smartmetrics

Link storm: Having data makes you a hoarder - using data makes you a champ

“Based on the study of hundreds of organizations and data collected through the Online Analytics Maturity self-assessment, we can confirm the lack of a systematic, proven methodology is the biggest impediment to developing a culture of digital analytics”

Cardinal Path’s Stéphane Hamel is addressing this issue with a workshop at this year’s eMetrics.

Self-assessments using for example the Online Marketing Maturity Model and workshops by external consultants will help you to become data-aware and data-informed. Or just stay behind.

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Standing on the shoulders of dwarves: Nesta analysed the UK market to see if

“businesses [are] making the most of [online data] Or are [...] missing out on the opportunities of online data”.

The majority ist still lacking the understanding and capabilities to make use of the data they have. Fortunately there are giants to learn from as well: the “datavores“.
http://www.nesta.org.uk/areas_of_work/economic_growth/assets/features/rise_of_the_datavores_report
(via the GA blog)

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The reasons for “missing out” are manifold: Missing the knowledge about “what data is needed”, missing the capabilities to collect the data, being short on analysts with an understanding of both the data and the market, or just being traditional company trying hard to find a course through online waters.

This is a shameless self-promotion, but: We can help. We have done this before for lots of companies of different industries in several countries.

http://www.contentmetrics.de/en/

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And the last link is about generating even more data by A/B testing. To quote Google’s Mr. Kaushik: “It is faster to fail and learn then wait for an ‘industry case study’.” If you don’t do it right it is easy to fail as well, though. How to do it right then?
http://www.zoommetrix.com/optimization/important-planning-process-and-methodology-for-ab-testing/

Tools, Tools, Tools!

Wenn in Unternehmen von Web Analyse gesprochen wird, geht es vorrangig um Tools. Eines vorweg: Sie haben alle Stärken, Schwächen und eine große Featureliste. An diese Tools ist der Begriff “Web Analytics” eng geknüpft, was zunächst einmal logisch erscheinen mag, denn es sind eben die Tools, welche die Daten letztendlich liefern. Zunächst, wie bereits erwähnt, scheint also nichts falsch an diesem Verständnis zu sein.

Doch genau in diesem Verständnis liegt ein beträchtliches Risiko für den Geschäftserfolg, oder zumindest für die erforderliche Optimierung des Geschäftsmodells.

Um Online Geld zu verdienen, benötigen Sie eine Webseite. Um diese Seite existiert ein ganzes Konglomerat von Prozessen und Strategien, damit das funktioniert. Und um Online mehr Geld zu verdienen, benötigen Sie Daten und Fakten, auf die Sie Ihre Entscheidungen und Maßnahmen stützen können. Diese Daten soll Ihnen die Web Analyse liefern. Doch damit auch Diese funktioniert, braucht es ebenfalls Prozesse und Strategien. Hinzu kommt noch ein Faktor, der oft viel zu wenig Beachtung findet, obwohl er definitiv am wichtigsten ist: Der Mensch.

Die meisten Unternehmen haben (teure) Tools im Einsatz, mit deren Verwendung häufig niemand richtig vertraut ist, oder der Web Analyst ist noch nicht einmal eine Vollzeitstelle wert. Natürlich gibt es auch die positiven Beispiele, in denen Teams an Datenanalyse und Methoden arbeiten. Letztere sind - zumindest in Deutschland - doch eher unterrepräsentiert.

Wenn Sie Ihr Online Geschäftsmodell also dahingehend optimieren wollen, mehr Geld zu verdienen, indem Sie für eine höhere Kundenzufriedenheit, besseres Targeting oder effizientere Kampagnen sorgen, dann kommen Sie nicht daran vorbei, sich der Herausforderung zu stellen, die Web Analyse nicht als Tool, sondern als geschäftskritischen Prozess zu begreifen und diesen strategisch dahingehend auszubauen, dass er einen direkten Einfluss auf Strategieentwicklung und Entscheidungen hat, denn faktenbasiertes Management schlägt bekanntermaßen das Bauchgefühl.

Es müssen also bereichsübergreifende Prozesse definiert werden. Weiterhin sollte gelten, je früher Analysten in Entscheidungen und Planungen eingebunden sind, desto besser. Idealerweise sitzen sämtliche Beteiligte am Anfang eines Projekts zusammen, sei es nun der Relaunch einer Seite oder die Planung einer neuen Kampagne. So kann sichergestellt werden, dass Anforderungen auch entsprechend umgesetzt werden können. Erst wenn dieser Entwicklungsschritt erfolgreich vollzogen wurde, wird die Web Analyse ihr volles Potential entfalten können, um Ihr Geschäftsmodell, Ihre Entscheidungen und Strategien effektiv zu verbessern.

Link storm: The value of a Like, Social B2B Marketing, and 40 other Marketing Insights

“How to calculate the value of a like?” Dan Zarrella has given the (an) answer - and then the discussion started. If you are into social media marketing the article and the comments are a must read:
http://blogs.hbr.org/cs/2012/11/how_to_calculate_the_value_of.html

And here is an elaborated answer “How to not measure the value of a like” (via Measurement Standard):
http://thebrandbuilder.wordpress.com/2012/11/27/how-not-to-measure-the-value-of-a-like/

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Using LinkedIn as a marketing platform? Then you may be interested in their company pages redesign and how to utilize it:
http://www.btobonline.com/apps/pbcs.dll/article?AID=/20121024/SOCIAL0103/310249997/linkedin-redesigned-pages-even-more-business-friendly

Disclaimer: Philips - one of the chosen examples - is a client of contentmetrics.

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Eloqua (in the marketing automization business) and JESS3 (an infographic design company) have created 40 “Modern Marketing Insights” graphs on topics like social media referrals, the best time to send emails, and - of course - the value of marketing automization:
http://www.eloqua.com/resources/marketing-insights/

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Yet another web analytics maturity model. This time revolving around the question “what business problem is being asked to solve?”
http://www.zoommetrix.com/online-strategies/digital-analytics-roadmap-2013/

My choice would still be Mr. Hamel’s Online Analytics Maturity Model (OAMM), which uses a multi-dimensional approach to evaluate the status quo and guide you to areas of improvement:
http://www.cardinalpath.com/oamm/introduction/

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The power of empirical evidence and predictive analysis? You can win Rock-Paper-Scissors! Why should you care? RPS is like a simple market. If you feel like a small player in a big market, without a chance to impact that market, then you have to rely on luck. But if you understand the underlying motives of the people who form that market you can choose a winning strategy…
http://blog.asmartbear.com/rock-paper-scissors.html

Link storm: Free Adobe TagManager, the mobile future, and the danger of social networks

Early last month Google announced their free Tag Manager. Now Adobe is joining by giving away the Adobe TagManager to SiteCatalyst clients for free. Web Analytics Demystified’s Eric Peterson has the pro’s and con’s:
http://blog.webanalyticsdemystified.com/weblog/2012/11/the-evolving-tag-management-marketplace.html

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The future will be mobile, but what is the future of mobile? The Business Insider collects different angles from Forbes to Mashable:
http://www.businessinsider.com/bii-mobile-insights-what-is-the-future-of-mobile-2012-10

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Talking to your customers on social networks is strengthening the connection between you and them, it is insightful, difficult - and sometimes dangerous! Here is an example how to prevent the unfolding disaster of just one (very inappropriate) tweet (via the Measurement Standard):
http://simplymeasured.com/blog/2012/10/04/kitchenaid-twitter-mistake-analytics/

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Segmentation is already a common feature in Web Analytics tools. Calculating your own metrics is available in lots of them as well. Building calculated metrics based on segments is not. Webtrekk - taking pride in its segmenting and filter capabilities - is one of very few. Now Discover joins with a bang, offering a tight integration of segments and calculated metrics:
http://kevin.webanalyticsdemystified.com/2012/10/new-calculated-metrics-in-adobe-discover/

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iOS6 will use Google’s safe search, removing the keyword from the referrer. The result is an ever increasing lack of accuracy in your search keyword reporting. And an increasing amount of “Keyword Unavailable”, “Keyword not provided”, etc. line items.
http://searchengineland.com/ios-6-removes-all-google-search-referer-data-134560

According to StatCounter iOS has a market share of 40% in Europe and 50% in North America (Mobile OS, October 2012). Google is used in more than 90% of mobile searches in both regions.

Big Data, der große Vorteil?

Besuchen Sie heute die Webseiten großer IT Dienstleister dauert es nicht lange, bis Ihnen das erste Mal der Begriff “Big Data” begegnet, meistens begleitet durch viele bunte Buzzwords und Illustrationen, die Ihnen den globalen Datenverkehr näher bringen sollen. Dem Trend kann man sich schwer entziehen, denn auch namhafte Magazine schreiben mittlerweile in regelmäßigen Abständen über den neuen heiligen Gral, der dem, der ihn einsetzt zwar keine Unsterblichkeit verleiht, wohl aber enorme Wettbewerbsvorteile bringt. Nun, glauben Sie nicht alles was Sie lesen, denn das ist noch nicht einmal die halbe Wahrheit.

Es ist erst Mal nichts weiter, als eine große Menge unstrukturierter Daten. So, da haben Sie nun Ihren riesigen Datenhaufen, der für Ihr Geschäft unschätzbare Vorteile bringen soll. Da liegt er nun und tut genau folgendes für Sie und Ihr Business: Nichts.

Das umfangreiche Sammeln von Daten hat noch keine Vorteile für Sie. Im Gegenteil, Sie müssen erst einmal die nötige IT Infrastruktur dafür bereitstellen. Bevor Sie auf den „Big Data Zug” aufspringen wollen, sollten Sie sich also zuerst bewusst machen, was Sie denn gegenwärtig schon mit den Daten, die Sie sammeln machen. Nutzen Sie diese für die Entscheidungsfindung? Werden diese nur reportet oder auch analysiert? Herrscht in Ihrem Unternehmen eine „Data Driven Culture“ oder entscheidet die höchste Hierarchieebene aus dem Bauch heraus und lässt dies mit entsprechenden Reports „untermauern“?

Wenn Sie heute Daten aus Ihrem Onlineshop sammeln und in den Reports auch Daten aus dem Data Warehouse haben wollen, dann ist so etwas natürlich möglich. Daten sammeln ist nur eine Seite der Medaille, aus den Daten sinnvolle Entscheidungen und Strategien ableiten, ist die für Sie wesentlich wichtigere, andere Seite. Denn was bringt ihnen das beste Tool, die präzisesten Daten, wenn Sie damit hinterher nichts weiter tun, als diese – am besten automatisiert – durch die Abteilungen Ihres Unternehmens zu schicken, wo diese dann höchstens kurz Beachtung finden, weil sie sich auf einem iPad einfach so gut machen?

Big Strategy!

Wenn also die Unternehmenskultur bei Ihnen nicht bereits darauf ausgelegt ist, basierend auf Daten und Fakten zu entscheiden, wird Ihnen auch Big Data keinen Vorteil bringen. Zuerst muss also eine Veränderung, in manchen Fällen sogar schon ein Kulturbruch vollzogen werden, um wirklich in der total vernetzten Welt zu bestehen, denn Datenanalyse ist selbstverständlich kein nice-to-have, sondern entscheidend, wenn es darum geht, Marketingstrategien oder zielgenaue Angebote zu entwickeln. Das Potenzial dafür haben Sie sicher bereits, nutzen Sie es! Sehen Sie in Big Data kein Allheilmittel, es hebelt ihre Möglichkeiten der Analyse aber in eine neue Dimension, wenn Sie es richtig einsetzen und darauf basierend entscheiden.

Link storm: Linktracking, the state of Web Analytics, Mobile, Testing

Tracking with onClick versus onMouseDown: onMouseDown tracks 1.7 clicks for every click tracked with onClick. Timing? Browser issues?
http://www.cardinalpath.com/experiment-onclick-vs-onmousedown-event-tracking-in-google-analytics/

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How to do Web Analytics? A simple but insightful framework by Avinash Kaushik, covering the steps of Data Capture, Data Reporting, and Data Analysis.
http://www.kaushik.net/avinash/web-analytics-consulting-framework-smarter-decisions/

The state of global digital marketing: what’s happening right now, outlook, and trends.
http://blogs.adobe.com/digitalmarketing/digital-marketing/q2-2012-global-digital-advertising-update-and-emerging-trends/

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Do you have a strategy for Mobile - and do you need one?
http://www.zoommetrix.com/mobile-analytics/screening-through-mobile-metrics/

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Adobe Test&Target: 5 tips to improve your testing skills.
http://blogs.adobe.com/digitalmarketing/personalization/conversion-optimization/top-5-testtarget-power-user-tips/

Google Analytics boosts it’s testing abilities (aka “Content Experiments”):
http://analytics.blogspot.de/2012/07/making-google-analytics-content.html

Customer Journey

Neben den traditionellen Web Analytics Methoden versuchen manche Hersteller im Online Marketing eine neue Analyseform für Werbemittelnutzung, speziell für Displaywerbung, zu etablieren - die „Customer Journey”.

Unbefangene erwarten bei einer Customer Journey die Abbildung von Geschäftsbeziehungen und Überzeugungsgraden, (also den Customer Lifecycle) ergänzt um den Übergang zwischen diesen Zuständen - oder, etwas weniger formell die Antwort auf folgende Fragen:

• Wieviele Erstkontakte machen wir und wie?
• Wieviele unserer Besucher können ihr Bedürfnis schon in Worte fassen und warum?
• Wieviele kennen schon unsere Lösungsangebote, die zu ihren Bedürfnissen passen? Und woher?
• Wieviele haben bereits erkannt, dass unser Preis-Leistungsverhältnis für sie passt? Was war das wirkungsvolle „Argument”?
• Wieviele haben neu gekauft?
• Wieviele verspüren nach einem Kauf/Abschluss bereits ein Folgebedürfnis? Ist es ein neues Bedürfnis oder ein Upsell?
• …

Doch - Ach! - die am Markt befindlichen Customer- Journey-Produkte sagen einem nur, welche verschiedenen Werbemittel(-gruppen) vor einem Kauf in welcher Reihenfolge geklickt wurden. Wenn man “Pech” hat, werden auch noch die Views in diese Werbemittelnutzungspfade eingebaut. Und wenn man ganz viel “Pech” hat - dann bekommt man diese Pfade nicht nur für die Käufe, sondern auch noch für jeden beliebigen Zustand dazwischen.
Doch ich greife voraus - bleiben wir zunächst dabei und verwenden statt dem hochtrabenden Begriff “Customer Journey” den langweiligen Technikbegriff „Werbemittelnutzungspfad”.

Wie funktioniert die Messung des Werbemittelnutzungspfad?

Customer-Journey-Tools messen die Views und Klicks auf Kampagnen in Werbenetzwerken und erlauben somit Analysen über die sogenannten Touchpoints der potentiellen Kunden auf Werbemittel. So können auch die Kampagnen herausgefunden werden, die nicht direkt zur Konversion geführt haben, jedoch an dem Konversionsprozess beteiligt waren.

Die einzige Voraussetzung ist, dass der Nutzer immer mit demselben Endgerät im Netz unterwegs ist und selten seine Cookies löscht. Die Cookie-Lösch-Quote liegt bei ~20%. Aber wer von Ihnen nimmt den Bürorechner mit nach Hause oder verwendet ihn gar zum mobilen Surfen?

Die Ziele der „Customer Journey”-Analysen aus Analystensicht:

• Die Abbildung des Online-Werbemittelnutzungspfades (der Verlauf sowie Anzahl und Art der Touchpoints auf Werbemittel und -Kanäle)
• Eine gewichtete Erfolgs- und Kostenverteilung der an der Customer Journey beteiligten Maßnahmen aufzuzeigen
• Ein besseres Verständnis für die Werbemittelnutzung zu erlangen

Die herkömmliche Erfolgsanalyse betrachtet i. d. R. die reinen First- oder Last-Cookie-Wins-Verteilungen. Diese Sicht ist bei vielen Vermarktern nach wie vor die einzige Sicht für die Abrechnung, sie entspricht aber nicht den Anwenderanforderungen:

1. Alle Werbekosten lückenlos einzubeziehen
2. Eine gewichtete Zuweisung von Erfolg und Kosten auf Kanäle/Partner bzw. Werbemittel

Insofern treffen diese Tools durchaus auf ein prinzipielles Bedürfnis.

Anforderungen an Customer Journey Tools

Für den Analysten stellt sich nun die Frage nach der Gewichtung: Ist jeder Touchpoint gleichwertig, oder sind die Letzten bzw. Ersten stärker zu bewerten?

Die Gewichtung pro Touchpoint kann abhängig gemacht werden von der Anzahl und von der Art des Touchpoints. So sind zumeist Views deutlich geringer zu gewichten als Klicks, da Klicks eine aktive Aktion des Kunden darstellen. Der letzte Touchpoint, der letztendlich zur Konversion führt, bekommt i.d.R. die stärkste Gewichtung, oft wird aber auch der Erste als besonders wichtig angesehen. Eine denkbare Gewichtung wäre also 30% des Ertrags gelten als Erfolg für den Erstkontakt, 40% für den letzten und 30% für alle Kontakte. Wie immer in der Kostenrechnung ist aber auch hier die Zuordnung natürlich willkürlich. Ich empfehle daher, sie innerhalb eines Unternehmens und Jahres wenigstens konstant zu halten.

Stärken Customer Journey

• Komplette Sichten der Touchpoints von einem Device und der Interdependenzen auf Online Marketing-Maßnahmen
• Relativ einfache Vertaggung auf der Website - alle Landing Pages plus Konversionspunkte.
• Post View Conversion (nur Display Ads!) wird meist mit abgebildet.
• Verursachungsgerechte Kostenermittlung der Konversion. Die gewichteten Maßnahmen oder Werbekanäle können mit Ihren Kosten der Konversion gegenübergestellt werden. Voraussetzung: Die Kosten (Fix- und variable Kosten) für die Maßnahme liegen vor und lassen sich eindeutig zuordnen.

Schwächen Customer Journey

• Customer-Journey-Tools bilden den Werbemittelnutzungspfad pro Device ab. Nutzt ein- und derselbe Kunde mehrere Endgeräte, so wird er pro Endgerät einen Werbemittelnutzungspfad hinterlassen - sofern Cookies das einzige Identifikationsmittel sind. Was sich bei einer „Last Cookie Wins” -Betrachtung naturgemäß weniger stark auswirkt als bei Analysen von Wechselwirkungen.
• Importe von Stornos, Retouren etc. sind eine Domäne der klassischen Web Analytics Tools
• Analysen sind nicht möglich 1

Summary

Die derzeitigen Customer-Journey-Tools bieten aus unserer Sicht noch keine kompletten Analysemöglichkeiten auf den Erfolg der Kampagnen. Sie bilden den Werbemittelnutzungspfad ab und liefern somit wertvolle Antworten auf die Frage:

• Welche Kanäle, Werbepartner und Werbemittel werden bevorzugt genutzt und welchen Beitrag zur Konversion liefern sie?

Aber es bleiben auch einige Fragen unbeantwortet:

• Ich bediene immer 5 Kanäle und stelle fest, dass 3 Kanäle immer am Erfolg beteiligt sind. Kann ich dann die Schlussfolgerung treffen, mich ausschließlich auf diese 3 Kanäle zu fokussieren?
• Wie hoch waren die Kosten der Maßnahmen im Bezug zur Konversion?

Fußnoten

Fußnote 1:

Eine Analyse ist aus folgenden Gründen nicht möglich:

1. Datengrab Werbemittelnutzungspfad

Baut man den Werbemittelnutzungspfad auf Basis der einzelnen Trackingcodes auf, indem man sich nicht nur die verwendete Kampagne oder den Kanal sondern tatsächlich das einzelne Werbemittel merkt, so müssen bereits kleine Marketingabteilungen mit nur 20.000 unterschiedlichen Marketing-Links mit rund 20.000³ = 800.000.000.000 verschiedenen Pfaden mit maximal 3 Kontakten rechnen. Bei nur 80.000.000 Einwohnern ist also jeder Pfad der Länge „3″, der von 2 Nutzern verwendet wurde, ein „interessanter” Ausreißer!

Erfasst man aber nur den Kanal oder die Kampagne, so stellt man leider fest,

• nur für 15% der Nutzer sind zwei unterschiedliche Kanal-Kontakte nachweisbar.
  [Die Direkteingabe inkl. Der Branded-Search sehe ich hier ausdrücklich nicht als Kanal.]
  (Liebe Hersteller, ich erwarte ungeduldig Ihren untermauerten Widerspruch!)
  
• die Resultate sind etwas grob. Wer möchte schon auf das gesamte SEM verzichten, weil er die ineffizienten Keyword-Groups nicht erkennt?

2. Kosten-Nutzen-Betrachtungen

Eine Kosten-Nutzen-Betrachtung einer Kampagne ist nur möglich, wenn die gewichteten Erfolge/Erträge einer Kampagne ihren Kosten gegenübergestellt werden. Die Kosten sind aber auf Ebene der Kampagne zumindest für den wichtigen Kanal SEM sehr heterogen. Für alle Kampagnen mit homogener Kostenstruktur bekomme ich neben den Views², Klicks, Umsätzen, Deckungsbeiträgen und „CPO” dann auch „Gewichtete Umsätze” und „Gewichtete CPO”.

3. 7>3 ist keine Analyse

Ein „Customer Journey Tool” mag mich davon abhalten, eine Kampagne abzuschalten, die „viele Vorlagen zu Käufen” geleistet hat. Aber die unter Punkt 2 der Fußnote genannten Kennzahlen werden mir niemals sagen, warum. Es gibt auch keine weiteren Drilldown-Möglichkeiten. Und ich werde auch bis auf weiteres nicht in der Lage sein, nur für Nutzer, die ein bestimmtes Banner gesehen haben, eine bestimmte Keyword-Anzeige zu schalten.

Fußnote 2:

Die Views gibt es natürlich nur für Banner. Für Mails, SEO und SEM sind die Views nicht mess- bzw. verknüpfbar. Wieso soll ich aber die Brandwirkung eines Banners höher bewerten als die einer Keyword-Anzeige? Ist sie wertvoller, nur weil ich sie besser messen kann?

contentmetrics - WAA zertifizierte Web Analysten

Im Rahmen der betrieblichen Weiterbildung haben sich Axel Porst und Heiko Vosberg, beides langjährige Consultants der contentmetrics, auf die Prüfung zum WAA Certified Web Analyst vorbereitet und sie auf Anhieb erfolgreich abgeschlossen.

Die Web Analytics Association (WAA) ist eine weltweite Organisation von Web Analysten, mit Hauptsitz in den USA. Eine der Zielsetzungen, die sich die WAA gesetzt hat, ist die Tool unabhängige Aus- und Weiterbildung von Web Analysten. Hierfür hat sie ein weltweit einheitliches Zertifizierungsprogramm entwickelt. Die Zertifizierung muss regelmäßig wiederholt werden und soll somit einen hohen Standard der Zertifikatsinhaber sicherstellen.

Wer sich zertifizieren lassen möchte, sollte bereits ein paar Jahre Berufserfahrung mitbringen. Der Test bezieht sich weniger auf technische Aspekte der Web Analytics, als vielmehr auf analytische Kenntnisse in verschiedenen Branchen. Gute Englische Sprachkenntnisse sind für die Multiple-Choice-Fragen ebenfalls notwendig. In Kürze werden die beiden Consultants in das weltweite Verzeichnis der aktuell ca. 70 zertifizierten Web Analysten nach WAA aufgenommen.

Heiko Vosberg und Axel Porst bestätigen: “Ohne unsere Erfahrung aus der Praxis, hätten wir den Test nicht auf Anhieb bestanden”.

KPI – Key Performance Indicator

oder Kein Plan und kein Interesse?

Auf imedia connection bin ich auf einen interessanten Artikel von Brandt Dainow gestoßen, der die Ergebnisse einer jährlichen Umfrage zur Web Analytics in UK zusammenfasst. Ein Aspekt mit dem sich die Umfrage beschäftigt war die Identifikation von KPIs.

Der Begriff Key Performance Indicator (KPI) wird auch bei uns nahezu inflationär benutzt. Jede Kennzahl wird zur KPI erhoben. Ein Definition des Begriffs KPI kann man im Glossar der contentmetrics nachlesen: KPI.

Kennzahlen sind wichtig und die Verdichtung einzelner Kennzahlen zu KPIs helfen in der Analyse einen schnelleren Überblick für unternehmensrelevante Veränderungen bereit zu stellen. Nebenbei erhöhen relvante KPIs auch deutlich den Aufmerksamkeitsfaktor in der Geschäftsführung.

Wie kommen wir zu KPIs?

1. Wir wählen ein Tool aus und prüfen, welche Kennzahlen die Standard-Implementierung liefert. Daraus generieren wir einen Satz an KPIs oder
2. Wir definieren die wichtigsten Unternehmensziele für das Online-Segment und bilden diese messbar ab. Erst dann wählen wir ein geeignetes Tool zur Erhebung dieser KPIs.

Nach knapp 10 Jahren Web Analytics verfahren immer noch viele Unternehmen nach Methode 1.

Eine wichtige Erkenntnis der Web Analytics: Die Web-Analytics-Software ist nur ein Werkzeug und keine Lösung. Das Reporting ist nicht oberstes Ziel der Web Analytics, denn die Analyse ist die Basis für Test-Cases und Conversion-Optimierung, um Websites oder Kampagnen  hinsichtlich der Zielsetzung zu optimieren.

In der Praxis lernen wir, dass Unternehmen die es verstanden haben relevante KPI-Sets aufzubauen und aktiv mit den Daten zu arbeiten mehr für den Aufbau und Ausbau der Web-Analytics-Abteilungen investieren, während andere Unternehmen sich vermeidlich einfachere Web-Analytics-Tools suchen und das Thema stark vernachlässigen.

Welche KPIs sind die Richtigen und wie viele braucht man?

Einerseits hängt dies von Ihrem Geschäftsmodell, der Zielsetzung und anderseits von der Maßnahme ab - typische Antwort eines Consultants, oder?

Die Richtigen KPIs sind diejenigen, die Ihnen den Erfolg ihrer Maßnahmen abbilden und einen Mehrwert an Information liefern um das Optimierungspotenzial zu erkennen. Für jede Branche gibt es Empfehlungen für Standard-KPIs - seitens der Hersteller und auch Consultants. Die kann man nutzen, um einen ersten Satz an Kennzahlen zu haben. Hat man einige Erfahrung mit den KPIs gesammelt, gilt es nicht verwertbare zu entsorgen und neue zu entwickeln, immer mit den Gedanken im Hinterkopf  - was bringt mir diese Information und wie teuer ist es, diese Kennzahl zu erhalten.

In vielen Unternehmen ist die Entwicklung der Kennzahlen ein inflationärer Prozess. Es entstehen immer neue KPIs, leider traut sich niemand die Alten zu entsorgen und den Nutzwert der Neuen zu hinterfragen.

… und wie sieht es in Ihrem Unternehmen aus?

Liefert der SiteCatalyst Marketing-Channel-Report die “richtigen” Zahlen?

Adobe SiteCatalyst bietet mit seinem Marketing-Channel_Report (MCR), die Möglichkeit, zu jedem Marketing-Kanal ohne zusätzliche Implementierung die Zielerreichungen (Käufe, Umsätze, Logins,…) nach “First Cookie Wins” (FCW) und “Last Cookie Wins” (LCW) gleichzeitig zu betrachten. Hierbei wird die Direkteingabe oder der Besuch über SEO-Maßnahmen als Kanal betrachtet und der Besucher wie üblich mit einem Cookie (30 Tage) versehen.

Das klingt geil, oder?

• Im MCR wird standardmäßig immer jede Session einem Kanal zugewiesen

Auch das klingt geil, oder?

Zu den Marketingkanälen zählt Adobe SiteCatalyst allerdings auch die Direkteingabe oder die SEO-Maßnahme und hier liegt das Problem.

Ein Beispiel:

1. Kontakt:Kampagne A
2. Kontakt Kampagne B
3. Kontakt: Direkteingabe und 10€ Umsatz

a) Sicht im MCR

Ergebnis: Keine Konversion für B

- siehe auch Fußnote -

b) Sicht im Kampagnenreporting auf Basis s.campaign

Im Kampagnenreporting auf Basis der s.campaign und Last-Cookie-Wins haben wir folgendes Bild:

oder auf Basis einer zusätzlichen eVar (=s.campaign) und First-Cookie-Wins:

Nun haben wir zwei Reports, ist aber wenigstens richtig.

Sollte man besser den Marketing-Channel-Report also lieber nicht nutzen, da er wirtschaftlich unsinnige Werte ausgibt?

Statements:

1. Wirtschaftliches Online-Marketing führt die besten Kunden immer in den Kanal “Direkteingabe”
2. Im Affiliate Marketing würde immer ein Vergütung von Kampagne B erfolgen, aufgrund des 30-Tage-Cookies.
3. Wer eine Direkteingabe für einen Marketingkanal hält, hat den 30-Tage-Cookie nicht verstanden.

Ist das MCR-Reporting also unsinnig und nicht verwertbar?

Nein, wer beides will - den Marketing Channels Report und “richtige” Zahlen, sollte folgendes an seiner Implementierung ändern:

Wenn ein Trackingcode übergeben wird, reicht es nicht aus, nur die s.campaign zu füllen. Sondern es muss auch ein Cookie mit zwei Werten gesetzt werden:

• Trackingcode des soeben geklickten Werbemittels und aktuelles Datum/Uhrzeit.

Bei jedem folgenden Visit muss, wenn ein “kostenfreier Kanal” genutzt wurde und daher kein neuer Trackingcode vorliegt, der Trackingcode aus dem Cookie ausgelesen und wieder an s.campaign übergeben werden. Dies muss solange erfolgen, bis das Datum in dem Cookie mehr als 30 Tage zurück liegt.  Dann respektiert das Regelwerk des MCR die Logik “eine Traffic-Quelle ohne Trackingcode überschreibt niemals einen teuren Kampagnen-Klick”. Nur leider verdirbt das die Metrik der Click-Troughs. Dafür setzen wir bei jedem “echten” Kampagnen-Klick einen eigenen Event und arbeiten stattdessen mit diesem. Diese erweiterte Kampagnenlogik fügen wir pflegeleicht in die Plugin-Sektion des JavaScripts ein.

Die einzige Fehlerquelle dieser Lösung steckt in der Identifikation des “neuen Visits”. Das fragen wir mithilfe eines Session-Cookies ab - denn wenn der Nutzer keine Cookies akzeptiert und wir ihn daher zu häufig “als neuen Visit” erkennen würden, haben wir auch keinen Cookie, dessen Kampagnenwert wir auslesen könnten.

Fußnote: Adobe hat dieses Problem offenbar beschäftigt und mit dem letzten Release die CRM-Kanäle besser konfigurierbar gemacht. Jetzt kann für jeden Kanal angegeben werden, ob dieser Kanal in der Last-Bewertung ältere Kanäle überschreiben darf (”Override Last-Touch Channel” bzw “Last Touch-Kanal außer Kraft setzen”). Es ist uns aber aus der Praxis noch kein Fall bekannt, bei dem es gelungen ist, die Abrechnungspraxis im Marketing-Channel-Report stimmig abzubilden.