Web Analytics

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Web Analytics – Damit aus Traffic Umsatz wird

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Frank Reese

Die besten Tools und Strategien

Leseprobe

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Frank Reese



Frank ReeseWeb Analytics – Damit aus Traffic Umsatz wirdDie besten Tools und StrategienGöttingen, BusinessVillage, 2008ISBN: 978-3-938358-71-9© BusinessVillage GmbH, Göttingen

BestellnummerDruckausgabe Bestellnummer PB-693ISBN-13: 978-3-938358-71-9

Bezugs- und VerlagsanschriftBusinessVillage GmbHReinhäuser Landstraße 2237083 GöttingenTelefon: +49 (0)5 51 20 99-1 00Fax: +49 (0)5 51 20 99-1 05E-Mail: [email protected]: www.businessvillage.de

Layout und SatzSabine Kempke

Coverfotowww.fotolia.de, Urheber: Dawn Hudson

CopyrightvermerkDas Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar.Das gilt insbesondere für Vervielfältigung, Übersetzung, Mikroverfilmung und die Einspei-cherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.Alle in diesem Buch enthaltenen Angaben, Ergebnisse usw. wurden von dem Autor nach bestem Wissen erstellt. Sie erfolgen ohne jegliche Verpflichtung oder Garantie des Verlages. Er übernimmt deshalb keinerlei Verantwortung und Haftung für etwa vorhandene Unrich-tigkeiten. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürfen.

Inhalt | 3

Über den Autor ............................................................................................9

Danksagung ............................................................................................... 10

Einleitung .................................................................................................. 11

Erläuterung einiger oft verwendeter Begriffe ................................................ 15

Kapitel 1: Acht Punkte zum produktivenEinsatz von Web Analytics .................21

1.1 Web Analytics liefert Unterschiede, keine Wahrheiten ............................. 221.2 Kennzahlen: Das A und O von Web Analytics ......................................... 241.3 Ohne Ziele gibt es keinen Fortschritt ................................................... 261.4 Mittelwerte lügen ............................................................................. 281.5 Ausprobieren statt Ausdiskutieren ....................................................... 301.6 Handeln statt nur Wissen................................................................... 311.7 Prozess statt Ereignis ........................................................................ 321.8 Von Mitteln und Zwecken ................................................................... 34

Kapitel 2: Kennzahlen – Gemacht, um zu handeln ......................................... 37

2.1 Kennzahlen decken alle Bereiche der Site ab......................................... 402.2 Kennzahlen sind mit klaren Verantwortlichkeiten und Handlungsoptionen2.2 verknüpft ........................................................................................ 422.3 Kennzahlen sind mit Geschäftszielen verbunden .................................... 442.4 Kennzahlen haben Vorgaben und Entwicklungsziele ............................... 462.5 Die Festlegung von Kennzahlen .......................................................... 472.6 Kennzahlen als Ampeln ..................................................................... 562.7 Kennzahlen und Entwicklungsziele ...................................................... 592.8 Kennzahlen und Website-Optimierung .................................................. 612.9 Kennzahlen für Websites nach Typ ...................................................... 61

Die ROI-Ebene ................................................................................. 62Online-Shop .................................................................................... 62Content-Sites .................................................................................. 67BtoB-Site ........................................................................................ 70

2.10 Kennzahlen für Funktionsbereiche ..................................................... 75Startseite und Landing Pages ............................................................. 75Informationsseiten aller Art ............................................................... 76Bestell- und Registrierungsprozesse .................................................... 76

4 | Inhalt

Kontaktseiten .................................................................................. 78Interne Suche .................................................................................. 78Support-Bereiche ............................................................................. 79Allgemeine Kennzahlen für Online-Kampagnen ...................................... 81SEM-Kampagnen ............................................................................... 83E-Mail- und Newsletter-Kampagnen ..................................................... 85Ad-Kampagnen ................................................................................ 86Engagement .................................................................................... 87Foren ............................................................................................. 89Blogs ............................................................................................. 90Multimedia-Inhalte ........................................................................... 91Suchseiten – ‚Search Fulfillment‘ ......................................................... 92

2.11 Web Score Card und Balanced Score Card? ........................................... 932.12 Reporting von Kennzahlen ............................................................... 94

Kennzahlen mit MS-Excel oder OpenOffice ............................................. 95Dashboards ...................................................................................... 96E-Mail-Reports .................................................................................100

Kapitel 3: Segmentierung ..........................................................................103

3.1 Segmentierung und Kennzahlen ........................................................108Ad Impressions und Herkunft ............................................................109Käufer und Nicht-Käufer ...................................................................110Besucherfrequenzen .........................................................................112Nur-Besucher versus Warenkorbleger versus Käufer ................................115Neu-Besucher versus wiederkehrende Besucher .....................................116

3.2 Segmentierung und Zielgruppen.........................................................118Inhaltliche Interessen ......................................................................119Demografische Daten .......................................................................120RFM ..............................................................................................122

3.3 Exploratives Segmentieren: Auf der Suche nach dem Muster ...................1303.4 Segmentierung praktisch: Was geht?...................................................130

Segmentierung mit Clicktracks ...........................................................131Segmentierung mit Google Analytics ..................................................132Segmentierung für Spezialisten und Standard-Nutzer .............................133Segmentierung am oberen Limit ........................................................134Segmentierung am unteren Limit .......................................................135

Inhalt | 5

Kapitel 4: Optimierung ..............................................................................137

4.1 Definition von Optimierungsprojekten ................................................1384.2 Zwei Werkzeuge zur Optimierung von Websites .....................................140

Pfadanalysen ..................................................................................140A/B-Tests .......................................................................................148

4.3 Optimierung an Beispielen ................................................................153Online-Kampagnen: Martini oder Shooter ............................................153Suchmaschinenoptimierung ...............................................................156Newsletter-Versand und E-Mail-Kampagnen ..........................................158Landing Pages (Landeseiten, Deep Links) ............................................163Startseite (Homepage) .....................................................................166Produktseiten .................................................................................168Formularseiten ................................................................................170Bestellprozess (Konversionspfad) .......................................................171Nicht-lineare Konversionspfade ..........................................................180OnSite-Search (site-interne Suchmaschinen) ........................................182PPC-Kampagnen ..............................................................................185

4.4 Weitere Hilfsmittel zur Optimierung ...................................................188Analyse von Mausbewegungen ...........................................................188Heatmaps .......................................................................................188Befragungen ...................................................................................188Usability-Tests ................................................................................190

Kapitel 5: .................................................................................................191

5.1 Die Pyramide der Traffic-Daten ..........................................................194Hits ..............................................................................................194Seitenabrufe (Page Impressions, PI, Page Views, PV) .............................195Besuche (Visits, Sessions) .................................................................195Besucher (Visitors, Unique Visitors) ...................................................196Identifizierte Besucher .....................................................................196

5.2 Zwei Wege der Traffic-Analyse ...........................................................197Server-basierte Verfahren ..................................................................198Client-basierte Verfahren ..................................................................205Die Vorteile von client- und server-basierten Verfahren im direktenVergleich .......................................................................................212

5.3 Weitere Verfahren zur Sammlung der Daten ..........................................216Netzwerkprotokollanalyse (Packet Sniffing, NPA) ..................................216

6 | Inhalt

5.4 Cookies ..........................................................................................217Wozu Cookies? ................................................................................217Technik der Cookies .........................................................................219Das Cookie-Monster .........................................................................225Alternativen zu HTML-Cookies ...........................................................228

5.5 Wie zuverlässig sind die Daten? .........................................................229Identifizierung mit dynamischen IP-Adressen ......................................229Identifizierung mit statischen IP-Adressen ..........................................230IP-Adressen, User Agents und Fingerprints ..........................................230Proxies und Caches ..........................................................................231Mangelnde Pflege von Logfile-Analyse-Applikationen ............................231Seiten-Aktualisierungen (Reloads) und Browsernavigation(Zurück-Button) ..............................................................................231Platzierung des Tracking-Codes in der Seite .........................................232Cookie-Löschung und Browsergebundenheit des Cookies ........................232Vergleich der Zuverlässigkeit der Methoden ..........................................233Einmal mehr: Pragmatischer Umgang und Nutzung von Differenzen .........234

5.6 Web Analytics, Datenschutz und das Vertrauen der Besucher .................235Das Vertrauen der Besucher ...............................................................235Gesetzliche Bestimmungen................................................................237

Kapitel 6: Einführung eines Systems ...........................................................243

6.1 Was wird gebraucht? ........................................................................246Personelle Anforderungen: Know-how und Zeit .....................................246Inhaltliche Anforderungen: Aufgabensammlung ....................................247

6.2 Tool-Bewertung und Auswahl ............................................................248Bewertung mit IOTA .........................................................................250Shortlist und persönliche Präsentationen ............................................256Proof of Concept .............................................................................256

6.3 Sieben Systeme ...............................................................................260etracker .........................................................................................260Google Analytics .............................................................................261IndexTools .....................................................................................262Nedstat .........................................................................................263Site Catalyst (Omniture) ...................................................................264Webtrekk ........................................................................................265WebTrends ......................................................................................266

6.4 Einführung und Betrieb ....................................................................267

Inhalt | 7

Kapitel 7: Ausblick ....................................................................................269

7.1 Zusammenführung der verschiedenen Datenpools und 7.1 Kommunikationskanäle .....................................................................2707.2 Web Analytics und Business Intelligence .............................................2717.3 Analyse und Reporting .....................................................................2727.4 Automatische Anwendung der Analyse-Ergebnisse ...............................273

8. Weiterführende Quellen .........................................................................275

8.1 Bücher und PDFs .............................................................................2768.2 Onlinequellen zum Thema .................................................................278

Index .......................................................................................................281

Übersicht Fallstudien

Fallstudie Pangora ................................................................................. 72Fallstudie: Webtracking bei Volkswagen − Von der anonymen Nutzungsanalyse zum personenbezogenen Tracking ............................................................125Fallstudie: Web Analytics bei Germanwings ...............................................176Fallstudie: Neukonzeption des Web Performance Management bei der Deutschen Post AG ...............................................................................213Fallstudie: Integriertes Controlling bei karstadt.de .....................................257

Verlag für die Wirtschaft

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werbung-buch-03-07.indd 1 28.03.2008 10:03:33 Uhr

Über den Autor | 9

Über den Autor

Frank Reese (geboren 1966) betreibt mit Ideal Obser-ver, Berlin, das wahrscheinlich bekannteste anbieter-unabhängige Beratungsunternehmen zum Thema Web Analytics im deutschsprachigen Raum. Er hat bereits viele große deutsche Unternehmen bei der Auswahl, Einführung und Nutzung von Web-Analytics-Systemen unterstützt und kann als einer der profiliertesten Ex-perten zum Thema in Deutschland gesehen werden. Der von Ideal Observer seit 2005 herausgegebene ‚Einkaufs-

führer Web Analytics‘ wurde bereits von mehr als hundert Unternehmen als Informationsquelle für im Markt verfügbare Systeme und Unternehmen genutzt.

Nach dem Psychologie-Studium fand der Autor 1998 in Hamburg zur Mul-timedia-Branche und arbeitete bei PopNet Kommunikation und PopNet Agentscape als Experte für Nutzerprofile, Personalisierung und Interakti-onsdesign. Seit etwa 2002 verlagerte sich die Arbeit auf die Analyse von Nutzerbewegungen in Webserver- Logfiles und statistische Zielgruppen-Ana-lysen.

Der Autor freut sich über Kommentare, Anmerkungen, Verbesserungsvor-schläge aller Art und – natürlich – über Beratungsanfragen unter:www.idealobserver.de oder [email protected].

10 | Danksagung

Danksagung

Bücher wie dieses sind Kompilationen so vieler Informationsquellen und Grundlagen: Bücher, Artikel, Websites, Nachrichten, Newsgruppen, Vorträge und vor allem sehr vieler Gespräche mit Leuten, die sich intensiv mit dem Thema beschäftigen. Jedem, der sich für Web Analytics interessiert, seien alle Arten, mit den vielen Anwendern, Anbietern, Beratern, Entwicklern, Referenten ins Gespräch zu kommen – auf Konferenzen, in Newsgruppen, bei der WAA, bei ‚Web Analytics Wednesdays‘ oder wo immer – sehr warm ans Herz gelegt. In den Gesprächen mit ihnen sind die Kenntnisse für dieses Buch gewachsen, im Austausch mit ihnen hat dieses Buch seinen Ursprung und seine Form gewonnen. Es wären viel zu viele, um sie hier alle aufzu-zählen, aber ich danke allen, mit und von denen ich in den letzten Jahren etwas über Web Analytics gelernt habe, sehr ausdrücklich.

Genannt werden sollen aber unbedingt diejenigen, die für die Produktion der in diesem Buch enthaltenen Fallbeispiele ihre tägliche Zeit am Schreib-tisch noch verlängert haben: Jan Kammerath (Fallbeispiel Germanwings), Dr. Jochen Spöhrer (Fallbeispiel Volkswagen), Bastian Siebers und Ralf Haberich (Fallbeispiel karstadt.de), Stephan Hong und Jens Maurer (Fall-beispiel Pangora), Dr. Gernot Westphalen, Ulf Schröder und Michael Roth (Fallbeispiel Deutsche Post).

Einleitung

12 | Einleitung

Wie auch immer man es nennt – Web Analytics, Web Controlling, Traffic-Analyse – die gezielte Messung des Verhaltens von Besuchern auf Websites ist für professionelle Online-Angebote jedenfalls ein Muss.

Und mit ‚professionell‘ sind nicht nur Online-Shops oder Websites gemeint, die unmittelbar Umsätze generieren. Jenseits von privaten Websites, deren Zweck in ihnen selbst liegt, hat jede Website ein Ziel, für das Geld bereit-gestellt wird, für das sie konzipiert, realisiert und gepflegt wird. Das gilt für werbetragende Angebote, für Websites öffentlicher Einrichtungen, die Informationen bereitstellen sollen, für Bibliotheksoberflächen, mit deren Hilfe der Besucher Informationen findet (oder nicht), für Unternehmens-darstellungen, die Image und Bekanntheit befördern sollen und Geschäfts-kontakte generieren können, für Support-Seiten, Suchmaschinen, Blogs, Service-Angebote und selbstverständlich auch für Online-Shops jeder Art. Es gibt keinen schnelleren, zuverlässigeren und günstigeren Weg, um Web-sites für deren Ziel oder Geschäftszweck zu optimieren. Web Analytics hilft bei der Entscheidung zwischen gleich stark erscheinenden Alternativ-Vor-schlägen, bei der Konzentration auf das, was die Nutzer tatsächlich tun, bei der Konfrontation der eigenen Ideen und Entscheidungen mit der Wirklich-keit der Besucher.

Web Analytics im Sinne der Auszählung von Website- Traffic gibt es schon eine Weile. Die ersten professionellen Lösungen wie WebTrends oder Net-tracker wurden bereits Anfang der Neunzigerjahre entwickelt, die Basis des heute gebräuchlichsten Verfahrens – das ‚Zähl- Pixel‘ – wird bereits seit 1996 genutzt. Zudem entstanden mit der ersten Internet-Euphorie in den Jahren 1998 bis 2000 viele Unternehmen, die neue Ideen, Verfahren und Ansätze zur Analyse des Traffics vorstellten.

Mit dem Zusammenbruch ab Ende 2000 fielen allerdings auch die Aufmerk-samkeit und der Wille für eine effektive Analyse des Online-Traffics gegen Null. Erst ab 2002 nahm die Bereitschaft, sich mit den Analysen zu beschäf-tigen, wieder zu. Aber mit ganz neuem Schwung.

Deutlich ist die Weiterentwicklung der Web-Analytics-Tools zu Werkzeu-gen zur Unterstützung von geschäftsrelevanten Entscheidungen. Bei Web Analytics geht es nicht um die Auszählung und den Nachweis von Seiten-

Einleitung | 13

abrufen, Sessions oder Besuchern. Im Grunde ging es nie darum. Die Erfas-sung von Abrufzahlen ist für werbetragende Online-Angebote ein wichtiger Ausweis ihrer Popularität, aber eine einfache Auszählung hat nichts mit Analyse zu tun.

Traffic-Analysen können dann effektiv eingesetzt werden, wenn der An-wender eine klare Frage formuliert und Konsequenzen aus der Antwort zie-hen will. Wer nicht fragt, bekommt keine Antwort. Wer nicht entsprechend handelt, hat irgendwann keine Lust mehr zum Fragen. Typische Fragen wären: Wie kann ich die Absprungrate auf einer Landing Page oder einer Startseite verringern? Welche Kampagne oder Partnerseite generiert den wertvollsten Traffic? Wie kann ich die Abbruchrate des Bestellpozesses ver-ringern? Woher kommen die wertvollsten Besucher? Wie kann ich die An-zahl der Geschäftskontakte über die Site erhöhen?

Die Lösungen haben sich entsprechend dieser Zielstellung weiterentwickelt: Kennzahlen ersetzen die blanken Summen; Overlays, grafische Konversi-onspfade und Dashboards ersetzen unübersichtliche Tabellen und Listen; Kampagnenauswertungen, ROI-Berechnungen und Cost-per-Order verdrän-gen Konversionsraten, PI/Visit oder Dauer/Visit.

Damit sind die Tools im Herzen des Online-Marketings und -Vertriebs ange-kommen. Jetzt kommt es darauf an, sie zu nutzen.

Dieses Buch ist für Leute geschrieben, die genau dies tun wollen: Web Ana-lytics effektiv zur Überprüfung und Fundierung von Entscheidungen ein-setzen und die Produktivität von Kampagnen und Websites entsprechend der formulierten Ziele kontinuierlich erhöhen.

Dazu braucht es Kompetenz und Bereitschaft auf verschiedenen Ebenen. Die einzelnen Kapitel kann man diesen Ebenen ein wenig zurechnen, aller-dings gibt es viele Überschneidungen.

Auf der strategischen Ebene braucht es ein Verständnis für das Potenzial gut angelegter Kennzahlen, Ziele und Entwicklungsmöglichkeiten. Wenn auf dieser Ebene die Möglichkeiten einer analyse-gestützten Steuerung und Optimierung der Online-Kanäle gesehen werden, kann ein Prozess einset-

14 | Einleitung

zen, an dessen Ende ein Web-Analytics-Tool nicht nur angeschafft und ab-geschrieben wird, sondern effektiv zur Steigerung des Website-ROI beiträgt. Informationen in dieser Richtung finden sich vor allem in den Kapiteln ‚8 Punkte‘ und ‚Kennzahlen‘.

Der praktische Umgang mit Web Analytics kommt vor allem in den Kapiteln zu ‚Kennzahlen‘, ‚Segmentierung‘ und ‚Optimierung‘ zum Tragen. Hier wurde versucht, viele praktische Beispiele und Anregungen für den täglichen oder routinierten Umgang mit Web Analytics zu geben.

Letztlich braucht es immer eine technische Grundlage für Web Analytics. Im entsprechenden Kapitel finden sich grundlegende Beschreibungen zu den verschiedenen Verfahren und Komponenten. Ebenso wird die beschränkte, aber gewöhnlich ausreichende Zuverlässigkeit der Daten diskutiert. Auch eine Beschreibung der datenschutzrechtlichen Anforderungen findet hier ihren Platz.

Im letzten Kapitel werden mögliche Schritte zur Einführung eines Systems beschrieben. Es sei noch einmal wiederholt: Die Einführung eines Systems beginnt nicht mit der Auswahl der Werkzeuge, sondern mit der Konkreti-sierung von Fragen, bei deren Beantwortung das Tool dann helfen soll. In diesem Abschnitt werden die einzelnen Phasen erläutert, ein Bewertungs-leitfaden beschrieben und schließlich sieben Lösungen kurz vorgestellt.

Froh bin ich, neben den oft doch recht theoretischen Beschreibungen eine Handvoll Praktiker gefunden zu haben, die mit Fallbeispielen aus ihren Unternehmen die Praxis ein wenig anschaulicher machen.

Und jetzt geht’s los.

Erläuterung einiger oft verwendeter Begriffe

16 | Erläuterung einiger oft verwendeter Begriffe

Die folgenden Erklärungen der Begriffe sollen hier weniger die Funktion eines klassischen Glossars erfüllen, als vielmehr dem Leser dabei helfen, das Vokabular dieses Buches zu verstehen. Die Sprache des E-Commerce und des Internet insgesamt ist sehr dynamisch, schillernd, oft unscharf und wechselnden Moden unterworfen. Das kann man gut finden oder nicht, aber mit diesem Buch wird sich das auch nicht ändern. Im Folgenden also eine Erklärung der Begriffe, wie sie in diesem Buch benutzt werden, ohne Anspruch auf Allgemeingültigkeit oder das letzte Wort. In Klammern finden sich synonym genutzte Worte.

Web Analytics (Web Controlling, Traffic-Analyse, Clickstream-Analyse, Bewegungs-Analysen)Mit Web Analytics wird die Gesamtheit des Prozesses von der Erhebung der Daten bis zur Erarbeitung von Optimierungsempfehlungen oder Zielgruppen-analysen mit Hilfe dieser Daten bezeichnet. ‚Logfile-Analysen‘ wird häufig synonym verstanden, verhält sich aber zu Web Analytics wie die Astrologie zur Zukunftsprognose: Ein Weg unter mehreren und nicht immer der si-cherste. In Deutschland wird zudem oft von ‚Web Controlling‘ gesprochen. Worin auch immer der genaue Nutzen dieser deutschen Wort-Neuschöpfung liegt: Im Sinne einer Anknüpfung an internationale Zusammenhänge wird hier vorwiegend von Web Analytics oder Traffic-Analysen gesprochen.

Website (Online-Angebot, Site)Unter einer Website wird eine unbestimmte Gesamtheit einer Anzahl ein-zelner Webpages hinter einer URL verstanden. So verbergen sich hinter der Website www.idealobserver.de vielleicht 100 einzelne Webpages, hinter www.spiegel.de sicher einige 1000.

Seite (Webpage)Dummerweise hat sich im Deutschen kein Äquivalent zum englischen ‚page‘ etabliert. Mit ‚Seite‘ wird hier, wie auch sonst üblich, manchmal die einzel-ne Webpage, manchmal aber auch eine Website gemeint. Der geneigte Leser wird keine Schwierigkeiten haben, aus dem Kontext die eine oder andere Bedeutung zu erschließen.

Erläuterung einiger oft verwendeter Begriffe | 17

Seitenabruf ( PI, Page Impression, PV Page View)Mit all diesen Begriffen ist immer der Abruf einer einzelnen Seite, einer Webpage, gemeint.

Session (Visit, Besuch)Alle drei Begriffe bezeichnen den zusammenhängenden Abruf mehrerer Webpages innerhalb einer bestimmten Zeitspanne. Die Bestimmung folgt einer Konvention und ist nicht technisch determiniert. Da es hier weniger um Technik als um Website-Optimierung geht, ist immer der Besuch einer Website durch einen Menschen gemeint. Eine Session kann einen oder meh-rere Seitenabrufe beinhalten.

Besucher (Visitor, Unique Visitor, Nutzer)Der Besucher ist die Gestalt des Menschen im Bereich Web Analytics. Leider kann er technisch kaum zuverlässig erfasst werden, sodass vor allem Coo-kies zur Erkennung wiederkehrender Besucher notwendig sind. Ein Besucher kann einer Website einen oder mehrere Besuche abstatten. Die Bezeichnung ‚Unique Visitor‘ hebt den Unterschied zu Suchmaschinencrawlern, Spambots und ähnlichen technischen Traffic-Erzeugern hervor. In diesem Buch geht es eigentlich nie um diese.

Traffic (Trafficvolumen)Mit ‚Traffic‘ ist in diesem Buch der ‚Verkehr‘ oder der ‚Betrieb‘ auf Websites gemeint. Je mehr Besucher eine Website hat, je mehr ‚auf ihr los ist‘, desto mehr ‚Traffic‘ hat diese Site. Traffic wird meist mit der Höhe der PIs/Zeit-raum gemessen.

Startseite (Homepage)Eine Startseite ist die erste Seite eines Online-Angebotes. Meist wird sie automatisch angezeigt, wenn man die URL einer Website in die Adresszeile des Browsers eingibt, zum Beispiel www.zeit.de. Fast immer zeigt sie eine Art Übersicht zur Gesamtheit der Webpages des Angebotes, oft ist sie die häufigste Ein- wie Ausstiegsseite.

Einstiegs- und Ausstiegsseiten (Entry und Exitpages)Die erste beziehungsweise letzte Seite, die ein Besucher während einer Ses-sion nachweislich gesehen hat.

18 | Erläuterung einiger oft verwendeter Begriffe

Landing PageDie ‚Landeseite‘ ist eine speziell eingerichtete Seite für Besuche, die über bestimmte Kanäle eine Website erreichen. Landing Pages können für alle Arten von Kampagnen, aber auch für organische Suchbegriffe eingerichtet werden. Auf der Landing Page findet der Besucher genau jene Inhalte, de-retwegen er kommt, ohne lange durch die Site navigieren zu müssen. Mit Hilfe der Landing Page können zudem sehr gut die Effekte von Kampagnen gemessen werden.

Kampagne (E-Mail-, PPC-, Banner-, Affiliate-Kampagne)Eine Kampagne bezeichnet hier eine meist zeitlich begrenzte Aktion zur Steigerung der Bekanntheit der Website, beziehungsweise zur Generierung von Traffic. Eine E-Mail-Kampagne würde zum Beispiel vor allem aus einer Mail an 10.000 Empfänger und einer entsprechenden Landing Page bestehen. Eine PPC-Kampagne funktioniert über bezahlte Keywords in Suchmaschinen ( SEM), eine Banner- oder Ad-Kampagne über Banner auf verschiedenen an-deren Websites, Affiliate-Kampagnen generieren Umsätze über direkte Be-teiligung der werbetragenden Site an Produkt- oder Service-Bestellungen.

Segmentierung ‚Segmentierung‘ steht im Web Analytics-Umfeld für die differenzierte Be-trachtung einzelner Nutzer- beziehungsweise Besucher- oder Kundengrup-pen. So kann sich etwa eine Besuchergruppe durch das Kriterium ‚sind von Google über das organische Keyword ‚Badehose‘ auf die Website gekommen‘ oder ‚kommen wahrscheinlich aus dem Bereich Berlin‘ (nach IP-Netzkno-ten-Zuordnung) von der Gesamtheit der Besucher unterscheiden. Als Filter-kriterien kommen alle über das Web- Analytics-System generierten Daten in Frage. Segmentierung unterscheidet sich von einem ‚Drill-Down‘ durch eine tiefere, dauerhaftere, komplexere und umfassendere Art der Gruppen-definition.

Organische und bezahlte Keywords ( Suchbegriffe)Mit ‚über organische Keywords kommend‘ wird Traffic bezeichnet, der nach einem Klick des Besuchers auf einen Treffer in der normalen Suchergebnis-liste einer Suchmaschine auf der eigenen Seite erscheint. Traffic bezahlter Keywords ( SEM) erscheint dagegen nach einem Klick auf eine Keyword-An-zeige, zum Beispiel ein Adword, auf der eigenen Seite. Klicks nach bezahlten

Erläuterung einiger oft verwendeter Begriffe | 19

Keywords kosten das Unternehmen also direkt Geld, Klicks auf organische Suchergebnisse dagegen nicht.

Client-basierte ( Pixel und Tags) und server-basierte ( Server- Logfiles) VerfahrenZwei Verfahren sind im Bereich Web Analytics zur Erfassung des Traffics heute vorherrschend: Client-basierte Verfahren heißen so, weil der Traffic erst im zum Beispiel Browser (= Client) des Besuchers über ein abgerufenes Pixel oder einen ausgeführten Javascript-Tag erfasst wird. Server-basierte Verfahren werten dagegen die Aktivitäten der Webserver aus. Im professio-nellen Bereich werden heute meist client-basierte Verfahren bevorzugt.

Kapitel 1: Acht Punkte zum produktivenEinsatz von Web Analytics

22 | Kapitel 1: Acht Punkte zum produktiven Einsatz von Web Analytics

1.1 Web Analytics liefert Unterschiede, keine Wahrheiten

Es kommt gar nicht so selten vor, dass Mitarbeiter von der Einführung eines client-basierten Zählsystems absehen, weil ihnen klar wird, dass die Besu-cherzahlen auf der eigenen Website von einem auf den anderen Tag um 30 oder 40 Prozent sinken würden. Natürlich würden die Besucherzahlen nicht wirklich ‚sinken‘, jedenfalls nicht aufgrund des neuen Messverfahrens, aber wer macht das dem Vorgesetzten klar? Monat für Monat wurden Reports ge-neriert, die Anzahl der Besucher, der Besuche, der Seitenabrufe vorgelegt, Jahr um Jahr stieg der Zuspruch zum eigenen Online-Angebot. Und jetzt wird klar, dass ein Drittel der Besuche von Suchmaschinen-Spidern kamen, von unternehmens-internen Computern oder von Spam-Bots auf der Suche nach E-Mail-Adressen.

Die heutigen Systeme zur Zählung des Traffics mit Pixeln, Tags und Cookies bauen im Grunde alle auf der gleichen Idee auf: Wenn der Browser eine Seite einer Website abruft, wird gleichzeitig der Pixel/Tag/Cookie ausge-wertet und ein Seitenabruf gezählt. Wer einmal mehrere Systeme auf seiner Website gleichzeitig eingesetzt hat, macht allerdings eine überraschende Entdeckung: Die Zahlen der Systeme weichen deutlich, teilweise im zwei-stelligen Prozentbereich, voneinander ab. Wie das? Web Analytics steckt voller kleiner Kniffe und Konventionen: Setzen wir den Tag oben in den Code der Seite (dann bekommen wir tendenziell mehr Seitenabrufe) oder lieber an das Ende der Seite (dann wurde die Seite auch wirklich komplett abgerufen); ergeben Seitenaktualisierungen ( Reloads) neue Page Impres-sions oder nicht, und wie sieht es mit der Erfassung des Zurück-Buttons des Browsers aus; ein Besuch gilt typischerweise als beendet, wenn über 30 Minuten (oder 29?) kein neuer Click aus dem Browser erfolgte, aber was ist, wenn der gleiche Browser wiederum mit einem Suchmaschinen- Referrer auf die Website kommt? Die Reihe könnte lange fortgesetzt werden, doch es liegt auf der Hand, dass übereinstimmende Zahlen eine größere Überra-schung wären als voneinander abweichende.

Cookies sind eine Plage. Ohne die kleinen Text-Dateien gibt es keine ver-nünftige Erkennung wiederkehrender Besucher. Aber mit ihnen? Da gibt es Session-Cookies und persistente, 3-Party- und 1-Party-Cookies, Super-Cookies, DOM-Cookies, Flash-Cookies und noch viele Geschichten mehr. Vor

Kapitel 1: Acht Punkte zum produktiven Einsatz von Web Analytics | 23

allem zwei Faktoren sorgen für Verwirrung und unsichere Zahlen: Wie viele Besucher lassen erst gar keine Setzung von Cookies zu? Es gibt in den Brow-sern verschiedene Ebenen, um das Setzen von dieser oder jener Cookie-Art zu verweigern. Aber selbst ein gesetzter Cookie ist keine Garantie dafür, dass der Nutzer beim nächsten Mal tatsächlich wiedererkannt wird: Viele Cookies werden zwischendurch einfach gelöscht (in unbekanntem Ausmaß); der Cookie wird zwar wiedererkannt, aber statt Sohn Hans auf der Suche nach neuen Musik-CDs sucht nun Mutter Hermine nach einem Geschenk für jemanden – mit dem gleichen PC und Browser (und Cookie); Sohn Hans ist zwar wieder auf der gleichen Seite und schaut nach Musik-CDs, aber diesmal mit dem PC seines Freundes, und kann so natürlich höchstens als dieser Freund (mit dessen Cookie) wiedererkannt werden.

Wie hoch liegt die Fehlerquote der verschiedenen Systeme? Keiner weiß es. Wie viele echte Besuche hatte Ihre Website heute wirklich? Keiner weiß es. Wie wichtig ist es, wie viele Besuche Ihre Website heute genau hatte? Fast immer: Nicht wichtig. Natürlich gibt es Websites und Geschäftsmodelle, die auf der Abrechnung zum Beispiel einzelner Page Impressions, Leads, Ad Im-pressions beruhen. Aber so wichtig hier die exakten nominellen Zahlen wä-ren, sie sind doch nicht immer zuverlässig. Bei Web Analytics geht es aber nicht um einzelne Besucher, um die Analyse individuellen Verhaltens, son-dern es geht um die Messung und Auswertung massenhafter Bewegungen auf den Websites. Web Analytics entfaltet seine Bedeutung in der Messung von Verhältnissen und von Unterschieden. Ein produktiver Umgang mit Web Analytics braucht das Vertrauen, dass die Entwicklung der Besucherzahlen vom letzten Monat, letzter Woche, gestern zu diesem Monat, dieser Woche oder zu heute den tatsächlichen Trend in der Entwicklung widerspiegeln.

Nehmen wir an, die Konversionsrate eines Online-Shops lag im letzten Mo-nat bei 2 Prozent, die Anzahl der Besucher bei 100.000. Diesen Monat ist die Konversionsrate aber auf 1.8 Prozent und die Besucheranzahl auf 90.000 gesunken. Die Ursache für diese unerfreuliche Entwicklung könnte nun in tausend verschiedenen Bereichen liegen (zum Beispiel Wetter, Urlaubszeit, Offline-Werbung, Preisentwicklungen, Layoutveränderungen). Besteht kein Vertrauen in die Daten, so werden den Reports schlicht die Aussagekraft abgesprochen: „Ach, das sind ja Schwankungen im normalen Bereich, so geht das bei uns immer“; „Na, vielleicht gab es mal wieder Bandbreitenprobleme


beim Analytics-Provider“ oder „Die Produkte X, Y oder Z werden im Analytics-System vielleicht nicht richtig erfasst“ usw.

Tatsächlich mag das alles mehr oder weniger zutreffen. Aber diese losen Vermutungen helfen überhaupt nicht weiter. Sie können höchstens als Aus-reden dienen, um nicht genauer hinschauen zu müssen. Mit großen Zahlen gleichen sich die Schwankungen nämlich schnell aus und dann hat man eine belastbare, überprüfte Basislinie, von der aus Entwicklungen gemes-sen und untersucht werden können. Von dieser Basislinie aus kann Web Analytics seine produktive Kraft entfalten. Abweichungen und Entwick-lungen können dann auf ihre konkreten Ursachen hin untersucht werden, Veränderungen in der Seitengestaltung, der Preispolitik oder den Liefer-bedingungen können in ihren Auswirkungen sehr genau beobachtet und kontrolliert optimiert werden.

1.2 Kennzahlen: Das A und O von Web Analytics

Von den ersten Versionen von WebTrends, von Hitbox oder Nedstat an ha-ben die Web-Analytics-Systeme nie mit Auswertungen und Tabellen gegeizt. Einige Anbieter werben noch heute mit der schieren Anzahl der angebote-nen Analysen und Reports: „Kauft dieses System: Wir haben 150 Reports!“. Avinash Kaushik schreibt, die Industrie sei ‚datengetrieben‘ statt ‚kunden-getrieben‘: Die Frage sei nicht: „Was brauchen und wollen die Leute an den Bildschirmen eigentlich?“ sondern „Was können wir aus unseren Datenbe-ständen noch an Grafiken, Tabellen, Reports herauszaubern?“.

Die Web-Analytics-Anbieter haben immer versprochen, dass mit ihren Sys-temen die Bewegungen der Nutzer sichtbar werden, dass verstehbar wird, „… was Ihre Besucher wirklich wollen“. Und Statistiken und Pfadanalysen zeigen wirklich die Clickwege der Nutzer, die am häufigsten aufgerufenen Seiten, die Verteilung der Browsertypen, der Bildschirmauflösungen etc. etc. Was sie aber nie zeigten, war, ob die Website erfolgreich arbeitet, ob die investierte Mühe, die Zeit und das Geld fruchtbar angelegt waren. Man kann natürlich immer riesigere Baggerschaufeln zum Abbau von Edelme-tallen nutzen, aber zwischendurch sollte man vielleicht mal schauen, ob die Investitionen nicht besser in die Optimierung der Weiterverarbeitung


des Angeschaufelten angelegt wären. Anders gesagt: Man kann natürlich mit Suchmaschinenoptimierung und E-Mail-, Banner-, PPC- oder Affiliate-Kampagnen immer neuen Traffic einkaufen, aber was nutzt es, wenn eine Hälfte des umsatzträchtigen Traffics aufgrund suboptimaler Seitengestal-tung verschwendet wird?

Web Analytics konnte sich so lange nicht über den Status eines besseren Spielzeugs für Website-Administratoren hinaus entwickeln, bis es bei den Informationen um das wirklich Wichtige ging: Wenn wir uns über eine PPC-Kampagne 1000 Website- Besucher kaufen: Wie viele von ihnen sind Neu- Besucher? Wie viele von ihnen kaufen etwas? Wie viele von ihnen rufen mehr als die Landing Page ab? Wie viele von ihnen kommen mehr als nur einmal? Was kostet ein neuer Besucher? Was kostet eine neue Bestellung? Was kostet ein neuer Kunde?

Kennzahlen sollen Informationen in ein Verhältnis setzen, sie sollen ver-schiedene Informationen zu einer Zahl verdichten.

Die Konversionsrate ist wohl die bekannteste und einfachste Kennzahl:

Erfolgsrate = Anzahl der Bestellungen

× 100Anzahl der Besucher insgesamt

Die Konversionsrate gibt an, wie viele Besucher prozentual das Website-Ziel erreicht haben. Dieses Ziel kann die Bestellung eines Produktes sein, die Reservierung eines Hotelzimmers, die Bestellung eines Newsletters, der Ab-ruf eines pdf-Dokumentes oder das Erreichen einer Suchergebnisseite.

Jede Website hat einen Zweck, zu dem sie gestaltet und programmiert wur-de und zu dem sie betrieben und gepflegt wird. Trotzdem ist es für viele Betreiber von Websites eher ungewohnt, den Zweck der eigenen Website konkret zu benennen. Für Online-Shops geht es offensichtlich um direkte Bestellungen, für werbetragende Sites geht es um Ad Impressions, für BtoB-Sites oft um die Generierung von Kontakten, bei Support-Sites um die Be-reitstellung von Informationen – darüber hinaus gibt es hunderttausende professioneller Websites mit hunderttausenden individuellen Zielen.


So schwer die konkrete Festlegung von Zwecken und messbarer Zielerrei-chung auch sein mag: Ohne diesen Schritt bleibt Web Analytics ein Spiel ohne Gewinner. Die Verfolgung von Entwicklungen von Page Impressions, Visits oder Besuchern kann nur über Kennzahlen in ein Verhältnis zur Ef-fektivität der aufgewendeten Mittel (besonders bei Kampagnen, aber auch für laufende Aufwände) einerseits und zur Beurteilung der Leistungsfähig-keit der Website selbst gesetzt werden. Kennzahlen sind das A und O von Web Analytics.

1.3 Ohne Ziele gibt es keinen Fortschritt

Die Optimierung von Internet-Seiten ist ein kontinuierlicher Prozess. Bei manchen Seiten gibt es jeden Tag viele kleine Veränderungen, es gibt neue Texte, neue Bilder, Banner oder Produkte. Andere Websites verändern sich kaum. Sie werden gestaltet und realisiert und dann stehen sie für Monate unverändert zum Abruf bereit. Gemeinsam ist fast allen Seiten, dass sie in einem Ein-, Zwei- oder Drei-Jahres-Rhythmus komplett neu gestaltet werden. Mit diesen Relaunches können die Websites inhaltlich und tech-nisch auf dem (mehr oder weniger) neuesten Stand gehalten werden. Diese Veränderungen und Neugestaltungen sind ein Mittel, um sich nicht mit veraltetem Layout das Image zu verderben, um für Suchmaschinen besser indizierbar zu sein, vielleicht auch um die Seite nutzerfreundlicher zu ge-stalten. Bei größeren Projekten gehen oft Tests hinsichtlich der Usability voraus, Fokusgruppen beurteilen die Site, Umfragen in Panels begleiten die Entwicklung.

Und, ist die neue Website dann besser als die alte? Klar, das Layout ist moderner, es gibt bessere oder mindestens mehr Features, bessere Usability, technisch ist die neue Site sauberer angelegt.

Messbar sind diese Veränderungen meistens leider nicht. Sie werden eher gemeinsam unterstellt. Zum Beispiel: Eine BtoB-Site ist für das Unter-nehmen hinsichtlich der allgemeinen Präsenz im Markt, für vereinzelten Kunden-Support, für Bewerbungen und vor allem zur Gewinnung neu-er Kundenkontakte wichtig. Gewöhnlich wird keiner dieser vier Faktoren konkret gemessen: Wie wichtig ist der Support wirklich für die Kunden?


Wie hoch ist die Reichweite der Web-Präsenz im Verhältnis zum Potenzial? Wie lohnend ist die Top-Positionierung auf bestimmten Suchbegriffen? Wie viele Besuche führen zu Kontaktanfragen und wie lohnend sind diese? Wie schon unter Punkt 1.2 beschrieben, kann die Güte einer Website nur über die richtigen Kennzahlen erfasst werden. Nach einem kompletten Relaunch sind alle zufrieden mit der neuen Website und es wird das gleiche Traffic-Analyse-Tool wie vorher zur Auswertung genutzt. Die Anzahl der Seiten pro Session ist gestiegen? Es verlassen nicht mehr 70 Prozent, sondern nur noch 60 Prozent der Besucher die Website auf der Startseite? Die Anzahl der Page Impressions und die durchschnittliche Aufenthaltsdauer insge-samt sind gefallen? Die über die Website eintreffenden Anfragen haben sich im Wochendurchschnitt erhöht?

Eine produktive Analyse dieser Veränderungen ist ganz unmöglich. Wo kon-kret könnten die Ursachen liegen? Vermutungen über Gedanken und Motive der Besucher können schnell zur Hand sein. Die Neigung, von den eigenen Gewohnheiten und Vorlieben auf die anderer zu schließen, ist nicht we-nig verbreitet. Durch die Veränderung der Website auf vielen Dimensionen gleichzeitig lassen sich einzelne Ursachen und Konsequenzen nur sehr schwer herausfinden. Typischerweise muss mit dem Relaunch einer Website eine ganz neue Basislinie für das gewöhnliche Verhalten der Besucher ge-funden werden. Vorher/Nachher-Vergleiche mögen angestellt werden, kön-nen aber keine konkreten Momente der Veränderung benennen und damit auch nicht handlungsrelevant werden.

Es gibt gute Gründe für große Relaunches – für eine Steigerung der Perfor-mance der Website sind sie nicht förderlich. Eine kontinuierliche Optimie-rung – nicht nur Veränderung – führt dagegen über viele kleine Schritte statt über wenige große:Zunächst werden die Kennzahlen ermittelt, inklusive der Kosten und Um-sätze für einzelne Site-Elemente und -Prozesse. Davon werden Prioritäten abgeleitet und festgelegt. Ziele: 5 Prozent der Klicks von der Startseite Richtung Support, 5 Prozent Richtung Bewerbungen, 20 Prozent Richtung neue Produkte mit Kontaktformular, 20 Prozent Richtung Produktnaviga-tion und interne Suche, höchstens 50 Prozent sollen die Startseite gleich wieder verlassen. Diese Entwicklungsziele bestimmen den Raum für Opti-mierungsoptionen und geben gleichzeitig unmittelbare Rückmeldung hin-


sichtlich der Annäherung an die Ziele, der Wirksamkeit der vorgenommenen Veränderungen, der Effektivität der dafür eingesetzten Mittel. Durch Be-tonung von Links, Austausch von Bildern, Hervorhebungen in Texten und viele weitere Kleinigkeiten kann die Startseite in Richtung der Zielsetzung verbessert werden. Nach Ausschöpfung der Möglichkeiten und dem Errei-chen eines ersten Zielraumes kann dann zum nächsten Bereich weiterge-gangen werden. Seite für Seite entlang der wichtigen Pfade der Website, in Richtung einer Website, die in die Strategie des Unternehmens insgesamt perfekt eingepasst ist.

1.4 Mittelwerte lügen

Die durchschnittliche Schuhgröße deutscher Frauen liegt bei 37, die der Männer bei 43. Stellen Sie sich nun vor, Sie würden einen Schuhladen für Herrenschuhe eröffnen – mit lauter Schuhen der Größe 43 sollten Sie ganz gut fahren, oder? Nein, tatsächlich würde die Eröffnung ein rechter Reinfall werden (was Sie als Leser dieses Buches insgeheim natürlich wussten), denn: 43 ist zwar der Mittelwert über alle Männer, das bedeutet aber überhaupt nicht, dass diese Schuhgröße auch nur einmal in der Welt vorkommen muss. Die häufigsten Schuhgrößen (und damit wohl die erfolgversprechendsten) Schuhgrößen sind dagegen 42 und 44.

Selbstverständlich wird niemand so naiv sein und das eigene Ladensortiment nach solchen Mittelwerten ausrichten, eher nach Kaufwahrscheinlichkeiten, nach Häufigkeiten potenzieller Käufergruppen, nach Umsatzspannen.

Traditionelle Umgangsweisen mit Web Analytics pflegen dagegen eine aus-gesprochene Vorliebe für den gemeinen Durchschnitt: PI/Tag, PI/ Session, Zeit/ Session und viele andere ‚Kennzahlen‘ werden über alle verfügbaren Datensätze berechnet. Dabei geht es für Online-Angebote meist um viel größere Zahlen als für den einzelnen Schuhverkäufer. Dort mögen am Tag einige hundert Kunden den Laden betreten, im Netz besuchen dagegen oft Zehntausende Menschen pro Tag eine Website. Die Motive dieser Menschen sind dabei alles andere als gleichförmig. Aus einem bestimmten Grund ist jeder einzelne Besucher da – der Gedanke mag noch so flüchtig sein, die Vorstellung über die Inhalte noch so irrig – der Klick auf den Link, die


Eingabe der URL muss doch geschehen (Ausnahme: voreingestellte Startsei-ten der Browser). Die konkreten Gründe sind dabei überaus vielfältig. Sehr viele Besucher (> 50 Prozent) kommen oft mit falschen Vorstellungen auf eine Website – und verlassen diese dann sofort wieder. Diese Gruppe von Besuchern ist größtenteils schlicht falsch auf der Website, keine Optimie-rung, keine Veränderung der Site könnte helfen, diese Leute anzusprechen. Nichtsdestotrotz fließen auch sie in die Mittelwerte ein – und durch die große Anzahl auch mit einiger Macht. Konkret bedeutet dies zum Beispiel: 1000 Besucher pro Tag auf der Startseite, 500 davon verlassen die Seite direkt wieder, 200 gehen auf das im oberen Mittelteil gezeigte Produkt, 100 nutzen das Eingabefeld für die interne Suche, die restlichen 200 verteilen sich auf alle möglichen Links auf der Site. Eine Optimierung basierend auf dem Mittelwert würde nun daran gehen, den Anteil der direkten Seitenver-lasser zu vermindern und den Anteil der Klicks auf das Produktbanner zu erhöhen. Deutlich effektiver wären allerdings drei Richtungen: 1. Analysie-ren, von welchen Referrern und mit welchen Suchbegriffen die Kurzbesu-cher auf die Seite kommen, und dann nur für jene, deren Suchbegriffe oder Herkunft eigentlich mit den Inhalten der Site übereinstimmen, zu optimie-ren (zum Beispiel Hervorhebung entsprechender Inhalte). 2. Analysieren, was die 200 Besucher der restlichen Klicks auf der Site suchen, welche Pfade sie verfolgen und dann für jene, die eigentlich auf der Suche nach einem bestimmten Produkt sind, entsprechend zu optimieren. 3. Analysieren, was im seiten-internen Suchfeld eingegeben wird und wie die Ergebnisse, die weiteren Klickverläufe und Konversionsraten liegen – dann für interessante Besuchergruppen optimieren.

Potenziell kann mit dem richtigen Werkzeug über alle gesammelten Daten in dieser Weise gefiltert werden, oder segmentiert werden, wie im Bereich Web Analytics häufiger gesagt wird: Alle Besucher mit einem Internet Ex-plorer, die aus Hamburg kommen, die über den Suchbegriff ‚xy‘ von Google kommen, die dazu mindestens zweimal die Site besucht haben und eine Seite im Produktbereich ‚z‘ abgerufen haben – der Fantasie sind technisch kaum Grenzen gesetzt. Es liegt auf der Hand, dass technisch zwar alles möglich sein mag, effektiv ist es aber meist nicht. Um die gewinnbrin-genden Besuchersegmente herauszufinden, sie zu markieren und für sie zu optimieren, braucht es ein wenig Neugier und einen Blick für interessante Zusammenhänge.


1.5 Ausprobieren statt Ausdiskutieren

Websites werden meist aus dem Bauch heraus gestaltet – dem Bauch des Designers, dem Bauch des Web-Programmierers, dem Bauch des Geschäfts-führers oder Abteilungsleiters. Gründlich werden alle Aspekte für oder ge-gen eine bestimmte Gestaltung, Funktion oder ein Seitenelement erwogen. Manchmal werden noch Usability-Experten hinzugezogen, allerdings meist nur bei größeren Relaunches. Am Ende entscheidet aber das Gefühl für das Richtige. Dabei tragen wir immer unsere eigenen Erwartungen, Vorurteile und Erfahrungen an die Website heran. Wir alle gehen schließlich mit Web-sites um, wir wissen, was uns gefällt, was wir suchen, was wir vermissen. Dabei sollte man bei der Gestaltung einer Website nie vergessen: Es wird nicht für den ‚Cyber Lion‘ in Cannes, für eine Usability-Auszeichnung oder auch nur für den Geschmack oder die Zufriedenheit der Besucher gestaltet, sondern einzig und allein für das Ziel der Website. Alles andere sind nur Mittel auf dem Weg zum Zweck. Die Konzentration auf das Entscheidende kann Diskussionen über das Für und Wider von bestimmten Gestaltungen strukturieren, allerdings bleiben sie auch dann im Blauen, im Theoretischen. Dabei bietet uns das Internet eine einzigartige Plattform zur schrittweisen Annäherung an das beste Design über schnelle, einfache Tests. Mit diesen sogenannten A/B- Tests können zwei Alternativen, je nach Traffic auf der Site, einfach gegeneinander ausprobiert werden. Im einfachsten Fall: Am Dienstag wird zwischen 10:00 und 12:00 Uhr Produkt A auf der Startseite angeboten, am Mittwoch wird das gleiche mit Produkt B gemacht. Spätes-tens am Mittwoch um 12:30 Uhr hat man harte Ergebnisse, welches Produkt sich über diesen Teaser besser verkauft. So einfach. Diese Art Test lässt sich für alle möglichen wichtigen Elemente auf der Website anstellen. Es ent-scheiden nicht mehr Vermutungen, Argumente oder Theorien, sondern die Wirklichkeit der Website zeigt, was geht und was nicht. Allerdings heißen A/B- Tests A/B- Tests, weil mit ihnen genau zwei Alternativen gegenüber gestellt werden können. Im Falle des Testes der erwähnten zwei Produkt- Teaser müsste man also noch genauer hinschauen: Lag das bessere Ergebnis am günstigeren Preis? Lag es an der farblichen Gestaltung? Lag es an der Art des Produktes selbst? – Die Präzision der Vorgehensweise lässt sich sehr weit treiben, es sollte aber immer ein pragmatisches Moment bei der Vorge-hensweise bestimmend bleiben. Wichtig ist nicht die 99,5-prozentige Vali-dität der Resultate, sondern das Verhältnis zwischen Ertrag und Aufwand.


1.6 Handeln statt nur Wissen

Ist erst mal ein Web- Analytics-System installiert, gibt es die Reports kos-tenlos. Nach dem Prinzip ‚All You Can Eat‘ kann man sich den Magen mit Informationen, Statistiken, Auswertungen in unglaublichem Ausmaß voll-schlagen.

Bei Web Analytics geht es aber nicht darum, etwas zu wissen, sondern darum, zu handeln. Die entscheidende Frage ist immer: „Und: Was folgt daraus?“ Was folgt aus der Tatsache, dass der Online-Auftritt diesen Monat 100.000 Besuche verzeichnen konnte? Was folgt daraus, dass die Besucher zu 50 Prozent von Google kamen? Was folgt daraus, dass jeder Nutzer durch-schnittlich zwei Mal die Seite besucht? Es ist wichtig, jede Information mit bestimmten Fragen und möglichen Konsequenzen zu verknüpfen. Möglich, dass Abteilungsleiter oder Management sich immer noch auf das Zählen von PIs und Visits beschränken – schlecht für sie. Um eine Website zu op-timieren, braucht es Neugierde, Fragen und beharrliche Konzentration auf das Wesentliche. Moderne Web-Analytics-Systeme bieten jedem Nutzer die Möglichkeit, sich ein persönliches Dashboard mit interessanten Informa-tionen zusammenzubauen. Dashboards haben eine recht lange – zunächst nicht sehr erfolgreiche – Geschichte. Die Idee, wichtige Daten eines Unter-nehmens dem Management auf Dashboards zur Verfügung zu stellen, gab es bereits in den Achtzigerjahren. Ein ‚Dashboard‘ ist dabei per Definition eine Seite oder ein Display, nie mehr. Es gibt also keinen Bedarf für eine Navi-gation oder ähnliches. Diese Dashboards zeigten also Kennzahlen aus dem Vertrieb, aus der Produktion oder was immer. Auch wenn diese Dashboards technisch die Idee einer umfassenden Übersicht in Echtzeit verwirklichen konnten (oder hätten verwirklichen können), fehlte doch andererseits eine adäquate Möglichkeit der Konsequenz, des Handelns mit Hilfe der Daten. Es ist halt auf die Dauer kein großes Vergnügen, auf sich verändernde Zahlen oder Diagramme zu schauen, ohne dass sich neue Informationen daraus ergeben würden. Der Wert einer Information wäre hier bestimmt über den Anteil von Neuigkeit (Nachrichten, die gestern zu lesen waren, wären heute ohne Neuigkeits- oder Informationsgehalt) einerseits, vor allem aber die Verknüpfung der Information mit Bedeutung im eigenen Tätigkeitsbereich mit eigenen Eingriffsmöglichkeiten. Das ist eine wichtige Bedingung für ein inhaltlich funktionierendes Dashboard: Alles, was darauf dargestellt wird,


hat eine Bedeutung im Rahmen möglicher Handlungen, Veränderungen oder Konsequenzen innerhalb des eigenen Verantwortungsbereiches. Im Übrigen ist es nicht so wichtig, wo oder wie konkret das Dashboard tech-nisch realisiert wird. Das online verfügbare, mit dem Browser abrufbare, individuell zusammengeklickte Dashboard ist für viele nicht unbedingt die erste Wahl. Der Aufruf der entsprechenden URL geschieht dann doch nicht so regelmäßig, hat dann doch oft nur eine mindere Priorität. Der Report im pdf-Format, täglich per E-Mail zugestellt, ist für viele ebenfalls eine gute Option. Welches Format und welche technische Lösung auch immer gewählt wird: Wie schon bei den Kennzahlen liegt die Herausforderung nicht in der Bereitstellung technischer Lösungen, sondern in der intelligenten Un-terscheidung von Wichtigem und Unwichtigem, von Werkzeugen und von Zielen.

Wenn die Zahlen einen Bezug zur täglichen Arbeit zeigen, wenn sich in den dargestellten Informationen eigene, getroffene Entscheidungen widerspie-geln, wenn sich die Unsicherheit von gestern durch die Entwicklung der Daten in eine heutige Klarheit und einen Erkenntnisgewinn verwandelt, dann ist ein Dashboard mehr als nur ein Schlagwort oder eine Vorlage für einen Ausdruck für das Archiv.

1.7 Prozess statt Ereignis

Wer regelmäßig zum Lauftraining geht, wird eine höhere Ausdauer haben als jemand, der nur gelegentlich – wenn auch extensiv – trainiert. Konti-nuierliche Prozesse und langfristig-beharrliches Arbeiten zeigen fast immer bessere Ergebnisse als kurzfristige Hau-Ruck-Aktionen. Nicht anders verhält es sich mit der Nutzung von Web-Analytics-Ergebnissen und der Effektivität von Websites. Die regelmäßige Kontrolle und die Umsetzung von Ergebnis-sen führt zu einer deutlich höheren Performance der Website im Sinne des definierten Ziels. Dabei geht es eben nicht um mehr PIs oder Visits, sondern zum Beispiel um mehr und bessere Kundenkontakte über die Site, also vor allem um mehr Umsatz über die Website.


Diese einfache Wahrheit drückt sich ebenso deutlich in der Beziehung des ROI für das Web-Analytics-Tool und den unterschiedlichen Arten des Ein-satzes aus.

ROI prozess-gesteuert einzelne Mitarbeiter ad-hoc

0/negativ 0 Prozent 5 Prozent 13 Prozent

positiv 50 Prozent 16 Prozent 16 Prozent

weiß nicht 17 Prozent 24 Prozent 13 Prozent

wird nicht gemessen 33 Prozent 55 Prozent 58 Prozent

Eric Peterson hat für diese Daten eine Umfrage unter Analytics-Nutzern in Unternehmen genutzt. Sehr klar wird die Beziehung zwischen einem posi-tiven ROI und der prozess-gesteuerten Nutzung von Analytics-Ergebnissen (50 Prozent). Nicht immer stellt sich dieses Ergebnis ein und auch in Un-ternehmen mit einer ad-hoc-Nutzung der Ergebnisse kann dieser positive Effekt auftreten (16 Prozent), aber in deutlich unterschiedlichen Verhält-nissen. Mit der Messung des ROI des Web-Analytics-Tools allein, also der Messung des Verhältnisses der Kosten des Tools zu den damit gewonnenen Umsätzen, wird eine prägnante Größe für den produktiven Umsatz mit dem Service oder der Software eingeführt. Ein Web-Analytics-Tool ist ein Werk-zeug, das – wie alle Werkzeuge – man sich anschaffen und in den Keller stellen kann, nur hat man damit dann noch keinen Nagel in der Wand. Erst der gezielte Einsatz des Werkzeuges macht die Investition zu einer lohnenden.

Peterson unterscheidet für seine Umfrage drei Umgangsweisen:n ad-hoc-gesteuert: Ergebnisse der Traffic-Analyse werden ereignis-ge-

trieben und also nur gelegentlich angefragt und ausgewertet. Anlässe können zum Beispiel der Launch neuer Kampagnen, Microsites oder Produkte sein, die Bewertung einzelner Site-Bereiche oder Meetings mit Agenturen oder internen Arbeitskreisen.

n Insel-Lösung: Ein einzelner Mitarbeiter hat sich mit Traffic-Analy-sen beschäftigt oder wurde dazu ausersehen und beliefert die übrigen Mitarbeiter gelegentlich oder regelmäßig mit Informationen. Das


Know-how des Mitarbeiters ermöglicht produktive Analysen der Besu-cherbewegungen und der Performance der Website, allerdings werden diese Erkenntnisse nicht umgesetzt, da im Unternehmen das Verständ-nis für die Bedeutung von Website und Web Analytics fehlt. Früher oder später wird der Mitarbeiter das Unternehmen wechseln oder das Engagement für die Analysen frustriert einstellen.

n prozess-gesteuert: Die Messung und Auswertung des Online-Traffics wird als regelmäßiger Prozess mit definierten Stufen im Unternehmen etabliert. Abläufe, Verantwortungsbereiche und ein Raum für Konse-quenzen sind festgelegt. Web Analytics ist ein integrierter Bestandteil bei der Planung und Gestaltung von Websites und Kampagnen.

Die Planung und Umsetzung von Web Analytics als Prozess ist deutlich aufwendiger als der Kauf eines Analytics-Tools. Angefangen von der Festle-gung allgemein akzeptierter Kennzahlen und Zielgrößen bis hin zur regel-mäßigen Umsetzung von Optimierungsmöglichkeiten sind viele Klippen zu umschiffen und Vereinbarungen zu treffen.

Am Ende winken: klar strukturierte Abläufe, kein außergewöhnlicher zu-sätzlicher Zeitaufwand für Mitarbeiter in Marketing- oder Vertriebsabtei-lungen und eine effektive Nutzung des Systems.

1.8 Von Mitteln und Zwecken

„Wozu eine Website?“, könnte man fragen. Damit die Website wiederum besonders benutzerfreundlich ist? Damit die Website selbst durch elegantes Layout beeindruckt? Weil andere auch eine haben? Damit viele Menschen die Website aufrufen? Nein, das Ziel einer Sache kann nicht in ihr selbst liegen. Das Ziel eines Hammers ist es nicht, besonders ergonomisch geformt zu sein, gut auszusehen oder auch nur eine möglichst große Anzahl von Nägeln in die Wand zu bringen – sondern die richtigen Nägel entsprechend der Absicht des Besitzers. Auch für Websites existiert ein Ziel jenseits ihrer selbst: Die Pflege des Unternehmensimages (qualitativ und quantitativ), die Gewinnung neuer Kundenkontakte, die Bedienung von Support-Anfragen, ohne Callcenter zu belasten, der Verkauf von Artikeln.


Um eine Website zu verbessern, ist es wichtig, zwischen diesem Zweck und dem Weg dorthin zu unterscheiden. Es ist selten von Nachteil, ein On-line-Angebot von Usability-Experten prüfen zu lassen, der Nachweis aber, dass nach den Veränderungen die Website leichter zu navigieren ist, hilft nicht wirklich weiter. Inwieweit die Veränderungen nützlich waren, lässt sich anhand der Unterscheidung „Haben mehr Besucher eine Antwort auf ihre Frage gefunden (und nicht das Callcenter angerufen), oder nicht?“ viel klarer beurteilen. Ganz genauso verhält sich mit der Optimierung von Web-sites hinsichtlich ihrer Indizierung für Suchmaschinen. Selbstverständlich ist es immer gut, die Seite besser auffindbar zu machen, aber PageRanks, Platzierungen und auch PIs an sich sind kein Ausweis für eine erfolgreiche Website oder Optimierung. Einfacher ist es, vor der Optimierung durch SEO-Experten und nach dieser Optimierung zu schauen, ob der Umsatz über die Site gestiegen ist, und zwar um so viel, dass die Investition in die Optimie-rung sich gelohnt hat.

Die virtuelle, manchmal wie ein Parallel-Universum wirkende Internet-Welt existiert nicht unabhängig von der übrigen Welt. Professionelle Websites sind unternehmerische Investitionen, die im Rahmen dieser Investitionen in ihrer Effektivität zu beurteilen sind und nicht im Kontext der Internet-Welt selbst.

Kapitel 2: Kennzahlen – Gemacht, um zu handeln

38 | Kapitel 2: Kennzahlen – Gemacht, um zu handeln

Wer über Web Analytics redet, wer sich mit der Messung von Erfolg und Performance von Websites beschäftigt, kommt an Kennzahlen nicht vorbei. Ob man nun lieber Kennziffern dazu sagt oder das amerikanische KPI (Key Performance Indicator) bevorzugt – an der Tatsache, dass die Produktivität eines Web-Analytics-Systems mit funktionierenden Kennzahlen steht und fällt, ändert das gar nichts.

Kennzahlen können vielerlei Gestalt annehmen. Es gibt keine theoretische Qualifikation für Kennzahlen. Vielmehr zeichnen sie sich durch ihre Aus-sagekraft in einem bestimmten geschäftlichen Rahmen aus. Kennzahlen beweisen sich in der Praxis oder gar nicht. Eine Kennzahl verdichtet verschiedene Informationen zu einer Zahl, so dass die Effektivität einer Website, eines Bereiches, einer Kampagnen oder auch einer bestimmten Optimierungsmaßnahme kurz und klar dargestellt und vermittelt werden kann. Eine der beliebtesten Kennzahlen ist die Konversionsrate. Konversi-on, eine anderes Wort für Umwandlung, bezeichnet die Verwandlung zum Beispiel eines Besuchers in einen Kunden – indem er einen Artikel be-stellt, oder die Verwandlung eines Nutzers in einen Newsletter-Abonnenten – indem er ein entsprechendes Formular ausfüllt. Man kann das Bild der Verwandlung oder Umwandlung wohl ein bisschen dehnen und sich zu-rechtlegen, wichtig ist das Bild am Ende nicht. Konversionsraten oder auch Mikro-Konversionsraten können für jede Art von Zielerreichung im Sinne des Website-Zieles genutzt werden. Konversionsraten geben gewöhnlich ein prozentuales Verhältnis an. Am bekanntesten: Wie hoch ist der Anteil der Besucher eines Online-Shops, die einen Artikel online bestellt haben. Diese Zahl liegt oft so um 2 Prozent (wiewohl einige erfolgreiche Shops Raten von 15 Prozent und mehr erreichen). Die 2 Prozent geben also an, dass jeder fünfzigste Besucher (nicht: Besuch!) eines Online-Shops sich Produkte an-schaut, mindestens einen Artikel in den Warenkorb legt, den Bestellprozess durchläuft und am Ende eine irgendwie gestaltete ‚Vielen Dank für Ihren Einkauf‘-Seite sieht. Mit genau diesem Seitenabruf kann die Konversionsra-te auf einfache Weise berechnet werden:

Konversionsrate =Anzahl der Abrufe der ‚Vielen Dank für Ihre Bestellung‘-Seite

× 100Anzahl der Website- Besucher insgesamt

Kapitel 2: Kennzahlen – Gemacht, um zu handeln | 39

Besucher oder Besuch?

Allgemeine Konversionsraten für Online-Shops werden gewöhnlich mit Bezug auf die Anzahl der Besucher berechnet, da nicht alle Besucher beim ersten Besuch gleich einen Artikel bestellen. Je komplexer das Produkt, desto länger dauert wahrscheinlich der Informations- und Entscheidungsprozess. Würde auf Basis des Besuches gerechnet, sänken die Konversionsraten noch einmal sehr deutlich. Dies ist zu beachten für den Vergleich verschiedener Websites, allerdings nicht wichtig für die Festlegung eigener Kennzahlen.

Unabhängig von der Konversionsrate gibt es immer wieder Diskussionen, ob eine Nutzung der Variable ‚Besucher‘ im Bereich Web Analytics überhaupt sinnvoll ist. Eine Reihe von Faktoren ( Cookie-Löschung und -Blockaden, mehrfache Nutzer des gleichen Browsers …) sorgen für große Unsicherheiten hinsichtlich der Belastbar-keit der Daten. Warum das ‚Besucher‘-Konzept also nicht gleich außen vor lassen und sich auf belastbarere Informationen beschränken?

Jeder Betreiber einer Website, Nutzer von Web Analytics ist gut beraten, sich zu überlegen, was für ihn wichtig ist. Für meine eigene Praxis verzichte ich aller-dings nicht auf den ‚Besucher‘, da meiner Meinung nach erst dadurch der Mensch mit seinen Interessen ins Spiel kommt. Für mich hat es sich stets als hilfreich erwiesen, zu wissen, wie hoch die Anzahl der Besuche pro Besucher ist, wie die Rate Neu- Besucher zu Wiederholungsbesuchern aussieht und eine Konversionsrate, die allein die einzelne Session ins Auge fasst und den Kaufzyklus außer Acht lässt, ergibt für mich nicht wirklich Sinn.

Gleichwohl sollte man insbesondere die beschränkte Lebensdauer von Cookies(< vier Wochen) nicht vergessen.

Mit dieser einfachen Kalkulation hat man nun einen ersten, belastbaren Parameter, wie gut eine Website arbeitet. Es ist für die Einschätzung der Gestaltungsqualität einer Website nicht primär wichtig, wie viel Traffic ( Vi-sits, PIs, Besuche) auf ihr verzeichnet werden, sondern zunächst zählt, wie gut sie diesen wie auch immer generierten und wie auch immer hohen oder geringen Traffic im Sinne ihres Zieles ‚umwandelt‘. Der Nutzen liegt auf der Hand: Mit einer Konversionsrate von, sagen wir, 0,5 Prozent können Sie natürlich in weitere Suchmaschinenoptimierungen oder Kampagnen inves-tieren, um mehr Traffic zu erzeugen, und sie werden auch Ihren Umsatz entsprechend erhöhen (10 Prozent mehr Traffic entspricht 10 Prozent mehr


Umsatz). Doch bedenken Sie die Relation: Mit dem gleichen Aufwand kön-nen Sie die Effektivität der Website wahrscheinlich um 100 Prozent und mehr erhöhen und damit auch den Umsatz!

An diesem sehr vereinfachten Beispiel sollte klar geworden sein, wie Kenn-zahlen funktionieren: Vorhandene Daten werden so verdichtet, zum Bei-spiel in ein Verhältnis gesetzt, dass klar wird, wie gut oder schlecht die Website insgesamt oder Teilbereiche funktionieren.

Wie schon gesagt gibt es kein äußeres Kriterium, was eine Kennzahl ist oder nicht. Kennzahlen können einfach nominelle Daten sein ( PI/Tag), sind es aber sehr selten, Kennzahlen können allein aus Traffic-Zahlen berechnet werden, viele werden aber mit Hilfe von finanziellen Beträgen berechnet. Eric Peterson bietet eine einfache (logische) Klassifikation von Kennzahlen: Durchschnittswerte, Prozentwerte und Verhältniswerte. Jedem Website-Be-treiber sei absolut freigestellt, diese Liste für sich zu erweitern oder zu ändern. Interessanter als die mathematische Grundlage einer Kennzahl ist allemal der Grad ihrer Produktivität, das heißt wie nützlich sie bei der Mes-sung und Optimierung einer Website ist. Dieser Praxisbezug erweist sich an vier Eigenschaften:

2.1 Kennzahlen decken alle Bereiche der Site ab

Besonders auf Startseiten finden sich oft sehr viele Links und einzelne Inhalts-Bereiche, manchmal sind dies mehr als hundert. Aber auch wenn der Raum einer Website praktisch unbeschränkt und kostenlos ist, ist an-dererseits auch offensichtlich, dass die Aufmerksamkeit des Besuchers be-schränkt ist. Was also ist das Wichtigste? Was will der Betreiber der Site unbedingt prominent dargestellt haben, was sucht der Nutzer der Site am häufigsten? Im Idealfall fallen diese beiden Ansprüche zusammen, das, was der Anbieter in das Zentrum seiner Site stellt, ist auch für den Besucher der wesentliche Grund, die Website aufzurufen. Im Alltag fallen diese Ansprü-che leider nicht immer zusammen. BtoB-Seiten, also Online-Angebote von Unternehmen, die sich vor allem an andere Unternehmen richten, sind ein gutes Beispiel dafür, wie die Perspektiven auseinander fallen können. Auf BtoB-Seiten findet man ganz typischerweise a) einen allgemeinen Naviga-


tionsbereich, b) eine Seitenleiste mit Neuigkeiten oder Downloadangeboten und c) einen großen Bereich in der Mitte mit Unternehmens- und Produkt-neuigkeiten. Auch wenn die Betreiber der Websites die Ziele oft nicht expli-zit formulieren, gibt es meist drei Gründe für die Website: Imageförderung, Kontaktgewinnung und Kundensupport. Der qualitative Anteil des Images soll über die attraktive Gestaltung der Site insgesamt, die Existenz einer Website überhaupt, die Darstellung von Neuigkeiten, von Produktentwick-lungen und Ähnlichem erreicht werden. Der quantitative Anteil der Image-Förderung soll über zusätzliche Reichweite der Site erreicht werden: Mehr Besuche, mehr Seitenabrufe, bessere Platzierung in den Suchmaschinen und so weiter. Der Support für bestehende Kunden wird über Informationen zu Produkten, vielleicht mit Updates, mit Bedienungsanleitungen, „Tipps und Tricks“ und ähnlichem realisiert. Kontakte werden wiederum über Kon-taktformulare und die Darstellung von Kontaktinformationen gewonnen. Werden diese drei Ziele ernst genommen und die Website in dieser Richtung gestaltet und optimiert, so finden sich diese entsprechend ihrer Priorität auf der Startseite wieder und die Elemente steuern in messbarer Weise zu ihrer Realisierung bei.

Tatsächlich aber passiert meist Folgendes: Während die Kontaktanfragen leicht auszuzählen sind, mithin eine Rate „Kontaktanfragen/Anzahl der Besucher“ leicht zu berechnen ist, bleibt die Operationalisierung des Image-Gewinns und des Kundensupports meist aus. Die Messung und Auswertung erscheint schwierig. Wie misst man Imagegewinn? Wie misst man die Effek-tivität des Kundensupports? Die drei Ziele bleiben also gleichwertig auf der obersten Prioritätsebene, aber nur eines der drei wird auch gemessen. Die Folge ist, dass die Zielstellung der Website keine Rolle für das Layout der Seite spielt. Während die Gestaltung von Kontaktbereichen überprüft wer-den kann, werden die anderen Themen aus dem Bauch heraus positioniert, gestaltet und priorisiert. Oft fällt es Abteilungsleitern oder Geschäftsfüh-rern relativ schwer, die Thematisierung unternehmensinterner Nachrichten nicht in den Vordergrund der Site zu stellen. Und zwar unabhängig davon, ob diese das Interesse der Besucher finden, überhaupt angeklickt werden oder das Image des Unternehmens befördern. Die Startseite erscheint als eine Folie für die Unternehmensdarstellung – mit der Geschichte der Fir-ma, ihrem Personal, ihren Produktlinien. Weder die Interessen der Web-site-Besucher noch hart formulierte Ziele erringen eine Bedeutung bei der


Gestaltung. Stellt man in dieser Situation Kontaktgewinnung (und ihre Seiten-Elemente) gegen Image-Elemente, so steuern nicht Ziele oder Zahlen die Entscheidung, sondern die Vorlieben des Vorgesetzten. Da keine verglei-chende Argumentation möglich ist (Klick auf ‚Kontaktanfrage‘ entspricht einem Wert von 100 Punkten, ein Klick auf ‚Produktneuheit‘ einem Wert von 10 Punkten), wird eine auf Zahlen basierende Diskussion insgesamt unmöglich – und die Erfolgsmessung verliert ihren Sinn. Nicht-operationa-lisierte Ziele funktionieren auf Websites wie schwarze Löcher im Weltraum: Sie saugen die Energien der formulierten Ziele ab, ohne etwas zurückzuge-ben: „Gut“, kann man argumentieren, „wenn der Kontaktbereich so und so effektiv ist, aber das Unternehmensimage ist eben auch wichtig und lässt sich nicht in Zahlen ausdrücken – darum werden aktuelle Pressemeldungen im Zentrum der Seite stehen.“

Wer die Investition in eine Website ernst nimmt, wird alle Bereiche einer Seite nach ihrer Zielpriorisierung und Zielerreichung beurteilen und so zu einer konsequenten Gestaltung finden. Das Layout einer Site, die Vertei-lung und Positionierung der Inhalte ist kein Raum für Kreativ-Experimente oder Selbstverwirklichung, keine Arena für ‚Was finde ich schöner‘-Fragen, im Grunde geht es nicht einmal um ästhetische Argumente, sondern um die professionelle Umsetzung einer Marketing- und Vertriebsstrategie.

2.2 Kennzahlen sind mit klaren Verantwortlichkeiten und Handlungsoptionen verknüpft

„Messe nicht, was Du nicht ändern kannst“, könnte als Kalenderspruch über dem Schreibtisch eines Online-Verantwortlichen stehen. Web Analytics ist gewöhnlich nicht als wissenschaftliche Forschungstätigkeit angelegt und selten geht es um die Archivierung historischer Momente. Web-Analytics-Tools bieten ihren Nutzern eine so reichhaltige Fülle von Informationen, dass es zwar manchmal nicht leicht ist, der Versuchung nicht zu erliegen und zu allen möglichen Aspekten Reports zu studieren – doch bleibt das Wissen meist ohne Konsequenz. Kennzahlen tragen mögliche Konsequenzen dagegen schon in ihrer Festlegung mit sich. Ist die Konversionsrate also im-mer eine Kennzahl? Was passiert, wenn Ihr Vorgesetzter zu Ihnen kommt und meint, Sie – als Verantwortlicher für den Online-Bereich – sollten die


Konversionsrate des Shops erhöhen. Laut den Berechnungen liegt diese bei nur 1,5 Prozent und zwei Prozent sollten es im Durchschnitt schon sein – so war zu lesen. Welche Handlungsmöglichkeiten haben Sie, um die Rate zu erhöhen? Alle, sollte man denken. Wenn bei Ihnen die gesamte Verantwor-tung für den Online-Bereich liegt, so sind Sie gerade der richtige Adressat für diese Aufforderung. Als Nächstes kann nun von Ihnen eine Untersu-chung der Besuchergruppen, Kampagnen, Produktbereiche, Check-Out-Pro-zesse etc. veranlasst werden, um Optimierungspotenziale hinsichtlich der Erhöhung der Bestellrate aufzudecken. Die Konversionsrate ist definitiv eine wichtige Kennzahl für Sie. Es liegt in Ihrem Verantwortungsbereich, den Online-Shop hinsichtlich eines guten Verhältnisses zwischen der An-zahl der Besucher auf der Seite und der Anzahl der Bestellungen über die Seite zu optimieren. Was aber ist zum Beispiel mit dem Verantwortlichen für den Produktbereich X? Für ihn wäre die Konversionsrate des Online-Shops insgesamt keine Kennzahl, denn er kann sie nicht beeinflussen oder verändern. Eine Verantwortung für den Produktbereich schließt Möglich-keiten ein, die Seitengestaltung in diesem Bereich zu ändern, Kampagnen dafür zu optimieren und Cross- und Up-Selling-Angebote auszusteuern. Für diese einzelnen Bereiche können und müssen eigene Kennziffern gebildet werden, die die Performance in genau diesem Sektor zeigen und so ihren Teil zur Gesamtperformance beitragen. Die Gesamtperformance selbst kann so aber nur indirekt beeinflusst werden, und so ist die Gesamt- Konversi-onsrate keine wichtige Kennzahl für diesen Mitarbeiter. Was aber ist mit Ihrem Vorgesetzten? Ist die Konversionsrate eine wichtige Kennzahl für ihn? Es liegt im Bereich seiner Möglichkeiten, die Konversionsrate zu ver-ändern (über Sie), aber ist die Konversionsrate Ausweis einer erfolgreichen Tätigkeit für ihn? Nein, ist sie nicht, denn die Konversionsrate des Online-Shops sollte ihren Teil zum (hoffentlich positiven) Kosten/Erlös-Verhältnis des Online-Angebotes beitragen. Mit anderen Worten: Die Konversionsrate ist zu detailliert, um eine Kennzahl für den Vorgesetzten zu sein, sie wäre bereits ein erster Schritt der Analyse, nicht schon Teil des routinierten Reportings. Die Ziele einer Website lassen sich von einer obersten Priorität bis hinunter zu Ebenen vieler kleiner konkreter Entscheidungen verfolgen. Eine allgemeine Konversionsrate ist für einen Online-Shop eine wichtige Zahl zur Analyse des eigenen Erfolgs und zum Vergleich mit anderen Shops. Die Konversionsrate steht allerdings nicht an oberster Stelle. Dort würde der Erlös des Shops stehen. Dass diese Zahl kein bloßer theoretischer Fix-


punkt ist, zeigt sich daran, dass sich aus diesem Ziel mindestens zwei Wege der Steigerung ergeben: Das Bestellvolumen insgesamt zu steigern oder die Kosten zu senken. Das Bestellvolumen insgesamt lässt sich wiederum über eine Erhöhung der Anzahl der Bestellungen oder durch eine Erhöhung des Volumens pro Bestellung steigern. Möglichkeiten zur Erhöhung der Anzahl der Bestellungen lägen in der Verstärkung des Traffics auf der Site (mehr Besucher) und in der Verbesserung der Konversionsrate (mehr Bestellun-gen/Besucher ). Hier haben wir die Konversionsrate also als ein Glied in der Hierarchie der Kennzahlen und der Möglichkeiten, die Website insgesamt zu verbessern.

Die Möglichkeit, Dinge zu verändern und verantwortlich zu steuern, schnei-den die Bedeutung von Kennzahlen nach oben hin ab, die hierarchische Logik der Kennzahlen und Informationsüberfluss grenzen die Bedeutung von Kennzahlen nach unten hin ab.

2.3 Kennzahlen sind mit Geschäftszielen verbunden

Traffic-Zahlen sind virtuelle Zahlen. Die Anzahl von PIs, Sessions oder Be-suchern pro Monat ist ein Nachweis des Funktionierens der Website. Es ist ungefähr so wie die Öltemperatur, der Benzinstand oder auch die Laufleis-tung eines Pkw. Es hat allerdings nichts damit zu tun, wofür die Website eigentlich da ist. Ein Auto wird genutzt, um zu bestimmten Bedingungen von A nach B zu kommen. Diese Bedingungen schließen Flexibilität ein, Kosten und Komfort. Der Pkw ist keine effiziente Investition, weil er nur 5l/100km verbraucht oder bisher so und so viele Kilometer genutzt worden ist, sondern weil er eine günstige und flexible Alternative zu Bahn oder Flugzeug ist. Der Zweck des Pkw liegt nicht in ihm selbst, sondern darin, dass jemand zu bestimmten Bedingungen von hier nach dort transportiert wird. Ebenso liegt der Zweck einer Website nicht in ihr selbst. Genauso wie ein Pkw ist eine Website ein Werkzeug, um etwas anderes zu erreichen. Dieses andere ist der äußere Anker für Kennzahlen. Websites können dabei helfen, ein Unternehmen bekannter zu machen, Support-Center entlasten, Bewerber für offene Stellen zu finden, neue Geschäftskontakte zu gewin-nen oder einfach nur Informationen möglichst effizient zu verteilen. Im-mer wird für diesen Zweck ein Budget zur Verfügung gestellt, mit dem die


Website realisiert, gepflegt, optimiert und beworben werden kann. Dieses Budget ist der erste äußere Anknüpfungspunkt für Kennzahlen. Das Bud-get etwa zur Gewinnung von neuen Kundenkontakten könnte auch anders investiert werden – in Messeauftritte, einen weiteren Vertriebsmitarbeiter oder Werbung in Fachzeitschriften. Damit ist das erste Ziel klar und damit ist auch ein Weg klar, um die Leistung an das Unternehmen anzubinden. Der konkrete Wert eines über das Internet gewonnenen Kundenkontaktes ist aber oft schwer festzumachen: Eine E-Mail-Anfrage kommt ins Haus, wird an einen Mitarbeiter weitergegeben, der sich jetzt darum kümmern muss oder den Kontakt wiederum weitergibt. Je komplexer das Produkt ist und je höher die Investition, desto länger wird der Weg von der ersten E-Mail-Anfrage zum Auftrag. Aber auch wenn sehr viele Schritte und sehr viel Arbeit zwischen der Anfrage und dem Auftrag liegen, kommt dieser Auftrag doch ursprünglich von der Website. Wichtig werden also folgende Beziehungen: Wie hoch ist der durchschnittliche Auftragswert der über die Website gewonnenen Aufträge? Wie viele Aufträge werden über das Internet gewonnen? Wie viele Anfragen gehen über das Internet ein? Zum Beispiel:

(1) Pro Jahr werden 500 Anfragen über die Website verzeichnet (ohne Spam und Ähnliches)

(2) Aus diesen Anfragen resultieren 10 Aufträge

(3) Das durchschnittliche Volumen pro Auftrag liegt bei 1.000 Euro

(4) Damit ergibt sich pro Anfrage ein durchschnittlicher Wert von 20 Euro.

Die Konversionsrate, in diesem Fall bestimmt als Anzahl der Anfragen be-zogen auf die Gesamtzahl der Besucher, erhält somit eine Erdung im unter-nehmerischen Umfeld. Alle Maßnahmen im Zusammenhang mit der Website können über diese Erdung kostenmäßig angebunden und bewertet werden. Die Präsenz in den Suchmaschinen soll erhöht werden, um mehr Besuche zu gewinnen? Wie hoch ist der Aufwand – wie hoch ist der Gewinn? Was kann ich gewinnen, wenn die Kontaktformulare optimiert werden? Was würde eine prominentere Präsentation von Kontaktanreizen auf der Startseite bringen? Welche Art von Besuchern sendet Anfragen mit höheren bezie-hungsweise geringeren Chancen einer Auftragsgewinnung ab? Können be-stimmte Aufträge oder Produkte erfolgreicher über die Website vermittelt werden?


Mit der (theoretisch) einfachen Operation einer Anbindung der Kennzahlen und damit der Website-Performance an die unternehmerischen Ziele gewinnt die Website einen eigenen Platz in der Reihe der Vertriebsmaßnahmen eines Unternehmens, die Website wird von einem inhaltlich unkalkulierbaren Kostenfaktor zu einem wirksamen Instrument.

2.4 Kennzahlen haben Vorgaben und Entwicklungsziele

Es ist immer gut, mehr zu verdienen. Oder weniger zu bezahlen. Oder die Besucherzahlen zu steigern. Oder die Konversionsrate. Aber: Wie viel ist gut oder genug? Es ist insgesamt kein Geheimnis, dass es eine Sache ist, große Ziele zu verfolgen, es aber für den Weg dorthin andererseits sehr nützlich ist, konkrete, kleine Schritte zu benennen und anzugehen. Der Umgang mit Web Analytics stellt da keine Ausnahme dar. Um ein Online-Angebot kontinuierlich zu verbessern, ist es hilfreich, Vorgaben zu formulieren: Eine Steigerung des Volumens pro Bestellung um 5 Prozent bis zum Quartal-sende. Die Reduzierung der Absprungrate der Startseite auf 40 Prozent. Die ‚Produkt-in-den- Warenkorb-Lege‘-Rate auf 20 Prozent. Entwicklungsziele helfen dabei zu erkennen, wo Eingriffe besonders lohnend sind und zu einer Verbesserung insgesamt beitragen. Mit der Einbeziehung unterneh-mensrelevanter Daten gewinnen die Traffic-Daten eine Kontur im Kontext von Einnahmen und Ausgaben. Im Bereich der Traffic-Daten bleiben Zahlen wie PIs/Monat, Absprungraten oder Sessions/Besucher noch virtuell und unbestimmt. Mit der Verknüpfung mit monetären Daten können Budgets effektiv für die Erreichung von gesteckten Zielen eingesetzt werden. Ziele helfen dabei, die eigenen Bemühungen zu strukturieren und zu priorisie-ren. Anstelle eines gewissen blinden Aktionismus, der heute die Optimie-rung der Listung in Suchmaschinen verfolgt und morgen einen Newsletter zur Bindung von Besuchern einführt, können Maßnahmen mit ihrer Wir-kung auf ein Ziel hin genau bewertet werden.

Was die Ziele für eine Entwicklungsrichtung bedeuten, sind die Vorgaben für die tägliche Arbeit. Jeder kennt inzwischen die halbkreisförmigen, rot-gelb-grünen Visualisierungen. Sie sehen aus wie eine Tankanzeige für Übervorsichtige, die schon bei einem noch zu zwei Dritteln gefüllten Tank nach der nächsten Nachfüllgelegenheit Ausschau halten. Die konkrete Auf-


teilung der drei Zonen ist natürlich Teil der Konfigurationsarbeit und muss für jede Kennzahl neu festgelegt werden. Daneben gibt es auch alternative Visualisierungen (zum Beispiel Thermometer) und die Farbgestaltung ist individuell wählbar. Wichtig aber ist: Die Bereiche signalisieren auf den ersten Blick den Performance-Status der Kennzahl. So könnte die Perfor-mance einer PPC-Kampagne über die Kennzahlen ‚Bestellvolumen pro Tag‘ und ‚Kosten/Erlös-Verhältnis‘ abgebildet werden. Liegen diese beiden Zah-len im grünen Bereich – wird also eine angemessene Umsatzhöhe generiert und ist das Verhältnis Kosten/Erlös ebenfalls im definierten Zielbereich, so bleibt hier nichts zu tun – die Kampagne läuft erfolgreich. Liegt eine der Zahlen dagegen im roten Bereich, so ist eine weitere Beschäftigung mit der Kampagne unbedingt notwendig, im mittleren Bereich bleibt Spielraum für Abwägungen.

2.5 Die Festlegung von Kennzahlen

Nach dem so viel zum Thema „Was macht eine brauchbare Kennzahl aus?“ zu sagen war, wird es Zeit, sich konkret mit dem Prozess der Festlegung der KPIs zu beschäftigen.

Am Anfang der Überlegung zu den passenden Kennzahlen steht die Suche nach dem Ziel einer Website. Das mag für viele trivial klingen, aber auf der anderen Seite zucken Online-Verantwortliche nicht selten nur mit den Schultern, wenn sie nach konkreten Zielen gefragt werden. Die Zeit der ‚Visitenkarten‘ im Internet, der Websites, die nur da sind, weil andere auch eine haben, ist noch längst nicht vorbei. Wer sich im Internet jenseits der Top-100-Angebote bewegt, wird sehr schnell auf viele Websites stoßen, die offensichtlich nicht dem heutigen Stand der Gestaltung entsprechen. Web-sites mit Flash-Intros (und ohne ‚Skip‘-Button); Websites, die entworfen sind wie Bücher oder Häuser: Bevor man zu den interessanten Teilen kommt, muss erst eine Art Empfangsbereich oder ein Begrüßungswort durchlaufen werden. Websites, die ihre Navigation mit Flash oder Java realisieren – weil das besser aussieht, aber in Kauf nehmen, dass ein zweistelliger prozentu-aler Anteil der Besucher nicht damit umgehen kann. Es gibt viele weitere Beispiele für eine sehr deutliche Ignoranz von Online-Verantwortlichen und Multimedia-Agenturen gegenüber den eigentlichen Adressaten ihrer Arbeit:


den Online-Besuchern. Oder genauer: ignorant gegenüber dem, was das Un-ternehmen seinen Besuchern bieten will.

Also noch einmal: Wenn es kein Ziel gibt, kann die Website abgeschaltet werden. Oder, wenn das zu hart wäre: Hören Sie auf, hier weiter zu lesen. Dieses Buch ist für Leute, die wissen, was sie mit ihrer Website wollen.

Websites können a) als Vertriebskanal dienen, sie können b) als Marke-tinginstrument angelegt sein oder c) als Mittel zur Ergänzung des Kunden-supports. Dazu kommen Websites, die d) mit Hilfe interessanter Inhalte möglichst viele Besucher anziehen wollen, um die Werbung auf ihren Seiten zu verkaufen. Fast immer werden mit einer Website mehrere dieser Ziele gleichzeitig verfolgt: Werbetragende Angebote verkaufen auch Artikel, Un-ternehmensdarstellungen bieten auch Kundensupport, Online-Shops sind natürlich auch immer Marketingplattformen. Aber jede dieser Zielsetzungen drückt sich in eigenen Möglichkeiten aus, die Zielerreichung zu messen.

Art des Zieles Typische oberste Kennzahl

Vertriebskanal (Online-Shop) Menge und Wert der verkauften Artikel

Marketinginstrument (BtoB-Seite) Anzahl und Wert der gewonnenen Kunden-kontakte, Bekanntheit und Prestige

Werbetragend (Content-Angebot) Anzahl Ad Impressions und Klicks auf Ads

Support-Plattform Anzahl der erfolgreich beantworteten Anfragen

Auf dieser obersten Ebene können die online gewonnenen Daten mit unter-nehmensrelevanten Daten verknüpft werden. Sie stellen die Schnittstelle, den strategischen Berührungspunkt zum Unternehmen selbst dar.

Es sind im Prozess der Kennzahlenfindung also zunächst folgende Fragen zu klären:1. Was sind die Ziele unserer Website?2. Wie können diese Ziele in Zahlen ausgedrückt werden?3. Wie werden diese Zahlen mit (gegebenenfalls fiktiven) monetären Da-

ten verknüpft?


4. In welchem Verhältnis stehen mehrere gleichzeitig verfolgte Ziele zu-einander?

Da Sie auch jetzt noch diesen manchmal recht trockenen Ausführungen fol-gen, gehören Sie wahrscheinlich eher zu den Leuten, die wissen, wozu sie eine Website betreiben, und können die Ziele definieren. Um den Prozess hier weiter zu beschreiben, nehmen wir als Beispiel eine BtoB-Site, also eine Website eines Unternehmens, das – aus welchen Gründen auch immer – seine Leistungen oder sein Produkt nicht über das Netz verkauft. Auf der Website finden sich meist folgende Inhalte: Unternehmensdarstellung (Geschichte, Referenzen, News), Produktbeschreibungen, Kontaktbereich, Kundensupport (zum Beispiel Informationen, Updates), Karrierebereich. Da alle diese Inhalte auf der Startseite gezeigt werden, gehen wir davon aus, dass jeder dieser Inhalte selbst ein Ziel oder Teil eines Zieles ist.

Abbildung 1: Ein Browser Overlay mit Traffi c-Daten

Wir finden vier Ziele:1. Imagepflege und Bekanntheit (Unternehmensbeschreibungen, Produkt-

beschreibungen, Karrierebereich)2. Neue Kundenkontakte ( Produktbeschreibungen und Kontaktseiten)3. Kundensupport (Supportseiten)4. Personal (Karrierebereiche)


Eine Analyse der Startseite würde die Bewegungen der Besucher zeigen.Soundso viele klicken also hier, soundso viele klicken dort. Ist das gut so? Sollten mehr auf den Newsbereich klicken oder mehr im Kontaktbereich? Schwer zu sagen, wenn man nicht weiß, was die einzelnen Klicks wert sind. Wir müssen die Ziele also mit Werten verknüpfen, um sie vergleichbar zu machen. Die Punktwerte sollen wie eine Währung funktionieren, die die Klicks in ein Verhältnis zueinander setzen kann: Was ist ein Seitenabruf an sich wert? Mit jedem Abruf einer der Seiten aus den Bereichen Imagepflege und Bekanntheit wird ein Beitrag zu diesen Zie-len geleistet. Wenn diesen Monat 10.000 Seiten abgerufen worden sind und im nächsten Monat – durch einen besseren PageRank bei Google – 20.000, so hat sich die Bekanntheit des Unternehmens erhöht. Und gehen wir da-von aus, dass die Seiten ansprechend und seriös gestaltet sind, sollte auch das Image des Unternehmens in qualitativer Hinsicht verbessert worden sein. Wir setzen für jeden Seitenabruf auf diesen Bereichen einen Wert von einem Cent fest. Durch die bessere Listung werden also 100 Euro pro Monat gewonnen. Der Wert erscheint vielleicht ein wenig niedrig, aber dafür gibt es keinerlei weitere Anforderung oder Spezifizierung. In die Rechnung ge-hen alle Seitenabrufe ein – ob Ein-Seiten-Besuche, Besuche von Partnern, von der Konkurrenz oder tatsächlichen, potenziellen Neukunden. Die Be-rechnung ist natürlich verfeinerbar, zum Beispiel könnten pdf- Downloads mit Produktspezifikationen höher bewertet werden.

Den Wert eines neuen Kundenkontaktes, einer Anfrage über das Netz hat-ten wir weiter oben schon gesehen und können das einfach übernehmen:

(1) Pro Jahr werden 500 Anfragen über die Website verzeichnet (ohne Spam und Ähnliches)

(2) Aus diesen Anfragen resultieren 10 Aufträge

(3) Das durchschnittliche Volumen pro Auftrag liegt bei 1.000 Euro

(4) Damit ergibt sich pro Anfrage ein durchschnittlicher Wert von 20 Euro.

Jeder Besuch, der zu einer Kontaktanfrage führt, ist damit 20 Euro wert. Das ist natürlich viel mehr (2000 Mal mehr!) als ein gewöhnlicher Seiten-abruf, aber der Wert wird immerhin real aus Erfahrungen mit bisherigen Anfragen abgeleitet.


Der Wert eines Abrufes der Kundensupport-Seiten liegt vor allem in zwei Momenten: Einerseits werden Kundenbeziehungen gepflegt und anderer-seits werden telefonische Support-Anfragen vermieden. In unserem Bei-spiel wollen wir einen mittelständischen Maschinenhersteller annehmen. Beide Bereiche spielen keine entscheidende Rolle für das Unternehmen. Kundenbeziehungen werden eher persönlich gepflegt, eine automatisierte Bedienung ist weder notwendig noch gewünscht. Gleichwohl finden sich auf der Website einige Elemente speziell für Kunden. Da dieser Bereich nicht eigentlich wichtig oder überprüft ist, andererseits Dokumente fak-tisch abgerufen werden, setzen wir den Wert eines solchen Downloads mit einem Euro an, Antwortseiten (die also das Ergebnis einer Frage sind) mit 10 Cent an.

Bleibt als letztes noch der Karrierebereich. Was bringt eigentlich die Aus-schreibung einer offenen Stelle auf der eigenen Website? Die allermeisten Unternehmen können nicht darauf warten, dass potenzielle Mitarbeiter zufällig ihre Website aufsuchen und dann eine Bewerbung schreiben – zu unwahrscheinlich wäre dieser Fall und zu teuer die dauerhafte Nicht-Beset-zung wichtiger Positionen im Unternehmen. Die Suche nach Mitarbeitern kann also nie ausschließlich über die eigene Website erfolgen. Als ein Nach-teil eines Karrierebereichs kommen noch die sogenannten Initiativbewer-bungen hinzu – sie stellen meist nur eine Quelle zusätzlichen Aufwandes für die Mitarbeiter im Personalbereich dar. Nichtsdestotrotz sprechen drei Faktoren für einen Karrierebereich auf der eigenen Website: 1. Über eine Verknüpfung mit spezialisierten Online-Diensten können offene Stellen in mehreren Netzwerken gleichzeitig und automatisch veröffentlicht werden, ohne zusätzlichen Aufwand und mit dem Vorteil, dass interessierte Bewer-ber aus der Job-Börse direkt auf die eigene Seite gelotst werden. 2. Mit Lis-tungen im Bereich ‚offene Stellen‘ zeigen Unternehmen ihre Dynamik und ihre Attraktivität für potenzielle Bewerber und auch für andere Besucher. 3. In einem nicht einfachen Arbeitsmarkt wie dem unseres Maschinenher-stellers kann der Eingang einer einzigen erfolgsversprechenden Bewerbung für eine Entwicklungs- oder Führungsposition so außerordentlich wertvoll sein, dass sich das wenig aufwendige Engagement für diesen Bereich über Monate hinweg gelohnt hat.


Eine konkrete Berechnung würde so ähnlich wie die nach dem Wert der Kundenanfragen erfolgen:

(1) Pro Jahr werden 100 Bewerbungen über die Website verzeichnet

(2) Aus diesen Anfragen resultiert eine Einstellung

(3) Durchschnittlicher Gewinn pro Einstellung: 5.000 Euro

(4) Damit ergibt sich pro Bewerbung ein durchschnittlicher Wert von 50 Euro.

Die Festsetzung der Werte für die einzelnen Bereiche ist für fast alle Unter-nehmen ein sehr schwieriger Prozess, da sich hier verschiedene Abteilungen und Hierarchie-Ebenen zusammensetzen und Einigkeit in Angelegenheiten finden müssen, die verschiedene Interessensphären berühren. Es ist für die Teilnehmer absehbar, dass mit der Wertfestsetzung eine Priorisierung ihrer Fachbereiche auf der Website erfolgt und dass diese zu einer Veränderung der Website selbst führen wird. Dass dies genau das Ziel dieses Prozesses ist – die Verbesserung der Effektivität der Website also – macht die Sache nicht leichter. Auch wenn sich vorher niemand so recht für das Aussehen, die Pfle-ge oder die Performance der Site interessiert hat, sind an diesem Punkt des Implementierungsprozesses alle sehr an der Gestaltung der Website und der möglichst breiten Darstellung ihrer eigenen Arbeitsbereiche interessiert. Das ist der Grund, warum erfolgreiche Web-Analytics-Projekte unbedingt eine aktive Unterstützung durch höhere Führungsebenen brauchen. In der Dis-kussion verschiedener Abteilungsleiter von gleicher Hierarchie-Ebene kann es zu sehr fruchtbaren Erkenntnissen kommen, es kann aber auch zu einer kaum auflösbaren Blockade der Interessen und damit des Prozesses insgesamt führen. Dazu enthält die Festsetzung der Werte immer einige willkürliche Elemente. PR- und Marketingabteilungen werden vielleicht entschlossen den Wert eines Seitenabrufes heraufsetzen wollen, um die entsprechenden In-halte auf der Startseite deutlich zu präsentieren. Hier ist dann vor allem mit einer Erdung über Werbemaßnahmen zu argumentieren: Traffic, also Seiten-abrufe, wird letztlich gekauft: über Mailings, Suchmaschinenoptimierung, Suchmaschinenmarketing, Banner-Werbung und vieles mehr. Diese Marke-ting-Aktionen müssen sich im Verhältnis zu den gesetzten Werten bewegen. Das heißt: Wenn das Unternehmen mit einem PPC-Klickpreis von 10 Cent Besuche mit – sagen wir mal – je 5 Seitenabrufen kauft, können diese selbst kaum mit einem Euro angesetzt werden. In die andere Richtung weist die


Verbindung mit den Kontaktanfragen: Man könnte einen Besucher (nicht Seitenabruf oder Besuch) auch rückwärts über die Wahrscheinlichkeit einer Kontaktanfrage und deren Wert bestimmen: Wenn die Rate Besucher zu An-fragen bei 100 zu 1 liegt, eine Anfrage 20 Euro wert ist, läge ein Besucher bei 20 Cent, bei einer durchschnittlichen Zahl von Seitenabrufen von 10 zu 1 pro Besucher, läge der Wert wiederum bei 2 Cent.

Wichtig ist vor allem die Überzeugung, dass die Performance der Website und damit der Erfolg des Unternehmens insgesamt mit Hilfe dieser Definiti-onen deutlich gesteigert werden kann. Erfahrungen in Unternehmen zeigen dies sehr deutlich und immer wieder belegt ist auch, dass ohne ein solches System die Investition für das Web- Analytics-System selbst kaum lohnens-wert sein kann ( ROI-Kalkulation).

Wir haben jetzt alle Elemente für eine monetär verankerte Betrachtung des Website-Traffics zusammen:n Ein bloßer Seitenabruf zählt einen Cent.n Eine Antwortseite im Support-Bereich ist 10 Cent wert.n Ein pdf-Download wird mit einem Euro berechnet.n Ein Kundenkontakt erbringt 20 Euro.n Eine Bewerbung auf eine Stellenausschreibung wird mit 50 Euro gezählt.

Diese Festlegungen funktionieren wie eine Nachtsichtbrille im Dunkeln: Ohne sie sieht man nur Konturen und Schatten, setzt man sie auf, zeigen sich plötzlich sehr deutlich die wichtigen Aspekte der Wirklichkeit. Hatten wir eben noch einen Traffic-Report mit 10.000 PIs/Monat, mit Listungen von Referrern, Suchbegriffen, Browserversionen, steht nun eine klare Zahl da: Die Website brachte im letzten Monat:

10.000 Seitenabrufe à 1 Cent = 100 Euro

50 Antwortseiten im Support-Bereich à 10 Cent = 5 Euro

20 pdf- Downloads à 1 Euro = 20 Euro

40 Kundenkontakte à 20 Euro = 800 Euro

8 Bewerbungen à 50 Euro = 400,- Euro

total 1325,- Euro


Es zeigt sich recht klar, wo die Site ihre Stärken hat: Auch wenn nur wenige Bewerbungen wirklich wertvoll sind, steigt doch deren Wahrscheinlichkeit mit einer deutlichen Präsentation auf der Website. Der Support-Bereich trägt nicht viel bei, hier müssten Analysen – zum Beispiel Kundenbefra-gungen – für ein klareres Bild der Ansprüche und des entsprechenden Wer-tes des Bereiches sorgen. Ähnliches gilt für die allgemeine Anzahl und die Berechnung der Seitenabrufe. In der Summe und im Mittel ist der Wert eines Seitenabrufes so vielleicht richtig getroffen – die Potenziale liegen aber in einer Segmentierung des Traffics beziehungsweise in der Unter-scheidung von Seiten, die mehr beziehungsweise die weniger wert sind. Die Kundenkontakte zeigen in einer durchdachten und konsequenten Analyse ihren klaren Wert. Dies ist nicht nur der höchste Wert hier, sondern auch der, der am härtesten empirisch untermauert ist.

Mit diesen Daten kann der Wert der Elemente auf der Startseite ermittelt werden. Jeder einzelne Besuch umfasst eine Reihe von aufgerufenen Sei-ten und potenziell weiteren Aktionen: Besuche mit Bewerbungen, Besuche mit Downloads oder Kontaktanfragen. Besuche sind also wie Körbe, in de-nen mehr oder weniger Aktionen enthalten sind, und der Inhalt dieser Körbe kann im Sinne der Berechnung mehr oder weniger wertvoll sein. Wenn wir jetzt die Startseite analysieren, so schauen wir darauf, wie viel in diesen Körben ist, die hinter den einzelnen Links aufgehängt sind. Wenn wir 10.000 Seitenabrufe im Monat haben, dann sind dies vielleicht 3.000 Besuche, oder eben Körbe, mit mehr oder weniger interessanten Inhalten. Die Berechnung des Wertes der Links – die Aufsummierung der Korbin-halte – geschieht jeweils mit jenen Inhalten, die nach einem Klick auf diesen Link geschehen. Es wird nicht berücksichtigt, was vor dem Aufruf der Startseite geschah. Dies würde zu einer überflüssigen Komplexität und Vervielfachung der Daten führen. Es entspricht außerdem der Logik der Website-Gestaltung, dass etwa eine Startseite oder eine Übersichtsseite die Werte der darunterliegenden einzelnen Seiten enthält. Es wäre absurd, ei-ner Kontaktanfrage-Seite, die ja ihr Ziel in der Absendung einer Anfrage findet, nicht nur diesen Wert zuzuweisen, sondern ebenso noch jenen aller Seiten, die vorher besucht wurden.


Ein anderer Weg der Berechnung

Wenn man sich die Bewegungen von Nutzern durch eine Website nicht linear vorstellt, also: von Seite A zu Seite B zu Seite C, sondern insgesamt als unge-ordnete Mengen, so kann man den Wert einer Seite auch daraus berechnen, an wie vielen Besuchen mit wie vielen Wertzuwächsen sie überhaupt und unab-hängig ob als erste oder letzte Seite beteiligt war. Anders gesagt: Wenn Seite A Teil der Besuche 1 (0,05 Euro), 2 (1 Euro), 3 (20 Euro), 4 (50 Euro) und deren Wertzuwächsen insgesamt (in Klammern) war, so lässt sich dies aufsummieren und der Wert der verschiedenen einzelnen Seiten in einem Online-Angebot in dieser Weise auflisten. Man erhält damit einen umfassenden Überblick zu den Potenzialen der einzelnen Seiten und Bereiche und kann diese im Sinne einer Optimierung genauer analysieren und überhaupt das Augenmerk stärker auf die-se wichtigen Seiten legen. Allerdings verliert man die Richtung der Besucher und damit die Hinweise zur Verbesserung der Linkstruktur der Seite. Im Übrigen ist mit einigen absurden Ergebnissen zu rechnen: Typische Ausstiegsseiten („Vielen Dank für Ihren Einkauf“) sind mehr wert als die Seiten mit den Produktdetails selbst.

Abbildung 2: Ein Browser Overlay mit monetären Werten


Mit diesem Prinzip wird aus einem Browser-Overlay mit Klick-Häufigkeiten ein Instrument, um die Links auf der Startseite in ihrem Beitrag zur Wert-schöpfung der Website insgesamt sichtbar zu machen. Aus dieser Ansicht ergeben sich die Optimierungshebel wie von allein: Wenn der Link ‚Die Pro-duktneuheiten im Mai‘ doppelt soviel Wert generiert wie ‚Unser Vorstand stellt sich vor‘, so wird eine prominente Positionierung, eine Ausdifferenzie-rung des Verweises zu den Produktneuheiten den Gewinn noch erhöhen.

2.6 Kennzahlen als Ampeln

Für die BtoB-Site haben wir jetzt einige Ziele der Site definiert, sie über einen Geldwert in Beziehung zueinander gebracht und in messbare Infor-mationen übersetzt. Wie oben beschrieben kommen wir damit auf einen monatlichen Erlös von 1.325 Euro. Das könnten nun auch 10.000 Euro sein oder nur 100 Euro. Die Frage ist: Ist das viel oder wenig? Ist das genug? Wie viel wäre angemessen oder zu erwarten? Das ist nicht leicht zu beantwor-ten, vielmehr muss jedes Unternehmen für sich klären, was ein guter Wert wäre. Die Ausgaben für die Pflege des Online-Angebote im engeren Sinne wären ein erster Anhaltspunkt: Wie hoch liegt das Budget für Hosting, Administration, inhaltliche Pflege pro Jahr beziehungsweise Monat? Ein zweiter Hinweis liegt in den Aufwendungen für Optimierungsmaßnahmen, zum Beispiel die Optimierung für Suchmaschinen oder Barrierefreiheit. Und dann kommen natürlich Kosten für Kampagnen im engeren Sinn dazu: Was wird für PPC-Kampagnen bei Google oder Yahoo! ausgegeben, was wird in Banner-Werbung oder Ähnliches investiert. Mit Hilfe dieser Zahlen aus ver-schiedenen Quellen kann einigermaßen sichtbar gemacht werden, was in die Website investiert wird und – zusammen mit der Werteberechnung oben – ob sich die Investition am Ende lohnt.

Diese Informationen geben einen Rahmen, ob sich die Website-Performance eher im grünen oder eher im roten Bereich bewegt. Die Berechnung der Kosten und Aufwendungen soll hier nicht für ein betriebswirtschaftliches Controlling benutzt werden, sondern soll helfen, die Zahlen in ein Ver-hältnis zu setzen. Kennzahlen für Websites sollen immer leicht zu lesende Indikatoren dafür sein, ob die Seite gut funktioniert oder nicht. Das ist die Ampel-Funktion von Kennzahlen: Ist der Wert grün, rot oder gelb? Eine


Verdichtung der Information, sodass auf einen Blick der Status und Hand-lungsoptionen klar sind. Auf dieser Ebene wird auch klar, warum ein gutes Reporting auf nur wenige Zahlen, auf zum Beispiel eine DIN A4- pdf-Seite beschränkt sein kann – es geht darum, so weit wie möglich zu verdichten, bis am Ende nur noch das vermittelt wird, zu dem eindeutige Handlungs-optionen existieren.

Der nächste Schritt zu einem effizienten Reporting besteht in der Zuwei-sung von Bereichen für Kennzahlen. 1.325 Euro ist der Status und wir ge-hen im Weiteren davon aus, dass dies ein ganz guter Wert ist, der jetzt für uns einen Durchschnitt darstellt. Wie nehmen einen Maximalwert von 2.700 Euro (ungefähr doppelt so viel wie der Durchschnittswert und gut durch drei teilbar). Bis 900 Euro wäre der rote Bereich anzunehmen, von dort bis 1.800 Euro der gelbe Bereich, darüber der grüne Bereich. Das wäre eine Skala für ein monatliches Reporting. Es ist leicht zu sehen, wie dies auf ein wöchentliches oder tägliches Format umgebrochen werden könnte. Für wen könnte diese eine Ampel oder Statusanzeige interessant ein? Sie ist so hoch verdichtet, dass einzelne Bereiche, dass Traffic-Zahlen, Maßnah-men und vieles weitere nicht mehr vorkommen. Es bleibt nur noch der mo-natliche (fiktive) Erlös der Website. Die Relevanz ergibt sich aus möglichen Handlungsoptionen. Diese Kennzahl ist nur interessant auf einer höchsten Führungsebene, dort, wo kein Bezug mehr zu konkreten Handlungen be-steht, sondern nur noch die Performance der Website (als ein Bereich unter vielen) insgesamt betrachtet wird. Die möglichen Handlungsoptionen lau-ten nämlich:

Grün – erfolgreiche Arbeit bestätigenGelb – nichts tunRot – Online-Verantwortlichen anrufen und nach Maßnahmen fragen


Kennzahlen und Prämien

Kennzahlen sind gedacht, um die Wirkung von Entscheidungen zu messen. War dieser Weg besser als jener? Was hat uns diese Kampagne oder jene Verbesse-rung wirklich gebracht? So lange es keine gemeinsam vereinbarten verlässlichen Erfolgsparameter und Erfolgsmessungen gibt, lassen sich diese Fragen nicht gut beantworten. Mit den Kennzahlen wird die Qualität der Entscheidungen aber sehr gut messbar. Der Beitrag des Einzelnen zum Erfolg des Unternehmens wird sicht-bar. Was liegt also näher, als positive Entwicklungen in den Kennzahlen auch mit handfesten finanziellen Belohnungen zu verknüpfen?

Dieser nächste Online-Verantwortliche, der das Lob für erfolgreiche Arbeit oder den Anruf bei einem Rot-Status bekommt, braucht natürlich auch die-se Kennzahl, schon alleine, weil es besser ist, vorher zu wissen, was auf einen zukommt. Im Sinne einer Verbindung über Handlungsoptionen ist diese Zahl aber nicht wichtig für ihn – er ist ja die Handlungsoption. Die 1.325-Euro-Kennzahl setzt sich aus mehreren oben bereits genannten Ein-zelkennzahlen und Zielen zusammen:

Imagepflege10.000 Seitenabrufe à ein Cent = 100 Euro

Support50 Antwortseiten im Support-Bereich á 10 Cent20 pdf- Downloads à 1 Euro

==

5 Euro20 Euro

Neukundengewinnung40 Kundenkontakte à 20 Euro = 800 Euro

Personal8 Bewerbungen à 50 Euro = 400 Euro

Es ist leicht zu sehen, dass für jeden dieser Unterbereiche wiederum eine Ampel angelegt werden kann, sodass der erwähnte Online-Verantwortliche schon vor dem Anruf seines Vorgesetzten weiß, welcher der erfassten Be-reiche für das unbefriedigende Ergebnis wesentlich verantwortlich ist. Sein regelmäßiger Report besteht im Wesentlichen aus den Performance-An-zeigen dieser vier Bereiche plus der übergeordneten, zusammenfassenden Kennzahl. Wir müssen das hier im Detail nicht weiterführen, Beispiele nei-


gen irgendwann auch dazu, absurd zu werden. Wir haben jetzt eine Anbin-dung der Website an Unternehmensprozesse und auch das Dashboard für den Online-Verantwortlichen. Wenn sich eine der hier genannten Zahlen im roten Bereich wiederfindet, so ruft unser Online-Verantwortliche bei dem entsprechenden Mitarbeiter an und fragt dann zum Beispiel: „Warum haben wir diesen Monat so wenig neue Kundenkontakte?“

Das ist der Punkt, wo wir wieder auf die Traffic-Daten treffen. Aber bevor wir weiter entlang der Hierarchie der Kennzahlen gehen, fehlt noch ein Gesichtspunkt.

2.7 Kennzahlen und Entwicklungsziele

Menschen sind besondere Wesen. Was sie zum Beispiel wesentlich von an-deren Lebewesen unterscheidet, ist ihre Fähigkeit zur ‚verzögerten Gratifi-kation‘. Dieses etwas sperrige Wort aus der Psychologie bezeichnet unsere Fähigkeit, heute etwas zu tun, was wir eigentlich nicht wollen, damit wir morgen etwas tun können, was wir eigentlich heute schon wollen. Heute würde ich vielleicht gerne etwas länger schlafen, aber dann könnte ich morgen eventuell nicht das Auto fahren, das ich gerne fahren will. Wir alle sind es gewohnt, auf Ziele hin zu arbeiten und mit unserer jetzigen Tätig-keit spätere Gratifikationen anzustreben. Die Verfolgung eines Ziels gibt den Handlungen eine Richtung. Es lassen sich einzelne Schritte planen, um nach und nach einem Ziel näherzukommen. So machen Ziele auch den Umgang mit Web Analytics produktiver. Es ist gut, wenn sich der Zeiger für die Konversionsrate, den täglichen Umsatz, die Anzahl der täglichen Besucher im gelben oder grünen Bereich bewegt, aber es braucht eine Rich-tung, um die Effektivität und Attraktivität des Online-Angebot weiter zu entwickeln.

Diese Entwicklungsziele für eine Website können von zwei Anhaltspunkten abgeleitet werden: Zunächst lässt sich einfach eine quartalsweise Steigerung der Wertschöpfung durch die Website festlegen. Für jedes Unternehmen gilt als Ziel ein beständiges, jährliches, am besten zweistelliges Wachstum von Umsätzen und Erlösen. Eine Website sollte sich nicht weniger daran mes-sen lassen. Werden heute pro Monat 1.325 Euro Erlös erzielt, so sollten


dies im nächsten Quartal pro Monat 5 Prozent mehr sein, also 1391,25 Euro. Dieses an der obersten Kennzahl orientierte Wachstumsziel wird je nach Potenzial an die nächste Ebene der Kennzahlen weitergegeben. Es könnte also angestrebt werden, dass alle weiteren Ziele – im Support-Be-reich, Neukunden-Kontakte usw. – um je 5 Prozent wachsen sollen, oder die Bemühungen konzentrieren sich auf wenige oder auch nur auf einen Bereich, in dem das Wachstumspotenzial insgesamt vermutet wird. Ande-rerseits können Ziele auch von einem vermuteten Potenzial aus formuliert werden. Die gegenwärtige Reichweite eines Online-Shops für – sagen wir – Schuhe in Übergrößen mag bei 100 Besuchen pro Tag liegen. Durch den Prozess der Kennzahlenfestlegung sind verschiedene treibende Faktoren der Effektivität sichtbar geworden, sodass einzelne Seitenbereiche gezielt ver-bessert werden können. Neben internen Verbesserungen kann auch die Er-höhung der Anzahl der Besuche an sich ein Mittel sein. Für viele Betreiber von Online-Shops ist dies sogar die Hauptrichtung ihrer Bemühungen: Mit Suchmaschinenoptimierungen und PPC-Kampagnen wird zusätzlicher Traf-fic auf die eigenen Seiten gelenkt. Zu fragen wäre allerdings zunächst: Wie hoch mag die Zahl an Menschen, die pro Tag oder pro Monat nach Schuhen in Übergrößen im Internet suchen (und dort auch welche bestellen wollen), insgesamt sein? Und dann: Wie viel Prozent dieser maximalen Anzahl von Interessenten ist realistischerweise für diesen Online-Shop erreichbar? Aus dieser Berechnung ergibt sich ein vernünftiger Zielrahmen für den Betrei-ber: Mit möglichst geringen Mitteln möglichst viele dieser Menschen auf die eigene Seite zu bringen. Inwieweit diese neuen Besucher zu einer Steige-rung des Gesamterlöses beitragen, zeigen dann die verschiedenen Ebenen der Kennzahlen.

Aus diesen beiden Komponenten – einem allgemeinen Wachstumsziel für die Website-Performance und realistischen Einschätzungen zum Potenzi-al einzelner Mittel und deren effizienter Ausnutzung – lassen sich Ziele formulieren, die dem Engagement für eine effektivere Websites Schritte und Richtung an die Hand geben. Die Ziele funktionieren als Treiber zur Verbesserung, als Anreiz zur Optimierung der Site und zur Ausschöpfung ihres Potenzials.


2.8 Kennzahlen und Website-Optimierung

Mit der monetären Anbindung des Website-Traffics schaffen Kennzahlen eine fruchtbare Verbindung zwischen den Zielen des Unternehmens und dem Beitrag der Website dazu. Das ist die eine Seite einer Kennzahl. Die andere Seite verbindet Kennzahlen mit Optimierungsoptionen – was ge-schieht, was wird veranlasst, wenn eine Kennzahl im negativen Bereich liegt? Bis zu einer gewissen Ebene passiert – wie wir gesehen haben – nicht viel, außer dass ein entsprechender Mitarbeiter angerufen wird. Danach be-ginnt jener Bereich, in dem Kennzahlen direkt Bewegungen auf der Website wiedergeben.

Dafür sind Kennzahlen wie eine komplexere Variante der russischen Babu-schka-Puppen konzipiert. Hinter jeder definierten Kennzahl stehen wieder mehrere oder auch nur eine, die aber immer näher an den tatsächlichen Traffic herangehen, so lange, bis am Ende konkrete Verbesserungen direkt sichtbar werden.

2.9 Kennzahlen für Websites nach Typ

Fragt man Website-Betreiber nach ihren Kennzahlen, so kommt fast immer als Antwort: „Naja, wir verkaufen ja nichts, darum haben wir keine Kenn-zahlen für unsere Website.“ Tatsächlich gilt für fast alle Seiten, dass ihr Business-Modell aus verschiedenen Komponenten besteht und es für kaum jemanden einfach ist, eine gute Performance-Messung auf die Beine zu stel-len. Es gibt aber vier Prototypen von Business-Modellen: Der Online-Shop, die Content-Site, die BtoB-Site und die Support-Site. Für die ersten drei werden im Folgenden allgemeine Kennzahlen dargestellt, für Support-Sites sei auf die später dargestellten Kennzahlen für einzelne Funktionsbereiche einer Site verwiesen.

Die Kennzahlen sind hier in drei Ebenen unterteilt:Auf der obersten Verdichtungsebene steht nur noch der ROI, er kann hier als Vergleichszahl zwischen verschiedenen Vertriebs- oder Marketingkanä-len im Unternehmen dienen.


Auf der strategischen Ebene finden sich die effektiven Performance-Zahlen des Online-Angebotes – wie hoch liegen die Kosten, Erlöse, wie sehen die Momente der Wertschöpfung aus. Von hier aus können Entscheidungen in Hinblick auf zum Beispiel zusätzliches Marketing, Kostensenkungen, Up- oder Cross-Selling-Verstärkungen begründet werden.

Darunter befindet sich die operative Ebene, die tiefer in die einzelnen Stell-schrauben der Wertschöpfung hineinreicht: Welches Verhalten zeigen die Besucher genau, wo kann am einfachsten oder effektivsten etwas geändert werden, wo liegen Schwachpunkte, die zu mangelnden Ergebnissen auf der nächsten Ebene führen.

Als letztes werden Module hinzugenommen: Zum Beispiel Kennzahlen ( KPI) für Bestellprozesse, für Engagement oder für Kampagnen, sie sind für die Messung und Optimierung einzelner Funktionsbereiche nützlich und kön-nen nach Bedarf hinzugeschaltet werden.

Die ROI-EbeneAuf dieser obersten Ebene aller Business-Modelle ist die Website nur noch ein Profit-Center unter anderen. Der ROI wird wie folgt berechnet:

ROI Website =Erzielte Erlöse – Kosten der Website

× 100Kosten der Website

Online-ShopBei den Stichworten Online-Shop und Kennzahlen kommt fast jedem die Kennzahl ‚Konversionsrate‘ in den Sinn. Allerdings ist diese weder die wich-tigste noch die oberste.

Strategische EbeneHier sind die wichtigen Kennzahlen zur Performance des Online-Shops ins-gesamt versammelt. In den sieben KPI bilden sich alle wesentlichen Funk-tionsparameter der Website ab.

Kosten Website =Summe aller Kosten (vor allem technsiche und inhaltliche Pflege, Kampagnen)


Abbildung 3: Kennzahlen für einen Online-Shop

Erlöse Website = Summe aller Erlöse über die Website (Gewinnmargen)

Reichweitenanteil Website = Besucher der Website

× 100Gesamttraffic zum Thema

Der Reichweitenanteil ist kein absoluter Wert (zum Beispiel eine Million PI pro Monat) sondern ein Verhältnis, das sich aus der tatsächlichen An-zahl der Kontakte und der Anzahl der Kontakte in diesem Feld insgesamt berechnet. Ganz ähnlich wie ein Marktanteil nicht die absolute Zahl des Umsatzes ist, sondern sich auf eine Gesamtheit bezieht, zeigt der Reichwei-tenanteil, wie groß das Stück vom Kuchen ist, das eine Website erreicht. Aber wie groß ist der Kuchen? Es braucht ein wenig Kreativität, um einen Gesamt- Traffic zu einem bestimmten Punkt auch nur näherungsweise zu berechnen, es ist aber notwendig, um die eigenen Abrufzahlen in ein Ver-hältnis setzen zu können. Eine Hilfe können zum Beispiel Traffic-Analysen sein, die jenseits der eigenen Website erfolgen, zum Beispiel die IVW-Daten,

ROI

Erlöse total

Kosten total

Reichweitenanteil

Anteil Neu- und Stammkunden

Konversationsrate

Ø Beststell-volumen

Ø Artikel/ Bestellung

Kosten/ Bestellung

Kosten/ Besuch

Anteil oft-/mittel-/selten-Käufer

Anteil oft-/mittel-/selten- Besucher

PI total

Loyalität

Klicktiefe

KPIInformationsseiten

KPI Landing Pages

KPI Bestellprozess

KPI OnSite-Suche

KPI Kampagnen

… Kennzahlen für einen Online-Shop


Abbildung 4: Traffi c-Daten laut Compete: ‚Track your rivals. Then eat their lunch.‘

Panels wie das von Comscore, Alexa- oder Compete-Daten, auch die Anzahl der Suchvorgänge zu einem bestimmten Thema etwa bei Google kann ein Hinweis auf ein Gesamtinteresse an einem Thema sein.

Die Abbildung zeigt den Traffic dreier großer deutscher Versandhäuser. Ein-getragen ist die Anzahl der Besuche ( Visits, Sessions) der letzten 12 Monate. Compete erhebt diese Daten über ein Plugin im Browser von Internet-Nut-zern, deren Verhalten dann hochgerechnet wird. Für die Versandhäuser könnte die Gesamtzahl des Traffics auf den Websites aller Versandhäuser in Deutschland ein Hinweis auf mögliche Reichweitenpotenziale sein.

Neukunden = Neukunden

× 100Kunden insgesamt

Bestandskunden = Kunden insgesamt – Neukunden

Die Verteilung der Bestellungen und des Umsatzes auf Neu- beziehungswei-se Bestandskunden ist ein wichtiger Faktor in der Geschäftsentwicklung von Online-Shops. Wie genau ein konkretes erstrebenswertes Verhältnis für einen einzelnen Online-Shop aussieht, hängt immer von der Art der vertriebenen Produkte und der Wachstumsstrategie zusammen, aber es ist klar, dass weder ein übermäßiger Anteil der einen noch der anderen Gruppe langfristig gesund für die Website ist.


Konversationsrate =Bestellungen

× 100Anzahl der Besucher

Die Konversionsrate ist die bekannteste Kennzahl, mit ihr wird in einfacher und klarer Weise das Verhältnis aller Besucher einer Website zu den Käu-fern, beziehungsweise zur Anzahl der Kaufabschlüsse sichtbar.

Ø Bestellvolumen =Bestellungvolumen insgesamt

Anzahl der Bestellungen

Ø Artikel pro Bestellung =Anzahl der bestellten Artikel


Um den Umsatz einer Website zu steigern, gibt es eine Reihe von Mög-lichkeiten. Eine davon wäre es, auf eine Erhöhung des Volumens pro Be-stellung oder die Anzahl der Artikel pro Bestellung zu erhöhen. Im ersten Fall würden verstärkt Upselling-Angebote eingeführt werden, das heißt, die Darstellung höherwertiger Produkte. Im zweiten Fall würden zusätzliche Artikel angeboten werden, es würde also eine Cross-Selling-Strategie ver-folgt werden.

Operationale EbeneUm sichtbar zu machen, wie hoch die Kosten in Relation zu den Erlösen sich pro Visit abbilden, können die Kennzahlen ‚Kosten pro Bestellung‘ und ‚Kosten pro Besuch‘ berechnet werden.

Kosten pro Bestellung =Kosten der Website


Kosten pro Besuch =Kosten der Website

Anzahl der Besuche


Um die Menge der Besucher und Käufer in Anteile zu zerlegen und deren Gewichtung auf der Site zu sehen, muss zunächst definiert werden, was ist viel oder oft, was ist selten oder wenig. Nehmen wir als Beispiel Bestellun-gen von Büchern und Besuche in einem Buch-Shop.

Besuche Bestellungen

häufig ab drei pro Woche zwei pro Monat

mittel ab einem pro Woche ab einem pro Monat

selten weniger weniger

Die Anteile werden alle nach dem gleichen Muster berechnet:

Anteil häufiger Besucher = Besucher mit mindestens 3 Besuchen pro Woche

× 100alle Besucher

Es ergibt sich in einer grafischen Umsetzung zum Beispiel folgendeDarstellung:

46 % selten 37 % manchmal 17 % häufig

PI‘s, Page Impressions, Page Views oder Seitenabrufe muss man nun gar nicht berechnen, sondern kann sie einfach aus der üblichen Auswertung nehmen.

Klicktiefe =Anzahl der Seitenabrufe

Anzahl der Besuche

Die Klicktiefe gibt an, wie viele Seiten Besucher durchschnittlich während eines Besuches aufgerufen haben. Es liegt auf der Hand, dass eine Web-site je interessanter zu sein scheint, desto mehr Seiten nacheinander auf-gerufen werden. Allerdings findet die Aussagekraft dieser Kennzahl ihre

Abbildung 5: Segmentierungen zeigen Anteile deutlich


Grenzen, wenn sehr viele Seiten aufgerufen werden (zum Beispiel >10), es könnte sein, dass die Besucher nicht finden, was sie suchen. Zu beachten ist zudem, dass erst eine Segmentierung nach verschiedenen Gruppen (wie oben) eine Analyse wirklich sinnvoll macht.

Loyalität =Anzahl aller Besuche

× 100Anzahl aller Besucher

Mit Loyalität wird hier die Häufigkeit bezeichnet, mit der ein Besucher durchschnittlich eine Seiten besucht. Der Wert hat die gleiche Grundlage wie die Verteilung der Gruppen nach Besuchshäufigkeiten oben, aber er gibt für einen schnellen Überblick eine allgemeine Durchschnittszahl an. Es ist besser, wenn die Besucher häufiger kommen als selten, was aber im Einzelfall oft oder selten ist, bleibt von der konkreten Website abhängig.

Content-SitesIm Zentrum von Content-Sites – und damit sind hier fast immer werbetra-gende Websites gemeint – steht die Attraktivität des Inhaltes als Mittel, um über die Werbung auf den Seiten den Erlös (Zweck) der Seiten zu erhöhen. Websites, die zwar Inhalte für eine bestimmte Öffentlichkeit bereithalten, dies aber nicht über Werbung finanzieren, können entweder gemeinnüt-zigen Zwecken dienen – dann würden die genannten Erfolgsparameter – bis auf die Ad Views/ Visits – genauso zählen. Oder die Inhalte werden über direkte Bezahlvorgänge finanziert, dann würden Elemente eines Online-Shops hinzukommen (siehe Abbildung 6).

Strategische EbeneHier sind die wichtigen Kennzahlen zur Performance der Content-Site ins-gesamt versammelt. In den sechs KPI bilden sich alle wesentlichen Funkti-onsparameter der Website ab. Die ersten drei Kennzahlen wurden bereits im Abschnitt über Online-Shops beschrieben. Neu hinzu kommen:

Neubesucher =Neubesucher

× 100 Besucher insgesamt

Bestandsbesucher = Besucher insgesamt − Neubesucher


ROI

Erlöse total

Kosten total

Reichweitenanteil

Anteil Neu- und Stammbesucher

Kosten/Visit

Erlös/Visit

Ads/Visit

Besuchsfrequenzen

Registrierungsraten


PI total

Loyalität

Klicktiefe

KPI Engagement

KPI Landing Pages

KPI Registrierungs-prozesse

KPI OnSite-Suche

KPI Kampagnen

…

Abbildung 6: Kennzahlen für eine Content-Site

Auch für Content-Sites ist es wichtig zu wissen, ob auf ihren Seiten even-tuell zwar viel Traffic, aber immer das gleiche Publikum die Seite bevölkert. Der richtige Mix der Gruppen ist auch hier nur im Einzelfall zu bestimmen.

Kosten pro Visit =Kosten insgesamt

Anzahl der Visits

Erlös pro Visit =erzielter Umsatz − Kosten der Website

× 100Anzahl der Visits

Zur Steigerung des ROI einer Content-Site könnten einerseits die Kosten durch die Reduzierung von Marketing-Budgets oder Administrations-Etats gemindert werden, andererseits kann durch ein verstärktes Augenmerk auf den Verkauf von Anzeigenflächen und die Erhöhung der Ad Views pro Be-such der Erlös gesteigert werden.

Kennzahlen für eine Content-Site


Operationale Ebene

Ads pro VisitSo wichtig die Konversionsrate für Online-Shops ist, so zentral ist die An-zahl der Ad Impressions pro Besuch für Content-Sites. Es ist nicht die end-gültige, allein-entscheidende Zahl, aber an ihr kann vor allem klar werden, worum es auf der Website geht.

Ads pro Visit =Anzahl der Ad Impressions

Anzahl der Besuche

BesuchsfrequenzenDie Ermittlung der Besuchsfrequenzen dient einem anderen Zweck als die der Besuchshäufigkeiten. Bei den Häufigkeiten wird festgestellt, dass Be-sucher durchschnittlich zehn Mal pro Monat die Seite besuchen, dies kann ein Hinweis auf die Loyalität der Besucher sein. Bei den Besuchsfrequenzen geht es eher darum, wie oft wie viele Besucher in einem bestimmten Zeit-raum eine Seite besuchen: Zum Beispiel kommen 10 Prozent der Besucher mehrmals stündlich, 40 Prozent besuchen die Seite einmal täglich, der Rest kommt weniger oft. Tagesaktuelle Content-Sites wechseln ihre Inhalte oft viele Male während eines Tages – und die Frage stellt sich: Wenn wir zehn Mal täglich den Inhalt wechseln, aber an 90 Prozent der Besucher diese Inhalte völlig vorbeigehen, ist die Produktion der Inhalte dann eigentlich sinnvoll?

Anteil der Besucher mit mehr-

maligem Besuch pro Tag =

Anzahl der Besucher mit mehr als 2 Besuchen pro Tag× 100

Anzahl aller Besucher

RegistrierungsratenDie Abonnenten von Newslettern und RSS-Feeds sind aller Wahrscheinlich-keit nach treuere Leser als Nicht-Abonnenten. Nicht nur ist die Bestellung selbst ein Ausdruck der Bestätigung für die Inhalte der Website, dazu bietet die Ansprache über die E-Mail-Adresse auch einen (von der Site aus gese-hen) aktiven Kanal zum Leser, der zusätzlich genutzt werden kann.


Registrierungsrate =Anzahl der Registrierungen


Die weiteren Kennzahlen wurden bereits im Abschnitt zu Online-Shops dargestellt, die Parameter zu den Funktionsbereichen finden sich weiter unten.

BtoB-SiteIm Zentrum von BtoB-Sites steht die Präsentation der Produkte und die Gewinnung neuer Kundenkontakte ( Leads). So wäre eine BtoB-Site, die sehr viele neue, wertvolle Kundenkontakte und Aufträge generiert, aber wenig Information bietet, weitaus besser als der umgekehrte Fall. Darum steht diese Art von Ziel auch hier im Zentrum des Modells.

Strategische EbeneHier sind die wichtigen Kennzahlen zur Performance der BtoB-Site insge-samt versammelt. In den fünf KPI bilden sich alle wesentlichen Funktions-parameter der Website ab. Die ersten vier Kennzahlen wurden bereits im Abschnitt über Online-Shops oder Content-Sites beschrieben. Neu hinzu kommt nur die Kontaktrate.

Kontaktrate =Anzahl der Kontakte


Ein Kontakt umschließt hier alle Wege eines Besuchers von der Website zum Unternehmen. Das kann im einfachsten Fall ein Kontaktformular sein, das kann ein Anruf sein oder auch ein Fax, ein Besuch, was immer gerade angemessen erscheint.

Operationale Ebene

Wert pro Kontakt =Wert aller über das Online-Angebote gewonnene Kontakte

Anzahl der Kontakte


Abbildung 7: Kennzahlen für eine BtoB-Site

ROI

Erlöse total

Kosten total

Reichweitenanteil

Anteil Neu- und Stammbesucher

Kontaktrate

Wert/Kontakt

Kosten/Kontakt

Kosten/Visit

Besuchsfrequenzen


PI total

Loyalität

KPIInformationsseiten

KPI Engagement

KPI Landing Pages

KPI Kontaktbereich

KPI OnSite-Suche

Klicktiefe KPI Kampagnen

… Kennzahlen für eine BtoB-Site

Der Wert, den ein einzelner Kontakt über das Netz hat, ist für Unternehmen oft nicht leicht zu berechnen. Sehr viele Variablen, die jenseits der Website selbst liegen, spielen dabei eine Rolle. Nichtsdestotrotz kann man über eine Stichprobe von – sagen wir – einem Monat alle Kontakte, die hereinkom-men, verfolgen und am Ende schauen, was herauskommt. Dann hätte man wenigstens für den Rest des Jahres eine Referenz für einen allgemeinen Wert pro Kontakt.

Kosten pro Kontakt =Kosten der Website insgesamt

Anzahl der Kontakte

Die Website rechnet sich über die Anzahl der wertvollen neuen Kontakte. Es ist darum unbedingt hilfreich, die Kosten pro hereinkommendem Kontakt zu berechnen. Dies kann im Vergleich zur Kennzahl über den Wert eines Kontaktes zu einer Aufklärung des Wertes der Site insgesamt führen, vor allem auch im Vergleich zu Kosten für herkömmliche Marketing- und Ver-triebswege wie Messen, Printwerbung oder Telefonakquise.

72 | Fallstudie Pangora

Falls

tudi

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aFallstudie Pangoravon Stephan Hong, Produktmanager Pangora GmbH (bis Januar 2008)

Pangora, Technologieanbieter für Online-Marktplätze, bietet zielgruppenspezifische Lösungen für Portalbetreiber und Online-Shops mit dem Ziel, Umsätze im E-Commerce zu generieren. Die Pangora-Technologie verarbeitet und bündelt Millionen von Ange-botsdaten von über 4.000 Händlern aus fünf europäischen Ländern. Zu den über 100 Portalkunden in ganz Europa zählen namhafte Portale wie beispielsweise T-Online, billiger.de, dooyoo und BuyCentral.

Die Technologie von Pangora ermöglicht den Website-Besuchern die Suche und den Vergleich von Produkten und Preisen über eine große Anzahl von Online-Shops. Für die Online-Shops bedeutet dies eine erhöhte Präsenz im Markt und den Zufluss von Besuchern mit hoher Konversionswahrscheinlichkeit.

Um diesen Traffic optimal zu steuern war es für Pangora wichtig, mit einem neuen Web-Analytics-Tool einen präzisen Blick auf die Bewegungen der Besucher zu bekom-men. Da die Zielgruppe von Pangora einerseits auf eigenen Portalen (zum Beispiel www.buycentral.de), auf externen Portalen (zum Beispiel www.billiger.de) und auf den externen Online-Shops liegt, musste das Analytics-Tool eine Reihe von verschie-denen Analysen und Integrationsebenen bereitstellen, unter anderem:

• Anzahl der Besucher

• Bewegung der Besucher

• Nutzung von Produktkategorien

• Marken- und Produktbeliebtheit

• Anbieterbeliebtheit

• Suchbegriffe

• Kampagnenkonversion

• Konversionsraten in den Online-Shops

Nach Sammlung der Anforderungen in den verschiedenen Abteilungen nahm die Auswahl des Tools bis zur Festlegung auf IndexTools circa zwei bis drei Monate in Anspruch. Die Lösung von IndexTools deckte alle Anforderungen ab und konnte vor allem durch die Flexibilität des Report Wizards überzeugen.

Die Einführung des Systems – mit allen speziellen Anforderungen und Anpassungen – nahm dann noch einmal gute drei Monate in Anspruch. Stephan Hong, Produktma-nager bei Pangora dazu: „Da wir vorher mit Webalizer nur sehr grobe Auswertungen

BusinessVillage – Update your Knowledge!

Edition Praxis.Wissen je 21,80 Euro *

nn Persönlicher Erfolg

559 Projektmanagement kompakt – Systematisch zum Erfolg, Stephan Kasperczyk; Alexander Scheel

583 Free your mind – Das kreative Selbst, Albert Metzler

596 Endlich frustfrei! Chefs erfolgreich führen, Christiane Drühe-Wienholt

604 Die Magie der Effektivität, Stéphane Etrillard

620 Zeitmanagement, Annette Geiger

624 Gesprächsrhetorik, Stéphane Etrillard

631 Alternatives Denken, Albert Metzler

646 Geschäftsbriefe und E-Mails – Schnell und professionell, Irmtraud Schmitt

721 Intuition – Die unbewusste Intelligenz, Jürgen Wunderlich

733 Limbic Mind – Die intelligente Schlagfertigkeit, Christine Lehner; Sabine Weihe

743 Presenting Yourself – Der souveräne Auftritt, Eva Ruppert

754 Einfach gesagt – Wenn jeder plötzlich zuhört und versteht, Oliver Groß

nn Präsentieren und konzipieren

590 Konzepte ausarbeiten – schnell und effektiv, Sonja Klug

632 Texte schreiben – Einfach, klar, verständlich, Günther Zimmermann

635 Schwierige Briefe perfekt schreiben, Michael Brückner

625 Speak Limbic – Wirkungsvoll präsentieren, Anita Hermann-Ruess

nn Richtig führen

555 Richtig führen ist einfach, Matthias K. Hettl

614 Mitarbeitergespräche richtig führen, Annelies Helff; Miriam Gross

616 Plötzlich Führungskraft, Christiane Drühe-Wienholt

629 Erfolgreich Führen durch gelungene Kommunikation, Stéphane Etrillard; Doris Marx-Ruhland

638 Zukunftstrend Mitarbeiterloyalität, 2. Aufl age, Anne M. Schüller

643 Führen mit Coaching, Ruth Hellmich

nn Vertrieb und Verkaufen

479 Messemarketing, Elke Clausen

561 Erfolgreich verkaufen an anspruchsvolle Kunden, Stéphane Etrillard

562 Vertriebsmotivation und Vertriebssteuerung, Stéphane Etrillard

606 Sell Limbic – Einfach verkaufen, Anita Hermann-Ruess

619 Erfolgreich verhandeln, erfolgreich verkaufen , Anne M. Schüller

647 Erfolgsfaktor Eventmarketing, Melanie von Graeve

664 Best-Selling – Verkaufen an die jungen Alten, Stéphane Etrillard

668 Mystery Shopping, Ralf Deckers; Gerd Heinemann

726 Sog-Selling – Einfach unwiderstehlich verkaufen, Stéphane Etrillard

753 Zukunftstrend Empfehlungsmarketing, 2. Aufl age, Anne M. Schüller

759 Events und Veranstaltungen professionell managen, 2. Aufl age, Melanie von Graeve

nn PR und Kommunikation

478 Kundenzeitschriften, Thomas Schmitz

549 Professionelles Briefi ng – Marketing und Kommunikation mit Substanz, Klaus Schmidbauer

557 Krisen PR – Alles eine Frage der Taktik, Frank Wilmes

569 Professionelle Pressearbeit , Annemike Meyer

594 1×1 für Online-Redakteure und Online-Texter, Saim Rolf Alkan

595 Interne Kommunikation. Schnell und effektiv, Caroline Niederhaus

653 Public Relations, Hajo Neu, Jochen Breitwieser

691 Wie Profi s Sponsoren gewinnen, 2. Aufl age, Roland Bischofww

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688 Performance Marketing, 2. Aufl age, Thomas Eisinger; Lars Rabe; Wolfgang Thomas (Hrsg.)

690 Erfolgreiche Online-Werbung, 2. Aufl age, Marius Dannenberg; Frank H. Wildschütz

692 Effi zientes Suchmaschinen-Marketing, 2. Aufl age, Thomas Kaiser

731 Was gute Webseiten ausmacht, Tobias Martin; Andre Richter

nn Marketing

500 Leitfaden Ambient Media, Kolja Wehleit

533 Corporate Identity ganzheitlich gestalten, Volker Spielvogel

546 Telefonmarketing, Robert Ehlert; Annemike Meyer

549 Professionelles Briefi ng – Marketing und Kommunikation mit Substanz, Klaus Schmidbauer

566 Seniorenmarketing, Hanne Meyer-Hentschel; Gundolf Meyer-Hentschel

567 Zukunftstrend Kundenloyalität , Anne M. Schüller

574 Marktsegmentierung in der Praxis, Jens Böcker; Katja Butt; Werner Ziemen

576 Plakat- und Verkehrsmittelwerbung, Sybille Anspach

603 Die Kunst der Markenführung, Carsten Busch

610 Faktor Service – Was Kunden wirklich brauchen, Dirk Zimmermann

612 Cross-Marketing – Allianzen, die stark machen, Tobias Meyer; Michael Schade

630 Kommunikation neu denken – Werbung, die wirkt, Malte Altenbach

661 Allein erfolgreich – Die Einzelkämpfermarke, Giso Weyand

712 Der WOW-Effekt – Kleines Budget und große Wirkung, Claudia Hilker

nn Unternehmensführung

622 Die Bank als Gegner, Ernst August Bach; Volker Friedhoff; Ulrich Qualmann

634 Forderungen erfolgreich eintreiben, Christine Kaiser

656 Praxis der Existenzgründung – Erfolgsfaktoren für den Start, Werner Lippert

657 Praxis der Existenzgründung – Marketing mit kleinem Budget, Werner Lippert

658 Praxis der Existenzgründung – Die Finanzen im Griff, Werner Lippert

700 Bankkredit adieu! Die besten Finanzierungsalternativen, Sonja Riehm; Ashok Riehm; Axel Gehrholz

701 Das perfekte Bankgespräch, Jörg T. Eckhold; Hans-Günther Lehmann; Peter Stonn

755 Der Bambus-Code – Schneller wachsen als die Konkurrenz, Christian Kalkbrenner; Ralf Lagerbauer

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693 Web Analytics – Damit aus Traffi c Umsatz wird, Frank Reese, 34,90 Euro

741 Online-Communities im Web 2.0, Miriam Godau; Marco Ripianti, 34,90 Euro

757 Die Exzellenz-Formel – Das Handwerkszeug für Berater, Jörg Osarek; Andreas Hoffmann; 39,80 Euro

BusinessVillage Fachbücher – Einfach noch mehr Wissen

598 Geburt von Marken, Busch; Käfer; Schildhauer u.a.; 39,80 Euro

644 Mordsbetrieb, Peter Schütz; Robert Kroth; 7,90 Euro

679 Speak Limbic – Das Ideenbuch für wirkungsvolle Präsentationen, Anita Hermann-Ruess, 79,00 Euro

717 Gründung und Franchising 2007/2008, Detlef Kutta; Karsten Mühlhaus (Hrsg.), 9,95 Euro

730 High Probability Selling – Verkaufen mit hoher Wahrscheinlichkeit, Werth; Ruben; Franz, 24,80 Euro

745 Was im Verkauf wirklich zählt!, Walter Kaltenbach; 24,80 Euro

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Frank Reese ist Berater im Bereich Traffic-Ana-lysen und Website-Optimierung. Er zählt zu den Pionieren in diesem Bereich. Der Autor zahlreicher Fachbeiträge und Referent ist zudem Herausge-ber des regelmäßig aktualisierten Einkaufsführers für Web-Analytics-Systeme, der sich als Standard etabliert hat.

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