26.11.2015

Beim Thema Durchschnitt geht es nicht um den sogenannten Dunning-Kruger-Effekt, wonach uns unser Hirn erzählt, wir wären alle überdurchschnittlich gute Autofahrer. Vielmehr geht es um Fragen wie: Wie viele Nutzer kommen öfter als fünfmal pro Monat auf die Website? Und wodurch zeichnet sich diese Hochfrequenz-Nutzerschaft aus? Eine Möglichkeit, sich nicht von Durchschnitten blenden zu lassen, besteht darin, sich die Verteilung im Detail anzuschauen:

Eine andere Möglichkeit ist, die Kennzahl „Besuche“ nach verschiedenen Besuchersegmenten aufzusplitten, etwa nach Herkunft oder Gerätetyp. Wer die Analyse noch verfeinern möchte, schaut sich die Daten nach Herkunft in Kombination mit dem Gerätetyp an. Dann sieht man in dem gezeigten Beispiel, dass es ein Problem mit SEA auf Tablets gibt:

Beim analytischen Sezieren und Diagnostizieren ist es hilfreich, zwischen den Perspektiven hin- und herwechseln zu können: Einerseits kann man die Gerätetyp-Nutzer weiter differenzieren oder umgekehrt das Herkunftsmedium nach Gerätetypen. So lässt sich überprüfen, ob es bei SEA ein generelles Problem gibt oder die Tablet-Nutzer wirklich herausstechen:

 

Nur indem mittels Segmentierung das Ergebnis aufgegliedert und durch Tausch der Dimension nach unterschiedlichen Perspektiven betrachtet wird, kommen die wirklich interessanten Erkenntnisse zutage: Die Performance von Tablet-Nutzer über alle Medien betrachtet ist in unserem Beispiel unauffällig. Mithilfe der zweiten Dimension hingegen lassen sich die KPIs zerschneiden und dadurch Auffälligkeiten freilegen.

Diese Art des „Drilldowns“ in die Daten ist auch beim A/B-Testing empfehlenswert. Tests haben entweder einen klaren Gewinner, keinen eindeutigen Gewinner und Verlierer oder gar ein differenziertes Ergebnis je nach Segment – also beispielsweise Wochentag, Tageszeit, Gerätetyp, Kampagne, Vertrautheit und Bindung zum Website-Angebot usw.

Warum es sich lohnt, Testergebnisse zu segmentieren, sieht man in diesem Beispiel: Das Original zeigt gegenüber der Variante 1 fast durchgängig eine höhere Konversionsrate, außer bei B-Kunden (auch wenn in diesem Beispiel die Fallzahl sehr gering ist). Das ist eine wahnsinnig wichtige Erkenntnis! Denn dies kann bedeuten, dass es lohnenswert ist, Besuchern unterschiedliche Inhalte auszuspielen. Mit anderen Worten: die Website zu personalisieren. Je nach Testing-Szenario ist ein differenziertes Ergebnis nicht wirklich exotisch oder überraschend. Es wäre eher ungewöhnlich, wenn es gelänge, stets mit ein und derselben Variante alle verschiedenen Arten von Besuchern gleichermaßen gut anzusprechen.

Ähnlich wie die Detailanalyse eines Tests kann auch die segmentierte Webanalyse Steilvorlagen für die Website-Personalisierung liefern.

Website-Personalisierung leicht gemacht

Diese multidimensionale Analyse liefert Ansätze für die Website-Personalisierung quasi auf dem Silbertablett: Besucher, die selten kommen, noch nichts gekauft haben und deren letzter Besuch zwischen einem und dreißig Tage her ist, „bouncen“ zu 100% - verlassen demnach alle die Website direkt auf der jeweiligen Einstiegsseite. Nun könnte man mit Maßnahmen wie Gutscheinen oder speziellen Landingpages gezielt dieses Publikum adressieren, um die Bouncerate zu reduzieren.

Voraussetzung hierfür ist, dass die Segmente aus der Analyse auch in Echtzeit für die Website-Personalisierung zur Verfügung stehen, sprich über Schnittstellen innerhalb weniger Millisekunden bereit gestellt werden. Achtung! Bei kostenlosen Webanalyse-Diensten sieht es das Geschäftsmodell in der Regel nicht vor, Website-Betreibern Zugang zu den individuellen Besucherprofilen in Echtzeit zu ermöglichen. Hier geben somit Website-Betreiber die Möglichkeit, aus den segmentierten Analysen Personalisierungsmaßnahmen abzuleiten, aus der Hand. Wenn die Performance von Webseiten oder A/B-Tests nach Besuchersegmenten betrachtet wird und sich für bestimmte Gruppen Auffälligkeiten zeigen -zum Beispiel höhere Absprung- oder Ausstiegsraten -, können die Inhalte nur dann speziell für diese Gruppen verändert werden, wenn die Segmente durchgängig erfasst, analysiert und in Echtzeit bereitgestellt werden.

Kombination aus Web-Controlling und der Targeting

Mit der Kombination aus der Web-Controlling Suite und der Targeting Suite von etracker ist eine einheitliche Segmentierung sichergestellt. Denn etracker hat es sich zur Aufgabe gemacht, Marketern gleichzeitig handlungsrelevante Erkenntnisse und praktische Lösungen zu liefern, um die gewonnenen Erkenntnisse in Optimierungsmaßnahmen umzusetzen, sei es in Form von A/B-Tests oder der gezielten Ansprache von Besuchern auf der Website. Für segmentierte A/B-Tests und Website-Personalisierung stehen unter anderem diese Segmente zur Verfügung:

  • Besucherprofil: Kunde, Newsletter-Abonnent, Kundengruppe
  • Besuchshistorie: Häufigkeit, Zeit seit erstem/letztem Besuch
  • Besuchsverhalten: Sessiondauer, Zielerreichung, Einstiegsseite
  • Herkunft: URL, Kampagne, Keyword
  • Kaufhistorie: Käufertyp, Zeit seit letzter Bestellung, Produktinteressen
  • Technik: Gerätetyp (Tablet, Smartphone, Desktop…)
  • Geo: Land, Region, Stadt

Fazit

Durchschnitte in der Webanalyse sind hilfreich, aber auch mit Vorsicht zu genießen. Ebenso kritisch sollte man die Durchschnitts-Website sehen, die alle noch so unterschiedlichen Besucher mit der identischen Ansprache und gleichen Inhalten bedient. Vor diesem Hintergrund sowie im Zusammenhang mit dem Urteil des Europäischen Gerichtshofs zu Safe Harbor sollten sich Website-Betreiber über den Umgang mit und die Hoheit über Besucherprofile Gedanken machen. Mit einer durchgängigen Segmentierung, systematischen Konversionsraten-Optimierung und intelligenten Website-Personalisierung hingegen sind Sie auf dem richtigen Weg zu einer besseren User Experience, mehr Interaktion, Kundenbindung und letztlich auch mehr Erfolg.

Autor: Olaf Brandt, Geschäftsführer etracker