Webanalyse (Web Analytics)

Was ist Webanalyse (Web Analytics)?

Bei der Webanalyse wird das Verhalten der Besucher einer Website analysiert, indem die Daten, die durch die Nutzung der Website und ihrer Komponenten wie Webseiten, Bilder und Videos generiert werden, verfolgt, überprüft und gemeldet werden. Ziel ist es, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die den Website-Besitzer unterstützen, die Website für die Nutzer zu optimieren und Geschäftsziele wie mehr Besucher, mehr Konversionen oder mehr Verkäufe zu erreichen.

Das Sammeln von Daten über das Nutzerverhalten auf einer Website oder einer Webanwendung und die Analyse dieser Daten für einen bestimmten Zweck erleichtert die Entscheidungsfindung zur Erreichung dieses Zwecks. Analysewerkzeuge kommunizieren mit Webbrowsern, um das Online-Verhalten zu verfolgen und zu analysieren, und erzeugen dann Ergebnisse in für Menschen lesbaren Formaten wie Tabellen, Diagrammen oder Grafiken.

Zu den Daten, die das Tool sammelt, können Traffic-Quellen, verlinkende Websites, Seitenbesuche oder -aufrufe, zurückgelegte Pfade und Konversionsraten sowie andere Kennzahlen wie die folgenden gehören:

• Gesamtbesuche auf der Website oder in einer App
• Absprungrate
• neue Besucher
• wiederkehrende Besucher oder Wiederholungsrate bei den Besuchen
• Verweildauer auf der Website
• monatliche Einzelbesucher

Neben diesen Kennzahlen kann die Webanalyse auch das Klick- und Drilldown-Verhalten der Kunden verfolgen und die Websites ermitteln, von denen die Kunden am häufigsten kommen.

Die gesammelten Daten können Teil der Kundenbeziehungsmanagementanalyse (CRM-Analyse) sein, die häufig zur Erleichterung kundenorientierter Entscheidungen eingesetzt wird.

Wer nutzt Webanalysen?

Webanalysen können jedem Unternehmen oder jeder Einzelperson zugutekommen, die eine Website oder Webanwendung besitzt und eine Möglichkeit benötigt, deren Leistung zu verstehen und zu optimieren. Die Erfassung von Webanalysen kann Wege aufzeigen, um mehr Besucher anzuziehen, mehr Kunden zu binden und sogar den Umsatz mit jedem Kunden zu steigern.

Webanalysen sind auch für Folgendes nützlich:

• Designer von Benutzeroberflächen oder Benutzererfahrungen
• Produktmanager
• Datenwissenschaftler
• Digitale Analysten
• Digitale Vermarkter
• E-Commerce-Spezialisten
• Content-Manager

Die Bedeutung der Webanalyse

Die Webanalyse ist wichtig, weil sie konkrete Daten liefert, die Entscheidungen und Maßnahmen in Bezug auf einen Web-Asset erleichtern können. Sie kann als Geschäftsmaßstab dienen, um bestimmte Produkte bei den Kunden zu bewerben, die sie am ehesten kaufen würden, und um festzustellen, welche Produkte ein bestimmter Kunde am ehesten kaufen würde. Dies kann dazu beitragen, das Verhältnis zwischen Einnahmen und Marketingkosten zu verbessern und den Umsatz, den Gewinn, die Rentabilität und die Kapitalrendite (ROI) des Unternehmens zu steigern.

Webanalysen, die in der richtigen Form und rechtzeitig zur Verfügung stehen, können einem Unternehmen oder einer Einzelperson in all diesen Bereichen helfen:

• Personalisierung der Website für wiederkehrende Nutzer oder Kunden, um deren Website und Markenerfahrung zu verbessern und ihre Loyalität zu gewinnen.
• Bestimmen der Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Kunde ein Produkt erneut kauft, nachdem er es in der Vergangenheit gekauft hat.
• Analyse, wie viel Geld Kunden (oder bestimmte Kundengruppen) ausgeben, um künftige Verkaufsstrategien (zum Beispiel Upsells oder Cross-Sells) oder Werbeaktionen zu steuern.
• Analyse der geografischen Regionen, in denen die meisten und die wenigsten Kunden bestimmte Produkte besuchen und kaufen. Diese Informationen lassen sich nutzen, um standortspezifische Verkaufs- oder Werbestrategien zu entwickeln.
• Prognosen, welche Produkte Kunden in Zukunft am ehesten und am wenigsten kaufen werden. Damit kann man Empfehlungen machen, die am ehesten zu einem Verkauf führen.
• Verfolgung der Suchanfragen, die den meisten Traffic auf der Website generieren. Diese Daten lassen sich nutzen, um Website-Inhalte mithilfe von Suchmaschinenoptimierungsstrategien (SEO) zu erstellen und zu optimieren.
• Analyse dere wichtigsten Verweisquellen, um in Werbung auf den entsprechenden Social-Media-Seiten zu investieren und die Werbeausgaben und den ROI zu optimieren.

Webanalyseprozess

Der Webanalyseprozess geht über die einfache Installation eines Tools zur Erfassung von Nutzerdaten hinaus. Er umfasst folgende wichtige Schritte:

1. Ziele setzen. Der erste Schritt besteht darin, dass Unternehmen Ziele und Ergebnisse festlegen, die sie mit der Webanalyse anstreben, wie zum Beispiel Umsatzsteigerungen oder eine höhere Kundenzufriedenheit und Markenbekanntheit. Einige Ziele können quantitativ sein, wie die Steigerung des Umsatzes um einen bestimmten Prozentsatz, während andere qualitativ sein können, wie die Verbesserung der Kundenerfahrung.
2. Daten sammeln. Der zweite Schritt besteht darin, Daten mit einem Analyse-Tool wie Google Analytics zu sammeln. Diese Daten stammen hauptsächlich aus HTTP-Anfragen, einschließlich Daten auf der Netzwerk- und Anwendungsebene. Sie können mit externen Daten wie Internetprotokolladressen kombiniert werden, um die Webnutzung der Nutzer zu interpretieren und andere relevante Informationen über den Nutzer zu erfassen, zum Beispiel seinen Standort und die Klickrate.
3. Daten verarbeiten. Der nächste Schritt ist die Verarbeitung und Umwandlung der gesammelten Daten in Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung erleichtern.
4. Identifizierung der wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs). KPIs sind ein quantifizierbares Maß zur Überwachung und Analyse des Nutzerverhaltens auf einer Website, zum Beispiel Seitenbesuche, Traffic-Quellen, Absprungraten, eindeutige Nutzer, Nutzersitzungen und Onsite-Suchanfragen. Sie unterstützen dabei, den Fortschritt in Richtung eines bestimmten Ziels zu verfolgen.
5. Entwickelung einer analysegestützten Strategie. In dieser Phase werden die Erkenntnisse aus der Webanalyse genutzt, um Strategien zu formulieren, die auf die Ziele des Unternehmens abgestimmt sind. Beispielsweise kann die Analyse von Suchanfragen Aufschluss darüber geben, wonach die Nutzer bei Google suchen, und die Entwicklung einer Inhaltsstrategie unterstützen.
6. Experimentieren, um die Strategie zu validieren und umzusetzen. Das Experimentieren mit verschiedenen Strategien kann dabei unterstützen, diejenige zu ermitteln, die die besten Ergebnisse liefert. Bei A/B-Tests erstellt ein Unternehmen beispielsweise zwei Versionen eines Inhalts (zum Beispiel einer E-Mail-Nachricht), um die Reaktion verschiedener Teilgruppen der Zielgruppe zu ermitteln.

Hauptkategorien der Webanalyse

Es gibt zwei Haupttypen von Webanalysen.

Offsite-Webanalyse

Bei der Offsite-Webanalyse werden die Aktivitäten der Besucher außerhalb der Website überwacht, um ihr Verhalten zu messen. Die Daten werden von Ressourcen im gesamten Web gesammelt, zum Beispiel von sozialen Medien, Suchmaschinen und Foren. Sie geben Aufschluss darüber, wie ein Unternehmen im Vergleich zu seinen Mitbewerbern abschneidet.

Onsite-Webanalyse

Die Onsite-Webanalyse verfolgt die Besucheraktivitäten auf einer bestimmten Website, um deren Leistung zu messen. Diese Daten, die in der Regel für den Eigentümer der Website relevant sind, können Details enthalten, die das Engagement der Besucher auf der Website zeigen, wie zum Beispiel beliebte Inhalte oder Seiten. Zwei technologische Ansätze für die Onsite-Webanalyse sind die Logfile-Analyse und das Page Tagging.

Bei der Logfile-Analyse, auch bekannt als Log-Management, werden Daten aus Logfiles analysiert, um die Leistung einer Website zu überwachen, Fehler zu beheben und Berichte zu erstellen.

Beim Page Tagging werden mit Hilfe eines Tag Management Systems Codeschnipsel, so genannte Tags, in den Seitencode einer Website eingefügt. Ziel ist es, die Website-Besucher und ihre Interaktionen anhand von Metriken wie der Anzahl der aufgerufenen Seiten und der Anzahl der einzelnen Besucher zu verfolgen.

Webanalyse-Tools

Webanalyse-Tools liefern wichtige Statistiken, die Unternehmen dabei unterstützen, die Vorgänge auf ihrer Website oder Webanwendung zu verstehen und die Erkenntnisse für ihre Entscheidungen zu nutzen. Diese Tools werden auch für Produktanalysen, Social-Media-Analysen und Marketinganalysen verwendet.

Beispiele für Webanalyse-Tools sind:

• Google Analytics (GA). Google Analytics ist ein Webanalysedienst zur Überwachung von Website-Traffic, Verhalten und Konversionen. Er steht jedem Nutzer mit einem Google-Konto kostenlos zur Verfügung und umfasst zahlreiche Tools zur Erfassung von Kundeneinblicken über verschiedene Geräte und Plattformen hinweg.
• HubSpot. Die Marketing-Analyse- und Dashboard-Software von HubSpot hilft bei der Messung der Leistung von Websites, Landing Pages, E-Mails, Social-Media-Konten und anderen Marketing-Assets über ein einziges Dashboard. Wie GA bietet auch HubSpot einige Dienste kostenlos an; weitere Funktionen sind in einer kostenpflichtigen Version verfügbar.
• Semrush. Semrush bietet nützliche Informationen über den Zustand einer Website, Keyword-Rankings, Traffic-Trends und die Auswirkungen dieser Aspekte auf die Gesamtleistung über ein einziges Dashboard. Die Suite lässt sich mit anderen Analyseplattformen integrieren, um noch nützlichere und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Crazy Egg. Crazy Egg ermöglicht es Website-Besitzern, Website-Besucher und deren Verhalten besser zu verstehen und diese Informationen zur Optimierung der Website zu nutzen. Es enthält zahlreiche Funktionen, um die Customer Journeys zu verstehen, Nutzerfeedback zu erhalten und den Inhalt der Website zu analysieren, zum Beispiel Heatmaps, Traffic-Analyse, A/B-Tests, Fehlerverfolgung und Aufzeichnungen von Nutzersitzungen.
• Microsoft Clarity. Microsoft Clarity sammelt Daten zur Benutzererfahrung, während die Benutzer mit einer Website interagieren. Es wird mit Hilfe eines JavaScript-Tracking-Codes auf der Website installiert und kann kostenlos genutzt werden.
• Kissmetrics. Kissmetrics ist eine Kundenanalyseplattform, die Website-Daten sammelt und sie in einem leicht lesbaren Format präsentiert. Die Plattform dient auch als Customer-Intelligence-Tool, da sie es Unternehmen ermöglicht, tiefer in das Kundenverhalten einzutauchen und diese Informationen zur Verbesserung ihrer Website und Marketingkampagnen zu nutzen.