Web Analytics Inside

Google Analytics - verborgene Schätze und Reports, die jeder kennen sollte

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Tue, 27 Mar 2012 10:02:00 +0000

Am 27. März habe ich im Rahmen der SMX einen Vortrag gehalten über verborgene Schätze und Reports innerhalb von Google Analytics die jeder kennen sollte.

Damit nicht nur die SMX teilnehme davon profitieren teile ich die Aufstellung hier mit den Lesern meines Blogs.

Los gehts...

Neben den vielen Standard-Berichten die Google Analytics zu bieten hat und die mittlerweile auch wohl fast jeder kennt der sich zumindest ein wenig mit Google Analytics auseinander gesetzt hat gibt es viele "versteckte" Features und Nutzungsmöglichkeiten die nicht jedem geläufig sind...

Top 1 - Gewichtete Sortierung

Wer sich intensiver mit der Betrachtung verschiedener Daten innerhalb einer Tabelle beschäftigt hat wird folgendes Problem kennen. Angenommen ich möchte die Absprungrate analysieren. Hierbei bin ich besonders an bspw. den organischen Suchbegriffen (oder Landing Pages oder Kampagnen oder Länder oder sonstwas) interessiert die eine besonders hohe Absprungrate generieren. Logisch.

Wenn ich nun also innerhalb der Tabelle nach der Absprungrate sortiere habe ich folgendes Problem - ich sehe zunächst viele Zeilen mit 100% Absprungrate, gleichzeitig aber nur sehr wenige Besuche.

Es werden also zunächst alle Zeilen dargestellt in der die Absprungrate am höchsten ist, das heißt aber nicht, dass dies auch alles relevante Keywords sind. Im Gegenteil - vermutlich ist der uninteressanteste Teil des Long Teils - siehe folgenden Screenshot.

Ungewichtete Sortierung - Klick zum Vergrößern

Wie kann ich nun also die Keywords mit der höchsten Absprungrate und gleichzeitig auch den meisten Besuchen betrachten?

Eine Möglichkeit ist die Tabelle nach Excel zu exportieren und dort entsprechend nach beiden Spalten zu sortieren...ziemlich umständlich.

Viel einfacher ist es, die Sortierungsart in Analytics zu verändern und dort die gewichtete Sortierung zu wählen.

Hiermit werden zunächst die relevanten Keywords angezeigt - die mit einer hohen Absprungrate UND den meisten Besuchen.

Gewichtete Sortierung - Klick zum Vergrößern

Nun sehe ich auf einen Blick wo Probleme auftauchen und kann entsprechende Maßnahmen einleiten um erfolgreicher zu werden.

Top 1 Bonustipp - Absolute Veränderung

Und was heißt absolute Veränderung?

Innerhalb des Pull Down Menüs gibt es noch ein ausgerautes Feld - Absolute Veränderung. Dieses Feld wird in dem Moment sichtbar wo Sie innerhalb des Kalenders einen Vergleichszeitraum hinzufügen.

Durch das Hinzufügen eines Vergleichszeitraums interessieren sie vermutlich die Keywords (oder Landing Pages oder Quellen oder oder oder) die sich innerhalb einer Spalte absolut am meisten verändert haben (Stichwort Movers&Shakers).

Und genau diese gravierensten absoluten Veränderungen werden durch diese Auswahl dargestellt:

Absolute Veränderung - Klick zum Vergrößern

Top 2 - Vergleichende Darstellung

Tabellendarstellungen sind super. Insbesondere dann, wenn man viele Daten gleichzeitig darstellen will.

Aber sind Tabellen auch die beste Art und Weise um Erkenntnisse schnell gewinnen zu können?

Eine schnell zu sehen wie sich bspw. bestimmte Keywords (oder Landing Pages oder Seiten oder Quellen oder oder oder) im Vergleich zur den entsprechenden Daten der gesamten Website verhalten haben ist eine Tabelle nur eine semigute Möglichkeit.

Der folgende Screenshot zeigt die Absprungraten für meine Top-organischen Keywords im Vergleich zu der Absprungrate meines gesamten Blogs:

Vergleichende Darstellung - Klick zum Vergrößern

Wer hier nicht innerhalb kürzester Zeit feststellen kann welche Suchbegriffe eine im Verhältnis schlechtere Absprungrate hat der...schreibt sofort einen Kommentar ;-)

Aus meiner Sicht einer der aktionsorientiertesten Darstellungen in Google Analytics!

Top 2 Bonustipp - Begriffswolke

Insbesondere für Suchmarketer ist die Darstellung einer Begriffswolke in Google Analytics interessant. Denn sie stellt - für unterschiedliche einstellbare Metriken - dar, welche Suchbegriffe jeweils relevant sind.

Begriffswolke - Klick zum Vergrößern

Das Auge erfasst sehr schnell was relevant und was irrelevant ist.

Extra-Top 2 Bonusbonustipp: Ändern Sie nicht nur die Metriken Besuche oder Absprungrate, sondern auch die Rubriken. So können Sie sich die Wolke auch für Ihre definierten Ziele, E-Commerce oder AdSense Daten ansehen.

Top 3 - Sekundäre Dimension

Wer sich ein wenig mit Google Analytics beschäftigt hat wird vermutlich auch schon mal über die sekundäre Dimension gestolpert sein.

Hierüber lässt sich in jeden Report eine weitere Spalte mit weitern passenden Dimensionen hinzufügen. So kann ich bspw. mir in der ersten Spalte sämtliche Suchbegriffe anzeigen lassen und in einer zweiten Spalte die Suchmaschinen über die die User jeweils über diese Begriffe auf meine Seite kamen.

Bezogen auf Suchbegriffe wird dies besonders spannend, wenn es um AdWords Keywords geht - denn hier sind die Auswahlmöglichkeiten noch deutlich größer!

Sekundäre Dimension

Als zweite Dimension kann man aus folgenden Dimensionen auswählen:

Anzeigeninhalt
Werbenetzwerk
Anzeigengruppe
Anzeigenfläche
Position der Anzeigenfläche
Kampagne
Typ der persönlichen Hinweises
Domain des Placements
Placement Typ
Placement-URL
Ziel-URL
Keywords Option

Ohne auf jeden einzelnen Punkt in diesem Moment näher einzugehen - ich denke es zeigt die Vielfalt und die sich bietenden Möglichkeiten recht gut ;-)

Top 3 Bonustipp: Weitere Dimensionen

Die sich bietenden Auswahlmöglichkeiten innerhalb des Pull Down Menüs der zweiten Dimension ändern sich in Abhängigkeit davon, in welchem Report man sich gerade befindet.

So gibt es mittlerweile einige Report, in denen sich weitere interessante Auswertungsmöglichkeiten ergeben - insbesondere im Zusammenhang mit Social Media Metriken wird das ganze in der Zukunft noch spannender werden...

Top 4 - Anpassen

Es gibt eine Menge sinnvoller fertiger Reports. Aber manchmal möchte man basierend auf den vorhandenen Reports einige Änderungen oder Anpassungen vornehmen.

Bisher gab es die Möglichkeit sich individuelle Benutzerdefinierte Berichte zu erstellen. Dies war eine großartige Möglichkeit sich Reports so zu bauen wie man sie haben möchte.

Wenn Sie mit einem schon vorhandenen Bericht aber eigentlich schon recht zufrieden sind und nur einige Anpassungen vornehmen möchten war es nervig, denn man musste den kompletten Bericht nocheinmal nachbauen.

Für viele Berichte gib es die Möglichkeit die bisherige Struktur, bestehend aus Metriken und Dimensionen, zu nutzen und weiter zu bearbeiten und individuell anzupassen.

Dafür gibt es den Button "Anpassen" - in der oberen Menüleiste des entsprechenden Berichts.

Anpassen von Berichten

Wenn Sie diesen Betätigen landen Sie innerhalb der benutzerdefinierte Berichte - Sie haben dann allerdings die Struktur des Berichts in dem Sie gerade waren schon komplett aufbereitet.

Benutzerdefinierter Bericht - Klick zum Vergrößern

Top 4 Bonustipp - Benutzerdefinierte Berichte teilen

Nicht ganz so einfach zu finden aber dennoch möglich - es besteht die Möglichkeit benutzerdefinierte Berichte mit anderen zu teilen.

Nachdem Sie einen eigenen Bericht erstellt haben - sei es über die eben beschriebene Anpassen Funktion oder von Grund auf neu - finden Sie sämtliche Berichte über den oberen Tab benutzerdefinierte Berichte wieder.

In der Übersicht sehen Sie dann alles je erstellten Berichte. Hier haben Sie nun auch die Möglichkeit die Berichte mit anderen Leuten zu teilen - wählen Sie hierfür in dem Auswahlmenü auf der rechten Seite "teilen".

In dem sich dann öffnenden Fenstern erscheint ein Link den Sie kopieren und dann versenden können.

Benutzerdefinierte Berichte teilen - Klick zum Vergrößern

Achten Sie darauf, dass lediglich die Struktur und die Konfiguration des von Ihnen erstellten Berichtes geteilt wird - nicht die darin enthaltenen Daten. Es hängt dann also immer davon ab, auf welche Daten der jeweilige Bericht angewendet wird.

Top 5 - Custom Alert

Benutzerdefinierte Benachrichtigungen sind eine sinnvolle Möglichkeit bei Veränderungen strategisch wichtiger Kennzahlen automatisch benachrichtigt zu werden.

Aus meiner Sicht wird dieses Feature bislang viel zu wenig genutzt.

Zu finden ist es über den Tab Startseite (oben), dann auf Radar-Ereignisse und dort auf Übersicht. Hier werden dann die automatischen Radar-Ereignisse angezeigt - auch sehr interessant! Hier gibt es neben den automatisierten aber noch die benutzerdefinierten Benachrichtigungen.

Radar Ereignisse und benutzerdefinierte Benachrichtigung

Wenn noch keine eingerichtet wurden wird dort nichts angezeigt werden - ebenso wenn zwar welche eingerichtet wurden, aber das entsprechend definierte Ereignis (noch) nicht eingetreten ist.

Dementsprechend müssten die Benachrichtigungen erstellt werden. So wird es mich vermutlich interessieren, wenn meine Besuche über organischen Traffic einbrechen - um dann zu erforschen was los ist muss ich erstmal erfahren. Eine Mail, dass ein Einbruch um x-Prozent stattgefunden hat hilft hier enorm.

Innerhalb der Einstellungen muss ich nun also definieren, dass ich für diese Anforderung ausschließlich organischen Traffic betrachten möchte. Und wenn dann die Anzahl der Besuche um mehr als - hier 5% - abnimmt, und das ganze im Vergleich zur Vorwoche, bekomme ich nun eine Nachricht zugeschickt.

Benutzerdefinierte Benachrichtigung

Ich habe in diesem Beispiel eine Veränderung von 5% im Vergleich zur Vorwoche gewählt - der Grund ist, dass der Traffic am Wochende regelmäßig einbricht. Hätte ich also eine Abnahme von 5% auf Tagesbasis einegestellt würde ich jeden Samstag eine Benachrichtigung bekommen.

Natürlich gibt es noch weitere Einstellungsmöglichkeiten und Bedingungen die gestellt werden können - man kann durchaus auch positive Einstellungen vornehmen ;-)

Und damit nicht nur Sie die ganzen Emails bekommen können Sie auch noch weitere Emails hinzufügen, die dann die Benachrichtigungen bekommen. Dies ist ein sinnvoller aber wichtiger Bestandteil auf dem Weg zu einer Web Analyse Kultur - Daten Distribuierung...oder Report Automation.

Bonustipps...

Es gibt eine ganze Reihe weiterer Tipps, Schätze und Reports die erwähnenswert sind...hier ein paar weitere als Stichwort:

Multi Channel Funnel
Besucherflussvisualisierungen
Dashboard
Vergleichsmetriken darstellen
Einzelne Zeilen darstellen
Reports versenden
Soziale Reports
Mobile Reports

Und was natürlich jeden Suchmaschinenmarketer interessiert...die Verknüpfung der Google Webmaster Tools mit Google Analytics...hierzu gab es ja bereits einen ausführlichen Blog Post.

Als absoluten Bonustipp am Ende gibt es noch eine Toolvorstellung die das Thema "Report Automation" näher betrachtet und eine Lösung bietet die hier in Kürze noch näher vorgestellt wird:
Das Web Controlling Dashboard und Report Automation Tool TrakkBoard...

Und nun wie immer: Welche Anmerkungen haben Sie zu den Tipps? Welche Tipps habe ich vergessen? Welcher versteckten Features nutzen Sie? Schreiben Sie einen Kommentart und teilen Sie ihre Meinung mit den anderen Lesern...

Google Analytics Jahresrückblick 2011

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Thu, 22 Dec 2011 15:03:00 +0000

Was für ein Jahr!

2011 ist zwar noch nicht ganz zu Ende, aber dennoch lohnt es sich mal einen Blick zurück zu werfen. Denn so schnell dieses Jahr vorüber ging, so viel ist auch bei Google Analytics passiert. Und ich kann mir gut vorstellen, dass der ein oder andere das ein oder andere Feature oder Update aus diesem Jahr vergessen hat.

Mir selbst geht es zumindest oft so, dass man rückblickend feststellt was man eigentlich alles geschafft hat.

Los geht's!

Januar 2011

127 neue Dimensionen und Metriken werden der Google Analytics API hinzugefügt

Februar 2011

Benutzerdefinierte Variablen sind ab sofort neben "normalen" Websites nicht mehr nur auf Android Apps nutzbar, sondern auch Bestandteil der iOS SDK. Damit können benutzerdefinierte Variablen also auch bei iPhone Apps genutzt werden.

März 2011

Der Benchmark Report verschwindet aus dem Google Analytics Interface. Im Anschluss wurden Benchmark Daten und Informationen per Mail verschickt - bis zum Jahresende 2011 allerdings liegt das Thema Benchmarking offensichtlich erstmal auf Eis. Für die die sich erinnern wollen wie er aussah gibt es meinen Blog Post zu dem Thema Benchmarking und Datenfreigabe.

Paukenschlag! Eine komplett neue Version mit vielen neuen Features von Google Analytics wird angekündigt!! Zunächst stehen neue und alte Version parallel zur Verfügung. Im Laufe des Jahres 2012 wird die alte Version verschwinden und nur noch die neue Version nutzbar sein. User haben demnach ein Jahr Zeit sich umzugewöhnen. Neue Features sind beispielsweise Plot Rows, benutzerdefiniertes Dashboard, Event Goals, individuellere benutzerdefinierte Reports, uvm. Fast alles wird besser und umfangreicher, jeder muss sich allerdings erstmal umstellen und einige Dinge wurden von der alten bisher leider nicht zur neuen übertragen. Generell aber ein wirklich großer Schritt für Google Analytics! Hier der Blog Post zum Launch der neuen Google Analytics Version.

Der Report mit Informationen über die Verbindungsgeschwindigkeit (Connection Speed) der User verschwindet aus dem Google Interface. Hat ihn seitdem jemand vermisst? ;-)

April 2011

Der Google Analytics Tracking Code wird im Hintergrund verändert, dies hat zur Folge, dass Daten nicht nur per HTTP Get übergeben werden, sondern beispielsweise bei sehr langen Requests auch per HTTP Post.

Die neue Google Analytics Version ist nach der Ankündigung im Vormonat nun für alle verfügbar.

Mai 2011

Site Speed Reports werden bei Google Analytics eingeführt. Hiermit besteht die Möglichkeit die Ladegeschwindigkeit von Seiten zu trakken. Zunächst muss hierfür eine weitere Zeile in den Tracking Code eingebunden werden. Im Laufe des Jahres wird dies jedoch überflüssig und die Seitenladegeschwindigkeit wird automatisch erfasst. Mein Blog Post zum Thema Website Geschwindigkeit

Ecommerce Daten in Android Apps können nun auch mit Google Analytics erfasst werden.

Juni 2011

Google Webmaster Tools werden in Google Analytics integriert - bzw. es wird zunächst angekündigt. Hier der Blog Post zur wirklichen Integration der Webmaster Tools in Google Analytics.

Mobiler Traffic bekommt eine eigene Report Sektion innerhal des Besucher Reporting Blocks. Hierüber kann das Userverhalten von Usern die über mobile Endgeräte auf die Website zugreifen besser analysiert werden. Hier geht es zu dem entsprechenden Blog Post über mobile Reports in Google Analytics.

Juli 2011

Google launcht Google+ und fast zeitlich auch eine Integration mit Google Analytics. Innerhalb des Besucher Berichteblocks gibt es nun einen Sozial-Bereich in dem Userinteraktionen mit Google+ Buttons, aber auch Facebook-, Twitter- oder ähnlichen Buttons getrackt werden können. Trakken hat hierzu ein ausführliches Dokument erstellt und weitere automatisierte Einstellungen und Scripte zur Verfügung gestellt. Hier geht es zum Blog Post über Social Media Tracking mit Google Analytics, den Social Media Tracking Guide von Trakken bekommen Sie hier.

Wer über ein iOS App Produkte verkauft kann nun Ecommerce Daten nun auch über das Analytics SDK für iOS trakken.

August 2011

Sessions werden in Google Analytics ab sofort anders berechnet. Eine Session endet ab sofort dann, wenn es

30 Minuten Inaktivität gab
Ein Tag zu Ende ist
Ein User über eine neue Traffic-Quelle auf die Seite kommt

Sonderlich große Auswirkungen hat es meines Wissens nach nicht gegeben - die Änderung macht ja irgendwie auch Sinn.

Paukenschlag! Multi Channel Funnel wird gelauncht! Durch diese Reports kann analysiert werden, über welche Traffic-Quellen User auf die Website kamen ehe sie dann irgendwann konvertiert haben. Ein Paukenschlag, da der Report hochgradig komplexe Dinge einfach darstellt und zudem sehr stark individualisierbar ist. Ein lange vermisster Report der nun endlich da ist. Hier geht es zum Blog Post zum Multi Channel Funnel Launch.

Neue Google Analytics SDK Version für Android wird gelaucht (Verison 1.3).

Ab sofort ist es deutlich einfacher, schneller und besser möglich viele AdWords Konten mit Google Analytics zu verknüpfen. In der Vergangenheit war dies oftmals schwieirig - nun ist es deutlich einfacher!

September 2011

Eine neue Version der Google Analytics SDK für iOS wird gelauncht (Version 1.3) - viele neue Features.

Der Report über die Website Ladegeschwindigkeit erhält ein Update und bekommt einen weiteren Tab - Performance. Hier können noch weitere Daten analysiert und miteinander in Kombination gebracht werden. Ein recht deutliches Zeichen, dass Google Wert auf die Ladegeschwindigkeit von Webseiten legt...

Weitere Design-Anpassungen und Änderungen werden angekündigt. So wird in der oberen Navigationsleiste der Home Tab und der Standard Report Tab neben dem benutzerdefinierten Report Tab eingefügt.

Der nächste Paukenschlag: Google Analytics launcht die Real Time Funktionialität! Ein neuer Reporting Block stellt viele Daten in Echtzeit dar - right now.

Der September hat es in Sich - noch ein Paukenschlag: Google Analytics Premium wird vorgestellt! Es wird demnach eine Bezahlversion von Google Analytics geben. Hier wird es einige weitere Features weitere Vorteile wie mehr Speed, schnellere Updates, etc. geben. Wie man Google Analytics Premium auch in Deutschland bekommt - bitte mich direkt kontaktieren!!!

Oktober 2011

Die Integration von Google Webmaster Tools in Google Analytics ist nun abgeschlossen und steht jedem Nutzer zur Verfügung.

Google Analytics wird viral und stellt ein lustiges Video ins Netz - Online Einkaufserfahrungen dargestellt in einem Supermarkt:

Google kündigt an die Google Suche in Zukunft für mit einem Google Account eingeloggten User ausschließlich in https durchzuführen. Dies wird zur Folge haben, dass die entsprechenden Suchbegriffe des organischen Traffics nicht mehr übergeben und somit auch nicht mehr ausgewertet werden können. Auswirkungen hat dies auf alle (!) Web Analyse Tools - wie sich dies im Endeffekt auswirken wird hängt davon ab, wie viele User permanent mit einem Google Account eingeloggt sind. Google+ wird hier schon dafür sorgen, dass es eher mehr als weniger werden...

Bäng! Der nächste Paukenschlag. Besucherflussanalyse. Google Analytics stellt eine neue Nutzerflussanalyse vor. Durch eine völlig neuartige Darstellung werden "Trampelpfade" von Usern deutlich. Völlig flexibel lassen sich die Daten ändern und anpassen, so dass man hierüber sehr wertvolle Erkenntnisse gewinnen kann.

November 2011

Die bei derm Übergang von der alten zur neuen Google Analytics Version verlorengegangenen Features wir automatisierte Email Reports uind PDF Export sind wieder da.

AdWords Kampagnen können nun in Google Analytics noch intensiver ausgewertet werden, indem der Traffic zusätzlich unterschieden werden kann nach Smartphone Usern und Tablet Usern.

Der Websiteladegeschwindigkeit Report erhebt nun Daten, ohne dass es einer Änderung des Codes bedarf.

Dezember 2011

Soziale Netzwerke können sich nun mit Google Analytics integrieren um damit die Useraktivitäten besser erheben zu können. Da gibt es wohl im nächsten noch ein paar weitere News...

Der Website Ladegeschwindigkeit Report erhält weitere Informationen - dieses Mal sind es technische Informationen und Daten die hinzugefügt werden können.

Ich danke allen Lesern des Blogs, allen Kunden und allen mit denen ich in diesem Jahr Kontakt hatte für ein tolles Jahr 2011. Ich bin mir sicher, dass es im kommenden Jahr sehr spannend weitergehen wird und viele tolle Dinge passieren werden...Ihnen allen ein schönes, ruhiges und besinnliches Weihnachtsfest und einen guten Rutsch ins neue Jahr!

Neue Landing Page Metriken in Google Analytics

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Wed, 16 Nov 2011 08:14:00 +0000

Ab sofort stehen jedem Google Analytics Nutzer neue - sehr sinnvolle - Metriken bei der Analyse der Landing Pages zur Verfügung.

Bislang gab es lediglich folgende drei Metriken bei der Betrachtung der Zielseiten (Content -> Website-Content -> Zielseiten):

Einstiege - dies ist die Zahl der Besuche, die auf der jeweiligen Seite eingestiegen sind
Absprünge - dies ist die Zahl der Besuche, die während ihres Besuchs nur diese eine Seite gesehen haben
Absprungrate - dies ist das Verhältnis aus Absprüngen zu Einstiegen (weitere Infos in meinem letzten Blog Post über die Absprungrate)

Das war es - mehr ging per Default erstmal nicht. Dabei ist gerade die Analyse der Landing Pages so wichtig für den Geschäftserfolg.

Der erste Eindruck zählt - da sollten die Landing Pages durchoptimiert sein. Tipps zur Conversion Optimierung gibt es auch in oben genannten vorigem Post oder unter blog.trakken.de

Folgende Fragestellungen sind in Verknüpfung mit Landing Pages höchst interessant:

Wie viele Seiten haben User aufgerufen nachdem sie über eine bestimmte Landing Page eingestiegen sind (und nicht direkt wieder abgesprungen sind)?
Wie lange waren die User auf der Website nachdem sie über eine bestimmte Landing Page eingestiegen sind (und nicht direkt wieder abgesprungen sind)?
Wich hoch ist die Conversion Rate für bestimmte Ziele nachdem User über eine bestimmte Landing Page eingestiegen sind?
Wie hoch sind die Umsätze oder wie hoch ist der durchschnittliche Bestellwert der User die über eine bestimmte Landing Page eingestiegen sind?
Welche Landing Page hat den höchsten Wert pro Besuch generiert?

Landing Pages mit neuen Metriken

All diese Fragen sind mit den neu hinzugefügten Metriken beantwortbar. Zwar konnten die meisten der Fragen auch vorher schon durch Workarounds, Segmentierungen und benutzerdefinierte Reports dargestellt werden, doch nun hat man alles auf einen Blick - einfacher ist besser!

Dies vereinfacht die Analyse deutlich und ermöglicht eine bessere Analyse der Zielseiten - ich bin mir sicher, dass Sie einige Landing Pages finden werden, die neben der Absprungrate weitere interessante Erkenntnisse liefern werden. Insbesondere der Bezug zu Zielen und E-Commerce wird Ihnen Optimierungspotenziale aufzeigen!

Wie finden Sie die neuen Metriken bei den Zielseiten? Wie nutzen Sie die Reports? Schreiben Sie einen Kommentar...

Passende Artikel:
Absprungrate - kennt jeder, oder?
Google Webmaster Tools in Google Analytics
Neue Google Analytic Features: Website Geschwindigkeit (Site Speed)
Wie messe ich den Erfolg von nicht-eCommerce Seiten?

Absprungrate - kennt jeder, oder?

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Thu, 10 Nov 2011 08:52:00 +0000

Sie könnten in Erwägung ziehen, diesen Blog Post nicht zu Ende zu lesen, wenn Sie spontan definieren können, was der Unterschied zwischen Absprungrate und Ausstiegsrate ist…Sie haben 5 Sekunden Zeit…

Und? Kennen Sie den Unterschied?

Wie auch immer Ihre Antwort ausgefallen ist – vielleicht lesen Sie ja trotzdem weiter ;-)

Die Absrpungrate, oder auch Bounce Rate, ist eine Metrik die in fast allen Web Analyse Tools als Standardkennzahl enthalten ist (Omniture hingegen tut sich hier ein wenig schwer).

Doch wie berechnet sie sich und wie und warum unterscheidet sie sich zu der Ausstiegsrate?

Hier kurz die Formel die bei den meisten Tool zur Berechnung der Absprungrate verwendet wird:

Besuche mit nur einem Seitenaufruf / alle Besuche

In die Absprungrate fließen demnach nur Besuche die während ihres Besuchs maximal (!!!) eine Seite aufgerufen haben. Oder kurz: alle „Einseitenbesuche“.

Sobald während eines Besuchs eine zweite Seite aufgerufen wird kann die Absprungrate nicht mehr beeinflusst werden. Denn dann kann ein User nur noch aussteigen – und dies ist dann auch der Unterschied dieser beiden Metriken:

Bei der Absprungrate wird während eines Besuchs maximal eine Seite aufgerufen. Die Absprungrate macht also nur Sinn im Zusammenhang mit Landing Pages – schließlich muss es sich ja um eine Landig Page handeln, denn wenn nicht könnte es nicht mehr nur eine Seite während des Besuchs sein.

Um die Ausstiegsrate zu beeinflussen muss mehr als eine Seite während eines Besuchs aufgerufen worden sein.

Warum ist die Absprungrate so wichtig?

Aus meiner Sicht ist die Absprungrate eine der aktionsgetriebensten Kennziffern.

Eine hohe Absprungrate zeigt mir direkt, dass ich ein gravierendes Problem habe um dessen Lösung ich mich schnellstens kümmern sollte.

User die über irgendeine Quelle auf eine Ihrer Seiten kommen haben ehe Sie Ihren Webauftritt betreten irgendeine Absicht. Sie haben bei Google nach Etwas gesucht und haben sich durch Ihre Anzeige oder das organische Suchergebnis angesprochen gefühlt und sind deswegen auf Ihrer Seite gelandet.

Oder aber ein User hat Ihre Offline Anzeige gesehen, von Ihnen gehört, oder ist aus sonst irgendeinem Grund auf Ihre Seite gekommen.

Freuen Sie sich! Was gibt es schöneres als Besuche auf seiner Website zu haben?

Alle User die auf Ihre Website kommen haben eine bestimmte Erwartungshaltung – diese ist unter anderem auch davon abhängig über welchen Traffic Kanal die User Ihre Website ansteuern.

Wenn nun diese Erwartungshaltung aber nicht erfüllt wird sind sie ganz schnell wieder weg.

Der Zurück-Button innerhalb des Browsers ist die meistgenutzte Funktion in einem Browser!

Eine Chance einen neuen Kunden zu gewinnen, oder zumindest in Interaktion mit dem User zu treten, wurde vertan, wenn er direkt wieder abhaut.

Und genau dies sagt die Absprungrate an – je höher die Absprungrate, desto mehr vergebene Chancen haben Sie durchgehen lassen.

Doch wie hoch ist eine normale Bounce Rate?

Dies werde ich sehr oft gefragt und es ist recht schwer zu beantworten, da es immer vom jeweiligen Business abhängt. Vor allem ist diese Frage grob unsinnig! Dazu allerdings gleich – zunächst beantworte ich sie noch, da eine Antwort meistens trotz der Unsinnigkeit erwartet wird ;-)

Grob kann man aber sagen, dass eine Absprungrate von über 70% viel viel viel zu hoch ist und man sich dringend ransetzen sollte diese zu optimieren.

Um die 50% Bounce Rate bedeutet nichts anderes, als dass jeder zweite Besuch auf Ihrer Website direkt wieder verschwindet – wollen Sie das?

Als normal würde man wohl eine Absrpungrate zwischen 15% und 25% bezeichnen. Aber heißt dies, dass es nicht auch besser sein kann?

Aber noch bin ich nicht bei abzuleitenden Aktionen – dazu komme ich gleich.

Aus meiner Sicht ist es alles andere als sinnvoll sich über Overall-Bounce Rate zu unterhalten!

Zwar geben die meisten Tools eine Overall Absprungrate an, aber was kann ich damit anfangen? Bzw. welche Aktion würden Sie durchführen?

Nur mit weiteren Analysen macht die Absprungrate Sinn!

Hier drei mögliche durchzuführende Analysen:

Absprungrate je Traffic Kanal
Absprungrate auf unterschiedlichen Seiten (=Landing Pages)
Kombination aus Absprungrate nach verschiedenen Kanälen und gleichzeitiger Analyse der jeweiligen Landing Pages

Sie geben Geld für Kampagnen bei AdWords oder irgendeinen anderen Kanal aus?

Dann sollten Sie die Absprungrate zumindest der Kanäle kennen für die Sie Geld ausgeben. Denn Sie verlieren hier bares Geld, wenn Sie eine hohe Absprungrate haben.

Vergleichen Sie diese doch einfach mit der durchschnittlichen Absprungrate Ihrer Website – so haben Sie einen Anhaltspunkt, ob sie besser oder schlechter ist.

Versuchen Sie tiefer in die Daten einzusteigen. Differenzieren Sie die Absprungrate der unterschiedlichen AdWords Kampagnen, der Anzeigengruppen und der Suchbegriffe.

Wie unterscheidet sich die Bounce Rate bei Suchbegriffen die Ihren Markennamen beinhalten im Vergleich zu generischen oder spezifischen Suchbegriffen?

Auf welchen Seiten landen die User überhaupt?

Und kann man hier Korrelationen feststellen zwischen guten/schlechten Landingpages und Herkuftsquellen der User?

Oder gibt es Unterschiede bei der Betrachtung nach Werktagen und Wochenenden?

Wie kann ich die Absprungrate denn nun verbessern?

Viele werden es sich denken was jetzt kommt … neben der Analyse der Daten anhand der obigen Fragestellungen bleibt einem in der Regel nicht viel anderes übrig als zu testen!

Ein Ablauf zur Optimierung der Absprungrate kann wie folgt aussehen.

7 Tipps - von der Absprungrate zu Conversion Optimierung:

Drill-Down in die Absprungrate nach Traffic Kanälen in Verknüpfung mit Landing Pages

Hierüber bekommen Sie zunächst einen Überblick über die unterschiedlichen Bounce Rates auf Ihrer Website und ein Gefühl dafür wie die Daten aussehen.
Herauskristalisieren der Landing Page mit einer im Vergleich hohen Bounce Rate

Sortieren Sie nun die Landing Pages nach der Absprungrate. Sie werden schnell sehen, dass dies nur bedingt sinnvoll ist, da viele Seiten an den ersten Positionen stehen werden, die eine Bounce Rate von 100% haben. Deswegen ist die Kombination mit dem folgenden Punkt wichtig:
Sortieren der Landing Page nach Wichtigkeit – in der Regel ist dies die Anzahl der Besuche

Wenn Sie nun statt nach Bounce Rate nach Besuchen sortieren macht es auch nur bedingt Sinn. Eine gewichtete Sortierung macht hier Sinn. D.h. gleichzeitig werden sowohl die meisten Besuche als auch die höchste Bounce Rate angezeigt. So sehen Sie auf einen Blick, wo das ToDo ist.
Analyse ob die User über eine bezahlte oder eine nicht bezahlte Quelle auf der Seite gelandet sind.

Dies lässt Sie wissen, inwiefern Sie die User aktiv lenken können. Bezahlte Quellen sind meist schneller anpassbar und änderbar.
Analyse der eigenen Landing Page

Schauen Sie sich nun in Ruhe die eigene Landing Page an – fällt Ihnen etwas auf? Wie ist das Zusammenspiel der Anzeige auf die Sie geklickt haben mit der eigentlichen Landing Page. Versuchen Sie sich in die Schuhe des Users zu begeben und seien Sie kritisch!

(Wir haben bei Trakken 55 ConversionOptimierungs Tipps zusammengestellt)
Testing!

Sie werden nach dem vorigen Schritt vermutlich einige Ideen haben, wie die Seite umgestaltet werden können. Warum machen Sie es nicht? Tests durchzuführen sind das einzige Mittel herauszufinden welche Seiten funktionieren und welche nicht. Es gibt nahezu beliebig viele Testszenarien – und kein Mensch weiß vorab welche Variante am besten funktioniert.
Targeting

In dem vorigen Schritt ein paar Bilder auszutauschen ist recht einfach und sogar mit einem derzeit relativ schlechten Tool wie dem Google Website Optimizer möglich. Doch dabei muss es nicht bleiben. Ein paar Ideen zur Inspiration:
- Spezielle Landing Pages für spezifische Kampagnen, Werbemittel, Motive, Keywords, etc.
- Unterschiedliche Landing Pages in Abhängigkeit davon, ob der User schon mal bei Ihnen war oder nicht.
- Individuellere Landing Pages beim nächsten Besuch wenn User ein Produkt in den Warenkorb getan, es aber nicht gekauft haben.
- Regionale Aussteuerung.
- Individuelle Landing Pages in Abhängigkeit davon welche Produkte der User sich bei seinen letzten Besuchen angesehen hat.
- Dynamische Landing Pages.
- Landing Pages mit Unterscheidung nach Mann/Frau.
- Usw.

Es gibt eine Vielzahl von weiteren Segmenten die bedient werden können und eine große Anzahl an Targeting Möglichkeiten.

Soweit einige Möglichkeiten zum Umgang mit der Absprungrate. Ich denke es wird deutlich, dass es sich wirklich um eine sehr aktionsorientierte Kennziffer handelt – wenn Sie den richtig eingesetzt wird.

Nutzen Sie die Möglichkeiten Ihres Web Analyse Tools und nutzen Sie die Bounce Rate als Anhaltspunkt für Verbesserungen Ihrer Landing Page.

Wie nutzen Sie die Absprungrate? Haben Sie konkrete Erfahrungen sammeln können? Cases? Haben Sie noch weitere Punkte hinzuzufügen? Schreiben Sie einen Kommentar – gern update ich den Post mit Ihren Vorschlägen. Ich freue mich über jeden Kommentar!!

Neue Google Analytics Berichte: Visualisierung des Besucherflusses

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Fri, 21 Oct 2011 09:26:00 +0000

Es geht Schlag auf Schlag bei Google Analytics.

Erst vor kurzem habe ich über die Integration von Google Analytics mit den Google Webmaster Tools berichtet und davor über Google Analytics Real Time und Google Analytics Premium. Und da die Datenschutzdebatte auch beendet ist können wir uns endlich den wirklichen Web Analyse Themen widmen. Wie zum Beispiel der neuen..

Visualisisierung des Besucherflusses

Userflüsse in einem Web Analyse Tool darzustellen ist nicht leicht. Die meisten Tools haben Schwierigkeiten diese Masse an Daten vernünftig, und vor allem auswertbar darzustellen.

Oftmals war dieser Report nicht analysierbar, nicht aussagekräftig oder schlichtweg sinnlos. Auch die bisher einzige Möglichkeit in Google Analytics diese Daten zu analysieren war kein zufriedenstellendes Erlebnis. Unter Content -> Website-Content -> Seiten und dann Navigationsübersicht über den oberen Reiter bestand die Möglichkeit sogenannte Trampelpfade darzustellen (siehe Blog Post User Navigation und Klickpfade in Google Analytics).

Ich kenne kaum jemanden, der hierüber sinnvolle Erkenntnisse erlangen konnte...

Navigationsübersicht

Der Grund ist, dass User sich nicht immer so verhalten wie sie sollen.

Oftmals nehmen sie Wege von denen man glaubt, dass sie gar nicht möglich wären.

Daraus resultiert eine schiere Masse an Daten die wirklich nur sehr sehr schwer visualiserbar ist. Einige Tools stellen dann eine kleine Auswahl dar indem einige Ebenen horizontal und vertikal angezeigt werden, dabei gehen jedoch eine Menge Informationen verloren und meist handelt es sich lediglich um die absoluten Top-Pfade...

Zum Glück ist es nun vorbei und es gibt eine wie ich finde wirklich beeindruckende Neuerung.

Besuchsprozessfluss
Navigationsprozessfluss
Zielprozessfluss

Unter dem Startseiten Tab gibt es den Punkt Visualisierung des Besucherflusses und dort die beiden Unterpunkte

Besuchsprozessfluss
Navigationsprozessfluss

Besuchsprozessfluss

Besuchsprozessfluss

Hier besteht die Möglichkeit sich den Userfluss in Abhängigkeit einer beliebig auswählbaren Dimension (grünes Pull Down Menü) anzeigen zu lassen.

So kann ich mir beispielsweise darstellen, über welche Seiten die User navigieren in Abhängigkeit der Herkunftsquelle, des Herkunftslandes, der technischen Ausstattung der User, mobiler Endgeräte, oder oder oder....

Ich habe mal die Quellen ausgewählt und sehe, dass Google die Top-Quelle ist - keine wirkliche Überraschung. Spannend ist nun aber zu sehen, wie sich die User auf der Seite verhalten haben, wo sie aussteigen. Und das im Vergleich zu anderen Quellen.

Inwiefern verhalten sich User die über Google kommen anders als die die über Twitter kommen?

Durch das kleine Einstellen-Symbol rechts neben der ausgewählten Dimension besteht die Möglichkeit noch weitere Eingrenzungen vorzunehmen - dies verhält sich ähnlich wie die Filter innerhalb der Google Analytics Reports.

Anpassungen

Aber auch inneralb der Darstellung besteht Interaktivität. So kann ich...

...Zugriffe bis hier hervorheben

Dies bedeutet, dass sämtliche Pfade von Usern die über Google auf meine Seite kamen, farblich hervorgehoben werden. Ich sehe hierüber also die Trends und Unterschiede zu anderen Quellen oder ausgewählten Dimensionen.

Zugriffe bis hier hervorheben

...Nur dieses Segment anzeigen

Hier wird die eben noch farblich hervorgehobene Dimension alleine dargestellt. Ich sehe keine vielleicht störenden Linien mehr und kann mich ganz auf diesen einen Pfad konzentrieren.

Nur dieses Segment anzeigen

...Gruppendetails

In dem erscheinenden Popup werden die Topseiten angezeigt die nach der ausgewählten Dimension aufgerufen werden.

Gruppendetails

Weitere Interaktivität befindet sich innerhalb der Darstellung nach der ausgewählten Dimension. Per Mouse-Over auf den verschiedenen nachfolgend aufgerufenen Seiten wie hoch die Drop-Off Rate ist, und noch besser ist analysierbar wie das Verhältnis zwischen Durchgangstraffic und Drop-Offs, also Aussteigern, ist.

Durchgangstraffic und Drop-Offs

Hierüber können Schwachstellen innerhalb des Navigationsprozesses schnell erkannt werden!

Des weiteren können Sie auf eine einzelne der ganzen Linien klicken und analysieren, wie viele User diesen einen Pfad gegangen sind.

Durch den Schiebebalken auf der linken Seite können sehr viele und eng beieinanderliegende Linien entzerrt werden um einzelne Pfade detaillierter analysieren zu können.

Das war es aber noch nicht. Was ist eines der wichtigsten Aktivitäten in der Web Analyse?

Segmentieren! Segmentieren! Segmentieren!

Und selbst das geht innerhalb des Flussberichte. Es sind sowohl die Default-Segmente als auch die selbsterstellten benutzerdefinierten Segmente innerhalb der Berichte darstellbar.

Segmente in den Flussdarstellungen

So besteht beispielsweise die Möglichkeit den Userfluss der neuen Besucher gegenüber den wiederkehrenden Besuchern zu analysieren. Die Möglichkeiten sind hier förmlich unbegrenzt und nahezu jedes Business-Szenario abbildbar.

Navigationsfluss

Hier muss zunächst eine Seitengruppe definiert werden. Dies bedeutet, dass Sie beispielsweise eine x-beliebige Seite Ihres Internetauftritts auswählen (Vorschläge welche da sein könnten werden direkt mit Eintippen des ersten Buchstabens gemacht).

Navigationsfluss-Einstellungen

Über die Keyword-Option können Sie einen Bedingungstyp auswählen (die Übersetzung Keyword-Option finde ich im Übrigen eher suboptimal). Mit der Auswahl über einen regulären Ausdruck besteht die Möglichkeit komplett individuell auch Seitengruppen zu bilden und die Pfade der User die diese Seite gesehen haben zu betrachten.

Sowohl nach links als auch nach rechts können Sie nun weitere Schritte hinzufügen, so dass irgendwann ein abstraktes Gebilde entsteht welches eine ganze Weile horinzotal gescrolled werden muss...

Zielflussprozess

Es mutet vielleicht etwas seltsam an, dass ein weitere Fluss-Bericht an einer anderen Stelle untergebracht ist - nämlich hier:

Conversions -> Ziele -> Zielflussprozess

Für ein ausgewähltes URL Ziel (Ereignis-Ziele werden erst später hinzugefügt) wird hier dargestellt, wie die User zu diesem Ziel kamen - in Abhängigkeit von der ausgewählten Dimension.

Zielflussprozess

Diese Darstellung ist deutlich flexibler als die bisherige Trichterdarstellung, da Sie ebenso wie oben beschrieben, sämtlichen flexiblen Einstellungsmöglichkeiten haben. Segmente, Dimensionen, Eingrenzungen, Interaktionen, etc.

Unterhalb der grafischen Darstellung finden Sie dann noch eine tabellarische Auflistung der ausgewählten Dimension die zu der ausgewählten Zielerfüllung geführt hat.

Sie haben derzeit noch kein URL-Ziel definiert?

Eine ausführliche Anleitung gibt es in meinem Google Analytics Buch, eine sehr kurze in diesem älteren Post über den Zielwert.

Wenn Sie nun also noch kein URL-Ziel definiert haben sollten und dies jetzt nachholen können Sie sich freuen - denn der Zielflussbericht wird auch retrospektiv noch mit Daten befüllt! D.h. die Daten werden nicht erst ab dem Moment der Zielerstellung angezeigt, sondern auch für historische Daten.

Die unterschiedlichen definierten Ziele können über das linke der oberen Pull Downs ausgewählt werden.

Soweit eine kurze Einführung in die Google Analytics User-Fluss-Darstellungen. Hier nun eine spontane Auflistung von Fragen die hiermit schnell und einfach beantwortet werden können:

Welche Kategorien/Rubriken haben die User betrachtet ehe sie ein Ziel erfüllt haben?
Inwiefern navigieren neue Besucher anders als wiederkehrende User?
Inwiefern navigieren registrierte User anders als nicht registrierte?
An welchen Stellen auf der Website haben User offensichtlich Probleme?
Navigieren User über mobile Geräte anders als User über stationäre Geräte?
Wie verhalten sich User innerhalb eines Verkaufsprozesses?
In welcher Reihenfolge werden Kategorien/Rubriken von Usern betrachtet?
Usw. usw. usw

Wann sind diese neuen Reports verfügbar?

Sämtliche Flussberichte sind ab sofort verfügbar. Ab dieser Woche werden sie nach und nach sämtlichen Analytics Konten hinzugeschaltet - schauen Sie einfach mal nach.

Das ganze funktioniert nur in der neuen Google Analytics Version - sollten Sie diese noch nicht nutzen wäre jetzt ein gute Zeitpunkt umzusteigen...

Ich bin mir sicher, dass Ihnen noch viele eigene Fragestellungen einfallen. Teilen Sie diese mit den anderen Lesern und schreiben einen Kommentar! Welche Businessfragen möchten Sie mit diesen neuen Berichten klären? Wie finden Sie die Darstellung?

Google Webmaster Tools in Google Analytics

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Thu, 06 Oct 2011 07:45:00 +0000

Nachdem es es ja mittlerweils einige Integrationen von anderen Google Produkten mit Google Analytics gibt folgt nun die nächste.

Zur Übersicht hier nochmal die bisher verfügbaren Integrationen:

Google AdWords
Google AdSense
Google Earth (innerhalb der Real Time Reports)
Feedburner

Und nun also noch die Google Webmaster Tools.

Jeder Suchmaschinenoptimiere kennt die Webmaster Tools – dieses Produkt gibt einem Erkenntnisse über die Auffindbarkeit der eigenen Seite innerhalb der Google-Suchergebnisse und vieles mehr. In den letzten Jahren sind die hierüber verfügbaren Informationen deutlich besser und mehr geworden.

Und nachdem bereits einige Desing-Aspekte von Google Analytics in den Webmaster Tools übernommen wurden können nun auch Daten von den Webmaster Tools in Analytics fließen.

Bislang konnte per Default in Analytics bereits analysiert werden über welche Keywords User auf die eigene Website kamen.

Was allerdings fehlte war die Information wie das Verhältnis von Suchanfragen bei Google zu Klicks auf die Suchergebnisse und dann Besuchen auf der eigenen Website war.

Hier hilft der neue Reporting Block Suchmaschinenoptimierung innerhalb des Bereichs Traffic-Quellen.

Welche Reports gibt es hier?

Der Bericht Suchanfragen zeigt die Impressions, Clicks, Position und Klickrate der täglichen Top 1.000 Suchanfragen. Dies natürlich immer im Bezug zu Keywords über die dann auch Besucher auf die eigene Website kamen.

Zielseiten stellt für die Top 1.000 Landing Pages dar, wie viele Impressions und Klicks diese Landing Page in den Google Suchergebnissen verursacht hat. Zudem an welcher Position diese gerankt waren und welche Klickrate sie verursacht haben.

Die Geografische Zusammenfassung zeigt an, wie viele Impressions, Klicks und welche Klickrate je nach Land verursacht wurden ehe dann User auf die eigene Website kamen.

Zu beachten ist, dass es sich bei der Position jeweils um die durchschnittliche Position handelt.

Zudem stehen wieder die üblichen Funktionen zur Verfügung wie das Hinzufügen einer zweiten Dimension, Filter, Sortieren, und und und.

Durch das Hinzufügen einer zweiten Dimension und der Auswahl einer anderen Anzeige kann ich beispielsweise betrachten, auf welchen Google Such-Produkten (Web-Suche, Bilder-Suche, Mobil-Suche) mein Webauftritt am besten positioniert ist, bzw. wo die meisten Suchanfragen stattfinden.

In folgendem Screenshot stelle ich beispielsweise fest, das meine Ranking-Position bei der deutschen Google Bilder-Suche furchtbar schlecht ist!!! :-(

Man beachte die durchschnittliche Position der zweiten Zeile - klares To Do!

Wie Sie an dem Screenshot erkennen können gibt es diese neuen Berichte nur in der neuen Google Analytics Version. Sollten Sie diese bislang noch nicht verwenden haben Sie nun einen weiteren Grund zu wechseln...

[Da es in meinem letzten Blog Post trotz der sensationellen News nur so wenig Kommentare gab platziere ich die Kommentarschreibaufforderung heute mal mitten im Text ;-)

Wie finden Sie die neuen Reports? Fehlt Ihnen etwas? Welche weiteren Verknüpfungen hätten Sie gern? Schreiben Sie Ihre Meinung in einem Kommentar...]

Wie kann man diese neuen Reports bekommen?

Zunächst muss man sich und seine Website bei den Google Webmaster Tools registrieren. Die meisten werden dies sicherlich schon getan haben, wenn nicht, so sollten Sie dies zügig nachholen – es lohnt sich wirklich!

Registrieren bzw. einloggen können Sie sich hier (www.google.com/webmasters) - das Ganze ist kostenlos und hilft Ihnen dabei zu analysieren, wie bspw. Google Ihre Seite wahrnimmt (hier kommt es oftmals zu gravierenden Unterschieden zur eigenen Wahrnehmung!).

Nun müssen nun noch ein paar Schritte zur Verknüpfung von Webmaster Tools mit Analytics durchgeführt werden.

Gehen Sie hierzu in die Webmaster Tools und klicken dort auf Website verwalten neben der Seite die Sie mit Google Analytics verknüpfen wollen.

Wählen Sie nun Google Analytics Poperty, aus der dann folgenden Liste müssen Sie nun nur noch die Website auswählen. Diese stammen aus dem mit Ihrem Login verknüpften Google Analytics Konto - speichern Sie das Ganze im Anschluss.

Schon ist es fertig.

Es kann einige Stunden dauern, ehe dann die ersten Daten in den neuen Google Analytics Reports auftauchen.

Es kann jeweils immer nur eine Verknüpfung vorgenommen werden. D.h. Eine Website aus den Webmaster Tools kann jeweils nur mit einer Web Property aus Google Analytics verknüpft werden.

Sollten Sie in Ihrem Google Analytics Konto mehrere Profile verwalten wird die Verknüpfung immer mit dem Standard Profil, bzw. der Standard Web Property vorgenommen – dies erkennen Sie an der roten Kennzeichnung Standard (in der neuen Google Analytics Version).

Wenn Sie die Verbindung nicht zu dem Standard Profil, sondern einem anderen Profil vornehmen wollen, so können Sie dies innerhalb von Analytics vornehmen.

Gehen Sie hierzu in die Einstellungen und dort auf Web-Property-Einstellungen. Hier finden Sie zum einen den Web-Property-Namen als auch das automatisiert ausgewählte Standard-Profil. Mit dem Pull-Down Menü können Sie ein anderes Standard-Profil auswählen.

Web Property auswählen

Über den unteren Teil besteht nun die Möglichkeit die Verknüpfung zu einer anderen Website aus den Google Webmaster Tools vorzunehmen.

Verknüpfung mit Webmaster Tools vornehmen

Voraussetzung, dass das ganze funktioniert ist, dass man in dem Analytics Konto als Administrator zugelassen ist.

Das ganze hört sich nun in Textform vielleicht etwas kompliziert an - ist es aber nicht. Probieren Sie es einfach aus - Sie werden sehen, dass es ganz schnell geht!

Google Analytics Real Time und Premium

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Fri, 30 Sep 2011 18:51:00 +0000

Dies sind sozusagen zwei Blog Posts in einem - zuerst der Real Time Post und direkt im Anschluss der Premium Post!

Google fügt Google Analytics ab sofort einen Echtzeit Reporting-Block hinzu, damit können Daten in realer Geschwindigkeit live beobachtet werden.

Aber warum überhaupt?

In der Vergangenheit gab es bei der Definition von Anforderungen für die Auswahl eines geeigneten Web Analyse Tools des Öfteren auch den Punkt Real-Time Daten. Hierüber wurde dann oftmals ausgiebig diskutiert.

Denn Real-Time Daten haben nicht für jeden Vorteile – aus meiner Sicht gab und gibt es nur eine recht kleine Gruppe an Websites, die diese Anforderung wirklich benötigen.

Nämlich „schnelldrehende“ Nachrichtenseiten. Bild.de, Spiegel.de, Stern.de, etc. passen ihre Inhalte in sehr kurzen Zeitabständen an – hier ist eine zeitverzögerte Darstellung der Daten mit einer oder mehr Stunden Verzug nicht sinnvoll. Schnelles Analysieren der Daten ist hier absolut businessentscheidend!

Für viele andere Kunden hingegen ist Real-Time nicht unbedingt sinnvoll. Hauptgrund hierfür ist, dass in nur wenigen Fällen die Prozesse intern dafür gegeben sind, dass anhand der Real-Time Daten entsprechende Aktionen auch Real-Time durchgeführt werden können.

Nun folgt ein großes ABER.

Denn dies war die Argumentation der letzten Jahr. Das Netz hat sich verändert und ist für alle deutlich schneller geworden. Damit meine ich nicht die Verbindungsgeschwindigkeit ;-)

Sondern beispielsweise den gesamten Bereich Social Media. Hier passiert Kommunikation in Real-Time. Unternehmen senden ihre Botschaften aus und Nutzer antworten in Echtzeit. Wie viele User also über diese Maßnahmen auf die eigenen Seiten kommen, und welche aufgerufen werden, ist demnach essentiell für die Bewertung dieser Kanäle.

Wenn immer ich einen Blog Post live stelle kommuniziere ich diesen über Twitter, Facebook, Google+, Xing, etc. Natürlich immer mit den entsprechenden Kampagnenvariablen, so dass ich hinterher analysieren kann, über welchen Kanal ich wie viele User bekommen habe.

Dies geht nun deutlich besser, da ich direkt und live sehen kann, welcher Kanal als erstes „anspringt“, und welcher Kanal am schnellsten wieder nachlässt (meine Erfahrung: Xing lässt schnell wieder nach und ist auch quantitativ der schwächste).

Kleiner Einschub: Google Analytics hat vor einiger Zeit ja auch den Social Bereich als eigenen Reporting Block aufgenommen um User-Aktivitäten wie Like, Share, +1, etc. zu trakken. Hierzu gibt es auf der Website der Trakken Web Services GmbH und auf deren Blog ein umfangreiches Dokument zum Download wie sämtliche Aktivitäten automatisiert getrackt werden können!

Ein weiteres Beispiel: TV Werbung.

Die Reaktion von Nutzern die einen Werbespot im Fernsehen gesehen haben erfolgt meist innerhalb nur weniger Minuten nachdem der Spot ausgestrahlt wurde. Hier ist eine zeitliche Verzögerung der Datendarstellung nicht hinnehmbar - der Erfolg von TV Kampagnen kann also durch Real-Time Daten deutlich besser analysiert werden.

Und noch ein Grund: der Spaßfaktor.

Ich habe die Real-Time Funktionalität schon seit einiger Zeit testen können und muss sagen, dass es wirklich Spaß macht zu sehen, wie sich die Daten live ändern. Insbesondere wie die Reaktionsgeschwindigkeit ist, nachdem ich hier einen Blogpost live gestellt habe. D.h. wie lange braucht es, ehe User darauf reagieren?

Dies sind nur ein einige wenige Beispiele wo die Real-Time wirklich sinvoll ist.

Wo finde ich das ganze nun?

Die Real-Time Daten gibt es nur in der neuen Version von Google Analytics! Hier befindet sich der Reporting Block innerhalb des Dashboard Reiter oben links. (In der kommenden Woche wird dieser Reiter nicht mehr Dashboard, sondern Home heißen!).

Real-Time wird innerhalb der nächsten Woche in allen Accounts verfügbar sein. Wenn es also in Ihrem Account noch nicht auftauchen sollte…ein wenig Geduld, es wird automatisch zugeschaltet, ohne dass es irgeneiner Aktivität bedarf.

Und was gibt es nun zu sehen?

Die Google Designer haben sich hier eine schöne Darstellung einfallen lassen. Abgesehen davon, dass oben links immer die live Zahl der sich derzeit auf der Website aufhaltenden User angezeigt wird, gibt es auf der rechten Seite die Anzahl der User im sehr kurzen Zeitverlauf (unterteilt nach Minuten und Sekunden).

In den unteren Bereichen kann man sich die jetzt gerade von den Usern aufgerufenen Seiten ansehen (Seiten mit größter Aktivität). Ebenso besteht die Möglichkeit sich die Herkunft der User anzeigen zu lassen (Häufigste Standorte).

Hier hat Google ein kleines (sinnloses?) Gimmick eingebaut. Und zwar wurde Google Earth integriert. Wer will kann sich die Herkunft der User also über Google Earth direkt anzeigen lassen. Ich bin gespannt wer für dieses Feature tolle Use-Cases liefern kann – gern unten in den Kommentaren!

Des Weiteren gibt es noch die häufigsten Verweise und die häufigsten Keywords.

In den Reports Standorte, Besucherquellen und Content wird jeweils live dargestellt, woher die User kommen, welche Seiten gerade aufgerufen werden und über welche Quellen die User in diesem Moment auf die Seiten kommen.

Ich denke für Google Analytics war es echt an der Zeit Echtzeit Daten zu generieren und darzustellen (Yahoo Web Analytics beispielsweise hat dies schon lange).

Sicherlich wird dies erst der Anfang sein (ja, Events, Goals, Ecommerce, etc. laufen derzeit noch nicht in Real-Time Geschwindigkeit ein – aber wie langweilig wäre es, wenn es nicht noch Luft nach oben gäbe? ;-)

Google Analytics Premium

Neben dem Real-Time Feature wurde aber noch eine weitere Neuigkeit angekündigt. Und zwar Google Analytics Premium. Ehe sich irgendwelche Leser sorgen sollten, dass Analytics bald nicht mehr kostenlos sein wird – dem ist nicht so!

Also zur Beruhigung:

Google Analytics wird immer eine kostenlose Variante bereitstellen, weiterentwickeln und pflegen.

Wer sich die Entwicklung von Google Analytics in den letzten Jahren angesehen hat (wer es nicht gemacht hat kann einfach diesen Blog vom ersten Post an lesen ;-) konnte feststellen, dass sich Google Analytics sehr schnell weiterentwickelt hat. Mittlerweile ist es ein wirkliches Enterprise Tool geworden und durchaus vergleichbar mit anderen Bezahltools auf dem Markt (Webtrekk, eTracker, Coremetrics, Omniture, AT Internet, etc.).

Jedes Tool hat auf seine weise seine Spezifika, Besonderheiten und Vor-/Nachteile.

Wie dem auch sei – für einige sehr große Kunden war die kostenlose Google Analytics Version nicht ausreichend, da bei sehr sehr großen Datenvolumina doch das ein oder andere Limit erreicht wurde.

Jedes Tool hat Limits – bei Bezahltools können diese in der Regel gegen Bezahlung nach oben korrigiert werden, bei Google Analytics musste man in der Vergangenheit mit diesen Limits leben. Um nun diese Großkunden auch zu befriedigen gibt es Premium.

Vermutlich wird die Premium Version nur für einige große Kunden in Frage kommen für die die folgenden Punkte wichtig sind:

Mehr Rechenleistung und höhere Datenlimits
Mehr benutzerdefinierte Variablen
Möglichkeit des Downloads auch ungesampleter Reports (das ist sehr cool!)
Quellen-Attributions-Modelle
Support und Service Vereinbarungen
Offizieller Vertrag und Service Level Agreements (SLAs)

Für Unternehmen sind die obigen Punkte oftmals sehr wichtig – die meisten anderen hingegen werden sicher auch mit der bisherigen kostenlosen Version glücklich bleiben.

Besonders nett ist das Preismodell für Google Analytics Premium. Denn die Abrechnung findet nicht basierend auf der Anzahl der Server Calls statt, sondern ist flat. D.h. unabhängig davon wie viele Server Calls generiert werden, wie viele Seitenaufrufe oder Besuche Sie haben – der Preis ist für alle gleich die sich für Premium entscheiden.

Man wird also nicht dafür bestraft, wenn man erfolgreich ist, größer wird und dann mehr für das Web Analyse Tool zahlen muss. Es gibt auch keine wirren Preismodelle oder ähnliches, sondern ein Preis für alle. Sehr interessantes Vorgehen wie ich finde.

Wie bekomme ich Google Analytics Premium?

Derzeit ist Google Analytics Premium als Pilot nur in USA, Kanada und UK erhältlich. Demnach gibt es als deutsches Unternehmen derzeit noch keine Möglichkeit die Premiumvariante zu nutzen. Wer jedoch Interesse daran hat und mehr wissen möchte wendet sich bitte direkt an mich. Schreiben Sie mir eine Mail an timo@trakken.de oder kontaktieren Sie mich über unsere Unternehmenswebsite (www.trakken.de) – dort kann ich Ihnen dann weitere Informationen geben.

Wer Google kennt weiß, dass wenn neue Produkte zunächst in nur einigen wenigen Ländern ausgerollt werden in der Regel weitere Länder recht schnell folgen...

Hier nun noch ein offizielles Google Analytics Premium Video (Englisch).

Aus meiner Sicht zwei bemerkenswerte Neuerungen bzgl. Google Analytics. Was halten Sie davon? Wie nutzen Sie Real-Time? Welche Use-Cases haben Sie? Was halten Sie von dem Premium-Schritt? Ist er für Sie nachvollziehbar? Ich freue mich auf spannenden Diskussionen in den Kommentaren!

Datenschutzdebatte beendet – Google Analytics erhält den Segen der deutschen Datenschützer

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Thu, 15 Sep 2011 08:18:00 +0000

Seitdem ich zu Beginn 2006 damals noch bei Google in Hamburg für Google Analytics in einigen Ländern zuständig war gab es diese Diskussionen.

Seitdem zieht es sich durch – bei nahezu jedem Kundenmeeting kommt es früher oder später auf das Thema Datenschutz und Google Analytics.

Viel wurde in der Vergangenheit darüber geschrieben und geredet. Sämtliche Blogs und gerne auch Zeitungen und TV haben über das Datenschutzthema berichtet.

Aus meiner Sicht entsprachen die aufgeführten Argumente nicht immer der Realität und vieles wurde zudem einfach falsch dargestellt.

Ich könnte noch viel zu diesem Thema schreiben – möchte aber lieber zum angenehmeren und vor allem aktuelleren kommen.

Denn ab sofort hat Google Analytics in Deutschland den Segen der deutschen Datenschützer erhalten.

D.h. war die Nutzung von Google Analytics auf der eigenen Website vielleicht rechtlicher Graubereich, so ist es nun von offizieller Seite her legal.

Androhungen von Strafzahlungen wird es nicht mehr geben und somit hoffentlich auch keine emotionalen Datenschutzdebatten.

Die Hamburger Datenschutzbehörde hat hierzu die entsprechenden Informationen hier veröffentlich.

Um auch wirklich auf der datenschutzrechtlich sicheren Seite zu sein bedarf es einigen Schritten auf Ihrer Seite (über die ich auch schon in vergangenen Posts berichtet hatte):

Anonymisierung der IP Adresse:
Damit die IP Adresse bei der Ausführung des Google Analytics Tracking Codes nicht komplett, sondern um das letzte Oktett gekürzt übergeben wird bedarf es einer Anpassung innerhalb des Tracking Codes. Siehe hierzu auch meinen Blog Post aus dem letzten Jahr: Google Analytics und der Datenschutz.

Informieren der User:
Die Nutzungsbedingungen von Google Analytics besagen, dass jeder User die Möglichkeit haben muss sich darüber zu informieren welches Tracking Tool eingesetzt wird. Dieser Hinweis muss auf einer dem User einfach und schnell zugänglich gemacht werden. Fügen Sie daher den entsprechenden Hinweis aus den Nutzungsbedingungen (Punkt 8.1) in Ihrem Impressum oder Ihrem Disclaimer ein.

[Update: 16.09.2011: Der Text aus den Nutzungsbdingungen hat sich im Rahmen des nun legalen Einsatzes geändert - hier ist nun die aktuelle Version]

„Diese Website benutzt Google Analytics, einen Webanalysedienst der Google Inc. („Google“). Google Analytics verwendet sog. „Cookies“, Textdateien, die auf Ihrem Computer gespeichert werden und die eine Analyse der Benutzung der Website durch Sie ermöglichen. Die durch den Cookie erzeugten Informationen über Ihre Benutzung dieser Website werden in der Regel an einen Server von Google in den USA übertragen und dort gespeichert. Im Falle der Aktivierung der IP-Anonymisierung auf dieser Webseite, wird Ihre IP-Adresse von Google jedoch innerhalb von Mitgliedstaaten der Europäischen Union oder in anderen Vertragsstaaten des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum zuvor gekürzt. Nur in Ausnahmefällen wird die volle IP-Adresse an einen Server von Google in den USA übertragen und dort gekürzt. Im Auftrag des Betreibers dieser Website wird Google diese Informationen benutzen, um Ihre Nutzung der Website auszuwerten, um Reports über die Websiteaktivitäten zusammenzustellen und um weitere mit der Websitenutzung und der Internetnutzung verbundene Dienstleistungen gegenüber dem Websitebetreiber zu erbringenDie im Rahmen von Google Analytics von Ihrem Browser übermittelte IP-Adresse wird nicht mit anderen Daten von Google zusammengeführt. Sie können die Speicherung der Cookies durch eine entsprechende Einstellung Ihrer Browser-Software verhindern; wir weisen Sie jedoch darauf hin, dass Sie in diesem Fall gegebenenfalls nicht sämtliche Funktionen dieser Website vollumfänglich werden nutzen können. Sie können darüber hinaus die Erfassung der durch das Cookie erzeugten und auf Ihre Nutzung der Website bezogenen Daten (inkl. Ihrer IP-Adresse) an Google sowie die Verarbeitung dieser Daten durch Google verhindern, indem sie das unter dem folgenden Link verfügbare Browser-Plugin herunterladen und installieren http://tools.google.com/dlpage/gaoptout?hl=de“

Opt-Out:
Google hat ein Plugin für diverse Browser erstellt. Mit Hilfe dieses Plugins können sich User dem Tracking durch Google Analytics entziehen. Erwähnen Sie in Ihrem Impressum oder Disclaimer, dass dieses Plugin zur Verfügung steht – mittlerweile funktioniert das Plugin in folgenden Browsern: Chrome, Internet Explorer, Firefox, Safari und Opera.

Ich freue mich darüber, dass Google und die Datenschützer miteinander gesprochen haben und dieses Thema nun hoffentlich ein für alle Mal vom ist.

Danke an alle Beteiligten, dass es nun wieder um das eigentliche gehen kann – der Web Analyse!

Wie immer freue ich mich natürlich über zahlreiche Kommentare, Statements, Meinungen, etc.!

Was ist der Unterschied zwischen Reporting und Analyse?

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Tue, 02 Aug 2011 07:40:00 +0000

Des Öfteren werde ich gefragt was denn eigentlich der Unterschied ist zwischen Reporting und Analyse. Oder anders, viele Unternehmen meinen sie würden Web Analyse betreiben - in Wirklichkeit ist es aber nichts anderes als Reporting.

Doch was ist denn dann eigentlich Web Analyse? Und wie unterscheidet es sich zum Reporting?

Dieser Post soll etwas Licht in die Unterschiede bringen.

Web Reporting ist das Zusammentragen von Zahlen und Daten aus Web Analyse Tools oder anderen Tools die Daten ausspucken.

Diese Daten werden in vielen Unternehmen in unterschiedlichen Formen (meist in Excel) zusammengepackt, vielleicht noch mit ein paar Excel Grafiken aufgehübscht, und dann an einen großen Verteiler verschickt.

Der Empfänger kann sich dann die für ihn relevanten Daten aus diesen Excel Tabellen und Datenolonnen heraussuchen und seine eigenen Erkenntnisse gewinnen.

In der Regel wird er allerdings, wenn überhaupt, einen kurzen Blick darauf werfen, und checken, ob es grobe Abweichungen gegenüber der Vorwoche, dem Vormonat oder gar dem Vorjahr gibt (einige sind dann sogar zufrieden, wenn es nicht schlechter als im Vorjahr lief!!).

Und so sehen Reportings dann teilweise so aus:

Automatisierter Email Report aus einem Web Analyse Tool

Ich möchte einen Menschen sehen, der mit diesen Daten tatsächlich etwas anfangen kann! (Bitte im Kommentar melden ;-)

Zugegeben, diesen Sreenshot habe ich von einer Email gemacht die ich wöchentlich bekomme - und die regelmäßig so aussieht. Ein Designer hat diesen Report/diese Email nie gesehen (hoffentlich). Aus meiner Sicht ist dieser Report ein schlimmer Schritt zurück in längst vergangene Jahrzehnte und eigentlich ein Verbrechen...niemals niemals niemals hat dies auch nur im Ansatz etwas mit Web Analyse zu tun!

Dashboard aus einem Web Analyse Tool

Diesen Screenshot kennen bestimmt die meisten. Aber ist das Web Analyse? Nein! Dies ist ein Dashboard und ebenfalls Reporting. Ebenso wie folgendes Bild:

Dashboard aus einem Web Analyse Tool

Und so bietet jedes Web Analyse Tool seine eigenen Dashboards - und viele Leute denken dann, wenn dieses eingerichtet ist, und vielleicht sogar noch automatisiert verschickt wird, dass nun Web Analyse betrieben wird.

Um Reporting zu machen können Sie einen günstigen Werkstudenten einstellen und ihn/sie die Daten aus einem Web Analyse Tool herauskopieren und in Excel neu zusammenstellen lassen. Es gibt in großen Unternehmen ganze Abteilungen, die nichts anderes machen...

Doch was ist denn dann Web Analyse?

Web Analyse beschäftigt sich viel mehr mit den eigentlichen Business-Zielen des Unternehmens.

Die Dashboards sind deutlich individualisierter und aktionsorientiert.

Die aufgeführten Inhalte sind contextbezogen und idealerweise stark segmentiert.

Und das Wichtigste überhaupt - Handlungsempfehlungen!

Es wird deutlich, dass dies eine völlig andere Arbeit ist, herausfordernder, qualifizierter und wesentlich businessorientiert. Völlig andere Anforderungen - ein zahlenexportierender Werkstudent reicht hier nicht mehr aus...

Wie kann also ein Dashboard auch aussehen, welches eher in Richtung Web Analyse statt in Reporting geht?

Beispielanalyse

Wer als erster den Unterschied erkennt schreibt einen Kommentar ;-)

Im Unterschied zu den obigen Beispielen wurden hier die ganzen Daten schon analysiert und nur die Erkenntnisse wiedergegeben.

Die Daten wurden sozusagen vorgekaut ehe sie verbreitet werden.

Dies hat den Vorteil, dass die Empfänger sich nicht mehr selber in die Daten einlesen müssen und eigene, womöglich voneinander abweichende, Interpretationen durchführen müssen, sondern innerhalb von wenigen Minuten wissen, wie der Stand ist und was zu tun ist.

Die obige Analyse besteht in Wirklichkeit noch aus einer weiteren Seite in der basierend auf den Daten Handlungsempfehungen aufgeführt sind. Und zwar so, dass diese auch nachgehalten werden können. Also mit Empfehlungsdatum und den Veränderungen der Daten nachdem die Empfehlung umgesetzt wurde.

Dies ist auch nur ein Beispiel wie soetwas aussehen kann. Letztendlich hängt es immer davon ab, wer der Empfänger ist und was der Analysegegenstand ist.

Wichtig ist, dass der Fokus nicht auf irgendwelchen Top10 Listen liegt, sondern eher auf Movers&Shakers, Veränderungen, Erkenntnissen und Empfehlungen.

Daten haben wir genug - Informationen sind das was zählt!

Letztendlich kann ein Dashboard sogar fast ausschließlich nur aus Text bestehen...hauptsache die Erkenntisse werden hierin gut verpackt und argumentiert.

Ein weiteres Beispiel für ein mögliches Musterdashboard:

Musterdashboard

Man kann hier sehen, dass es letztendlich oftmals ausreichend ist, wenn das Dashboard auf eine Din A 4 Seite passt.

Hauptsache die wichtigsten Erkenntnisse werden transportiert!

Dabei kommt es noch nicht mal auf schöne Grafiken, bunte Linien oder irre Charts an. Wenn die Erkenntnisse und daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen deutlich dargestellt werden ist reicht ein eselsohrbehaftetes herausgerissenes Blatt aus einem Collegeblock aus!

Versuchen Sie zudem immer den Output (also Umsatz, Verkäufe, Conversions, Registrierungen, Downloads, was weiß ich) in Verbindung mit den Daten zu bringen um einen möglichst großen Mehrwert zu schaffen und dadurch die Aufmerksamkeit der Empfänger zu gewinnen.

Nun ist nicht jedes erstelle Dashboard, egal ob mit vielen Zahlen oder vielen Worten, ein mustergültiges und sinnvolles Dashboard. Es ist recht einfach, statt der vielen eher sinnlosen Zahlen viele weitestgehend sinnlose Wörter aneinander zu hängen.

Um ein paar Tipps zu geben was Reporting von Web Analyse unterscheidet hier meine Top 10:

Die aufgeführten Daten sind segmentiert und bestehen nicht nur aus den Basisdaten die aus einem Web Analyse Tool kopiert wurden.
Die meisten Daten sind eng mit dem Output bzw. den eigentlichen Zielen der Website verknüpft.
Es werden konkrete Handlungsempfehlungen gegeben. Und zwar wird nicht nur gesagt, dass man dies und das machen sollte, sondern idealerweise ist dies verknüpft mit dem gewünschten Ergebnis.
Es fließen Daten auch aus anderen Tools mit ein. Beispielsweise werden Erkenntnisse aus Social Media, Google Insights, Google Trends, Facebook Insights, Twitter Tools, Umfragen oder sonstigen Tools mit eingeflochten.
Wenn es komplett automatisiert daherkommt ist es vermutlich keine Analyse (Analyse benötigt immer einen Menschen zu Interpretation - dies kann leider derzeit noch nicht von Maschinen übernommen werden).
Wenn die Daten contextbezogen sind handelt es sich vermutlich um Analyse.
Wenn das Dashboard ausschließlich aus Daten und Grafiken besteht ist es wahrscheinlich keine Analyse.
Wenn mehrere Metriken miteinander aufeinander bezogen werden und daraus eine Erkenntnis gewonnen werden kann handelt es sich um Analyse.
Werden fortschrittliche Analyse-Methoden verwendet (Statistiken, Segmentierung, Personas, etc.) ist es eher Analyse als Reporting.
Sind die Daten individuell auf bestimmte Abteilungen/Personen ausgerichtet und nicht für das gesamte Unternehmen handelt es sich vermutlich um Analyse und nicht Reporting.

Leider kommt man dennoch um Reporting oftmals nicht herum. Insbesondere große Unternehmen sind Zahlenfriedhöfe gewöhnt und fordern diese vehement ein.

Als Web Analyse sollte das Reporting allerdings nicht mehr als 10% der Arbeitszeit ausmachen.

Reporting ist in der Tat weitestgehend automatisierbar - nutzen Sie dies, sparen Sie Zeit und nutzen diese besser für die eigentlich weiterbringenden Analysen!

Ich hoffe es ist ein wenig klar geworden, wo ich den Unterschied zwischen Reporting und Web Analyse sehen.

Nun sind Sie an der Reihe! Welche Unterscheidungen würden Sie machen? Bei guten Vorschlägen nehme ich Ihre Vorschläge mit in die Liste auf. Haben Sie eigene Beispiele von Dashboards Reports - positive oder negative? Schicken Sie mir gern Ihre Screenshots (gern verfremdet oder ohne konkrete Zahlen). Auch diese nehme ich gern mit in diesen Post auf.

Ansonsten freue ich mich wie immer über zahlreiche Kommentare!

Das könnte Sie auch noch interessieren:

Web Analyse und Dashboards
Web Analytics in Unternehmen - 5 Erkenntnisse

Social Media Tracking mit Google Analytics

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Mon, 04 Jul 2011 08:25:00 +0000

Mit der Veröffentlichung von Google+ letzte Woche und dem +1 Button (Erstellung eines +1 Buttons für die eigene Website) vor einigen Monaten gerät die Vormachtstellung von Facebook vielleicht ins Wanken. Dies wird die Zukunft zeigen.

Man beachte, dass auch ich hier den +1 Button, Twitter und Facebook eingebaut habe - bitte nutzen ;-)

Auf alle Fälle hat Google einiges dafür getan, dass die Nutzung von +1 Buttons und auch anderer Social Buttons nun deutlich einfacher getrackt werden können!

Click zum Vergrößern

Google Analytics erhält ab sofort einen neuen Social- Reporting Block!

Nachdem erst kürzlich die mobilen Berichte der Kategorie Besucher hinzugefügt wurden (siehe hierzu den Post: neue mobile Reports in Google Analytics) gibt es nun Berichte zum Thema Sozial.

Diese unterteilen sich in :

Interesse
Aktion
Seiten

Besucher -> Sozial -> Interesse

Dieser Report unterscheidet Besucher danach, ob sie soziale Aktivitäten auf den Seiten vorgenommen haben oder nicht.

Click zum Vergrößern

Dabei wird der +1 Button von Google automatisch erhoben, man muss also nichts weiter dafür tun (das Tracking hierfür geht sehr schnell, d.h. die Daten sind in weniger als einer Stunde da!). Für andere Buttons wie Facebooks` "Gefällt mir", Twitter, Mister Wong, Xing oder ähnliche Aktivitäten hingegen muss in den Quelltext eingegriffen werden (wie dies funktioniert erkläre ich später).

Die nun angezeigten Daten können mit unterschiedlichen Metriken in Verbindung gebracht werden. Seiten/Besuch, Verweildauer, Zielerfüllungen, Conversion Rates, Ecommerce oder AdSense Umsätze.

Hieraus können sich eine ganze Menge Antworten auf Fragen ergeben wie:

Verhalten sich User die Social Buttons nutzen anders, als andere?
Welche Social Buttons werden am intensivsten genutzt?
Welche Social Buttons nutzen die für mich erfolgreichsten User?
Welche Social Buttons haben am meisten Umsatzeinfluss?
Über welche Quellen kommen User die Social Buttons nutzen?
Was bringt mir +1, Gefällt mir, und die anderen Buttons?
Auf welche Social Buttons sollte ich mich konzentrieren?

Dies nur eine kleine Auswahl möglicher Fragen...weitere Fragestellungen können Sie gern in einem Kommentar posten!

Mit Klick auf die Zeile "Socially Engaged" erhalten Sie dann eine Übersicht über die unterschiedlichen genutzten Buttons.

Besucher -> Sozial -> Aktion

Dieser Bericht zeigt übersichtlich, welche sozialen Aktionen (+1, Tweets, Gefällt mir, etc.) in welchem Verhältnis zueinander genutzt wurden.

Click zum Vergrößern

Zur Verfügung stehende Metriken sind:

Soziale Aktionen

Dies ist die Gesamtzahl der durchgeführten sozialen Aktionen aller Besuche. Wenn ein User während seines Besuchs mehrere soziale Aktionen durchführt, werden diese hier alle gezählt.

Eindeutige soziale Aktionen

Hier werden nur die eindeutigen Aktionen gezählt. Angenommen ein User führt während seines Besuchs drei soziale Aktionen durch, so wird in dieser Metrik nur eine eins reportet.

Aktionen pro sozialem Besuch

Diese Kennziffer dividiert die Anzahl der sozialen Aktionen durch die Anzahl der eindeutigen sozialen Aktionen. Hieraus ergibt sich der rechnerische Wert der sozialen Aktionen pro sozialem Besuch. D.h. Besuche, die keine soziale Aktion durchgeführt haben werden hier nicht mitgezählt.

Neben den drei dargestellten Metriken gibt es über den Reiter "Website-Nutzung" noch weitere Metriken die in Kombination mit den sozialen Quellen und sozialen Aktionen gebracht werden können.

Ist die Nutzung sozialer Komponenten für Sie wichtig, so kann man anhand dieser Metriken schöne und sinnvolle KPIs erarbeiten!

Besucher -> Sozial -> Seiten

Der Seiten Bericht wird per Default als Pivot Tabelle dargestellt. Es werden die Seiten, auf denen die verschiedenen sozialen Aktionen durchgeführt wurden, aufgelistet.

Click zum Vergrößern

Durch das Hinzufügen beispielsweise einer sekundären Dimension "Soziale Quelle und Aktion" kann nun betrachtet werden, auf welcher Seite welche Aktionen wie oft durchgeführt wurden.

Wie spannend ist das bitte???

Unterschieden wird zudem noch nach...

Sozialer Einheit

Dies sind die Seiten die über ein soziales Element (+1, Twitter, Facebook, etc.) geteilt wurden.

Seite

Dies sind die Seiten auf denen soziale Aktionen durchgeführt wurden.

Wie bekommt man nun diese ganzen Informationen?

Der +1 Button wird automatisch von Google erfasst. Man muss als nichts weiter machen. Voraussetzung ist jedoch, die Nutzung der neuen Google Analytics Version!

(Google Analytics stellt "nur" die Nutzung des +1 Buttons auf der eigenen Website dar. Ob der +1 Button von Usern innerhalb der Google Suchergebnisse genutzt wird ist hingegen innerhalb der Google Webmastertools ersichtlich).

Die anderen Social Buttons können über eine extra hierfür neue Codezeile erhoben werden:

_gaq.push(['_trackSocial', network, socialAction, opt_target, opt_pagePath]);

Die verschiedenen hierin enthaltenen Variablen sollten dann je nach Netzwerk mit Inhalten gefüllt werden:

network

In dieser Pflichtvariable wird der Name des Social Networks eingefügt, beispielsweise, Twitter, Xing, Mister Wong, oder sonstiges.

socialAction

Diese Pflichtvariable enthält die Aktion die der User in dem entsprechenden Netzwerk durchführen kann. Beispielsweise Twittern, Gefällt mir, Teilen, etc.

opt_target

Diese Variable ist optional und entspricht quasi einer Betreffzeile. Wenn sie nicht befüllt ist enthält sie automatisch die URL von der aus die soziale Aktion durchgeführt wurde. Alternativ dazu kann hier aber auch eine eigene interne ID oder ähnliches. Da meistens aber die Seite, auf der man eine soziale Aktion durchführt, die gleiche ist die auch gemeint ist, empfehle ich zunächst es hier bei der Default Einstellung zu belassen.

opt_pagePath

Diese Variable ist ebenfalls optional und enthält die URI auf der die soziale Aktion durchgeführt wurde. In der Regel empfehle ich auch hier es bei der Default Einstellung zu belassen (es sei denn, es wird viel mit virtuellen Pageviews gearbeitet - Stichwort Flash, Ajax, etc.).

Mit Hilfe dieser Variablen ist es nun möglich sämtliche sozialen Aktionen zu tracken, wenn der Code entsprechend angepasst wird. Ein Beispiel für das Trakken eines Gefällt mir Buttons von Facebook:

FB.Event.subscribe('edge.create', function(targetUrl) {
_gaq.push(['_trackSocial', 'facebook', 'gefällt mir', targetUrl]);
});

(Vorausgesetzt Sie haben sich bei der Integration des Facebook Buttons an die dortigen Voraussetzungen gehalten).

Die neuen Social Media Metriken und Dimensionen sind derzeit noch nicht in erweiterten Segmenten oder benutzerdefinierten Berichten enthalten (Blog Post zu erweiterten Segmenten und benutzerdefinierten Reports). Dies wird aber im Laufe der nächsten Monate hinzugefügt und dann auch dort nutzbar sein!

Social Media war auch schon vorher mit Hilfe von Events trackbar und wir haben dies auch schon regelmäßig für unsere Kunden umgesetzt. Diese neue volle und teilweise automatische Integration hingegen ist deutlich einfacher und geht einen Schritt weiter.

Diese Integrationen zeigen aus meiner Sicht sehr deutlich, wie ernst Google es in diesem Anlauf mit social Media meint. Nachdem Google Buzz und Google Wave eher semi-erfolgreich waren, ist Google+ und der +1 Button nun deutlich durchdachter.

Und dass dies nun alles auch in Google Analytics integriert ist ist schon ein großer Schritt, der die Wichtigkeit gut demonstriert. Ich bin sehr gespannt wie sich das ganze entwickelt!

Damit ich in den Google Analytics Daten für meinen Blog für zukünftige Posts schöne Daten habe, freue ich mich sehr über viele +1, Tweets, Likes, etc. von Ihnen!

Finden Sie die Integration gelungen? Haben Sie schon vorher Social Media Aktivitäten gemessen? Wie? Was fehlt Ihnen bei der jetzigen Integration? Welche KPIs ergeben sich hieraus für Sie? Schreiben Sie einen Kommentar und diskutieren Sie mit den anderen Lesern....

Neue mobile Reports in Google Analytics

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Fri, 24 Jun 2011 14:55:00 +0000

Wenn ich mich selber bei der Nutzung meines Handys in den letzten Jahren beobachte stelle ich fest, dass meine Nutzung des Internets über das Handy in den letzten Jahren permanent und deutlich gestiegen ist.

Und damit meine ich nicht nur Apps, sondern vor allem auch das Aufrufen "normaler" Websites. Ich was schon fast gar nicht mehr, was ich früher im Bus oder in der U-Bahn gemacht habe ;-)

Offensichtlich bin ich nicht der einzige der mobil im Internet unterwegs ist...und mobile ist ja schon seit langem einer der weltweiten Megatrends...

Google Analytics hat hier ja schon vor geraumer Zeit reagiert und einige Reports zu diesem Thema bereit gestellt, aber in der letzten Zeit steht Google Analytics einfach nicht still. Alle paar Wochen kommen neue Features und Reports - unglaublich mit welcher Geschwindigkeit sich dieses Tool gerade entwickelt...

Heute ist wieder ein neuer Reporting Block hinzugefügt worden: Mobile Reporting.

Schon seit einiger Zeit gibt es ein rudimentäres Reporting über die Nutzung der Website über mobile Endgeräte. So war es bislang auch schon möglich das Betriebssystem, die Internetdienstanbieter und die Seitenauflösung zu analysieren - ebenso wie die Verknüpfung mit dem Karten-Overlay.

Diese unterschiedlichen Dimensionen waren bereits mit allerlei Metriken wie auch Conversiondaten und E-Commerce Daten verknüpfbar.

Das Tracking mobiler Endgeräte ist auf jeden Fall sinnvoll. Der mobile Trend ist sicherlich kein vorübergehender. Es wird nicht mehr lange dauern bis mehr Menschen mobil online gehen als mit richtigen Computern. Die nächsten zwei Milliarden Internetuser werden eher mit mobilen Geräten unterwegs sein. Ein riesen Markt der analysiert werden sollte.

Um die mobilen Websites und die Nutzung der eigenen Seiten über mobile Geräte zu analysieren bietet Google Analytics nun einige Reports an. Vorstellbar sind sicher noch viele viele mehr und ich hoffe, dass Google hier nochmal nachlegt...

Ab sofort gibt es eine eigene mobile Reporting Sektion mit vielen neuen Daten und Reports.

Innerhalb des Besucher Bereichs gibt es nun unterhalb der Technologie Reports den Bereich Mobile. Hier werden nun neben den schon bekannten Reports detailliertere Berichte dargestellt:

Mobilgerät-Informationen

Hier werden die Namen der Handys aufgelistet und mit dem kleinen Kamera Symbol kann man sich sogar ein Bild des entsprechenden Modells anzeigen lassen.

Marke des Mobilegeräts

In diesem Bericht kann nach den Herstellern der unterschiedlichen Geräte analysiert und gruppiert werden.

Auswahl des Eingabegerätes

Hier kann analysiert werden, ob die User mit dem mobilen Endgerät per Touchscreen, Joystick oder sonstwie navigieren. Dies kann entscheidende Auswirkungen auf das Nutzerverhalten haben. Somit lassen sich hiermit viele Fragen beantworten.

Die andere Reports habe ich ja bereits oben genannt und sind natürlich nach wie vor verfügbar. Die Bildschirmauflösung ist jedoch in das Pull Down Menü "Andere" gewandert...

Diese neuen Reportingdaten sind derzeit noch nicht über die API verfügbar. Ebenso sind sie auch noch nicht in den erweiterten Segmenten oder den benutzerdefinierten Berichten nutzbar - das wird aber sicher nur eine Frage der Zeit sein, bis auch dies funktioniert.

Wie finden Sie die neuen Reports? Welche zusätzlichen mobilen Reports hätten Sie gerne? Oder kennen Sie andere Tools mit denen man mobilen Traffic noch besser erheben kann? Schreiben Sie einen Kommentar und diskutieren mit den anderen Lesern...

Neue Google Analytics Features: Website Geschwindigkeit (Site Speed)

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Wed, 04 May 2011 20:44:00 +0000

Es scheint als gäbe es nun fast monatlich neue Features – die Update Geschwindigkeit von Google Analytics nimmt auf jeden Fall zu was dem Tool zu Gute kommt und die Wichtigkeit des Themas Web Analyse unterstreicht.

Website Geschwindigkeit

Vor über einem Jahr hat Google offiziell verkündet, dass die Ladegeschwindigkeit von Webseiten einer von vielen Faktoren für das Ranking der Suchergebnisse ist und somit Teil des Such-Algorithmus (http://googlewebmastercentral.blogspot.com/2010/04/using-site-speed-in-web-search-ranking.html).

Zwar ist der Site Speed nicht ausschlaggebend (wenn doch wäre mein Blog, der zugegebenermaßen sehr langsam lädt, nicht so gut geranked), aber dennoch ist die Ladegeschwindigkeit ein wichtiger Faktor.

Er erhöht die Usability und damit die Nutzerzufriedenheit. Wir haben bei Trakken im Rahmen der Conversion Optimierung schon viele Site Speed Tests durchgeführt mit sehr guten Auswirkungen auf die Conversions.

Um diesen Faktor zu bekräftigen hat Google Analytics nun einen eigenen Report hierfür bekommen und stellt die Ladegeschwindigkeit der eigenen Webseiten dar.

Die Ladegeschwindigkeit kann hierbei in unterschiedlichen Kategorien analysiert werden:

Content – hier kann die Frage beantwortet werden welche Seiten am langsamsten laden

Zugriffsquellen – Gibt es Kampagnen die auf unterschiedliche Ladezeiten der Seiten reagieren? Hier ist es beispielsweise interessant zu sehen, ob und wie eine positive Änderung des Site Speed Einfluss auf den SEO Traffic hat. Oder Landing Pages können hier in Verknüpfung mit der Herkunftsquelle der User gesondert betrachtet werden.

Besucher – Andere Länder andere Sitten. Wie unterscheidet sich die Ladegeschwindigkeit der Seiten in verschiedenen Ländern und Regionen? Mit der neuen Version von Google Analytics ist ja der Report der Verbindungsgeschwindigkeiten entfallen (hat ihn schon jemand vermisst?) – der Zusammenhang von Land und Ladegeschwindigkeit ist jedoch viel interessanter. Unabhängig von der Verbindung können nun vielleicht hohe Absprungraten in verschiedenen Ländern erklärt, und vor allem optimiert werden.

Technologie – Inwiefern wird die Ladegeschwindigkeit von der technischen Ausstattung der User beeinflusst? Haben Browser, Betriebssystem oder Bildschirmauflösung Einfluss auf den Site Speed? Vermutlich ja – aber welchen? Durch diese Erkenntnisse können Optimierungen für bestimmte Browser vorgenommen werden (Stichwort Cross-Browser-Testing).

Es gibt eine Reihe an Maßnahmen mit denen die Ladegeschwindigkeit von Seiten (positiv) beeinflusst werden kann. Es gibt eigentlich keinerlei negativer Effekte bei dieser Optimierung. Im Gegenteil – eine klare Win-Win-Situation:

User sind happy, Websitebetreiber ist happy wegen zufriedenerer User (mehr Conversions), Google ist happy und dadurch wieder der Websitebtreiber (besseres Ranking -> mehr Conversions).

Warum also nicht machen?

Durch den Website-Geschwindigkeit Report bei Google Analytics und die gleichzeitige Darstellung von Absprungrate und % Ausstiege können hier wertvolle Erkenntnisse gewonnen und Maßnahmen abgeleitet werden.

Die Berechnung der Ladegeschwindigkeit erfolgt anhand eines Samplings – wie hoch dieses Sampling ist wurde bislang nicht kommuniziert. Mein bisheriger Eindruck ist, dass es eher recht klein ist. Da es aber ja um den Trend geht kann man denke ich hiermit gut leben.

Derzeit ist es leider noch nicht möglich die Ladegeschwindigkeit zu segmentieren – dies könnte auch noch interessante Erkenntnisse bringen. Insbesondere die Auswirkung von Ladegeschwindigkeit auf Umsatz – aber wer weiß, vielleicht wird dies ja auch noch kommen…

Wie kommt man nun aber zu den Daten?

Hierfür muss eine Anpassung am Code vorgenommen werden. Die Anpassung wurde aber denkbar einfach gemacht – es muss nämlich lediglich eine zusätzliche Zeile in den Code eingefügt werden. Hier ein Beispielcode mit der entsprechenden Zeile (fettgedruckt):

Mit dem Einbau dieser Zeile ist das Tracking der Ladegeschwindigkeit aktiviert und kurze Zeit später sollten Daten in Google Analytics einlaufen. Der entsprechende Report befindet sich dann in der Rubrik Content.

Es sind also keine weiteren Einbauten notwendig, so wie es vorher war, wenn man mit Hilfe von Workarounds und zusätzlichen Scripts die Ladegeschwindigkeit in Google Analytics einfließen lassen hat.

Hier ein Video (Englisch) mit einigen Tipps eine Website schneller zu machen:

Was halten Sie von dem Site Speed Report in Google Analytics? Haben Sie sich bisher Gedanken über die Ladegeschwindigkeit Ihrer Seiten gemacht? Haben Sie bereits Maßnahmen eingeleitet oder werden Sie dies tun? Schreiben Sie einen Kommentar und teilen Ihre Meinung, Ihre Erfahrungen mit den anderen Lesern – und machen Sie mich froh, da ich mich über jeden Kommentar wirklich freue! ;-)

Stufen der Web Analyse Entwicklung

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Tue, 03 May 2011 08:08:00 +0000

Immer wieder sitze ich in Meetings mit Kunden in denen es unter anderem um den aktuellen Stand der Web Analyse geht. Hier werde ich des Öfteren gefragt, wie denn das Unternehmen im Vergleich zu anderen Unternehmen steht.

Ob in Unternehmen in diesem Bereich nun besonders fortschrittlich oder im Vergleich eher zurück liegt ist nicht so einfach zu beantworten. Ich versuche in diesem Post mal eine kleine Anleitung zu geben, welche Schritte verfolgt werden sollten um zumindest grundsätzlich in der Lage zu sein, Web Analyse professionell durchführen zu können.

Toolauswahl

Nun sind viele Web Analyse Tools seit Jahren etabliert und eigentlich sollte zumindest jedes Unternehmen mal davon gehört und das Bewusstsein erlangt haben, dass es absolut sinnvoll sein kann eines zu haben, oder anders formuliert: es geschäftsschädigend ist keines zu haben!

Dennoch gibt es immer wieder Unternehmen die sozusagen „blind“ unterwegs sind und keinerlei Transparenz über ihr Online Geschäft haben.

Oder, und dies ist sicherlich die größere Anzahl an Firmen, es ist ein Web Analyse Tool implementiert, aber keiner traut den Daten, da es suboptimal implementiert ist (unglaublich wie oft dies der Fall ist). Unabhängig davon, ob es sich um ein kostenloses oder kostenpflichtiges Tool handelt – hier wird aus meiner Sicht enorm viel Geld verpulvert.

Mein Gefühl sagt mir, dass die Toolanbieter geschätzte 90% ihres Umsatzes mit Kunden machen, die das Tool entweder schlecht eingebaut haben oder es schlichtweg nicht nutzen.

Somit muss der erste Schritt sein zu checken, ob das (vorhandene) Tool den eigenen Anforderungen noch genügt oder die Implementierung optimiert werden muss.

Implementierung

Wenn festgestellt wurde, dass ein Tool vorhanden ist, den Daten aber keiner traut weil die Implementierung fehlerhaft, veraltet oder einfach schlecht ist, so ist die Implementierung der erste und wichtige Schritt.

Man kann hier nun dazu neigen alles zu trakken was irgendwie trackbar ist und technisch erhoben werden kann. Dies führt dann oftmals zu sehr langen Implementierungsprozessen die einen daran hindern, schnell mit der Web Analyse zu beginnen.

Ich habe noch nicht gehört, ob der Fall schon vorkam, könnte mir aber durchaus vorstellen, dass sich schon mal jemand todimplementiert hat ;-)

Dies ist ein hervorragender Grund nicht mit der eigentlichen Web Analyse anfangen zu müssen, denn solange die Implementierung nicht abgeschlossen, kann man sich gut hinter der Ausrede verstecken, dass das Tool noch nicht einsatzbereit ist…

Grundsätzlich sollte man also zunächst die Implementierung „glattziehen“ und dafür sorgen, dass sämtliche Basisdaten einlaufen. Basisdaten sind allgemeine Traffickennzahlen und die Abbildung der Seiten- und Kapitelstruktur.

Ziele und Conversions

Wenn die Basisdaten bereits in das Web Analyse Tool einlaufen und Sie mit diesen ein gutes Gefühl haben kommt der nächste Schritt. Die Definition von Zielen.

Des Öfteren habe ich es hier im Blog oder in meinem Buch bereits erwähnt – Ziele können vielfältig sein:

Kauf
Newsletterregistrierung
Download
Ausfüllen eines Kontaktformulars
Ansehen einer bestimmten Seite
Ansehen eines Videos
Seite Weiterempfehlen
Social Media
Etc.

Einige, nicht zwangsläufig alle, Ziele sollten in einem Tool definiert werden. Im Anschluss macht die Web Analyse wesentlich mehr Spaß, wenn man sehen kann, welche Ziele auf einer Website eigentlich erreicht werden.

Und wie wollen Sie sonst die Conversions messen oder gar optimieren, wenn Sie keine definiert haben?

E-Commerce

Neben den eben genannten Zielen ist es bei Shops möglich E-Commerce Daten in ein Web Analyse Tool einfließen zu lassen.

Hierfür bedarf es in der Regel eines zusätzlichen Code-Schnipsels, der auf der Kauf-Bestätigungsseite eingebaut werden muss. Hier gibt es verschiedene Variablen die mit allen möglichen Daten gefüllt werden können wie beispielsweise Produkt, Produktkategorie, Preis, Steuern, Frachtkosten, und und und. Also vielerlei E-Commerce spezifischer Daten.

Hierdurch wird Web Analyse sexy!

Denn wenn reale Umsatzdaten in das Tool einfließen interessieren sich plötzlich deutlich mehr Leute für die Daten. Und sobald nur ein Eurozeichen in den Berichten und Reports auftaucht hat man das Gefühl, in der Realität, und nicht nur virtuell, zu arbeiten – und genau so soll es ja auch sein.

Kampagnen und Herkunftsquellen

Nun sind bereits einige Daten im Tool mit denen man schon einiges anfangen kann. Aber spannend ist nun die Verknüpfung all der vorigen Daten mit den Herkunftsquellen der User:

Über welche Quelle kamen die User?
Wie hoch ist mein SEO-Anteil im Vergleich zu SEM (aka SEA)?
Die User welcher Quelle erfüllen meine Ziele am besten?
Welche Quelle sorgt für am meisten Umsatz?
Usw.

Viele viele Fragestellungen die sich hier ergeben. Es macht also mehr als Sinn die Daten von Kampagnen und Herkunftsquellen in das Tool einfließen zu lassen.

Hierfür muss man bei einigen Quellen etwas machen. In der Regel erkennt das Tool Direktzugriffe und Referrer automatisch. Bei Suchmaschinen kann es schon etwas anspruchsvoller werden. Zwar werden diese erkannt, aber eine automatische Trennung nach organischem und bezahltem Traffic findet eher selten statt. Hier sollte also unbedingt dafür gesorgt werden, dass dies unterschieden wird!

Andernfalls machen weder SEO- noch SEM-Tätigkeiten Sinn!

Aber auch sämtliche anderen Kanäle sollten in das Tool einfließen. Display-Kampagnen, Newsletter-Kampagnen, Affiliate-Maßnahmen, Kooperationen, und und und.

Hierfür müssen in der Regel Kampagnenvariablen übergeben werden über die das Tool beim Aufruf der Zielseite erkennt über welche Kampagne der User auf die Seite kam. Diese Kampagnenvariablen sind von Tool zu Tool unterschiedlich – mal sehr einfach und übersichtlich, mal eher komplex und verbunden mit intensiverem Aufwand.

Es lohnt sich aber auf alle Fälle wenn möglich Besuche über sämtliche (!) Kampagnen in das Tool einfließen zu lassen. Denn nur so erhalten Sie das vollständige Bild der Herkunft Ihrer User und nur so können Sie beurteilen, welcher Kanal eigentlich erfolgreich ist!

Datenverknüpfungen

Dieses Thema ist sehr toolabhängig. Denn einige Tools bieten per Default bereits viele Möglichkeiten unterschiedliche Daten miteinander verknüpfen und korrelieren zu können.

So sollte es natürlich möglich sein, die Herkunftsquelle mit Zielerreichungen und Umsätzen in Verbindung zu bringen. Ebenso sollten Verknüpfungen von Basisdaten wie Verweildauer, Seitenaufrufe pro Besuch, usw. mit anderen Daten verknüpft werden können.

Hier sollten Sie in Ihrem Tool genau schauen, inwiefern dies bereits möglich ist oder manuell Verknüpfungsmöglichkeiten durchgeführt werden müssen.

Ohne diese Möglichkeiten werden Sie den Weg von Reporting zu Web Analyse allerdings nie schaffen.

Segmentierung

Wenn alle vorigen Schritte erledigt sind und Sie mit all diesen Daten zufrieden sind geht es Ihnen schon viel besser als vielen vielen anderen Unternehmen. Für viele hört sich das bisherige vielleicht auch trivial an, aber prüfen Sie mal genau nach – laufen wirklich alle Kampagnen in Ihr Web Analyse Tool und sind diese verknüpfbar mit anderen Daten?

Wenn ja, dann kommen wir zur Königsdisziplin – der Segmentierung.

Segmentierung heißt, dass Sie aus der ganzen Datenmasse kleine Bruchstücke definieren und separat weiteranalysieren. Ein Segment ist beispielsweise „alle User die über Google AdWords kamen“. Aber es gibt unzählige und die Möglichkeiten sind vielfältig.

Es können Segmente nach Nutzungsintensität, Zielerreichungen, Herkunft oder Verknüpfungen mehrerer verschiedener Segmente nach bestimmten Bedingungen vorgenommen werden.

Wie flexibel Sie hier sein können hängt auch wiederum stark von Ihrem Tool ab. Bei einigen Tools gibt es hier starke Beschränkungen, oder es kostet zusätzliches Geld wenn Sie diese Beschränkungen lockern wollen. Fragen Sie also im Zweifel einfach Ihren Anbieter.

Langfristig können Sie tiefergehende Erkenntnisse nur mit Hilfe von Segmentierung erlangen. Denn je weiter Sie tief in die Daten „drillen“ desto näher kommen Sie an die Antwort auf Ihre Frage/Vermutung und desto mehr nähern Sie sich einer Aktion – und das Durchführen einer Änderung, einer Aktion ist schließlich das Ziel. Denn nur durch Änderungen können Sie besser werden, mehr Transparenz erlangen und Ihre User besser verstehen.

Auf welcher Stufe stehen Sie? Bei welchem Schritt gibt es die größten Probleme? Welche Erfahrungen haben Sie gemacht? Liege ich mit den Schritten völlig falsch? Oder habe ich welche vergessen? Schreiben Sie einen Kommentar und diskutieren mit den anderen Lesern!

Google Analytics Multi Channel Funnel

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Fri, 15 Apr 2011 09:05:00 +0000

Nun wurde gerade erst die neue Version von Google Analytics gelauncht (ich hoffe jeder von Ihnen hat sie mittlerweile) und schon gibt es das nächst große Update…

Schon seit langem gibt es von einigen fortgeschrittenen Web Analyse Tool Nutzern des Öfteren die Anfrage über welche Quellen Besucher auf die Website kamen ehe sie dann irgendwann konvertieren.

Bislang gab es diese Verknüpfung in Google Analytics (sowie auch in vielen anderen Tools) nur auf „last Cookie wins“ Basis. D.h. die erzielte Conversion wurde der letzten Quelle zugeordnet.

Einschub:

Hier gab es bei Google Analytics eine Ausnahme – denn eine Conversion wurde immer der letzten Quelle zugeordnet, es sei denn es war ein Direktzugriff, dann wurde die Conversion der vorletzten Quelle zugeordnet (bzw. der letzten nicht-Direktzugriffsquelle). Wenn es keine vorige Quelle gab bekam der Direktzugriff natürlich die Conversion (weitere Erläuterungen dazu auch in meinem Buch).

Da ein User leider nicht immer bei seinem ersten Besuch konvertiert, sondern mitunter einige Anläufe über verschiedene Quellen benötigt, hat die bisherige Praxis natürlich einige Ungenauigkeiten und Nachteile.

Denn, angenommen ein User kam beim ersten Besuch über einen Werbebanner, der zweite Besuch erfolgt dann über Google AdWords, der dritte Besuch über Google Organic und die Conversion am Ende über einen Direktzugriff. Bisher bekam bei einem obigen Verlauf in Google Analytics Google Organic die Conversion zugeordnet. Der Adserver der den ursprünglichen Kontakt über den Werbebanner hergestellt hat konnte die Conversion allerdings für sich verbuchen. Demnach gab es unterschiedliche Aussagen – der Adserver sagt eine Conversion für den Werbebanner und das Web Analyse Tool sagt eine Conversion für Google Organic.

Einer von vielen Gründen für unterschiedliche Daten verschiedener Tools.

Objektiv betrachtet könnte die Conversion dem Direktzugriff zugeordnet werden – sämtliche vorigen Quellen sollten aber dennoch zumindest einen Assist bekommen (beim Fussball bekommt Ze Roberto ja auch einen Scorerpunkt, wenn er eine Flanke maßgeschneidert auf den Fuß von Petric serviert und dieser dann das entscheidende Tor für den internationalen Wettbewerb erzielt).

Die bisherige Ungenauigkeit hat nun endlich ein Ende!

Denn Google Analytics hat den Multi-Channel-Funnel gelauncht!

Was bedeutet das?

In Google AdWords gab es ähnliches schon seit einiger Zeit – allerdings nur für CPC Kampagnen und nicht für sämtliche Herkunftsquellen einer Website.

In Google Analytics gibt es nun einen neuen Reporting-Block im Bereich Conversions. Hier werden nun nicht nur die Conversion und die E-Commerce Daten angezeigt, sondern zusätzlich nun auch noch Multi-Channel-Daten.

In diesen völlig neuen Reports werden sämtliche Assists, also die vorigen Quellen über die ein User auf die Website kam eher er konvertiert hat, aufgelistet und sämtliche Pfade dargestellt.

Dies ist absolut cool!!

Denn nun findet endlich eine „richtige“ Zuordnung statt und es kann analysiert werden, welche Quellen regelmäßig qualitativ hochwertige User liefern, auch wenn diese nicht direkt konvertieren.

Welche Quellen bilden Schnittmengen auf dem Weg zur Conversion? Welche Quellen- oder Medium-Pfade werden am häufigsten gegangen? Kommen User zunächst über generische Keywords ehe sie dann das Ziel über spezifische Keywords oder einen Direktzugriff erreichen? Über wie viele unterschiedliche, oder auch gleiche, Quellen kommt ein User ehe er konvertiert? Adhoc fallen mir noch viele viele weitere Fragestellungen ein die bislang mit Google Analytics nicht wirklich beantwortet werden konnten (wir haben bei Trakken dies auch vorher schon technisch gelöst, allerdings waren es so viele Daten, dass diese nicht mehr wirklich auswertbar war und somit nicht nützlich).

Grafisch werden Überlappungen verschiedener Schnittstellen dargestellt – ebenso kann man nun analysieren welche Quellen starke Assists liefern und somit die Flanken für die Quellen die dann zu Conversions führen.

Ich habe Unternehmen gesehen, die aufgrund der bisherigen Logik höhere Conversions bei spezifischen, statt bei generischen Keywords gesehen haben (klar). Wenn dann allerdings die generischen Keywords abgeschaltet wurden ging die Gesamtzahl der Conversions deutlich zurück. Demnach also kein probates Mittel.

Diese Fehlinterpretation der Daten hat nun ein Ende!

Das Feature Multi-Channel-Funnel wird von Google Analytics derzeit noch als „limited pilot“ zur Verfügung gestellt. Dies bedeutet, dass es noch nicht komplett für alle Kunden ausgerollt wird, sondern zunächst an einer kleinen Gruppe ausgewählter Kunden getestet wird.

Durch diese zusätzlichen Informationen wird der Customer Journey deutlich und es werden weitere Analysemöglichkeiten gegeben.

So können beispielsweise Gruppen gebildet werden die individuell benannt werden können. Dies macht Sinn um zum Beispiel die Referrer diverser Preissuchmaschinen als eine Gruppe „Preissuchmaschine“ zusammen zu fassen, statt viele einzelne Referrer zu haben. Oder es besteht die Möglichkeit verschiedene Quellen in A / B oder C Quellen zu gruppieren. Wie schon bekannt aus den erweiterten Segmenten in Google Analytics ist das Handling wieder einfach per drag & drop zu erledigen.

Wie komme ich nun an diese neuen Reports?

Wie oben schon erwähnt befindet sich der Multi Channel Funnel derzeit noch im Test. Google hat noch kein offizielles Datum benannt, wann das komplette Rollout erfolgt. Demnach sollten alle noch ein wenig Geduld haben – da es nun aber ja angekündigt ist wird es sicher nicht mehr so lange dauern, bis alle Google Analytics Nutzer in den Genuss des Multi Channel Funnels kommen…weitere Updates werde ich hier über den Block und aber auch über

twitter.com/timoaden

bekanntgeben.

[Update: Und hier nun noch zwei Videos - Bilder sagen mehr als 1000 Worte...]

Wie halten Sie von denen neuen Reports? Hat Ihnen genau das bisher gefehlt? Oder sind Sie auch mit der bisherigen Logik gut klargekommen? Schreiben Sie einen Kommentar und diskutieren mit den anderen Lesern!

Neue Version Google Analytics

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Thu, 17 Mar 2011 17:41:00 +0000

Als ob Google Web Analytics Inside ein Geschenk zum vierjährigen Geburtstag machen wollte gibt es ab sofort eine neue komplett neue Version von Google Analytics!

Diese komplett überarbeitete Version von Google Analytics bietet neben einem überarbeiteten und neuen Interface viele neue Features. Wie man an die neue Version kommt steht ganz unten...

Letztendlich wurde fast alles neu gemacht - und viele Dinge über die unter anderem auch ich immer gemeckert habe sind nun umgesetzt (Events als Goals, Dashboards, flexiblere benutzerdefinierte Berichte, etc.). Danke Google!!

Hier ein Übersicht über einige Features und Änderungen:

Features innerhalb des Reports (Click zum Vergrößern)

Dashboard

Die bisherigen Dashboard Funktionalitäten waren eher begrenzt. Mit der neuen Version von Google Analytics gibt es vielfältige Möglichkeiten (siehe Screenshot oben):

Sehr flexibler Widget Editor
Erstellung mehrerer Dashboards

Widget Editor (Click zum Vergrößern)

Auch bzgl. der grundsätzlichen Navigation hat sich einiges geändert. So ist es jetzt möglich deutlich einfacher innerhalb seiner Google Analytics Konten und Profile zu wechseln. Hierfür muss nun nicht jeweils die Ebene gewechselt werden. Zudem gibt es hier eine komfortable Suchfunktion für umfangreiche Konto- und Profilstrukturen.

Die Top-Navigation wurde unterteilt in Dashboard, Meine Website (aufgeteilt in Berichte und Radar) und Benutzerdefinierte Berichte.

Innerhalb der Berichte wurde die Struktur geändert. Innerhalb des Besucher Reporting Blocks befinden sich jetzt die drei Unterkategorien:

(Click zum Vergrößern)

Demografische Merkmale
Verhalten
Technologie

Zugriffsquellen ist nun in folgende Unterkategorien unterteilt:

Übersicht
Eingehende Quellen
AdWords

Content ist aufgegliedert nach:

Übersicht
Website-Content
Site Search
Ereignisse
AdSense

Und Ziele heißen nun Conversions und beinhalten:

Ziele
E-Commerce

Hierdurch konnte die Navigation verschlankt werden da es nun mehr Drill-Down Möglichkeiten gibt als vorher.

Ebenso wurde die Darstellung der einzelnen Reports und deren Navigation verändert und optisch aufgewertet.

Hier einige Features:

Einzelne Zeilen sind auswählbar und werden dann in der Grafik angezeigt
Beliebige und flexiblere sekundäre Dimensionierung
Thematisch passende aber zusätzlich auch flexible primäre Dimensionierung
Filter-Funktion innerhalb der Reports nun deutlich sichtbarer und somit besser nutzbar
Intuitivere Bedienung
Schneller
Neuer Admin Bereich
Keyword-Cloud
Events als Ziele (YEAH!!!)

Des weiteren gibt es großartige Neuerungen bei den benutzerdefinierten Berichten. Und zwar können diese nun aufgeteilt werden nach

Explorer: Dies hat weitestgehend die Funktionalität der bisherigen benutzerdefinierten Berichte
Flache Tabelle: Dies ist neu und ermöglicht die Erstellung eigener Tabellen

Benutzerdefinierter Report (Click zum Vergrößern)

Wie kommt man nun an die neue Version?

Über dieses Formular kann man sich whitelisten lassen - also einfach eintragen und nach kurzer Zeit hat man die Möglichkeit parallel zur alten Version auch die neue Version von Google Analytics zu nutzen!

Es kann aber sein, dass das Freischalten ein paar Tage dauert...

Weitere Posts zum neuen Google Analytics folgen in Kürze!!

Und wer diesem Blog zum vierjährigen Geburtstag gratulieren will kann dies auch gerne machen - er wird sich sehr darüber freuen! ;-)

Wie finden Sie die neue Version? Besser als die alte? Schlechter? Oder einfach nur neuer? Was fehlt? Was kann besser gemacht werden? Schreiben Sie einen Kommentar und diskutieren Sie mit den anderen Lesern! Vielen Dank!!

Neu: AdWords Reports in Google Analytics

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Mon, 26 Jul 2010 08:04:00 +0000

Es ist schon ein paar Wochen her, dass Google Analytics neue und erweiterte AdWords Reports spendiert bekommen hat.

Grund genug an dieser Stelle darüber zu berichten. Denn die Möglichkeiten der Auswertung von SEA-Kampagnen sind deutlich gewachsen - die wirklichen Neuerungen finden Sie gegen Ende dieses Posts.

Auch wenn die Analysemöglichkeiten von AdWords-Kampagnen schon vorher ein starkes Asset von Google Analytics waren, so sind sie durch die neuen Möglichkeiten nochmal deutlich besser geworden.

Aber schauen Sie selber...

Der AdWords Reporting Block innerhalb des Bereichs Zugriffsquellen wird nun als Beta gekennzeichnet. Mit einem Click hierauf öffnet sich der AdWords Bereich mit folgenden teils neuen, teils bekannten Berichten:

Übersicht
Kampagnen
Keywords
Tagesabschnitte
Ziel-URLs
Placements
Keywords-Positionen

Welche weiteren Änderungen es gibt beschreibe ich im Laufe dieses Posts.

Übersicht

Die Übersicht beschreibt wie üblich die wichtigsten AdWords-bezogenen Kennziffern. Einige dieser Daten stammen direkt aus dem AdWords-Konto, wie Klicks und Impressionen. Die anderen Daten werden über den Google Analytics Tracking Code generiert und mit den Usern die über AdWords-Kampagnen auf Ihre Seite kamen verknüpft.

So werden Besuche, Gesamtanzahl der Abschlüsse für Ziel, Umsatz und ROI mit den AdWords Daten in Verbindung gebracht.

Zieldaten laufen natürlich nur ein, sofern auch Ziele definiert wurden, und Umsatz und ROI stellen nur dann Daten dar, wenn auch der eCommerce Code zum Einsatz kommt.

Im unteren Bereich der Übersicht werden die erfolgreichsten aus AdWords resultierenden Kampagnen und Keywords dargestellt - in Bezug auf die Besuche und die Zielerfüllung.

Anders als bei allen anderen Berichten werden in der oberen Trendgrafik in der Übersicht zwei Trendlinien dargestellt - CTR und Absprungrate.

Die Kombination dieser beiden Metriken ist natürlich individuell einstellbar, dennoch macht es Sinn diese gemeinsam zu betrachten. Denn, wenn beispielsweise die CTR steigt, aber gleichzeitig auch die Absprungrate, dann ist dies ein deutliches Zeichen dafür, dass sich zwar vermehrt User von der Anzeige angesprochen fühlen, diese jedoch qualitativ nicht hochwertig sind, da sie die erste Seite Ihres Webauftritts direkt wieder verlassen.

Es sollte also schnell gehandelt werden.

Kampagnen

Der Kampagnen-Bericht hat sich im Vergleich zur alten Version nicht verändert. Besonders erwähnenswert sind hier die unterschiedlichen Tabs. Insbesondere der Klicks-Tab ist interessant.

Denn hier fließen Informationen direkt aus Ihrem AdWords-Konto in Ihr Google Analytics-Konto und werden mit Google Analytics Daten in Kombination gebracht.

Durch einen Klick auf die Kampagnen kommt man auf die nächste Ebene - der Anzeigengruppe. Mit einem weiteren Klick gelangt man auf die Keywords die zu der entsprechenden Anzeigengruppe gehören. Sämtliche Daten passen sich natürlich entsprechend an.

Keywords

Auch der Keywords hat sich nicht geändert. Hier werden sämtlich Keywords Ihrer AdWords-Kampagnen dargestellt. Bei vielen Keywords empfehle ich die Nutzung von AdHoc-Filtern oder den erweiterten Filtern.

Tagesabschnitte

Neu hingegen ist der Report Tagesabschnitte. Hier werden per Default die Stunden angezeigt, in denen die User über Ihre AdWords-Kampagnen auf Ihre Seiten kamen.

Hierüber können Sie bestimmte Uhrzeiten analysieren, an denen besonders erfolgreiche (oder besonders wenig erfolgreiche) User Ihre Seiten besuchen.

Angenommen Sie stellen fest, dass vormittags zwar viele User kommen, diese sich aber nur sehr kurz auf Ihren Seiten aufhalten, wohingegen die Besuche die abends kommen, deutlich länger auf Ihren Seiten bleiben und auch Ihre Ziele besser erfüllen. Sie könnten basierend auf dieser Erkenntnis Ihre AdWords-Kampagne anpassen und Ihre Budget entsprechend allokieren.

Mit einem Klick auf eine Uhrzeit kommen Sie zur nächsten Übersicht - der Tagesübersicht. Sie sehen dann für diese von Ihnen ausgewählte Stunden die entsprechenden Tage an denen die User zu dieser Uhrzeit auf Ihre Seite kamen.

Bei der Ansicht nach Stunden können Sie auch die Trendlinie oben in der Grafik anpassen und zwischen Tages- und Stundenansicht hin- und herwechseln.

Ziel-URLs

Unter Umständen verwenden Sie für Ihre AdWords-Kampagnen andere URLs als Ziel-URL als in den Anzeigen sichtbar sind. Es ist daher also interessant zu wissen, welche Ziel-URLs die erfolgreichsten waren.

Über diesen Report können Sie analysieren welche Ziel-URLs Ihre Ziele am besten erfüllt haben, Ihnen am meisten Umsatz gebracht hat oder wie die User über die unterschiedlichen Ziel-URLs sich auf Ihren Seiten aufgehalten haben.

Placements

Bisher konnte innerhalb von Google Analytics nicht wirklich unterschieden werden in welchem Werbenetzwerk die eigenen AdWords-Kampagnen liefen.

Mit Hilfe dieses Reports lässt sich unterscheiden, ob diese innerhalb der Google Sucherergebnisseiten dargestellt wurden, innerhalb des Google Suchpartnernetzwerks (beispielsweise T-Online, oder Web.de oder ähnliches) oder aber innerhalb des AdSense-Netzwerks.

Diese Informationen sind natürlich besonders interessant für die Aussteuerung der Kampagnen.

Insbesondere dadurch, dass diese sehr unterschiedlich performen können - User die über die Google Suche kommen erzielen beispielsweise meist eine deutlich höhere Conversion Rate, als die die über das AdSense Netzwerk auf Ihre Seiten gelangen. Dies auszuwerten und die Kampagnen und die Gebote hierauf anzupassen ist natürlich sehr wichtig.

Keyword-Positionen

Diese Report ist unverändert geblieben und erlaubt es einzelnen Keywords zu analysieren hinsichtlich ihrer Performance auf den unterschiedlichen Positionen der AdWords-Anzeigenpositionen.

Dimensionierung

Dies ist das eigentlich spannende und interessante.

Dimensionierung bietet den eigentlichen Mehrwert der neuen AdWords Reports in Google Analytics.

Denn es gibt innerhalb der neuen Dimensionierungs-Darstellung folgende AdWords relevanten Dimensionierungsmöglichkeiten:

Kampagne

Diese Möglichkeit gab es vorher auch schon, daher gehe ich hier nicht weiter darauf ein.

Anzeigengruppe

Diese Möglichkeit gab es vorher auch schon, daher gehe ich hier nicht weiter darauf ein.

Keywords

Diese Möglichkeit gab es vorher auch schon, daher gehe ich hier nicht weiter darauf ein.

Anzeigeninhalt

Diese Möglichkeit gab es vorher auch schon, daher gehe ich hier nicht weiter darauf ein.

Werbenetzwerk

Diese Dimension entspricht der oben beschrieben Placement Kategorie. D.h. hier können beispielsweise innerhalb des Keywords-Berichtes sämtliche dazugehörigen Werbenetzwerke (Google Suche, Google Partnersuche oder Content Netzwerk) zeitgleich mit angezeigt werden. Und zwar indem man das Pulldown der zweiten Dimension dazu nimmt. Eine Information die des vorher definitiv in der Form nicht gab.

Keyword-Option

Die drei unterschiedlichen Keyword-Optionen (Exact-, Phrase- und Broad-Match) konnten bislang in Google Analytics nicht dargestellt werden. Dies hat sich nun hiermit geändert.

Sämtliche Keywords können nach den unterschiedlichen Matching-Optionen analysiert werden. Und im Vergleich zu den Analyse dieser Daten innerhalb des AdWords-Kontos können sie hier natürlich auch in Verbindung mit fast allen anderen in Google Analytics zur Verfügung stehenden Daten in Verbindung gebracht werden.

Auch erweiterte Segmente können angewendet werden, so dass die Analysemöglichkeiten nahezu unbegrenzt sind.

Passenden Suchanfrage

Bislang war es per Default nur möglich die Keywords anzuzeigen die die Anzeige ausgeliefert haben.

Wenn ich beispielsweise das Keyword von Nistelroy gebucht auf Broad-Match gebucht hätte und ein User über die Suchanfrage Torschützenkönig wird van Nistelroy und meine passenden AdWords-Anzeige auf meine Seite gekommen wäre, dann hätte ich in Google Analytics lediglich sehen können, welches Keyword die Anzeige getriggered, also ausgelöst hat, aber nicht, welches Keywords der User wirklich eingegeben hatte, ehe er über meine Anzeige auf meine Seite kam.

Mit diversen Filtern auf Profilebene war es möglich diese Information herauszufinden, aber 100%ig zuverlässig haben diese Filter oftmals nicht funktioniert.

Daher ist es Gold wert, diese Information nun als Standard zu haben. Allerdings werden hier natürlich nur dann relevante Daten angezeigt, wenn Sie nicht alle Keywords auf Exact-Match gebucht haben.

Domain des Placements

Wenn Sie Anzeigen innerhalb des Content-Netzwerks von Google geschaltet haben (Google AdSense), so wurden diese bislang lediglich als (content network) dargestellt.

Ab sofort allerdings gibt es nun deutlich mehr Informationen: Sämtliche Domains auf denen Ihre Anzeigen zu sehen waren und über die dann auch User auf Ihre Seite kamen werden hier aufgelistet.

Dies ist für die Optimierung Ihrer Content-Anzeigen sehr interessant. Denn Sie können nun die schlecht performanden Domains aus Ihren Kampagnen ausschließen und sich auf die Content-Seiten fokussieren, die Ihnen die User bringen die Ihnen auch wirklich einen Mehrwert bieten.

Placement-URL

Weiterführend zu den Domains des Content-Netzwerks auf denen Ihre Anzeigen ausgeliefert wurden, zeigt diese Dimension noch zusätzlich die exakten dazugehörigen URLs an. Wie cool ist das?

Wenn Sie über die Domains als einen Content-Partner ausfindig gemacht haben, den Sie interessant oder überprüfenswert finden, so können Sie hier auch noch die exakte URL sehen auf der Ihre Anzeige ist/war. Hieraus ergibt sich einerseits gutes Potenzial, denn Sie können bei besonders erfolgreichen Seiten u.U. den Webmaster kontaktieren und eine noch bessere Platzierung oder eine andersartige Partnerschaft verhandeln; andererseits können Sie hier mögliche Schwachstellen erkennen und diese abschalten.

Anzeigenformat

Mittlerweile gibt es bei AdWords schon lange nicht nur reine Textanzeigen.

Auch Video- oder andere grafische Anzeigen sind möglich über AdWords gebucht zu werden. Um diese unterscheiden zu können bieten sich diese Dimension an.

Denn natürlich können unterschiedliche Anzeigenformate nicht über einen Kamm geschoren werden, sondern müssen individuell analysiert und ausgewertet werden. Diese Funktion ist Ihnen dabei behilflich neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Ich bin mir sicher, dass Sie hier über einige Ergebnisse erstaunt sein werden.

Ausrichtungstyp

Diese Dimension stellt dar, nach welcher Art und Weise Ihre Anzeige ausgerichtet wurde, also eventuell nach einer Suchanfrage und dem dazugehörigen Keyword oder einem Placement innerhalb des Content-Netzwerks.

All diese neuen Berichtsmöglichkeiten tragen erheblich dazu bei, dass Ihre AdWords-Kampagnen deutlich transparenter werden.

Sie erhalten Informationen die Sie vorher in dieser Form nicht bekommen konnten.

Nutzen Sie diese Vielfalt und optimieren Sie Ihre AdWords-Kampagnen.

Wie finden Sie die neuen Berichtsmöglichkeiten? Haben Sie noch weitere Wünsche hinsichtlich der Auswertung von AdWords-Kampagnen? Haben Sie sogar schon erfolgreiche Erkenntnisse über diese Berichte gesammelt und Ihre Kampagnen angepasst? Schreiben Sie einen Kommentar und teilen auch den anderen Lesern Ihre Meinung mit!

Verwandte Posts:

Wirklich eingetippte Keywords für AdWords sichtbar machen (April 2007)

Analytics mit AdWords verknüpfen (Juli 2007)

Keyword Positionen Report (Juli 2007)

Analytics Filter: Wozu brauche ich die? Teil 3: AdWords Traffic (August 2007)

Google Analytics, Online Shops und AdWords (Februar 2009)

Update: Google AdWords Daten in Google Analytics (April 2009)

Google Analytics und der Datenschutz

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Tue, 25 May 2010 17:45:00 +0000

Lange wurde über die Datenschutzkonformität von Google Analytics in Deutschland gesprochen. Ob zu recht oder zu unrecht möchte ich hier unkommentiert lassen.

Natürlich habe auch ich die vielen Nachrichten und Blogposts die es zu dem Thema gab gelesen und mich oftmals über den "fachlichen Diskurs" gewundert und bisweilen den Kopf geschüttelt.

Ich habe in meinem Blog das Thema bislang nicht ausführlich behandelt. Nicht weil ich den Datenschutz ignoriere oder ihn nicht wichtig finde. Absolut nicht - im Gegenteil!

Doch auf europäischer Ebene war Google Analytics in der Vergangenheit schon immer legal und auch viele europäische Datenschützer nutzen Google Analytics auf ihren Seiten.

Deutschland fährt hier als offensichtlich einziges Land der Welt einen Sonderweg. Die allgemeine Hysterie wollte ich nicht unterstützen, sondern lieber eine vernünftige Diskussion führen. Wie dem auch sei - nun ist aus meiner Sicht eine Lösung geschaffen worden die eigentlich auch die deutschen Datenschützer befriedigen sollte.

Denn, Google Analytics hat Heute datenschutzrelevante Neuerungen veröffentlicht!

Browser Opt-Out Plug-In

Durch ein Plug-In welches sich User in Ihren Browser installieren können besteht die Möglichkeit sich von der Messung von Google Analytics auszuschließen. Dieses Plug-In gibt es zum Download hier: http://tools.google.com/dlpage/gaoptout?hl=de

Um Kommentaren vorzubeugen (auch wenn ich mich darüber wie immer sehr freue!) - dieses Plugin funktioniert nicht bei Opera und Safari Browsern. Durch die Aktivierung des Plugins wird der Aufruf der Google Analytics Kommunikation blockiert - es können dann also keine Daten mehr erhoben werden.

Vorteil:

Der Nutzer hat damit ab sofort die Entscheidung selber in der Hand, ob er seine Daten über Google Analytics erhoben haben möchte oder nicht!

Nachteil:

Ich höre schon die Websitebetreiber, die sich über sinkende Zugriffszahlen beschweren, da es sicher einige User geben wird, die dieses Plugin verwenden. Aber das eine geht halt nicht ohne das andere. Und es gilt die alte Börsianerweisheit:

The trend is your friend!

Auch wenn beispielsweise 10% der User das Plugin verwenden sollten und damit für Google Analytics unsichtbar würden blieben immer noch 90% der User die getrackt werden. Von solch genauen Zahlen träumt die TV-Werbeindustrie. Daher mein dringender Rat: Jetzt erst recht Web Analyse betreiben!

IP-Verkürzung

Die IP-Adresse wird benötigt um eine Geolokalisierung der User herzustellen. Gefüllt wird hiermit der Karten-Overlay Report in Google Analytics. Mehr nicht.

Sichtbar ist die IP-Adresse in Google Analytics in keinem Report - auch nicht mit irgendwelchen Workarounds. Dennoch, es ist strittig ob eine IP-Adresse ein personenbezogenes Datum ist oder nicht (verschiedene Amtsgerichte haben hier unterschiedlich geurteilt).

Um auf Nummer sicher zu gehen besteht für Websitebetreiber nun die Möglichkeit die Übergabe der IP-Adresse an Google zu verkürzen. D.h. es wird nicht mehr die komplette IP-Adresse übergeben, sondern nur ein verkürzter Teil.

Damit ist eine mögliche Personenidentifzizerung absolut nicht mehr möglich!

Das ganze funktioniert, indem der Websitebetreiber eine zusätzliche Zeile in den Google Analytics Tracking Code einfügt (hier für den asynchronen Tracking Code):

_gat._anonymizeIp();

Vorteil:

Das war das schwerwiegenste Argument der Datenschützer, hierdurch gibt es aus meiner Sicht nicht mehr viele Kritikpunkte. Und auch eTracker nutzt dieses Verfahren (womit auch viele der Argumente gegen Google Analytics aus dem Web Analytics Podcast Mole2 hinfällig werden).

Nachteil:

Die Daten des Karten-Overlay Reports werden etwas ungenauer. Damit sollte man leben können und das Argument, weshalb der Report dadurch trotzdem nicht sinnlos wird finden Sie oben (The trend ist your friend).

Fazit:

Auch wenn ich allgemeine Hysterie um die Datenschutzdebatte auch vorher nur in Teilen nachvollziehen konnte, freue ich mich sehr darüber, dass der Großteil der Forderungen der Datenschützer und ein Großteil der diskutierten Aspekte und Forderungen nun von Google umgesetzt worden ist. Dies zeigt sehr deutlich, dass Google das Thema Datenschutz sehr ernst nimmt, indem es eine derartige Toolanpassung vorgenommen hat. Das ist sicher keine Kleinigkeit die man eben nebenbei macht, denn in Wirklichkeit hat Google hieran bereits seit einem Jahr gearbeitet.

Damit gibt es aus meiner Sicht in Deutschland nur noch fachliche Gründe wie beispielsweise fehlende Features (oder aber tendenziell allgemeine googleparanoide Gründe) Google Analytics nicht zu nutzen.

Letztendlich kommt es, und dies wiederhole ich sozusagen seit Jahren gebetsmühlenartig, nicht darauf an, welches Web Analyse Tool man nutzt, sondern was man mit den Daten macht. Nur daraus kann ein Mehrwert generiert werden.

Hinweis in eigener Sache:

Das Kapitel Datenschutz meines neuen Google Analytics Buches ist mit dieser Neuerung natürlich nicht mehr 100%ig aktuell. Die Hintergrundinformationen darin sind nach wie vor stimmig - diese Neuerungen in dem Buch natürlich aber nicht enthalten. Für Updates gibt es ja auch diesen Blog ;-)

Und noch ein Hinweis in eigener Sache (wer Eigenwerbung nicht lesen mag höre hier bitte auf):

Wer nun Google Analytics professionell implementiert und individualisiert haben möchte möge sich bitte bei den Web Analytics Experten und Google Analytics Certified Partner Trakken melden ;-)

Was sagen Sie zu den Neuerungen? Genügen sie den deutschen Datenschützern? Gibt es weiterhin Misstrauen? Wie ist Ihre Meinung dazu? Schreiben Sie Ihre Ansichten in einem Kommentar - ich freue mich auf eine lebendige Diskussion!

Weitere Informationen zu den obigen Themen:

Conversion Room Blog (von Google)

Google Analytics Blog (von Google)

Public Policy Blog (von Google)

Web Analytics Wednesday in Berlin

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Mon, 17 May 2010 08:34:00 +0000

Nachdem wir in den vergangenen Quartalen regelmäßig Web Analytics Wednesdays in Hamburg durchgeführt haben ist es nun an der Zeit zu expandieren!

Zum ersten Mal findet der Web Analytics Wednesday in Berlin statt!!

Wann findet es statt?

Am 09.06.2010 ab 19 Uhr

Wo findet es statt?

Sankt Oberholz - direkt am Rosenthaler Platz. Dort haben wir die zweite Etage gebucht.

Größere Kartenansicht

Wer kann teilnehmen?

Eingeladen sind alle Web Analyse Interessierten. Aber auch allgemein alle Online Marketer. Schaut einfach vorbei!

Was kostet es?

Das Event ist kostenlos. Dank unserer beiden Sponsoren gibt es für alle kostenfreie Getränke!

Wer sind die Sponsoren?

Der Web Analytics Wednesday Berlin wird unterstützt durch:

Die Rocket Internet GmbH ist investiert in Unternehmen in den Bereichen Internet und Mobile. Beteiligungen sind unter anderem: eDarling, Zalando, Panfu, Betreut.de, Toptarif, CityDeal, uvm.

Die Trakken Web Services GmbH ist Spezialist in den Bereichen Web Analyse und Conversion Optimierung.

Webtrekk bietet ein Web Analyse Tool welches auf Rohdatenbasis die Daten analysiert und darstellt. Das Tool Q3 bietet sicher eines der schnellsten Real Time Segmentierungen an.

Der Web Analytics Wednesday in Berlin wird außerdem supported von Mole2

Mole2 ist der erste und einzige deutschsprachige Web Analytics Podcast und wird betrieben von Patrick Ludolph und mir.

Was ist der Web Analytics Wednesday?

Der WAW ist eine Veranstaltung von Web Analysten für alle Interessierten. In ungezwungener Atmosphäre treffen wir uns und unterhalten uns über Web Analyse spezifische Themen. Dieses Mal wird es auch kurze Vorträge geben. Der WAW findet in diversen Städten weltweit statt.

Wie melde ich mich an?

Die Anmeldung für den Web Analytics Wednesday erfolgt über die internationale Website.

Wo finde ich weitere Informationen?

Web Analytics Demystified

Facebook Veranstaltung

Was kann ich tun?

Um dafür zu sorgen, dass auch der erste Web Analytics Wednesday in Berlin ein Erfolg wird können Sie dafür sorgen, dass viele Interessierte teilnehmen. Twittern Sie die Information..

...mit folgendem Link:

http://redir.ec/RNEc

...und folgendem Hashtag:

#wawberlin

Verweisen Sie auch gern auf die Facebook Veranstaltung:

http://redir.ec/yBnk

Und auf die offizielle Anmeldeseite:

http://redir.ec/bajs

Vielen Dank! Wir sehen uns in Berlin!

Aktuelles zu Google Analytics

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Wed, 05 May 2010 07:25:00 +0000

Derzeit läuft die eMetrics Summit in San Jose in Kalifornien. Dort gab es nun einige Ankündigungen und News zu Google Analytics die ich hier kurz aufführen möchte.

Der asynchrone Tracking Code wird Standard

Ich hatte bereits im vergangenen Jahr über den asynchronen Tracking Code geschrieben (Asynchrones Tracking mit Google Analytics). Nun wird dieser Code zum Default Code. D.h. natürlich funktionieren nach wie vor beide Tracking Codes, also nicht-asynchron oder asynchron, doch wird der asynchrone Code nun von Google als Standardvariante empfohlen.

In den letzten Monaten gab es in dem Code noch die ein oder andere Änderung - nun ist aber davon auszugehen, dass der Beta-Status verlassen worden ist und dieser Code nun gefahrlos verwendet werden kann. Alle weitere Infos dazu in meinem Blog Post dazu (s.o.).

Google Analytics App Gallery

Neben dem im vergangenen Jahr vorgestellten TrakkBoard (siehe dazu den Blog-Post: TrakkBoard ist live) gibt es noch eine Menge andere Applikationen die auf der Google Analytics API basieren. Die Google Analytics App Gallery listet diese externen Apps auf und stellt sie vor.

Darunter findet sich natürlich auch das TrakkBoard wieder.

Google Analytics Authorized Consultants (GAAC) heißen jetzt Google Analytics Certified Partners (GACP)

Für die die es bislang nicht kennen: Es gibt ein internationales Netzwerk an Google Analytics Partnerfirmen (das sicherlich größter Support-Netzwerk eines Web Analyse Tools). Diese Firmen haben einen Zertifizierungsprozess durchlaufen und gegenüber Google ihr Wissen und ihre Kenntnisse bzgl. Google Analytics bewiesen.

Derzeit gibt es in Deutschland vier ausgewählte Partner - einer davon ist Trakken. Diese Partner hießen bislang Google Analytics Authorized Consultans - ab sofort heißen sie nun: Google Analytics Certified Partners. Dies geschieht im Rahmen der Vereinheitlichung, bspw. heißen auch AdWords Partner jetzt Google AdWords Certified Partner.

AdWords und API

Es wurde angekündigt, dass man über die Google Analytics API auch die AdWords ID ziehen kann. Dies bedeutet, dass man in der Lage sein wird, auch bspw. die wirklich eingegebenen Suchbegriffe gegenüber den gebuchten Keywords zu analysieren. Ich hatte darüber vor fast drei Jahren schon einmal einen Artikel verfasst und einen Workaround vorgestellt, der mehr oder weniger gut funktioniert (Wirklich eingetippte Keywords einer AdWords Kampagne in Analytics). Dies wird nun mit Hilfe der API deutlich einfacher werden.

Doch werden diese Daten nicht nur über die API verfügbar sein, sondern auch in den Google Analytics AdWords Berichten. Der oben genannten Workaround wird hiermit also überflüssig werden und die aus meiner Sicht sowieso überarbeitungswürdigen AdWords Reports werden damit ein deutliches Stück besser und informativer. Zudem wird es möglich sein AdWords Kampagnen in Google Analytics neben den wirklich eingegebenen Suchbegriffen bspw. auch nach Match Type, etc. zu analysieren.

Ein genaues Datum wann dieses Feature in alle Reports verfügbar sein wird ist noch nicht kommuniziert worden - es heißt also abwarten und regelmäßig nachschauen...oder weiterhin meinen Blog lesen ;-) Es soll allerdings in den kommenden Wochen ausgerollt werden! Hier ein Video dazu.

Dies sind wieder einige kleine Schritte die die ständige Verbesserung von Google Analytics zeigen. Viele weitere interessante Features und Updates sind auf dem Weg - es bleibt also spannend.

Nun sind Sie dran. Welche Features fehlen Ihnen in Google Analytics? Was stört Sie am meisten? Wenn Sie drei Wünsche frei hätten, welche wären das in Bezug auf Google Analytics? Schreiben Sie einen Kommentar und lassen Ihren Wünschen freien Lauf...

Google Analytics Buch - zweite Auflage!

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Sun, 02 May 2010 17:47:00 +0000

Fast genau ein Jahr ist es her, dass die erste Auflage meines Buches

Google Analytics - Implementieren. Interpretieren. Profitieren.

erschienen ist.

Zunächst einmal: Vielen Dank allen bisherigen Käufern!

Die vielen Käufer, deren Feedbacks und die allgemein sehr positive Resonanz haben mich angespornt und veranlasst mein Erstlingswerk zu überarbeiten. Ein weiterer Grund waren natürlich die vielen Änderungen die bei Google Analytics im Laufe der Zeit seit Abgabe des Manuskripts ergeben haben.

Google Analytics - Implementieren. Interpretieren. Profiteren. Die zweite Auflage ist da!!!

Zunächst dachte ich es recht völlig aus nur ein paar Kleinigkeiten zu anzupassen. Doch während der Überarbeitung stellte ich fest, dass das nicht ausreichend ist. Daher habe nahezu das komplette Buch überarbeitet. Es sind über 100 Seiten hinzugekommen und viele Kapitel komplett erweitert worden. Sämtliche Screenshots wurden den Änderungen angepasst und alle Änderungen die sich der letzten Auflage ergeben haben eingepflegt.

Kurzum: Es ist ein deutlich dickeres, umfangreicheres und hoffentlich auch besseres Werk geworden - welches nach wie vor das einzige deutschsprachige reine Google Analytics Buch ist.

Einen Einblick in das Buch gibt es hier:

Inhaltsverzeichnis [pdf]

Vorwort [pdf]

Leseprobe [pdf]

Der Verkaufspreis konnte gehalten werden (34,90 Euro), so dass aufgrund der erhöhten Seitenanzahl (444 Seiten) der Preis pro Seite deutlich gesunken ist (meine neue Metrik: Preis pro Seite = PPS. Mein Buch hat einen PPS von 0,079 - die erste Version hatte 0,10) !

Neu sind unter anderem folgende Themen:

Benutzerdefinierte Variablen
Annotationen
Analytics Intelligenz
Feedburner-Integration
Pivot-Tabellen
Mobile Tracking
Mehr Praxistipps
Mehr Datenschutz
etc.

Zu kaufen gibt es das Buch ab sofort! Wo? In einem Buchladen Ihres Vertrauens, bei Amazon, oder sonst überall wo es gute Bücher gibt.

Ein Dankeschön geht auch an das Internet-Urgestein Ossi Urchs für das Schreiben des tollen Vorworts für das Buch. Hier ein Auszug:

"Dieses Buch ist nicht nur für Fachleute, Web-Analytics wie Website Betreiber wichtig, sondern auch für jeden "Laien", Datenschützer wie WebNutzer, der wissen will, was sich wirklich hinter der Web Analyse verbirgt. Deswegen wünsche ich diesem Buch soviel Erfolg wie nur möglich!"

Ossi Urch, F.F.T. MedienAgentur

Vielen Dank für die ganzen Feedbacks die ich auch per Mail an die Adresse:

analyticsbuch@googlemail.com

bekommen habe. Diese waren sehr hilfreich! Ich würde mich sehr freuen, wenn Sie mir weiterhin schreiben, eventuelle Fehler melden und gern auch Vorschläge machen und Kritik äußern!

Im vergangenen Jahr hatte ich ja dazu aufgerufen, dass Sie mir Fotos schicken sollten von Situationen in denen Sie das Buch dabei haben, es lesen, aus dem Urlaub, oder oder oder. Vielen Dank auch für die Zuschriften - hier ein paar Impressionen:

Da es mich wirklich froh macht solche Fotos zu bekommen verlängere ich die Aktion. Schicken Sie mir Fotos oder Videos von Ihnen mit dem Buch. Aus dem Urlaub, dem Büro, vom Sofa - von wo auch immer. Ich werde diese dann in einem zukünftigen Blogpost veröffentlichen (sofern Sie dies wollen).

Im Vorwort des Buches habe ich mich bereits bei vielen Leuten für die Unterstützung bedankt, daher wiederhole ich dies hier nicht. Ein großes Dankeschön geht dieses Mal an das gesamte Trakken-Team, alle unsere Kunden und den Hanser Verlag für die sehr gute Zusammenarbeit!

Wie immer freue ich mich über viele Kommentare. Lob und/oder Kritik, Wünsche und/oder Verbesserungen. Fehlen Inhalten in dem Buch? Wenn ja - vielleicht gibt es ja noch eine dritte Auflage ;-)

Wie lange sollten Web Analyse Daten gespeichert werden?

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Sun, 02 May 2010 14:43:00 +0000

Geschichte ist wichtig - keine Frage. Ein gutes Basiswissen über die Deutsche- die Europäische und die Welthistorie sollte jeder beherrschen. Keine Frage. Doch wie verhält es mit der historischen Web Analyse Daten?

Müssen historische Web Analytics Daten auch auf ewig aufbewahrt werden? Wenn ja - wie lange? Wenn nein - warum nicht? Ist es schlimmer, wenn ein U-Bahnbau das Kölner Stadtarchiv zerstört, oder wenn die Web Analyse Daten der vergangenen Jahre verloren gehen?

Der Grund dieser Fragestellungen ist, dass viele Unternehmen sehr vergangenheitsbezogen denken. Aus Angst historische Daten zu verlieren werden Web Analyse Tools nicht ausgetauscht, trotzdem es vielleicht bessere, passendere, billiger Tools gibt. Sollte das Tool gewechselt werden? Was passiert mit den angefallenen Daten? Kann ich die Altdaten in mein neues Tool importieren? Was? Das kostet Geld? Wie kriege ich die Daten aus dem Alten Tool überhaupt heraus? Och nee - dann mache ich doch lieber alles wie bisher...

Insbesondere das Mittlere- und das Top Management verlangen häufig nach sehr langen Zeitraumvergleichen. Denen muss dann gelegentlich erklärt werden, dass ein Vergleich der letzten fünf Jahre im Internet nur eine geringe Aussagekraft hat.

Aus meiner Sicht sind historische Daten in den meisten Fällen völlig überbewertet! Wer analysiert wirklich noch die Daten von vor drei Jahren (oder noch älter)? Wir neigen oftmals dazu uns nicht von Daten trennen zu wollen. Ebenso wie wir uns ungern von anderen liebgewonnenen Dingen trennen. Ein Wohnungsumzug veranlasst einen manchmal dazu auszumisten und hinterher, nachdem man sich von vielen Dingen getrennt hat, stellt man fest, dass man nichts von dem vermisst, was man jahrelang mit sich rumgeschleppt hat.

Web Analyse Daten sind wichtig! Doch je älter sie werden, desto mehr verlieren sie an Wert!

Hier fünf Gründe warum dies so ist:

1. Die Website verändert sich!

Idealerweise "lebt" Ihre Website. Nicht nur Landin Pages ändern sich regelmäßig, auch die Inhalte auf der Website. Prozesse, Inhalte, Angebote, Preise. Sieht Ihre Website wirklich noch exakt so aus wie vor drei Monaten?

Wenn Sie aktiv Web Analyse betreiben sollten all diese Fragen mit NEIN beantwortet werden. Vielleicht haben Sie neue Bezahlmethoden eingeführt, Ihren eCommerce Bereich erweitert, einen Supportbereich erstellt, Social Media Aktivitäten vorgenommen oder integriert oder Ihre Website nach SEO Gesichtspunkten optimiert? Jede Änderung an Ihrer Website lässt historische Web Analyse Daten wertloser werden.

Damit meine ich nicht die Daten der letzten Wochen, sondern die der vergangenen Jahre. Es besteht einfach keine Vergleichbarkeit mehr die vernünftige Aussagen zulassen.

2. Ihre Besucher ändern sich!

All in der Web Analyse erhobenen Daten werden anonym gespeichert und dargestellt (vereinfacht dargestellt - ein Datenschützer würde mir vermutlich widersprechen). User kaufen sich neue Rechner (was meinen Sie, welchen Einfluss Netbooks oder das iPad auf die Web Analyse Daten haben werden?), installieren neue Browser, fahren Updates und - auch das soll es wirklich geben - löschen Ihre Cookies!

Durch diese genannten Gründe werden vergangenheitsbezogene Daten immer wertloser. Je länger Sie zurückblicken, desto weniger akkurat sind die Daten, denn Ihre User verhalten sich nicht so, dass Sie die besten Daten erheben können, sondern so wie sie wollen. Und dazu gehört auch das Löschen von Cookies und der Austausch oder die Verwendung verschiedener Soft- und Hardware.

3. Die Technik ändert sich!

Auch Toolanbieter passen sich der Zeit an. Zugegeben, mittlerweile ist es schon eine Weile her, aber vor einiger Zeit waren 3rd Party Cookies up to date. Mittlerweile nutzen die meisten Anbieter 1st Party Cookies. Vorher war es der Wechsel von Logfiles zu Page Tags.

Andere verändern die Messung von bspw. Unique Visitors und setzen neben Cookies Fingerprint Verfahren ein. All dies hat Auswirkungen auf die Verlgeichbarkeit der historischen Daten!

4. Das Internet ändert sich!

Alles was online passiert passiert schnell. Ständig gibt es neue Hypes und Trends. Erinnert sich überhaupt noch jemand an Second Life? Es schien als wäre es "the next big thing" und ist mittlerweile komplett aus dem Fokus verschwunden. Stattdessen gibt es Twitter, Facebook, Social Bookmarks, Social Media im Allgemeinen. Suchmaschinen ändern sich, mal heißen Sie MSN, dann Live und plötzlich Bing.

All dies beeinflusst Ihre Web Analyse Daten. Wenn Sie vor zwei Jahren auf Facebook eine Kampagne gestartet hätten, ist diese sicherlich nicht vergleichbar mit einer Kampagne, die Sie jetzt auf Facebook platzieren würden.

Dinge entwickeln und ändern sich - und je mehr und je schneller dies passiert desto weniger Wert werden Ihre älteren Web Analyse Daten!

5. Ihre Firma ändert sich!

Neben den vorangenannten Punkten wird sich auch Ihr Unternehmen in den letzten Jahren verändert haben. Neue Mitarbeiter sind hinzugekommen, andere haben das Unternehmen verlassen. Wie bei einem Fussballverein der ständig seinen Trainer wechselt (hierzu bitte keine Kommentare ;-) bringen neue Mitarbeiter, oder Führungskräfte, immer einen Wechsel. Auch dies kann die Qualität der älteren Web Analyse Daten beeinflussen.

Denn wenn das Tracking verändert oder angepasst wurde, weil irgendjemand in dem Unternehmen andere oder neue Vorstellungen davon hatte wie die Daten erhoben werden sollten, beeinflusst dies die Konsistenz der vergangenen Daten.

Vergangenheitsbezogene Daten werden also auch hierdurch im Zeitverlauf wertloser.

Diese fünf Punkte geben genügend Anlass darüber nachzudenken, ob man wirklich Terabytes an Daten der vergangenen Jahre mit sich herumschleppen muss.

Benötigen Sie wirklich alle Details der letzten Jahre?

Wenn Sie sich nur auf die kürzere Vergangenheit beschränken, so haben Sie viel mehr Möglichkeiten Einfluss zu nehmen. Mit weniger Ballast fährt man schneller. Wenn Sie sich auf aktuellere Daten konzentrieren, basierend hierauf Handlungen und Optimierungen vornehmen, so werden Sie feststellen, dass Sie so viel mehr Geschwindigkeit aufnehmen können.

Wenn Sie also bereits wissen, dass die Daten die Sie jetzt haben in Kürze weniger Wert sein werden - dann nutzen Sie diese doch am besten dann, wenn sie am meisten Wert sind. Also jetzt!

Kann ich denn ohne alte Daten leben?

Jein. Zum einen werden Sie sehr schnell sehr viele neue Daten generiert haben, so dass Sie unter Umständen sogar ohne alte Daten leben können. Es gibt genügend Beispiele, dass dies funktioniert.

Auf der anderen Seite kann es absolut Sinn machen, gewisse ältere Daten aufzubewahren. Dies sollten jedoch nicht sämtliche Detaildaten der vergangenen zehn Jahre sein. Es reicht in der Regel völlig aus, wenn Sie aggregierte Daten speichern. Besuche, Top Referrer, Absprungraten, Conversion Rates und vielleicht monatlich Umsätze und aggregierte Daten über Ihre Top-Kategorien.

Diese Daten reichen völlig aus, wenn Sie in einem wöchentlichen oder gar monatlichen aggregierten Zustand vorliegen. Der Grund hierfür ist, dass man doch das ein oder andere Argument in der Hinterhand hat um Veränderungen zu bestätigen oder zu argumentieren - oder einfach um zu beweisen wie erfolgreich Ihre Arbeit ist!

Diese Daten können Sie so lange aufbewahren wie Sie wollen. Ein einfaches Excel Sheet kann hier ausreichend sein - eine Integration in Ihre Web Analyse Tool ist dafür noch nicht mal notwendig.

Meistens ist die Angst vor dem Verlust vergangenheitsbezogener Daten sehr groß - doch wenn Sie dann wirklich nicht mehr da sind fragt auch keiner danach.

Bewahren Sie dennoch wirkliche Detaildaten für mindestens ein Jahr auf um saisonale Trends erkennen zu können.

Die Integration vergangenheitsbezogener Daten ist bei vielen Web Analyse Tools möglich. Oftmals ist dies mit Kosten verbunden. Fragen Sie sich daher, ob ein Integration wirklich sinnvoll ist. Sind die Daten überhaupt vergleichbar und werden diese überhaupt benötigt? Oder will man sie bei einem Toolwechsel nur in dem neuen Tool haben damit man sie hat und weil man sie hatte?

Wirkliche Verbesserungen an Ihrer Website werden Sie nur mit aktuelleren Daten erzielen, nicht mit denen von vor drei Jahren!

Es ist nicht leicht anhand der Daten in einem Web Analyse Tool aktionsorientierte Empfehlungen abzugeben und Dinge wirklich besser zu machen. Dafür bedarf es eines guten Web Analysten! Ich empfehle daher sich eher auf aktuelle Daten (Tage, Wochen, Monate) zu beschränken und sich in Bezug auf die Web Analyse eher weniger Gedanken über die Geschichte zu machen (in anderen Belangen ist dies allerdings durchaus sinnvoll!!!).

Sollten Sie derzeit mit dem Gedanken spielen Ihre Web Analyse Tool zu wechseln, so verbringen Sie nicht zu viel Zeit mit historischen Daten. Sie werden früh genug neue historische Daten haben. Sorgen Sie sich nicht um alte Daten - sorgen Sie lieber dafür, dass Sie die aktuellen Daten nutzen und Ihr Unternehmen nach vorne bringen!

Und nun Sie! Stimmen Sie überein oder haben Sie eine andere Meinung? Habe ich etwas vergessen? Schreiben Sie Ihre Meinung, Ihre Kritik, Ihre Übereinstimmung in einem Kommentar!

Interne Positionierung der Web Analyse in Unternehmen

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Mon, 05 Apr 2010 15:53:00 +0000

Nun gibt es diesen Blog seit über drei Jahren und innerhalb dieser Zeit haben die meisten Unternehmen ein Web Analyse Tool implementiert - so soll es sein!

Und was wird nun damit gemacht?

In der Regel werden nach wie vor Reports erstellt, Excel Tabellen hin und her geschickt. Aktionsorientierte Web Analyse findet in den seltensten Fällen statt.

Woran liegt das?

Man kann es sich einfach machen und den Toolanbietern die Schuld geben. Dies wäre zu einfach und ist definitiv nicht der Fall [ich muss das Wort "definitiv" zurücknehmen, sicher gibt es Tools mit denen man einfach nicht arbeiten mag und daher einem nichts anderes übrig bleibt als stumpf Reports zu erstellen, statt Web Analyse zu betreiben, aber darum soll es in diesem Post nicht gehen].

Die Schuld ist vielmehr bei den Unternehmen zu suchen. Dies beginnt mit der Frage: Wer ist für die Web Analyse verantwortlich? Gibt es überhaupt Verantwortliche?

Diese Fragestellungen scheinen auf den ersten Blick banal und man mag denken, dass das doch alles geklärt ist. Aber denken Sie mal ernsthaft darüber nach - ist es das wirklich?

Wer hat den Web Analyse Hut auf?

Die IT-Abteilung?

Schade, dann haben Sie leider verloren und sie sollten schleunigst versuchen diese

Verantwortlichkeit zu ändern. Die IT-Abteilung wird absolut benötigt - für die Implementierung und mögliche spätere Anpassungen. Mehr nicht. ITler sind (in der Regel) keine Web Analysten und sollten es auch nicht sein

[Ich habe überhaupt nichts gegen IT-Mitarbeiter falls dieser Eindruck entstehen sollte. Im Gegenteil, es sind großartige Menschen die des öfteren herausragende Fähigkeiten haben - das heißt aber nicht, dass sie auch herausragende Marketingkenntnisse haben und diese sollten für die Web Analyse vorhanden sein].

Die Controlling-Abteilung?

Controller sind ein sehr zahlengetriebenes Volk und daher würde die Positionierung eines Web Analysten hier sicherlich sinnvoll erscheinen. Zudem ist die Controlling-Abteilung in Unternehmen oftmals hierarchisch recht hoch positioniert und als Stabsstelle angesiedelt. Also eigentlich die Positionierung die auch die Web Analyse bekommen sollte.

Auf der anderen Seite sind Controller so zahlenfixiert, dass sie dazu neigen können, massenhaft Reports zu generieren ohne konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Es findet also eher eine retrospektive Betrachtung statt, auch Vorschauen, aber keine Aktionen.

Eine Ansiedlung der Web Analyse hier ist jedoch keine schlechte Alternative.

Die Marketing-Abteilung?

Eigentlich gehört die Web Analyse hierhin. Hier können Änderungen an Kampagnen und Website basierend auf den Web Analyse Daten am direktesten umgesetzt und gesteuert werden. Ein Web Analyse Tool ist eher ein Marketing- als ein IT-Tool. Es geht darum Dinge zu verändern, zu testen, zu verbessern, zu optimieren. Hier sitzen die Menschen die dies jeden Tag operativ machen.

Idealerweise ist das Web Analyse Tool so einfach zu bedienen, dass man keinerlei, oder kaum IT-Kenntnisse benötigt oder zumindest mit rudimentären Kenntnissen klar kommt.

Andere Abteilungen?

Natürlich könnte ein Web Analyst auch in der Sales- oder PR- oder Sonstwas-Abteilung sitzen. Diese besetzen aber in der Regel ein dermaßen kleine Nische mit einem extremen Fokus (Sales: Umsatz Umsatz Umsatz, PR: Presse Presse Presse) und wenig Web Analytischen Fähigkeiten, dass die Web Analyse in diesen Abteilungen eher schlecht positioniert ist.

Angenommen die Web Analyse ist also wie gewünscht in der Marketing-Abteilung positioniert.

Was ist nun das Wichtigste?

Ein guter Chef!

Der Web Analyst benötigt Support - und zwar von oben. Management Support ist zwingend erforderlich und ohne funktioniert es nicht. Das Management oder der Abeilungsleiter muss den Web Analysten proaktiv fördern und ihn (oder sie) supporten - auch gegen innerbetriebliche Widerstände - dass Dinge umgesetzt werden.

Ein Web Analyst ohne Unterstützung hat es schwer und sollte sich überlegen, ob es wirklich das richtige Unternehmen ist.

Wenn Ihr Chef Ihnen nicht zuhört oder die nötige Unterstützung vermissen lässt, so tun Sie alles dafür genügend Aufmerksamkeit zu bekommen. Tun Sie alles - (fast) egal was! Es wird sich lohnen - für Sie!

Abhängig von der Unternehmensgröße gibt es weitere organisatorische Möglichkeiten der Positioniert von Web Analyse. Zentral, dezentral oder ein hybrides Modell beider Varianten.

Die Zentrale Positionierung bedeutet, dass eine eigene Abteilung (oder ein Mitarbeiter), losgelöst von anderen Abteilungen die Web Analyse für das gesamte Unternehmen betreibt.

Dies kann Vor- und Nachteile haben.

Vorteil ist, dass es ein dezidiertes Team gibt und, da es eine eigene Abteilung gibt, diesem Team offensichtlich ein gewisser Stellenwert zugeordnet wurde. Eine wichtige Lektion wurde also erkannt und umgesetzt.

Der Nachteil ist allerdings gravierend - dieses Team ist oftmals sehr weit weg vom operativen Geschäft. Diejenigen die die eigentliche operative Arbeit machen (Kampagnen platzieren, Website gestalten, etc.) haben eine zu große Diskrepanz zu der Web Analyse Einheit (und umgekehrt). Dies kann dazu führen, dass stark getrennt voneinander gearbeitet wird und die Web Analyse Abteilung lediglich als Datenlieferant und Reportersteller "missbraucht" wird.

Nicht sinnvoll und nicht zielführend.

Eine Alternative wäre eine dezentrale Struktur - jede Abteilung, jede Unternehmenseinheit beschäftigt eigene Web Analysten.

Auch hier gibt es Vor- und Nachteile (wie so oft im Leben).

Vorteil ist die Nähe zum operativen Geschäft. Handlungsempfehlungen, Ideen und Aktionen können direkt und schnell umgesetzt werden, da der Web Analyst direkt an der Quelle sitzt.

Super - so soll es sein! Schnelligkeit zahlt sich aus.

Ein gravierender Nachteil allerdings ist, dass all diese solo-Web Analysten innerhalb ihrer Bereiche auf sich gestellt sind, und Arbeiten mitunter doppelt (oder dreifach oder vierfach oder...) gemacht werden. Auch werden Erkenntnisse oftmals nicht geteilt (Abteilungsdenken).

Es kann hierdurch also zu Informationsverlust kommen, der im Endeffekt dem Unternehmen nicht nützlich ist.

Die Lösung ist also ein hybrides Modell - das beste aus beiden Welten.

Eine zentrale Einheit, die die Oberhand hat über die eingesetzten Tools, übergreifende Analysen fährt, Reports erstellt und KPIs überwacht. Die operativen Einheiten in den jeweiligen Abteilungen und/oder Unternehmensbereichen führen die operative Web Analyse durch. Hier werden konkrete Änderungen durchgeführt, Ideen entwickelt und umgesetzt. Die zentrale Einheit fungiert sozusagen als Backup und Instanz um Dinge auch intern "durchzuboxen".

Die Kommunikation zwischen der zentralen und der operativen Einheit muss eng sein - regelmäßiger Austausch ist absolut wichtig und notwendig. Sonst kann das ganze nicht funktionieren.

Jedoch ist die Chance, dass Web Analyse ein wirklicher Erfolg wird mit diesem Modell am größten. Wie aber so oft, hängt der Erfolg von den Menschen ab. Es müssen passionierte Web Analysten sein die den Ergeiz haben Dinge voran zu treiben.

Dies ist wichtiger als das eingesetzt Tool.

So, und nun Sie!

Wo und wie ist die Web Analyse bei Ihnen positioniert? Wo sollte sie positioniert sein? Wo macht es am meisten Sinn? Welche Probleme gibt es bei der derzeitigen Positionierung? Verfügen Sie über Management Support oder sind Sie Einzelkämpfer? Was würden Sie verändern? Wie sehen Sie meine Positionierungsvorschläge?

Schreiben Sie einen Kommentar und diskutieren Sie mit! Vielen Dank.

Web Analyse und Dashboards

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Sun, 28 Mar 2010 16:54:00 +0000

Endlich ist es mal wieder an der Zeit einen neuen Blog Post zu verfassen. Leider hat es etwas länger gedauert wofür es auch einen Grund gibt. Welche? Das werde ich in Kürze verraten...

Web Analytics Inside ist diesen Monat drei Jahre alt geworden - im März 2007 habe ich hier den ersten Post veröffentlicht und seitdem ist eine Menge passiert.

Die Web Analyse Branche hat sich enorm weiterentwickelt - es gab Mergers, neue Features, ich habe mein erstes Buch geschrieben, es gibt einen deutschsprachigen Web Analytics Podcast, Trakken wurde gegründet und Web Analytics Inside besteht aktuell aus 116 Blog Posts! Es geht weiter - mit dem klaren Ziel die Post-Frequenz wieder deutlich zu erhöhen! In einem der nächsten Posts werde ich dann meine Blog-Geburtstagswünsche an die Web Analyse Tools und Branche formulieren ;-)

Und natürlich haben in dieser Zeit viele Unternehmen Web Analyse Tools eingeführt.

Gut so!

Die Einführung eines Web Analyse Tools ist der erste - sehr wichtige - Schritt. Dennoch ist es oftmals so, dass insbesondere größere Unternehmen der Ansicht sind, dass es mit der Implementierung eines Tools getan ist. Dem ist absolut nicht so!

Die eigentliche Arbeit der Web Analyse fängt erst dann an, wenn das Tool eingeführt worden ist!

Und auch erst dann fängt es an Spaß zu machen und einen Mehrwert zu generieren.

Vielerorts werden Reports immer noch mit Excel Tabellen erstellt und verschickt.

Das ist grundsätzlich nicht verwerflich - allerdings neigen viele Unternehmen dazu alle verfügbaren Zahlen in umfangreichen Excel-Tabellen zusammenzufügen, vielleicht noch viele Charts hinzuzufügen und zudem noch mit vielen Tabs zu arbeiten. Gerne werden diese Zahlen-Monster dann noch an einen möglichst großen Verteiler verschickt.

[Dieser Screenshot stammt aus einem externen Blog-Artikel über Dashboards im Intranet - vielen Dank, dass ich es nutzen darf]

Die Konsequenz daraus ist, dass sich im Endeffekt kein Mensch die Zahlen genau ansieht. Oder noch viel schlimmer - keinerlei Aktionen und Ableitungen daraus getroffen werden können. Es sind oftmals lediglich Zahlenwüsten die vielleicht den Zweck eines Reportings erfüllen, aber keinen wirklichen Mehrwert bringen die das Business nach vorne bringen.

Wie sollten also Reports oder besser Dashboards aussehen?

Mittlerweile bietet fast jedes Web Analyse Tool eine individualisierbare Dashboard-Funktion. Hier kann man sich bestimmte Berichte meist per Drag&Drop zusammenstellen. Ein erster guter Schritt.

Doch haben alle Web Analyse Tools den Nachteil, dass sie die Zahlen nicht interpretieren und auch keine Handlungsempfehlungen abgeben können (Google Analytics Intelligenz ist ein erster kleiner Schritt in die richtige Richtung, aber auch nicht wirklich die finale Lösung).

Es bleibt einem also nur wenig übrig als sich selber ein Dashboard zu bauen. Doch worauf ist dabei zu achten?

Weniger ist mehr!

Voraussetzung hierfür ist die Definition von KPIs. Diese Key Performance Indikatoren bilden das Business in wenigen - man sagt es sollten nicht mehr als acht - Kennziffern ab. Dabei sind diese so handlungs- und aktionsorientiert wie möglich.

Fokussieren auf das Wesentliche!

Visits oder Pageviews sind hierbei keine geeigneten KPIs - auch wenn sie oftmals als wichtige Kennziffer gesehen werden. Stellen Sie nur wirklich relevante Daten dar die einen Mehrwert generieren! Beachten Sie dazu auch die weiter unten aufgeführten Empfehlungen.

Erklärende Sätze statt vieler Zahlen!

Eine reine Darstellung vieler Zahlen bringt einen nicht wirklich weiter. Basierend auf den KPIs sollten die Daten schon vorab analysiert und interpretiert werden - dies ist die Aufgebe des Web Analysten!

Dieser hat auch dafür zu sorgen, dass die Zahlen in Sätze verpackt verständlich dargestellt werden. Jeder liest lieber einen kurzen prägnanten Satz, als sich in Zahlen einzuarbeiten.

Abgeleitete Handlungsempfehlungen!

Ein Geschäftsführer hat nicht die Zeit sich in viele Daten einzuarbeiten und vor allem nicht diese auch zu interpretieren.

Was meinen Sie wie Sie in begeistern können, wenn Sie im ein DIN A4 großes Dashboard zusenden auf dem er direkt sieht wie der Stand der Dinge ist? Vorab bereits analysiert und mit konkreten Handlungsempfehlungen?

Einfache Sprache!

Nicht jeder ist ein Internetexperte und kennt sich mit den Begrifflichkeiten aus. Daher sollte immer darauf geachtet werden, dass die in dem Dashboard verwendete Sprache einfach ist.

Wenn man länger als fünf Minuten benötigt um das Dashboard zu lesen und zu verstehen ist es kein gutes Dashboard!

Individualisierung!

Jede Abteilung, und auch innerhalb dieser Abteilungen sind die Bedürfnisse und Anforderungen unterschiedlich. Daher sollte es auch nicht nur ein Dashboard geben, sondern individuell zugeschnittene Dashboards für die verschiedenen Empfänger. Ein Abteilungsleiter der Marketing-Abteilung benötigt andere Daten und Erkenntnisse als der Geschäftsführer!

Relevante Charts!

Platzieren Sie keine Grafiken oder Charts in einem Dashboard nur weil sie verfügbar sind. Nur wirklich relevante Charts die eine klare Aussage haben und eine konkrete Aktion zur Ableitung haben sollten es aufs Dashboard schaffen.

Zusammengefasst hier sieben Leitsätze die ein Dashboard verfolgen sollte:

Weniger ist mehr

Fokussierung auf das Wesentliche

Erklärende Sätze statt vieler Zahlen

Abgeleitete Handlungsempfehlungen

Einfache Sprache

Individualisierung

Relevante Charts

Es ist schwierig eine Musterlösung für ein Dashboard zu geben, da es je nach Business, und je nach Empfänger individuell ist.

Es gibt viele Beispiele schlechter Dashboard und Reports. Innerhalb dieses Posts sehen Sie eine Auswahl nicht wirklich sinnvoller Dashboards.

Machen Sie es besser!

Letztendlich reicht es aus, wenn ein Dashboard aus vier Teilen besteht:

Aktueller Status Quo und Trend

Daraus abgeleiteter Optimierungsvorschlag und Formulierung einer Hypothese

Kontrolle und Zielerreichung der vorherigen Handlungsempfehlungen

Priorisierung der Aktionen

Nun gibt es natürlich ein Problem:

Die bisherigen Empfänger sind es nicht gewohnt ein derart schlankes Dashbaord zu erhalten. Sie sind daran gewöhnt Zahlenkolonnen zu geliefert zu bekommen. Hinter diesen kann man sich besser verstecken, da sie deutlich weniger aussagekräftig sind.

Durch dieses neue Dashboard werden die Empfänger verwirrt sein, möglicherweise die alten umfangreichen Reports zurückhaben wollen.

Doch bleiben Sie hart.

Überzeugen Sie die Empfänger mit Inhalten statt mit Masse. Überzeugen Sie dadurch, dass Sie wirklich konkrete Handlungsempfehlungen geben die einen Mehrwert bieten - idealerweise einen monetären.

Kommunizieren Sie mit den Empfängern und schildern Sie, weshalb die Reports nun anders aussehen. Wenn Sie die hier erwähnten Schritte beachten und wirkliche Aktionen vorschlagen die einen Mehrwert bieten werden Sie schnell sehen, dass kein Mensch die anderen umfangreichen Reports mehr benötigt.

Damit dies geschieht beachten Sie auch die folgenden fünf Dinge:

Versuchen Sie einen monetären Bezug herzustellen - Chefs stehen auf Geld

Bringen Sie Zahlen in Kontext - für sich gestellte absolute Zahlen haben keine Aussagekraft

Bringen Sie Ideen ein - Ihre Chance sich unsterblich zu machen

Seien Sie kreativ - auch verrückte Ideen können gut sein

Machen Sie Fehler - diese bringen Sie weiter

Nun liegt es an Ihnen. Es ist die Aufgabe des Web Analysten vernünftige Dashboards zu erstellen und dafür zu sorgen, dass diese einen relevanten Mehrwert bieten. Sorgen Sie auch dafür nachzuhalten, welche Änderungsvorschläge umgesetzt wurden. Geschieht dies nicht müssen Sie mehr Druck aufbauen oder das Potential der vorgeschlagenen Änderungen noch deutlicher herausarbeiten!

Es hat nie jemand gesagt, dass die Arbeit eines Web Analysten einfach ist ;-)

Und nun schon wieder eine Aufgabe für Sie: Schreiben Sie ein Kommentar! Nutzen Sie eigene Dashboards? Oder die Dashboard-Funktionalität des Web Analyse Tools? Wie sehen Ihre Dashboards aus? Oder verschicken Sie Zahlenfriedhöfe? Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit den anderen Lesern!

Asynchrones Tracking mit Google Analytics

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Tue, 01 Dec 2009 20:53:00 +0000

Bei einer Seite mit sehr vielen JavaScript Aufrufen (bspw. viele Events oder virtuelle PageViews) wird der Google Analytics Tracking Code nicht am Ende der Seite vor dem schließenden Body Tag eingebunden, sondern vorher.

Der Hintergrund ist, dass der Code zunächst initialisiert werden muss, damit die dazugehörigen Events und virtuellen PageViews auch entsprechend zugeordnet werden können.

Dies hat den Nachteil, dass bei sehr vielen Aufrufen die Ladezeit der Seite verlangsamt werden kann was nicht besonders schön für die User ist.

Also was tun? Weniger Trakken? Nein!

Denn ab sofort steht allen Google Analytics Nutzern das asynchrone Tracking zur Verfügung.

Was heißt asynchrones Tracking?

Bislang wurden die Daten übermittelt sobald der Code auf der Seite geladen wurde, bzw. wennimmer bspw. ein Event ausgelöst wurde. Daher habe ich auch immer empfohlen den Code idealerweise möglichst weit unten auf der Seite einzubauen, damit zunächst der Content der Seite geladen wird, eher der Tracking Code ausgeführt wird.

Das Surferlebnis der User geht vor der Erhebung irgendwelcher Web Analyse Daten!

Das asynchrone Tracking läuft etwas anders ab. Hier werden die Daten quasi zunächst gesammelt und dann später, wenn die Seite komplett geladen ist gesammelt als "Paket" an Google übermittelt.

Dies hat einen großen Vorteil für die User der Webiste - keine unnötigen Ladezeiten wegen des Aufrufs eines Web Analyse Pixels.

[Dass Google asynchrones Tracking anbietet unterstreicht einmal mehr, dass Ladezeiten ein wichtiges Indiz für die Beurteilung von Websites sind!]

Was muss ich tun?

Zunächst einmal gar nichts! Denn der Wechsel ist absolut freiwillig und der alte Code funktioniert wie gehabt weiter - keine Sorge als!

Um das asynchrone Tracking anzuwenden bedarf es einer Änderung des bisherigen Tracking Codes.

Der bisherige Standard Tracking Code sieht folgendermaßen aus:

Der Code für das asynchrone Tracking so:

Auf den ersten Blick ist die Reihenfolge des oberen mit dem unteren Teil vertauscht. Wichtig ist nun aber die der Aufruf

_gaq.push([.....

Zunächst muss also die bisherige UA-Nummer definiert werden:

  _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);

Diese bleibt natürlich identisch mit Ihrer Account-Nummer.

Verwenden Sie den Standard Tracking Code ohne weitere Anpassungen muss nun der eigentliche bisherige Aufruf angepasst werden:

  _gaq.push(['_trackPageview']);

Achtung für Google Analytics Nutzer die immer noch den urchin.js statt den ga.js nutzen - asynchrones Tracking wird nicht (!) von dem urchin.js Code unterstützt. Sollten Sie also bisher noch nicht gewechselt haben wäre es jetzt vielleicht an der Zeit darüber nachzudenken...

Die Platzierung des neuen asynchronen Codes muss nun nicht mehr vor dem schließenden Body Tag sein, sondern vor dem schließenden Head-Tag - also sehr weit oben auf der Seite.

Weiter oben heißt akkuratere Daten!

Sollten Sie einen individualisierten Code nutzen (vielleicht waren oder sind Sie Kunde von Trakken und haben eine individuelle Implementierung auf Ihrer Seite) so sollten sämtliche individuellen Anpassungen entsprechend des asynchronen Trackings abgeändert werden.

Der neue asynchrone Tracking Code bietet auch verschiedene Varianten des Einbaus. So kann ich wie im obigen Beispiel jede Zeile einzeln mit einen _gaq.push versehen oder aber auch verschiedene Felder in einem _gaq.push kombinieren, bspw. folgendermaßen:

_gaq.push(
['_setAccount', 'UA-XXXXX-X'],
['_trackPageview']
);

Der Vollständigkeit halber hier eine kurze Auflistung verschiedener Individualisierungsmöglichkeiten. Über einige davon habe ich in der Vergangenheit bereits hier geposted, alle Individualisierungen wurden in meinem Buch (Google Analytics - Implementieren.Interpretieren.Profitieren) ausführlich dargestellt

Daher befindet sich hinter der Rubrik die Seitenzahl aus meinem Buch mit dem korrespondierenden Artikel und/oder ein Link zu dem entsprechenden Blog Post.

Mehrere Konten/Profile (S. 81 f. - Kapitel 6.11)

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-1']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
_gaq.push(['b._setAccount', 'UA-XXXXX-2']);
_gaq.push(['b._trackPageview']);

ClientInfo, Hash, Flash, Title (S. 92 ff. - Kapitel 6.19)

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_setClientInfo', false]);
_gaq.push(['_setAllowHash', false]);
_gaq.push(['_setDetectFlash', false]);
_gaq.push(['_setDetectTitle', false]);
_gaq.push(['_trackPageview']);

Event Tracking (S. 94 ff. - Kapitel 6.20)

Google Analytics Ereignis Tracking

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
...
<a onclick="_gaq.push(['_trackEvent', 'name', value]);">click me<\a>

Linker (Seite 68 ff. - Kapitel 6.4)

Tracken über mehrere Domains

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_setDomainName', 'none']);
_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);
_gaq.push(['_trackPageview']);
...
<a href='http://example.com/test.html'
onclick='_gaq.push(['_link', 'http://example.com/test.html'); return false;'>click me

Linker mit Formular (Seite 68 ff. - Kapitel 6.4)

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_setDomainName', 'none']);
_gaq.push(['_setAllowLinker', true]);
_gaq.push(['_trackPageview']);
...
<form name='f' method='post' onsubmit='_gaq.push(['_linkByPost', this]);'>
...
form>

E-Commerce (S. 76 ff. - Kapitel 6.9)

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
_gaq.push(['_addTrans',
'1234',           // order ID - required
'Mountain View',  // affiliation or store name
'11.99',          // total - required
'1.29',           // tax
'5',              // shipping
'San Jose',       // city
'California',     // state or province
'USA'             // country
]);
_gaq.push(['_addItem',
'1234',           // order ID - required
'DD44',           // SKU/code
'T-Shirt',        // product name
'Green Medium',   // category or variation
'11.99',          // unit price - required
'1'               // quantity - required
);
_gaq.push(['_trackTrans']);

Kampagnen-Umbenennung (S. 85 f. - Kapitel 6.15)

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_setCampNameKey', 'ga_campaign']);    // name
_gaq.push(['_setCampMediumKey', 'ga_medium']);    // medium
_gaq.push(['_setCampSourceKey', 'ga_source']);    // source
_gaq.push(['_setCampTermKey', 'ga_term']);        // term/keyword
_gaq.push(['_setCampContentKey', 'ga_content']);  // content
_gaq.push(['_setCampIdKey', 'ga_id']);            // id number
_gaq.push(['_setCampNOKey', 'ga_nooverride']);    // don't override
_gaq.push(['_trackPageview']);

Suchmaschinen (S. 70 ff. - Kapitel 6.5, S. 83 f. - Kapitel 6.13)

Weitere Suchmaschinen hinzufügen

Google Analytics und Bing

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_addIgnoredOrganic', 'ignore']);
_gaq.push(['_addIgnoredRef', 'urchin.com']);
_gaq.push(['_addOrganic', 'new_search_engine', 'q']);
_gaq.push(['_trackPageview']);

Cookie-Pfad (S. 84 - Kapitel 6.14)

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_setCookiePath', '/path/of/cookie/']);
_gaq.push(['_trackPageview']);

Cookie Timeout (S. 75 f. - Kapitel 6.8)

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_setCookieTimeout', '31536000']);
_gaq.push(['_trackPageview']);

Session Timeout (S. 74 f. - Kapitel 6.7)

_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
_gaq.push(['_setSessionTimeout', '3600']);
_gaq.push(['_trackPageview']);

Zugegeben - vielleicht etwas schwere Kost. Dennoch hoffentlich interessant für den ein oder anderen Leser. Feedback? Dann schnell einen Kommentar schreiben....!

Google Analytics Intelligenz

noreply@blogger.com (Timo Aden) — Sun, 15 Nov 2009 15:44:00 +0000

Das neue Feature Google Analytics Intelligenz ist nun seit einigen Wochen in den meisten Accounts integriert. Je mehr ich damit rumspiele und es ausprobiere, desto klarer wird mir, welch ein mächtiges Instrument Intelligenz ist.

Auf den ersten Blick wirkt es unter Umständen eher wir eine aufgeblähte Alert-Funktion - auf den zweiten allerdings ist es eine unglaublich wertvolle Unterstützung bei der Web Analyse.

Doch der Reihe nach. In einem der letzten Posts habe ich Google Analytics Intelligenz bereits kurz vorgestellt. Und wie versprochen gehe ich nun etwas näher darauf ein.

Grundsätzlich steht man zu Beginn vor der Wahl, ob man seine Daten auf Tages-, Wochen- oder Monatsbasis analysiert haben möchte. Ich beginne zunächst mal mit der Tagesanalyse. Hier fällt mir auch selber direkt ein Peak am 21. Oktober auf. Dies ist augenscheinlich.

Doch welche Metriken und Daten haben hier am meisten dafür gesorgt, dass es zu diesem Anstieg kam?

Was waren die ausschlaggebenden Gründe?

Welche Daten haben sich am meisten verändert?

Bisher musste ich mir diese Erkenntnisse selber zusammen suchen indem ich die relevanten Reports analysiert habe.

Doch nun stößt mich Intelligenz auf die gravierensten Änderungen - wie cool ist das?

Der Balken unterhalb des Datums weißt darauf hin, dass es 29 Benachrichtigungen gab. Das heißt, Google Analytics sind 29 gravierende Veränderungen an diesem Tag aufgefallen.

Dies allerdings bei einer hohen Benachrichtigungsempfindlichkeit die sich durch den Schieberegler auf der rechten Seite einstellen lässt. Selbst wenn ich nun den Regler auf "Low" stelle bleiben 17 Benachrichtigungen übrig. An diesem Tag muss also herausragendes passiert sein!

Die Anzahl der Besucher hat sich also deutlich erhöht. Soweit so gut. Das interessante hier ist nun allerdings, dass Google Analytics eine Range errechnet die der Erwartung basierend auf den historischen Daten entspricht. In meinem Beispiel waren für diesen Tag 103-130 Besucher erwartet worden. An diesem Tag waren es allerdings 412 was einer Steigerung von 254% über dem "normalen" Wert entspricht.

Das ist interessant!

Google Analytics misst dieser Steigerung eine hohe Bedeutung bei - daher ist der Balken "Bedeutung" auch voll ausgefüllt.

Diese Steigerung ist also relevant!

Ich schaue mir also die weiteren relevanten Veränderungen mit hoher Bedeutung an.

Wenn die Anzahl der Besucher sich so dramatisch erhöht hat - wie haben sich dann die anderen Werte erhöht? Und in welchem Verhältnis?

Die Seitenzugriffe liegen um 339% höher als erwartet! Yeah! Und auch die Anzahl der neuen Besucher ist liegt deutlich höher!

Das heißt, dass nicht nur die Zahl der Besucher hoch war, sondern diese auch noch außergewöhnlich engagiert waren. Gute Besucher also!

In der Mehrzahl kam diese Steigerung auch noch aus Deutschland. Dies ist gut für meinen Blog, da er auf deutsch geschrieben ist - ich bin also daran interessiert deutschsprachige User zu generieren. Zielgruppe erreicht also.

Was ist noch passiert?

Ziel 3 und Ziel 4 sind außerordentlich oft erreicht worden. Vor allem Ziel 4 mit deutlich über 500% über dem erwarteten Wert.

Was ist Ziel 4?

Ziel 4 ist dann erfüllt, sobald ein User während eines Besuchs mehr als 2 Seiten aufgerufen hat (bei einem Blog oftmals nicht unbedingt notwendig). Ziel 3 ist erfüllt, wenn User länger als 1,5 Minuten auf meinem Blog verbracht haben.

Durch diese hohen Steigerungsraten kann ich sehen, dass sich die User an diesem Tag außerordentlich intensiv mit meinem Blog auseinandergesetzt haben! Das freut mich! Dies ist der Grund weswegen ich ihn schreibe. Also Ziel voll erfüllt!

Welche Quellen haben für diesen enormen Anstieg gesorgt?

Direkteingaben und Referrals waren Haupttrafficbringer. Doch auch die organische Suche und Twitter haben dazu beigetragen, dass der 21. Oktober ein erfolgreicher Tag für Web Analytics Inside war.

Und nun? Warum kam es zu diesem Anstieg?

Google Analytics Intelligenz heißt zwar Intelligenz - aber die vollkommen ausgereifte Intelligenz ist es dennoch (noch) nicht. Denn dann hätte mir das Tool gesagt, was denn nun der Grund für den Anstieg war.

Diese Aufgabe obliegt also immer noch mir, oder einem Web Analysten. Intelligenz stößt mich also lediglich darauf, dass an diesem Tag etwas besonderes passiert sein muss. Was es nun jedoch war muss ich immer noch selber herausfinden. Eine gewisse Intelligenz des Web Analysten wird also immer noch benötigt...

Dennoch hat es mir eine ganze Menge an Zeit und Arbeit erspart die wichtigsten Veränderungen ausfindig zu machen.

Und Zeit ist Geld!

Den Grund habe ich natürlich sehr schnell herausgefunden - am 20. Oktober habe ich den Blogpost: Google Analytics Update: Intelligenz, Mobile Tracking, Tabellen Filter, Multiple Custom Variables und mehr geposted. Auf diesen Artikel wurde sehr oft referenziert und verlinkt. Daher also die ganzen Besucher.

Hieraus ergibt sich eine klare Aussage, eine klare Aktion für mich - öfter qualitativ hochwertige und aktuelle Informationen bringen. Dies erkenne ich insbesondere dann, wenn ich mir den langfristigen Trend ansehe. Eine ähnliche Kurve wie die obige gibt es nach jedem veröffentlichten Artikel (ich hoffe also auch Heute/Morgen).

Doch Google Analytics Intelligenz kann noch mehr. Ich kann die Gruppierung ändern und zwischen Kennzahl und Attribut wechseln:

Und wenn ich ein interessantes Element gefunden und dort eine interessante Steigerung erkannt habe kann ich direkt ein Segment erstellen, welches ich innerhalb (fast) aller anderen Reports anwenden kann.

Damit besteht die Möglichkeit sämtliche Daten auf dieses spezielle Segment anzuwenden und diese zu segmentieren.

So macht Web Analyse Spaß!

Doch damit immer noch nicht genug. Denn nun kommt noch die eigentliche Alert oder Benachrichtigungsfunktion ist Spiel.

Ich möchte das nächste Mal, wenn sich eine derartige Entwicklung ergibt natürlich darüber informiert werden. Also erstelle ich mir eine individuelle Benachrichtigungsfunktion.

Wenn immer die Zugriffe im Vergleich zum Vortag um 15% oder mehr zunehmen bekomme ich in Zukunft eine Email (Sie können dafür sorgen, dass ich Heute eine Email bekomme!! ;-)

Ich habe dies für alle Zugriffe eingestellt. Ich könnte genauso gut aber auch sagen, dass ich dann eine Email bekommen möchte, wenn meine Zugriffe über die Quelle Twitter über x% im Vergleich zum Vortag oder zum gleichen Tag der Vorwoche steigen oder sinken. Dies ist insbesondere dann interessant, wenn ich meine Twitter-Aktivitäten steigere (oder ich mir es zumindest vorgenommen habe).

Ein ideales Instrument um Mitarbeiter oder Agenturen zu überwachen. Wann werden vereinbarte Ziele erreicht? Wann wird ein Bonus fällig? Sie werden ganz einfach per Mail darüber informiert wenn es soweit ist.

Viel einfacher geht es nicht.

Google Analytics Intelligenz ist ein sehr sehr großer Schritt in die richtige Richtung und eine kleine Revolution innerhalb der Web Analytics Branche. Etwas derartig ausgereiftes hat (meines Wissens nach) kein andere Anbieter.

Dennoch bleiben Wünsche offen:

Automatische Korrelation der Daten - was genau hat für den Anstieg gesorgt?
Automatische Benachrichtigung nicht nur der benuzterdefinierten Benachrichtigungen, sondern dann, wenn Google Analytics eine gravierende Veränderung feststellt - ohne, dass ich diese vorab definieren muss
Benachrichtigungen nicht nur per Mail, sondern per SMS, etc.

Ich bin mir sicher, dass diese Änderungen auch irgendwann in einem der nächsten Google Analytics Updates einfließen werden...

Was halten Sie von Google Analytics Intelligenz? Nutzen Sie es bereits? Welche Erkenntnisse konnten Sie bereits gewinnen? Hilft es Ihnen weiter? Welche Wünsche hätten Sie? Helfen Sie den anderen Lesern und schreiben Sie einen Kommentar...