Die SchlĂźsselrolle von Analytics im Onlinemarketing
Analytics spielt eine SchlĂźsselrolle im Online-Marketing, indem es Unternehmen ermĂśglicht, Nutzerverhalten zu verstehen und Marketingstrategien zu optimieren. Durch die Kombination von quantitativen und qualitativen Daten kĂśnnen gezielte MaĂnahmen zur Verbesserung der User Experience und zur Steigerung der Conversion-Raten ergriffen werden. Duch KI-UnterstĂźtzung kĂśnnen Auswertungen, RĂźckschlĂźsse und Optimierungen noch zielgerichteter und effektiver erfolgen. Die Implementierung moderner Analytics-Tools und Best Practices ist entscheidend fĂźr den nachhaltigen Erfolg im digitalen Marketing.
Nicht länger vermuten, sondern wissen
Web-Analyse-Daten geben Aufschluss darĂźber, 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 erhÜhen oder einen bestimmten Prozentsatz an Newsletter-Abonnenten gewinnen, sind dank Web-Analyse nachprßfbar. Sie mßssen nicht länger vermuten, ob Ihre Neukunden:innen ßber die aktuelle Kampagne auf Ihr Angebot aufmerksam geworden sind. Vielmehr kÜnnen Sie den Weg der Informationssuchenden vom Lead bis zum Abschluss ßber 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
| Webseiten optimieren â Usability (Bedienerfreundlichkeit) optimieren â Konversionen erhĂśhen â Besucher:innen identifizieren und klassifizieren â usw. | Zielgruppenansprache durch Targeting â zielgerichtetes Ausliefern von Content â Kampagnen/Werbemittel steuern â GEO-Daten â Demographische Daten â usw. |
| Marketing-Aktivitäten auswerten â Touchpoints identifizieren â Bedeutung der Touchpoints innerhalb der Customer Journey â usw. | Testing â Wirksamkeit von Werbemitteln testen â Landing Pages optimieren â Websites benutzerfreundlich gestalten (Usability) â Formulare verbessern, Content optimieren â usw. |
Lernen Sie mit dieser kurzweiligen Video-Lektion das volle Potenzial der Web-Analyse kennen â 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 mĂśchte, wenn man weiĂ, 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 regelmäĂigen 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 ZielgrĂśĂen oder Benchmarks, an denen man sich orientieren kann?
- Haben wir genĂźgend Ressourcen, um die Webanalyse als kontinuierlichen Prozess einzufĂźhren?
- Haben wir das benĂśtigte Know-how im Haus ober benĂśtigen wir externe UnterstĂźtzung?
Ziele definieren und messbar machen
Die Definition von Zielen ist also die Basis. Wenn sie festgelegt sind, mĂźssen im nächsten Schritt diese Ziele im Web-Analyse-Tool hinterlegt und damit messbar gemacht werden. Ohne solche klare Zielsetzungen verliert man leicht den Ăberblick 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 kĂśnnen 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 mÜglicherweise 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 kÜnnen?
Um zu erfahren, wie es um den Marketing-Erfolg bestimmt ist, sollten Sie zunächst Kennzahlen und KPIs fßr 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 grĂśĂte 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 fßr Reportings, Analysen und Optimierungen. Verändern sich diese Leistungsindikatoren, erkennen Verantwortliche, ob Handlungsbedarf fßr Optimierungen bestehen und kÜnnen zeitnah reagieren.
Was ist eine Conversion Rate?
Der deutsche Begriff Konversion bedeutet soviel wie âWandlungâ und meint die Umwandlung eines Interessenten in einen Kunden. Mittlerweile hat er sich der englische Begriff Conversion bzw. Conversion Rate im deutschen Sprachgebrauch durchgesetzt.
Die Conversion Rate gibt an, wie viele User beim Besuch einer Webseite dort eine bestimmte, vom Webseitenbetreiber gewßnschte Handlung vollziehen. In Online Shops ist das in der Regel der Kauf eines Produkts. Mit der Conversion Rate lassen sich aber auch alle anderen Online-Aktivitäten messen, etwa das Absenden eines Kontakt-Formulars, das Downloaden eines PDF-Flyers, das Aufrufen bestimmter Inhalte (z.B. eines Videos), die Nutzung einer bestimmten Anwendung (z.B. eines Online-Konfigurators oder Filialfinders) oder das Registrieren fßr einen Newsletter.
Die Conversion Rate als zentrale Kennzahl im Onlinemarketing
Die Conversion Rate an sich ist jedoch keine definierte Kennzahl, sondern wird je nach Kontext unterschiedlich berechnet bzw. unterschiedlich gebraucht. Daher ist es grundsätzlich schwierig, unterschiedliche Arten von Konversionsraten direkt miteinander zu vergleichen. Klarer wird dies, wenn man sich vor Augen hält, dass die Conversion Rate zunächst nur ein Verhältnis ausdrßckt. Entscheidend ist jedoch der Kontext:
Beispiel Online-Shop:
Anzahl Verkäufe / Anzahl Sessions x 100 = CR (in %)
Beispiel Marketing Teaser auf der Startseite seiner Webseite:
Anzahl Klicks auf Teaser / Anzahl aller Besucher der Startseite x 100 = CR (in %)
Beispiel Anfragen Ăźber Kontaktformular:
Anzahl Kontakte Ăźber Kontaktformular / Anzahl Sessions x 100 = CR (in%)
Was am Ende zählt, ist nicht die Konversionsrate an sich, sondern immer das Gesamtergebnis Ihrer Ziele und Zielvorgaben. Die Conversion Rate ist allerdings eine wichtige Basis zur Optimierung Ihres Online-Angebots.
Auswertung der Ergebnisse
Web-Analyse heiĂt âmessen, analysieren und interpretieren. Wesentlich fĂźr die Auswertung statistischer Daten ist es, die richtigen RĂźckschlĂźsse zu ziehen, indem Zahlen in ein Verhältnis zueinander gesetzt und interpretiert werden.
Mit Google Analytics 4 stehen moderne Tracking-MÜglichkeiten zur Verfßgung, die Nutzerverhalten plattformßbergreifend erfassen und durch KI-gestßtzte Prognosen zusätzliche Einblicke liefern. Alternativ bietet Matomo Analytics eine datenschutzfreundliche LÜsung, die volle Datenhoheit gewährleistet und besonders fßr DSGVO-konforme Analysen interessant ist.
Ein Beispiel:
Viele Seitenaufrufe, Page-Impressions, kĂśnnen 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.
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Dashboards und Reports aufbauen
Neben den Standard-Reports, die viele Analyse-Tools vorgefertigt bieten, kĂśnnen i.d.R. auch benutzerdefinierte Dashboards und Berichte erstellt werden. In solchen Dashboards und Berichten werden nach den individuellen Anforderungen der verschiedenen Mitarbeitenden die gewĂźnschten Kennzahlen Ăźbersichtlich aufbereitet und zusammengefasst. Hat man diese einmal definiert, kĂśnnen sie vom Analyse-Tool automatisiert erstellt und ggf. in regelmäĂigen Abständen, z.B. per E-Mail, an das jeweiligen Team oder andere Nutzende versendet werden.
Erweiterte Visualisierung
Meist sind die DarstellungsmÜglichkeiten individueller Daten in den Web-Analyse-Tools beschränkt, man kann aber auf spezielle LÜsungen zur Datenvisualisierung zugreifen.
Mit dem Google Data Studio beispielsweise gibt es eine kostenlose und zunehmend leistungsfähige LÜsung zur Darstellung individueller Daten. Daneben sind noch weitere externe LÜsungen, sogenannte Business-Intelligence-Systeme wie z.B. Board, Power BI von Microsoft, Looker oder Salesforce am Markt.
Optimierung als Prozess im Unternehmen verankern
Die regelmäĂige Web-Analyse ermĂśglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und ihre Online-Strategie kontinuierlich zu optimieren. Durch die Analyse von Nutzerverhalten kĂśnnen Trends erkannt, Schwachstellen identifiziert und MarketingmaĂnahmen gezielt angepasst werden. Zudem hilft die kontinuierliche Analyse, Wettbewerbsvorteile zu sichern und auf Veränderungen im Markt rechtzeitig zu reagieren.
Die Web-Analyse sollte als regelmäĂiger Prozess im Unternehmen etabliert werden. Punktuelle Analysen (z.B. bei besonderen Werbeaktionen âmal schauen, wie die gelaufen istâ) 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 fĂźr das richtige Web-Analyse-Tool als zentrales Controlling-Instrument im Marketing erfordert eine sorgfältige Auswahl. Welches Tool am besten fĂźr Ihr Unternehmen geeignet ist, hängt von mehreren Faktoren gleichzeitig ab. Diese sind individuell verschieden, weswegen es âeinâ bestes Tool fĂźr alle Unternehmen nicht geben kann. Sehen Sie auch die Tool-Auswahl als Prozess, fĂźr den Sie einige Zeit veranschlagen sollten. Eine Ăźbereilte 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 benĂśtigt? Wer soll mit dem Tool arbeiten, etc.?
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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 Benutzerfßhrung 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 fĂźr Unternehmen unerlässlich, eine positive und reibungslose Nutzererfahrung zu bieten. Eine gut gestaltete UX kann nicht nur das Engagement der Nutzer erhĂśhen, sondern auch deren Loyalität gegenĂźber der Marke stärken. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, verschiedene Aspekte der User Experience zu betrachten und gezielte MaĂnahmen zur Optimierung zu ergreifen.
Nutzererfahrung verstehen
Um die Nutzererfahrung zu optimieren, ist es entscheidend, die gesammelten Daten richtig zu interpretieren. Eine bloĂe Sammlung von Zahlen reicht nicht aus; vielmehr mĂźssen 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 kĂśnnen wertvolle Informationen liefern, die Ăźber die reinen Zahlen hinausgehen. Die Kombination von quantitativen und qualitativen Analysen fĂźhrt zu einem umfassenderen Verständnis der NutzerbedĂźrfnisse und ermĂśglicht es Unternehmen, ihre Angebote entsprechend anzupassen.
Usability- und Conversion-Optimierung Seminar
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A/B Testing â Optimierung nach Zielen
Ein A/B-Test, auch A/B-Splittest genannt, ist eine etablierte und verhältnismäĂig unkomplizierte Methode, Online-Komponenten im Sinne ihrer Zielsetzung zu optimieren. Es gibt spezialisierte Dienstleister, aber auch viele Tools die die DurchfĂźhrung solcher Tests ermĂśglichen.
Designs und Inhalte die User ansprechen
Das Design und die Inhalte einer Webseite bzw. Landing-Page tragen wesentlich dazu bei, ob sich der User âwohlfĂźhltâ und dadurch im Optimalfall das Ziel erfĂźllt (konvertiert) oder nicht. So kĂśnnte es sein, dass ein grĂźner Download-Button mehr User zum Download bewegt als ein blauer Button, oder dass eine kurze Ăberschrift Ăźber dem Kontaktformular âWir freuen uns auf Ihre Anfrageâ zu mehr Kontakten fĂźhrt als nur das blanke Formular. Die Beispiele lieĂen sich beliebig weiterfĂźhren: Welches Bild spricht die User besser an? Welcher einleitende Text fĂźhrt 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 kÜnnen 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.
Ăbrigens: Tests sind ein hervorragendes Mittel um Diskussionen wie âwelche ist die bessere Ăberschriftâ oder âwelches Bild nehmen wirâ 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 durchgefßhrt, werden Sie sehen, dass A/B-Tests relativ einfach geplant, umgesetzt und ausgewertet sind. Sie werden sehen: Testen kann richtig Spaà machen.
Testen in der Praxis
- Definieren Sie ein eindeutiges Ziel, an dem der Erfolg des Tests gemessen werden kann.
- Ăberlegen Sie genau was, bzw. welches Element getestet werden soll. Z.B. Wording der Ăberschrift, Farbe oder Platzierung eines âcall to action Buttonsâ, ein Bild oder eine Grafik, die Menge des Textes (viel oder wenig), usw.
- Schaffen Sie die technischen Voraussetzungen. KĂśnnen Sie in Ihrem Web-Analyse-Tool (falls vorhanden) Tests durchfĂźhren und reichen die dort bereitgestellten MĂśglichkeiten fĂźr Ihre Anforderungen, oder benĂśtigen Sie dementsprechende Spezial-Software?
- Sind die Verantwortlichkeiten innerhalb Ihres Unternehmens klar geregelt? Wer macht was? Was dßrfen Sie verändern und wozu brauchen Sie Freigaben ßber eine dritte Person (z.B. wenn die CI-Vorgaben verletzt werden)?
- Ăberwachen Sie den Ablauf des Tests und greifen Sie bei extremen Entwicklungen regulierend ein. Wenn sich nach kurzer Zeit abzeichnet, dass eine Variante viel schlechter oder besser konvertiert als die andere, kann der Test auch verkĂźrzt oder vorzeitig beendet werden.
- Dokumentieren Sie die Testergebnisse um auf die gesammelten Erfahrungen auch später zurßckgreifen zu kÜnnen.
- Kommunizieren Sie die Test-Ergebnisse (im besten Fall die Erfolge) im Unternehmen an die involvierten, bzw. betroffenen Abteilungen und ggf. auch an die Unternehmensleitung.
- Etablieren Sie das durchfĂźhren von Tests als kontinuierlichen Prozess im Unternehmen.
Trends vorhersagen – Predictive Analytics
Predictive Analytics ermÜglicht es Marketingmitarbeitern, zukßnftige Trends vorherzusagen und proaktive Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von fortschrittlichen Algorithmen und kßnstlicher Intelligenz (KI) kÜnnen 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 ermÜglichen, Marketingstrategien gezielt auszurichten und Ressourcen effizient einzusetzen.
KI in der Web-Analyse, Data Science und UX-Optimierung
Die Anwendungsbereiche von kĂźnstlichen 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 groĂen Datensätzen erkennen kĂśnnen. Diese Mustererkennung ermĂśglicht es Unternehmen, das Nutzerverhalten besser zu verstehen und gezielte MaĂnahmen zur Optimierung ihrer Marketingstrategien zu ergreifen. Zudem kommen KI-Technologien zum Einsatz, um Vorhersgen Ăźber zukĂźnftiges 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-gestĂźtzte Systeme kĂśnnen automatisch Berichte erstellen, die wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) visualisieren und analysieren. Dadurch sparen Marketer wertvolle Zeit und kĂśnnen sich auf strategische Entscheidungen konzentrieren, anstatt sich mit der manuellen Datenaufbereitung auseinanderzusetzen. DarĂźber hinaus ermĂśglicht KI eine tiefere Analyse von Nutzersegmenten, wodurch unterschiedliche Zielgruppen besser angesprochen werden kĂśnnen.
Trotz der zahlreichen Vorteile bringt die Implementierung von KI auch einige Herausforderungen mit sich. Eine der grĂśĂten HĂźrden ist die Sicherstellung der Datenqualität. Unzureichende oder fehlerhafte Daten kĂśnnen zu falschen Analysen und irrefĂźhrenden Ergebnissen fĂźhren. Daher ist es entscheidend, dass Marketer Ăźber robuste Datenmanagementprozesse verfĂźgen, um die Integrität ihrer Daten sicherzustellen.
Fazit
Die effektive Nutzung von Analytics im Onlinemarketing stellt einen unverzichtbaren Bestandteil fßr den langfristigen Erfolg dar, da sie nicht nur die Grundlage fßr datenbasierte Entscheidungen bildet, sondern auch eine tiefere Einsicht in das Nutzerverhalten ermÜglicht. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von Analytics, User Experience und Datenwissenschaft fßr den Erfolg im Onlinemarketing unerlässlich ist.
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