Web Analyse – Messen, Analysieren und Interpretieren.
Das Wesentliche bei der Auswertung von statistischen Daten ist es, die richtigen Rückschlüsse zu ziehen.
Web Analyse heißt Messen, Analysieren und Interpretieren
Unternehmen stecken heute enorme Budgets in ihre Online-Aktivitäten und Maßnahmen. Wie lassen sich deren Erfolge und Erfolgskriterien definieren, messen und optimieren? Auf dem Markt gibt es dafür vielfältige, kostenfreie und kostenpflichtige professionelle Instrumente für die Web-Analyse. Oft bewerten Unternehmen mit diesen Werkzeugen lediglich Analyse-Zahlen, die diese Werkzeuge standardmäßig liefern: beispielsweise Visits, Unique User, Verweildauer, Seitenaufrufe pro User etc. Diese Zahlen, auch Metriken genannt, unterstützen das Online-Marketing nur bedingt dabei, Unternehmensziele wirklich messbar zu machen, oder gar Optimierungspotenziale von Webseiten oder Werbemitteln wie Suchmaschinenanzeigen, Mailings oder Online-Banner aufzuzeigen. Wesentlich für die Auswertung statistischer Daten ist es, die richtigen Rückschlüsse zu ziehen, indem Zahlen in ein Verhältnis zueinander gesetzt und interpretiert werden.
Viele Seitenaufrufe, Page-Impressions, könnten beispielsweise ein Hinweis darauf sein, dass die User die Inhalte auf der Webseite hoch interessant finden. Setzt man diese Zahl aber mit einer sehr geringen Verweildauer pro User in Relation, lassen sich komplett andere Ergebnisse ableiten. Vielleicht besuchen die User nur so viele Seiten und Unterseiten, weil sie den gesuchten Content nicht finden. Absolute Zahlen, User-Ströme oder Klicks sind bei der Web-Analyse nur Mittel zum Zweck.
Web-Analyse-Tools
Für die statistische Auswertung von User Activities gibt es viele Tools, um die Daten auf Basis von Logfiles oder eines „Zähl-Pixel-Codes“ zu analysieren. Software für die Logfile-basierte Analyse hilft dem Website-Betreiber, Logfile-Protokolle auszuwerten. Der Markt für diese Tools ist umfangreich; Logfile-Analyse-Tools sind z. B. WebSuxess oder FlashStats. Eine kostenlose Alternative zu diesen Produkten sind Open Source Scripte wie Analog, AWStats oder Webalizer. Wer allerdings Marketing-Relevante Daten benötigt, sollte mit Zähl-Pixel- (oder auch Tagging-Methode genannt) basierten Analyse-Tools wie z. B. etracker, Coremetrics/IBM, Omniture, Webtrends, Google Analytics, Econda, Webtrekk, Netstat/Comscore, usw. arbeiten.