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Site-Optimierung mit

Webanalyse.Warum Sie besser heute als morgen Web

Analytics nutzen.

1

1. Wissen, was Web Analytics ist.

2. Warum Sie Web Analytics nutzen

sollten.

3. Wie Sie Ihren Online-Kanal optimieren

können mit Web Analytics.

2

Was Sie von hier mitnehmen

können.

KURZ ÜBER BOLYTICS.

Fakten & ganz wenige Zahlen.

Wer ist bolytics?

Bolytics bin ich: Jean-Marc Bolfing

Freelancer für Web Analytics

Mehr als 10 Jahre im E-Business

Mehr als 20 Jahre in der Reisebranche

Omniture Certified Professional

Leidenschaft für Web Analytics

4

WAS IST WEB ANALYTICS?

Definition & Wissenswertes

Web Analytics

Wird manchmal auch als

bezeichnet

6

Offizielle Definition der Web Analytics Association

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„Web Analytics is themeasurement, collection, analysis and

reporting of Internet data for thepurposes of understanding and

optimizing Web usage.“

Messen

9

SammelnAnalysierenAuswertenVerstehenOptimieren

Oder wie ein Thermometer?

10

WA is like CCTV

Wichtig

Web Analytics soll immer anonym sein. Es

geht nicht darum, persönliche

Kundendaten zu sammeln.

14

Steigendes Interesse an Web

Analytics…

15

…vor allem seit Google Analytics

auf dem Markt ist.

16

…sagen 74% der grossen US Firmen gemäss

Google/Forrester Consulting, September 2009

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„Web Analytics ist ein unverzichtbares Werkzeug.“

In mehr als 50% der Online-Shops wird

Google Analytics eingesetzt.

Quellen:

CH - „Web Analytics Schweiz“ von Angelink Yourposition. USA - „Analytics Market Analysis“ von Iperceptions, Januar 2010

18

62%

40%

18% 18%12%

53%

5%1%

10%

35%

Google Analytics

Omniture Coremetrics Diverse Keines

USA CH

Omniture hält einen Marktanteil von fast

40% in Grossbritannien.

Zahlen: Tools im Einsatz auf E-Commerce Sites in Grossbritannien, ausgenommen Google Analytics.

Quelle: Econsultancy / Lynchpin Online Measurement and Strategy Report 2010

19

39%

26%

10%6% 6% 5% 4%

Omniture WebTrends Coremetrics Nedstat Yahoo Analytics

Site Intelligence

RedEye

WARUM WEB ANALYTICS?

Gründe & Leistungsmerkmale

Grundsätzliches…

Lord Kelvin, 1824 – 1907

21

„ If you can not measure it, you can not improve it.“

„To measure is to know.“

Welche Website sie vorher besucht haben.

Welche Anzeige sie angeklickt haben.

Welche Seiten sie besuchen.

Was sie suchen.

Was sie auswählen.

Wie sie durch Ihre Website navigieren.

Was sie mögen.

Wo sie Ihre Website wieder verlassen.

… und so weiter …

22

Was Sie über die Benutzer Ihrer

Website wissen können

Nutzung der Website

aufzeigen.

Was kann Web Analytics?

Welche Inhalte werden genutzt?

24

Welche Aktionen werden

ausgeführt?

25

Wo

brechen

Nutzer

ab?

26

Was suchen die Benutzer?

27

Wo klicken Benutzer?

28

Online-Kampagnen messen.

Was kann Web Analytics?

Google AdWords

30

ROI von AdWords Kampagnen

31

Display-Werbung

32

E-Mail Marketing

33

Social Media

34

Nutzer sieht Inserat

Tippt URL in Browser ein

Website leitet um

Offline-Kampagnen messen

35

www.interhome.co.uk/fst

Nutzer-Segmente

identifizieren.

Was kann Web Analytics?

Was sind Nutzer-Segmente?

37

Segment 1

Segment 2

Segment 3

Segment 4

Nutzersegmente nach

Zugriffsquellen

38

Nutzersegmente nach Herkunft

39

Eigene Segmente

40

WAS TUN MIT DEN DATEN?

Strategie & Anwendungsbeispiele

Strategie festlegen.

Was tun mit den Daten?

Der Web Analytics Zyklus

43

1.

Messung

2.

Reporting

3.

Analyse

4.

Optimierung

5.

Innovation

Conversion Rate optimieren.

Was tun mit den Daten?

Optimieren von Kampagnen

Off-site

• Kampaganen-Einstellungen

• Werbebotschaft

• Optik des Inserates (Display)

• Keyword-Bereinigung (SEM)

45

On-SiteLanding Pages

optimieren

Welche Landing Page funktioniert

besser?

46

A/B Tests machen mit Tools wie

Website Optimizer

47

48

Ihre Website

Conversion Rate =

Wie viele von diesen Personen zu diesen hier gehören.

Ziel

Ein Ziel kann sein:

•eine Bestellung

•eine Newsletter-Anmeldung

•eine beliebige andere Aktion

des Nutzers

Conversion Optimierung

100%

• Landing Page Visits (Click-Throughs)

• 10‘000

-80%• Suchanfragen

• 2‘000

-50%• Detailansichten

• 1‘000

-90%• Abschlüsse

• 100

49

Optimierung Variante A

100%

• Landing Page Visits auf gleicher Seite

• 10‘000 15‘000 (Mehrkosten ~Fr. 5‘000)

-80%• Suchanfragen

• 2‘000 3‘000

-50%• Detailansichten

• 1‘000 1‘500

-90%• Abschlüsse

• 100 150

50

Optimierung Variante B

100%

• Landing Page Visits auf optimierter Seite

• 10‘000

-70%• Suchanfragen

• 2‘000 3‘000

-50%• Detailansichten

• 1‘000 1‘500

-90%• Abschlüsse

• 100 150

51

Aber Achtung: Die Conversion Rate

nie isoliert betrachten!

Conversion Rate: 1,0% 0,8%

Visits: 100‘000 150‘000

Bestellungen: 1‘000 1‘200

Umsatz: 250‘000 324‘000

Marge: 25% 28%

52

Ein Fallbeispiel

53

Ein Fallbeispiel

54

+ 52% Merklisten- 13% Merklisten

Noch ein Fallbeispiel

„Calculated Metric“

Zum Schluss noch dies…

(Albert Einstein)

56

„Nicht alles was zählt, kann gezählt werden, und nicht alles was gezählt werden

kann, zählt!“

„Web Analytics ist keine Buchhaltung“

(Jean-Marc Bolfing)

Jean-Marc Bolfing

Kloten/Zürich

Tel: 076 525 525 7

info@bolytics.com | www.bolytics.com

„Vielen Dank für Ihre

Aufmerksamkeit!“

Twitter.com/bolyticsGmbHxing.com/profile/JeanMarc_Bolfingch.linkedin.com/in/jmbolfing

Mitglied der Web AnalyticsAssociation

Omniture Certified Professional Implementation

bolytics gmbh