Webanalyse: Alles was du wissen musst.

Der Webauftritt ist für viele Unternehmen längst ein zentraler Marketingkanal. Dennochwissen wissen sie wenig über ihre Besucher. Ein Grund, weshalb das Interesse an Web Analytics bzw. Webanalyse rapide steigt.

Inhaltsverzeichnis

Was genau ist eine Webanalyse?

Die Webanalyse ist eine Marketingdisziplin, welche die Stärken und Schwächen einer Website, Landingpage oder eines Online-Shops genau unter die Lupe nimmt. Das Ziel ist, die Performance jeder wichtigen Seite sukzessive zu verbessern. Zugrunde liegen festgelegte Ziele wie ein bestimmtes Umsatzziel, Anzahl zu generierender Leads oder User Engagement.

Warum ist die Webanalyse so wichtig?

Wie schon erwähnt ist der eigene Webauftritt für viele Unternehmen zentraler Bestandteil des Online-Marketings. Die Möglichkeiten zur Gestaltung von Inhalten und Prozessen sind grenzenlos. Hier ein Bild austauschen, dort eine Headline anders formatieren – all das dauert nur wenige Sekunden. Über die Konsequenzen erfährt man als Marketer jedoch erstmal nichts.

Die Herausforderung

Inhalte auf Webseiten und in Shops sind weitgehend statisch. Die Crux ist, dass auf der anderen Seite anonyme Besucher ziemlich unterschiedlich ticken. Unterschiedlich sind deren Pain Points, deren Wissensstand, deren Fragen. Webanalyse hilft dabei, wenigstens etwas Licht ins Dunkel zu bringen.

webanalyse-ablauf

Rechtliche Einschränkungen

Eine weitere Herausforderung resultiert aus der fehlenden Rechtssicherheit in Bezug auf das Tracken von Website-Besuchern. Die ePrivacy-Verordnung ist zwar noch nicht in Kraft gesetzt, aber aus ihr geht hervor, dass Tracking zu Marketingzwecken (per Cookie, Fingerprinting etc.) prinzipiell einer Zustimmung des Users bedarf. In der Praxis wird diese relativ selten erteilt, sofern nicht auf unseriöse Art und Weise getrickst wird.

Wichtige KPIs

Analyse-Tools gliedern unzählige Kennzahlen. Die Wichtigsten sind diese:

  • Eindeutige Sitzungen (Sessions)
  • Eindeutige Besucher (Visitors) einer Seite
  • Verweildauer
  • Absprungrate (Bounce)

Im Inbound-Marketing stehen zusätzlich folgende KPIs im Vordergrund

  • Anzahl Leads
  • Konversionsrate
  • Engagement-Rate

Professionelle Tools liefern noch mehr Informationen. Dazu gehören zum Beispiel:

  • Klickpfad
  • Scroll-Tiefe
  • Suchbegriff (bei Onpage-Suche)
  • Quelle/Herkunft
  • Suchbegriff (bei generischer Suche)
  • Endgerät
  • Region
  • Rückkehr eines Besuchers (Anzahl der Sessions)

Webanalyse versus Klickpfad-Analyse

Analyse-Tools helfen Dir auch dabei, den Klickverlauf von Website-Besuchern zu verfolgen. Von der Einstiegsseite bis hin zur Ausstiegsseite. Bei der Klickpfad-Analyse geht es darum, Schlussfolgerungen aus aggregierten Daten zu ziehen. Drei typische Fragen lauten:

  1. Wieso besuchen User Seiten in einer bestimmten Reihenfolge?
  2. Weshalb verlassen Besucher eine bestimmte Seite und verweilen länger auf anderen?
  3. Warum reagieren Besucher nicht auf Deine Handlungsaufforderung?

Mehr zum Thema findest Du in diesem Artikel: Klickpfad-Analyse: Alles was Du wissen musst.

Tools zur Webanalyse

Bei der Echtzeit-Analyse von Webseiten und Shops helfen spezielle Tools, für die man sich registriert und lediglich ein Tracking-Script im Quellcode einfügen muss.

  • Hotjar
  • eTracker
  • Ryte
  • Piwik Pro
  • Google Analytics
  • Open Web Analytics
  • Crazy Egg
  • Webtrends
  • Webtrekk

Data Driven Marketing fängt mit der Webanalyse an. Moderne Tools leisten wertvolle Hilfe. Aus Zahlen die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen, ist jedoch alles andere als leicht. Es ist dringend anzuraten, schnellstmöglich die wichtigsten User Personas zu identifizieren.

Ob Entscheidungen richtig oder falsch sind, wissen wir erst, nachdem wir sie getroffen haben. Daher probieren wir Dinge gern erstmal in einem kleineren Rahmen aus. Das kostet zwar Zeit, aber verringert das Risiko einer falschen Entscheidung.

Im Marketing müssen jeden Tag Entscheidungen in Unsicherheit getroffen werden. Welches Visual wird besser performen? Welche Zielkunden haben die geringsten Akquisekosten? Welche Betreffzeile führt zur höchsten Öffnungsrate?

Anwendungsgebiete für A/B-Tests

Prinzipiell gibt es im Digital-Marketing wenig, was sich nicht testen lässt. Besonders gern wird die Performance folgender Medien untersucht:

  • E-Mail-Newsletter (Betreffzeilen, Preheader, CTAs etc.)
  • Webseiten (Headlines, Visuals, CTAs etc.)
  • Push Nachrichten und Web Push Notifcations
  • Display Banner
  • Adword-Anzeige
  • Posts/Tweets
  • Apps

Für jeden Tests werden bestimmte Indikatoren herangezogen, auf dessen Basis der Erfolg bewertet werden kann. Zum Beispiel Opens, Clicks, Likes, Verweildauer, Shares oder Conversions.

Das Prinzip eines A/B-Tests

Bei einem A/B-Test werden zwei oder noch mehr Varianten des zu testenden Mediums parallel ausgespielt, d.h. man splittet die Ausspielung auf. (Daher spricht man auch von einem Splittest.) Hat man zum Beispiel zwei verschiedene Landingpages angelegt und möchte wissen, welche besser performt, gehen beide zeitgleich online. Ein Zufallsalgorithmus entscheidet, welche Variante einem User angezeigt wird. Das hat verschiedene Vorteile:

  • Die Tests laufen zeitgleich. Zeitliche Effekte haben somit keinen Einfluss auf das Testergebnis.
  • Medien werden unabhängig von den Eigenschaften eines Users ausgespielt. Folglich können demographische und sonstige Eigenschaften des Users das Testergebnis nicht verzerren.
  • Jedes Objekt wird ähnlich häufig ausgespielt.
a/b split test

Dauer eines A/B-Tests

Die Frage nach der optimalen Testdauer ergibt sich aus folgenden, sich konkurrierenden Zielen:

Der Zeitraum sollte möglichst kurz sein, um schnell mit dem Ergebnis arbeiten zu können.

Wie schnell wird ein Testergebnis benötigt? Ein Newsletter soll normalerweise noch am selben Tag an alle Empfänger raus. Eine Landingpage mit einem Angebot innerhalb weniger Tage.

Der Zeitraum sollte möglichst lang sein, um eine statistische Signifikanz zu gewährleisten.

Nur wenn die Grundgesamtheit groß genug ist, führt der Test zu einem aussagekräftiges Ergebnis. Wenn nur jeweils 30 User eine Landingpage geöffnet haben, lässt sich daraus im Prinzip nichts ableiten. Deshalb sollten auch nicht zu viele Varianten gleichzeitig getestet werden. Mehr zum Thema Signifikanz auf Wikipedia.

Wie Du siehst, macht ein A/B-Test in vielen Fällen gar keinen Sinn. Vor allem dann, wenn man über nur wenig Traffic oder einen kleinen Newsletter-Verteiler verfügt. Andere Testverfahren sind für die meisten B2B-Marketer besser geeignet.

Vorteile von A/B-Tests

  • Tests lassen sich mit den richtigen Tools weitgehend automatisieren.
  • Bei korrekter Vorbereitung und ausreichend großer Grundgesamtheit ergeben sich aussagekräftige Ergebnisse.
  • Tests lassen sich sehr schnell und kostengünstig durchführen.

Nachteile von A/B-Tests

  • Bei ungenügender Grundgesamtheit (N = Traffic, E-Mail-Empfänger etc.) lassen sich keine aussagekräftigen Ergebnisse ermitteln. Es ist dann schwierig, den wahren Grund für ein bestimmtes Ergebnis abzuleiten. Vor allem, wenn in den Varianten mehrere Bestandteile variieren.
  • Man neigt dazu, falsche Ursachen in das Ergebnis hineinzuinterpretieren.
  • Man neigt dazu, lediglich mit dem Gewinner weiterzuarbeiten. Dabei ist es oft eine andere Variante, welcher mit bestimmten Anpassungen das beste Ergebnis erzielen würde.
  • Die schwächste Variante kann die Gesamt-Performance einer Kampagne schwächen. Varianten müssen deshalb sorgfältig bestimmt werden.

Automation von A/B-Tests

Gängige Newsletter-Software und Social-Media-Plattformen (wie jene von Google oder Facebook) ermöglichen automatisierte Tests ohne weiteres Zutun. Wer jedoch Webseiten und Landingpages testen möchte, kann dies ohne zusätzliche Tools kaum realisieren.

Hier eine Aufstellung gängiger Tools, welche beim Test von Webseiten sehr hilfreich sein können:

Die Zukunft von A/B-Tests

Splittests bleiben auch in Zeiten von KI wichtig, werden jedoch zunehmend automatisiert. Allerdings tun sich auch Maschinen schwer damit, Kausalitäten zwischen einem Merkmal und einem Testergebnis zu beschreiben. Als Ergänzung bleiben somit qualitative Testverfahren (z.B. Interviews) weiterhin von großer Bedeutung.

Website-Analyse in 6 einfachen Schritten

Schritt #1: In Google Analytics die wichtigsten Kennzahlen aller Seiten auflisten

Verhalten -> Websitecontent -> Alle Seiten

Website Daten durch Google Analytics

Schritt #2: Vergrößere die Zeilenanzahl, wenn Du mehr als 10 Seiten hast

Erhöhe ganz unten die Zeilenanzahl, damit alle wichtigen Seiten auf einmal angezeigt werden.

google-analytics-zeilen

Schritt #3: Exportiere die Daten in eine Google Tabelle

Die von Google ausgegebenen Daten sind oft ziemlich konfus und ungeeignet für die Nutzung im Team. Exportiere sie deshalb in eine Tabelle.

Export -> Google Tabellen

google-analytics-export

Schritt #4: Entferne unnötige Spalten und Seiten

Bereinige die Tabelle dahingehend, dass nur noch die relevanten Seiten und Kennzahlen angezeigt werden.

Folgende Spalten sind sehr wichtig:

  • Seitenaufrufe
  • Einzelne Seitenaufrufe
  • Durchschn. Zeit auf der Seite Einstiege
  • Absprungrate
  • % Ausstiege

Alles andere ist zunächst mal unwichtig. Andere Daten können je nach Fokus später hinzugefügt werden.

Schritt #5: Nutze bedingte Formatierungen

Um Seiten mit auffällig geringer Verweildauer und Absprungrate hervorzuheben, setze bedingte Formatierungen ein.

Hauptmenü -> Format -> Bedingte Formatierung

tabelle-auswahl-website-analyse

Formatierte Werte in den Bedingungen genauso wie in der Tabelle. Also zum Beispiel “90 %” oder mit einer Verweildauer von “00:01:00”.

bedingte-formatierung-website-analyse

Schritt #6: Daten auswerten

In unserem Beispiel werden Seiten mit einer Absprungrate von 80% und einer Verweildauer von weniger als 1 Minute optisch hervorgehoben. Das hilft uns, gezielt Probleme unseres Blogs anzugehen.

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Fazit

Es gibt unzählige Methoden und Tools zur Webanalyse. Eine Grundverstandniss über deren Einsatz und der Interpretation von KPIs ist jedoch unabdingbar.

Über den Autor

Über den Autor

Frank Rix beschäftigt sich seit über 20 Jahren intensiv mit Data-Driven Marketing. Nach seinem Studium der Wirtschaftsinformatik in Flensburg beriet er u. a. Unternehmen wie Montblanc, Euler Hermes, PwC und DHL.

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