Web-Analyse
Eine Web-Analyse umfasst die Erfassung, Auswertung und Interpretation von Nutzerdaten auf Websites oder Apps. Ziel ist es, Interaktionen der Besucher zu verstehen, um Optimierungspotenziale zu identifizieren und den Erfolg digitaler Maßnahmen messbar zu machen.
Durch die Analyse von Kennzahlen wie Seitenaufrufen, Klickverhalten und Conversions lassen sich fundierte Entscheidungen zur Verbesserung von Website-Struktur, Content und Marketingstrategien treffen.
Web-Analyse – wichtige Kennzahlen (KPIs)
E-Commerce-Kennzahlen:
Umsatz, durchschnittlicher Bestellwert (AOV) oder Anzahl der Transaktionen pro Nutzer:in.
Seitenaufrufe (Page Views):
Zeigt, welche Inhalte besonders häufig angesehen werden. Hilft bei der Bewertung der Relevanz einzelner Seiten.
Traffic-Quellen:
Gibt Auskunft darüber, woher die Besucher kommen (z. B. organische Suche, bezahlte Anzeigen, Social Media, Direktzugriffe).
Sitzungen (Sessions):
Gibt an, wie viele zusammenhängende Besuche eine Website hatte. Eine Sitzung umfasst mehrere Seitenaufrufe und endet nach einer Inaktivitätszeit (z. B. 10 Minuten).
Absprungrate (Bounce Rate):
Anteil der Besucher, die nur eine Seite aufrufen und ohne weitere Interaktion die Website verlassen. Eine hohe Absprungrate kann auf mangelnde Relevanz oder schlechte Nutzerführung hinweisen.
Verweildauer (Time on Site):
Durchschnittliche Zeit, die Nutzer auf einer Seite oder während einer Sitzung verbringen. Ein längerer Aufenthalt kann auf hochwertigen Content oder Nutzerinteresse hindeuten.
Conversion-Rate:
Prozentsatz der Besucher, die eine gewünschte Aktion (z. B. Kauf, Anmeldung) durchführen. Eine zentrale Kennzahl zur Bewertung der Effektivität von Webseiten oder Kampagnen.
Web-Analyse – Die Ziele
Optimierung von Content und Usability:
Identifikation von gut performenden Seiten und Optimierung von weniger erfolgreichen Inhalten.
Messung des Kampagnenerfolgs:
Bewertung von Marketingaktivitäten auf Basis von Klickzahlen, Conversions und Umsatz.
Steigerung der Conversion-Rate:
Analyse von Nutzerverhalten zur Ermittlung von Hindernissen im Kauf- oder Anmeldeprozess.
Nutzerorientierung verbessern:
Identifikation relevanter Inhalte und Funktionen, um Nutzerbedürfnisse gezielt zu adressieren.
Effiziente Budgetplanung:
Datengestützte Investitionsentscheidungen in Marketingkanäle oder technische Weiterentwicklungen.
Web-Analyse – so gehen Sie vor
- Ziele definieren:
Festlegen, welche Fragen beantwortet werden sollen (z. B. „Welche Marketingkanäle generieren die meisten Conversions?“). - Tracking-Setup:
Implementierung von Tracking-Tags für relevante Metriken wie Sitzungen, Ereignisse oder Transaktionen. - Daten erfassen und bereinigen:
Regelmäßige Filterung von Spam-Traffic, internen Zugriffen oder Bots. - Analyse der Ergebnisse:
Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Traffic-Quellen, Nutzerverhalten und Conversion-Rate. - Optimierungsmaßnahmen ableiten:
Identifizierung von Schwachstellen und Umsetzung gezielter Anpassungen (z. B. verbesserte Call-to-Actions oder Layout-Änderungen). - Ergebnisse messen und nachjustieren:
Nach einer Optimierung erneut analysieren, ob sich die gewünschten Effekte eingestellt haben.
Web-Analyse – Methoden und Tools
Traffic-Analyse-Tools:
- Google Analytics: Umfangreiche, kostenlose Lösung für Traffic- und Conversion-Tracking.
- Matomo (ehemals Piwik): Datenschutzfreundliche Alternative mit Selbsthosting-Option.
- Adobe Analytics: Enterprise-Lösung für detaillierte Segmentierung und tiefgehende Datenanalyse.
Heatmap-Tools:
- Hotjar, Crazy Egg, Microsoft Clarity: Visualisieren Klickverhalten, Mausbewegungen und Scrolltiefe.
Tag-Management:
- Google Tag Manager: Erleichtert die Integration und Verwaltung von Tracking-Tags ohne Code-Anpassungen.
A/B-Testing-Tools:
- Google Optimize, Optimizely, VWO: Vergleich unterschiedlicher Seitenversionen zur Optimierung von Design und Inhalten.
Datenmanagement und Business Intelligence:
- Tableau, Power BI, Looker: Erweiterte Analysefunktionen für große Datenmengen und komplexe Reports.
Webanalyse – Herausforderungen
- Die Conversion-Rate gibt den Anteil der Nutzer an, die ein Ziel erreicht haben.
Datenschutz beachten:
- DSGVO-konformes Tracking (z. B. Opt-In-Verfahren, Anonymisierung von IP-Adressen).
- Datenschutzfreundliche Alternativen wie Matomo in Betracht ziehen.
Datenqualität sicherstellen:
- Spam-Traffic und fehlerhafte Messwerte eliminieren.
- Klare Definition der Messwerte und KPIs.
Segmentierte Analysen nutzen:
- Durchschnittswerte können irreführend sein – besser nach Gerätetyp, Region oder Kampagne differenzieren.
Quantitative und qualitative Methoden kombinieren:
- Zahlen zeigen das „Was“, Nutzerfeedback und Heatmaps helfen beim „Warum“.
Daten in konkrete Maßnahmen umsetzen:
- Analyseergebnisse sollten regelmäßig genutzt werden, um Inhalte, Layouts oder Marketingstrategien zu optimieren.
Unterm Strich
Eine Web-Analyse ist ein entscheidendes Instrument für datengetriebene Entscheidungen im Online-Marketing. Sie liefert wertvolle Erkenntnisse darüber, wie Nutzer:innen mit einer Website interagieren, welche Inhalte relevant sind und wo Verbesserungen möglich sind. Richtig eingesetzt, trägt sie maßgeblich zur Optimierung von Nutzererfahrung, Conversion-Rate und Marketingeffizienz bei.