von 3%. Das ist unabhängig von der Anzahl der Besucher oder der Höhe der Konversion. Wenn das Messsystem und der Testaufbau eine Messungenauigkeit von 3% auf nur einem der beiden Werte “Visits” oder “Abschlüsse” hat, ist der relative Fehler in der Konversion mindestens 3%. Eine sinnvoll berechnete Konversion wird also immer so gerundet, dass der Fehler von 3% abgeschnitten wird.

Finale Frage: Für welchen Prozentsatz ist der Fehler von 3% kleiner als 0,01%? Richtig - die von unserem Profi erzielte neue Konversion lag unter 0.34%.

Also, werter “Kollege”: Sie haben eine Landingpage mit über 100.000 Visits verbessert und die Konversion von unter 0,17% auf höchstens 0,34% erhöht?

Ich bin schwer beeindruckt! Nicht durch die Zahlen, sondern wie Sie das als Erfolg verkaufen.

1. kleine Fußnote: Wir haben oben angenommen, dass eine Genauigkeit auf der zweiten Nachkommastelle ausreicht, um eine Konversionssteigerung mit zwei Nachkommastellen angeben zu dürfen. Aber rechnen wir doch nochmals rückwärts:

Steigt die Konversion von 0,17% auf 0,34%, so ist das eine Steigerung um 100%. Von 0,17% auf 0,33% ist eine Steigerung von 94,12% und von 0,16% auf 0,32% eine um 93,75%.

Oh Fluch des Dezimalsystems! Für keine Endkonversion unter 0,34% gibt es eine passende Anfangskonversion, so dass sich eine Steigerung von 95,67% ergibt! Rechnen Sie ruhig nach - es gibt ja nur 33 Stück. Die 94,12% sind schon am nächsten dran. Mir fällt dazu keine schöne Erklärung ein, in der die Begriffe Primfaktoren, Teilerfremdheit und Restklassen nicht vorkommen. [Wenn Sie eine haben, posten Sie sie doch bitte.] Aber es ist hoffentlich offensichtlich, dass eine Angabe auf den Prozentpunkt genau “gewagt” ist, auf zwei Nachkommastellen - blanker Unsinn.

2. kleine Fußnote: Im Allgemeinen können wir in einem Test die Abschlüsse nicht sauber mit dem Backend abgleichen, weil ja eine der Fehlerquellen das Zuordnen genau dieser Abschlüsse zu dieser Testgruppe ist. Wenn der angenommene Messfehler für das Erfassen und Zuordnen der Abschlüsse beispielsweise 2% ist, liegen die tatsächlichen Abschlüsse aus dem obigen Beispiel im Mittel zwischen 2626 und 2734. Die Konversion liegt also zwischen 5,1% (2626/51.500) und 5,64% (2746/48.500).  Es ergibt sich für den Quotienten also ein Messfehler von rund 5%. Ich gebe zu, dass dies eher eine “breiter Daumen”-Schätzung als eine gute Rechnung ist, aber durch die Division zweier fehlerhafter Messwerte wird der mittlere Fehler größer und nicht 0%, wie einige optimistische Gemüter annehmen.

3. kleine Fußnote: Es gibt 10.000 unterschiedliche zweistellige Prozentwerte, aber nur für 25 von ihnen gibt es bei 100 Abschlüssen ganzzahlige Visitzahlen. Das ist aber, zugegebener Maßen, von geringer praktischer Bedeutung.

Internationale WA-Tool-Anbieter tragen keine Schuld an Datenschutzverletzungen

Der Bundesdatenschutzbeauftragte Peter Schaar kritisierte kürzlich, dass viele gesetzliche Krankenkassen “unzulässige Analysedienste” für ihre Websites einsetzen würden. Heise.de berichtet, Schaar wolle das Stichprobenergebnis nun als Aufhänger nutzen, um generell Kritik an der “häufigen Verwendung unzulässiger Systeme zur Analyse der Reichweitenmessung” zu üben.

Wir meinen: Herr Schaar verfolgt die falsche Logik. Denn was genau sind “unzulässige Analysedienste”? Laut “Düsseldorfer Kreis” sind das solche, die unter anderem das individuelle Surfverhalten von Nutzern registrieren und auswerten, ohne dass diese ausreichend informiert wurden und eingewilligt hätten. Ein Analysedienst kann hierzu nur Mittel zum Zweck sein, das heißt: Nicht er missachtet den Datenschutz, sondern sein Anwender. “Unzulässige Analysedienste” kann es deshalb ebenso wenig geben wie “unzulässige Autos”, die mit 250 km/h durch ein Dorf brettern könnten.

Für Betroffene einer Datenschutzverletzung innerhalb Deutschlands ist immer der deutsche Website-Betreiber der “Vertragspartner”. Dabei kann es dem Betroffenen egal sein, ob der Site-Betreiber ein außereuropäisches WA-Tool verwendet oder für die Aufbereitung der Daten einen Dienstleister irgendwo auf dieser Welt beauftragt. Relevant ist, dass der Website-Betreiber für die Einhaltung des Datenschutzes juristisch verantwortlich ist und von Betroffenen belangt werden kann, wenn er diesen nicht einhält!

Ein Kritikpunkt Schaars: Weil viele der Analysedienste von außereuropäischen Anbietern stammten, basierten sie zum einen nicht auf deutschem Recht, zum anderen sei eine Rechtsdurchsetzung schwierig. Tatsächlich müssen hier Website-Betreiber bei der Entscheidung für oder gegen einen Dienstleister aufpassen. Denn viele amerikanische Anbieter betonen, dass sie Mitglied des “Safe-Harbour-Abkommens” seien - und wiegen ihre Interessenten in falscher Sicherheit, ähnlich wie das die deutschen Anbieter mit ihren TÜV-Siegeln tun. Es sei hier auf den letzten Absatzes des Beschlusses des Düsseldorfer Kreises vom 26./27.11.2009 verwiesen, in dem es heißt: “Werden pseudonyme Nutzungsprofile durch einen Auftragnehmer erstellt, sind darüber hinaus die Vorgaben des Bundesdatenschutzgesetzes zur Auftragsdatenverarbeitung durch
die Anbieter einzuhalten.“.

Das “Safe-Harbour-Abkommen” soll - eigentlich - bedeuten: Diese Hersteller sichern zu, dass sie personenbezogene Daten aus Europa nach EU-Datenschutzstandards verarbeiten. Eigentlich. Denn dass dem häufig nicht so ist, ergab nun ein Gutachten des US-Beratungsunternehmens Galexia (heise.de): Häufig verletzten US-Mitglieder dieses Abkommen, was obendrein meist ohne rechtliche Konsequenzen bleibe. Der Vorwurf: Viele der Mitglieder des “Safe-Harbour-Abkommens” haben sich eingekauft ohne zertifiziert zu werden und gehen viel zu lax mit den vereinbarten Vorschriften um. Ob der Dienstleister Mitglied des “Safe-Harbour-Abkommens” ist, ist zivilrechtlich relevant, wenn es um die Frage nach der Haftung des Dienstleisters gegenüber dem Site-Betreiber geht.

Fazit: Würde der Autobauer Toyota der Logik Schaars folgen, würde er seine Kunden, deren Autos klemmende Gaspedale haben, an den Zulieferer verweisen. Und der kann dann alle Vorwürfe von sich weisen mit dem Argument: Bei mir ist alles in Ordnung, denn ich arbeite ja nach DIN ISO 9000.

Online-Shops machen drei Milliarden Euro Verlust - wegen mangelhafter Web-Formulare

Ellenlange, komplizierte und damit nervige Bestell- und Anmeldeformulare - wer regelmäßig online ist, kennt sie zu Genüge. Welche schlimmen Folgen diese haben können, beschreibt nun das Beratungsunternehmen Goldmedia in einer Analyse: Demnach wird jeder siebte Bestellvorgang wegen mangelhafter Formulare abgebrochen. Rund 50 Millionen Bestellvorgänge sind wegen mangelhafter Formulare gefährdet. Drei Milliarden gehen der E-Commerce-Branche durch schlechte Bestellformulare durch die Lappen, rechnet Goldmedia vor.

Online-Händler investieren verhältnismäßig wenig in die Usability ihrer Shops, kritisiert Goldmedia. Dies deckt sich weitgehend mit unserer Erfahrung: Häufig stecken Online-Händler enorme Summen in die Werbung - doch bei der Analyse, wie eine optimale Bestelldramaturgie aussehen könnte, fangen sie an zu sparen.

Oder sie wollen zu viel auf einmal wissen: Häufig werden Formulare aus der Innensicht eines Unternehmens erstellt. In solchen Fällen werden Daten abgefragt, die für den aktuellen Prozess nicht unbedingt notwendig sind. Mein Lieblingsbeispiel sind die Formulare für Lebensversicherungen - am liebsten würde der Anbieter das Sterbedatum abfragen, damit er damit er das Risiko besser kalkulieren kann.

Was sollte ein Website-Betreiber denn tun, um seine Formulare einfacher und damit erfolgreicher zu gestalten? Wichtig seien “eine intuitive und unkomplizierte Anwendung” sowie ein “transparenter und glaubwürdiger Abfrageprozess”, so Goldmann. Nun, das ist schön gesagt. Aber wer legt denn fest, was “intuitiv” ist und was “unkompliziert”? Um das heraus zu finden, ist Web Analytics und Multivariates Testen unerlässlich. Mit diesen Tools kann erforscht werden, welche Passagen des Formulars die Kaufwilligen problemlos verstehen und an welchen Stellen sie hängen bleiben.

Exemplarisches Vorgehen mit Multivariaten Testen (MVT):

Fertigen Sie eine Abbruchanalyse der Transaktionsschritte an, bei Bedarf bis auf die einzelnen Feldebenen hinunter. Prüfen Sie, welche Zielgruppen besonders häufig abbrechen. Das können beispielsweise Erstkäufer sein, Google-Anwender (mit bestimmten Suchworteingaben), Affiliates oder unterschiedliche Altersgruppen. Auch tageszeitabhängige Faktoren können eine Rolle spielen. Entwickeln Sie Alternativhypothesen und testen Sie diese gegen die Ausgangslage mithilfe eines Multivariaten Testing-Tools. In der Regel sollte es (reichweitenabhängig) genügen, wenn bis 20% der Besucher am Test teilnehmen. Folgendes gilt es hierbei zu beachten:

• Berücksichtigen Sie Störfaktoren - zum Beispiel Pflichtfelder, die nicht unbedingt für die Durchführung des Auftrags erforderlich sind.
• Berücksichtigen sie die Konversions-Latenz - also den Zeitraum, der üblicherweise für die Kaufentscheidung notwendig ist.

Einige Tools optimieren solche Prozesse auch “selbstständig” nach vorgegebenen Regelwerken. Klassische Ergänzungen oder Alternativen können “Usability Checks” oder “Usability Labs” sein.

MVT-Tests können helfen, die “Kundenperspektive” auf die Prozesse und Formulare einzunehmen und zu verstehen, genauso wie durch das Hinzuziehen externer Usability Experten. Doch vor allen erhöhen sie zum Teil deutlich die Konversion.