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Samstag, Januar 12, 2008

Wie messe ich den Erfolg von nicht-eCommerce Seiten?

Das Definieren von Zielen für eCommerce Seiten ist verhältnismäßig einfach, da die Ziele regelrecht auf der Hand liegen:
  • Mehr Umsatz
  • Mehr Abschlüsse
  • Höherer durchschnittlicher Bestellwert
Aber was mache ich wenn ich keinen Shop habe und daher keinen direkten Umsatz messen kann?

Auf die üblichen Möglichkeiten der Erfolgsmessung bei nicht-eCommerce Seiten wie:
  • Newsletterregistrierungen
  • Downloads
  • Leadgenerierung
gehe ich jetzt nicht besonders ein, da diese ja ebenfalls eine Conversionmessung ermöglichen und daher dem eCommerce Tracking recht ähnlich sind.

Vielmehr stellt sich die Frage wie der Erfolg für reine Contentseiten messbar ist? Also Seiten auf denen die User lediglich Content konsumieren und danach ohne weitere Interaktionen die Seite wieder verlassen (und wieder zurück kommen)?

Auf das gesonderte Thema Supportseiten lohnt sich ein eigener Post, da diese gesonderte Ziele haben.

Beim Durchsehen der ganzen Reports in Google Analytics übergeht man öfter den Bereich Besuchertreue. Die hier enthaltenen Reports geben aber gerade für Contentseiten Auskunft über den Erfolg der Seite. Zudem lassen sich hiermit auch wunderbar eigene Ziele (Key Performance Indikatoren (KPIs)) definieren.

Treu, Aktualität, Besuchslänge und Besuchstiefe geben nicht nur die bekannten Durchschnittswerte wieder (wie bspw. durchschnittliche Aufenthaltsdauer auf der Seite), sondern die genaue Verteilung (Click zum Vergrößern):


Diese Daten sind deutlich besser interpretierbar und Ziele und Handlungen daraus ableitbar.

Treue - Wie oft haben User Ihre Seite in dem von Ihnen gewählten Reportingzeitraum besucht? (Click zum Vergrößern)


Bisher haben Sie vielleicht immer nach der Kennziffer durchschnittlicher Besuche pro Besucher gesehen. Der obige Report hat eine viel höhere Aussagekraft. Sie können die genaue Verteilung sehen und die jeweiligen Peaks.

Bei diesem Blog kann ich bspw. immer sehr gut erkennen wie diese Zahlen variieren, wenn ich verschiedene Monate miteinander Vergleiche. Die Zahlen ändern sich in Abhängigkeit davon, wie oft ich hier etwas Poste. So habe ich im November (urlaubsbedingt) deutlich weniger geposted als bspw. im August. Dies lässt sich dann im Vergleich der beiden Monate ablesen (Click zum Vergrößern):


Im November waren die "1 Mal Besucher" deutlich höher als im August. Dafür waren die "Mehrmalbesucher" im August immer höher als im November.

Wenn Sie also Ihren Content regelmäßig updaten - kommen dann die Besucher auch wirklich öfter auf Ihre Seite? Wie ist das Verhältnis?

Sie können sich hier also selber Ziele setzen und im nachhinein sehen, ob Sie diese erreicht haben. Und, sofern Sie hart und regelmäßig an Ihrem Content arbeiten, verfolgen, ob Ihre Besucher Ihnen diese Arbeit mit Treue belohnen.

Aktualität - wie lange ist es her, dass Ihre Besucher auf Ihrer Seite waren? (Click zum Vergrößern)

Als Nachrichtenseite möchten Sie wahrscheinlich, dass Ihre User täglich auf Ihre Seite kommen um die neuen Inhalte zu lesen. Andere Seiten werden hingegen vermutlich deutlich seltener besucht (oder suchen Sie jeden Tag nach Rezepten?).

Wenn Sie eigentlich möchten, dass Ihre User öfter zu Ihnen kommen. Vielleicht gibt es ja Dinge, die Sie an Ihrer Seite ändern könnten um Ihren Lesern einen besseren Anreiz zu bieten wieder zu kommen?

Besuchslänge - Wie lange bleiben die User auf Ihren Seiten? Nicht im Durchschnitt, sondern aufgeteilt nach Bereichen (Click zum Vergrößern).

Die Kennziffer "durchschnittliche Besuchszeit auf der Website" hat im Vergleich zu der obigen Grafik eine deutlich geringere Aussagekraft. Denn viel interessanter ist die Verteilung. Wieviele User habe ich, die wirklich lange auf meiner Seite bleiben?

Bei fast allen Seiten die ich bisher analysiert habe ist der 0-10 Sekunden Balken immer der längste. Dies lässt sich auch nur schwer verindern, es sein denn man hat nur wiederkehrende Besucher die sehr stark mit der Seite interagieren. In den meisten Fällen gibt es aber immer User die "aus Versehen" auf der Seite gelandet sind, und nur schnell checken, ob es etwas neues gibt, etc.

Dennoch hat diese Grafik eine Aussagekraft. Verändern sich durch Änderungen auf meiner Website, durch mehr Content die Aufenthaltsdauer auf meiner Website? In der obigen Grafik bspw. sehe ich, dass ich zwar viele User direkt verlieren, aber die die bleiben sich dann offensichtlich länger mit den Inhalten auseinander setzen. Sehr schön!!!

Jetzt liegt es an mir zu überlegen, wie ich meine Leser davon überzeugen kann länger auf meiner Seite zu beiben. Bessere Überschriften? Anderes Foto? Es gibt viele Dinge die "stickiness" einer Seite zu erhöhen...

Besuchstiefe - Wieviele Seiten werden in dem gewählten Zeitraum aufgerufen, bzw. wie ist deren Verteilung? (Click zum Vergrößern)


Dieser Report ist dem der Besuchslänge recht ähnlich. Bei einem Blog ist diese Grafik vielleicht auch nicht sehr aussagekräftig, da die meisten User per se sich nur die eine Seite angucken (Ziele für Blogs zu definieren wäre evtl. auch nochmal einen eigenen Post wert...). Für andere Contentauftritte kann dieser Report allerdings sehr aussagekräftig sein - deutlich aussagekräftiger als die Kennziffer "Seiten/Besuch" !!!

Die Analyse dieser Daten kann sich mitunter ein wenig schwieriger gestalten - auch abhängig davon, was Sie für einen Webauftritt haben. Viele Seitenaufrufe bei www.spiegel.de deuten vermutlich eher darauf hin, dass die Leser wirklich interessiert an dem Inhalt sind, und sich viele der Nachrichten durchlesen.

Viele Seitenaufrufe in einer Supportsektion eines Computerherstellers spricht eher dafür, dass der User nich sehr schnell eine Antwort auf seine Frage findet.

Auch hier ist es wieder interessant zu sehen wie sich Änderungen der Webseite auswirken...

Wie helfen mir diese Reports?
  • Arbeiten Sie nicht nur mit Durchschnitten, wenn Sie die Möglichkeit haben auch detailliertere Zahlen zu bekommen. Durchschnitte können Eindrücke erheblich verfälschen.
  • Kreieren Sie Ziele die abhängig von Ihrer Webseite sind und kontrollieren Sie die Erreichung mit den oben aufgeführten Reports.
  • Erklären Sie diese Erkenntnisse auch Ihren Kollegen und Management - denn die Einblicke sorgen meist für Erstaunen aber auch Interesse.
  • In Google Analytics haben Sie ja die Möglichkeit verschiedene Profile anzulegen. Sie könnten z.B. ein Profil anlegen und analysieren wie sich nur der Google AdWords Traffic für die oben beschriebenen Reports verhält.
Sie sehen, es gibt eine Menge Möglichkeiten auch für reine Contentseiten sich selber Ziele zu setzen und diese über nützliche Reports detailliert zu analysieren und somit seine Erfolge zu steigern.

Anmerkung: Ich weiß, dass es bei vielen Web2.0 Angeboten keine richtigen Page Views mehr geladen werden. Dies verringert die Aussagekraft der obigen Reports evtl. etwas. Dennoch denke ich, dass es trotz Web2.0 nach wie vor für eine große Anzahl von Website PageViews geben wird.

4 Kommentare:

  1. Gibt es eigentlich öffentliche Definition dessen, was und wie Google Analytics misst? So streitet m.W. die IVW seit Jahren darüber, wie man die Besuchslänge messen soll. (Strittig ist die Länge der letzten PI...)

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  2. @anonym: es gibt keine öffnentliche Definition für die Google Analytics Messungen. Der Hinweis ist aber eine gute Idee für einen neuen Post...ich werde dazu dann bald mal etwas schreiben...

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  3. @timo: Das wäre eine tolle Sache. Das reicht vermutlich sogar für mehr als einen Beitrag ;-)

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  4. Danke für den interessanten Beitrag - besonders spannend für mich als Koordinator einer publizistischen Site.
    Allerdings habe ich an der Validität der im Beitrag genannten Werte zur Besuchertreue und zum Zeitpunkt des letzten Besuchs einige Zweifel. Wie passt es zusammen, dass 89% der Besucher vor 0 Tagen auf der Site waren und 70% der Besucher zum ersten Mal gekommen sind? Das würde ja nahelegen, dass der größte Teil aller "Erstbesucher" vor 0 Tagen die Site besucht haben. In diesem Fall liegen offenbar unterschiedliche Zeiträume zugrunde, aber auf unserer Site ergibt sich dasselbe Bild.
    Ich hatte immer einen schlecht funktionierenden Cookie im Verdacht. Oder gibt es eine bessere Erklärung?
    Vielen Dank im Voraus!

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