Vor kurzen besuchte ich eine Veranstaltung des SDForums [1] mit dem Thema „Web Analytics 2.0: Rethinking Decision Making in a „2.0“ World“. Vortragender war Avinash Kaushik, seines Zeichens Mitgründer der Firma MarketMotive [2], Google Evangelist und Buchautor.
Der Vortrag war wirklich ein Erlebnis. Einerseits ist Avinash Kaushik wirklich ein guter Erzähler, andererseits kann er das Potential der Web Analyse wirklich erklären.
Web Analysis besteht aus einer Reihe von Fragestellungen. Es wird nach dem „Was“,“Warum“, oder dem „Was noch“ gefragt. Die eigentliche Statistik kann dabei nur das „Was“ beantworten, was man aber möchte ist das „Warum“.
Jede Frage hat seine eigene Methode um Antworten zu erlangen. So wie die Antwort auf das „Was“ mit Hilfe von Google Analytics, Unica und anderen Tools zu erlangen. Die Frage nach den Nutzen, kann mit iPerceptions [4] oder anderen Tools erreicht werden. Tools wie Sietspect helfen einem bei der Durchführung von Experimenten und um mehr über die Nutzer zu erfahren, sind 4Q iPerceptions oder Ethnio wieder geeignet.
Avinash gab im Vortrag eine Reihe von Regeln an, die einen beim weiteren vorgehen helfen sollen.
Do not stink
Es gibt immer noch viele Leute die nach Hits messen. HITS ist die Abkürzung für „How idiot track success“, also eine Masseinheit die einem in keinster Weise weiterhilft. Auch die Bounce Rate ohne weiteren Kontext sagt einem nur „Ich kam, ich übergab mich, ich ging wieder“. Zahlen müssen im Kontext gesehen werden.
Segment or Die
Um wirklich aussagekräftige Statistiken zu erzeugen, muss man sich in den Tools wie Google Analytics Segmente anlegen. Beispielsweise „Visits von Leuten die mehr als 3 Seiten aufgerufen haben“ oder die Zusammenfassung der Contentbereiche und dort Filter, wieviel % der Contentbereiche wieviele Visits hatte. Erst auf der Basis kann man sich wirklich mit den für einen wichtigen Nutzern befassen.
Ninjas are better than squirrels
Egal welches Tool zum Einsatz kommt, die Standard Reports helfen einem in der Regel nicht weiter. Man muss sich mit den Zielen und seinen Nutzern befassen und für einen passende Reports konfigurieren und regelmäßig erfassen. Bei Änderungen in der Konfiguration muss darauf geachtet werden, dass man die Ursache/Wirkung nachvollziehen kann. Dies ist aufwendig [5], aber es lohnt sich.
Outcomes, Baby
Man hat in den Tools teilweise die Möglichkeit den Erfolg in einen Geldbetrag umzurechnen. Diese Conversation Rate, wird häufig nur in Zusammenhang mit Shops und den Verkäufen genutzt. Also wieviel Umsatz mit einer Webseite generiert wurde. Aber ein „wirtschaftlicher Wert“ geht darüber hinaus. Ein Nutzer der sich in einen Newsletter einträgt, wird über einen gewissen Zeitraum einen wirtschaftlichen Nutzen haben. Diesen kann man ermitteln und eine Newsletter-Subscription dahingehend bewerten. Ein externer Link zu einem Veranstalter kann dort zu einer Ticketbestellung führen, das Followen auf Twitter generiert neue Nutzer, die man sonst auf andere Massnahmen gewinnen müßte, usw. Eine wichtige Aufgabe ist, all diese Einzelwerte zu ermitteln, zu erfassen und dann den echten Economic Value der Webseite und Aktivitäten zu ermitteln.
Avinash brachte Beispiele, wo der Wert von Webseiten sich um Faktor 2-3 besser darstellten, als vorher. Das wiederum hat wesentliche Auswirkungen darauf, wie gross der ROI ist und auch wieviel Budget man sinnvoll für SEO, Social Media oder andere digitale Marketingmassnahmen ausgeben kann und sollte.
Fail faster
Die eigenen Massnahmen müssen gezielt durch Experimente und Tests überprüft und verbessert werden. Als Beispiel brachte Avinash die „Fund Raising“ Kampagne von Barack Obama im Präsidentschaftswahlkampf. So wurden beispielsweise die Texte auf den Buttons leicht verändert [7], von „Sign Up“, zu „Learn More“ bis hin zu „SignUp New“. Genauso wie das Hauptbild auf der Startseite ausgetauscht wurde. Es gab ein Bild mit einer Familie, eines wo Obama als Führungspersönlichkeit dargestellt wurde, usw. Die Unterschiede zwischen Buttons und Illustration waren erheblich, so waren zwischen der schlechtesten und der besten Kombination ein Unterschied beim Erfolg bei den Spenden bis zu 48%. Die beste Kombination war übrigens das Familienbild und der „Learn More“-Button.
Der Kandidat der Republikaner McCain hat eine rein klassische Fund Raising Strategie gefahren und konnte 201 Mio USD einnehmen. Obama in diesen Segment nur 156 Mio USD. Jedoch die Online Strategie allein brachte am Ende ca. 500 Mio USD.
10/90 Rule
Diese Regel ergibt sich eigentlich aus den vorherigen. Tools können einem nie die Arbeit abnehmen, sondern man muss wissen was man tut, dass mit „natürlicher Intelligenz“ hinterfragen und durch Experimente und Tests gezielt den Erfolg der eigenen Ziele steigern. Analyse-Tools unterstützen einen, nehmen aber weder das Denken noch die Durchführung der Experimente ab. Daher: 10% des Budgets in Tools investieren, 90% in die Menschen.
Wer gern mehr über diese Themen erfahren möchte, kann in Avinash Blog [8] vorbeischauen, ihm über Twitter folgen [9] oder in einen seiner Web-Vorträge [10] reinschauen. Oder einfach seine Bücher der Bücher „Web Analytics, An hour a day“ [11] und „Web Analytics 2.0 [12]“ anschaffen.