Analytics, User Experience (UX) und Datenanalyse: Optimierung im Onlinemarketing

Die Schlüsselrolle von Analytics im Onlinemarketing

Analytics spielt eine Schlüsselrolle im Online-Marketing, indem es Unternehmen ermöglicht, Nutzerverhalten zu verstehen und Marketingstrategien zu optimieren. Durch die Kombination von quantitativen und qualitativen Daten können gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der User Experience und zur Steigerung der Conversion-Raten ergriffen werden. Duch KI-Unterstützung können Auswertungen, Rückschlüsse und Optimierungen noch zielgerichteter und effektiver erfolgen. Die Implementierung moderner Analytics-Tools und Best Practices ist entscheidend für den nachhaltigen Erfolg im digitalen Marketing.

Nicht länger vermuten, sondern wissen

Web-Analyse-Daten geben Aufschluss darüber, wie viele Nutzer:innen eine bestimmte Unterseite aufrufen, woher sie kommen und was sie auf dieser Seite getan haben.

Konkrete Ziele, beispielsweise mit einer Kampagne den Traffic erhöhen oder einen bestimmten Prozentsatz an Newsletter-Abonnenten gewinnen, sind dank Web-Analyse nachprüfbar. Sie müssen nicht länger vermuten, ob Ihre Neukunden:innen über die aktuelle Kampagne auf Ihr Angebot aufmerksam geworden sind. Vielmehr können Sie den Weg der Informationssuchenden vom Lead bis zum Abschluss über die Daten im Web Analytics verfolgen.

Mit Daten der Web-Analyse lassen sich bei Ihrem Online-Angebot

• Schwachstellen herausfiltern und ausmerzen;
• Stärken erkennen und hervorheben;
• Budgets besser verteilen und
• die strategische Ausrichtung des Unternehmens lenken.

Potenziale der Web-Analyse auf einen Blick

Lernen Sie mit dieser kurzweiligen Video-Lektion das volle Potenzial der Web-Analyse kennen – und lieben

Am Anfang steht immer der Plan

Ohne Plan und Strategie verliert man sich oft in allgemeinen Annahmen und Vorgehensweisen. Erst wenn klar ist, was man erreichen möchte, wenn man weiß, wo die Reise hingeht und die Strategie steht, sollte man mit der Analyse beginnen.

Bevor Sie also ein Analytics-Tool implementieren, beantworten Sie folgende Fragen:

• Wie soll der Prozess der regelmäßigen Analyse und Optimierung ausschauen?
• Was wollen wir mit den Daten eigentlich anfangen?
• Welche Ziele sollen erreicht werden?
• Welche Kennzahlen brauchen wir, um unsere Geschäftsziele messbar zu machen?
• Gibt es irgendwelche Zielgrößen oder Benchmarks, an denen man sich orientieren kann?
• Haben wir genügend Ressourcen, um die Webanalyse als kontinuierlichen Prozess einzuführen?
• Haben wir das benötigte Know-how im Haus ober benötigen wir externe Unterstützung?

Daten verstehen. Erfolg steigern.

Lernen Sie, wie Sie Daten gezielt nutzen – jetzt Seminar buchen!

Mehr zum Thema

Ziele definieren und messbar machen

Die Definition von Zielen ist also die Basis. Wenn sie festgelegt sind, müssen im nächsten Schritt diese Ziele im Web-Analyse-Tool hinterlegt und damit messbar gemacht werden. Ohne solche klare Zielsetzungen verliert man leicht den Überblick in der Vielzahl der Daten eines Analytics-Tools. Ziele geben den Daten die Richtung, den Fokus vor. Damit erhalten die Reports und Berichte erst ihre sinnvolle Aussagekraft.

Ziele können z. B. sein:

• Absenden eines Kontakt-Formulars
• Download eines PDF-Dokuments
• Aufruf eigener bestimmte Seite/URL
• Kauf eines Produkts
• Anmeldung zum Newsletter
• usw.

Festlegung von Key-Performance-Indikatoren (KPI)

Auch wenn Sie bereits Web Analytics nutzen und Daten gewinnen, erhalten Sie möglicherweise noch nicht genau die Informationen, die Sie wissen wollen. Das Datenmaterial mag ausreichend vorhanden sein, wie aber gehen Sie mit den Daten um, um aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen zu können?

Um zu erfahren, wie es um den Marketing-Erfolg bestimmt ist, sollten Sie zunächst Kennzahlen und KPIs für Ihre Werbeziele bestimmen.

Lassen Sie sich ruhig etwas mehr Zeit, um alle Faktoren gut zu durchdenken. Denn das fehlerhafte Festlegen von KPIs gilt als die größte Fehlerquelle beim Arbeiten mit Web-Analytics.

Stefan Ponitz – Web-Analytics-Experte und eMBIS Trainer

Key-Performance-Indikatoren (KPI) sind einfache und verständliche Leistungsindikatoren. Im Rahmen der Web-Analyse wird die Leistung der Website und das Erreichen der festgelegten Ziele in Form von Kennzahlen gemessen und dargestellt. Diese Kennzahlen dienen als Grundlage für Reportings, Analysen und Optimierungen. Verändern sich diese Leistungsindikatoren, erkennen Verantwortliche, ob Handlungsbedarf für Optimierungen bestehen und können zeitnah reagieren.

Auswertung der Ergebnisse

Web-Analyse heißt ‚messen, analysieren und interpretieren. Wesentlich für die Auswertung statistischer Daten ist es, die richtigen Rückschlüsse zu ziehen, indem Zahlen in ein Verhältnis zueinander gesetzt und interpretiert werden.

Mit Google Analytics 4 stehen moderne Tracking-Möglichkeiten zur Verfügung, die Nutzerverhalten plattformübergreifend erfassen und durch KI-gestützte Prognosen zusätzliche Einblicke liefern. Alternativ bietet Matomo Analytics eine datenschutzfreundliche Lösung, die volle Datenhoheit gewährleistet und besonders für DSGVO-konforme Analysen interessant ist.

Ein Beispiel:
Viele Seitenaufrufe, Page-Impressions, können ein Hinweis darauf sein, dass die User die Inhalte auf der Webseite hochinteressant finden. Setzt man diese Zahl aber mit einer sehr geringen Verweildauer pro User in Relation, lassen sich komplett andere Ergebnisse ableiten. Vielleicht besuchen die User nur so viele Seiten und Unterseiten, weil sie den gesuchten Content nicht finden.

E-Book: Web Analytics

Web Analytics – Website-Erfolge richtig messen! Dieser Leitfaden führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Web Analyse.

Download

Dashboards und Reports aufbauen

Neben den Standard-Reports, die viele Analyse-Tools vorgefertigt bieten, können i.d.R. auch benutzerdefinierte Dashboards und Berichte erstellt werden. In solchen Dashboards und Berichten werden nach den individuellen Anforderungen der verschiedenen Mitarbeitenden die gewünschten Kennzahlen übersichtlich aufbereitet und zusammengefasst. Hat man diese einmal definiert, können sie vom Analyse-Tool automatisiert erstellt und ggf. in regelmäßigen Abständen, z.B. per E-Mail, an das jeweiligen Team oder andere Nutzende versendet werden.

Erweiterte Visualisierung

Meist sind die Darstellungsmöglichkeiten individueller Daten in den Web-Analyse-Tools beschränkt, man kann aber auf spezielle Lösungen zur Datenvisualisierung zugreifen.

Mit dem Google Data Studio beispielsweise gibt es eine kostenlose und zunehmend leistungsfähige Lösung zur Darstellung individueller Daten. Daneben sind noch weitere externe Lösungen, sogenannte Business-Intelligence-Systeme wie z.B. Board, Power BI von Microsoft, Looker oder Salesforce am Markt.

Optimierung als Prozess im Unternehmen verankern

Die regelmäßige Web-Analyse ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und ihre Online-Strategie kontinuierlich zu optimieren. Durch die Analyse von Nutzerverhalten können Trends erkannt, Schwachstellen identifiziert und Marketingmaßnahmen gezielt angepasst werden. Zudem hilft die kontinuierliche Analyse, Wettbewerbsvorteile zu sichern und auf Veränderungen im Markt rechtzeitig zu reagieren.

Die Web-Analyse sollte als regelmäßiger Prozess im Unternehmen etabliert werden. Punktuelle Analysen (z.B. bei besonderen Werbeaktionen „mal schauen, wie die gelaufen ist“) bringen keine transparenten Erkenntnisse.

Ebenso sollte die Analyse von allen Verantwortlichen gelebt und nicht nur von einer einzelnen Person betrieben werden.

Wie finde ich das richtige Web-Analyse-Tool?

Die Entscheidung für das richtige Web-Analyse-Tool als zentrales Controlling-Instrument im Marketing erfordert eine sorgfältige Auswahl. Welches Tool am besten für Ihr Unternehmen geeignet ist, hängt von mehreren Faktoren gleichzeitig ab. Diese sind individuell verschieden, weswegen es „ein“ bestes Tool für alle Unternehmen nicht geben kann. Sehen Sie auch die Tool-Auswahl als Prozess, für den Sie einige Zeit veranschlagen sollten. Eine übereilte Entscheidung, die sich nach einigen Wochen der Nutzung als falsch herausstellt, kostet nicht nur Zeit, sondern ziemlich sicher auch Geld. Insofern sollten Sie sehr genau definieren, was Sie von einem Tool erwarten: Welche Zahlen wollen Sie in welcher Tiefe erheben? Welche Schnittstellen werden benötigt? Wer soll mit dem Tool arbeiten, etc.?

Schritt für Schritt zum richtigen Web-Analyse-Tool

Erstellen Sie Ihren maßgeschneiderten Anforderungskatalog – mit unserer editierbaren PowerPoint-Vorlage.

Download Schritt für Schritt zum richtigen Web-Analyse-Tool

Die Verbindung zwischen UX und Marketingstrategien

Eine gut gestaltete User Experience kann die Effektivität von Marketingstrategien erheblich steigern. Wenn Nutzer eine positive Erfahrung auf einer Website machen, sind sie eher bereit, sich mit Inhalten auseinanderzusetzen, Produkte zu kaufen oder Dienstleistungen in Anspruch zu nehmen. Daher ist es wichtig, dass Marketingmitarbeiter UX-Prinzipien in ihre Strategien integrieren. Dies beginnt bereits bei der Gestaltung von Werbematerialien und reicht bis zur Benutzerführung auf der Website.

User Experience (UX) und ihre Auswirkungen

Die User Experience hat einen direkten Einfluss auf die Conversion-Raten und die Kundenzufriedenheit. In einer Zeit, in der die Erwartungen der Nutzer stetig steigen, ist es für Unternehmen unerlässlich, eine positive und reibungslose Nutzererfahrung zu bieten. Eine gut gestaltete UX kann nicht nur das Engagement der Nutzer erhöhen, sondern auch deren Loyalität gegenüber der Marke stärken. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, verschiedene Aspekte der User Experience zu betrachten und gezielte Maßnahmen zur Optimierung zu ergreifen.

Nutzererfahrung verstehen

Um die Nutzererfahrung zu optimieren, ist es entscheidend, die gesammelten Daten richtig zu interpretieren. Eine bloße Sammlung von Zahlen reicht nicht aus; vielmehr müssen diese in den Kontext des Nutzerverhaltens gesetzt werden. Hierbei spielen qualitative Daten eine ebenso wichtige Rolle wie quantitative. Feedback von Nutzern, Umfragen und Usability-Tests können wertvolle Informationen liefern, die über die reinen Zahlen hinausgehen. Die Kombination von quantitativen und qualitativen Analysen führt zu einem umfassenderen Verständnis der Nutzerbedürfnisse und ermöglicht es Unternehmen, ihre Angebote entsprechend anzupassen.

Usability- und Conversion-Optimierung Seminar

Mit optimaler User Experience (UX) zum digitalen Erfolg – für eine glückliche Kundschaft, die findet, was sie sucht

Zum Seminar

A/B Testing – Optimierung nach Zielen

Ein A/B-Test, auch A/B-Splittest genannt, ist eine etablierte und verhältnismäßig unkomplizierte Methode, Online-Komponenten im Sinne ihrer Zielsetzung zu optimieren. Es gibt spezialisierte Dienstleister, aber auch viele Tools die die Durchführung solcher Tests ermöglichen.

Designs und Inhalte die User ansprechen

Das Design und die Inhalte einer Webseite bzw. Landing-Page tragen wesentlich dazu bei, ob sich der User „wohlfühlt“ und dadurch im Optimalfall das Ziel erfüllt (konvertiert) oder nicht. So könnte es sein, dass ein grüner Download-Button mehr User zum Download bewegt als ein blauer Button, oder dass eine kurze Überschrift über dem Kontaktformular „Wir freuen uns auf Ihre Anfrage“ zu mehr Kontakten führt als nur das blanke Formular. Die Beispiele ließen sich beliebig weiterführen: Welches Bild spricht die User besser an? Welcher einleitende Text führt zu mehr Interaktionen? Was ist die optimale Anzahl an Formularfeldern?

Tests beantworten Fragen

Wer also sagt uns, welche Gestaltung, Elemente, Farben und Texte beim User am besten ankommen? Der Webdesigner oder die Kreativagentur können nur aus ihrem eigenen Erfahrungsschatz eine Vermutung ableiten, wie das Angebot optimal präsentiert werden kann. Die Wahrheit erfahren wir nur direkt von den Usern. Zum Beispiel durch kontinuierliches testen.

Übrigens: Tests sind ein hervorragendes Mittel um Diskussionen wie „welche ist die bessere Überschrift“ oder „welches Bild nehmen wir“ zu unterbinden. Sobald eine dieser Diskussionen im Raum steht: Machen Sie den Test! Der User wird Ihnen die Entscheidung abnehmen 

Sind die Verantwortlichkeiten und Prozesse im Unternehmen erst mal geklärt und die ersten Tests erfolgreich durchgeführt, werden Sie sehen, dass A/B-Tests relativ einfach geplant, umgesetzt und ausgewertet sind. Sie werden sehen: Testen kann richtig Spaß machen.

Trends vorhersagen – Predictive Analytics

Predictive Analytics ermöglicht es Marketingmitarbeitern, zukünftige Trends vorherzusagen und proaktive Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von fortschrittlichen Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) können Unternehmen Muster im Nutzerverhalten erkennen und auf dieser Grundlage Prognosen erstellen. Dies kann beispielsweise bedeuten, dass sie vorhersagen, welche Produkte in den kommenden Monaten besonders gefragt sein werden oder welche Zielgruppen am ehesten auf bestimmte Kampagnen reagieren. Solche Informationen sind von unschätzbarem Wert, da sie es ermöglichen, Marketingstrategien gezielt auszurichten und Ressourcen effizient einzusetzen.

KI in der Web-Analyse, Data Science und UX-Optimierung

Die Anwendungsbereiche von künstlichen Intelligenz (K)I im Analyse- und Optimierungs-Umfeld sind breit gefächert. Ein zentraler Aspekt ist die Datenanalyse, bei der KI-Systeme Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen erkennen können. Diese Mustererkennung ermöglicht es Unternehmen, das Nutzerverhalten besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen zur Optimierung ihrer Marketingstrategien zu ergreifen. Zudem kommen KI-Technologien zum Einsatz, um Vorhersgen über zukünftiges Nutzerverhalten zu treffen. Dies geschieht durch die Analyse vergangener Interaktionen, wodurch Unternehmen in der Lage sind, personlisierte Erlebnisse zu schaffen, die auf den individuellen Vorlieben ihrer Kunden basieren.

Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich ist die Automatisierung von Berichterstattungsprozessen. KI-gestützte Systeme können automatisch Berichte erstellen, die wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) visualisieren und analysieren. Dadurch sparen Marketer wertvolle Zeit und können sich auf strategische Entscheidungen konzentrieren, anstatt sich mit der manuellen Datenaufbereitung auseinanderzusetzen. Darüber hinaus ermöglicht KI eine tiefere Analyse von Nutzersegmenten, wodurch unterschiedliche Zielgruppen besser angesprochen werden können.

Trotz der zahlreichen Vorteile bringt die Implementierung von KI auch einige Herausforderungen mit sich. Eine der größten Hürden ist die Sicherstellung der Datenqualität. Unzureichende oder fehlerhafte Daten können zu falschen Analysen und irreführenden Ergebnissen führen. Daher ist es entscheidend, dass Marketer über robuste Datenmanagementprozesse verfügen, um die Integrität ihrer Daten sicherzustellen.