4 Beiträge kategorisiert in "Tipps&Tricks"

06. Mai 10

Einführung und Tipps & Tricks für Google Analytics

Viele der in diesem Blog vorgestellten Einträge behandeln Google Analytics Spezialfälle für Fortgeschrittene Anwender, so zum Beispiel das Tracking von Ausstiegsfeldern in Formularen, Opt-out von Google Analytics, die Messung von gelesenen Seiten oder die Bedienbarkeit der Navigation. Die ersten Schritte in Google Analytics sowie einige nützliche Tipps & Tricks für die Verwendung im täglichen Gebrauch wurden bislang etwas vernachlässigt.

Diese Lücke sei nun geschlossen mit folgender Präsentation über die ersten, zweiten und dritten Schritte in Google Analytics, welche ich heute an der Swiss IT Academy halten durfte.

Hier die Präsentation Google Analytics für Einsteiger (pdf, 2.6 MB) auch zum herunterladen.

Zusammenfassend sind folgende Punkte darin abgehandelt:

  • Die 5 Schritte zur Anmeldung zu Google Analytics
  • Überblick über die Reports
  • Wichtige Bedienungselemente für Charts und Tabellen
  • Google Analytics mit AdWords verknüpfen
  • Website-Suche tracken
  • Ziele und Trichter einrichten
  • Segmente nutzen
  • Eigener Traffic ausschliessen
  • Kampagnen und Newsletter tracken
  • Downloads und Links tracken
  • ... und noch ein paar Power-User Handgriffe die einem zum Google-Analytics Guru machen

Wer übrigens sich übrigens für die Performance-Optimierung einer Website im Allgemeinen und die Erstellung von zielorientierten Dashboards interessiert, sei auf folgende weitere Präsentationen über Performance-Steigerungen und Dashboards von Martina Klose an der IT-Academy verwiesen

10. März 09

Unique Visitors: Nie zusammenzählen!

Grad kürzlich bin ich mal wieder über einen typische Überlegungsfehler gestolpert, den Web Analysten gerne machen (und bei dem ich mich selbst auch gelegentlich wieder erwische): Unique Visitors über die Zeit zusammenzählen oder teilen!

Folgende Aussagen sind nämlich falsch bzw. beinhalten einen Überlegungsfehler:

  • 5000 Besucher gestern und 5000 Besucher heute sind insgesamt 10'000 Besucher
  • 1,2 Mio. Besucher im Jahr sind durchschnittlich 100'000 im Monat
  • usw.

Und, den Fehler entdeckt?

Zugegebenermassen ist's nicht so offensichtlich und drum fällt man auch gerne darauf herein. Besucherzahlen (und auch noch eine handvoll andere Metriken) darf man einfach nicht über die Zeit zusammenzählen oder teilen, und zwar weil die wiederkehrenden Besucher sonst aus der Rechnung fallen. Und hier kurz das Rechenbeispiel zum ersten Fall:

  • Angenommen gestern kamen 5000 Besucher auf meine Website und werden vom Web Analytics System so ausgewiesen, dann waren dies effektiv 5000 Personen (mal abgesehen von den üblichen messungsbedingten Unschärfen, die man bei Web Analytics Auswertungen hat)

  • Kommen nun heute nochmals 5000 Besucher auf meine Website, dann sind dies vielleicht 3000 neue Besucher aber 2000 wiederkehrende, welche gestern schon auf meiner Website waren

  • Folglich waren zwar heute und gestern je 5'000 Personen auf meiner Website, insgesamt über die 2 Tage waren es aber nur 8'000 Personen

Problem erkannt? Beim einfachen Zusammenzählen gehen die wiederkehrenden Besucher nämlich vergessen. Das kommt dann etwa so heraus, wie wenn man einen Kunden bei jedem Kauf aufs Neue in der Kundendatenbank erfassen würde statt seine Stammdaten zu suchen und ergänzen würde.

Und wie geht man jetzt mit dieser Situation in den täglichen Web Analytics Auswertungen um? Ganz einfach: Daten zu den Unique Visitors immer direkt aus dem Web Analytics System ziehen und keine Handrechnung machen. Die Aussage über die Anzahl Besucher ist richtig, aber nur für den Zeitraum, für den man sie im Web Analytics System ausgelesen hat. Für Aussagen zu anderen Zeiträumen, muss man sie erneut unter Angabe des neuen Zeitraums aus dem Analytics System auslesen. Dann berücksichtigt das System die wiederkehrenden Besucher und rechnet diese raus. Rechnet man stattdessen im Kopf, so macht man zwangsläufig einen Fehler, der im schlimmsten Fall zu Fehlentscheiden führen kann. Also nächstes Mal unbedingt dran denken!

19. November 08

Google Analytics Motion Charts - und was man damit tun kann

Wie in verschiedenen Blogs schon gepostet hat Google kürzlich zahlreiche neue Features in Google Analytics integriert, darunter eine erweiterte Segmentierung, kundenspezifische Reports sowie die Motion Charts. Ein Überblick über all diese Features ist im offiziellen Google Analytics Blog  nachzulesen.

Die Features klingen vom Schiff aus toll. Als erstes hab ich mir drum mal die Motion Charts etwas genauer unter die Lupe genommen um zu schauen, was man damit anstellen kann. Die weiteren Features werden in Kürze auf diesem Blog folgen.

Mit den Motion Charts lassen sich als erstes einmal die Achsen einer Grafik mit individuellen Dimensionen belegen, zum Beispiel Pageviews auf der X-Achse und Absprungrate auf der Y-Achse. Werte, z.B. unterschiedliche Keywords werden so innerhalb des Graphen als Punkte positioniert. Toll. Damit aber nicht genug, denn die Punkte können eine dritte Dimension darstellen, nämlich in dem sie sich in ihrer Grösse unterscheiden. Z.B. grosse Punkte = hohe Conversion, kleine Punkte = niedrige Conversion. Und um noch einen draufzulegen lassen sich die Punkte noch in unterschiedlichen Farben darstellen, so dass man noch eine vierte Dimension abbilden könnte - was dann allerdings definitf zum Overkill für jedes vernünftige Chart wird.

Motion_Keywords

Soweit als schon mal toll, doch warum heisst das ganze nun "Motion Chart"? Deshalb, weil sich nämlich die Zeit als fünfte Dimension auch noch in das Chart reinquetschen lässt, in dem man die Veränderung der dargestellten Werte über die Zeit animiert. Das sieht dann etwa so aus wie in dem Einführungsvideo von Google gezeigt:

Im ersten Eindruck fühlte ich mich da ehrlich gesagt eher an ein chaotisches Ping-Pong-Spiel erinnert, oder noch eher an sowas:

Wie genau soll man das nutzen können um sinnvolle Schlüsse für die Website zu ziehen? Hat sich Google Analytics nun total der Feature-itis der anderen Wen Analytics Produkthersteller angeschlossen?
Nun ja, so nach etwas ausprobieren und nachdenken lassen sich doch sinnvolle Sachen mit den Motion Charts erstellen - es braucht allerdings viel Abstraktionsvermögen und Zeit, um zur richtigen Auswertung zu kommen. Schnell ist man sonst überfordert von den vielen Einstellmöglichkeiten. Hier meine Tipps, wie man das anpacken sollte:

  • Auf der Y-Achse Mengen-Metriken wählen: Z.B. Visits oder PageViews. Damit ist weiss man, dass all das was weiter oben im Chart auftaucht, eine grössere Nutzerzahl betrifft und demzufolge wichtiger ist
  • Auf der X-Achse Qualitäts- oder Engagement-Metriken wählen: Z.B. Besuchsdauer. Damit weiss man, dass alles was sich rechts im Chart befindet, eine gestellte Aufgabe gut erfüllt - links hingegen schlecht.

Untersucht man z.B. Inhaltsseiten in der Kombination von PageViews und Besuchsdauer, hat man so oben rechts vielbesuchte Seiten dargestellt, welche eine hohe Betrachtungsdauer aufweisen und demzufolge kein Handlungsbedarf aufweisen (Wer sich mit Consulting-Grafiken nicht auskennt: oben rechts ist immer gut und links unten böse :-).

Motion_ContentPVTimeSame 
Links oben findet man dagegen Seiten, welche vielbesucht sind und eine niedrige Besuchsdauer aufweisen und damit möglichweise zentrale Problemfälle darstellen. Diese sollte man sich genauer unter die Lupe nehmen. Seiten rechts unten scheinen offenbar interessant, aber selten besucht zu sein. Da kann man sich überlegen, diese besser zu pushen (z.B. durch bessere Verlinkung oder gar Bewerbung mittels Adwords o.ä.). Wenn man oben rechts keine Bubbles hat – so wie in der Grafik oben, dann weiss man sicher, was man tun muss.

Dummerweise bildet Google die Absprungrate genau verkehrt rum ab, so dass "gut" links und "schlecht" rechts ist... (… und wenn ich grad bei den Änderungswünschen an Google bin: Bitte noch mehr Metriken für die Dimensionen zur Auswahl stellen)

Wichtig bei der Wahl der ersten beiden Achsen ist es, dass die Dimensionen unabhängig voneinander sind, also z.B. Anzahl Visits und Besuchsdauer. Werden hingegen voneinander abhängige Dimensionen gewählt (und die Gefahr ist bei der verfügbaren Auswahl gross), dann kommt es zu nichtssagenden Grafiken. Stellt man zum Beispiel für verwendete Keywords die Metrik "Seiten je Besuch" der "Absprungrate" gegenüber ist das eine Nullaussage - denn logischerweise ist Anzahl Seiten pro Besuch tief, wenn die Absprungrate hoch ist.

Um nun noch die dritte Dimension, die Bubble-Grösse, sinnvoll mit einer unabhängigen Metrik zu versehen wird es nun langsam schwierig. Am ehesten eigenen sich dazu noch Ziel-Werte, z.B. Conversion, Wert je Visit oder der Wert einer Seite ($Index). Wenn so dann oben rechts (=gut) kleine Bubbles erscheinen, da besteht da ein gravierendes Conversion-Problem – z.B. Bestellbutton tut nicht o.ä.

Motion_ContentPageviewsTime 
Neben solchen Auswertungen lassen sich die Charts auch noch ganz gut zu Hypothesen-Tests einsetzen, z.B.:

  • Korreliert die Besuchsdauer mit der Anzahl Page Views? Usw. Wenn ja, dann befinden sich die Bubbles ungefähr auf der 45°-Diagonalen durch den Nullpunkt verteilt
  • Konvertieren Besucher die viele Seiten anschauen häufiger? Wenn ja, da müssten auf einem Chart mit den Dimensionen Besuche, Anzahl Seiten/Besuch und Conversion oben rechts die grossen Bubbles sein – wenn nicht, dann kann man die Anzahl Seiten/Besuch getrost schon mal aus der eigenen KPI-Liste streichen

Und nun zu dem, welchem die Motion Charts eigentlich ihren Namen verdanken – der Animation über die Zeit. Die Animation soll wohl einen Trend über die Zeit identifizieren lassen. Bei wenigen untersuchten Werten funktioniert dies recht gut. Sobald man aber grössere Mengen an Keywords, Seiten etc.über einen längeren Zeitraum analysiert hats immer noch einen Touch von Ping-Pong. Oder hat jemand bessere Erfahrungen gemacht, wie sich dies sinnvoll nutzen lässt?

03. November 08

Web Analytics Tipp 1: 404-Seiten überwachen

Wie wichtig das stete Überwachen von bestimmten Metriken mit einem Web Analytics System zeigt folgendes aktuelle Beispiel: Das neue Sony-Ericsson-Handy X1, welches auf folgender Microsite beworben wird. Ich will das Ding, da ideal zum online Browsen und kann im Vergleich zum iPhone auch Teathering (3G Surfen vom Notebook aus mit dem Handy als Modem). Super Voraussetzung für den Web Site Betreiber: Potenzieller Kunde will unbedingt konvertieren.

Und nun zu den Fehlern, die Sony Ericsson auf der Microsite begeht:

1. Es gibt erst am Ende einer laaangen Animation ein Link "Ich will dieses Handy" (siehe Bild, rot eingekreist)

404_1


2. Bei Klick auf den Link kommt eine Fehlermeldung: "Seite nicht gefunden" (im Fachjargon 404-Error)

404_2
Abgesehen davon ist auch die Navigation überhaupt nicht nutzerfreundlich und detaillierte Produktinformationen fehlen - im Vergleich zu obigem Problem ist dies aber geradezu heilig. Denn mit so einem toten Link werden nicht nur Besucher verärgert, nein es geht Umsatz verloren. Grad bei einem Produkt, das von technik- und online-affinen Personen gerne online gekauft wird, ist dies tragisch.

Was können Sie tun, damit Ihnen so ein Lapsus nicht passiert?
-Setzen Sie ein Web Analytics System ein
-Implementieren Sie einen 404-Bericht: Herkömmliche serverseitige Logfile-Analyse Systeme erstellen so einen Bericht automatisch. Bei den clientseitigen Page Tagging-Systemen (wesentlich besser für Web Analytics-Auswertungen) wie z.B. Google Analytics muss so ein Bericht jedoch speziell konfiguriert werden. Typischerweise braucht es dafür eine angepasste 404-Fehlerseite auf dem Webserver, welche einen speziellen Tag eingeimpft bekommt.
-Definieren Sie wichtige Ereignisse wie das Erreichen eine Bestellseite als Conversion-Ziele
-Überwachen Sie den 404-Bericht und die Conversion-Ziele täglich oder wöchentlich (je nach Relevanz der Website für Ihr Online-Geschäft)
 
Über den Conversion-Bericht erkennen Sie den generellen Erfolg Ihrer Website im Hinblick auf die Zielerreichung (dazu in anderen Posts mehr). Der 404-Bericht (siehe Bild unten) hilft dagegen, besondere Auffälligkeiten wie eben einen toten Link zu erkennen. Dass es lohnen würde, dies zu überwachen zeigt das obige Beispiel von Sony Ericsson ja wohl ziemlich eindrücklich.

404_3


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Über den Autor

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

    marco.hassler (at) gmail.com

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