Webanalyse: Alles was du wissen musst.

Der Webauftritt ist für viele Unternehmen längst ein zentraler Marketingkanal. Dennoch wissen sie oft wenig oder gar nichts über ihre Besucher. Ein Grund, weshalb das Interesse an Webanalyse permanent ansteigt.

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. Entschieden wird darüber meistens aus dem Bauch heraus. 

Eine Webanalyse zeigt auf, welche Seiten schwach performen und näher untersucht werden sollten. Dazu werden verschiedene Kennzahlen betrachtet. 

Die Herausforderung

Inhalte auf Webseiten und in Shops sind weitgehend statisch. Gleichzeitig ticken anonyme Besucher ziemlich unterschiedlich. Sie haben ganz inviduelle Pain Points und Fragen. Webanalyse hilft dabei, Licht ins Dunkel zu bringen und mehr über die Besucher zu erfahren.

Conversion-Optimierung

Rechtliche Einschränkungen

Eine weitere Herausforderung resultiert aus den gesetzlichen Vorgaben zum  Datenschutzgesetz. Um an besonders interessanten Daten heranzukommen, bedarf es einer expliziten Zustimmung des Users. Das Verhalten jener Besucher, die ihre Zustimmung verweigern, bleibt folglich weitgehend im Dunkeln. 

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

Gängige Web Analytics Tools liefern noch weitere Daten:

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

  • eTracker
  • Piwik Pro
  • Google Analytics
  • Open Web Analytics
  • matomo
  • Webtrends
  • Webtrekk

Serverseitiges Tracking

Stark im Kommen ist severseitiges Tracking. (Nicht zu verwechseln mit serverseitigem Tagging!) Anders als bei den genannten Tools, welche zum Tracken ein Javascript im Browser ablaufen lassen, erfolgt hier die Tracking auf einem Server. 

Das bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Zum Beispiel funktioniert serverseitiges Tracking zuverlässiger. Dadurch werden Probleme wie Browsereinschränkungen oder Werbeblocker minimiert.

Qualitative Webanalyse

Neben reiner Data Analytics gibt es auch qualitative Methoden der Webanalyse. Sie basieren auf das Feedback „echter“ User und sind deshalb mit etwas mehr Aufwand verbunden. Sie liefern jedoch Informationen, an die man mit datengetriebener Webanalyse kaum gelangen kann:

  • Interviews
  • Umfragen
  • Cognitive Walkthrough

Umgang mit Daten

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. Zumal die Daten oft mit sehr viel Vorsicht zu genießen sind.

Die von Web Analytics Tools gelieferten Daten sind normalerweise aggregiert. Sehr oft sind sie auch lückenhaft. Deshalb liefern sie oft ein verzerrtes Bild der Realität. Es ist deshalb ratsam, mehr als nur eine einzige Datenquelle anzuzapfen. Noch besser ist es, Rohdaten zu generieren. 

Simple Website-Analyse in 6 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.

analytics-report-website-analyse

Dashboards und Berichte

Um relevante Daten in Echtzeit griffbereit zu haben, benötigst Du ein auf Deine Aufgabe ausgerichtetes Dashboard. Auch automatisierte Berichte können die Arbeit erleichtern. Professionelle Dashboards kannst Du sekundenschnell mit Google Data Studio erstellen. Sofern Du mehrere Datenquellen verknüpfen willst, nutze besser kostenpflichtige Tools wie Tableau oder Power BI

Fazit

Webanalyse ist wichtig, um ein Angebot besser auf Kunden ausrichten zu können. Zum Glück gibt es unzählige Tools. Ohne ein Data Mindset drohen jedoch falsche Schlussfolgerungen. Es lohnt sich also im Zweifel, erfahrene Web Analysten/Analystinnen mit ins Boot zu holen.

Ergänzende Artikel

Über den Autor
Über den Autor

Mein Name ist Frank Rix und ich beschäftige mich bereits mehr als 20 Jahre lang mit Data-Driven Marketing. Als Wirtschaftsinformatiker entwickelte ich zahlreiche Tools, die bis heute namhafte Unternehmen in Marketing und Sales unterstützen. In meiner Laufbahn beriet ich unter anderem Otto, Montblanc, PwC und Lufthansa.

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