.
Posts mit dem Label ecommerce werden angezeigt. Alle Posts anzeigen
Posts mit dem Label ecommerce werden angezeigt. Alle Posts anzeigen

Montag, Juli 08, 2013

Reports Revisited II: E-Commerce

Web Analyse macht noch mehr Spaß, wenn Geld im Spiel ist!

Dies gilt nicht nur für E-Commerce Websites und deren Ziel möglichst viele Produkte zu verkaufen, sondern auch für sämtliche anderen Websites. Über die Definition von Zielwerten für nicht E-Commerce-Ziele habe ich bereits vor langer Zeit geblockt:


Um Mikro- oder nicht monetäre Ziele soll es heute aber garnicht gehen. Vielmehr liegt der Fokus heute tatsächlich auf E-Commerce Umsatz - auf richtigem Geld! 

Und heute soll es auch nicht um kleiner Websites gehen die eher lokal orientiert sind, sondern ums Big Business: International generierter Umsatz! 

Nicht nur multi-nationale Konzerne erzielen internationale Umsätze, auch viele reine E-Commerceler sind international aktiv. Und welche Herausforderung ergibt sich dabei? Das Handling unterschiedlicher Währungen in verschiedenen Ländern.

Wie war es bisher?

Bei der Benutzung von Google Analytics konnte innerhalb der Profileinstellungen eine Hauptwährung für das Profil ausgewählt werden. Als Beispiel nehmen wir den Euro. 

Nun haben wir als E-Commerce Shop ein Produkt in die Schweiz verkauft (Juhuu!). Wenn der E-Commerce Aufruf der Bestellbestätigungsseite nun den Wert der Schweizer Transaktion (beispielsweise 37,50 Schweizer Franken) an Google Analytics übergibt wird nur die eigentliche Zahl übergeben. In diesem Falle also 37,50. Da in den Profileinstellungen die Währung Euro ausgewählt war werden die 37,50 mit dem Währungssymbol Euro in den Reports dargestellt - und dort durchmischt mit den anderen Euro-Transaktionen. Die Schweizer Franken, oder CHF, tauchen nirgends auf.

Nicht schön!

Die einfachste Lösung bisher war unterschiedliche Profile bzw. unterschiedliche Properties je Land zu haben und jeweils die entsprechende Währungseinstellung vorzunehmen. 

Was aber, wenn ich ein Roll-Up Profil habe in dem ich sämtliche Daten sämtlicher Länder aggregiert darstellen möchte? 

Dies ist zwar möglich - aber ich werde garantiert Datenmüll bei den E-Commerce-Umsätzen haben, da alles Währungen vermischt, bzw. nicht entsprechend umgerechnet sind.

Die Lösung!

Mit einer kleinen Änderung innerhalb des Tracking Codes besteht die Möglichkeit die unterschiedlichen Währungen von Google automatisiert entsprechend der eingestellten Hauptwährung des Profils umrechnen zu lassen.

Dies geschieht in folgenden zwei Schritten:
  1. Ich muss meine Hauptwährung innerhalb der Profileinstellungen definieren, beispielsweise Euro (EUR). Hier stehen insgesamt 31 unterschiedliche Währungen zur Auswahl - ich denke das sollte für die meisten von Ihnen reichen...
  2. Vor dem E-Commerce Code und der dortigen Zeile trackTrans muss der folgende Zusatz eingebunden werden:
_gaq.push(['_set', ‘currencyCode’, ‘EUR’]);

In diesem Beispiel wird der Euro als Hauptwährung angegeben - d.h. sämtliche anderen Währungen werden basierend auf den täglichen Wechselkursen in Euro umgerechnet.

Die oben genannte Transaktion in der Schweiz in Schweizer Franken wird also entsprechend nicht als 37,50 CHF oder gar 37,50 EUR dargestellt (wie bisher), sondern als 30,52 EUR (Umrechnungskurs vom 30. Juni 2013).

Damit hat man endlich einheitliche vernünftige und vor allem miteinander vergleichbare Umsätze innerhalb eines Profils, unabhängig von unterschiedlichen Währungen. Und genau dies ist der Wunsch vieler Konzerne.

Doch hat das ganze auch Nachteile?

Leider ja. Denn: Währungen schwanken. 

Angenommen Der Wert einer Währung verringert sich  innerhalb kürzester Zeit um 10% zur im Profil eingestellten Hauptwährung. 

Dies hat zur Folge, dass der Umsatz sich verringert, womöglich aufgrund dieser Informationen Aktionen durchgeführt werden und all dies aber ausschließlich Währungsschwankungen zuzuordnen ist. 

Um dies zu vermeiden folgende drei Tipps:
  1. Bei starken Währungsschwankungen eine Annotation innerhalb des Roll Up Profils erstellen.
  2. Nach wie vor unterschiedliche Profile je (Währungs-)Land erstellen
  3. Benutzerdefinierte Berichte erstellen, in dem die lokale Währung dargestellt wird:

Haben Sie das "Problem" unterschiedlicher Währungen? Wie umgehen Sie es? Schreiben Sie Ihre Erfahrungen und Themen in einem Kommentar!

Donnerstag, Januar 17, 2008

Keinen Umsatz und trotzdem eine Rendite? Das geht!

Nachdem ich im vorigen Post ausführlich auf Reports eingegangen bin die hilfreich sind, wenn man keine eCommerce Seite hat, gibt es noch eine weitere Möglichkeiten Google Analytics effektiv für nicht eCommerce Seiten zu nutzen.

Indem man einen Umsatz misst obwohl man keinen hat!


BestätigungsseiteAngenommen Sie haben das Ziel Leads/Anfragen zu generieren um dann nachgelagert Umsatz zu generieren indem bspw. per Telefon, Mail, Brief oder persönlich über den Verkauf einer Leistung oder eines Produktes verhandelt wird.

In diesem Fall wird also kein direkter Umsatz über die Website erzielt. Dennoch geben Sie aber Geld für Online Marketing Maßnahmen aus (bspw. Google AdWords). Ob sich diese Investitionen lohnen können Sie nicht mit Gewissheit sagen. Bisher sind ihre Statitiken der ROI (Return on investment = Rendite) Berechnung in Google Analytics dann immer leer geblieben, bzw. haben -100% angezeigt (Click zum Vergrößern):

Google Analytics-100% möchte man in seinen Reports nicht sehen! Daher gibt es Abhilfe.

Nehmen wir an Sie wissen aus Ihrer Erfahrung, das jeder zehnte generierte Lead (jede zehnte Anfrage) Ihnen einen durchschnittlichen (Offline-)Umsatz von 180 Euro bringt (durchschnittlicher Auftragswert pro Bestellung). Aus den anderen neun Leads/Anfragen wird nichts. Das heißt dann, dass ein Lead/eine Anfrage Ihnen einen berechneten Umsatz von 18 Euro bringt.

Dieses Wissen können Sie nun in Google Analytics einstellen. Hiermit haben Sie eine Rechengröße mit der dann die Kennziffern "Umsatz pro Klick" (Revenue per Click - RPC) oder eben "ROI" berechnet werden kann.

Dies entspricht dann natürlich nicht Ihren realen Umsätzen. Aber dennoch ist dieser Wert ein guter Indikator um den Erfolg Ihrer Website bzw. Ihrer Kampagnen deutlich besser analysieren und vor allem optimieren zu können.

Voraussetzung hierfür ist natürlich die Definition eines Ziels in Google Analytics (Click zum Vergrößern):

Google AnalyticsHier haben Sie dann die Möglichkeit einen Zielwert einzugeben der in etwa dem errechneten Wert eines Leads/einer Anfrage entspricht (Click zum Vergrößern):

Google Analytics
In Zukunft wird dieser Wert als Umsatzwert genommen, sobald eine Conversion für das von Ihnen definierte Ziel erzielt wurde. Hierdurch füllen sich dann die bisher aussagelosen Umsatzspalten in vielen Google Analytics Reports mit errechneten Zahlen.

So können Sie dann bspw. den ROI Ihrer AdWords Kampagnen/AdGroups/Keywords sehen. Verdienen Sie pro Keyword mehr Geld als Sie dafür ausgeben? (Für Tipps&Tricks rund um Google AdWords empfehle ich den Blog meines Kollegen Lennart Paulsen)

Achtung: Es sollte Ihnen stest bewusst sein, dass diese Werte lediglich fiktive Zahlen sind! Sie basieren nicht auf realen Umsätzen, sondern beruhen auf Annahmen. Es sollte also genau evaluiert werden, wenn nur anhand dieser Kennziffern Entscheidungen getroffen werden.

Samstag, Januar 12, 2008

Wie messe ich den Erfolg von nicht-eCommerce Seiten?

Das Definieren von Zielen für eCommerce Seiten ist verhältnismäßig einfach, da die Ziele regelrecht auf der Hand liegen:
  • Mehr Umsatz
  • Mehr Abschlüsse
  • Höherer durchschnittlicher Bestellwert
Aber was mache ich wenn ich keinen Shop habe und daher keinen direkten Umsatz messen kann?

Auf die üblichen Möglichkeiten der Erfolgsmessung bei nicht-eCommerce Seiten wie:
  • Newsletterregistrierungen
  • Downloads
  • Leadgenerierung
gehe ich jetzt nicht besonders ein, da diese ja ebenfalls eine Conversionmessung ermöglichen und daher dem eCommerce Tracking recht ähnlich sind.

Vielmehr stellt sich die Frage wie der Erfolg für reine Contentseiten messbar ist? Also Seiten auf denen die User lediglich Content konsumieren und danach ohne weitere Interaktionen die Seite wieder verlassen (und wieder zurück kommen)?

Auf das gesonderte Thema Supportseiten lohnt sich ein eigener Post, da diese gesonderte Ziele haben.

Beim Durchsehen der ganzen Reports in Google Analytics übergeht man öfter den Bereich Besuchertreue. Die hier enthaltenen Reports geben aber gerade für Contentseiten Auskunft über den Erfolg der Seite. Zudem lassen sich hiermit auch wunderbar eigene Ziele (Key Performance Indikatoren (KPIs)) definieren.

Treu, Aktualität, Besuchslänge und Besuchstiefe geben nicht nur die bekannten Durchschnittswerte wieder (wie bspw. durchschnittliche Aufenthaltsdauer auf der Seite), sondern die genaue Verteilung (Click zum Vergrößern):


Diese Daten sind deutlich besser interpretierbar und Ziele und Handlungen daraus ableitbar.

Treue - Wie oft haben User Ihre Seite in dem von Ihnen gewählten Reportingzeitraum besucht? (Click zum Vergrößern)


Bisher haben Sie vielleicht immer nach der Kennziffer durchschnittlicher Besuche pro Besucher gesehen. Der obige Report hat eine viel höhere Aussagekraft. Sie können die genaue Verteilung sehen und die jeweiligen Peaks.

Bei diesem Blog kann ich bspw. immer sehr gut erkennen wie diese Zahlen variieren, wenn ich verschiedene Monate miteinander Vergleiche. Die Zahlen ändern sich in Abhängigkeit davon, wie oft ich hier etwas Poste. So habe ich im November (urlaubsbedingt) deutlich weniger geposted als bspw. im August. Dies lässt sich dann im Vergleich der beiden Monate ablesen (Click zum Vergrößern):


Im November waren die "1 Mal Besucher" deutlich höher als im August. Dafür waren die "Mehrmalbesucher" im August immer höher als im November.

Wenn Sie also Ihren Content regelmäßig updaten - kommen dann die Besucher auch wirklich öfter auf Ihre Seite? Wie ist das Verhältnis?

Sie können sich hier also selber Ziele setzen und im nachhinein sehen, ob Sie diese erreicht haben. Und, sofern Sie hart und regelmäßig an Ihrem Content arbeiten, verfolgen, ob Ihre Besucher Ihnen diese Arbeit mit Treue belohnen.

Aktualität - wie lange ist es her, dass Ihre Besucher auf Ihrer Seite waren? (Click zum Vergrößern)

Als Nachrichtenseite möchten Sie wahrscheinlich, dass Ihre User täglich auf Ihre Seite kommen um die neuen Inhalte zu lesen. Andere Seiten werden hingegen vermutlich deutlich seltener besucht (oder suchen Sie jeden Tag nach Rezepten?).

Wenn Sie eigentlich möchten, dass Ihre User öfter zu Ihnen kommen. Vielleicht gibt es ja Dinge, die Sie an Ihrer Seite ändern könnten um Ihren Lesern einen besseren Anreiz zu bieten wieder zu kommen?

Besuchslänge - Wie lange bleiben die User auf Ihren Seiten? Nicht im Durchschnitt, sondern aufgeteilt nach Bereichen (Click zum Vergrößern).

Die Kennziffer "durchschnittliche Besuchszeit auf der Website" hat im Vergleich zu der obigen Grafik eine deutlich geringere Aussagekraft. Denn viel interessanter ist die Verteilung. Wieviele User habe ich, die wirklich lange auf meiner Seite bleiben?

Bei fast allen Seiten die ich bisher analysiert habe ist der 0-10 Sekunden Balken immer der längste. Dies lässt sich auch nur schwer verindern, es sein denn man hat nur wiederkehrende Besucher die sehr stark mit der Seite interagieren. In den meisten Fällen gibt es aber immer User die "aus Versehen" auf der Seite gelandet sind, und nur schnell checken, ob es etwas neues gibt, etc.

Dennoch hat diese Grafik eine Aussagekraft. Verändern sich durch Änderungen auf meiner Website, durch mehr Content die Aufenthaltsdauer auf meiner Website? In der obigen Grafik bspw. sehe ich, dass ich zwar viele User direkt verlieren, aber die die bleiben sich dann offensichtlich länger mit den Inhalten auseinander setzen. Sehr schön!!!

Jetzt liegt es an mir zu überlegen, wie ich meine Leser davon überzeugen kann länger auf meiner Seite zu beiben. Bessere Überschriften? Anderes Foto? Es gibt viele Dinge die "stickiness" einer Seite zu erhöhen...

Besuchstiefe - Wieviele Seiten werden in dem gewählten Zeitraum aufgerufen, bzw. wie ist deren Verteilung? (Click zum Vergrößern)


Dieser Report ist dem der Besuchslänge recht ähnlich. Bei einem Blog ist diese Grafik vielleicht auch nicht sehr aussagekräftig, da die meisten User per se sich nur die eine Seite angucken (Ziele für Blogs zu definieren wäre evtl. auch nochmal einen eigenen Post wert...). Für andere Contentauftritte kann dieser Report allerdings sehr aussagekräftig sein - deutlich aussagekräftiger als die Kennziffer "Seiten/Besuch" !!!

Die Analyse dieser Daten kann sich mitunter ein wenig schwieriger gestalten - auch abhängig davon, was Sie für einen Webauftritt haben. Viele Seitenaufrufe bei www.spiegel.de deuten vermutlich eher darauf hin, dass die Leser wirklich interessiert an dem Inhalt sind, und sich viele der Nachrichten durchlesen.

Viele Seitenaufrufe in einer Supportsektion eines Computerherstellers spricht eher dafür, dass der User nich sehr schnell eine Antwort auf seine Frage findet.

Auch hier ist es wieder interessant zu sehen wie sich Änderungen der Webseite auswirken...

Wie helfen mir diese Reports?
  • Arbeiten Sie nicht nur mit Durchschnitten, wenn Sie die Möglichkeit haben auch detailliertere Zahlen zu bekommen. Durchschnitte können Eindrücke erheblich verfälschen.
  • Kreieren Sie Ziele die abhängig von Ihrer Webseite sind und kontrollieren Sie die Erreichung mit den oben aufgeführten Reports.
  • Erklären Sie diese Erkenntnisse auch Ihren Kollegen und Management - denn die Einblicke sorgen meist für Erstaunen aber auch Interesse.
  • In Google Analytics haben Sie ja die Möglichkeit verschiedene Profile anzulegen. Sie könnten z.B. ein Profil anlegen und analysieren wie sich nur der Google AdWords Traffic für die oben beschriebenen Reports verhält.
Sie sehen, es gibt eine Menge Möglichkeiten auch für reine Contentseiten sich selber Ziele zu setzen und diese über nützliche Reports detailliert zu analysieren und somit seine Erfolge zu steigern.

Anmerkung: Ich weiß, dass es bei vielen Web2.0 Angeboten keine richtigen Page Views mehr geladen werden. Dies verringert die Aussagekraft der obigen Reports evtl. etwas. Dennoch denke ich, dass es trotz Web2.0 nach wie vor für eine große Anzahl von Website PageViews geben wird.

Montag, April 23, 2007

Preisvergleichsseiten hinzufügen

Neben weiteren Suchmaschinen besteht auch die Möglichkeit das gleiche Prinzip für Preisvergleichsseiten, die relevanten Traffic liefern, anzuwenden. Dies ist natürlich hauptsächlich für eCommerce Websites sinnvoll.

Vorteil: Die Keywords die die User bei Preisvergleichsseiten eintippen werden als organischer Traffic in Analytics dargestellt. Sie erhalten also eine Übersicht darüber, über welche Keywords die User auf Ihre Seiten kamen. Und da Sie evtl. für den Traffic bezahlen, kann es sehr wertvoll sein zu wissen, welche Keywords am erfolgreichsten sind.

Nachteil: Dieser Traffic der bisher als "referral" dargestellt wurde heißt nun "organic". Ich denke mit diesem Aspekt sollte man gut leben können.

Der Ablauf ist genau wie im vorigen Post
  • Wählen Sie eine Preisvergleichsseite aus die Ihnen viel Traffic liefert (bspw. billiger.de o.ä.)
  • Geben Sie dort als Suchbegriff bspw. Digitalkamera ein
  • Schauen Sie sich die URL der Ergebnisseite an und betrachten dort Ihr eingegebenes Keyword
  • Die Variable vor dem Keyword (also bspw. Digitalkamera) ist entscheidend - bei billiger.de ist es bspw. "searchstring"
  • Dies ist die Such Variable die Sie in Ihrem Code eingeben
Diese Zeile müssten Sie dann Ihrem Google Analytics Tracking Code zufügen:

_uOsr[24]="billiger";
_uOkw[24]="searchstring";

Wo genau dies eingefügt werden muss sehen Sie in vorangegangenem Post. Wichtig ist, dass Sie die Nummer in den eckigen Klammern fortlaufend weiter führen. Natürlich können Sie mehrere Suchmaschinen oder Preisvergleichsseiten einem Code hinzufügen.

Hier ein paar Beispiele für einige deutsche Preisvergleichsseiten und wie die hinzuzufügenden Zeilen aussähen:

Kelkoo:
_uOsr[XX]="kelkoo";
_uOkw[XX]="siteSearchQuery";

Guenstiger:
_uOsr[XX]="guenstiger";
_uOkw[XX]="suche";

Ciao:
_uOsr[XX]="ciao";
_uOkw[XX]="SearchString";

Geizkragen:
_uOsr[XX]="geizkragen";
_uOkw[XX]="query";

Schnaeppchenjagd:
_uOsr[XX]="schnaeppchenjagd";
_uOkw[XX]="suche";

Preissuchmaschine:
_uOsr[XX]="preissuchmaschine";
_uOkw[XX]="suche";

Elektronicscout24
_uOsr[XX]="elektronikscout24";
_uOkw[XX]="searchText";

Ich denke das Prinzip ist klar...
 
Google