Unter Webanalyse versteht man die Auswertung des Verhaltens der Besucher/innen einer Website. Dazu gehört das Nachverfolgen, Prüfen und Aufbereiten von Daten, um Webaktivitäten zu messen, einschließlich der Nutzung einer Website und ihrer Bestandteile wie Seiten, Bilder und Videos.
Zu den Daten, die durch Webanalyse erfasst werden, gehören Verkehrsquellen, verweisende Websites, Seitenaufrufe, zurückgelegte Wege und Konversionsraten. Die gesammelten Informationen sind häufig Teil der Customer Relationship Management-Analyse (CRM-Analyse), um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und zu optimieren.
Ziel & Definition einer Produktbezogenen Webanalyse
Die Webanalyse hilft einem Unternehmen dabei, Kunden zu halten, mehr Besucher zu gewinnen und den Umsatz pro Kunde zu steigern.
Analytik kann auf folgende Weise unterstützen:
- Bestimme die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Kunde ein Produkt erneut kauft, nachdem er es bereits in der Vergangenheit erworben hat
- Personalisiere die Website für Kunden, die sie mehrfach besuchen
- Beobachte, wie viel Geld einzelne Kunden oder bestimmte Kundengruppen ausgeben
- Beobachte die geografischen Regionen, aus denen die meisten und die wenigsten Kunden die Website besuchen und bestimmte Produkte kaufen
- Treffe Vorhersagen darüber, welche Produkte Kunden in Zukunft am ehesten und am wenigsten kaufen werden
Das Ziel der Webanalyse ist es, als geschäftlicher Maßstab zu dienen, um bestimmte Produkte bei den Kunden zu bewerben, die sie am ehesten kaufen würden, und um herauszufinden, welche Produkte ein bestimmter Kunde am wahrscheinlichsten in einem Webshop kauft. Dies kann dazu beitragen, das Verhältnis von Einnahmen zu Marketingkosten zu verbessern.
Zusätzlich zu diesen Funktionen kann Web Analytics das Klick- und Drilldown-Verhalten von Kunden innerhalb einer Website nachverfolgen, die Seiten ermitteln, von denen Besucher am häufigsten kommen, und mit Browsern kommunizieren, um das Online-Verhalten zu beobachten und auszuwerten. Die Ergebnisse der Webanalyse werden in Form von Tabellen, Diagrammen und Schaubildern dargestellt.
Prozess der Webanalyse
Der Webanalyseprozess umfasst im Wesentlichen die folgenden Schritte:
- Ziele setzen. Der erste Schritt im Webanalyseprozess besteht darin, dass Unternehmen ihre Ziele und die gewünschten Endergebnisse definieren. Zu diesen Zielen können Umsatzsteigerung, höhere Kundenzufriedenheit und mehr Markenbekanntheit gehören. Die Unternehmensziele können sowohl quantitativ als auch qualitativ ausgerichtet sein.
- Sammeln von Daten. Der zweite Schritt der Webanalyse ist das Erfassen und Speichern von Daten. Unternehmen können Daten direkt von einer Website oder über ein Webanalysetool wie Google Analytics sammeln. Die Daten stammen hauptsächlich aus Hypertext Transfer Protocol-Anfragen, einschließlich Informationen auf der Netzwerk- und Anwendungsebene und können mit externen Daten kombiniert werden, um die Webnutzung besser zu verstehen. Die Internetprotokolladresse eines Nutzers wird zum Beispiel mit vielen Faktoren in Verbindung gebracht, darunter der geografische Standort und die Klickrate.
- Daten verarbeiten. Die nächste Stufe im Webanalyse-Trichter besteht darin, dass Unternehmen die gesammelten Daten in verwertbare Informationen umwandeln.
- Identifizierung von Key Performance Indicators (KPIs). In der Webanalyse ist ein KPI eine messbare Kennzahl zur Überwachung und Analyse des Nutzerverhaltens auf einer Website. Beispiele dafür sind Absprungraten, einzelne Nutzer, Nutzersitzungen und Suchanfragen auf der Website.
- Eine Strategie entwickeln. In dieser Phase geht es darum, gewonnene Erkenntnisse zu nutzen, um Strategien zu formulieren, die mit den Zielen einer Organisation übereinstimmen. Zum Beispiel können Suchanfragen, die vor Ort durchgeführt werden, einer Organisation helfen, eine Inhaltsstrategie zu entwickeln, die darauf basiert, wonach Nutzer/innen auf ihrer Website suchen.
- Experimentieren und Testen. Unternehmen sollten mit verschiedenen Strategien experimentieren, um die Variante zu finden, die die besten Ergebnisse erzielt. A/B-Tests sind zum Beispiel eine einfache Methode, um herauszufinden, wie ein Publikum auf unterschiedliche Inhalte reagiert. Dabei werden zwei oder mehr Versionen von Inhalten erstellt und dann verschiedenen Zielgruppen gezeigt, um festzustellen, welche Version des Inhalts besser abschneidet.
Was sind die zwei Hauptkategorien der Webanalyse?
Die beiden grundlegenden Kategorien der Webanalyse sind die Off-Site-Webanalyse und die On-Site-Webanalyse.
Offsite-Webanalyse
Der Begriff Off-Site-Webanalyse bezieht sich auf die Beobachtung der Besucheraktivitäten außerhalb der Website eines Unternehmens, um das potenzielle Publikum zu erfassen. Die Off-Site-Webanalyse bietet eine branchenweite Betrachtung, die Aufschluss darüber gibt, wie ein Unternehmen im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet. Es handelt sich dabei um eine Analyse, die sich auf Daten konzentriert, die im gesamten Internet gesammelt werden, zum Beispiel in sozialen Medien, Suchmaschinen und Foren.
On-Site-Web-Analyse
Die On-Site-Webanalyse bezieht sich auf einen enger gefassten Bereich, in dem die Aktivitäten der Besucher/innen einer bestimmten Website ausgewertet werden, um zu sehen, wie die Website performt. Die gesammelten Daten sind in der Regel relevanter für den Betreiber einer Website und können Details über das Engagement auf der Website enthalten, zum Beispiel welche Inhalte am beliebtesten sind. Zwei technologische Ansätze für die Webanalyse vor Ort sind die Logfile-Analyse und das Page Tagging.
Bei der Logfile-Analyse, auch bekannt als Log-Management, werden Daten aus Logfiles ausgewertet, um die Leistung einer Website zu überwachen, Fehler zu identifizieren und Berichte zu erstellen. Logdateien enthalten Aufzeichnungen über nahezu jede Aktion auf einem Netzwerkserver, zum Beispiel einem Webserver, E-Mail-Server, Datenbankserver oder Dateiserver.
Beim Page Tagging werden mit Hilfe eines Tag Management Systems Codeschnipsel in den HyperText Markup Language Code einer Website eingefügt, um Website-Besucher und ihre Interaktionen auf der Website zu verfolgen. Diese Codeschnipsel werden Tags genannt. Wenn Unternehmen diese Tags zu einer Website hinzufügen, können sie genutzt werden, um eine Reihe von Kennzahlen zu erfassen, zum Beispiel die Anzahl der aufgerufenen Seiten, die Anzahl der einzelnen Besucher und die Anzahl der angesehenen Produkte.
Web-Analyse-Tools
Webanalysetools liefern wichtige Kennzahlen über eine Website, zum Beispiel woher die Besucher kommen, wie lange sie bleiben, wie sie die Website gefunden haben und welche Online-Aktivitäten sie auf der Website ausführen. Neben der Webanalyse werden diese Tools häufig auch für Produktanalyse, Social-Media-Analyse und Marketinganalyse eingesetzt.
Einige Beispiele für Webanalysetools sind die folgenden:
- Google Analytics. Google Analytics ist eine Webanalyseplattform, die den Websiteverkehr, das Verhalten und Konversionen überwacht. Die Plattform verfolgt Seitenaufrufe, Einzelbesucher, Absprungraten, Uniform Resource Locators, durchschnittliche Verweildauer, Seitenabbrüche, neue und wiederkehrende Besucher und demografische Daten.
- Optimizely. Optimizely ist eine Plattform für Kundenerlebnisse und A/B-Tests, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Online-Erlebnisse und Marketingmaßnahmen zu testen und zu optimieren, einschließlich der Optimierung der Konversionsrate.
- Kissmetrics. Kissmetrics ist eine Kundenanalyseplattform, die Website-Daten sammelt und sie in einem gut lesbaren Format darstellt. Die Plattform dient auch als Customer-Intelligence-Tool, denn sie ermöglicht es Unternehmen, tiefer in das Kundenverhalten einzutauchen und diese Informationen zu nutzen, um ihre Website und Marketingkampagnen zu verbessern.
- Crazy Egg. Crazy Egg ist ein Tool, das aufzeichnet, wohin Kunden auf einer Seite klicken. Diese Informationen können Unternehmen helfen zu verstehen, wie Besucher mit Inhalten interagieren und warum sie die Seite verlassen. Das Tool verfolgt Besucher, Heatmaps und Aufzeichnungen von Benutzersitzungen.
