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Inhalt
6
Geleitwort
12
1 Einführung
14
1.1 Ziel dieses Leitfadens
15
1.2 Was ist Web Analytics?
17
1.2.1 Web Controlling oder Web Analytics
17
1.2.2 Web Analytics ist einfach und geht schnell
18
1.2.3 Relevanz der Web Analytics
20
1.2.4 Der Web-Analytics-Regelkreis: Planen, Messen, Auswerten, Optimieren
22
1.2.5 Web Analytics – ein kontinuierliches Prozess, der den Unternehmenszielen und Marketingaktionen folgt
23
1.3 Aussicht: Weiterentwicklung von Web Analytics
23
1.4 Aufbau dieses Buches
25
2 Web Analytics in Marketing und Vertrieb
28
2.1 Web Analytics in der Organisation
30
2.1.1 Externe Dienstleister
33
2.2 Interne Strukturen und Prozesse
34
2.3 Der Webanalyst – der Wolpertinger des Online-Marketings
35
2.4 Effektiveres Marketing durch Web Analytics
36
3 Die Grundlagen der Web Analytics
44
3.1 Entwicklung der Websites
44
3.1.1 Web 1.0
44
3.1.2 Web 2.0 – das Mitmach-Web
44
3.1.3 Soziale Netzwerke
45
3.2 Typisierung von Websites
45
3.2.1 E-Marketing
45
3.2.2 E-Business
46
3.2.3 E-Commerce
47
3.2.4 Besondere Formen von Internet-Angeboten
50
3.3 Erfassen der Wirkung von Social Media
52
3.3.1 Social Media messbar machen
55
3.4 Das mobile Internet
57
3.5 Datenschutz in der Web Analytics
59
4 Technische Methoden des Site-Tracking
62
4.1 Logfile-Analyse – Server-based-Tracking
64
4.1.1 Logfiles in Abhängigkeit der verwendeten Infrastruktur
66
4.1.2 Technische Restriktionen der Logfile-Analyse
66
4.2 Pixelbasiertes Tracking
68
4.2.1 Aufruf der Tracking-Grafik
69
4.2.2 Tracking-Grafik mit JavaScript
71
4.2.3 Verwendung von Cookies
71
4.2.4 Nutzung von JavaScript und Cookies
73
4.2.5 „Super Cookies“
73
4.2.6 Platform for Privacy Preferences (P3P)
74
4.2.7 Anbindung von Geo-Datenbanken
74
4.2.8 Implementierung auf der Website
75
4.2.9 Zugriff auf die Auswertungen
76
4.2.10 Validierung der Ergebnisse aus dem Pixel-Tracking
76
4.3 Instrumentierte Logfiles
78
4.4 Datenbank-Logs
78
4.5 Sniffing
79
4.6 Alternative Verfahren
79
4.6.1 Flash Tracking
79
4.6.2 Tracking mit AJAX
80
4.6.3 Das Universal Tag
80
5 Analyse- und Auswertungsmethoden
82
5.1 Metriken, Dimensionen und Instanzen
86
5.1.1 Metrik
86
5.1.2 Dimensionen und Instanzen
86
5.1.3 Key Performance Indicator (KPI)
88
5.2 Gängige Darstellungsformen von Statistiken
88
5.2.1 Trenddarstellungen
90
5.2.2 Mehrere Metriken
90
5.2.3 Mehrere Dimensionen
91
5.2.4 A/B-Vergleiche
93
5.2.5 Trichteranalysen
93
5.2.6 Pfadanalysen
94
5.3 Analysemethoden
101
5.3.1 Hypothesengetriebene Analysen
102
5.3.2 Trendgetriebene Analysen
105
6 Erfolgsfaktoren für Websites
108
6.1 Von der Metrik zur Web Scorecard
108
6.2 Basiskennzahlen
109
6.2.1 Hits
110
6.2.2 PageView, PageImpression
110
6.2.3 Visits
110
6.2.4 Visitor oder Unique Visitors
111
6.2.5 Unique User
112
6.2.6 Das Pyramiden-Modell der Kennzahlen
112
6.3 Technographische Daten
113
6.4 Geografische Herkunft
114
6.5 Abgeleitete Kennzahlen
115
6.6 Zeitbezogene Kennzahlen
115
6.6.1 Kumulierte Zeiten
116
6.6.2 Durchschnittliche Zeiten
116
6.7 Kennzahlen zur Kundengewinnung und -bindung
116
6.7.1 Ansprache (Reach)
117
6.7.2 Akquisition (Besucher-/Kundengewinnung)
118
6.7.3 Kundenbindung (Retention)
119
6.7.4 Loyalität
119
6.7.5 Der Trichter („Funnel“)
120
6.7.6 Konversion und Konversionsraten
123
6.7.7 Loyalitätsmessung mit der RFM-Methode
125
6.8 Besucher-/Kundenbezogene Kennzahlen
126
6.8.1 Stickiness und Slipperiness
127
6.8.2 Focus und Velocity
127
6.8.3 Verweildauer
128
6.9 Die Werbeeffizienzmessung
128
6.9.1 Externe Kampagnen
129
6.9.2 Interne Kampagnen
130
6.9.3 Werbemittelnutzungspfad
131
6.10 Umgang mit Kennzahlen
132
6.10.1 Auswahl der Kennzahlen und zielgruppengerechte Präsentation
133
6.10.2 Anreicherung der Kennzahlen
133
6.10.3 Kennzahlen im Web-Analytics-Regelkreis
134
6.10.4 Einschränkungen der aktuellen Kennzahlensysteme
134
6.10.5 Fehlerhafte Bewertung von Ergebnissen
135
6.10.6 Zusammenführen zeitvarianter Informationen
137
6.10.7 Bewertung veränderlicher Informationen
138
6.10.8 Webanwendungen mit Programmiertechniken wie AJAX
139
6.10.9 Identifizierung von Unique Visitors: mit Cookies oderFingerprint?
139
7 Die Web Scorecard
142
7.1 Nutzen der Web Scorecard
142
7.2 Voraussetzungen
144
7.3 Entwicklung und Aufbau einer Web Scorecard
147
7.3.1 Formulieren des Leitziels, der Leitkenngröße und des Leitbilds
149
7.3.2 Entwickeln eines strategischen Handlungsrahmens
149
7.3.3 Aktionen auswählen, die zur Strategie passen
150
7.3.4 Aktionen zu strategischen Projekten bündeln
151
7.3.5 Web Scorecard erstellen
152
7.4 Datenquellen für die Web Scorecard
153
7.5 Das Reporting mit der Web Scorecard
156
7.6 Organisation von Aufbau und Pflege einer WSC
158
8 Die Grundlagen von Testing und Targeting
160
8.1 Testing
161
8.1.1 Definitionen Testing
162
8.1.2 A/B-Test oder Split-Test
163
8.1.3 Multivariater Test (MVT)
164
8.1.4 Vergleichende Betrachtung von A/B-Test und MVT
166
8.1.5 Taguchi-Methode – Unterstützung beim Multivariaten Testen
166
8.1.6 Auswirkungen von MVT auf die Suchmaschinenoptimierung
168
8.1.7 Voraussetzungen für einen effektiven Test
168
8.1.8 Typische Fehlerquellen
170
8.2 Targeting
171
8.2.1 Retargeting
173
8.2.2 Erstellung eines Regelwerks
174
8.2.3 Anwendung von Targeting auf Basis der Testdaten
175
8.2.4 Etablierung der Testverfahren als kontinuierlicher Optimierungsprozess
179
9 Technische Methoden Testing und Targeting
182
9.1 Testing, Targeting und Cookie-Akzeptanz
182
9.2 Content-Auslieferung
185
9.3 Content-Integration
189
9.4 Anmerkungen zur Suchmaschinen-Optimierung (SEO)
191
9.5 Integration mit dem Web-Analytics-Tool
192
10 Durchführung von Testingund Targeting
194
10.1 Testing
194
10.1.1 Planung
194
10.1.2 Durchführung
199
10.1.3 Abschluss
200
10.2 Targeting und Retargeting
201
10.2.1 Planung
201
10.2.2 Einführung
208
10.2.3 Monitoring
209
11 Kriterien für die Auswahl eines Web-Analytics-Tools
212
11.1 Markt und Marktteilnehmer
212
11.1.1 Besonderheiten des Web-Analytics-Softwaremarktes
213
11.2 Web-Analytics-Preismodelle
216
11.3 Auswahlkriterien und deren Bewertung
217
11.4 Effiziente Auswahlverfahren
222
11.4.1 Klärung der Begriffe
222
11.4.2 Erstellen einer Longlist
226
11.4.3 Erstellen einer systematischen Ausschreibung
227
11.4.4 Aufforderung zur Angebotsangabe
227
11.4.5 Auswertung und Entscheidungsfindung
228
11.4.6 Die Vertragsverhandlung
230
12 Einführung eines Web-Analytics-Systems
232
12.1 Vier Gründe für erfolglose Web-Analytics-Projekte
233
12.1.1 Grund 1: Unvollständiges Formulieren der Anforderungen
233
12.1.2 Grund 2: Fehlendes ganzheitliches Denken
234
12.1.3 Grund 3: Der Implementierungsaufwand wird unterschätzt
235
12.1.4 Grund 4: Ein „untaugliches“ Web-Analytics-System
236
12.2 Projektstruktur und Projektteam
238
12.3 Planung des Web-Analytics-Systems
238
12.4 These: Web-Analytics-Projekte sind gar keine Projekte
240
12.5 Projektdauer und -aufwand
240
12.6 Der Projektplan – die Vorbereitung
241
12.6.1 Erstellung einer umfassenden Anforderungsspezifikation
241
12.6.2 Erarbeitung des Optimierungspotenzials
244
12.6.3 Erarbeitung eines „Request for Information“ (RFI)
245
12.7 Die Integrationsphase
246
12.7.1 Vertiefung der Anforderungsspezifikation
247
12.7.2 Erstellung eines technischen Umsetzungskonzepts
247
12.7.3 Erstellung eines Prototyps
249
12.7.4 Integration in die Website und Validierung der Zahlen
250
12.8 Administration
254
12.8.1 Tool-Administration
255
12.8.2 Anbindung an externe Systeme
256
12.8.3 Projektabnahme und Inbetriebnahme
257
12.8.4 Schulungen und Trainings der Mitarbeiter
257
12.8.5 „Einphasen“ der Analyse- und Reportingprozesse
258
12.8.6 Change Management und kontinuierliche Pflege
258
13 Anhang
260
13.1 Glossar
260
13.2 Quellennachweis
280
13.3 Herstellernachweise
282
13.3.1 Testing- und Targeting-Hersteller
282
13.3.2 Web-Analytics-Hersteller
282
Register
284
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