Einführung und Grundlagen des Web Controlling im Zeitalter des Web 2.0

Inhaltsverzeichnis

I. Abbildungverzeichnis

1. Einführung

2. Grundlagen des Web Controllings
2.1. Definition des Web Controllings
2.2. Aufgaben des Web Controlling
2.3. Anforderungen an das Web Controlling
2.4. Auswertungsmöglichkeiten

3. Datenquellen und Kennzahlen
3.1. Techniken zur Kennzahlengewinnung
3.2. Kennzahlen des Web Controlling
3.2.1. Basiskennzahlen aus Rohdaten der Website-Nutzung
3.2.2. Kombination von Rohdaten
3.2.3. Kennzahlen mit Zeitbezug
3.2.4. Kennzahlen zur Analyse der Kundenbeziehung
3.2.5. Mikrokonversionsraten
3.2.6. Kundenverhaltensanalysekennzahlen einer Website

4. Web Controlling im Web 2.0-Zeitalter
4.1. Die Technik des Web 2.0
4.2. Web 2.0 Universumsgliederung
4.3. Anwendungsbereiche des Web 2.0 für Unternehmen

5. Fallbeispiel zur Erhöhung der Konversionsraten
5.1. Webanalyticstoolauswahl
5.2. Auswertungsmöglichkeiten mit Google Analytics
5.3. Konfiguration des Tools auf die Homepage
5.4. Projektinformationen
5.5. Übersicht Web Controlling Panel und Analysenergebnisse
5.5.1. Dashboard
5.5.2. Besucher
5.5.3. Zugriffsquellen
5.5.4. Content
5.5.5. Ziele

6. Zusammenfassung

7. Literaturverzeichnis

I. Abbildungverzeichnis

Abbildung 1: Webcontrolling-Prozess

Abbildung 2: Ablauf der Web-Mining-Analyse

Abbildung 3: Hierarchie der Website Aktivität

Abbildung 4: Kenngrößen aus Rohdaten der Webseite-Nutzung

Abbildung 5: Kenngrößen aus der Kombination von Rohdaten

Abbildung 6: Kenngrößen mit Zeitbezug

Abbildung 7: Kombination von Stickness, Slipperiness und Focus

Abbildung 8: Auswertung des Freshness Factor

Abbildung 9: Erstellen eines Google-Konto

Abbildung 10: Beispiel Traking-Code

Abbildung 11: Einfügen des Traking-Code Auf die Homepage

Abbildung 12: Übersicht Dashboard

Abbildung 13: Besuchermenü

Abbildung 14: Besucherübersicht

Abbildung 15: Besuchslänge

Abbildung 16: Neue und widerkehrende Besucher

Abbildung 17: Karten-Overlay

Abbildung 18: Land/Gebiet Details der Besucher

Abbildung 19: Zugriffsquellenmenü

Abbildung 20: Übersicht über die Zugriffsquellen

Abbildung 21: Contentmenü

Abbildung 22: Übersicht über die Seiteninhalte

Abbildung 23: Top-Webseiten

Abbildung 24: Menü-Ziele

Abbildung 25: Übersicht über die Ziele

1. Einführung

Die Gewinnung und Auswertung von Informationen zum Nutzverhalten auf Websites kann man als

- Webcontrolling
- Web-Analytics
- Web-Analyse und
- Clickstream-Analyse bezeichnen.

Es beschränkt sich nicht nur auf die Zählung von Besuchern eines Netzauftritts ist auch ein ganzheitlicher Prozess Daten zu erfassen und diese anschließend zu analysieren. Somit kann man Ziele wie zum Beispiel

- mehr Umsatz,
- mehr Besucher,
- bessere Konversion,
- Erhöhung der Kundenbindung etc.

mittels klassischer Controlling-Ansätze erreichen. Auch im Internet gibt es für den Erfolg verschiedene Kriterien, die für jeden Netzauftritt verschiedene Bewertungen erfordern.

Da sich die Investitionen auch im Internet rechnen müssen, ist der wirtschaftliche Gewinn auf lange Sicht einzig und allein das wichtigste. Inhaltsreiche Auswertungen zeigen Erfolge und Verbesserungsmöglichkeiten der Webpräsenz sowie wichtige Kennzahlen der Onlinemarketing-Maßnahmen. Das sind alles Gründe, wieso man Webcontrolling durchführen sollte. Die Exaktheit der gewonnen Daten ist bei der Logfile-Analyse und der Zählpixelmethode ist sehr unterschiedlich, deshalb sollte man bei der Wahl der Datenquelle das in Auge behalten. Die Auswahl eines geeigneten Werkzeuges für die Erhaltung einer notwendigen Untersuchung ist zwar nicht leicht aber ausschlaggebend über die Art der erfassten Auskünfte und damit über die tatsächliche Wirkung. Daraus ergeben sich folgende Fragen

1. Wie erfolgreich ist die Website und die Promotion dieser Site - gemessen an den Unternehmenszielen?
2. Was kostet das?
3. Rechtfertigen die Ergebnisse die aufgewendeten Summen?

Diese Probleme kann man mit Web-Controlling-Systemen lösen, weil sie Aussagen über die Kosten und den Nutzen des Internetauftritts erlauben und deswegen immer beliebter werden.

Bei den Web Controlling Tools gibt es zwei Arten. Zum ei]nen die allgemeinen Tools und zum anderen die spezialisierten Tools.

Das Web 2.0 kann man auch als neue Trends im Internet bezeichnen. Es werden neue Vernetzungen und Möglichkeiten geschaffen, in dem man Daten und Layout trennt. Der User ist nicht nur ein Konsument sondern nimmt am Informationsaustausch interaktiv teil. Sowohl qualitative als auch quantitative Daten dienen als Grundlage.

Mit einem konkreten Fallbeispiel wird die Erhöhung der Konversionsraten näher beschrieben.

2. Grundlagen des Web Controllings

2.1. Definition des Web Controllings

Für das Web-Controlling sind herkömmliche Aufgabenbereiche zwar sehr wichtig aber die neuen Herausforderungen an Online-Geschäftigkeiten, die durch die Website-Nutzung entstanden sind, sind bedeutender.

Gezeigt wird das Umfeld derjenigen Aktivitäten, mit denen man die Gestaltung des Web-Auftritts von Unternehmen kontrolliert, so bekommt man Anweisungen, wo und wie Korrekturtipps umgesetzt werden können.

Um die Ziele wie zum Beispiel Häufigkeit von Besuchen, Vermehrung von Seitenaufrufen, Bestellungen, Newsletter-Abonnements braucht man die analysierten Informationen der folgenden drei Fragen: Woher kommen die Besucher? Welche Bereiche suchen sie auf? Wie oft haben sie welche Seiten angesehen? Bei der Wirkung des Webauftritts, Verständnis von Onlineaktivitäten und Bearbeitung der Website in Hinsicht einer Zielerreichung helfen sie dem Web-Verantwortlichen. Dabei werden allgemeine und anonyme Nutzerauskünfte nachgeprüft anstatt individuelle Angaben zu machen¹.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Webcontrolling-Prozess²

2.2. Aufgaben des Web Controlling

Betriebswirtschaftlich gesehen ist das Controlling eine Teilfunktion der Unternehmensführung, bestehend aus zwei Aufgabenbereichen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten³⁴

Man braucht das Web-Controlling sowohl zur Prüfung und Beurteilung als auch zur Erhaltung, Legitimation sowie zur Strategiefindung.

Neue Ansätze des Controllings sollten folgende Kriterien erfüllen, da es strategische und strukturelle Merkmale des E-Business ausdrückt:

- Wettbewerbsposition
- Stärkere Beschränkung und Kanalisierung der Datenflut, um die bedeutungsvollen Hinweise herauszufiltern
- Ausführliche Problemstellungen, Wege und Mittel für das Web Controlling
- IT-Projektbegleitung
- Nutzung der Hebelwirkung für neue Geschäfte über die IT gestützte Optimierung von Prozessen
- Nicht finanzieller Kennzahlenbewertung
- Effektive und effiziente Kopplung der elektronischen mit den physischen Logistikprozessen⁵.

2.4. Auswertungsmöglichkeiten

Nach dem Finden der erforderlichen Web-Daten muss man diese analysieren. Die Abbildung dient zur Verdeutlichung des Ablaufs der Web-Mining-Analyse:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Ablauf der Web-Mining-Analyse

Wie man aus Abbildung 2 sehen kann, werden bei der Web Mining Analyse als erstes die geforderten Daten, wie zum Beispiel aus Cookies, Registrierungen oder Log-Files, bestimmt. Darauf folgt die Datenaufbereitung, also die zeitaufwendigste und bedeutendste Teil der ganzen Analyse, die aus der Datenbereinigung und der Gleichsetzung des Nutzens und der Sitzungen besteht. Die in der Log-Datei aufgefassten Informationen, sind nicht von ausreichend. Deshalb muss äußerst gründlich und intensiv daran gearbeitet werden. Die Log-Datei alleine reicht nicht aus, um ermitteln zu können, ob die selbe Person die auf die Web-Site zugegriffen hat. Die erhaltenen Angaben aus Cookies und Registrierungen werden aufbereitet um die IP-Adresse des Rechners herausfinden. Nachdem die Daten für die nachfolgenden Schritte bearbeitet wurden, kann man mit der Datenintegration, wo eventuell erforderte Datenquellen in die Web-Daten integrieren, beginnen⁶. Damit kann man intern vorhandene Kundendaten mit den neu erzielten Webdaten verbinden. Infolgedessen filtert das Data Mining Verfahren Muster aus den resultierenden, gereinigten und bearbeiteten Daten heraus, die anschließend im letzten Schritt erklärt werden. Im nächsten Abschnitt wird auf die Web MIning Verfahren eingegangen⁷.

3. Datenquellen und Kennzahlen

3.1. Techniken zur Kennzahlengewinnung

Die Untersuchung von Logfiles ist die gängige Methode zur Gewinnung von Kennzahlen für das Web-Controlling. In dieser Logbuch-ähnlichen Datei bewirkt jeder Zugriff auf einen Webserver für jedes abgerufene Element (HTML-Seiten, Bilder, PDF, etc.) einen Vermerk. Die Aufbewahrung der Daten charakterisieren sich dabei nach Format des Logfiles. Nicht nur der Moment des Zugriffs, der IP-Adresse des Website-Besuchers, dem angefragten Element, vorher besuchte URL des Besuchers, also Referer, sondern auch Auskünfte über den benutzten Browser und das Betriebssystem des Besuchers aufgezeichnet. Die Rohdaten werden zunächst von Web-Controlling-Mitteln, die sich auf Logfiles beziehen, erfasst. Diese werden dann monatlich oder auch täglich in einer Post-Betrachtung ausgewertet. Das hat zu bedeuten, dass die Daten erst dann erzielt werden, wenn der Besucher die analysierte Website schon verlassen hat. Die Zählpixel-Methode ist der neueste Trend zur Kennzahlengewinnung. Ein entsprechender Analyseserver lädt bei jedem Aufruf einer Website ein kleines, transparentes Bild mit. Damit werden die für das Web-Controlling gebrauchten Angaben für den Besucher unbemerkt übertragen. Dieser Technik liefert neben der Logfile-Analyse Informationen, auch andere Einzelheiten über den Besucher. Die Bildschirmauflösung des Besuchers oder auch spezielle Techniken und Plugins der verwendete Browser unterstützt kann man damit auch erforschen. Unterschiedlich zur Logfile-Analyse stehen bei der Zählpixel-Methode benutzen, die Ergebnisse meistens in Echtzeit zur Verfügung. Das Verhalten der Besucher kann auch während sich der Besucher auf der Website befindet, genau untersucht werden⁸.

3.2. Kennzahlen des Web Controlling

3.2.1. Basiskennzahlen aus Rohdaten der Website-Nutzung

Erfolgskontrollen zu Webaktivitäten der Betriebe und Verhaltensanalysen der Besucher auf den Websites des Unternehmens werden hauptsächlich aus reiner Marketingsicht gemacht. Dabei sollen folgende Analysekriterien erfüllt werden:

- Seitenanalysen nach Page Views, Visits und Verweildauer
- Besuchsanalysen nach Herkunft, Firma, Organisation und Verhalten auf Websites
- Navigationsanalysen zu Click-Pfaden innerhalb des Webangebots, Anzahl abgerufener Seiten und typische Ein- und Ausstiegsseiten.

Automatisch erstellte Logfiles, also Protokolldateien, in denen automatisch bestimmte Abläufe der Rechnerarbeit gespeichert werden, die während eines Nutzenablaufs vom Webserver aufgezeichnet werden, erzeugen grundsätzlich die Auswertungen. Folgende Fragen werden damit beantwortet:

- Wann wurde auf die Internetseite zugegriffen?
- Welche IP-Adresse mit welchem Browser hat zugegriffen?
- Welche Inhalte wurden angefordert?
- Welche Fehler können auftreten? Welche URL enthielt den Link auf die angefragte Seite?

Besondere Analyseprogramme erstellen aus den Logfiles generierten Grunddaten aussagekräftige Controlling-Kennzahlen. Hits, Page, Views, Visits und User sind Messgrößen, die von herkömmlichen Grundkennzahlen zur Messung des Nutzerverhaltens auf Websites erzeugt werden⁹. Folgende Begriffe treten in diesem Zusammenhang auf:

User: Ist der Besucher einer Website.

Damit wird ein zeitlich zusammenhängender Nutzungsablauf eines Users beschrieben. Ein Visit, auch Session genannt, kann aus einem oder mehreren Page Views bestehen.

Das ist der Sichtkontakt eines Nutzers mit einer ganzen Website. Bei der Page Impression kann eine Seite mehrere Objekte beinhalten, die als eigenständige Dateien auf dem Server vorliegen.

Jede Anfrage an den Server, und damit jede übertragene Datei stellt einen Hit dar. Ein Hit wird in der Logfile-Datei durch einen Eintrag (Zeile) repräsentiert¹⁰

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Hierarchie der Website Aktivität¹¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Kenngrößen aus Rohdaten der Webseite-Nutzung¹²

3.2.2. Kombination von Rohdaten

Wenn man Kenngrößen aus der Kombination von Rohdaten verwendet, ist die Website-Analyse nicht sehr aussagekräftig, weil keine Vergleichsmaßstäbe der Werte vorhanden sind. Verhältniszahlen relativieren die Daten der Nutzer und deren Besuche, da sie die absoluten Zahlen als prozentuale Anteilswerte wiedergeben. Die Abbildung 5 fasst die wichtigsten Kenngrößen zusammen :

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Kenngrößen aus der Kombination von Rohdaten¹³

3.2.3. Kennzahlen mit Zeitbezug

Zeitbezogene Kennzahlen informieren darüber, an welchen Wochentagen oder zu welcher Tageszeit die Website am häufigsten besucht wird. Nach dem man diese Auskünfte aus den Zeitangaben eines Logfiles abgelesen hat, kann man sie für beliebige Zeiträume untersuchen. Sie können auch über die durchschnittliche Besuchsdauer und die Dauer der Betrachtung der Seiten informieren. Um Voraussagen über die künftige Nutzung machen zu können, braucht man eine Beobachtung des Nutzungsverhaltens über längere Zeit hinweg.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Kenngrößen mit Zeitbezug¹⁴

[...]

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¹ Vgl. Hippner, S.236

² Vgl. Mattscheck, S.6

³ Vgl. Hukemann, S.4

⁴ Vgl. Härting S.8

⁵ Vgl. Härting S.9

⁶ Vgl. Spiliopoulou, Berendt S.2

⁷ Vgl. http://www.ecin.de/technik/webminingprozess/

⁸ Vgl. Fait (http://www.ecin.de)

⁹ Vgl. Schwickert, S.4

¹⁰ Vgl. Hippner, S.132

¹¹ Vgl. NetGenesis, S.16

¹² Vgl. Maier, S.9

¹³ Vgl. Schwickert, S.11

¹⁴ Vgl. Schwikert, S.14