Allgemeine Informationen zur Web-Analyse
Als allgemeiner Begriff bedeutet Web-Analytics die Analyse der Beziehung zwischen einer Website und den Benutzern dieser Website. Als der E-Commerce begann, sich zu einer bedeutenden Industrie zu entwickeln, wurde das Thema Web-Analyse immer wichtiger. Mit dieser Analyse war es möglich viele Informationen über die Website-Besucher, deren Verhalten und über die Website selbst herauszufinden. Vor allem aber wuchs mit dem Internet auch das, was wir heute Big Data nennen. Der grösste Teil dieses neuen Bereichs der Informationstechnologie war die Software zur Messung relevanter Daten. Die Analyse-Tools trugen massgeblich zur Überwachung der Beziehung zwischen Websites und ihren Nutzern bei und bilden die Grundlage der Webanalyse.
Analytics ist aus verschiedenen Gründen ein zunehmend wichtiger Bereich für Unternehmen. Analytics kann einem Unternehmen dabei helfen, alle möglichen Entscheidungen zu treffen - von den angebotenen Produkten und dem Preis für den Verkauf bis hin zur Eröffnung von Geschäften auf der ganzen Welt. Unternehmen können verschiedene Arten von Analysen verwenden, um im Wettbewerb zu bestehen. Unternehmen können mithilfe von Analysen verstehen, wer ihre Kunden sind und wie sie sich verhalten. Diese Informationen können einem Unternehmen helfen, mehr Kunden zu erreichen und den Umsatz zu steigern.
Conversions sind Schlüsselkennzahlen in der Website-Analyse für Online-Unternehmen oder Blogs. Eine Conversion ist eine Aktivität auf Ihrer Website, die für den Erfolg Ihres Unternehmens wichtig ist. Es ist zwar gut zu wissen, wie viele Besucher Ihre Website besuchen, es ist jedoch besser zu wissen, wie sie mit Ihrer Website interagieren. Dies kann durch Klicken auf einen Link auf einer Seite oder durch den Kauf eines Produkts geschehen, das auf einer Website aufgeführt ist.
Ein gutes Mass für die Conversions ist die Conversion-Rate, also die Anzahl der Conversions geteilt durch die Anzahl der Besucher. Je höher die Conversion-Rate, desto höher das Engagement Ihrer Besucher und umgekehrt. Wenn die Conversion-Rate niedriger ist, sollten Sie prüfen, warum sie niedriger ist und was Sie tun können, um sie zu erhöhen. Möglicherweise müssen Sie das Layout der Website oder die Platzierung Ihrer Produkte ändern. In diesem Fall bieten sich auch A/B- oder multivariate Tests an.
Es gibt zwei Arten der Konvertierung: Mikrokonvertierungen und Makrokonvertierungen .
Makro-Conversions geben Ihnen einen allgemeinen Überblick über die Leistung Ihrer Website. Für einen Online-Shop können das Verkaufstransaktionen eines bestimmten Produktes sein. Bei einer Website eines Versicherungsunternehmens kann dies die Anzahl der Abschlüsse der Online-Versicherungsangebote sein.
Mikrokonvertierungen sind Aktivitäten, die einem Kauf auf einer Website oder einem anderen Geschäftsziel vorausgehen. Für einen Shop gehören dazu Anmeldungen für einen E-Mail-Newsletter oder die Erstellung von Konten. Wenn Sie einen Blog für Beauty-Tipps haben, ist die Mikrokonvertierung die Anzahl der Benutzer, die dem Blog folgen. Anschliessend erfolgt die Makrokonvertierung, indem die Nutzer ein Produkt kaufen, über das Sie im Blog gesprochen haben.
Dies ist die Frage, die auch UX-Anwender dazu veranlasst, Daten zu sammeln und zu analysieren. Online und offline erfassen wir Daten, die Aufschluss darüber geben, wie viele Personen geklickt haben, wohin sie navigiert haben, wann Sitzungen beendet wurden und wonach sie gesucht haben. Bezogen auf die Usability einer Website nutzt man die Analyse, um die Wirksamkeit des Designs zu messen. Mit anderen Worten, wenn wir sehen, welche Massnahmen Menschen ergreifen, sehen wir, wie gut das Design auf die User wirkte.
Das Internet hat sich seit seiner Einführung drastisch verändert, ebenso wie das Nutzerverhalten. Ein Benutzer öffnet und überfliegt mehrere Registerkarten, anstatt einer Seite die volle Aufmerksamkeit zu widmen. All dies verkompliziert die Metriken einer Website oder Anwendung: Um den Erfolg zu messen, kann ein Analyst nicht einfach Treffer auf dem Webserver messen. Er muss menschliches Verhalten messen.
Beim Sammeln von Informationen wenden die Forscher sowohl qualitative als auch quantitativeMethoden an. Qualitative Daten werden durch Benutzerforschung gesammelt: Beobachtung von Menschen, um zu verstehen, warum sie bestimmte Dinge tun. Quantitative Daten werden durch Analysen gesammelt: Identifizieren, welche Aktionen Benutzer ausführen, wenn sie zu einer Seite gelangen, und wie viele Benutzer diese Aktionen ausführen.
Diese quantitativen Daten ermöglichen es uns, Entscheidungen zu treffen, und dann den Erfolg oder Misserfolg der Entscheidung zu messen. Obwohl es unzählige Dinge gibt, die wir messen könnten, verwenden wir Daten nur auf wenige Arten: um sie zu beschreiben, zu diagnostizieren, zu verschreiben und vorherzusagen.
Beschreibende Analysen zeigen Baselines an, z. B. wie viele Personen eine Seite besuchen, auf eine Schaltfläche klicken oder ein Video ansehen. Diagnostische Analysen verwenden möglicherweise dieselben Metriken wie deskriptive Analysen, jedoch mit einem anderen Zweck. Diagnostische Analysen helfen uns zu verstehen, was passiert ist und warum. Wenn bei einem Online-Händler beispielsweise der Umsatz sinkt, misst er möglicherweise die Klickraten der Links und die Austrittsraten der Seiten entlang der Customer Journey, um festzustellen, wo er Personen verliert.
Preskriptive Analysen beziehen sich auf Daten, die jemanden darüber informieren, was er als nächstes tun soll. Wenn Google Maps beispielsweise zur Hauptverkehrszeit Daten über den Datenverkehr sammelt, können sie den Fahrern eine bessere Route vorschreiben. Prediktive Analysen sind die letzte Kategorie. Prediktive Analysen sagen uns, was in einem Szenario wahrscheinlich ist. Wenn wir beispielsweise einen neuen Site-Header A / B gegen unsere aktuelle Site testen, zeigt dieser Test an, welcher Header die Leute eher davon überzeugt, auf der Site zu bleiben. Wenn der neue Header beliebter ist, können wir vorhersagen, dass unser Datenverkehr zunehmen wird, wenn wir den neuen Header implementieren.
Alle vier Analysetypen verwenden Metriken, die häufig auf Key Performance Indicators (KPIs) basieren. Ein KPI ist eine messbare Aktion oder ein messbares Signal, das mit dem Geschäftserfolg korreliert. Idealerweise sollte eine Organisation mehrere KPIs für ein Geschäftsziel haben, was die Zuverlässigkeit der Daten erhöht.
Wenn es darauf ankommt, helfen uns die meisten Metriken zu verstehen, wie eine Organisation oder Marke wächst. Vermarkter, Unternehmer und Unternehmensberater entwickeln ihre eigenen Methoden zur Messung des Erfolgs. Sie messen die Anzahl der Benutzer, die Geschwindigkeit der Websites, die auf einer Seite verbrachte Zeit, die Anzahl der Anmeldungen für ein neues Produkt oder eine neue Mailingliste oder die Anzahl der Käufe.
Ist ein Unternehmen mit Webanalysen nicht vertraut, besteht die Gefahr darin, dass sie ineffizient arbeiten. Ein Unternehmen kann beispielsweise die Anzahl der Personen messen, die die Website besuchen. Ohne die Untersuchung der Anzahl der Personen, die in den vergangenen Tagen, Wochen oder Monaten besucht wurden, und die Analyse des Vergleichs der beiden Messungen ist die Messung eine bedeutungslose Zahl.
Die Analyse von Informationen ermöglicht es uns, Verbindungen herzustellen. Sie können beispielsweise untersuchen, wie Personen auf eine Website zugreifen, und die Anzahl der Personen messen, die von Suchmaschinen stammen. Die Analyse wird dann verwendet, um den Kontext bereitzustellen und wichtige Fragen zu beantworten: Wie viele Personen haben ähnliche Websites besucht? Wie viele haben Ihre Website heute besucht, verglichen mit gestern oder der letzten Woche oder dem letzten Jahr? Wie viele sind von Google auf Ihre Website gekommen, im Vergleich zu Twitter?
Eine interessanter Info: „Analyse“ stammt aus dem antiken griechischen Werk ἀναλύω, was „Ich entwirre“ bedeutet. Eine der frühesten bekannten Verwendungen des Wortes "Analytik" ist der Titel von Aristoteles 'Schrift " Prior Analytics", eine Arbeit über deduktives Denken und die wissenschaftliche Methode. Da wir als Menschen daran interessiert sind, Informationen aufzuschlüsseln und logisch zu verstehen, gibt es einen offensichtlichen Grund, warum wir Analytik so wertvoll finden.