Nicht jeder Besuch einer Website ist erwünscht. Schließlich verfolgen Sie mit Ihrer Website immer auch einen Zweck. Entweder Sie verdienen als Verlag Geld mit Online-Anzeigen oder Sie stellen Ihre Produkte oder Dienstleistungen dar und versuchen, über Ihre Inhalte Kunden anzusprechen. Doch was machen Sie, wenn Browser Geisterbesuche initiieren? Eine Webanalyse sollte eigentlich deutlich machen, wie erfolgreich Ihre Conversion Rate ist. Einen digitalen Strich durch Rechnung macht Ihnen hierbei jedoch der Browser Safari 4, der “virtual Visits” von Websites verursacht. Durch die neue Funktionalität einer “CoverFlow” - artigen Darstellung von Seiten aktualisiert der Safari-Browser automatisiert im Hintergrund die Seiten, die der Onliner kürzlich besucht hat.
Um die für den Safari-Nutzer durchaus praktischen Voransichten der Seiten zu aktualisieren, “besucht” Safari 4 die Webseiten immer mal wieder in unregelmäßigen Abständen, mindestens aber, wenn die CoverFlow-Ansicht der Bookmarks geöffnet wird.
Dies führt zu einer Erhöhung der Bounce Rate und einer Senkung der Conversion Rate. Leider gibt es derzeit keinen vernünftigen Weg, die “Geisterbesuche” des Safari 4 in irgendeiner Weise übersichtlich darzustellen.
Inwieweit dies tatsächlich einen entscheidenden Einfluss auf die Statistik hat, ist angesichts eines Browseranteils von derzeit hierzulande gerade einmal 2 - 3 Prozent Safari-Nutzer noch zu beobachten. Da wiederum nur ein (noch) geringerer Teil auf die neue Version 4 entfällt, ist der Effekt sicherlich vernachlässigbar, sollte aber beobachtet werden.
>> The Data Driving Blog: Safari 4 Beta distorts Web Analytics
>> Formatur: Web-Analytikers Albtraum: Safari 4 Beta
Verfasst von Axel Amthor
am 6. März 2009 unter
Technik
Das Aufsetzen eigerner Metriken und Dimensionen führt immer wieder zu den selben Verwechslungen und Fehlern. Hier mal eine “Kurzeinführung”.
Das Aufsetzen eigener Statistiken im Web Controlling Umfeld endet nicht mit den Standardmetriken PageViews, Visits und Visitors. Die meisten Tools in diesem Umfeld bieten Auswertungen dieser Metriken nach Dimensionen wie Seitennamen, Website Bereichen oder Navigationshierarchien an.
Bei der Definition eigener Metriken werden aber immer wieder Fehler gemacht und es kommt nicht selten vor, dass Metriken, Dimensionen und Instanzen verwechselt und fröhlich durcheinandergewürfelt werden.
So stellt die Zählung von erfolgreichen Registrierungen eine eigene Metrik dar. Simpel, ist dies doch einfach ein Zähler, den man nach Zeitverlauf darstellen kann (gestern 100, heute 80 Registrierungen).
Der erste und häufigste Fehler in diesem Zusammenhang ist, dass in einer eher “schlichten” Implementierung einfach die Seitenabrufe der Quittungs-Seite (”Vielen Dank …”) gezählt werden. Wir beobachten aber auf solchen Seiten immerhin rund 15 - 20% reloads (Taste F5 o.ä.), was die Ergebnisse stark verfälscht. Auch handelt es sich hier nicht um die Metrik “Anzahl Registrierungen” sondern um die Metrik “PageViews” - und das ist ein Unterschied.
Möchte man die echten Registrierungen zählen, braucht man schon eine engere Verzahnung mit dem Backend. Gleiches gilt für Bestellungen und Leads o.ä.
Interessant wird es dann, wenn man Fragen stellt wie: “Wieviel Käufe im letzten Monat wurden von welcher Altersgruppe getätigt?”. Dann benötigt man eine Dimension “Altersgruppe”, nach der die Metrik “Bestellungen” heruntergebrochen werden kann. Ein Instanz dieser Dimension “Altersgruppe” wäre dann z.B. “30-39″.
Die Vorgehensweise bei der Erstellung von Metriken und Dimensionen ist also zunächst, die Fragen aus dem Reporting korrekt zu formulieren und danach zu ermitteln, welche Metriken in welchen Dimensionen dargestellt werden müssen. Erst dann kann daraus die notwendige technische Implementierung abgeleitet werden.
Ein Schritt übrigens, den wir in unserem Vorgehensmodell in der Stufe “Target” abdecken…
Verfasst von Axel Amthor
am 24. Oktober 2005 unter
Analytics
Vor kurzem rief mich Abends der Marketingleiter eines größeren Mittelständlers an….
Er war aufgefordert, Aussagen über den Nutzungsgrad der verschiedenen Websites des Unternehmens der Geschäftsleitung zu präsentieren und hatte sich zu diesem Zweck Zahlen von seiner IT-Abteilung generieren lassen. Die Frage, die er mir stellte, lautete ob soundsoviele Hits im Monat ein gute Zahl wäre, um sie präsentieren zu können. Das Gespräch dauerte rund eineinhalb Stunden und hatte zum Ergebnis, dass die Notwendigkeit für ein umfassenderes Web Controlling in diesem Unternehmen wesentlich deutlicher gesehen wurde.
Wieso ist diese Anekdote symptomatisch, wenn es um das Thema Web Controlling im Allgemeinen oder Statistiken und Kennzahlen im Besonderen geht? Es zeigt deutlich, an welcher Stelle Unternehmen heute Probleme in der Darstellung des Erfolges ihrer Website haben: Auf der einen Seite stehen harte Kosten und auf der anderen Seite stehen als “Erfolgskriterien” Begriffe wie Hits, Page-Impressions und Visits. Beides lässt sich nicht zusammenbringen, wenn nicht vorher das Umfeld und die Zielsetzung klar definiert ist, resp. der hinter den Websites stehende Business Case unklar ist. Dann läuft es immer auf die Fragestellung hinaus “Ich bin einsachtzig, ist das groß oder klein?”. Web Controlling befasst sich nicht mit absoluten Kenngrößen, sondern hat als aller erste Aufgabe, für den Kunden eine Metrik zu entwickeln, ein Art “Web Controlling Score Card”, in der der spezifische Erfolg einer Website anhand eines Satzes von Kennzahlen festgemacht werden kann. Erst dann können diese Zahlen gemessen werden und anhand der Korrelationen und zeitlichen Entwicklungen eine Aussage über den Erfolg gemacht werden. Nur messen, ohne zu wissen was die Zahlen bedeuten, um anschließend sagen zu können ob man gut oder schlecht ist, greift bei Weitem zu kurz und wiegt die Betroffenen in dem trügerischen Irrglauben, alles fest in der Hand zu haben. Es ist wie ein Schiff mit einem Kompass ohne Windrose.
Verfasst von Axel Amthor
am 15. Juni 2004 unter
Analytics
