Alby Einführung in die Webanalyse

1. Auflage 2019
ISBN: 978-3-8362-7238-4
Verlag: Rheinwerk
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection

E-Book, Deutsch, 236 Seiten

Reihe: Rheinwerk Computing

Wer jemals vor einem Webanalyse-System oder einem Analyse-Bericht saß und nicht wusste, womit und wie man anfängt, für den ist dieses Buch gedacht. Tom Alby hilft Ihnen dabei zu verstehen, wie eine professionelle Analyse von Anfang bis Ende abläuft. Unabhängig davon, welches System Sie verwenden oder ob Sie Informatik studiert haben oder nicht: Machen Sie sich mit den grundlegenden Denkansätzen und Herangehensweise der Webananalyse vertraut. Denn nur wer segeln gelernt hat, kann dann später auch jede Yacht über den Ozean steuern.

Aus dem Inhalt:

• Zieldefinition
• Wie funktioniert Tracking?
• Hits, Seitenaufrufe, Sitzungen
• Datenschutz (aktuell zur DSGVO)
• Statistik-Grundlagen
• Absprungrate und Akquise-Kanäle verstehen
• Kampagnenerfolge auswerten
• Testen und A/B-Tests
• Reporting: Berichte erstellen
• Dashboards
• Lösungen für typische Probleme

Autoren/Hrsg.

Alby, Tom

Inhaltsverzeichnis

Geleitwort der Digital Analytics Association ... 15  Geleitwort der Fachgutachter ... 17  Einleitung ... 19

TEIL I  Zieldefinition ... 23  1.  Ziele der Webanalyse ... 25  1.1 ... Was ist Webanalyse? ... 25  1.2 ... Ohne Ziele keine Analyse ... 25  1.3 ... Ziele nach dem S.M.A.R.T.-Prinzip ... 27  1.4 ... Die Gewinnerzielungsabsicht ... 28  1.5 ... Business Value Generation: der Antrieb ... 28  1.6 ... Was, wenn es nicht direkt um Geld geht? ... 29  1.7 ... Findet ein gutes Tool nicht selbst heraus, was wichtig ist? ... 30  1.8 ... Vanity Metrics ... 30  2.  Die Dreifaltigkeit der Datenanalyse ... 33  2.1 ... Ziele, KPIs und Metriken ... 33  2.2 ... Von Daten zur Aktion ... 35

TEIL II  Datenakquise ... 39  3.  Wie funktioniert Tracking? ... 41  3.1 ... Tool einbinden und fertig? ... 41  3.2 ... Warum Technik verstehen? ... 42  3.3 ... Wie sich zwei Maschinen unterhalten ... 42  3.4 ... Server- und Client-basiertes Tracking ... 43  3.5 ... Andere Formen des Trackings ... 47  3.6 ... Tag-Management-Systeme ... 47  4.  Nutzer- und geräteübergreifendes Tracking ... 49  4.1 ... Nutzer sind eigentlich Browser ... 49  4.2 ... Was sind eindeutige Nutzer? ... 51  4.3 ... Geräteübergreifendes Tracking ... 52  5.  Hits, Seitenaufrufe und Sitzungen ... 55  5.1 ... Hits ... 55  5.2 ... Seitenaufrufe ... 57  5.3 ... Sitzung ... 57  5.4 ... Zeitliche Definition einer Sitzung ... 59  5.5 ... Was ist die ideale Sitzungsdauer? ... 59  5.6 ... Die Rolle des Nutzers ... 60  6.  Daten: Roh oder aggregiert? ... 61  6.1 ... Was ist der Unterschied? ... 61  6.2 ... Beispiele für Analysen mit Rohdaten ... 62  6.3 ... Rohdaten mit R abfragen, transformieren und auswerten ... 63  7.  Dimensionen und Messwerte ... 69  7.1 ... Unterschied zwischen Dimensionen und Metriken ... 69  7.2 ... Umfang/Scope verstehen ... 71  7.3 ... Eigene Dimensionen und Metriken ... 72  8.  Ereignisse und Datenschicht ... 75  8.1 ... Was sind Ereignisse? ... 75  8.2 ... Beispielereignisse ... 75  8.3 ... Der Ereignisplan ... 77  8.4 ... Einsatz einer Datenschicht ... 78  9.  Einen Tracking-Plan erstellen ... 81  9.1 ... Warum ein Tracking-Plan? ... 81  9.2 ... Der Tracking-Plan im Detail ... 82  9.3 ... Vom Tracking-Plan zum Tagging-Plan ... 83

10.  Ein geeignetes Tracking-Tool auswählen ... 85  10.1 ... Entscheidungsfaktoren ... 85  10.2 ... Google Analytics ... 86  10.3 ... Adobe Analytics ... 87  10.4 ... Matomo ... 88  10.5 ... Hotjar ... 89

11.  Datenschutz ... 91  11.1 ... Keine Rechtsberatung ... 91  11.2 ... Warum überhaupt Datenschutz? ... 91  11.3 ... Was ist schlimm an der Datensammlung im Internet? ... 92  11.4 ... Datenschutz und Webanalyse ... 93

12.  Umfragen auf der eigenen Website ... 95  12.1 ... Warum Umfragen in einem Buch über Webanalyse? ... 95  12.2 ... Vor- und Nachteile von Umfragen ... 95  12.3 ... Fallstricke ... 97  12.4 ... Wie wird es richtig gemacht? ... 99

TEIL III  Analyse ... 101

13.  Minimale Statistikgrundlagen ... 103  13.1 ... Warum Statistik? ... 103  13.2 ... Verteilungen ... 103  13.3 ... The mean Mean ... 104  13.4 ... Alternativen zum arithmetischen Mittel ... 107  13.5 ... Standardabweichung ... 108  13.6 ... Korrelationen ... 110

14.  Interaktionen anstatt Verweildauer ... 113  14.1 ... Warum die Verweildauer meistens falsch gemessen wird ... 113  14.2 ... Ist die Verweildauer überhaupt ein guter KPI? ... 115  14.3 ... Warum Interaktionen besser sind ... 115

15.  Absprungrate verstehen ... 119  15.1 ... Definitionen der Absprungrate ... 119  15.2 ... Nutzen der Absprungrate ... 120  15.3 ... Unterschied zwischen Absprungrate und Ausstiegsrate ... 121

16.  Segmente verstehen ... 123  16.1 ... Was sind Segmente und warum sind sie wichtig? ... 123  16.2 ... Wie findet man relevante Segmente? ... 125  16.3 ... Mengenlehre ... 125

17.  Akquisekanäle verstehen ... 129  17.1 ... Was ist ein Akquisekanal? ... 129  17.2 ... Direkt ... 130  17.3 ... Organische Suche ... 130  17.4 ... Suchmaschinen-Marketing ... 134  17.5 ... Display ... 136  17.6 ... Affiliate ... 137  17.7 ... E-Mail ... 137  17.8 ... Social ... 138  17.9 ... Referral ... 138  17.10 ... Benutzerdefinierte Kanäle ... 138

18.  Kampagnenerfolg auswerten ... 141  18.1 ... Was ist Erfolg? ... 141  18.2 ... Kampagnen-Tagging ... 141  18.3 ... Die Währungen im Online-Marketing ... 142  18.4 ... Customer Journey versus Datensilos ... 144

19.  Attribution berechnen ... 145  19.1 ... Warum ist Attribution wichtig? ... 145  19.2 ... Statische Attributionsmodellierung ... 146  19.3 ... Beispiel First Click versus Last Click ... 147  19.4 ... Vor- und Nachteile statischer Attributionsmodelle ... 148  19.5 ... Dynamische Attributionsmodellierung ... 149

20.  Interne Suche messen ... 151  20.1 ... Warum ist die interne Suche interessant? ... 151  20.2 ... Welche KPIs sind wichtig? ... 152  20.3 ... Wie darstellen? ... 153  20.4 ... Beispiel einer Auswertung in Google Analytics ... 154  20.5 ... Wie wird eigentlich Relevanz gemessen? ... 155

TEIL IV  Testen ... 157

21.  Eine Hypothese formulieren ... 159  21.1 ... Datengetriebene Hypothesen und kontinuierliches Testen ... 159  21.2 ... Welcher Test zuerst? ... 160

22.  A/B- und multivariate Tests ... 163  22.1 ... A/B-Tests ... 163  22.2 ... Multivariate Tests ... 163  22.3 ... Unterschied A/B/n-Test und multivariater Test ... 164  22.4 ... Wie groß muss ein Sample sein? ... 166  22.5 ... Vorgehensweisen im Testing ... 166  22.6 ... Aufsetzen eines Tests ... 167

23.  Wie belastbar ist ein Testergebnis? ... 169  23.1 ... Was genau ist statistische Signifikanz? ... 169  23.2 ... Frequentists versus bayessche Inferenz ... 171  23.3 ... A/A-Tests ... 173

TEIL V  Reporting und Anwendungen ... 175

24.  Wie handlungsrelevante Berichte entstehen ... 177  24.1 ... Produktivitätskiller Reporting ... 177  24.2 ... Ziele der Stakeholder verstehen ... 178  24.3 ... Zweck des Reports definieren ... 178  24.4 ... Top-down-Methode ... 180  24.5 ... Benchmarking ... 180  24.6 ... Prognosen ... 180  24.7 ... Storytelling mit Daten ... 181  24.8 ... Signale vom Rauschen trennen ... 181

25.  Die Kunst, das richtige Diagramm zu wählen ... 183  25.1 ... Vorsicht, Diagramm! ... 183  25.2 ... Welches Diagramm für was? ... 185  25.3 ... Liniendiagramm ... 185  25.4 ... Säulendiagramm/Balkendiagramm ... 186  25.5 ... Histogramm ... 187  25.6 ... Scatterplot ... 187  25.7 ... Bubble Chart ... 188  25.8 ... Boxplot-Diagramm ... 189

26.  Dashboards ... 191  26.1 ... Was ist der Unterschied zu einem Report? ... 191  26.2 ... Best Practices ... 191

27.  Datengetriebene Personas ... 197  27.1 ... Was ist eine Persona? ... 197  27.2 ... Einschränkungen eigener Daten ... 198  27.3 ... Personas aus Nutzungsdaten ... 199  27.4 ... Demografische Daten ... 201

28.  Ein Personalisierungskonzept erstellen ... 203  28.1 ... Voraussetzungen ... 203  28.2 ... Fallstricke ... 204  28.3 ... Analyseansätze ... 205

TEIL VI  Problemlösungen ... 207

29.  Messunterschiede zu anderen Systemen ... 209  29.1 ... Klicks versus Sitzungen ... 209  29.2 ... Unterschiedliche Integration ... 210

30.  Den Bestätigungsfehler vermeiden ... 213  30.1 ... Was ist der Bestätigungsfehler? ... 213  30.2 ... Was hilft gegen den Bestätigungsfehler? ... 214  A.  Nützliche Helferlein ... 217  B.  Literatur ... 221  C.  Glossar ... 227  Index ... 233