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Erfolgsfaktor Datenanalyse

Datengetriebenes Marketing

4+1 Schritte für das Projekt „Web Analytics”

Dr. Pascal Volz
Dr. Pascal Volz

Schritt 1: Definition der Ziele und Einrichtung der Ziele mit dem Google Tag Manager (GTM) in Google Analytics

Stellen Sie sich zunächst die Frage, was Besucher Ihrer Website, auf Ihrem Portal machen wollen bzw. welchen Zweck Ihr Portal erfüllen soll. Bei einem Shop ist das ganz klar: kaufen. Aber auch hier ist es interessant, ob es – gerade bei nicht schnelldrehenden Produkten, die viele Touchpoints bis zur Conversion haben – Zwischenziele vor dem Kauf gibt, die genutzt werden können, um das Marketing zu bewerten? Das könnten beispielsweise sein:

Schritt 1: Definition und Einrichtung der Ziele

Schritt 2: Analyse der Performance des Traffics

Schritt 3: Analyse der Performance der Website

Schritt 4: Datenvisualisierung mit Google Data Studio

  • Video-Views
  • Produktdetailseiten
  • Aufruf bestimmter Informationsseiten
  • Produkte in den Warenkorb gelegt
  • Start der Buchungsstrecke
  • Standortsuche der Filialen

Bei nicht-transaktionalen Websites gestaltet sich das schwieriger, aber auch hier können die Zwischenziele auch genutzt werden, darunter beispielsweise:

  • Whitepaper Downloads
  • Kontaktformular ausfüllen
  • Klick auf Kontakt
  • Scrolltiefe

Wir empfehlen für solche Websites eine mehrstufige Engagement-Level-Logik, die in einem Mini-Algorithmus mehrere quantitative Variablen miteinander kombiniert.

Nachdem also die Zwischenziele definiert sind werden diese als Events im Tag Manager (GTM) angelegt.

Schritt 2: Analyse der Performance des Traffics

In Google Analytics können unter dem Punkt „Akquisition“ alle Traffic-Akquisitionskanäle eingesehen werden, besonders übersichtlich ist der Bericht „Channels“. Im Bereich „Conversions“ am rechten Rand der Tabelle können nun alle im GTM eingebauten Zielvariablen ausgewählt werden. So können die Akquisekanäle nicht nur auf die Standard-Onpage-KPIs, sondern auch auf Sales, aber eben auch hinsichtlich der selbst definierten Ziele verglichen werden. Wählt man „Vergleich“ aus, kann man sehr einfach und schnell visuell den Vergleich jedes einzelnen Kanals zum Website-Durchschnitt sehen. Jetzt muss im Dropdown-Menü nur noch die passende Zielvariable ausgewählt werden und die Effektivität jedes Kanals ist sofort sichtbar. Dies ist natürlich auch für alle tiefer gelegenen Dimensionen wie bspw. Keyword, Motiv, Quellseite, Kampagne und Landingpage möglich.

Mit Segmenten kann man User filtern, die ein bestimmtes Ereignis / eine bestimmte Bedingung erfüllen, z. B.

  • den Einstieg über eine Aktions-Landingpage
  • das ausgelöste Event-Pixel (wie in Schritt 1 beschrieben

So können Segmente unterschiedlicher User-Gruppen gebildet werden, um sie in der Tabelle miteinander zu vergleichen und Fragestellungen wie diese beantworten zu können:

  • Wie performt eine Zielgruppe im Vergleich zu einer anderen oder im Vergleich zur Grundgesamtheit?
  • Welcher Kanal wird von welcher Zielgruppe primär genutzt?

Mit diesen Zahlen lassen sich wertvolle Insights sowohl für die zukünftige Mediaplanung als auch für die Optimierung der Kampagnen gewinnen.

Schritt 3: Analyse der Performance der Website

Für diese Analyse bietet sich der Bericht Verhalten / Websitecontent an. Auch hier kann durch das Nutzen von Segmenten ermittelt werden, welche URLs primär von Käufern aufgerufen werden. Folgerichtig sollte der Userflow künftig so gesteuert werden, dass alle Website-Besucher eben jene Seiten aufrufen, die verstärkt zu Käufen führen, sogenannte „Verkaufsvorbereitende Seiten“. Mit A/B Tests im Rahmen Ihrer Conversion-Rate-Optimierung (CRO) lässt sich herausfinden, wie Sie darauf hinwirken können. Mehr Einblicke in dieses Thema geben wir in einem späteren Teil dieser Serie.

Spannende Einblicke gibt auch die Site Search: Hier sehen Sie, was Ihre User tatsächlich bei Ihnen suchen. Vergleichen Sie dies zwischen den eingerichteten Segmenten, sehen Sie beispielsweise, was speziell Käufer suchen – ein wichtiger Hinweis darauf, was prominent auf der Startseite und in der Navigation angeteasert werden sollte.

Darüber hinaus generieren Sie aus diesen Daten eine sehr gute inhaltliche Basis für kommende Kampagnen und Search-Marketing (sowohl für paid als auch für organic).

Gibt es eventuell auch Suchanfragen, die besonders hohe Exit Rates haben? Dann sollten Sie Ihre Suche (zumindest in diesen Punkten) optimieren!

Weitere wichtige Analysen betreffen natürlich die Website-Geschwindigkeit, insbesondere auf mobilen Endgeräten, aber auch die demographischen Daten der Besucher – Ihrer echten Zielgruppen.

Schritt 4: Datenvisualisierung mit Google Data Studio (GDS)

Für die beschriebenen Analysen sollte sich jeder Marketingverantwortliche regelmäßig Zeit nehmen, nicht nur in der Corona-Krisenzeit. Um die einzelnen Schritte nicht jedes Mal neu durchführen zu müssen, bietet es sich an, mit Google Data Studio ein Dashboard einzurichten – so sind alle Auswertungen übersichtlich visualisiert und ich Echtzeit aktualisiert. Ein zusätzlicher Vorteil: Die Dashboards können in verschiedenen Detailtiefen angelegt werden, sodass jeder Stakeholder vom CEO bis zum Entwickler mit den für sie relevanten Daten versorgt ist, ohne bei jeder Anfrage ein manuelles Reporting erstellen zu müssen.

Gehen Sie noch einen Schritt weiter:

Wenn Sie zusätzlich eine datengestützte Attribution einbauen (nicht das Standard-Angebot von Google Analytics), das sowohl Ihre Online- als auch Ihre Offline-Aktivitäten berücksichtigt, gehen Sie als Mitglied der Champions League im digitalen Marketing aus der Corona-Krise heraus und werden beeindruckende KPIs erzeugen.  

Mehr zum Thema Attributionsmodellierung lesen Sie in der Website Boosting im Beitrag „Datengetriebene Attribution bei Air Berlin” von Pascal Volz, Geschäftsführer von fischerAppelt, performance: https://shrtnr.link/M7/ 

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