Analytics-Anforderungen KMU – Werkzeuge & Daten

In der aktuellen t3n (Ausgabe 42) ist ein Beitrag über Analytics-Tools für Start-ups bzw. kleinere Unternehmen. Darin werden einige Klassen von Werkzeugen besprochen. Grundsätzlich ist das nicht schlecht. Allerdings wirkt der Artikel schon so, als ob viele Fragestellungen nur mit diesen Tools zu lösen seien. Anschließend werden die Daten aus jeglicher Quelle Dashbord-Lösung gepackt und alles ist gut.  Hierzu gibt es einiges zu sagen. Ich erläutere deshalb hier rudimentär welche Analytics-Daten zur Steuerung eines Web-Projekts notwendig sind.

Analytics-Speziallösungen müssen administriert und gelernt werden

Vor allem wird die Mächtigkeit von Google Analytics als Werkzeug unterschätzt. Mit Custom Reports und Event-Tagging lässt sich vieles lösen und beantworten, wozu es kein Spezialwerkzeug braucht. Vor allem wurde im Beitrag ignoriert, dass auch Apps mit Google Analytics messbar sind. Die Daten kommen damit aus der gleichen Welt. Das hilft, weil nicht noch weitere Werkzeuge administriert und verstanden werden müssen. Fatal ist dann mitunter auch die Notwendigkeit zur Betreuung weiterer Schnittstellen. So schön in vielen Dashboards Daten aufbereitet werden – dedizierte Schnittstellen zu allen Werkzeugen, die eingesetzt werden gibt es meistens nicht. Ein oder zwei fehlen meistens. Eine eigene Datenhaltung und die Entwicklung eigener Schnittstellen wird notwendig. Das kostet Geld, Zeit und v.a. Nerven. Je weniger Analytics-Tools im Einsatz sind, um so effizienter kann mit den Resultaten umgegangen werden. Klar – die Google Analytics- bzw. Universal Analytics-Nutzverwaltung und die Weitergabe von Reports ist ein Ding an dem Google dringend arbeiten sollte. Allerdings hat eine so weit verbreitete Lösung einen entscheidenden Vorteil: Es gibt viele, die sich damit auskennen. Das spart Kosten. zudem lassen sich sogar Daten aus fremden Quellen integrieren.

A/B-Tests nicht vergessen!

Onsite würde ich kaum zu einem weiteren reinen Analytics Tools raten – außer natürlich zu Werkzeugen für A/B-Tests. Hierfür ist Google Analytics wirklich nicht die optimale Lösung. Ich mag hierfür Optimizely. Das lässt sich auch von kleineren und mittleren Unternehmen einsetzen. Diese Klasse an Analytics-Tools fehlt im Artikel. Im Marketing sind noch einige weitere Werkzeugklassen wichtig, die Werte generieren, die im Rahmen der Analytics relevant sind bzw. in Dashboards integriert werden müssen.

Onsite-Analytics heißt auch Performance und SEO

Bleiben wir bei der Website: Da sollten Werkzeuge zur Analyse der technischen Performance der Website im Einsatz sein. Wenn das Ding zu langsam wird, dann gibt es nicht nur Ärgern mit den Nutzern – auch die SEO leidet. Womit wir bei nächsten Punkt wären: SEO-Tools liefern auch wichtige Daten und geben Handlungsempfehlungen. In den Tools bekommt man diese früher als sich diese im organischen Traffic bei Google Analytics bemerkbar machen. Sicher – man kann sich über die Indices streiten, die Searchmetrics oder XOVI et al. produzieren streiten, grundsätzlich sind diese hilfreich. Die Werte gehören in ein Überblicks-Dashboard für die Marketing-Leitung. Zudem ergeben sich dadurch auch noch Hinweise hinsichtlich der Arbeit von Wettbewerbern.Wenn man einen Shop betreibt, dann ist die Bonität seiner Kunden wichtig. Auch die Ergebnisse dieser Prüfungen sollten aus dem E-Commerce-System oder auf anderem Wege einer Bewertung zugeführt werden.

Management-Werkzeuge liefern auch Analytics-Daten – was ist damit?

Verlässt man Website und App, dann geht es um die Zuleitungen zur Website. Ein sehr wichtiges Bindungswerkzeug in diesem Bereich ist die E-Mail. Man sollte beispielsweise einfach wissen, wenn die Öffnungsraten der Mails plötzlich sinken, Bounce Rates steigen etc. Grundsätzlich ist dafür kein extra Analytics-Werkzeug notwendig. Kampagnen-Werkzeuge verfügen i.d.R. über eine Auswertungs-Instanz. Die Daten müssen nur aus dem Werkzeug herausgeholt und in das Übersichts-Dashboard integriert werden. Ach ja – es sind auch noch Werte für die eigene Datenhaltung. Dazu hätte ich mir auch noch etwas in dem Artikel gewünscht: Wie geht man mit Analytics-Daten um, die in einem anderen Werkzeug eher nebenbei anfallen – wie dem E-Mail-Tool einem CMS oder einem Social Media Management-Werkzeug wie Hootsuite.

Genau analysieren, wie Werbemaßnahmen wirken

Relevant sind in diesem Zusammenhang auch die Daten von AdServern – schließlich sollte man nicht nur wissen wie oft jemand auf der eigenen Website gelandet ist, sondern auch, wie oft die eigene Display-Werbung im Netz gesehen wurde, welche Werbemittel funktionieren und welche nicht. Gerade im Bereich der zunehmenden Kontingenz von Bewegtbildwerbung über das Internet und bei Fernsehwerbung gibt es noch beträchtlichen Entwicklungsbedarf. Ich gestehe: Die Baustelle Bewegtbildwerbung und Analytics ist tendenziell etwas für größere Unternehmen.

Dashboards

Im Beitrag wird ganz richtig darauf verwiesen, dass bei all den unterschiedlichen Datenquellen eine Dashboard-Lösung notwendig ist, um den Überblick zu behalten. Es werden auch viele brauchbare Lösungen genannt. Allerdings fehlt Tableau. Hinsichtlich der Möglichkeiten zur Visualisierung ist das wirklich klasse. Zudem gibt es Tableau zu Preisen, die auch ein KMU bezahlen kann.

Das was ich jetzt geschrieben habe, ist auch nicht umfassend. Ich kann nur dazu raten sich entlang der gesamten stattfindenden Prozesse zu hangeln. In diesem Zusammenhang sollte man sich über seine Ziele klar sein. Nur so kann man nach Fragen Ausschau zu halten, die beantwortet werden sollten, um das Projekt zu optimieren. Tja – und dann geht es darum, zu sehen welche Werte Antworten auf die Fragen geben bzw. bei der Entscheidung helfen. Das müssen nicht sonderlich viele Werkzeuge sein – auch wenn es die gibt und sie an sich toll sind.