Die Top 10 Web Analytics Mythen

Web Analytics hat eine lange Entwicklungszeit hinter sich. Seit dem die ersten professionellen Tools Mitte der neunziger Jahre auf dem Markt waren, hat sich in den vergangenen Jahren sehr viel getan. Eine permanente Marktbereinigung einerseits, viele neue Herausforderungen bei der Erfassung von neuen Kanälen und immer mehr analytischen Funktionalitäten andererseits. Web Anlaytics entwickelt sich zu einer zentralen Disziplin rund um Online Marketing und Produkt Management.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit den Top 10 Web Analytics Mythen und welche Legenden sich darum entwickeln:

• Eine Benutzeroberfläche für alle Anwender: falsch, die vielfach hochgelobten einfachen Benutzeroberflächen sind oft nicht geeignet für alle Anwendergruppen. Um die Anwender nicht zu verlieren, werden unterschiedliche Benutzeroberflächen benötigt, beispielsweise ein Live Ticker für real time Daten und einer automatischen Aktualisierung, ein Dashboard um die wichtigsten Kennzahlen auf einen Blick erfassen zu können und eine leistungsfähige Web Analytics Engine mit den Möglichkeiten der Segmentierung auf Rohdatenbasis.
• Ein Tool für alle Fragestellungen: falsch, neben ausgereiften Standardapplikationen wie sie für Web Analytics angeboten werden, kann es notwendig sein weitere Nischenlösungen für sich schnell entwickelnde Kanäle wie Mobile Marketing oder Social Analytics einzusetzen.
• Messen, messen, messen: falsch, abgeleitet aus den Unternehmenszielen müssen die Ziele der Website bzw. des mobilen Service definiert sein. Nur dann macht es Sinn, KPI-Kennzahlen zu erfassen, die zur Unternehmenssteuerung benötigt und verwendet werden.
• Hinter der Kennzahl Unique Visitor befindet sich genau ein Mensch: falsch, die Messung des Unique Visitor basiert technisch größtenteils auf einem Cookie im Browser des Nutzers. Damit wird also nicht der Mensch erfasst, sondern ein Computer. Wie viele Menschen diesen Computer nutzen, kann in der Regel nicht festgestellt werden.
• Die Top KPI ist ?: falsch, es gibt keine Top KPI, das Business ist entscheidend. Je nach Ziel eines Angebotes kann die Konversion wichtig sein in Bezug auf die Kosten der Mobilisierung, die Bounce Rate in Bezug auf das Ziel der Website bzw. einer Kampagne, oder Frequency, Recency und Stickiness wenn es um die Bewertung der Loyalität der Nutzer aus Sicht der Werbewirksamkeit geht.
• Detaildaten werden nicht benötigt: falsch, wenn Aggregate oder Sampling zum Einsatz kommen, handelt es sich nicht mehr um Web Analytics sondern um Marktforschung bzw. Trends. Intuitive Erkenntnisse, wie zum Beispiel bei einer rückwirkenden Segmentierung, können aus einem Sample oder aggregierten Daten nicht ausreichend gewonnen werden.
• Daten in Real Time sind nutzlos: falsch, dass hängt von den Einsatzszenarien ab, zum Beispiel schnell drehende Nachrichtenseiten benötigen rasch Feedback zur Nutzung oder auch um die eigene Web Analytics Implementierung testen zu können (Testvisits). Auch sich selbstständig aktualisierende Dashboards bieten mit Real Time Daten eine deutlich höhere Usability – am Puls der Zeit. Aber Real Time ist nicht gleich Real Time.
• Web Analytics ersetzt ein Data Warehouse: falsch, zwar bieten die marktführenden Tools mittlerweile umfangreiche Schnittstellen für den Datenupload, aber es bleibt die Frage ob ich meine vertraulichen Unternehmensdaten zu Kunden, Produkten oder Umsätzen außer Haus geben möchte. Auch ein Toolwechsel ist einfacher, wenn die Integrationen nicht so tiefgreifend sind und zusätzlich noch ein Tag Management System zum Einsatz kommt.
• Kostenfreie Tools sind genauso gut wie high end Web Analytics Tools: falsch, immer wenn es um Themen wie Service Level Agreements, Verträge zur Auftragsdatenverarbeitung, die Datenhoheit, kundenspezifische Anpassungen, Schnittstellen, Datenmengen und Support geht, ist ein professionelles Tool klar im Vorteil. Und nichts ist umsonst.
• Viele Tools eine Wahrheit: falsch, die Daten unterschiedlicher Web Analytics Tools müssen nicht identisch sein. Das hängt vor allem von der verwendeten Technologie ab, beispielsweise ob First oder Third Party Cookies oder sogenannte LSO zum Einsatz kommen. Auch Caching spielt eine Rolle, zusätzlich die Methode der Erhebung (client oder serverseitiges Tracking).