Webanalyse – Definition, Webanalyse-Tools, Einsatz von Cookies

Der folgende Artikel soll das Thema Webanalyse näher erläutern. Zuerst wird der Begriff Webanalyse definiert und soweit thematisiert, wie dies vor allem für die weiteren Artikel auf der Webseite wichtig ist.

Dazu setzt sich dieser Artikel zum Ziel, einen allgemeinen Überblick über die Funktionsweise von Webanalyse Tools zu schaffen und skizziert zudem im Speziellen die Möglichkeit der User-Wiedererkennung mit Hilfe von Cookies, um diese über mehrere Channels hinweg rückverfolgen zu können.

Webanalyse: Definition

Als Webanalyse wird die Messung und Optimierung von Web Angeboten bezeichnet. In diesem Artikel werden die Begriffe Webanalyse und die englische Bezeichnung Web Analytics synonym verwendet. Die Digital Analytics Association definiert den Begriff wie folgt:

„Web Analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of internet data for purposes of understanding and optimizing web usage.”

In der Webanalyse treffen dabei zwei Systeme aufeinander. Zum einen besteht das auf dem Web-Angebot implementierte Tool, welches die Basis der Analyse darstellt. Um aus diesem Tool jedoch die effizienzsteigernden Informationen zu erhalten und zu analysieren, spielt zudem der Faktor Mensch eine wichtige Rolle. Daher ist es empfehlenswert, mindestens genau so viele Ressourcen für einen guten Analysten einzusetzen, wie für das Tool an sich.

Zur Datengewinnung wird grundsätzlich zwischen zwei gängigen Möglichkeiten unterschieden:

  • Logfile Analysen
  • PageTagging

Bei Logfiles handelt es sich um automatisch vom Webserver aufgezeichnete Daten über den aufgekommenen Traffic am Server. Dabei werden Informationen wie IP-Adresse des Clients, genaue Zeit, welche Files wurden aufgerufen oder welcher Browser hat eine Seite aufgerufen, aufgezeichnet. Im Unterschied dazu wird beim Page Tagging auf jeder einzelnen Webseite ein Java Script Code eingebaut. Bei jedem Aufruf der Seite wird der Code ausgeführt, welcher auch ein kleines 1×1 Pixel großes Bild enthält. Lädt ein Besucher schließlich eine Seite im Browser, werden dem Browser Informationen zum Besuch weitergegeben. Damit das eingebettete Tool zu diesen Daten gelangt, wird das Zählpixel nachgeladen. Der Aufruf dieses kleinen Bildes wird am Drittserver protokolliert und kann nun die in der Anfrage-URL mitgeschickten Besuchsinformationen auslesen.

Wie nun mit Hilfe der dargestellten Page Tagging Methode in Kombination mit Cookies Besucher über die gesamte Customer Journey getrackt werden können, wird im folgenden Abschnitt erläutert.

Webanalyse: Einsatz von Cookies

Um die Customer Journey in Webanalyse Tools abzubilden, ist es unumgänglich den User zu einem späteren Zeitpunkt einem vorherigen Besuch wieder zuordnen zu können. Die meisten Webanalyse Tools, darunter auch Google Analytics, verwenden Cookies als Wiedererkennungsmethode. Aus diesem Grund zeigt dieser Teil des Artikels, was Cookies sind und wie sie in der Webanalyse eingesetzt werden.

Cookies (beziehungsweise HTTP-Cookies) sind kleine Dateien, welche eine besuchte Webseite (technisch gesehen der Webserver) über den verwendeten Browser auf dem Gerät abspeichert. Die Informationen, welche ein Server in diese Textfiles schreibt, können wiederum nur von diesem einen Server abgerufen werden. Webanalyse Systeme machen sich diese Technologie zu Nutze, indem sie Cookies zur Wiedererkennung von Besuchern verwenden. Damit ergeben sich folgende Vorteile:

  • Unterscheidung von Besuchern
  • Mehrere Seitenaufrufe können einem Besuch zugeordnet werden
  • Wiedererkennung von Usern zu einem späteren Zeitpunkt
  • Verwendung von Informationen eines vorherigen Besuchs zur Anpassung des Inhalts des neuen Besuchs

Dadurch ergeben sich Möglichkeiten, den Besucher in Teilen seines Kaufprozesses zu verfolgen und seine berührten Customer Touchpoints auf ihn abzustimmen. Das heißt, dass die Cookie Technologie die Abbildung der Customer Journey erst möglich macht. In weiterer Folge kann diese Funktionsweise für Remarketing eingesetzt werden. Remarketing bedeutet, dass Besucher einer Seite mit einem Cookie gekennzeichnet werden, um diesem später auf einer anderen Seite (zum Beispiel im Display Netzwerk von Google) gezielt Werbung der ersten Seite auszuliefern. Als Beispiel kann ein Bekleidungs-Web Shop genannt werden, bei dem ein Besucher die Produktansicht eines bestimmten Markenhemds aufruft, aber nicht kauft. Diese Informationssuche geschieht in der zweiten Phase des Kaufentscheidungsprozess nach Kotler. Auf der Suche des Users nach Vergleichsangeboten auf anderen Anbieterseiten können nun dem User zugeschnittene Anzeigen des bereits betrachteten Hemds auf anderen Websites präsentiert werden, um diesem das Angebot wieder in Erinnerung zu rufen.

Des Weiteren können Cookies nach ihrer Herkunft in zwei Arten gegliedert werden, die in weiterer Folge beschrieben werden:

  • 1st Party Cookies
  • 3rd Party Cookies

1st Party Cookies werden vom Server der aufgerufenen Webseite gesetzt und können wie bereits erwähnt auch nur von diesem zu einem späteren Zeitpunkt wieder abgerufen werden. Die von modernen Browsern oft blockierten 3rd Party Cookies werden von einer anderen Domain geschrieben. Die folgende Abbildung zeigt den Unterschied zwischen 1st und 3rd Party Cookies. (1) stellt dabei den Besuch auf eine Domain dar. (2) visualisiert das Setzen des 1st Party Cookies des Webservers der besuchten Webseite. Und (3) zeigt schließlich das gesetzte 3rd Party Cookie, zum Beispiel eines AdServers.

Webanalyse: Cookie Arten

Webanalyse: Cookie Arten

Da 3rd Party Cookies von Ad-Servern oft für Remarketing verwendet werden, stehen diese unter einem schlechten Ruf. Viele bekannte Websites werden von einigen wenigen Ad-Servern bedient. Dadurch fühlen sich Teile der Internetnutzer durch diese Werbeanzeigen, die auf anderen Shops gesehene Produkte beinhalten, rückverfolgt und nehmen darin persönlichkeitsrechtliche Verletzungen wahr. Als Konsequenz daraus löschen diese Personen Cookies in regelmäßigen Abständen beziehungsweise akzeptieren diese Cookies gar nicht. Aber da diese Methode der Rückerkennung noch immer genauer ist, als das Wiedererkennen mittels IP-Adresse, verwenden die meisten Page Tagging Webanalyse Tools
diese Art.

Aus diesem Grund zeigt der folgende Teil, welche Multi Channel Analysen nun auf Basis dieser Tracking Technologie (Page Tagging mit Cookie) in Webanalye Systemen durchgeführt werden können. Diese Multi Channel Analysen ermöglichen es die online Customer Journey im Analytics Tool abzubilden, um die berührten Touchpoints zu optimieren.

Webanalyse: Optimierung der Customer Touchpoints

Der wahre Wert der eingesetzten online Touchpoints offenbart sich ganz klar durch den Einsatz von Webanalyse Tools. Diese decken in so genannten Multi Channel Funnels (MCF) auf, welche Berührungspunkte zur Conversion beitragen. Dies kann durch das Hinterlegen von monetären Zielwerten über die Metrik Umsatz erfolgen. Falls E-Commerce vom Webanalyse System unterstützt und auch eingesetzt wird, ist diese Auswertung sofort ersichtlich. Webanalyse Tools können daher unter anderem folgende Reports visualisieren, um den Erfolg von Berührungspunkten zu messen, und in Folge darauf aufbauend Maßnahmen treffen:

  • Vorbereitende Conversions (welche Customer Touchpoints tragen zum Kauf bei, sind jedoch nicht der letzte Punkt vor der Konversion?)
  • Top-Conversion-Pfade (was sind die Top Customer Journeys?)
  • Pfadlänge (nach wie vielen Touchpoints erfolgt die Conversion?)
  • Zeitintervall (nach wie vielen Tagen erfolgt die Conversion?)

Die Vorteile, die sich durch den Einsatz von Webanalyse in Bezug auf das Customer Touchpoint Management mit Hilfe der Multi Channel Funnel ableiten lassen, sind folgende:

  • Darstellung des ROI des Touchpoints
  • Reaktion auf negative Touchpoints
  • Forcierung der gewinnbringenden Touchpoints
  • Abstimmung der Touchpoints aufeinander (Erkennung, in welcher Phase des Kaufprozesses ein Customer Touchpoint häufig vorkommt)
  • Erkennung von vorbereitenden Touchpoints (häufiger Vertreter hierfür sind Social Media Kanäle)
  • Budgetentscheidungen treffen

Weitere Infos und Unterstützung zum Thema Webanalyse gibt es bei traffic3.

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