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Web-Analytics & Conversion-Optimierung

Mit den Schwestern Conversion-Optimierung und Web-Analytics ist es wie mit den Bienen und den Blumen. Man braucht beide.
Frank Reese | 02.11.2011
Dieser Fachartikel erschien im Leitfaden Online-Marketing Band 2:
http://TopOnlineExperten.de



Mit den Schwestern Conversion-Optimierung und Web-Analytics ist es wie mit den Bienen und den Blumen. Nützlich und schön sind sie beide auch alleine, aber schon auf mittlere Sicht kommen sie ohne einander nicht aus. Auf der einen Seite kann Conversion-Optimierung erst durch eine systematische Verfolgung der Effekte von Veränderungen den eigenen Nutzen nachweisen. Auf der anderen Seite bleibt eine kontinuierliche Analyse der Website ohne den Versuch zur Steigerung der Performance unfruchtbar und ineffektiv.


Web-Analytics

Die Analyse des Besucherverhaltens mit den einschlägigen Systemen von zum Beispiel Google, Piwik, Omniture, Webtrekk oder Nedstat hat sich in Deutschland auf professionellen Websites fast durchgängig durchgesetzt. Zur Verteilung in Deutschland und zu einer Übersicht der Funktionen siehe zum Beispiel idealobserver.com [1]. Zum Einsatz kommt fast immer die inzwischen ausgereifte Kombination aus Zählpixel, JavaScript und Cookies. Mit diesen Mitteln wird eine große Vielfalt an Daten generiert und in den Standardkonfigurationen der Systeme in vielen Analysen und Reports zur Verfügung gestellt. Für eine detaillierte Darstellung der Funktionsweise sei auf die einschlägige Literatur verwiesen [2].


Conversion-Optimierung

Die Optimierung von Websites im Sinne ihrer geschäftlichen Effektivität (Umsatz, Nutzerbindung) oder ihrer Benutzerfreundlichkeit (Usability) ist so alt wie das populäre Internet selbst. Aber erst seit etwa 2009 hat sich das Vorgehen unter diesem Namen und mit dem entschiedenen Fokus auf die Steigerung der Performance auf klar definierte Ziele (Konversionen) etabliert. Auch hier gibt es inzwischen eine Reihe von Büchern und anderen Quellen zur Vertiefung [3].


Guerilla Optimierung oder Masterplan?

Spricht man mit Mitarbeitern der entsprechenden Abteilungen, so tauchen immer wieder Klagen über Bauchentscheidungen ohne Datengrundlage oder einen hilflosen Umgang mit der Informationsflut auf. Nach Erfahrung des Autors treffen hier verschiedene Herangehensweisen und berufliche Erfahrungen aufeinander, die nur selten auf Anhieb harmonieren. Zu nennen wären etwa (ohne Anspruch auf Vollständigkeit) designorientiertes Grafiklayout, aufmerksamkeitsorientiertes (mehr Pageimpressions!) Marketing, nutzerzentrierte Usability-Experten und Onlineabteilungen ohne langfristige Zielvorgaben aufeinander. Bevor einige Werkzeuge zur Begleitung der Conversion-Optimierung vorgestellt werden, sollen zunächst zwei Wege gezeigt werden, wie sich mit den Daten die Performance von Websites steigern lässt.


Web-Analytics und Conversion-Optimierung

Jede professionelle Website kann als eine Investition betrachtet werden, die auf die eine oder andere Weise zum Gesamterfolg des Unternehmens beitragen soll. Die Formulierung und Verfolgung der Zielstellung erfordert zunächst aber eine konkrete Definition der Ziele. Daran schließt sich die Operationalisierung in einem Analysesystem, die Setzung von Entwicklungszielen und der Bereitstellung eines entsprechenden Budgets an.

Dieses Vorgehen ist allerdings eine erhebliche Herausforderung für die Unternehmensführung und die verschiedenen Abteilungen. Selbst wenn online direkt Umsatz generiert wird (direkter Absatz von Produkten oder Services), spiegeln sich in den Inhalten und der Struktur der Onlineangebote divergierende Interessen. Etwa von Marketing-, PR- oder Vertriebsabteilungen. Ohne direkten Umsatzkanal im Netz sind die Ziele erfahrungsgemäß noch mühevoller zu präzisieren und in einen gewichteten Zusammenhang zu bringen.

Am Ende des Prozesses zur Etablierung eines solchen strategischen Analytics-Systems steht dann ein konsistentes System von Kennzahlen, die mit Verantwortung, Zielen und Budgets verknüpft sind. Dies schafft die Grundlage für eine kontinuierliche Steigerung des Erfolges im Onlinegeschäft. Große Beispiele dieses entschlossenen Vorgehens auf Basis der Analysedaten sind etwa Amazon oder Google. Man denke an den verzweifelten Art Director, der Google verließ, weil dort weniger die Ästhetik des Layouts, als hartes Austesten von Alternativen (in diesem Fall von Rahmenfarben) gepflegt wird [4].


Guerilla-Optimierung- und Analyse

Engagierte Analytics-Mitarbeiter stehen allerdings oft vor der Situation, dass ein solcher Prozess zur Erstellung eines konsistenten Kennzahlensystems von den Führungsebenen nicht angestoßen wird. Die Folge sind ad-hoc-Entscheidungen, die mehr einer kurzfristigen Motivation entsprechen und zu einer fragmentarischen und ungerichteten „Optimierung“ der Website führen. Die Analytics-Experten sehen die von ihnen gelieferten Daten (und ihre Arbeit) zu oft als schmückendes Beiwerk für Entscheidungen genutzt oder als zu unzuverlässig abqualifiziert.

Allerdings bietet die Kombination aus Analytics-Daten, Conversion-Optimierung und die Verknüpfung mit Geschäftszielen (Geld), die Möglichkeit, eindrucksvolle Erfolgsbeispiele zu generieren. Diese führen zu einer zunehmenden Akzeptanz von Zahlen und Optimierungen im Unternehmen. Dem Nachweis, dass mit einem Budget von einigen tausend Euro eine Umsatzsteigerung von zehn, zwanzig oder mehr Prozent erreicht wurde, wird auf Dauer kaum ein Abteilungsleiter widerstehen können. Gerade auf entscheidenden Seiten oder Bereichen, wie etwa Landing-Pages oder in Bestellprozessen, können kleine Änderungen solche Effekte haben und im Vorher/Nachher-Vergleich nachgewiesen werden. Der Charme liegt gerade in der konzentrierten, punktuellen Aktion, die sich ein möglichst lohnenswertes Ziel mit Blick auf Aufwand und Nutzen sucht.


Analytics-Werkzeuge zur Conversion-Optimierung

Die Ziele einer Website, ob Onlineshop, werbetragendes Angebot oder Unternehmenspräsenz, geben den je nach Zielgruppe bestmöglichen Weg eines Besuchers durch die Website vor. So sollten etwa Pressevertreter auf die Startseite kommen, dort auf den Pressebereich oder eine aktuelle Meldung klicken, diese dann vollständig abrufen. Vielleicht diese anschließend noch weiterempfehlen, ausdrucken, einen RSS-Feed buchen oder als PDF herunterladen. Für die meisten Websites lässt sich eine Handvoll Zielgruppen bestimmen (segmentieren) und diesen dann jeweils bestmögliche Konversionspfade zugeordnet werden.

Auf diesen Konversionspfaden liegen die entscheidenden Seiten: Von der Landing-Page oder Startseite, zur Übersichtsseite zur Detailseite zur Konversion. Diese einzelnen Seiten können mit Hilfe eines Analytics-Systems leicht genauer unter die Lupe genommen werden, um anschließend den Punkt mit der höchsten Verlustrate ausfindig zu machen. Die folgenden Werkzeuge helfen dann bei einer Analyse der Schwachpunkte und einer anschließenden Bewertung der Optimierung.


Clickmaps

Web-Analytics-Systeme können das Klickverhalten der Besucher recht präzise erfassen und in Analysen verarbeiten. Schwieriger ist die Schaffung einer Darstellung, die das Wesentliche auf den ersten Blick schnell zeigt. Genau das leisten sogenannte Clickmaps, die in einer Schicht über der aktuellen Website (darum auch Overlay genannt), projiziert auf die einzelnen Links, die Häufigkeit der Klicks darstellt. Diese Visualisierung taugt sehr gut als „Eye-Opener“ gerade für Leute, die sich nicht täglich mit dem Internet beschäftigen.

Die Clickmaps können – je nach System – sowohl die nominelle Zahl der Klicks, wie auch ihre prozentuale Verteilung über die Seite, als auch weitere Kennzahlen, wie zum Beispiel Konversionen, Umsätze oder Pageimpressions pro Visit darstellen.


Heatmaps

Heatmaps wirken auf den ersten Blick sehr ähnlich wie Clickmaps und funktionieren ebenfalls mit einer über die aktuelle Website gelegten Visualisierungsschicht. Allerdings werden hier nicht nur Klicks auf Links gezählt, sondern Betätigungen des linken Mausbuttons generell. Immer also, wenn ein Besucher diesen Button drückt, wird ein Event registriert und für die Heatmap dann zusammengezählt.

Dieses Verfahren hat zwei Vorteile: Zunächst werden auch (versuchte) Klicks auf Elemente sichtbar, die gar nicht verlinkt sind. Dies gilt etwa für Überschriften, die nur am Ende durch einen „Weiterlesen“-Hinweis verlinkt sind, oder große Bilder, die ebenfalls geklickt aber ohne Verweis sind. So werden schnell attraktive Klickflächen sichtbar, denen bei der Gestaltung Rechnung getragen werden kann. Der zweite Vorteil zeigt sich vor allem bei Seiten mit schnell wechselnden Inhalten. Wenn ein Teasermodul erst seit einem Tag online ist, dann kann es im Vergleich zu länger stehenden Inhalten natürlich keine entsprechenden Klicks auf sich gezogen haben. Schwieriger noch wird die Analyse eines Elementes, das zwar lange Zeit Klicks auf sich gezogen hat, jetzt aber nicht mehr online ist. Anders als die Clickmaps können die Heatmaps die Klickzahlen pro Bereich anzeigen, nicht allein pro Link.


Mausbewegungen

Forschungsergebnisse legen nahe, dass viele Website-Besucher ihren Mauszeiger dorthin bewegen, wo sie gerade hinschauen. Eine Analyse der Mauszeigerbewegungen kann also zeigen, welche Bereiche der Website die höchste (und geringste Aufmerksamkeit) genießen.

Analysen von Mausbewegungen gibt es auch als aufgezeichnete Filme, so dass einzelnen Besucher bei ihren Bewegungen über die Website „über die Schulter“ geschaut werden kann.


Formularanalysen

Formulare sind oft die kritischste Stelle in Onlineangeboten. Wenn es darum geht, selbst etwas auszufüllen und eigene Daten abzugeben, werden Website-Besucher scheu wie Rehe. Darum sollten Formulare sehr sorgfältig gestaltet sein. Bei der Analyse, wie Besucher mit Formularen umgehen, helfen Systeme, die auf Feldebene Berührungen und Inhalte erfassen.

Verschiedene Systeme bieten sehr detaillierte Auswertungen. Etwa hinsichtlich der Mikrokonversion von Formularseiten, der Häufigkeit des Ausfüllens einzelner Felder, Fehlermeldungen und der durchschnittlichen benötigten Zeit zum Ausfüllen.


Scrollanalysen

Schaut man auf die durchschnittliche Größe von Bildschirmen, um zu sehen, welcher Teil der Website direkt sichtbar wird, unterliegt man leicht einem kleinen Irrtum. Nicht die Bildschirmgröße ist wichtig, sondern die durchschnittliche Browserfenstergröße. Diese ist geringer, weil die Browser und Betriebssysteme allerhand eigene Klickleisten mitbringen und weil die Besucher den Browser nicht immer im Vollbild-Modus betreiben. Berücksichtigt man diese Größe, bleibt von der eigenen Website desto weniger initial sichtbar. Das ist umso wichtiger, als die Neigung der Besucher zu scrollen, also mit Maus oder Cursor tieferliegende, nicht initial sichtbare Bereiche, nicht immer sehr hoch ist. Jedes Angebot sollte aber darauf achten, dass die wichtigsten Elemente sofort wahrgenommen werden können.

Abb. 5 zeigt nicht nur die Klickhäufigkeit der Links (vor allem an der rechten Seite), sondern auch die gewöhnlichen Scrolltiefen. Der dunkle Bereich im oberen Viertel wird natürlich sehr häufig gesehen. Aber je tiefer es nach unten geht, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Besucher die Inhalte überhaupt wahrnimmt. Diese Verteilung ist keineswegs immer gleich, sondern hängt stark von der Blickführung des Nutzers ab.


Interne Suchergebnisse

Eine gewöhnlich ganz unterschätzte Quelle von Einsichten bieten die Analysen zu Keywords, die auf der Website selbst gesucht werden (seiteninterne Suche oder onsite Search). Hier zeigt sich in aller Deutlichkeit, was die Besucher wollen, aber nicht auf Anhieb finden.

Vor allem sollte man darauf achten, welche Begriffe (und eventuell Begriffscluster wie zum Beispiel „Fussball“ + „Fusball“ + „Fubal“…) häufig gesucht werden. Welche Suchbegriffe erzeugen Konversionen oder werden von Stammbesuchern gesucht? Wo gibt es keine Suchergebnisse und wie ist die Performance der Ergebnisseite (Klickraten der ersten Ergebnisse)?

Für alle genannten Werkzeuge gilt, dass sie dann nützlich werden, wenn bereits klar ist, welche konkrete Seite genau optimiert werden soll. Die aktuelle Verteilung des Traffics kann dann Hinweise geben, was verbesserungswürdig wäre und nach der Optimierung kann eine Vorher/Nachher-Analyse die Wirkung der Veränderungen darstellen.


Fazit

Nach der Festsetzung von Zielgruppen, Zielen und entsprechenden Konversionspfaden durch die Website werden schnell die wichtigsten Seiten im Onlineangebot sichtbar. Diese können mit Mitteln wie Clickmaps, Heatmaps oder Formularanalysen genauer untersucht werden und zeigen anschließend Möglichkeiten zur Optimierung. Nach erfolgter Veränderung kann dann mit den gleichen Werkzeugen die Effektivität der Veränderungen nachgewiesen werden.

Ob die Conversion-Optimierung in einen strategischen Analyse- und Optimierungszusammenhang gesetzt werden kann oder punktuell eine Erhöhung des Umsatzes durch kleine Veränderungen gelingt. In jedem Fall verspricht ein kombinierter Einsatz von Conversion-Optimierung und Web-Analytics direkte Erfolgserlebnisse und deutliche Wachstumsimpulse.


Literatur

[1] IdealObserver, http://www.idealobserver.com
[2] Hassler, M.: Web-Analytics: Metriken auswerten, Besucherverhalten verstehen, Website optimieren. – 576 S., mitp, 2010; Reese, F.: Web-Analytics – Damit aus Traffic Umsatz wird. – 286 S., Businessvillage, 2009.
[3] Reese, F. (Hrsg.): Website-Testing: Conversion-Optimierung für Landing Pages und Online-Angebote. – 328 S., Businessvillage, 2009; Ash, T.: Landing Pages - Optimieren, Testen, Conversions generieren. – 400 S., mitp, 2009.
[4] http://stopdesign.com/archive/2009/03/20/goodbye-google.html
[5] Anbieter-Websites der dargestellten Werkzeuge: http://www.coremetrics.com;
http://www.webtrekk.com; http://www.m-pathy.com; http://www.clicktale.com; http://www.google.com/analytics
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Über Frank Reese

Frank Reese betreibt das Beratungsunternehmen Ideal Observer. Nebenher ist er auch als Autor tätig und schreibt als Experte über Web Analytics.