Ist meine Conversion Rate korrekt?

Jeder spricht über Conversion Rates. Bei Vorträgen, Konferenzen, Kundenmeetings. Immer stellen sich die Fragen:

Wie hoch ist meine Conversion Rate?
Wie ist meine Conversion Rate im Vergleich?
Wie kann ich meine Conversion Rate verbessern?

Wenn Sie wissen wie hoch Ihre Conversion Rate ist, haben Sie schon einen wichtigen Schritt getan. Wie hoch ist sie...2%? 2,5%? 3%? Oder deutlich höher?

Nehmen wir an Sie haben 1.000.000 Besuche jeden Monat und 23.000 Conversions (Käufe, Downloads, Registrierungen, etc. - haben Sie keine derartigen Ziele lesen Sie den Post über Erfolgsmessung bei nicht eCommerce Seiten).

Dies entspricht einer Conversion Rate von 2,3%.

Ist eine Conversion Rate von 2,3% nun gut? Wissen Sie wieviel Ihre Wettbewerber haben? Macht es Sinn, sich mit Wettbewerbern zu vergleichen? Warum ist die Conversion Rate nicht bei 23%?

Ich halte die Conversion Rate für eine recht subjektive Zahl die man sehr leicht "frisieren" kann. Ich könnte Ihnen sehr leicht dabei helfen Ihre Conversion Rate für Ihre Online Kampagnen quasi über nacht deutlich zu erhöhen. Die Betrachtung allein der Conversion Rate ohne hinzunahme anderer Parameter ist nur bedingt sinnvoll.

Aber zurück zu der Frage, ob die 2,3% Conversion Rate korrekt ist?

Das hieße, dass Sie 977.000 Besuche auf Ihrer Website hatten, die nicht konvertiert haben. Ein riesen Potential!!! Und was wäre, wenn man nur 1% dieses nicht genutzten Potentials konvertieren könnte? Dann hätte man 9.770 Conversion mehr - das würde die Conversions um fast 43% steigern!

Stimmt das alles?

Nein! Denn wenn Sie beispielsweise Ihre Bounce Rate betrachten sinkt dieses Potential. Nehmen wir an die Bounce Rate beträgt 30%.

Die Bounce Rate sind "one PageView Visits" - also Besuche, die von extern auf Ihren Webauftritt gekommen sind, aber direkt nachdem sie die erste Seite gesehen haben, wieder abgesprungen sind.

Hierfür kann es eine Reihe von Gründen geben, auf die ich besser nochmal seperat eingehe. Dennoch sind diese User vorerst verloren und haben für diesen Besuch absolut kein Potential mehr um zu konvertieren.

Sie haben also immer noch 1.000.000 Besuche, aber eine Bounce Rate von 30%. D.h. es bleiben Ihnen nur noch 700.000 Besuche die konvertieren könnten. Nun haben Sie aber ja immer noch Ihre 23.000 Conversions. Ihre Conversion Rate steigt somit also auf 3,3% !!!

Eine Steigerung der Conversion Rate von 2,3% auf 3,3% - ohne etwas zu tun.

Das heißt dann auch, dass Sie eine wesentlich kleinere Zahl an Usern haben, die auf Ihrer Seite sind aber nicht konvertieren.

1.000.000 - 30% = 700.000
700.000 - 23.000 Conversions = 677.000 Besucher mit Potential

Ist dies nun die korrekte Zahl?

Verbringen Sie und alle Ihre Mitarbeiter und Kollegen viel Zeit auf dem eigenen Webauftritt? Verhalten die sich genau so wie die User "draußen"? Konvertieren Sie auch genauso wie es andere tun?

Wahrscheinlich nicht. Filtern Sie also Ihre eigenen User heraus (Infos wie man eigenen Traffic ausschließt).

Nehmen wir an, der eigene Traffic macht 10% der Besuche aus, führt aber zu keiner Conversion. Es ergibt sich also folgendes Bild:

1.000.000 Besuche - 30% Bounce Rate = 700.000 Besuche mit Potential
700.000 Besuche - 10% Eigene Besuche = 630.000 Besuche mit Potential
630.000 Besuche - 23.000 Conversions = 607.000 Besuche mit Potential

Übrigens - die Conversion Rate beträgt nun bereits 3,7% (statt ursprünglich 3,3% bzw. 2,3%).

Sie sehen, die Frage nach der Conversion Rate (und ob sie gut oder schlecht ist) ist recht subjektiv.

Sie werden niemals die Conversion Rate eines realen Supermarktes haben. 99% der Leute die in einen Supermarkt gehen kaufen auch etwas! Das werden Sie vermutlich nicht erreichen. Nicht jeder Ihrer User möchte etwas kaufen, sich registrieren oder sonstiges tun. Unterteilen Sie Ihre User bspw. nach möglichen "Käufern" und "Guckern". Einige wollen sich lediglich nur umsehen um haben überhaupt nicht die Absicht zu konvertieren - zumindest nicht sofort. Oder Sie wollen sich beschweren oder sich die Supportseiten ansehen. Scheinbar weit entfernt von einer Conversion!

Stellen Sie sich vor Sie ziehen die ganzen "Gucker" auch noch von den Besuchen mit Potential ab. Nehmen wir an 70% der Besuche sind nur zur Recherche bei Ihnen ohne jeglichen Kaufwillen.

1.000.000 Besuche - 30% Bounce Rate = 700.000 Besuche mit Potential
700.000 Besuche - 10% Eigene Besuche = 630.000 Besuche mit Potential
630.000 Besuche - 70% nicht Potential = 189.000 Besuche mit Potential

Da Sie immer noch Ihre 23.000 Conversions haben entspricht dies nun einer Conversion Rate von 12,2%.

Respekt! Erzählen Sie das Ihrem Chef...

Natürlich sind dies alles Annahmen und entsprechen nicht unbedingt der Realität. Dennoch gibt es einen kleinen Einblick, dass die Conversion Rate auch immer Interpretationssache ist. Und, dass die Conversion Rate nicht als einziges Kriterium für den Erfolg einer Website oder einer Kampagnen genutzt werden sollte.

Was sollten Sie also tun?

1) Stellen Sie sicher, dass Sie Conversions messen.
2) Versuchen Sie Ihre Conversion Rate bzw. Ihren Traffic zu bereinigen.
3) Finden Sie heraus was Ihre User eigentlich auf Ihren Seiten machen bzw. wollen.
4) Kommunizieren Sie diese Erkenntnisse intern um das Verständnis zu erhöhen.

Was meinen Sie? Gibt es noch andere Dinge, die Sie hinzufügen würden? Wie messen Sie Ihre Conversion Rate? Haben Sie weitere Ideen/Vorschläge? Schreiben Sie dies als Kommentar...

Analytics Filter: Wofür brauche ich die? Teil 2 - IP Adresse ausschließen

Im vorigen Post habe ich ausführlicher erläutert, wie man einen Filter anlegt und dies am Beispiel eine einschließen Filters demonstriert. In diesem Post zeige ich, wie man seine eigene IP Adresse ausschließen kann. Warum sollte/könnte man das tun? Grund hierfür ist, dass wenn Sie oder Ihre Mitarbeiter den ganzen Tag auf Ihren eigenen Seiten verbringen, aber vermutlich nicht jeden Tag konvertieren, Sie die Zahlen in Analytics verfälschen. Sie würden dann bspw. die Zahl der Visits, Page Impressions und Verweildauer stark erhöhen, im Verhältnis würde dann Ihre Conversion Rate sinken. Es gibt also eine einfache Möglichkeit Ihre eigene IP Adresse aus zu schließen, damit dieser Traffic von vornherein ignoriert wird und in den Statistiken nicht enthalten ist.

Grundsätzlich folgen Sie den gleichen Steps wie im vorigen Post bis zu dem Schritt wo die vordefinierten Filter erwähnt werden. Wählen Sie hier den Filter "Alle Besucher von einer IP Adresse ausschließen". Lautet Ihre IP Adresse bspw.

63.212.171.

schreiben Sie in das Feld IP Adresse folgendes

63\.212\.171\.

(Die Backslashs sind Reguläre Ausdrücke, die dazu dienen für Analytics den . auch als . zu interpretieren und nicht als Regulären Ausdruck).

Clicken Sie nun auf "Fertig stellen" ist der Filter erstellt und filtert von diesem Moment die eingegebene IP Adresse heraus.

Was aber, wenn Sie einen IP Adressen Bereich haben - als eine IP-Adressen Spanne haben?

Bspw.:

190.165.1.1-23 und 15.1.1.1-16

Dann gibt es folgende Möglichkeit - tragen Sie dies entsprechend Ihrer Spanne in das Feld IP Adresse ein

^190\.165\.1\.([1-9] | 1[0-9]|2 [0-3])$|^15\.1\.1\.([1-9]|1[0-6])$

Auch hier ist wieder Wichtig: Zum Testen immer ein weitere Profil auf setzen! Dort sehen Sie dann, ob er funktioniert. Ansonsten besteht die Gefahr, dass Sie sich Ihre bestehenden Daten zerstören! Wenn Sie einen Filter einsetzen werden die alten Daten davon nicht beeinflusst. D.h. wenn Sie bereits seit ein paar Monaten ohne Filter tracken und dann einen Filter in dieses Profil einbauen, werden die "alten" Daten von dem neuen Filter nicht berührt.

Nutzen Sie Filter? Welche Filter sind für Sie am wichtigsten? Haben Sie selber interessante kreiert? Schreiben Sie Ihre Erfahrungen im Kommentar....

Analytics Filter: Wofür brauche ich die? Teil 1 - Länder einschließen

In vielen Gesprächen mit Kunden ist mir aufgefallen, dass die Funktion Filter bei Google Analytics ein zu setzen eher selten genutzt wird. Dabei ist dies eine sehr gute Funktion Daten auf die individuellen Bedürfnisse zuzuschneiden. Doch was sind Filter überhaupt?

Mit Filtern können Sie die Daten die getrackt werden individualisieren. Stellen Sie sich vor, dass über den Google Analytics Code wirklich jeder Besucher getrackt wird, egal ob er nun aus Deutschland, Frankreich oder China kommt. Nun ist Ihr Business aber vielleicht ausschließlich nur in Deutschland aktiv und Sie liefern Ihre Produkte garnicht nach China oder Frankreich. Dann verfälschen die chinesischen und französischen User Ihre Statistiken (alle anderen Länder natürlich auch), da sie eh nichts kaufen können. Es macht also Sinn, diese von vornherein auszuschließen, d.h. garnicht mit zu tracken also zu ignorieren, da Sie ja nur an deutschen Conversions interessiert sind. Dies ist mit Google Analytics auf einfache Art und Weise möglich. Sicher haben Sie dieses Feld in Ihren Analytics Einstellungen schon einmal gesehen (Click zum vergrößern):


Clicken Sie dort auf "Filter hinzufügen" und Sie landen hier (Click zum Vergrößern):


Da ich annehme, dass Sie bisher noch keinen Filter erstellt haben, clicken Sie auf "Neuen Filter für Profil hinzufügen". Dann geben Sie dem ganzen einen Namen. Um bei obigen Beispiel zu bleiben also: Include deutsche User. Include bedeutet, dass ausschließlich die eingeschlossenen Daten dargestellt werden und alle anderen nicht. Andersherum könnten Sie auch Exclude Fliter erstellen. Dann müssten Sie allerdings alle Länder außer Deutschland ausschließen, was etwas länger dauern könnte. Unter dem Drop Down Menu haben Sie dann die Möglichkeit zwischen drei vordefinierten Filtern zu unterscheiden:

Alle Besuche von einer Domain ausschließen
Alle Besucher von einer IP-Adresse ausschließen
Nur Datenverkehr zu einem Unterverzeichnis einschließen

und zusätlich den benutzerdefinierten Filter. Auf die vorderfinierten Filter gehe ich in einem späteren Post zu dem Filterthema ein. Heute geht es darum bei dem obigen Beispiel zu bleiben und nicht-deutschte User aus den Analytics Reports auszuschließen (dies funktioniert genauso natürlich auch andersherum).

Bei den Auswahlboxen dann "Einschließen" auswählen und das Drop Down Menu des Filterfeldes anklicken. Dort öffnet sich dann eine sehr lange Liste mit möglichen Parametern, die Sie auswählen können (Sie erahnen sicherlich welche Möglichkeiten sich alles bieten!). Um bei dem Beispiel zu bleiben gibt es den Parameter "Land von Besuchern". Bei dem Filtermuster müssen Sie dann das entsprechende Land eingeben. Wichtig ist hier, auf die genaue Schreibweise zu achten, wie Sie auch in Analytics angezeigt wird - in diesem Beispiel also "Germany" (würden Sie Deutschland oder DE oder sonstiges eingeben würde es nicht funktionieren) - Click zum Vergrößern:


Die Groß- und Kleinschreibung ist in vielen Fällen irrelevant. Wenn Sie nun auf Fertig stellen clicken ist der Filter fertig.

WICHTIG: Wenn Sie mit Filtern experimentieren unbedingt ein neues Profil anlegen! Denn Sie konzentrieren sich durch das kreieren eines Filters nur auf einen Teil der Daten (bspw. die User aus Deutschland). Alle anderen Daten (in diesem Beispiel der Rest der Welt) sind dann unwiederuflich weg - allerdings nur für dieses Profil! Daher zum Testen immer ein neues Profil anlegen, damit die Daten in Ihrem Haupt-Gesamt-Profil erhalten bleiben. Dies ist insbesondere bei "einschließen" Filtern wichtig.

Ich werde in der nächsten Zeit weitere Artikel zu diesem Thema posten - ich hoffe dies ist von Interesse.