Bei der Neugestaltung oder dem Redesign einer Website wird viel Aufwand in eine benutzerzentrierte oder verkaufsorientierte Website gesteckt. Nach einem solchen Website-Launch verflachen die Anstrengungen jedoch meist – selbst wenn die ursprünglich gesteckten Ziele nur teilweise erreicht wurden. Statt dessen konzentrieren sich die Investitionen anschliessend meist auf klassische Marketingmassnahmen wie Werbekampagnen, Suchmaschinenoptimierung, Partnerschaften und ähnliches.
Diese Massnahmen zielen alle primär darauf ab, mehr Besucher auf die Website zu ziehen. Ob dieses Mehr an Besuchern anschliessend auf der Website auch tatsächlich das Versprochene findet, aufgrund unklarer Navigation frustriert die Website wieder verlässt oder gar einen begonnenen Bestellprozess abbricht, fällt schnell aus dem Fokus. Warum es, bildlich gesprochen, vielfach leichter fällt, noch mehr Wasser in den vollen Trichter zu giessen, anstatt den Trichterhals zu vergrössern, ist erklärbar.
Die Massnahmen mit denen man mehr Benutzer auf eine Website lockt, sind heute hinlänglich bekannt und vor allem in Form
von Adwords, Bannerwerbung oder Marketingkampagnen auch relativ einfach käuflich. Herauszufinden, warum Website-Besucher eine Bestellung nicht abschliessen oder gar die Website bereits nach einem einzigen Seitenaufruf wieder verlassen, ist dagegen wesentlich schwieriger. Obschon sich viele der Situation bewusst sind, fehlen bisher Tools und Methoden, um dem entgegenzuwirken.
Web Analytics setzt genau an dieser Stelle an und gibt Webverantwortlichen, Marketingleuten oder Produktmanagern die Informationen zur Hand, um Verbesserungen auf der Website fundiert und zielorientiert anzugehen.
Werkzeuge für Advanced Web Analytics
Die Basis, um eine Webanalyse durchführen zu können, ist ein System, welches detaillierte Nutzungsinformationen sammelt und aggregiert. Noch bis vor wenigen Jahren wurden dafür klassische Logfile-Analyse-Systeme wie zum Beispiel Webtrends eingesetzt. Solche Tools werten aber nur Server-Logfiles aus und beantworten lediglich einfache Fragestellungen wie die Anzahl der «Hits» oder die vom Server benutzte Bandbreite. Diese Aussagen genügen im besten Fall, um gröbere und vor allem technische Probleme zu lokalisieren. Sie reichen jedoch bei weitem nicht aus, um feingranulare Rückschlüsse auf das Benutzerverhalten zu ziehen. Neuere, sogenannte «Advanced Web Analytics»-Tools sammeln hier wesentlich interessantere und Business-relevantere Daten.
Die Werkzeuge tracken Nutzungsinformationen nicht mehr serverseitig, sondern setzen clientseitige Methoden ein. Mittels Cookies und einem JavaScript-Codefragment, welches in jede Seite einer Website eingefügt wird, lassen sich so weit relevantere Daten generieren. Sämtliche Informationen einer Seite oder einer Besuchersitzung, welche über das Document Object Model (DOM) auslesbar sind, werden so auswertbar – von der aktuellen Mausposition über die effektive Fenstergrösse bis hin zu den angeklickten Links und Klickpfaden. Durch dieses im Vergleich zu Server-Logfiles fortgeschrittene Tracking lassen sich endliche auch Fragen mit hoher Business-Relevanz beantworten. Dazu zählen Fragestellungen wie «Welche Werbebanner führen zu den meisten Käufen?», «Welche Produkte oder Website-Kunden weisen hohes Cross-Selling-Potential auf?» oder «Welches Verhalten unterscheidet einen Besucher von einem Käufer?»
Marktführende Hersteller solcher «Advanced Web Analytics»-Produkte sind Firmen wie WebSideStory, Omniture, Webtrends oder Google. Deren Produkte unterscheiden sich insbesondere in den Auswertungsmöglichkeiten in den Bereichen Nutzerverhalten, Konvertierung und Segmentierung, der Aktualität der Reports, der Usability des Interfaces sowie der Betriebslösung (ASP- oder Inhouse-Lösung). Das für ein Unternehmen am besten geeignete Tool ergibt sich aus einer kurzen Gegenüberstellung dieser Unterschiede mit den effektiven Analysebedürfnissen des Unternehmens.
Mit Key Performance Indicators zum Erfolg
Mit der Einführung eines solchen Analyse-Systems allein ist es allerdings nicht getan. Die Tools sind zwar meist relativ rasch implementiert und liefern interessante und visuell attraktiv aufbereitete Daten. Die schiere Menge der verfügbaren Zahlen, Auswertungen und Statistiken lässt einen aber gerne das eigentliche Ziel aus den Augen verlieren. Die Kunst besteht nun darin, aus der Masse der Auswertungen die für das Unternehmen relevanten Faktoren herauszulösen, diese konstant zu überwachen und bei Auffälligkeiten und Abweichungen die richtigen Schlüsse zu ziehen.
Bewährt hat sich dabei der Einsatz von unternehmensindividuellen Key Performance Indicators (KPIs). Ausgehend von den Zielen einer Website werden Kennzahlen abgeleitet, welche die Ziele repräsentieren und mittels des Web-Analytics-Tools gemessen werden können. Für eine klassische
E-Commerce-Site ergeben sich so beispielsweise KPIs wie das Verhältnis zwischen Anzahl Besuchern und Bestellungen, die Anzahl abgeschlossener und abgebrochener Bestellvorgänge oder der durchschnittliche Bestellwert unterschiedlicher Produktgruppen. Mittels Überwachung dieser Kennzahlen kann nun der «Gesundheitszustand» einer Website im Auge behalten und, wenn notwendig, frühzeitig eingegriffen werden.
Um cockpitartig einen Überblick über die KPIs zu behalten, hat es sich in der Praxis bewährt, diese Kennzahlen entsprechend den Phasen im Customer Life Cycle zu gruppieren: Wird ein Online-Service oder ein Produkt neu gelauncht, befindet sich die dazugehörige Website meist in einem «Akquise-Modus». Demzufolge besteht das Ziel primär im Erreichen einer möglichst grossen Verbreitung (Reach & Reputation) im Internet – beispielsweise durch Verlinkungen von Blogs oder Drittportalen her –, um so ins Sichtfeld einer möglichst grossen Publikumsschicht zu gelangen. Um daraufhin die Qualität solcher Traffic-Quellen zu analysieren, liefern Akquise-KPIs wie «Anzahl betrachtete Seiten je Besucher und Quelle» oder «Akquisitionskosten je Quelle» interessante Informationen. Für eine Website eines im Markt etablierten Produktes spielen hingegen KPIs aus dem Bereich Conversion eine höhere Rolle. Hierbei geht es darum, Besucher zu Käufern zu machen oder Kontaktanfragen zu generieren. Der Vergleich von Konversionsraten unterschiedlicher Online-Kampagnen, verschiedener Suchmaschinen-Keywords oder referenzierender Drittsites zeigen auf, an welchen Stellen Investitionen zu intensivieren oder zu reduzieren sind.
Für Unternehmen mit grossen Kundenstämmen hat die Website oft auch den Zweck, Aufwände in der Kundenadministration einzusparen, Kunden zu binden und zu Wiederkäufern zu entwickeln (Retention). Bei einem solchen Website-Modus stehen KPIs wie Wiederbesuchsfrequenz, Produktsparten mit Cross-Selling-Potential oder Besucherloyalität im Zentrum.
Direkter Nutzen dank
KPI-Reporting
Da sich das Umfeld und die Konkurrenz im Internet ständig verändern, lassen sich die damit verbundenen Auswirkungen auf die eigene Website mittels KPI-Überwachung früh erkennen. Startet zum Beispiel ein Konkurrent eine Online-Kampagne mit Suchmaschinenoptimierung und Adwords-Schaltung oder tritt ein neuer Konkurrent mit einem ähnlichen Angebot im Internet erfolgreich auf, springen die Reach/Reputation-KPIs der eigenen Website rasch darauf an. Massnahmen können dadurch eventuell noch eingeleitet werden, bevor dies auf die Conversion respektive den Verkauf der eigenen Produkte oder Leistung durchschlägt. Nach hohen Marketing-Ausgaben empfiehlt es sich, insbesondere die Conversions-KPIs zu überwachen, um so einen möglichst hohen Nutzen aus den getätigten Investitionen zu generieren.
Bei Ausschlag der Conversions-KPIs lassen sich beispielsweise eine unklare Benutzerführung nach einer Inhaltsänderung oder auch Usability-Mängel aufdecken. Bei einem Online-Shop eines internationalen Telekom-Unternehmens fiel so nach kleinen Modifikationen im Bestellprozess auf, dass die Rate zwischen angefangenen und abgeschlossenen Bestellungen zurückging. Eine nähere Analyse ergab, dass das Eingabefeld für die E-Mail-Adresse der Punkt war, wo plötzlich signifikant mehr Benutzer den angefangenen Bestellprozess abbrachen. Die Ursache dafür konnte schlussendlich auf die Umformulierung eines Hinweistextes zurückgeführt werden, welcher nicht mehr eindeutig aussagte, dass die
E-Mail-Adresse nicht für Werbezwecke verwendet wird. Die Korrektur des Textes brachte im Folgenden die Konversionsrate wieder auf ein vergleichbares Niveau wie zuvor.
Erfolgsorientierte
Website-Entwicklung
Neben einer solchen passiven Überwachung der Website ist auch eine aktivere Nutzung des KPI-Reportings sinnvoll. So wie es sich bei einem Website-Redesign empfiehlt, die Entwicklung mittels Usability-Tests auf Benutzbarkeit zu optimieren, sollte jede Veränderung und Weiterentwicklung von bestehenden Sites gegen die definierten KPIs geprüft werden. Zielsetzung ist dabei, mit jeder Änderung eine Verbesserung der KPI-Werte zu erzielen und dadurch den Gesamterfolg der Website fortwährend zu verbessern.
Änderungen, welche zu einer Verschlechterung der KPIs führen, werden deshalb rückgängig gemacht – oder besser schon vorher in A/B-Tests verschiedener Varianten erkannt und korrigiert. Ein solches «success focused website development» trägt mit kleinen, aber sehr zielgerichteten Schritten zur fortwährenden Optimierung der Website bei und steigert den Website-Erfolg nachhaltig und messbar.
KPI-Beispiele entlang dem Customer Life Cycle
Typische Messgrössen mit Advanced-Web-Analytics-Tools
· Nutzdaten und Technik: Anzahl Besucher, Besuche und Seitenaufrufe, eingesetzte Technik (OS, Browser, Plug-ins), Besucherherkunft (referenzierende Sites und Suchmaschinen-Keywords, Herkunftsland und -Stadt)
· Inhalte und Nutzerverhalten: Häufige Ein- und Ausstiegsseiten, wichtige Besucherflüsse, angeklickte Links innerhalb einer Seite, Aufenthaltsdauer auf einer Seite, beliebteste Inhaltsbereiche, Besucherloyalität, Wiederbesuchshäufigkeit, Segmentierung nach Neubesuchern und wiederkehrenden Besuchern
· Konvertierung: Rentabilitätsvergleich von Werbekampagnen, Konvertierungsraten z.B. je Kampagne, Benutzersegment oder Suchmaschinen-Keyword, Abbruchstellen in mehrstufigen Formularprozessen wie Bestellprozessen, häufigste Abbruchfelder innerhalb von Formularen
Der Autor
Marco Hassler ist Business Unit Manager beim Internetdienstleister namics. marco.hassler@namics.com
