Wer glaubt an die Web Analytics 90/10 Regel?

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Ich nicht – auch wenn es momentan Tendenzen in diese Richtung gibt

eConsultancy hat im letzten Web Analytics Report zwar herausgefunden, dass die „average proportion of spending on internal staff“ von 36% auf 42% angewachsen ist, während „spending on technology“ von 45% auf 38% gesunken ist (Basis: gesamte Web Analytics Ausgaben).

Web Analytics - wie teilt man zwischen Manpower und Tool auf...

90/10 oder eher 70/30?

Dies deutet auf eine Verschiebung der Relevanz von Tool (also Technik) hin zu Consultancy/Kompetenz (also Gehirn). Hierzu auch mein Interview zum Wiener Werbeplanung Summit.

Jedoch 90% für die Web Analytics Insider im Unternehmen und 10% für die Web Analytics Anbieter halte ich für stark übertrieben und zu sehr schwarz-weiß gedacht.

Rechnet man das ganze mal sachlich vor, kommt man bei High Traffic Sites schnell auf deutlich sechs-stellige Summen, die dort einem Web Analytics Anbieter pro Jahr überwiesen werden müssen (für das Beispiel gehe ich von der mittleren Summe von 500.000 Euro aus). Das Ganze umgesetzt auf die 90/10 Regel von Avinash Kaushik würde bedeuten, dass im Unternehmen ca. 4,5 Millionen Euro für Web Analytics Personal ausgegeben werden muss. Pro Jahr! Das hieße bei einem angenommenen Durchschnittseinkommen von 60.000 Euro pro Jahr (vom Marketing Assistant bis zur Geschäftsführung könnten ja alle involviert sein) wäre die Web Analytics Abteilung exakt 75 Mann stark.

Grips vor Software - Web Analytics 90_10 Regel

Grips vor Software gilt auch für Web Analyse

Diesen Traum würde ich gerne mitträumen. Die Realität sagt jedoch, dass heute in großen Unternehmen maximal 8-15 Personen direkt mit Web Analytics arbeiten, also nicht: auch mal einen Report zugeschickt bekommen…

Auch wenn hier ich hier großzügig noch 2-3 Consultants aus dem Web Analytics Unternehmen hinzurechne, die ja auch als Personal gelten können, wird die Zahl von 18 Personen nicht überschritten.

Um nicht wie Avinash Kaushik in die Gefahr der (falschen) Verallgemeinerung zu gelangen, werde ich hier keine neue Regel aufstellen, möchte jedoch eine ungefähre Schätzung abgeben. Wer eine High-Traffic Site hat, wird immer mindestens 25-30% für das Tool einplanen müssen.

Da wir aber wissen, dass Avinash ein extremer Kenner und Insider für Web Analytics ist, nehme ich an, er wollte (als er Mitte 2006 diese Regel erdachte, die bis heute von allen Seiten diskutiert wird) provozieren und das Gespräch auf die Menschen „hinter“ den Tools lenken. Das ist ihm durchaus gelungen.

PS: Ich denke, die Zuteilung zwischen Kosten für Tool und Kosten für Personal (also Gehirnleistung) sollte wie folgt aussehen. Die Cost-Brain-Allocation by Haberich beinhaltet die Annahme, dass erst ab einer gewissen Traffic-Anzahl wirklich viel Geld in das Tool (sprich: die Traffic- und Modullkosten) gesteckt werden muss.

Web Analytics Cost-Brain-Allocation by Haberich

Cost-Brain-Allocation für Web Analytics by Haberich

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8 Antworten auf „Wer glaubt an die Web Analytics 90/10 Regel?“

  1. 100.000 Euro pro Jahr in das Tool zu investieren, hieße (bei einem durchschnittlichen geschätzten Gehalt von ca. 60.000 Euro im Jahr bei einem Projekt Manager Analyse oder Web Analyst) ein Team von 15 Personen, die sich im Unternehmen mit Web Analyse zu 100% beschäftigen. Wo gibt es denn sowas? Sicher nicht in Deutschland oder Europa, und nur selten in Amerika. 70/30 erscheint mir da auch realistisch:
    100.000 Euro Tool hieße ca. 233.000 in das Team, also ca. 4 Personen, die sich 100% mit dem Thema auseinandersetzen. Aha, das ist machbar und auch immer noch nicht überall Realität.

  2. Hi Ralf,

    dies ist unabhängig zu sehen.

    Ich kenne nur ganz, ganz wenige Firmen, die 500.000 Euro pro Jahr für eine Web Analyse Lösung ausgeben (nur das Tool). Und dies war für dich ja schon ein Mittelwert.

    Von daher kann ich der Rechnung nicht ganz folgen.

    Bei 100.000 Euro pro Jahr kann ich der Rechnung schon eher folgen, nur lande ich da wieder bei 90/10.

    Aber vielleicht ist es auch immer schon zu spät wenn versuche zu rechnen .. :-)

    Gruß Jens

  3. Ralf, ich weiß nicht wie du auf eine „mittleren Summe von 500.000 Euro“ kommst.

    Ich denke die von Oliver genannten Zahlen entsprechen eher der Realität.

    Beste Grüße, Jens

  4. Dear Avinash,

    Thanks for taking the effort and looking into my post. Very much appreciated.

    As I understand you agree with me not to fully use the 90/10 Rule for big and relevant companies. That fits exactly with my thoughts and I am glad you join my allocation here.

    I stressed that I am sure you wanted to publish and get big attention with the rule you set up in 2006. I really think it is good to do future thinking and not always stay around the current challenges.

    I agree that using Google Analytics will not lead into 70/30 but in 100/0 or maybe 95/5. But thinking about existing circumstances I think it is as dangerous to use Google Analytics as using Google Translate ;)

    I know your bottom line is:

    „invest in people“

    and I want to stress this as well. That is why I keep up the discussion and would be glad if it turns into 70/30 at least. This would mean a big effort and step forward for Analytics (in Germany and Europe).

    So, thank you and the other posts coming back to my cost-brain-allocation rule. Hope we will have a vivid discussion with other topics as well.

    Regards,
    Ralf.
    Web Analytics Europa
    http://www.webanalyticsblog.de

    PS: And I am sure you also did not take occupancy costs into account ;)

  5. Ralf,

    (It is always dangerous to use Google Translate to understand complex topics. It is possible I did not understand everything you said correctly. : ))

    My emphasis with the 10/90 rule is to encourage companies, large and small, to overwhelmingly invest in People.

    Since I postulated the rule I think it is become even more true:

    – The web is far more complex now than it was then posing a huge human challenge to understand everything in terms of outcomes and implementation. Then require even more brain power for analysis.

    – There are so many new free options that are truly enterprise grade (Yahoo! Web Analytics for example).

    The bigger the company in my experience the more complicated it’s structure, goals, desired outcomes, politics, and such. It requires even more people to make sense of it all. Sadly I find small companies can actually use Omniture/WebTrends/NedStat to its fullest extent because these companies tend to be agile.

    All that is just some context for you.

    I do not disagree with your fundamental premise that perhaps the rule should not be rigidly applied to very large companies. I never meant it to be that way.

    I like the inherent flexibility in the graph at the bottom of your post. I don’t agree it should go to 40/60 : ) but that’s a minor point.

    Thanks for writing such a thoughtful post.

    -Avinash.

  6. Ich kann mich da der Meinung von Oliver aus Anwendersicht anschließen.

    Um Web Analyse richtig zu nutzen, braucht es nicht nur die Personen, die analysieren und reporten. Erst aus der Umsetzung der Erkenntnisse und deren erneute Prüfung kommt der Mehrwert.

    Betrachtet man also Web Analyse als System ist die 90/10 Rule auf jeden Fall ein Anhaltspunkt.

  7. Ich halte die Regel für vital und für mehr als wahrhaftig, da alle Firmen, die ich kenne den internen Personal- und externen Beratungsaufwand fahrlässig unterschätzen. Ich halte sie sogar mit 10% für zu hoch. Deine 60k sind inkl. aller internen Kosten auch unrealist hier muss mit Lohnnebenkosten, Raum- und Ausstattungskosten sowie Prozesskosten im Mittel mal locker 100.000 angesetzt werden.

    Legt man internationale Unternehmen zugrunde die für das Tracking von bis zu 20 Länderwebsites 80.000 – 120.000 EUR für die Enterprise Software zahlen, wenn sie gut verhandeln, bedeutet dieses im Mittel 8 Mitarbeiter (inkl. aller Personalrelevantenkosten) = 800k und noch 200k für externe Beratung. Das ist viel zu wenig für die Aufwände in Site Development, CMS, Analyse, Prozessen usw.

    Legt man gar kleinere Unternehmen zugrunde, die für schlechte bis mittelprächtige Analyselösungen 8-30k im Jahr zahlen bleiben gar nur 1-3 Mitarbeiter für ALLE diese Bereiche, beim externen Beratungsaufwand wird meist gespart. Das ist in Summe noch schlimmer.

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