Unter Webanalyse versteht man die Analyse des Verhaltens der Besucher/innen einer Website. Dazu gehört das Verfolgen, Überprüfen und Berichten von Daten, um die Webaktivitäten zu messen, einschließlich der Nutzung einer Website und ihrer Komponenten, wie Webseiten, Bilder und Videos.
Zu den Daten, die durch Webanalyse gesammelt werden, gehören Verkehrsquellen, verweisende Websites, Seitenaufrufe, zurückgelegte Wege und Konversionsraten. Die gesammelten Daten sind oft Teil der Customer Relationship Management-Analyse (CRM-Analyse), um bessere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen und zu optimieren.
Ziel & Definition einer Produktbezogenen Webanalyse
Die Webanalyse ermöglicht es einem Unternehmen, Kunden zu binden, mehr Besucher anzuziehen und das Umsatzvolumen jedes Kunden zu erhöhen.
Analytik kann auf folgende Weise helfen:
- Bestimme die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Kunde ein Produkt erneut kauft, nachdem er es in der Vergangenheit gekauft hat
- Personalisiere die Website für Kunden, die sie wiederholt besuchen
- Beobachte, wie viel Geld einzelne Kunden oder bestimmte Gruppen von Kunden ausgeben
- Beobachte die geografischen Regionen, aus denen die meisten und die wenigsten Kunden die Website besuchen und bestimmte Produkte kaufen
- Voraussagen darüber treffen, welche Produkte die Kunden in Zukunft am ehesten und am wenigsten kaufen werden
Das Ziel der Webanalyse ist es, als Geschäftsmaßstab zu dienen, um bestimmte Produkte bei den Kunden zu bewerben, die sie am ehesten kaufen würden, und um festzustellen, welche Produkte ein bestimmter Kunde am ehesten in einem Webshop kauft. Dies kann dazu beitragen, das Verhältnis von Einnahmen und Marketingkosten zu verbessern.
Zusätzlich zu diesen Funktionen kann Web Analytics das Klick- und Drilldown-Verhalten von Kunden innerhalb einer Website verfolgen, die Seiten ermitteln, von denen Kunden am häufigsten kommen, und mit Browsern kommunizieren, um das Online-Verhalten zu verfolgen und zu analysieren. Die Ergebnisse der Webanalyse werden in Form von Tabellen, Diagrammen und Schaubildern dargestellt.
Prozess der Webanalyse
Der Webanalyseprozess umfasst die folgenden Schritte:
- Ziele setzen. Der erste Schritt im Webanalyseprozess besteht darin, dass Unternehmen ihre Ziele und die angestrebten Endergebnisse festlegen. Zu diesen Zielen können Umsatzsteigerung, Kundenzufriedenheit und Markenbekanntheit gehören. Die Unternehmensziele können sowohl quantitativ als auch qualitativ sein.
- Sammeln von Daten. Der zweite Schritt der Webanalyse ist das Sammeln und Speichern von Daten. Unternehmen können Daten direkt von einer Website oder einem Webanalysetool wie Google Analytics sammeln. Die Daten stammen hauptsächlich aus Hypertext Transfer Protocol-Anfragen, einschließlich Daten auf der Netzwerk- und Anwendungsebene und können mit externen Daten kombiniert werden, um die Webnutzung zu interpretieren. 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 des Webanalyse-Trichters besteht darin, dass Unternehmen die gesammelten Daten zu verwertbaren Informationen verarbeiten.
- Identifizierung von Key Performance Indicators (KPIs). In der Webanalyse ist ein KPI eine quantifizierbare Maßnahme 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, 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 die Nutzer/innen auf ihrer Website suchen.
- Experimentieren und Testen. Unternehmen müssen mit verschiedenen Strategien experimentieren, um diejenige zu finden, die die besten Ergebnisse bringt. A/B-Tests sind zum Beispiel eine einfache Strategie, um herauszufinden, wie ein Publikum auf verschiedene Inhalte reagiert. Dabei werden zwei oder mehr Versionen von Inhalten erstellt und dann verschiedenen Zielgruppen gezeigt, um herauszufinden, welche Version des Inhalts besser abschneidet.
Was sind die zwei Hauptkategorien der Webanalyse?
Die beiden Hauptkategorien 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 messen. Die Off-Site-Webanalyse bietet eine branchenweite Analyse, 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, z.B. in sozialen Medien, Suchmaschinen und Foren.
On-Site-Web-Analyse
Die On-Site-Webanalyse bezieht sich auf einen engeren Bereich, in dem die Aktivitäten der Besucher/innen einer bestimmten Website analysiert werden, um zu sehen, wie die Website abschneidet. Die gesammelten Daten sind in der Regel relevanter für den Betreiber einer Website und können Details über das Engagement der Website enthalten, z. B. 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 beheben und Berichte zu erstellen. Logdateien enthalten Aufzeichnungen über praktisch jede Aktion auf einem Netzwerkserver, z.B. 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 dazu verwendet werden, eine Reihe von Kennzahlen zu erfassen, z.B. die Anzahl der aufgerufenen Seiten, die Anzahl der einzelnen Besucher und die Anzahl der angesehenen Produkte.
Web-Analyse-Tools
Webanalysetools liefern wichtige Statistiken über eine Website, z.B. woher die Besucher kommen, wie lange sie bleiben, wie sie die Website gefunden haben und welche Online-Aktivitäten sie auf der Website durchgeführt haben. Neben der Webanalyse werden diese Tools häufig für die Produktanalyse, die Social-Media-Analyse und die Marketinganalyse eingesetzt.
Einige Beispiele für Webanalysetools sind die folgenden:
- Google Analytics. Google Analytics ist eine Webanalyseplattform, die den Websiteverkehr, das Verhalten und die 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 hilft, 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 leicht lesbaren Format präsentiert. 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 dabei helfen zu verstehen, wie Besucher mit Inhalten interagieren und warum sie die Seite verlassen. Das Tool verfolgt Besucher, Heatmaps und Aufzeichnungen von Benutzersitzungen.
