Mehr Erfolg durch Web Analytics
Ein Leitfaden für Marketer und Entscheider
1st Edition
Published on 6. May 2010
290 pages
978-3-446-42408-1 (ISBN)
Description
WEB ANALYTICS PROFESSIONELL- Erfahren Sie, wie Sie die Webanalyse in Ihrem Unternehmen erfolgreich einführen und einsetzen.- Entdecken Sie effiziente Wege, wie Sie Ihre Online-Angebote optimieren können.- Bauen Sie auf das Know-how von Web-Analytics-Experten. Als Marketer, Vertriebsexperte oder Entscheider wissen Sie, dass Sie Internetstrategien nicht aus dem Bauch heraus beurteilen oder Website-Layouts nach Ihrem Geschmack gestalten dürfen. Stattdessen müssen Sie auf den professionellen Einsatz der Webanalyse und auf automatisierte Optimierung setzen. Um erfolgreich zu sein, brauchen Sie intelligente Analysen von Online-Daten, die Aufschluss geben über das Verhalten der Besucher auf Ihren Websites und Shops. In diesem Praxisleitfaden erfahren Sie, wie Sie die komplexen Aufgaben in der Webanalyse effizient und erfolgreich durchführen können. Sie werden in allen Bereichen unterstützt, die zur Webanalyse gehören:- bei der detaillierten Beschreibung aller Ziele und Anforderungen an die Webanalyse- bei der Auswahl der richtigen Tools- bei der Einrichtung und Anwendung des Tools und - bei der Auswertung der Analyseergebnisse aus betriebswirtschaftlicher Sicht.Nutzen Sie dieses Buch, damit Sie die richtigen Weichenstellungen in ihrem Unternehmen vornehmen und die Webanalyse erfolgreich einführen und einsetzen können.Aus dem Inhalt: Web Analytics in Marketing und Vertrieb - Grundlagen der Web Analytics - Technische Methoden des Site-Tracking - Analyse- und Auswertungsmethoden - Erfolgsfaktoren für Websites - Die Web Scorecard - Die Grundlagen für Testing und Targeting - Technische Methoden Testing und Targeting - Durchführung von Testing und Targeting - Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools - Einführung eines Web-Analytics-Systems
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Axel Amthor | Thomas Brommund
Mehr Erfolg durch Web Analytics
Ein Leitfaden für Marketer und Entscheider
Book
05/2010
Hanser
€29.90
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Axel Amthor und Thomas Brommund sind Geschäftsführer des unabhängigen Dienst-leistungs- und Beratungshauses contentmetrics GmbH. Für ihre namhaften Kunden haben sie schon zahlreiche auch internationale Web-Analytics-Projekte geplant, aufgebaut und betreut.
Content
1 - Inhalt [Seite 6]
2 - Geleitwort [Seite 12]
3 - 1 Einführung [Seite 14]
3.1 - 1.1 Ziel dieses Leitfadens [Seite 15]
3.2 - 1.2 Was ist Web Analytics? [Seite 17]
3.2.1 - 1.2.1 Web Controlling oder Web Analytics [Seite 17]
3.2.2 - 1.2.2 Web Analytics ist einfach und geht schnell [Seite 18]
3.2.3 - 1.2.3 Relevanz der Web Analytics [Seite 20]
3.2.4 - 1.2.4 Der Web-Analytics-Regelkreis: Planen, Messen, Auswerten, Optimieren [Seite 22]
3.2.5 - 1.2.5 Web Analytics - ein kontinuierliches Prozess, der den Unternehmenszielen und Marketingaktionen folgt [Seite 23]
3.3 - 1.3 Aussicht: Weiterentwicklung von Web Analytics [Seite 23]
3.4 - 1.4 Aufbau dieses Buches [Seite 25]
4 - 2 Web Analytics in Marketing und Vertrieb [Seite 28]
4.1 - 2.1 Web Analytics in der Organisation [Seite 30]
4.1.1 - 2.1.1 Externe Dienstleister [Seite 33]
4.2 - 2.2 Interne Strukturen und Prozesse [Seite 34]
4.3 - 2.3 Der Webanalyst - der Wolpertinger des Online-Marketings [Seite 35]
4.4 - 2.4 Effektiveres Marketing durch Web Analytics [Seite 36]
5 - 3 Die Grundlagen der Web Analytics [Seite 44]
5.1 - 3.1 Entwicklung der Websites [Seite 44]
5.1.1 - 3.1.1 Web 1.0 [Seite 44]
5.1.2 - 3.1.2 Web 2.0 - das Mitmach-Web [Seite 44]
5.1.3 - 3.1.3 Soziale Netzwerke [Seite 45]
5.2 - 3.2 Typisierung von Websites [Seite 45]
5.2.1 - 3.2.1 E-Marketing [Seite 45]
5.2.2 - 3.2.2 E-Business [Seite 46]
5.2.3 - 3.2.3 E-Commerce [Seite 47]
5.2.4 - 3.2.4 Besondere Formen von Internet-Angeboten [Seite 50]
5.3 - 3.3 Erfassen der Wirkung von Social Media [Seite 52]
5.3.1 - 3.3.1 Social Media messbar machen [Seite 55]
5.4 - 3.4 Das mobile Internet [Seite 57]
5.5 - 3.5 Datenschutz in der Web Analytics [Seite 59]
6 - 4 Technische Methoden des Site-Tracking [Seite 62]
6.1 - 4.1 Logfile-Analyse - Server-based-Tracking [Seite 64]
6.1.1 - 4.1.1 Logfiles in Abhängigkeit der verwendeten Infrastruktur [Seite 66]
6.1.2 - 4.1.2 Technische Restriktionen der Logfile-Analyse [Seite 66]
6.2 - 4.2 Pixelbasiertes Tracking [Seite 68]
6.2.1 - 4.2.1 Aufruf der Tracking-Grafik [Seite 69]
6.2.2 - 4.2.2 Tracking-Grafik mit JavaScript [Seite 71]
6.2.3 - 4.2.3 Verwendung von Cookies [Seite 71]
6.2.4 - 4.2.4 Nutzung von JavaScript und Cookies [Seite 73]
6.2.5 - 4.2.5 "Super Cookies" [Seite 73]
6.2.6 - 4.2.6 Platform for Privacy Preferences (P3P) [Seite 74]
6.2.7 - 4.2.7 Anbindung von Geo-Datenbanken [Seite 74]
6.2.8 - 4.2.8 Implementierung auf der Website [Seite 75]
6.2.9 - 4.2.9 Zugriff auf die Auswertungen [Seite 76]
6.2.10 - 4.2.10 Validierung der Ergebnisse aus dem Pixel-Tracking [Seite 76]
6.3 - 4.3 Instrumentierte Logfiles [Seite 78]
6.4 - 4.4 Datenbank-Logs [Seite 78]
6.5 - 4.5 Sniffing [Seite 79]
6.6 - 4.6 Alternative Verfahren [Seite 79]
6.6.1 - 4.6.1 Flash Tracking [Seite 79]
6.6.2 - 4.6.2 Tracking mit AJAX [Seite 80]
6.6.3 - 4.6.3 Das Universal Tag [Seite 80]
7 - 5 Analyse- und Auswertungsmethoden [Seite 82]
7.1 - 5.1 Metriken, Dimensionen und Instanzen [Seite 86]
7.1.1 - 5.1.1 Metrik [Seite 86]
7.1.2 - 5.1.2 Dimensionen und Instanzen [Seite 86]
7.1.3 - 5.1.3 Key Performance Indicator (KPI) [Seite 88]
7.2 - 5.2 Gängige Darstellungsformen von Statistiken [Seite 88]
7.2.1 - 5.2.1 Trenddarstellungen [Seite 90]
7.2.2 - 5.2.2 Mehrere Metriken [Seite 90]
7.2.3 - 5.2.3 Mehrere Dimensionen [Seite 91]
7.2.4 - 5.2.4 A/B-Vergleiche [Seite 93]
7.2.5 - 5.2.5 Trichteranalysen [Seite 93]
7.2.6 - 5.2.6 Pfadanalysen [Seite 94]
7.3 - 5.3 Analysemethoden [Seite 101]
7.3.1 - 5.3.1 Hypothesengetriebene Analysen [Seite 102]
7.3.2 - 5.3.2 Trendgetriebene Analysen [Seite 105]
8 - 6 Erfolgsfaktoren für Websites [Seite 108]
8.1 - 6.1 Von der Metrik zur Web Scorecard [Seite 108]
8.2 - 6.2 Basiskennzahlen [Seite 109]
8.2.1 - 6.2.1 Hits [Seite 110]
8.2.2 - 6.2.2 PageView, PageImpression [Seite 110]
8.2.3 - 6.2.3 Visits [Seite 110]
8.2.4 - 6.2.4 Visitor oder Unique Visitors [Seite 111]
8.2.5 - 6.2.5 Unique User [Seite 112]
8.2.6 - 6.2.6 Das Pyramiden-Modell der Kennzahlen [Seite 112]
8.3 - 6.3 Technographische Daten [Seite 113]
8.4 - 6.4 Geografische Herkunft [Seite 114]
8.5 - 6.5 Abgeleitete Kennzahlen [Seite 115]
8.6 - 6.6 Zeitbezogene Kennzahlen [Seite 115]
8.6.1 - 6.6.1 Kumulierte Zeiten [Seite 116]
8.6.2 - 6.6.2 Durchschnittliche Zeiten [Seite 116]
8.7 - 6.7 Kennzahlen zur Kundengewinnung und -bindung [Seite 116]
8.7.1 - 6.7.1 Ansprache (Reach) [Seite 117]
8.7.2 - 6.7.2 Akquisition (Besucher-/Kundengewinnung) [Seite 118]
8.7.3 - 6.7.3 Kundenbindung (Retention) [Seite 119]
8.7.4 - 6.7.4 Loyalität [Seite 119]
8.7.5 - 6.7.5 Der Trichter ("Funnel") [Seite 120]
8.7.6 - 6.7.6 Konversion und Konversionsraten [Seite 123]
8.7.7 - 6.7.7 Loyalitätsmessung mit der RFM-Methode [Seite 125]
8.8 - 6.8 Besucher-/Kundenbezogene Kennzahlen [Seite 126]
8.8.1 - 6.8.1 Stickiness und Slipperiness [Seite 127]
8.8.2 - 6.8.2 Focus und Velocity [Seite 127]
8.8.3 - 6.8.3 Verweildauer [Seite 128]
8.9 - 6.9 Die Werbeeffizienzmessung [Seite 128]
8.9.1 - 6.9.1 Externe Kampagnen [Seite 129]
8.9.2 - 6.9.2 Interne Kampagnen [Seite 130]
8.9.3 - 6.9.3 Werbemittelnutzungspfad [Seite 131]
8.10 - 6.10 Umgang mit Kennzahlen [Seite 132]
8.10.1 - 6.10.1 Auswahl der Kennzahlen und zielgruppengerechte Präsentation [Seite 133]
8.10.2 - 6.10.2 Anreicherung der Kennzahlen [Seite 133]
8.10.3 - 6.10.3 Kennzahlen im Web-Analytics-Regelkreis [Seite 134]
8.10.4 - 6.10.4 Einschränkungen der aktuellen Kennzahlensysteme [Seite 134]
8.10.5 - 6.10.5 Fehlerhafte Bewertung von Ergebnissen [Seite 135]
8.10.6 - 6.10.6 Zusammenführen zeitvarianter Informationen [Seite 137]
8.10.7 - 6.10.7 Bewertung veränderlicher Informationen [Seite 138]
8.10.8 - 6.10.8 Webanwendungen mit Programmiertechniken wie AJAX [Seite 139]
8.10.9 - 6.10.9 Identifizierung von Unique Visitors: mit Cookies oderFingerprint? [Seite 139]
9 - 7 Die Web Scorecard [Seite 142]
9.1 - 7.1 Nutzen der Web Scorecard [Seite 142]
9.2 - 7.2 Voraussetzungen [Seite 144]
9.3 - 7.3 Entwicklung und Aufbau einer Web Scorecard [Seite 147]
9.3.1 - 7.3.1 Formulieren des Leitziels, der Leitkenngröße und des Leitbilds [Seite 149]
9.3.2 - 7.3.2 Entwickeln eines strategischen Handlungsrahmens [Seite 149]
9.3.3 - 7.3.3 Aktionen auswählen, die zur Strategie passen [Seite 150]
9.3.4 - 7.3.4 Aktionen zu strategischen Projekten bündeln [Seite 151]
9.3.5 - 7.3.5 Web Scorecard erstellen [Seite 152]
9.4 - 7.4 Datenquellen für die Web Scorecard [Seite 153]
9.5 - 7.5 Das Reporting mit der Web Scorecard [Seite 156]
9.6 - 7.6 Organisation von Aufbau und Pflege einer WSC [Seite 158]
10 - 8 Die Grundlagen von Testing und Targeting [Seite 160]
10.1 - 8.1 Testing [Seite 161]
10.1.1 - 8.1.1 Definitionen Testing [Seite 162]
10.1.2 - 8.1.2 A/B-Test oder Split-Test [Seite 163]
10.1.3 - 8.1.3 Multivariater Test (MVT) [Seite 164]
10.1.4 - 8.1.4 Vergleichende Betrachtung von A/B-Test und MVT [Seite 166]
10.1.5 - 8.1.5 Taguchi-Methode - Unterstützung beim Multivariaten Testen [Seite 166]
10.1.6 - 8.1.6 Auswirkungen von MVT auf die Suchmaschinenoptimierung [Seite 168]
10.1.7 - 8.1.7 Voraussetzungen für einen effektiven Test [Seite 168]
10.1.8 - 8.1.8 Typische Fehlerquellen [Seite 170]
10.2 - 8.2 Targeting [Seite 171]
10.2.1 - 8.2.1 Retargeting [Seite 173]
10.2.2 - 8.2.2 Erstellung eines Regelwerks [Seite 174]
10.2.3 - 8.2.3 Anwendung von Targeting auf Basis der Testdaten [Seite 175]
10.2.4 - 8.2.4 Etablierung der Testverfahren als kontinuierlicher Optimierungsprozess [Seite 179]
11 - 9 Technische Methoden Testing und Targeting [Seite 182]
11.1 - 9.1 Testing, Targeting und Cookie-Akzeptanz [Seite 182]
11.2 - 9.2 Content-Auslieferung [Seite 185]
11.3 - 9.3 Content-Integration [Seite 189]
11.4 - 9.4 Anmerkungen zur Suchmaschinen-Optimierung (SEO) [Seite 191]
11.5 - 9.5 Integration mit dem Web-Analytics-Tool [Seite 192]
12 - 10 Durchführung von Testingund Targeting [Seite 194]
12.1 - 10.1 Testing [Seite 194]
12.1.1 - 10.1.1 Planung [Seite 194]
12.1.2 - 10.1.2 Durchführung [Seite 199]
12.1.3 - 10.1.3 Abschluss [Seite 200]
12.2 - 10.2 Targeting und Retargeting [Seite 201]
12.2.1 - 10.2.1 Planung [Seite 201]
12.2.2 - 10.2.2 Einführung [Seite 208]
12.2.3 - 10.2.3 Monitoring [Seite 209]
13 - 11 Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools [Seite 212]
13.1 - 11.1 Markt und Marktteilnehmer [Seite 212]
13.1.1 - 11.1.1 Besonderheiten des Web-Analytics-Softwaremarktes [Seite 213]
13.2 - 11.2 Web-Analytics-Preismodelle [Seite 216]
13.3 - 11.3 Auswahlkriterien und deren Bewertung [Seite 217]
13.4 - 11.4 Effiziente Auswahlverfahren [Seite 222]
13.4.1 - 11.4.1 Klärung der Begriffe [Seite 222]
13.4.2 - 11.4.2 Erstellen einer Longlist [Seite 226]
13.4.3 - 11.4.3 Erstellen einer systematischen Ausschreibung [Seite 227]
13.4.4 - 11.4.4 Aufforderung zur Angebotsangabe [Seite 227]
13.4.5 - 11.4.5 Auswertung und Entscheidungsfindung [Seite 228]
13.4.6 - 11.4.6 Die Vertragsverhandlung [Seite 230]
14 - 12 Einführung eines Web-Analytics-Systems [Seite 232]
14.1 - 12.1 Vier Gründe für erfolglose Web-Analytics-Projekte [Seite 233]
14.1.1 - 12.1.1 Grund 1: Unvollständiges Formulieren der Anforderungen [Seite 233]
14.1.2 - 12.1.2 Grund 2: Fehlendes ganzheitliches Denken [Seite 234]
14.1.3 - 12.1.3 Grund 3: Der Implementierungsaufwand wird unterschätzt [Seite 235]
14.1.4 - 12.1.4 Grund 4: Ein "untaugliches" Web-Analytics-System [Seite 236]
14.2 - 12.2 Projektstruktur und Projektteam [Seite 238]
14.3 - 12.3 Planung des Web-Analytics-Systems [Seite 238]
14.4 - 12.4 These: Web-Analytics-Projekte sind gar keine Projekte [Seite 240]
14.5 - 12.5 Projektdauer und -aufwand [Seite 240]
14.6 - 12.6 Der Projektplan - die Vorbereitung [Seite 241]
14.6.1 - 12.6.1 Erstellung einer umfassenden Anforderungsspezifikation [Seite 241]
14.6.2 - 12.6.2 Erarbeitung des Optimierungspotenzials [Seite 244]
14.6.3 - 12.6.3 Erarbeitung eines "Request for Information" (RFI) [Seite 245]
14.7 - 12.7 Die Integrationsphase [Seite 246]
14.7.1 - 12.7.1 Vertiefung der Anforderungsspezifikation [Seite 247]
14.7.2 - 12.7.2 Erstellung eines technischen Umsetzungskonzepts [Seite 247]
14.7.3 - 12.7.3 Erstellung eines Prototyps [Seite 249]
14.7.4 - 12.7.4 Integration in die Website und Validierung der Zahlen [Seite 250]
14.8 - 12.8 Administration [Seite 254]
14.8.1 - 12.8.1 Tool-Administration [Seite 255]
14.8.2 - 12.8.2 Anbindung an externe Systeme [Seite 256]
14.8.3 - 12.8.3 Projektabnahme und Inbetriebnahme [Seite 257]
14.8.4 - 12.8.4 Schulungen und Trainings der Mitarbeiter [Seite 257]
14.8.5 - 12.8.5 "Einphasen" der Analyse- und Reportingprozesse [Seite 258]
14.8.6 - 12.8.6 Change Management und kontinuierliche Pflege [Seite 258]
15 - 13 Anhang [Seite 260]
15.1 - 13.1 Glossar [Seite 260]
15.2 - 13.2 Quellennachweis [Seite 280]
15.3 - 13.3 Herstellernachweise [Seite 282]
15.3.1 - 13.3.1 Testing- und Targeting-Hersteller [Seite 282]
15.3.2 - 13.3.2 Web-Analytics-Hersteller [Seite 282]
16 - Register [Seite 284]
2 - Geleitwort [Seite 12]
3 - 1 Einführung [Seite 14]
3.1 - 1.1 Ziel dieses Leitfadens [Seite 15]
3.2 - 1.2 Was ist Web Analytics? [Seite 17]
3.2.1 - 1.2.1 Web Controlling oder Web Analytics [Seite 17]
3.2.2 - 1.2.2 Web Analytics ist einfach und geht schnell [Seite 18]
3.2.3 - 1.2.3 Relevanz der Web Analytics [Seite 20]
3.2.4 - 1.2.4 Der Web-Analytics-Regelkreis: Planen, Messen, Auswerten, Optimieren [Seite 22]
3.2.5 - 1.2.5 Web Analytics - ein kontinuierliches Prozess, der den Unternehmenszielen und Marketingaktionen folgt [Seite 23]
3.3 - 1.3 Aussicht: Weiterentwicklung von Web Analytics [Seite 23]
3.4 - 1.4 Aufbau dieses Buches [Seite 25]
4 - 2 Web Analytics in Marketing und Vertrieb [Seite 28]
4.1 - 2.1 Web Analytics in der Organisation [Seite 30]
4.1.1 - 2.1.1 Externe Dienstleister [Seite 33]
4.2 - 2.2 Interne Strukturen und Prozesse [Seite 34]
4.3 - 2.3 Der Webanalyst - der Wolpertinger des Online-Marketings [Seite 35]
4.4 - 2.4 Effektiveres Marketing durch Web Analytics [Seite 36]
5 - 3 Die Grundlagen der Web Analytics [Seite 44]
5.1 - 3.1 Entwicklung der Websites [Seite 44]
5.1.1 - 3.1.1 Web 1.0 [Seite 44]
5.1.2 - 3.1.2 Web 2.0 - das Mitmach-Web [Seite 44]
5.1.3 - 3.1.3 Soziale Netzwerke [Seite 45]
5.2 - 3.2 Typisierung von Websites [Seite 45]
5.2.1 - 3.2.1 E-Marketing [Seite 45]
5.2.2 - 3.2.2 E-Business [Seite 46]
5.2.3 - 3.2.3 E-Commerce [Seite 47]
5.2.4 - 3.2.4 Besondere Formen von Internet-Angeboten [Seite 50]
5.3 - 3.3 Erfassen der Wirkung von Social Media [Seite 52]
5.3.1 - 3.3.1 Social Media messbar machen [Seite 55]
5.4 - 3.4 Das mobile Internet [Seite 57]
5.5 - 3.5 Datenschutz in der Web Analytics [Seite 59]
6 - 4 Technische Methoden des Site-Tracking [Seite 62]
6.1 - 4.1 Logfile-Analyse - Server-based-Tracking [Seite 64]
6.1.1 - 4.1.1 Logfiles in Abhängigkeit der verwendeten Infrastruktur [Seite 66]
6.1.2 - 4.1.2 Technische Restriktionen der Logfile-Analyse [Seite 66]
6.2 - 4.2 Pixelbasiertes Tracking [Seite 68]
6.2.1 - 4.2.1 Aufruf der Tracking-Grafik [Seite 69]
6.2.2 - 4.2.2 Tracking-Grafik mit JavaScript [Seite 71]
6.2.3 - 4.2.3 Verwendung von Cookies [Seite 71]
6.2.4 - 4.2.4 Nutzung von JavaScript und Cookies [Seite 73]
6.2.5 - 4.2.5 "Super Cookies" [Seite 73]
6.2.6 - 4.2.6 Platform for Privacy Preferences (P3P) [Seite 74]
6.2.7 - 4.2.7 Anbindung von Geo-Datenbanken [Seite 74]
6.2.8 - 4.2.8 Implementierung auf der Website [Seite 75]
6.2.9 - 4.2.9 Zugriff auf die Auswertungen [Seite 76]
6.2.10 - 4.2.10 Validierung der Ergebnisse aus dem Pixel-Tracking [Seite 76]
6.3 - 4.3 Instrumentierte Logfiles [Seite 78]
6.4 - 4.4 Datenbank-Logs [Seite 78]
6.5 - 4.5 Sniffing [Seite 79]
6.6 - 4.6 Alternative Verfahren [Seite 79]
6.6.1 - 4.6.1 Flash Tracking [Seite 79]
6.6.2 - 4.6.2 Tracking mit AJAX [Seite 80]
6.6.3 - 4.6.3 Das Universal Tag [Seite 80]
7 - 5 Analyse- und Auswertungsmethoden [Seite 82]
7.1 - 5.1 Metriken, Dimensionen und Instanzen [Seite 86]
7.1.1 - 5.1.1 Metrik [Seite 86]
7.1.2 - 5.1.2 Dimensionen und Instanzen [Seite 86]
7.1.3 - 5.1.3 Key Performance Indicator (KPI) [Seite 88]
7.2 - 5.2 Gängige Darstellungsformen von Statistiken [Seite 88]
7.2.1 - 5.2.1 Trenddarstellungen [Seite 90]
7.2.2 - 5.2.2 Mehrere Metriken [Seite 90]
7.2.3 - 5.2.3 Mehrere Dimensionen [Seite 91]
7.2.4 - 5.2.4 A/B-Vergleiche [Seite 93]
7.2.5 - 5.2.5 Trichteranalysen [Seite 93]
7.2.6 - 5.2.6 Pfadanalysen [Seite 94]
7.3 - 5.3 Analysemethoden [Seite 101]
7.3.1 - 5.3.1 Hypothesengetriebene Analysen [Seite 102]
7.3.2 - 5.3.2 Trendgetriebene Analysen [Seite 105]
8 - 6 Erfolgsfaktoren für Websites [Seite 108]
8.1 - 6.1 Von der Metrik zur Web Scorecard [Seite 108]
8.2 - 6.2 Basiskennzahlen [Seite 109]
8.2.1 - 6.2.1 Hits [Seite 110]
8.2.2 - 6.2.2 PageView, PageImpression [Seite 110]
8.2.3 - 6.2.3 Visits [Seite 110]
8.2.4 - 6.2.4 Visitor oder Unique Visitors [Seite 111]
8.2.5 - 6.2.5 Unique User [Seite 112]
8.2.6 - 6.2.6 Das Pyramiden-Modell der Kennzahlen [Seite 112]
8.3 - 6.3 Technographische Daten [Seite 113]
8.4 - 6.4 Geografische Herkunft [Seite 114]
8.5 - 6.5 Abgeleitete Kennzahlen [Seite 115]
8.6 - 6.6 Zeitbezogene Kennzahlen [Seite 115]
8.6.1 - 6.6.1 Kumulierte Zeiten [Seite 116]
8.6.2 - 6.6.2 Durchschnittliche Zeiten [Seite 116]
8.7 - 6.7 Kennzahlen zur Kundengewinnung und -bindung [Seite 116]
8.7.1 - 6.7.1 Ansprache (Reach) [Seite 117]
8.7.2 - 6.7.2 Akquisition (Besucher-/Kundengewinnung) [Seite 118]
8.7.3 - 6.7.3 Kundenbindung (Retention) [Seite 119]
8.7.4 - 6.7.4 Loyalität [Seite 119]
8.7.5 - 6.7.5 Der Trichter ("Funnel") [Seite 120]
8.7.6 - 6.7.6 Konversion und Konversionsraten [Seite 123]
8.7.7 - 6.7.7 Loyalitätsmessung mit der RFM-Methode [Seite 125]
8.8 - 6.8 Besucher-/Kundenbezogene Kennzahlen [Seite 126]
8.8.1 - 6.8.1 Stickiness und Slipperiness [Seite 127]
8.8.2 - 6.8.2 Focus und Velocity [Seite 127]
8.8.3 - 6.8.3 Verweildauer [Seite 128]
8.9 - 6.9 Die Werbeeffizienzmessung [Seite 128]
8.9.1 - 6.9.1 Externe Kampagnen [Seite 129]
8.9.2 - 6.9.2 Interne Kampagnen [Seite 130]
8.9.3 - 6.9.3 Werbemittelnutzungspfad [Seite 131]
8.10 - 6.10 Umgang mit Kennzahlen [Seite 132]
8.10.1 - 6.10.1 Auswahl der Kennzahlen und zielgruppengerechte Präsentation [Seite 133]
8.10.2 - 6.10.2 Anreicherung der Kennzahlen [Seite 133]
8.10.3 - 6.10.3 Kennzahlen im Web-Analytics-Regelkreis [Seite 134]
8.10.4 - 6.10.4 Einschränkungen der aktuellen Kennzahlensysteme [Seite 134]
8.10.5 - 6.10.5 Fehlerhafte Bewertung von Ergebnissen [Seite 135]
8.10.6 - 6.10.6 Zusammenführen zeitvarianter Informationen [Seite 137]
8.10.7 - 6.10.7 Bewertung veränderlicher Informationen [Seite 138]
8.10.8 - 6.10.8 Webanwendungen mit Programmiertechniken wie AJAX [Seite 139]
8.10.9 - 6.10.9 Identifizierung von Unique Visitors: mit Cookies oderFingerprint? [Seite 139]
9 - 7 Die Web Scorecard [Seite 142]
9.1 - 7.1 Nutzen der Web Scorecard [Seite 142]
9.2 - 7.2 Voraussetzungen [Seite 144]
9.3 - 7.3 Entwicklung und Aufbau einer Web Scorecard [Seite 147]
9.3.1 - 7.3.1 Formulieren des Leitziels, der Leitkenngröße und des Leitbilds [Seite 149]
9.3.2 - 7.3.2 Entwickeln eines strategischen Handlungsrahmens [Seite 149]
9.3.3 - 7.3.3 Aktionen auswählen, die zur Strategie passen [Seite 150]
9.3.4 - 7.3.4 Aktionen zu strategischen Projekten bündeln [Seite 151]
9.3.5 - 7.3.5 Web Scorecard erstellen [Seite 152]
9.4 - 7.4 Datenquellen für die Web Scorecard [Seite 153]
9.5 - 7.5 Das Reporting mit der Web Scorecard [Seite 156]
9.6 - 7.6 Organisation von Aufbau und Pflege einer WSC [Seite 158]
10 - 8 Die Grundlagen von Testing und Targeting [Seite 160]
10.1 - 8.1 Testing [Seite 161]
10.1.1 - 8.1.1 Definitionen Testing [Seite 162]
10.1.2 - 8.1.2 A/B-Test oder Split-Test [Seite 163]
10.1.3 - 8.1.3 Multivariater Test (MVT) [Seite 164]
10.1.4 - 8.1.4 Vergleichende Betrachtung von A/B-Test und MVT [Seite 166]
10.1.5 - 8.1.5 Taguchi-Methode - Unterstützung beim Multivariaten Testen [Seite 166]
10.1.6 - 8.1.6 Auswirkungen von MVT auf die Suchmaschinenoptimierung [Seite 168]
10.1.7 - 8.1.7 Voraussetzungen für einen effektiven Test [Seite 168]
10.1.8 - 8.1.8 Typische Fehlerquellen [Seite 170]
10.2 - 8.2 Targeting [Seite 171]
10.2.1 - 8.2.1 Retargeting [Seite 173]
10.2.2 - 8.2.2 Erstellung eines Regelwerks [Seite 174]
10.2.3 - 8.2.3 Anwendung von Targeting auf Basis der Testdaten [Seite 175]
10.2.4 - 8.2.4 Etablierung der Testverfahren als kontinuierlicher Optimierungsprozess [Seite 179]
11 - 9 Technische Methoden Testing und Targeting [Seite 182]
11.1 - 9.1 Testing, Targeting und Cookie-Akzeptanz [Seite 182]
11.2 - 9.2 Content-Auslieferung [Seite 185]
11.3 - 9.3 Content-Integration [Seite 189]
11.4 - 9.4 Anmerkungen zur Suchmaschinen-Optimierung (SEO) [Seite 191]
11.5 - 9.5 Integration mit dem Web-Analytics-Tool [Seite 192]
12 - 10 Durchführung von Testingund Targeting [Seite 194]
12.1 - 10.1 Testing [Seite 194]
12.1.1 - 10.1.1 Planung [Seite 194]
12.1.2 - 10.1.2 Durchführung [Seite 199]
12.1.3 - 10.1.3 Abschluss [Seite 200]
12.2 - 10.2 Targeting und Retargeting [Seite 201]
12.2.1 - 10.2.1 Planung [Seite 201]
12.2.2 - 10.2.2 Einführung [Seite 208]
12.2.3 - 10.2.3 Monitoring [Seite 209]
13 - 11 Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools [Seite 212]
13.1 - 11.1 Markt und Marktteilnehmer [Seite 212]
13.1.1 - 11.1.1 Besonderheiten des Web-Analytics-Softwaremarktes [Seite 213]
13.2 - 11.2 Web-Analytics-Preismodelle [Seite 216]
13.3 - 11.3 Auswahlkriterien und deren Bewertung [Seite 217]
13.4 - 11.4 Effiziente Auswahlverfahren [Seite 222]
13.4.1 - 11.4.1 Klärung der Begriffe [Seite 222]
13.4.2 - 11.4.2 Erstellen einer Longlist [Seite 226]
13.4.3 - 11.4.3 Erstellen einer systematischen Ausschreibung [Seite 227]
13.4.4 - 11.4.4 Aufforderung zur Angebotsangabe [Seite 227]
13.4.5 - 11.4.5 Auswertung und Entscheidungsfindung [Seite 228]
13.4.6 - 11.4.6 Die Vertragsverhandlung [Seite 230]
14 - 12 Einführung eines Web-Analytics-Systems [Seite 232]
14.1 - 12.1 Vier Gründe für erfolglose Web-Analytics-Projekte [Seite 233]
14.1.1 - 12.1.1 Grund 1: Unvollständiges Formulieren der Anforderungen [Seite 233]
14.1.2 - 12.1.2 Grund 2: Fehlendes ganzheitliches Denken [Seite 234]
14.1.3 - 12.1.3 Grund 3: Der Implementierungsaufwand wird unterschätzt [Seite 235]
14.1.4 - 12.1.4 Grund 4: Ein "untaugliches" Web-Analytics-System [Seite 236]
14.2 - 12.2 Projektstruktur und Projektteam [Seite 238]
14.3 - 12.3 Planung des Web-Analytics-Systems [Seite 238]
14.4 - 12.4 These: Web-Analytics-Projekte sind gar keine Projekte [Seite 240]
14.5 - 12.5 Projektdauer und -aufwand [Seite 240]
14.6 - 12.6 Der Projektplan - die Vorbereitung [Seite 241]
14.6.1 - 12.6.1 Erstellung einer umfassenden Anforderungsspezifikation [Seite 241]
14.6.2 - 12.6.2 Erarbeitung des Optimierungspotenzials [Seite 244]
14.6.3 - 12.6.3 Erarbeitung eines "Request for Information" (RFI) [Seite 245]
14.7 - 12.7 Die Integrationsphase [Seite 246]
14.7.1 - 12.7.1 Vertiefung der Anforderungsspezifikation [Seite 247]
14.7.2 - 12.7.2 Erstellung eines technischen Umsetzungskonzepts [Seite 247]
14.7.3 - 12.7.3 Erstellung eines Prototyps [Seite 249]
14.7.4 - 12.7.4 Integration in die Website und Validierung der Zahlen [Seite 250]
14.8 - 12.8 Administration [Seite 254]
14.8.1 - 12.8.1 Tool-Administration [Seite 255]
14.8.2 - 12.8.2 Anbindung an externe Systeme [Seite 256]
14.8.3 - 12.8.3 Projektabnahme und Inbetriebnahme [Seite 257]
14.8.4 - 12.8.4 Schulungen und Trainings der Mitarbeiter [Seite 257]
14.8.5 - 12.8.5 "Einphasen" der Analyse- und Reportingprozesse [Seite 258]
14.8.6 - 12.8.6 Change Management und kontinuierliche Pflege [Seite 258]
15 - 13 Anhang [Seite 260]
15.1 - 13.1 Glossar [Seite 260]
15.2 - 13.2 Quellennachweis [Seite 280]
15.3 - 13.3 Herstellernachweise [Seite 282]
15.3.1 - 13.3.1 Testing- und Targeting-Hersteller [Seite 282]
15.3.2 - 13.3.2 Web-Analytics-Hersteller [Seite 282]
16 - Register [Seite 284]
11 Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools (S. 199-200)
Sobald ein Unternehmen feststellt, dass es Web Analytics zur Bewertung des Online- Erfolgs einführen muss oder die bislang eingesetzten Werkzeuge den gestiegenen Anforderungen nicht mehr genügen, steht es vor der Frage: Welches Tool setzen wir in Zukunft ein? Dass dies nicht einfach zu beantworten ist, zeigt eine kurze Google-Recherche: Wer nach Web Analytics" sucht, erhält auf der ersten Seite rund 20 Anzeigen von Herstellern und insgesamt über 100 000 Treffer.
Der "Einkaufsführer Web Analytics" von Ideal Observer - er wird kontinuierlich aktualisiert - beschreibt rund 80 Systeme. Wie kann ein Unternehmen also aus dieser Vielzahl an sehr unterschiedlichen Produkten eine qualifizierte Auswahl treffen? Es gibt natürlich immer die Möglichkeit, über das eigene Netzwerk zu recherchieren und letztlich jenes Werkzeug zu nehmen, das Freunde, Bekannte oder auch Mitbewerber einsetzen.
Eine solche "sozial gesteuerte" Auswahl kann jedoch dazu führen, dass sich ein Unternehmen für ein Tool entscheidet, das nicht optimal zu seinen individuellen Anforderungen passt. Deshalb widmen wir uns in diesem Kapitel einer qualifizierenden und differenzierenden Gegenüberstellung von Kriterien, die zu einer Auswahl eines Systems herangezogen werden können.
11.1 Markt und Marktteilnehmer
Der Markt für Web-Analytics-Tools ist seit 2003 stetig gewachsen. Systeme wie Webtrends oder Omniture sind zwar bereits seit den späten 90er-Jahren auf dem Markt, waren zu jener Zeit allerdings kaum in Europa oder Deutschland anzutreffen. Erst seit den Jahren 2002/2003 gibt es einige europäische Anbieter. Gleichzeitig kamen US-Hersteller nach Europa. Insofern kann man erst ab dieser Zeit wirklich von einem Markt sprechen. Im Jahr 2003 handelte es sich bei diesem Markt noch um ein Oligopol, wenigen Nachfragern standen noch weniger Anbieter gegenüber.
Erst im Laufe der Zeit, bis etwa 2006, 200 entwickelten sich sowohl die Nachfrage als auch die Zahl der Anbieter. Seit 2006 ist die Anbieterzahl tendenziell wieder rückläufig, einerseits durch übernahmen, andererseits haben einige Anbieter aufgegeben oder sind mit Spezialangeboten in Marktnischen ausgewichen. Doch im gleichen Zeitraum ist die Zahl der Interessenten exponentiell gestiegen, einhergehend mit deutlichen Anpassungen im Preisgefüge nach unten. Nicht zuletzt wurde diese Tendenz durch kostenlose Angebote wie Google Analytics oder Yahoo! Web Analytics noch verstärkt.
Insbesondere die einzigen wirklich kostenfreien Angebote von Google und Yahoo! haben seit ihrem Erscheinen dazu geführt, dass Web Analytics einen Schub in seiner Verbreitung und Bekanntheit gemacht hat. Waren diese Werkzeuge anfänglich noch "Einstiegs-Tools", so haben sie sich mittlerweile (2010) zu einer durchaus ernsthaften Konkurrenz zu den kostenpflichtigen kommerziellen Systemen entwickelt. Seit 2004 haben auch die großen Analysten wie Forrester oder Jupiter Research den Markt im Blick und geben regelmäßig Studien heraus. Neben den deutschen Angeboten wie dem "Einkaufsführer Web Analytics" von Ideal Observer oder Websites wie contentmager.de sind viele neutrale Analysen erhältlich, einige davon sogar kostenfrei."
Sobald ein Unternehmen feststellt, dass es Web Analytics zur Bewertung des Online- Erfolgs einführen muss oder die bislang eingesetzten Werkzeuge den gestiegenen Anforderungen nicht mehr genügen, steht es vor der Frage: Welches Tool setzen wir in Zukunft ein? Dass dies nicht einfach zu beantworten ist, zeigt eine kurze Google-Recherche: Wer nach Web Analytics" sucht, erhält auf der ersten Seite rund 20 Anzeigen von Herstellern und insgesamt über 100 000 Treffer.
Der "Einkaufsführer Web Analytics" von Ideal Observer - er wird kontinuierlich aktualisiert - beschreibt rund 80 Systeme. Wie kann ein Unternehmen also aus dieser Vielzahl an sehr unterschiedlichen Produkten eine qualifizierte Auswahl treffen? Es gibt natürlich immer die Möglichkeit, über das eigene Netzwerk zu recherchieren und letztlich jenes Werkzeug zu nehmen, das Freunde, Bekannte oder auch Mitbewerber einsetzen.
Eine solche "sozial gesteuerte" Auswahl kann jedoch dazu führen, dass sich ein Unternehmen für ein Tool entscheidet, das nicht optimal zu seinen individuellen Anforderungen passt. Deshalb widmen wir uns in diesem Kapitel einer qualifizierenden und differenzierenden Gegenüberstellung von Kriterien, die zu einer Auswahl eines Systems herangezogen werden können.
11.1 Markt und Marktteilnehmer
Der Markt für Web-Analytics-Tools ist seit 2003 stetig gewachsen. Systeme wie Webtrends oder Omniture sind zwar bereits seit den späten 90er-Jahren auf dem Markt, waren zu jener Zeit allerdings kaum in Europa oder Deutschland anzutreffen. Erst seit den Jahren 2002/2003 gibt es einige europäische Anbieter. Gleichzeitig kamen US-Hersteller nach Europa. Insofern kann man erst ab dieser Zeit wirklich von einem Markt sprechen. Im Jahr 2003 handelte es sich bei diesem Markt noch um ein Oligopol, wenigen Nachfragern standen noch weniger Anbieter gegenüber.
Erst im Laufe der Zeit, bis etwa 2006, 200 entwickelten sich sowohl die Nachfrage als auch die Zahl der Anbieter. Seit 2006 ist die Anbieterzahl tendenziell wieder rückläufig, einerseits durch übernahmen, andererseits haben einige Anbieter aufgegeben oder sind mit Spezialangeboten in Marktnischen ausgewichen. Doch im gleichen Zeitraum ist die Zahl der Interessenten exponentiell gestiegen, einhergehend mit deutlichen Anpassungen im Preisgefüge nach unten. Nicht zuletzt wurde diese Tendenz durch kostenlose Angebote wie Google Analytics oder Yahoo! Web Analytics noch verstärkt.
Insbesondere die einzigen wirklich kostenfreien Angebote von Google und Yahoo! haben seit ihrem Erscheinen dazu geführt, dass Web Analytics einen Schub in seiner Verbreitung und Bekanntheit gemacht hat. Waren diese Werkzeuge anfänglich noch "Einstiegs-Tools", so haben sie sich mittlerweile (2010) zu einer durchaus ernsthaften Konkurrenz zu den kostenpflichtigen kommerziellen Systemen entwickelt. Seit 2004 haben auch die großen Analysten wie Forrester oder Jupiter Research den Markt im Blick und geben regelmäßig Studien heraus. Neben den deutschen Angeboten wie dem "Einkaufsführer Web Analytics" von Ideal Observer oder Websites wie contentmager.de sind viele neutrale Analysen erhältlich, einige davon sogar kostenfrei."
