Web Analytics ist wertlos – oder nicht?

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Web Analytics, oder wie es vor wenigen Wochen offiziell umbenannt wurde Digital Analytics, arbeitet nur mit der Verwertung von Daten, also Fakten – diese Datenquellen häufen sich in Unternehmen weiter an und der Datenbestand selbst wächst ebenfalls in einer stark steigenden Kurve

Daraus sollte gefolgert werden könne, dass jeder Marketing Manager oder Business Analyst das Thema „Big Data“ als eine aktuelle Priorität behandelt oder zumindest auf den Daten-Ansturm vorbereitet sein will. Das stimmt zwar, jedoch gibt es auf der anderen Seite der Medaille eine erschreckende Tatsache, die kürzlich in einer Econsultancy-Studie veröffentlicht wurde. Sehr viele dieser Daten-Informationen auf Grundlage von Web Analytics-Daten wird nicht genutzt. Bevor also Themen wie Big Data angesprochen und im Unternehmen weiter verankert werden, ist es mal wieder Zeit einen Schritt zurück zu treten und die Hausaufgaben zu machen, sprich Daten zu nutzen, die bereits vorhanden sind, um hieraus weiteres Wissen zu schöpfen.

Datenwachstum überholt uns
Es ist in der Tat eine steigende Herausforderung mit dem Wachstum der Daten Schritt zu halten, und diese dann auch in aussagekräftige Relationen zu setzen bzw. Wissen zu gewinnen, das bei der Website zu Optimierung, bei Kundengewinnung zu Steigerungsraten und beim ROI zu Zuwächsen führen soll.

Daten effizient nutzen zu können ist eine der wesentlichen Herausforderungen und positive Unterscheidungsmerkmale in der heutigen digitalen (Marketing-)Welt. Basierend auf dieser Erkenntnis sollte angenommen werden können, dass Marketingverantwortliche so gut wie alle zur Verfügung stehenden Datenquellen und Wissensanreicherungsmöglichkeiten aus Web Analytics verwenden, um die digitale Herausforderung kontrollierbar und positiv beeinflussen zu können. Dies ist jedoch nicht immer der Fall. Ein großer Teil dieses wertvollen und zur Verfügung stehenden Inhalts wird überhaupt nicht genutzt.

Web Analytics Usage 2012 emarketer

Die größte Herausforderung scheint hierbei die Koordination der Daten zu sein. Big Data-Volumen ist sehr häufig nicht klug gehandhabt oder wird nicht in eine relevante Perspektive zu den anderen Daten gesetzt, die bereits bestehen. Dies ist einer der Gründe warum die befragten Marketing-Experten in der Econsultancy-Studie weniger als die Hälfte der existierenden Informationen überhaupt nutzen, um ihr Geschäftsmodell) voranzutreiben. Weniger als die Hälfte der Daten!

Web Analytics wird zu wenig genutzt
Lediglich eins von zehn Unternehmen nutzt diese Daten in der vollständigen Performance und Komplexität, um ein Maximum and Einblicken zu erhalten und nicht mit dem Bauchgefühl entscheiden zu müssen.

Integration von Web Analytic 2012 emarketer

Wie in der Studie veröffentlicht ist Web Analytics nicht Teil der allgemeinen Geschäftsplans oder wegweisend bei internen Unternehmenszielen – falls es solche Ziele gibt. 34% der Marketing-Mitarbeiter kombinieren Web Analytics Daten nicht mit vorliegenden Business Intelligence Informationen.

Gerade Marketingverantwortliche auf Kundenseite sind weniger von Wichtigkeit und Nutzungsvorsprung von Web Analytics Daten überzeugt als noch ein Jahr zuvor (2012 verglichen mit 2011). Darüber hinaus konnte die Studie aufzeigen, dass die Befragten hierbei auch generell keine Rücksicht auf diese Daten bei ihren Entscheidungsprozessen nehmen.

Wenn dies die Fakten der heutigen Web Analytics-Nutzung und Kompetenz-Aufstellung in Marketing-Abteilugen ist, lässt sich nur sehr schwer eine Verzweiflung innerhalb von Web Analytics Anbietern unterdrücken. Nach mehr als 15 Jahren des Internets – und einer nahezu gleichlangen Zeit an Web Analytics Möglichkeiten – scheint es, als ob Marketingverantwortliche noch nicht viel hinzu gelernt haben.

Sind wir alle immer noch offline und old school?
Aber nein. Durch Beispiele erfolgreicher Fallstudien innerhalb führender Unternehmen wird aufgezeigt, dass es bereits einzelne mehrköpfige Web Analytics Abteilungen gibt, die sehr wohl an Relevanz und Unternehmensentscheidung teilhaben. Hier wird zusammen an der Macht der Daten gearbeitet und diese Macht verdrahtet und vernetzt betrachtet. Hier werden kluge Geschäftsentscheidungen auf Grundlage von Daten getroffen. Dies führt klassischerweise zu Umsatzsteigerung, Marktanteilwachstum und/oder Markenbekanntheitssteigerung.

Wie kommt es also, dass so viele Marketingverantwortliche Web Analytics nicht in Entscheidungen einbeziehen bzw. sich nicht um die Zahlen kümmern. Hier sind drei mögliche Antworten zu dieser Frage. Nur eine dieser drei Anforderungen zu erfüllen (oder einzuführen), um einen klugen Marketingplan auf Grundlage von Daten zu entwickeln wird zu einer Optimierung des Business-Modells führen. Zudem stärkt es die Reputation im eigenen Unternehmen.

1.) Weg von Statistik
2.) Experten involvieren
3.) Konzentration auf Wesentliches

Zu 1.) Weg von Statistik – Die Arbeit als Analyst im Digitalen Business ist nicht länger nur ein Zahlenlieferant oder Statistik-Ersteller. Und Sie sollten sich selbst auch nicht als einen solchen betrachten. Ja, es ist ein weiter Weg bis hinauf zum C-Level, um internen Erfolg zu kommunizieren oder wichtige Daten-Infos weiterzugeben, aber wenn Sie bereits vorher aufgeben, erreichen Sie nie dieses Gewicht innerhalb des Unternehmens. Ein Senior Web Analyst oder Head of Analytics muss relevante Informationen liefern können, die sich im Idealfall auf Fragen beziehen, die aktuell und wichtig sind oder aber (das ist dann die Kür) die noch nicht einmal gestellt wurden. Wenn weiterhin PageImpression-Übersichten an das Management verschickt werden erreichen Sie kein Ziel. Wenn Sie ROI-bezogene Daten weiterleiten, die Handlungsempfehlungen inkludieren, wird man Ihnen zuhören. Auf. Jeder. Hierarchischen. Ebene. Dies wird sogar dazu führen können, dass weitere Fragen gestellt werden, Web Analytics also einen relevanten Stellenwert erhält. Das haben Sie in der Hand, nicht der Tool-Anbieter.

Zu 2.) Experten involvieren – Ja, Experten liefern mehr Einblicke und eine bessere Erfahrung im Umgang mit Web Analytics. Spezialisten leisten mehr. Daher haben High-End Anbieter wie Adobe, AT Internet, Webtrekk oder Webtrends ihre eigenen (internationalen) Consulting Abteilungen haben. Das ist ebenfalls der Grund, warum sich Google Analytics ein Premium Produkt auferlegt hat, das nach Markt-Erfahrung deutlich günstiger verteilt wird, als für die angesetzten 150.000 Dollar pro Jahr. Das ist der Grund, warum so viele unabhängige Beratungs- oder Online-Agenturen eine eigene Web Analytics Unit aufbauen oder bereits aufgebaut haben. Entweder sollte also diesen Experten vertraut und die Hilfe genutzt werden oder aber das eigene Wissen aufgebaut werden (durch User Conferences, Seminare, Studiengänge, Wissens-Transfer etc.). Involvieren Sie also Experten oder werden Sie selbst zu einem bzw. stellen Sie einen Spezialisten ein. Web Analytics in Ihrem Unternehmen profitiert auf beide Arten.

Zu 3.) Konzentration auf Wesentliches – Big Data gibt uns die volle Daten-Power, die volle Geschwindigkeit und die ganzheitliche Performance. Aber eben auch Verwirrung und Orientierungslosigkeit im digitalen Raum. Und gerade weil so viele Daten vorhanden sind, gerade weil so viele Datentöpfe zur Verfügung stehen gibt es unzählige Möglichkeiten der Vorgehensweise und Kombination. Hier kann man schnell verloren gehen…

Abhängig also von der Größe des Web Analytics Teams (bzw. Von Zusammenspiel mit der Business Intelligence Abteilung) sollte man sich lieber auf kleine Schritte konzentrieren, deren Erreichung relevant und für die danach folgenden Schritte entscheidend sein können. Überprüfen Sie Ihren Konversion-Prozess und starten Sie bei den schwächsten Punkten. Prüfen Sie die Performance Ihrer LandingPage und arbeiten sie daran. Analysieren Sie den Klickpfad mit der besten Performance oder aber die am besten performenden (wie übersetzt man das…?) Einstiegsquellen. Aber: Tun Sie all das nacheinander, nicht parallel. Tauchen Sie in die Details ein, für die Sie ebenso viel Zeit benötigen. Bei paralleler Herangehensweise verlieren Sie diese wichtigen Details schnell aus den Augen.

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Greifen Sie sich also Ihren Büro-Kalender und planen Sie die nächsten Schritte, orientierend an Priorität, saisonalen Einflüssen, Manpower, Website-Zielen. Aber planen Sie. Optimierung garantiert.

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Web Analytics auf der dmexco

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Die dmexco steht vor der Tür – und das Interesse an Web Analytics spiegelt sich im Angebot wider

Während der zwei Messe-Tage und auch bereits in Programmen und Parties davor, wird Web Analytics ein wichtiger Bestandteil der dmexco sein. Eine Übersicht zu erstellen ist nicht ganz einfach, hier jedoch die wichtigsten Infos und Termine, um Web Analytics-Wissen zu sammeln und auszubauen.

dmexco 2012 mit Web Analytics

Web Analytics Aussteller auf der dmexco 2012 (alphabetisch):
– Adobe, Halle 7/A11
– AT Internet, Halle 7/C18
– comScore, Halle 7/B46
– Divolution, Halle 8/D11
– econda, Halle 7/C21
– Mindlab, Halle 7/A23
– Webtrekk, Halle 8/D11
– Webtrends, Halle 8/A36

Natürlich werden auch wieder Experten-Agenturen rund um Web Analytics vertreten sein: u.a. Web Arts, Trakken, denkwerk, e-dynamics, SapientNitro…

Web Analytics Events auf der dmexco 2012 (chronologisch):
Webtrekk Pre-Party (persönliche Einladung), 11.09., im Vanity
Digital Analytics Association Late Afternoon, 11.09., bei Luna Park
Path to Conversion – A long way to performance heaven, Debate Hall, 12.09, 16.30h
Web Analyse ja, aber bitte richtig, Speakers Corner, 12.09., 17.30h
Attributionsmodelle – wie geht das wirklich?, Seminar 2, 13.09., 14.00h
Container Tags – Podiumsdiskussion, Seminar 4, 13.09., 11.00h

Web Analytic Stand Parties auf der dmexco 2012:
– Webtrekk, 12.09., ab 17.30h
– weitere Stand Parties? (bitte um Feedback per Kommentar)

dmexco 2012 - Web Analytics

Guided Tours für Web Analytics auf der dmexco 2012 (chronologisch):
Tour 1, BVDW Guided Tour Area, 12.09., 11.30h
Tour 2, BVDW Guided Tour Area, 13.09., 14.00h

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Web Analytics geht Palmers an die Wäsche

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Lingerie-Marke Palmers setzt auf Webtrekks Webanalyse-Lösung für die Shop-Optimierung

Die Berliner Webtrekk GmbH übernimmt das Webtracking der Palmers Textil AG. Der österreichische Online-Shop der Lingerie-Marke (palmers.at) liefert feine Wäsche, Bademode, Strümpfe, Loungeware sowie Tag- & Nachtwäsche an Kundinnen und Kunden aus Deutschland, Österreich und 25 weiteren Ländern. Die in der Webanalyse-Lösung „Webtrekk Q3“ integrierten Customer-Journey- und Cross-Selling-Analysen überzeugten den Textilhersteller. Die Rohdatenspeicherung von „Q3“ ermöglicht Palmers zudem einen direkten Zugriff auf die vollständigen Daten in Rohform. Rückwirkende Analysen mit neuen Parametern, beispielsweise für die Optimierung des Check-Out-Prozesses oder für Retourenauswertungen, sind damit jederzeit möglich. Auch die TÜV-geprüfte Datenschutzkonformität und Sicherheit von Q3 mit dem Serverstandort Deutschland war ausschlaggebend für Palmers Entscheidung.

Peter Riegler, Head of Team E-Commerce, freut sich über die Zusammenarbeit mit dem Berliner Unternehmen: „Userfreundliche Webshops sind für den wirtschaftlichen Erfolg von Textilherstellern enorm wichtig. Mithilfe des präzisen Analysetools von Webtrekk können wir Schwachstellen unseres Online-Auftritts schnell aufdecken und beheben und unseren Kunden ein umfassendes Shoppingvergnügen bieten

Web Analytics bei Palmers - mit Webtrekk

Palmers ist Vorreiter im Online-Shopping
Das Internet spielt für Palmers bereits seit vielen Jahren eine wichtige Rolle. Der österreichische Wäschehersteller besitzt seit 1999 eine Webpräsenz und war damit das erste Unternehmen in der Wäschebranche mit eigenem Online-Shop. Auch heute noch nimmt palmers.at eine Vorreiterrolle im Online-Shopping ein und zählt laut einer aktuellen Studie von iBusiness zu den 20 besten österreichischen Shopping-Portalen und Online-Shops. Auch die Social Media Kanäle sind für das Unternehmen von großer Bedeutung. Palmers bespielt vorrangig Facebook und Youtube, um mit Kunden in Kontakt zu treten, sie zu beraten, über aktuelle Trends zu informieren und ihnen so den bestmöglichen Service zu bieten.

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Auch Econda hat vor wenigen Tagen eine Neukundenmeldung aus dem Unterwäsche-Bereich vermelden können: Schiesser optimiert mit Web Analytics von Econda

Schiesser

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Web Analytics Manager müssen Spinnen sein

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Der Vergleich zur Tierwelt wird durch die Vernetzung und interdisziplinären Fäden erzielt

Web Analytics Mitarbeiter sind zahlengetriebene Menschen – das sollten beispielsweise C-Level Manager auch sein. Und wahrscheinlich noch stärker als Analysten.

Jedenfalls beruhen Entscheidungen aus C-Level und Analytics-Abteilung zu höchstem Prozentsatz aus Zahlen-Entscheidungen, verglichen mit anderen Abteilungen oder Funktionen wie Human Resources etc.

Wichtig ist also, an relevante Zahlen heranzukommen und vor allem diese auch intern zu kommunizieren, um zwischen Analyst und CMO oder CEO sowie allen anderen Abteilungen und involvierten Quellen einen Wissensaustausch zu erzeugen. Dieser Wissensaustausch verwandelt sich bei entsprechender Pflege und Aktualität in professionelle Handlungsaufforderungen oder auch zukunftsfähige Entscheidungsmodelle im Hinblick auf (Online-)Marketing & Co.

Die letzten Jahre haben hier bereist vieles bewirkt, jedoch ist die Arbeit eines Analysten bzw. seine Bemühung und Verpflichtung zu Verteilung der Analytics-Kennzahlen und Erkenntnisse häufig noch mit der Ausführung einer Feld-Bewässerungsanlage zu vergleichen.

Der Analyst versendet ad hoc und meistens nur einmalig Informationen an verschiedene Quellen, die dann dort kurzfristig mit den Daten arbeiten, jedoch keine Rückschlüsse mit dem Analysten diskutieren, sondern nur aufnehmen und verwerten.

Web Analytics Manager sind keine Bewässerungsanlage

Web Analytics Manager sind keine Bewässerungsanlage

Dies führt dazu, dass Informationen zwar verteilt werden, aber häufig getrieben durch einmalige Anfragen oder aber durch subjektiv als wichtig empfundene Daten aus Sicht des Web Analysten. Das ist falsch und ineffizient.

Einzelne Bewässerung lässt Pflanzen sterben – aus langfristiger Sicht
Noch schwieriger wird es, wenn ein Konzern verschiedene Unternehmen führt und dort jeweils Analysten nur für dieses Unternehmen unterwegs sind und kein Austausch untereinander oder auf einer darüber geordneten Ebene stattfindet. Dies führt dazu, dass die Bewässerung – sprich Informationsverteilung – oft zwar flächendeckender stattfindet, jedoch teilweise auch an manchen Stellen doppelt eintrifft – und zwar mit unverständlichen Kennzahlen aus zwei unterschiedlich getriebenen Kennzahlen-Verständnissen.

Dafür dann aber manche Ecken des Feldes komplett ohne Wasser auskommen müssen, weil die Einstellung der Anlage nicht auf alle Gebiete eingestellt werden kann.

Web Analytics Manager dürfen nicht wahllos ausliefern

Web Analytics Manager dürfen nicht wahllos ausliefern

Digital Analytics ist flächendeckend
Zum einen muss die Kenntnis aus der Analyse für alle zugänglich sein, zum anderen muss der Analyst betriebswirtschaftlich und vernetzt genug denken, um diesen Anspruch auch wahren und ausbauen zu können.

Wir merken uns: Das System muss intuitiv zu bedienen sein, damit viele User „Spaß“ an Datenerkenntnis haben

Digital Analytics muss in allen Hierarchie-Ebenen gelebt werden
Zum anderen muss der Analyst es verstehen, interne Fragestellungen im Idealfall schon zu erkennen, bevor diese Fragen wirklich auftauchen und zu großen Fragezeichen heranwachsen. Dies gelingt ihm nur – dies kann ihm nur gelingen – wenn er intern aber auch extern vernetzt ist und die Fragestellungen einzelner Abteilungen oder Disziplinen versteht und in Zahlen und Reportings umwandeln kann.

Wir merken uns: Das System muss flexibel sein, um individuelle Anfragen abzudecken und Lösungen zu bieten

Digital Analytics muss zu Feedback führen
Des Weiteren ist wichtig, dass der Analyst sich frei durch die Hierarchien bewegen kann oder zumindest in jeder Hierarchie-Ebene einen Fürsprecher als Ansprechpartner erhalten kann. So, dass innerhalb des Spinnennetzes nicht nur nach links und rechts verteilt werden kann, sondern auch die einzelnen Ringe und Kreise des Netzes durchschritten, versorgt und vernetzt werden können.

Wir merken uns: Der Web Analytics Anbieter muss die Einbindung von Kundenwünschen in seine Roadmap – auch unter kurzfristigen Bedingungen – beherrschen

Web Analytics Manager

Web Analytics Manager müssen Spinnen sein

Der Web Analytics Manager agiert also wie eine Spinne
Und dies nicht nur geprägt durch den Vergleich mit dem Aufbau eines Spinnennetzes sondern auch durch die Art, wie er Informationen von außen erhält: diese fängt er bewusst ein und verwertet sie direkt im Interesse des Gesamtbildes. Nur so kann ein Analyst den entsprechenden internen Stellenwert erhalten, nur so verwässert (Feldbewässerungsanlage) seine Information nicht auf unfruchtbarem Boden.

Digital Analytics ist immer nur so agil,
so vernetzt und so klug wie die Spinne und ihr Gebilde.

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