Was ist Webanalyse
Webanalyse ist die Messung und Analyse von Daten, um ein Verständnis für das Nutzerverhalten auf Webseiten zu erhalten.
Analyseplattformen messen die Aktivität und das Verhalten auf einer Webseite, z.B.: wie viele Nutzer kommen, wie lange sie bleiben, wie viele Seiten sie besuchen, welche Seiten sie besuchen und ob sie über einen Link kommen oder nicht.
Unternehmen nutzen Webanalyse-Plattformen, um die Leistung der Website zu messen und zu bewerten und um wichtige Leistungsindikatoren zu betrachten, die ihr Geschäft vorantreiben, wie z.B. die Kauf-Conversion-Rate.
Warum Webanalysen wichtig sind
Es gibt ein altes Sprichwort, das besagt, dass alles, was es wert ist, getan zu werden, auch wert ist, gemessen zu werden.
Website-Analysen liefern Erkenntnisse und Daten, die genutzt werden können, um ein besseres Nutzererlebnis für Website-Besucher zu schaffen.
Das Verständnis des Kundenverhaltens ist auch der Schlüssel zur Optimierung einer Website für wichtige Konversionsmetriken.
Zum Beispiel zeigt dir die Webanalyse die beliebtesten Seiten auf deiner Website und die beliebtesten Wege zum Kauf.
Mit Web Analytics kannst du auch die Effektivität deiner Online-Marketing-Kampagnen genau nachverfolgen, um zukünftige Bemühungen zu unterstützen.
Wie Webanalyse funktioniert
Die meisten Analyse-Tools “taggen” ihre Webseiten, indem sie ein JavaScript-Snippet in den Code der Webseite einfügen.
Mit diesem Tag zählt das Analysetool jedes Mal, wenn die Seite einen Besucher oder einen Klick auf einen Link erhält. Das Tag kann auch andere Informationen wie Gerät, Browser und geografischen Standort (über die IP-Adresse) sammeln.
Webanalysedienste können auch Cookies verwenden, um einzelne Sitzungen zu verfolgen und um wiederholte Besuche vom selben Browser zu bestimmen.
Da einige Nutzer Cookies löschen und die Browser verschiedene Einschränkungen in Bezug auf Codeschnipsel haben, kann keine Analyseplattform die volle Genauigkeit ihrer Daten beanspruchen und verschiedene Tools liefern manchmal leicht unterschiedliche Ergebnisse.
Beispielhafte Webanalyse-Daten
Webanalyse-Daten werden in der Regel in Dashboards dargestellt, die nach User Persona, Datumsbereich und anderen Attributen angepasst werden können. Die Daten werden in Kategorien unterteilt, wie z.B.:
Audience Data
Anzahl der Besuche, Anzahl der einzigartigen Besucher
Verhältnis neue vs. wiederkehrende Besucher
aus welchem Land sie kommen
Welchen Browser oder welches Gerät sie benutzen (Desktop vs. Mobile)
Verhalten des Publikums
Häufige Landing Pages
Häufige Ausstiegsseite
häufig besuchte Seiten
Verweildauer pro Besuch
Anzahl der Seiten pro Besuch
Absprungrate
Kampagnen-Daten
welche Kampagnen den meisten Traffic brachten
welche Webseiten den meisten Traffic vermittelten
welche Suchanfragen zu einem Besuch führten
Aufschlüsselung der Kampagnenmedien, wie z.B. E-Mail vs. Social Media
Webanalyse Beispiele
Das beliebteste Webanalyse-Tool ist Google Analytics, obwohl es viele andere auf dem Markt gibt, die spezielle Informationen wie Echtzeit-Aktivitäten oder Heatmapping anbieten.
Im Folgenden sind einige der am häufigsten verwendeten Tools aufgeführt:
Google Analytics – das “Standard”-Webanalysetool, kostenlos und weit verbreitet
Piwik – eine Open-Source-Lösung mit ähnlichen Funktionen wie Google und eine beliebte Alternative, die Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten gibt
Adobe Analytics – hochgradig anpassbare Analytics-Plattform (Adobe kaufte 2009 den Analytics-Marktführer Omniture)
Kissmetrics – kann individuelles Verhalten analysieren, d.h. Kohortenanalyse, Conversion und Retention auf Segment- oder Individualebene
Mixpanel – erweiterte Mobile- und Web-Analysen, die Aktionen statt Seitenaufrufe messen
Parse.ly – bietet detaillierte Echtzeit-Analysen, speziell für Publisher
CrazyEgg – misst, welche Teile der Seite die meiste Aufmerksamkeit erhalten, indem es “Heatmapping” verwendet
Clicktale – nutzt “Heatmapping”, Tastenanschläge und Mausbewegungen
Mit einer Vielzahl von Analyse-Tools auf dem Markt, hängt der richtige Anbieter für die Bedürfnisse deines Unternehmens von deinen spezifischen Anforderungen ab. Glücklicherweise lässt sich Optimizely mit den meisten führenden Plattformen integrieren, um deine Datenanalyse zu vereinfachen.