Webanalyse: Quantitative Daten schnell erfassen

Webanalyse (häufig Web Analytics oder Digital Analytics genannt) erfasst schnell die Nutzer- und Datenströme einer Website oder App. Eine Vielzahl an Daten können unter dem Einsatz von Tracking-Tools wie Google Analytics, Adobe Analytics, webtrekk oder Matomo – um nur einige zu nennen – ausgelesen und in übersichtlichen Reports zusammengefasst werden. Dazu gehören zum Beispiel die Anzahl und Herkunft der Besucher, der erreichte Online-Umsatz und gekaufte Produkte, besuchte Seiten, häufig beschrittene Pfade, typische Absprungstellen und deren Absprungraten, verwendete Endgeräte oder die Dauer des Besuchs. Auch wo die Nutzer herkommen oder wie sie auf die Seite aufmerksam wurden, lässt sich ablesen. Doch nicht nur das: Die modernen Tools bieten auch zahlreiche Möglichkeiten, diese Daten mit Controlling- und Vertriebsdaten zu verknüpfen um daraus wertvolle Aussagen zu generieren. Für die User Research liefert eine Webanalyse wertvolle, quantitative Grundlagen, die zudem das Herz jedes Marketing Managers höher schlagen lassen.

Wann setzt man Webanalyse ein?

Die Webanalyse wird bei bestehenden Websites und Apps eingesetzt. Sie liefert umfassende Daten zur Beurteilung der über die Online-Kanäle erreichten Erfolge, gemessen an KPIs sowie von Trends, Auffälligkeiten und Optimierungspotenzialen. Diese einfach zu erhebenden Daten liefern die Grundlagen für andere, qualitative Methoden der Insights-Generierung. Zur Bildung von segmentbasierten Personas sollte man beispielsweise nicht auf sie verzichten. Eine Kombination von quantitativen und qualitativen Methoden, wie z. B. Nutzerinterviews, ist immer der Königsweg.

Was ist bei der Webanalyse zu beachten?

Die Webanalyse liefert unglaublich viele Daten. Aufgrund dessen wird häufig übersehen, dass es sich vor allem um Daten handelt, die dazu dienen, eine Website oder ein Tool quantitativ zu bewerten, nicht jedoch um qualitative Insights, die dazu beitragen würden, die Nutzerfreundlichkeit der Seite über das Offensichtliche hinaus zu verbessern. Wenn man beispielsweise weiß, dass die Absprungrate einer Startseite 80% beträgt, liefert das noch keinen Hinweis, wie man diese verringern könnte. Die Vielfalt der Daten führt ebenfalls häufig dazu, dass die vorhandenen Daten bereits als Wert für sich gesehen werden, ohne das tatsächlich etwas über das Kundenverhalten gelernt wurde. Erst durch die strategische Verwendung – den Einsatz von KPIs und die Nutzung zur kontinuierlichen, nutzerzentrierten Optimierung – tragen sie zu echter Verbesserung bei.