6 Beiträge kategorisiert in "Kennzahlen"

11. Mai 11

Den "Website Performance Index" berechnen

Im letzten Post habe ich die Idee eines Website Performance Indexes analog eines Börsenindexes skizziert, welcher es ermöglichen soll in einer einzigen Zahl den aktuellen Erfolgszustand einer Website anzuzeigen. Berechnungsgrundlage für einen solchen Index ist die gewichtete Summe von verschiedenen Metriken oder  Key Performance Indicators (KPIs) einer Website. Richtigerweise erfolgte kommentiert der Hinweis, dass die korrekte Gewichtung der KPIs das kritische und schwierige Unterfangen sei. Genau dies wollen wir uns in diesem Post vornehmen.

Um einen Website Performance Index zu definieren brauchen wir folgende Informationen:

  • Eine abschliessende Liste der messbaren Faktoren, welche den Erfolg einer Website beurteilen
  • Eine Gewichtung der einzelnen Faktoren untereinander, d.h. der anteilmässiger Einfluss der einzelnen Faktoren auf den Website-Erfolg

Messbare Website-Erfolgsfaktoren

Beginnen wir bei der Definition der messbaren Erfolgsfaktoren einer Website - oder anders ausgedrückt den Key Performance Indicators. Denn KPIs sind nichts anderes als Messgrössen, welche meist indirekt den Erfolg eines Ziels messen. Wie die Definition schon besagt, steht ein "Ziel" im Zentrum der Betrachtungen - deshalb ist es als erstes notwendig, die Ziele, im konkreten Fall die Website-Ziele, zu kennen.

Von den Website-Zielen ausgehen

Für die Bestimmungen der Website-Ziele lassen sich je nach Grösse der Website und des Unternehmens dahinter verschiedene Methodiken anwenden. Bei grösseren Unternehmen versuchen wir jeweils, sämtliche Website-Stakeholder in einen Raum zu bekommen und im Rahmen eines Workshops ein gemeinsames Verständnis für die Website-Ziele zu erlangen (die Workshop-Vorgehensweise ist detailliert im Web Analytics-Buch beschrieben).

Die pragmatische Herangehensweise ist sich zu fragen, was denn eigentlich fehlen würde, wenn die Website mal eine Woche ausfällt. Dort wo's am meisten weh tut, liegen meist auch die wichtigsten Website-Ziele dahinter. Dabei kommt man nicht selten auf ganz andere Prioritäten als man vielleicht erst denkt: Nicht das Fehlen von "vielen Seitenaufrufen" steht dann im Vordergrund, sondern vielleicht dass man überhaupt keine Job-Bewerbungen mehr erhalten würde oder dass die Hotline-Calls explodieren würden, weil Produktfragen von den Kunden nicht mehr selbständig über die Website beantwortet werden können. Genau solches sind die "richtigen" Website-Ziele und Grund weshalb Geld in eine Website investiert wird - und nicht dass man eine möglichst grosse Anzahl Besucher oder Seitenzugriffe haben will. Typischerweise lassen sich folgende Hauptziele (oder Kombinationen davon) einer Unternehmenswebsite feststellen:

  • Online-Verkauf (Commerce)
  • Lead-Generierung (Dienstleistungsbusiness)
  • Administrationsreduktion (Self-Service)
  • Personalgewinnung
  • Branding/Markenkommunikation
  • Unternehmenskommunikation
  • Hohe Nutzungsintensität (nur News-Sites oder Sites mit Revenue-Modell auf Page View-Basis)
  • weitere

Natürlich sind diese individuell je Unternehmen und den verfolgten Business-Zielen und müssen innerhalb des Unternehmens abgestimmt werden - ein Prozess den man aber ohnehin tun sollte, wenn man Geld in eine Website investiert.

Sub-Ziele und Erfolgsfaktoren bestimmen

Nun sind die so definierten Website-Ziele natürlich nicht wirklich immer direkt messbar, sofern man nicht ausschliesslich den Online-Verkauf als Website-Ziel hat und sich der Erfolg damit direkt in Euro oder Dollar ausweisen lässt. Vielmehr muss man nun über Zwischenschritte versuchen Messgrössen bzw. KPIs zu finden, welche indirekt diese Ziele messen. Ich versuche dies meistens so anzugehen, indem ich die Ziele erst auf beisteurende Sub-Ziele oder Erfolgsfaktoren für die Ziele versuche herunterzudröseln.

Um zum Beispiel eine Kontaktaufnahme über die Website zu generieren, muss man vom Besucher erst das Vertrauen gewinnen, dass man ein zuverlässiger und professioneller Anbieter ist. "Vertrauen gewinnen" stellt daher neben anderen ein Erfolgsfaktor oder Sub-Ziel von "Lead-Generierung" dar.

Zielführende Website-Elemente finden

Über diesen Zwischenschritt kann ich nun eine Stufe weiter gehen und schauen, was für Website-Elemente oder -Inhalte denn vertrauensfördernd sind. Das könnte zum Beispiel ein Seite mit einem positiven Kundenstatement sein oder schlicht eine Seite mit der Einblendung eines kompetent und sympathisch wirkenden Ansprechpartners. Diese beiden Elemente sind nun von solch konkreter Art, dass ich sie mit Web Analytics Systemen messen kann (Seitenaufrufe von ganz spezifischen Seiten - evtl. mit einer gewissen Mindestanzeigedauer verbunden) und die indirekt auf ein Website-Ziel zeigen. Auf diese Weise lässt sich pyramidenartig ein feingliedriges Netz von Kennzahlen bilden, welches ein oder mehrere Ziele einer Website überwacht bzw. misst.

Pyramide

Micro- und Macro-Conversions

Allerdings erhält man so auch schnell einige Dutzend wichtige Messgrössen, so dass man unter Umständen wiederum eine Priorisierung vornehmen muss. Pragmatisch unterscheidet man hier jeweils in Macro-Conversion oder -KPIs, wenn es sich um eine relativ nahe am Ziel messende Grösse handelt (z.B. # Kontakt-Generierungen) und Micro-Conversions, wenn es indirekte Messgrössen sind (z.B. # Einblendungen Kundenstatements). Dabei ist im Beispiel der Kontakt-Generierungen die Macro-Conversion eigentlich ausreichend - fehlt eine solche allerdings, z.B. bei einem Branding- oder Kommunikationsziel, sind die Micro-Conversion sehr wichtig um den Erfolg bestimmen zu können.

Gewichtung der Erfolgsfaktoren

Macro- und Micro-Conversions stellen bereits eine erste Gewichtung der Messgrössen dar. Für einen Performance Index reicht diese Granularität allerdings noch nicht aus - da braucht es genauere Zahlen. Der logische Ansatz für eine Bestimmung dieser wäre nun, erst eine Gewichtung der Website-Ziele vorzunehmen (z.B. 80% Lead-Generierung, 20% Personalgewinnung) und dann das Ganze entsprechend weiter runterzubrechen auf Sub-Ziele und Website-Elemente. Das ist in meiner Erfahrung allerdings relativ schwierig und wird zur recht theoretischen Übung.

Monetarisierung als Schlüssel zur Gewichtung

Einfacher ist es, wenn man die Fragestellung umdreht und das ganze monetarisiert. Konkret heisst das, sich zu überlegen, was einem die jeweilige Micro- oder Macro-Conversion denn in Euro oder Dollar wert ist. Vielleicht ist einem so zum Beispiel eine Kontaktaufnahme 20 oder 100 € wert - jenachdem was einem ein Neukunde wert ist und wie viele Kontaktaufnahmen typischerweise zur Gewinnung eines Kunden führen. Noch tun sich zwar viele Unternehmung schwierig darin, eine solche Monetariesierung vorzunehmen, der Trend aus der USA wird sich aber je länger je mehr auch hierzulande in den Überlegungen durchsetzen.

Wenn die Monetarisierung Schwierigkeiten verursacht, lassen sich für viele Website-Ziele Analogien mit monetären Werten aus dem realen Business finden. Eine neue Stelle zu besetzen zum Beispiel kostet schnell einige 10'000 Euros (Inseratekosten, Personalaufwand etc.). Wenn man diese Kosten kennt oder eine solide Annahme trifft, lässt sich mit dem unternehmenstypischen Verhältnis von Anzahl Bewerbung zu Anzahl Einstellungen der Wert einer einzelnen Bewerbung hochrechnen. Wenn man die Kosten einer Messe kennt (Standbau, Personal etc.) und diese durch die Anzahl dadurch generierten Kontakte teilt, erhält man ein (relativ hoher) Wert für einen qualifizierten Neukundenkontakt. Wenn man die Ausgaben für einen TV-Spot durch die Anzahl Zuschauer teilt erhält man eine Dimension für den Wert einer Impression usw. Natürlich werden solche monetären Werte intensive Diskussionen in einem Unternehmen auslösen - aber das ist durchaus gesund!

Dreisatz für die Micro-Conversion-Monetarisierung

Hat man für gewisse Werte erst einmal einen Bezug zu realen Kosten hergestellt, lassen sich z.B. für Micro-Conversion im Dreisatz aus typischen Verhältnissen entsprechende Werte berechnen. Wenn z.B. die Analytics-Daten sagen, dass im Schnitt jeder hundertste der ein Job-Video betrachtete sich schlussendlich bewirbt, dann hat eine Job-Video-Betrachtung den Hundertstel des Werts einer Bewerbung usw. So lässt sich im Prinzip für jedes zielorientierte Website-Element (d.h. es muss in obiger Pyramide enthalten sein) ein monetärer Wert definieren. Etwas Vorsicht walten lassen muss man einzig noch, dass am Schluss die Werte nicht mehrfach gezählt werden (denn 100 Job-Video-Betrachtungen führen zu einer Bewerbung - beides zusammen hat immer noch den Wert einer Bewerbung, und nicht von zwei) - aber das ist eher eine mathematische Fleissarbeit. Selbst wenn es sich um keine exakte Wissenschaft handelt - auf diese Weise lassen sich nähererungsweise monetäre Werte für Conversions errechnen - und können im Idealfall grad auch mal im Analytics-System hinterlegt werden.

Berechnung

Berechnung des Website Performance Index

Mit den monetären Werten von Conversions haben wir nun mit der gleichen Klatsche die zweite Fliege erschlagen - nämlich die Gewichtung der Conversion oder KPIs. Wenn uns die Bewerbung 100 mal mehr Wert ist als die Betrachtung eines Job-Videos, dann ist klar dass die Gewichtung im Verhältnis 100:1 zwischen diesen beiden Kennzahlen steht. Dank der Einheit "Währung" können wir sämtliche Conversions oder KPIs mit dem gleichen Massstab vergleichen und gewichten.

Alles zusammengezählt könnte dann ein Performance Index gemäss vereinfachter Formel für eine Website wie folgt aussehen (Beispiel):

Formel
Im Beispiel:
kon = Kontaktaufnahme (Gewichtung 50)
ang = Angebotsanfrage (Gewichtung 200)
dlg =Download Geschäftsbericht (Gewichtung 1)
new = Newsletter-Registrierung (Gewichtung 10)
adr =Adressänderung (Gewichtung 15)
faq = Beantwortete FAQ (Gewichtung 20)
pro = Betrachtung Produktdemos (Gewichtung 2)
bew = Bewerbung (Gewichtung 1700)

Im täglichen und wöchentlichen Verlauf gibt der Index nun barometermässig und grob zusammengefasst den aktuellen Erfolgsstatus der Website wider. Will man die Ursache für ein Steigen oder Sinken des Index genauer eruieren, geben die einzelnen KPIs des Index Aufschluss darüber - genau wie die unterschiedlichen Kurse einzelner Unternehmen in einem Aktienindex. Als letzter Schritt fehlt nun nur noch, eine solchen Index im Web Analytics System der Wahl abzubilden.

16. März 09

Twitter Analytics

An dieser Stelle hat es schon einige Posts zu Social Media und Social Web Analytics gegeben. Stets bedeutender im Social Web wird dabei Twitter, eine Micro-Blogging-Site auf welcher Nutzer in 140 Zeichen ihren aktuellen Status, Tätigkeit oder sonst was in dieser Kürze posten. Im Sinn und Unsinn von Twitter kann man streiten, sicher ist aber, dass die Zahl der Nutzer in den letzten Monaten explosionsartig gestiegen ist und damit vor allem für jüngere oder internetaffine Nutzer zu einem zentralen Element geworden ist.

Mit der Nutzungshäufigkeit von Twitter steigt auch das Interesse an der Wirkung der Micro-Posts auf die eigenen Followers und die Community im Allgemeinen. Auswertungen zur Nutzung von Twiter und dem Einfluss einzelner Nutzer gibts mittlerweile viele. Aber jetzt kommt eine von der amerikanischen Web Analytics Koriphähe Eric T. Peterson. Peterson errechnet mit seinem neuen Twitter-Analytics Tool Twitalyzer fünf Key Performance Indicators zu einem Twitternutzer, welche einen schnellen Überblick über dessen Relevanz innerhalb der Twitter-Community geben soll. Die von Peterson errechneten KPIs sind dabei:

  • Influence: Einfluss auf andere Twitter User, gemessen u.a. an der Anzahl Followers und retweets der eigenen Posts
  • Signal-to-Noise Ratio: Verhältnis von Tweets, welche auf andere Nutzer, Tweets oder URLs referenzieren zu solchen ohne
  • Generosity: Die Grosszügigkeit eines Nutzers gemessen daran wie häufig andere Nutzer referenziert werden
  • Velocity: Zeitintervalle, innerhalb welcher die Posts erfolgen
  • Clout: Die Durchschlagskraft eines Nutzers bzw. die errechnete Wahrscheinlichkeit, dass andere Nutzer einen referenzieren werden

Twitter

Das schöne daran ist, dass man jeden Twitter-Nutzer so kostenlos kurz auf seinen Einfluss auf die Community einstufen kann. Somit lässt sich entweder der eigene Twitter-Einflussgrad einstufen - oder die Aussagen von anderen, z.B. zu den eigenen Produkten oder Unternehmung, können bewertet werden. Wie relevant die KPIs von Eric sind, bzw. ob es wirklich Key Performance Indicators sind, ist eine andere Frage, welche die Zeit erst noch weisen muss.

22. Januar 09

Erfolgsmessung und Website-Ziele bei Dienstleister

Ziele sind das A und O für einen zweckmässigen und erfolgsorientierten Einsatz von Web Analytics - das erzählen auch die Kollegen Timo Aden und Patrick Ludolph in ihrem letzten Analytics Podcasts unter mole2.de.

Für eCommerce-Unternehmen ist die Zielfindung eine relativ einfache Sache, denn da heissen die Website-Hauptziele Umsatz, Umsatz, Umsatz. Für alle anderen Arten von Websites - was dann wohl weit über 90% sein dürfte - ist die Zielfindung allerdings nicht so einfach. "Viele Besucher" oder "Viele Seitenzugriffe" werden da zwar oft als Ziele genannt - sind aber alles andere aussagekräftig für den Erfolg des eigenen Geschäftsmodells im Internet. Insbesondere für Dienstleister ist es ziemlich schwierig, geschäftsmodell basierte Website-Zeile herauszufinden, und vor allem diese auch nachher noch mit Web Analytics zu messen.

Im Rahmen eines Referats an einem Finanzdienstleistung-Kongress in Wien hab ich mich mal mit der Herangehensweise für die Zielfindung für Finanzdiensleister detaillierter auseinandergesetzt. Wie immer gibts keine allgemeingültigen Ziele und Conversions, die man 1:1 fürs eigene Geschäftsmodell übernehmen könnte (sonst kann man sich nicht differnzieren). Dier Herangehensweise für die Zielfindung und ein Beispiel sei hier aber kurz zusammengefasst:

1. Website-Ziele (Global-Ziele) aus dem Geschäftsmodell ableiten
Als erstes leiten wir Hauptziele aus dem eigenen Geschäftsmodell ab, im Idealfall passiert dies in einem Workshop mit Verantwortlichen aus verschiedenen Bereichen eines Unternehmens. Die etwas pragmatischere Herangehensweise ist, sich zu fragen, was denn fehlen würde, wenn die Website eine Woche ausfällt. So kommen verdeckte Ziele wie zum Beispiel die Rekrutierung von neuen Mitarbeitern ("oh, wir würden dann gar keine Bewerbungen mehr bekommen") zum Vorschein. Das ganze typische Ziel für Dienstleister jeder Art ist meist die übers Web generierte Kontakt- oder Angebotsanfrage.

2. Sub-Ziele ableiten
Nur dieses Ziel zu messen wäre aber Blindflug - denn im Normalfall erreichen ja nur 2-4% der Besucher ein solches Ziel. Die restlichen fast 100% bewegen sich sonst auf der Website und auch das sollte man monitoren. Die Empfehlung lautet daher, das Global-Ziel in Sub-Ziele runterzubrechen, welche ersterem beisteuern. Um einen Kontakt generieren zu können, muss man zum Beispiel zuerst Vertrauen aufbauen und Professionalität vermitteln. Diese beiden Sachen wären dann mögliche Sub-Ziele der Kontaktgenerierung.
Ziele_1

3. Website-Aktivitäten ableiten
Ob eine Website Vertauen vermittelt, lässt sich aber nicht so einfach messen. Deshalb muss man auch die Sub-Ziele noch in Website-Aktivitäten runterbrechen, welche dem Subziel beisteuern. Ein Unternehmensbeschrieb oder eine transparente und faire Policy of Use kann dann so eine konkrete Vertrauensbildende massnahme auf der Website sein.
Ziele_2

4. Messgrössen finden
Nun ist der Schritt nicht mehr weit, um Messgrössen für die Aktivitäten zu finden. Nimmt man beispielsweise die Policy of Use Seite als vertrauensbildende und damit zielführende Massnahme, ist jeder Besucher die seite liest (bzw. in messbar ausgedrückt: mindestens 90 Sekunden betrachtet) dem Ziel einen Schritt näher gekommen.
Ziele_3

5. Ziele, Sub-Ziele und Conversion im Web Analytics System abbilden
Damit hat man eine Reihe von Messgrössen gefunden, welche Sub-Ziele und Ziele messen - wenn auch nur indirekt. Diese sollte man nun im Web Analytics System abbilden und beobachten. Ganz nebenbei hat man noch zwei weitere Resultate:

  • Erstens sind die gefundenen Messgrössen nämlich die Key Performance Indicators (KPIs), welche man unbedingt im Auge behalten sollte. Da sie die Zielerreichung messen, sind es auch wirklich KPIs - und nicht sonstige einfache Metriken wie "Anzahl Besucher" oder "Seitenzugriffe"

  • Zweitens haben wir nun auch die Conversions gefunden, nämlich das Ereignis das Eintritt, sobal ein Besucher z.B. die Policy of Use Seite entsprechend lange betrachtet. Auch hier unterteilen wir am besten in Global-Conversions (effektiv abgesendete Kontaktformulare/Angebotesanfragen) und Sub-Conversions, welche die Erreichung eines Sub-Ziels triggern. 

Ziele_4

Wer nun noch mehr darüber erfahren möchte, hier ganze Präsentation zur Online Erfolgsmessung und Kostenkontrolle im Finanzdienstleistungssektor.

22. Juli 08

Welche Metriken man überwachen sollte - oder das "Ujujuj!-Prinzip"

Würde man alle Metriken in einem Web Analytics System ständig überwachen wollen, wäre man wohl die ganze Zeit nur damit beschäftigt. Die Zeit um auch Website-Optimiereung würde dann fehlen. Eine gewisse Selektion der wichtigsten Metriken ist deshalb entscheiden, damit zwei Minuten im Tag für die Überwachung ausreichen. Doch welche Metriken sollen das sein?

Bei der Selektion der entscheidenden Metriken sollte man sich daran orientieren, ob Metriken für die eigene Website aktionsorientiert sind oder nicht. Aktionsorientiert hiesst zu wissen, dass man bei einer Veränderung der Metrik unbedingt etwas unternehmen muss, um dies wieder auszugleichen. Bestenfalls sollte man sogar bereits im Hinterkopf haben, welche Aktionen bei einer drastischen Veränderung vorzunehmen sind. Zumindest aber sollte einem bekannt sein, durch welche Faktoren die Metrik beeinflusst werden kann.

Angenommen das Geschlecht der Besucher ändert sich von einem Monat zum nächsten von 20% männlich auf 80% männlich, dann ist dies eine massive Veränderung der Kennzahl. Kommt man zum Schluss, dass diese Veränderung bei einem Webangebot eines Süßgetränkeherstellers eigentlich keine Rolle spielt da beide Geschlechter gleichermaßen zur Zielgruppe gehören, dann muss man diese Metrik auch nicht beobachten. Würde die Website jedoch ausschliesslich Frauenkleider anbieten, dann wäre die Veränderung sehr wohl geschäftsrelevant und müsste unverzüglich zum Beispiel durch Anpassung der Kampagnen beeinflusst werden.

Um Herauszufinden, ob eine Metrik nun aktionsorientiert ist oder nicht, lässt sich folgende simple Herangehensweise herbeiziehen: Das "Ujujuj!-Prinzip". Dabei muss man sich bei jeder Kennzahlen hinterfragen, was das jetzt für die eigene Website bedeutet: "Und jetzt?" Kommt man auch nach dreimaliger Hinterfragung nacheinander – "Und jetzt?", "Und jetzt?", "Und jetzt?" oder eben "Ujujuj!" – nicht zu einer eindeutig notwendigen Aktion, dann kann man die Metrik getrost vergessen.

Verwenden wir zur Illustration des Ujujuj!-Prinzip die Metrik der Seitenzugriffe einer Corporate Website eines Grossunternehmens:

  • "Die Seitenzugriffe sind in den letzten vier Wochen um rund 30 Prozent eingebrochen". "Und jetzt?"
  • "Somit haben weniger Besucher unsere Inhalte gelesen". "Und jetzt?"
  • "Möglicherweise liegt dies an den Sommermonaten und der Ferienzeit". "Und jetzt?"
  • "Wir sollten dies weiter beobachten und nach den Sommermonaten überprüfen".

Auch nach dem dritten "Und jetzt?" ist immer noch keine konkret aus der Kennzahl abgeleitete Aktion ersichtlich, so dass sich das Unternehmen die Beobachtung der Metrik auch schenken kenn. Denn in dem Fall hat eine Veränderung keinen Einfluss auf die eigene Geschäftstätigkeit und Ziele und erfüllt lediglich einen Selbstzweck.

Je nach Zielvorgabe der Website kann jedoch die gleiche Kennzahl sehr wohl aktionsorientiert sein. Betrachtet man die Seitenzugriffe für ein Newsportal, dann kann dies folgendermaßen aussehen:

  • "Die Seitenzugriffe sind in den letzten vier Wochen um rund 30 Prozent eingebrochen". "Und jetzt?"
  • "Wir verdienen weniger Geld, da wir Bannerwerbung auf Page View-Basis verkaufen". "Und jetzt?"
  • "Wir sollten Suchmaschinen-Optimierungsmassnahmen einleiten um wieder zu mehr Traffic zu gelangen oder uns Traffic mittels bezahlter Suchmaschinenanzeigen kaufen"
Damit ist bereits nach dem zweiten "Und jetzt?" klar, dass die Metrik kritisch für das eigene Geschäft ist. Auch die notwendige Aktion um dem zu entgegnen ist bekannt. In diesem Fall sollte die Seitenzugriffe unbedingt in kurzen Intervallen observiert werden.

Geht man nun alle Standard-Metriken nach diesem Prinzip durch, wird sich aus der Menge an Kennzahlen ziemlich schnell jene Handvoll Indikatoren herausschälen, welche wirklich einen Einfluss auf die Aufgabe der eigenen Website haben. Diese Handvoll sollte man nun in hohem Intervall beobachten und bei Veränderungen rasch reagieren. Die anderen Metriken kann man stattdessen als Zusatzinformation oder für weitere Nachforschungen nutzen.

27. Mai 08

Blog Analytics - wie man den Erfolg von Weblogs messen kann

Weblogs nehmen einen ständig steigenden Stellenwert im Web ein. Die Funktion und Ausrichtung von Blogs ist dabei in vielen Bereichen ähnlich zu normalen Websites, in einigen Kriterien unterscheiden sie sich jedoch massiv von diesen. Die wohl zentralste Unterscheidung ist der Fokus von Blogs auf den Dialog mit dem Publikum, so dass diese als Prosumenten – eine Wortkreation aus Produzenten und Konsumenten – in die Gestaltung der Inhalte mit eingebunden werden.

Für die Analyse der Blognutzung können als Basis die selben Metriken wie für eine Website herbeigezogen werden. Zu den wohl hilfreichsten darunter zählen Seitenaufrufe, Besucher, einkommende Links oder die Nutzung von RSS-Inhalten. Darüber hinaus gibt es jedoch einige blogspezifische Kennzahlen, welche insbesondere den Erfolg der Dialogfunktion zu messen versuchen. Dazu zählen:

  • Durchschnittliche Anzahl Besucher-Kommentare je Post: Dies misst die Feedbacks von verschiedenen Benutzer auf eine Blogeintrag. Falls vom System ermöglich, sollten Rück-Kommentare des Autors auf ein Benutzerkommentar im Durschschnittswert nicht berücksichtigt werden.
  • Durchschnittliche Anzahl Trackbacks je Post: Trackbacks sind Links, welche andere Blogger auf den eigenen Post gelegt haben und über einen automatischen Benachrichtigungsmechanismus zwischen den betreffenden Blogs festgehalten werden. Ein Trackback ist somit als Qualitätsmerkmal für einen Post zu werten
  • Technorati Rank: Technorati ist die wohl bekannteste Blog-Suchmaschine. Technorati führt überdies eine Liste aller registrierter Blogs und prüft deren Vernetzung untereinander. Die Blogs, welche am meisten Links von anderen Blogs erhalten, erscheinen zuoberst auf der Liste. Der Technorati Rank bezeichnet demnach die Reputation eines Blogs im Vergleich zu anderen. Sie kann als Indikator genutzt werden, wie stark der eigene Blog im Netz wahrgenommen wird.

Leider sind sämtliche dieser Angaben meist kaum in einem Web Aanalytics System zu finden. Stattdessen muss die Anzahl Kommentare und Trackbacks aus dem Blog-System ausgelesen werden, welches für die Publikation der Inhalte verwendet wird. Das Ausrechnen des Schnitts auf den einzelnen Post bleibt jedoch im Normalfall Aufgabe des Taschenrechners. Auch das Überprüfen des Technorati-Ranks erfolgt manuell durch Aufruf des Blogs.

Nutzungsempfehlung und Interpretationshilfen für Blogger
Viele Blog-Leser nutzen RSS-Feeds um die verschiedenen Blogs ihrer Wahl schnell auf neue Posts überprüfen zu können. Dies hat zur Folge, dass nach einem neuen Post typischerweise die Seitenaufrufe des betreffenden Posts in die Höhe schnellen. Mehr als bei normalen Websites haben Seitenaufrufe und deren zeitlicher Verlauf deshalb eine Bedeutung in der Nutzungsanalyse von Blogs. Nutzen Sie die Metrik der Seitenaufrufe deshalb, um das Interesse am Inhalt eines einzelnen Posts zu beurteilen und zu verstehen:

  • Ein kurzfristiger Anstieg der Seitenzugriffe nach einem Post lässt insbesondere auf RSS-Nutzer zurückführen. Dies bedeutet für den Inhalt des Posts: Der Titel des Posts ist attraktiv formuliert, das Thema ist aktuell und interessant für die bestehende Leserschaft. Erstellen Sie in naher Zukunft Posts zum gleichen Thema.
  • Eine langfristig hohe Zahl Seitenzugriffe auf einen Post ist eher auf Nutzer aus Suchmaschinen oder über Verlinkungen von anderen Blogs her zurückzuführen. Dies bedeutet, dass das im Post behandelte Thema insbesondere auch neue Besucher anspricht. Versuchen Sie deshalb mittelfristig über ähnlich gelagerte Inhalte zu bloggen.

Um interessante Themengebiete herauszufinden lassen sich auch Inhaltsgruppen einsetzen, sofern das Web Analytics System dies unterstützt. Eine mögliche Gruppierungsstrategie für Blogs ist, die Gruppen übereinstimmend mit den Blog Tags zu benennen. Mehr eine qualitative statt quantitavie Aussage zu den Inhalten eines Blogs geben natürlich die einzelnen Besucher-Kommentare auf Posts. Zu beachten ist allerdings, dass nur ein Bruchteil der Besucher aktiv ein Kommentar zu einem Post abgibt und die grosse Menge immer noch lediglich konsumiert.

Um die Dialogaufgabe des Blogs zu überwachen sollten Sie überdies die durschschnittliche Anzahl Kommentare und Trackbacks je Post wöchentlich monitoren – zumindest dann wenn Sie mehrere Posts pro Woche schreiben. Setzen Sie sich dabei je Post ein Ziel, das sie erreichen möchten – also zum Beispiel zwei Trackbacks und drei Kommentare je Post.

Der Technorati Rank schlussendlich hat eher eine langfristige Aussage über das Weblog insgesamt und weniger für einzelne Posts. Eine monatliche Überwachung dieser Kennzahl ist deshalb ausreichend.
Mit zu den zu analyisierenden Bereichen eines Blogs zählt natürlich auch der RSS-Feed des Blogs, da ein grosser Teil der Inhalte darüber konsumiert wird. Die Analyse von RSS-Feeds steckt allerdings noch etwas in den Kinderschuhen. Bei RSS Inhalten sollte man insbesondere die Anzahl Abonnenten, die tägliche Reichweite und die Top 10 der Aktivitäten auf Inhalte (wie Betrachtungen oder Clicks) monitoren. Als nützliche Alternative falls das eigene Web Analytics System keine RSS-Analyse unterstützt (was bei clientseitigen Systemen meist der Fall ist), bietet sich Google Feedburner an. Darüber kann nicht nur der Feed verbreitet werden, sondern auch Zugriffstatistiken ausgewertet werden.

FeedburnerSubscriber

Google hat übrigens kürzlich eine Beta eines Blog Analytics Systems gelauncht - Erfahrungsberichte dazu von den privilegierten Beta-Testern gerne willkommen.

Beachtungspunkte zu den Kennzahlen
Setzen Benutzer einen Feedreader ein, um neue Posts eines Blogs zu überwachen, ist ihr Verhalten im Vergleich zu einer normalen Website speziell. Nicht nur, dass sie unter Umständen Inhalte bereits im Feedreader lesen und den Blog gar nicht besuchen. Auch das Verhalten auf dem Blog ist anders als auf einer Website. Statt mehrere Seiten anzuschauen ist es nämlich fast üblich, lediglich den neuen Post zu lesen und dann den Blog wieder zu verlassen. Verstärkt wird dies noch dadurch, dass die Starseite des Blogs meist aus den letzten fünf bis zehn Posts besteht, so dass auf einer Seite mehrere Posts gelesen werden können. Diese Spezifika wirken sich auf einige der für Websites verwendete Metriken aus:

  • die Absprungrate auf Blogs sind entsprechend hoch
  • die Zahl der Einzelseitenzugriffe ist hoch
  • in der Konsequenz kann bei Einzelzugriffen auch die Verweildauer nicht gemessen werden, da diese nur aus der Zeitdifferenz zum Aufruf einer Folgeseite berechnet werden kann

Blogs sollten deshalb nicht unter Verwendung dieser Metriken mit einer Website verglichen werden. Wer sich für weitere Metriken rund um Bogs interessiert, dem sei die Lektüre der 10 Erfolgsfaktoren für Blogs von Timo Aden nahegelegt.

18. Mai 08

Geschlecht oder Altersgruppe von Website-Besuchern auslesen

Wann immer man versucht, sich einen Besucher etwas genauer vorzustellen, dann spielen Geschlecht und Altersgruppe eine tragende Rolle. Auch im Marketing werden häufig diese beiden Dimensionen herangezogen, um Zielgruppen grob zu umreissen.

Nun lässt sich leider das Alter und Geschlecht eines Besuchers nicht irgendwo auslesen und ist deshalb in Web Analytics System auch selten vorhanden. Die einzige Möglichkeit, an solche Daten zu gelangen, ist wenn dies ein Besucher explizit preis gibt. Die reellsten Chancen daran zu gelangen hat man, wenn sich ein Benutzer für einen Dienst anmelden muss oder er eine Bestellung vornimmt. Bei der Registrierung oder Eingabe von Adressdetails ist der Benutzer dann noch am ehesten bereit, solche persönlichen Angaben preiszugeben. Auf keinen Fall sollte man aber solche Eingaben als Pflichtfelder definieren, welche zwingend eingegeben werden müssen. Die Gefahr, dass sich aufgrund solch detaillierter Angaben ein Benutzer zu stark bedrängt fühlt und deswegen die Registrierung oder Bestellung abbricht, ist gross.

In der Realität ist es nun aber so, dass wohl die wenigsten Websites überhaupt eine Online-Bestellung oder Anmeldung vorsehen. Für eine normale Corporate oder Branding Website ist dies nämlich schlicht kein Anwendungsfall. All diese Websites müssten ohne Profildaten auskommen, wenn es da nicht noch den folgenden, ganz interssanten Dienst von Microsoft gäbe.
Im Umfeld des Microsoft adCenters – Microsofts Plattform zur Verwaltung von Suchanzeigen – bietet Microsoft die Auswertung der Nutzung von Suchmschinen-Keywords wie auch Websites nach Geschlecht und Altersgruppe an. Konkret lässt sich wie in Abbildung 1.9 dargestellt für eine beliebige Website eine Kurzanalyse der Alters- und Geschlechtsverteilung der Besucher fahren. Für www.douglas.de zum Beispiel vermutet Microsoft so rund 60% weibliche Besucher, vorwiegend im Alter zwischen 25 und 34 Jahren – zumindest eine plausible Angabe. Die Abfrage ist im MS adLab zugänglich.

Msdemografie_2
»Wie kann Microsoft das wissen?« lautet da die wohl häufigste Frage und schürt wieder mal den Verdacht, dass Microsoft die Windows-Benutzer ausspioniert. Dem ist allerdings nicht so, denn die Besucherprofile basieren auf Daten von Microsofts Hotmail, Messenger und anderen personalisierten Online-Diensten. Wer sich für solche Dienste anmeldet, muss bei der Anmeldung einige persönlichen Daten angeben, unter anderem Geburtsjahr und Geschlecht. Registrierte Benutzer werden anschliessend auf msn.com, der Suchmaschine von Microsoft, über ein Cookie wiedererkannt. Sobald ein registrierter Benutzer eine Suche auf msn.com ausführt oder auf eine Treffer-URL klickt, kann dies Microsoft einer registrierten Person und somit Altersgruppe und Geschlecht zuordnen.

Noch detaillierter einsetzen können diese Angaben Nutzer von Microsofts Analytics Lösung, welche Ursprünglich unter dem Namen »Gatineau« eingeführt wurde und momentan in einer Beta-Version im Microsoft adCenter integriert ist. Wer die seine Website damit tracked, kann gar Website-Inhalte nach Alter und Geschlecht segmentieren. So könnte man beispielsweise erkennen, welche Website-Inhalte für welche Altersgruppe besonders interessant sind. Auch weitere Zusatzangaben wie die Berufstätigkeit von Besuchern können damit analysiert werden. Allerdings befindet sich die Analytics-Lösung von Microsoft momentan noch in spürbarem Beta-Stadium und ist nur in Englisch verfügbar.

Msoccupation


Über das Blog | Impressum | Nutzungsbedingungen | Ihren Besuch aufzeichnen [?]


Web Analyticson


Das Buch zum Blog:

  • Buch
    Details zum Buch Buch bei Amazon.de bestellen

Die App zum Blog:

  • iPhone App
    Download

Über den Autor

  • Marco Hassler ist Business Unit Manager und Partner beim IT- und Web-Dienstleister Namics.

    marco.hassler (at) gmail.com

Ethik Code

  • Web Analytics Association Code of Ethics

Twitter Updates

    Web Analytics Fotos

    Web Analytics Association

    • Web Analytics Association