Google Analytics Update: Intelligenz, Mobile Tracking, Tabellen Filter, Muliple Custom Variables und mehr

Vergangene Woche war ich bei Google in Mountain View auf dem Google Analytics Authorized Consultant (GAAC) Summit. Dort wurden viele neue Features von Google Analytics vorgestellt, die innerhalb der nächsten Zeit für alle live gestellt werden.

Auf einige dieser Features warte ich bereits seit langem und bin daher sehr froh, dass sie nun endlich umgesetzt wurden.

Für Google Analytics ist das ein weiterer sehr großer Schritt nach vorn in Richtung Enterprise Web Analytics Tool!

Zu den neuen Features gibt es auch einen neuen Claim: Powerful. Flexible. Intelligent.

Doch was gibt es an neuen Features?

Powerful:

• Erweiterte Ziele & Site Engagement Ziele
• Mobile Tracking
• Erweiterte Analyse Möglichkeiten
• Unique Visitor

Flexible:

• Multiple Custom Variables

Intelligent:

• Analytics Intelligenz
• Custom Alerts

Wow - das hört sich nach einer Menge neuer Möglichkeiten an. Und so ist es auch. Daher hier die Features etwas ausführlicher vorgestellt.

Erweiterte Ziele & Site Engagement Ziele

Ein Manko von Google Analytics in der Vergangenheit war die Limitierung auf vier Ziele. Dies konnte umgangen werden, indem man einfach weitere Profile angelegt hat um dort dann über vier weitere Ziele zu verfügen. Allerdings war dies eher ein Workaround, da dann natürlich nicht alle gewünschten Ziele in einem Profil sichtbar waren.

Nun stehen bei Google Analytics 20 Ziele zur Verfügung!

Doch damit nicht genug. Konnten bislang lediglich URLs oder virtuelle Seitenaufrufe als Ziel definiert werden, so gibt es nun auch die Möglichkeit Engagement-Ziele zu definieren (auch hierfür gab es bisher lediglich Workarounds).

Neben dem herkömmlichen URL-Ziel kann nun die Besuchszeit auf der Website und die Anzahl der Seiten pro Besuch als Ziel definiert werden!

Dies ist insbesondere interessant für alle Websites, die keine Warenkörbe oder ähnliche Ziele haben. Kurzum, sämtliche Nachrichten-Portale, Blogs oder auch B2B-Sites können jetzt diese Ziele definieren und messen.

Die Bedienung ist wie immer sehr einfach gehalten: Man wählt bspw. Besuchszeit auf der Website aus und definiert die gewünschte Bedingung - "Größer als" oder "Weniger als". Dann gibt man nur noch die Anzahl der Stunden, Minuten oder Sekunden an und schon ist das Engagement-Ziel festgelegt.

Im folgenden Beispiel ist ein Ziel erfüllt, wenn ein User länger als 1 Minute und 30 Sekunden auf meinem Blog bleibt (diese Zeit brauchen Sie mindestens um diesen Text zu lesen, daher werde ich hoffentlich viele Zielerfüller haben - ich kontrolliere also, ob Sie den Text auch wirklich gelesen haben ;-)

Da man jetzt wesentlich mehr Ziele zur Verfügung hat, kann man diese natürlich auch ausnutzen und bspw. verschiedene Zeitspannen angeben um zu analysieren bei welcher Besuchszeit der Peak auf der eigenen Website ist. Und vor allem aber - welche Änderungen auf der Website führen dazu, dass die User länger auf der Website bleiben, oder sich mehr Seiten ansehen?

Dies ist besonders interessant für rein werbefinanzierte Internetseiten!

Mobile Tracking

Das Tracking von mobilen Applikationen für iPhone oder Android Handys ist nun auch möglich. Allerdings mit einer kleinen Einschränkung: Die Apps müssen in PHP, Perl, JSP oder ASPX geschrieben worden sein.

Ist dies der Fall besteht die Möglichkeit durch einen extra Code Snippet die Aktivitäten der User mit den Applikationen zu messen. Der Code dafür wird innerhalb des Google Analytics Interfaces zur Verfügung stehen.

Für Android Applikationen kann sogar gemessen werden, welche Kampagnen am meisten Downloads verursacht haben und wie die User dann mit der App interagieren.

Erweiterte Analyse Möglichkeiten

Bisher konnte man durch die Dimensionierung, den Adhoc-Filter und die Veränderung der Reihenfolge innerhalb der Spalten schon tiefgehende Analysen durchführen. Durch die doppelte Dimensionierung und Pivot-Tabellen stehen noch weitere Analysemöglichkeiten zur Verfügung.

Zu diesem Thema habe ich bereits einen ausführlichen Blog-Post geschrieben:

Pivot-Tabelle und doppelte Dimensionierung

Wirklich neu hingegen sind die erweiterten Filter!

In der Vergangenheit war es leider nicht möglich zwei verschiedene Spalten gleichzeitig neu anzuordnen. Wenn ich eine Spalte bspw. nach der Absprungrate sortiert hatte (absteigend) wurden zunächst sehr viele Seiten aufgerufen die lediglich einen Zugriff erzeugt haben. Dies hat die Analyse erschwert und ich musste die Daten nach Excel exportieren um sie dort weiter zu bearbeiten.

Durch die erweiterten Segmente kann ich nun verschiedene Bedingungen knüpfen und die Daten flexibler bearbeiten.

Beispiel:

Innerhalb des Reports Zugriffsquellen -> Keywords interessiere ich mich für alle Zugriffe die über ein Keywords kamen welches "analytics" beinhaltete, zugleich eine Absprungrate von weniger oder gleich 50% haben und zeitgleich noch weitere Metriken beinhaltet. Hierdurch sind die Berichte individuell anpassbar.

Unique Visitor

Es gibt eine neue Metrik in Google Analytics. Nach den Absolut eindeutigen Besuchern gibt es nun den Unique Visitor.

Diese Metrik ist allerdings nur innerhalb der benutzerdefinierten Berichte darstellbar.

Diese Metrik wurde vor allem von Nachrichtenportalen nachgefragt um die Reichweite der Seite zu kommunizieren.

Multiple Custom Variables

Mit weiteren Variablen können fortgeschritten Nutzer zusätzliche Variablen vergeben. So können Aktionen von Usern benannt und den Usern mitgegeben werden.

Das ganze funktioniert auf drei Ebenen: Seiten-Ebene, Session-Ebene und Besucher-Ebene. Bislang konnte mit der setVar Funktion in Verknüpfung mit dem utmV Cookie bereits benutzerdefinierte Segmente gebildet werden. Durch die Multiple Custom Variables gibt es aber nun deutlich mehr Möglichkeiten User zu kennzeichnen.

Sehr sinnvoll ist dies bspw. für Nachrichten-Sites, denn nun können User gekennzeichnet werden die bspw. den Sport-Bereich besuchen und andere die den Business-Bereich besuchen. Der erfolg der unterschiedlichen Usergruppen kann damit analysiert werden. So kann analysiert werden, ob die Sport-Besucher länger auf den Seiten bleiben als die Business-Besucher. Oder aber welche Kampagnen welche User in welche Bereiche navigieren.

Weitere Informationen dazu werde ich Kürze posten.

Analytics Intelligenz

Analytics Intelligenz ist ein neuer Reporting-Block innerhalb von Google Analytics. Hier werden die besonderen Vorkomnisse innerhalb der Analytics Daten vorab automatisch analysiert und dargestellt.

Unterschieden wird nach automatischen und benutzerdefinierten Benachrichtigungen.

Die automatischen Benachrichtigungen können nach "Kennzahl" und "Attribut" unterschieden werden. Durch die Benachrichtigungsempfindlichkeit stellt man die Feinheit der Darstellung ein.

Unterschieden werden die Daten nach täglichen, wöchentlichen und/oder monatlichen Benachrichtigungen.

Custom Alerts

Innerhalb der Custom Alters bzw. der benutzerdefinierten Benachrichtigungen können in einfacher Art und Weise Bedingungen definiert werden die dann automatische Emails an den Empfänger versenden.

Der Empfänger ist die Login-Email-Adresse des Analytics Kontos mit dem man eingeloggt ist.

In folgendem Beispiel bekomme ich eine Nachricht, wenn die Besucher im Vergleich zum Vortag um mehr als 10% zunehmen.

Bei den benutzerdefinierten Benachrichtigungen kann aus 11 Dimensionen und 18 Metriken ausgewählt werden.

Die Alters beginnen ab dem Moment wo die Bedingung gespeichert wurde. Vergangenheitsbezogene Daten werden (sinnvollerweise) nicht berücksichtigt.

Werden mehrere Benachrichtigungen eingestellt werden bei gleichzeitigem Zutreffen mehrerer Bedingungen nicht mehrere Mails verschickt, sondern alle Nachrichten in einer Mail zusammengefasst.

Zu dem ein oder anderen Feature werde ich in Kürze noch detaillier schreiben. Viele der angekündigten Features werden innerhalb der nächsten Wochen international ausgerollt.

Sollten Sie also derzeit noch keinen Zugriff auf das ein oder andere Feature haben, so werden Sie es in den nächsten Wochen bekommen.

Ich denke, dies ist ein großes Schritt nach vorn für Google Analytics. Insbesondere die Custom Variables geben sehr viel mehr Möglichkeiten für die Web Analyse. Alles weitere im nächsten Post.

Bis dahin: Happy Analyzing ;-)

Adobe kauft Omniture für 1,8 Milliarden US-Dollar

Die Nachricht schlug in der vergangenen Nacht ein - Adobe kauft Omniture für 1,8 Milliarden Dollar.

Welche Auswirkungen hat dieser Deal auf die Web Analyse Branche?

Macht der Deal überhaupt Sinn?

Als ich die Meldung las habe ich mich zunächst gefragt: warum?

Ich sehe auf Anhieb nicht sehr viele Verknüpfungspunkte zwischen Adobe und Omniture. Es sind unterschiedliche Geschäftsmodelle. Je mehr ich allerdings darüber nachgedacht habe macht es vor allem für Omniture Sinn.

In den letzten Jahren hat Omniture alles dafür getan um zu wachsen, größer zu werden. HBX, Instadia, Visual Sciences, Offermatica wurden übernommen. Besonders in der letzten Zeit ist Omniture sehr preisagressiv im Markt unterwegs gewesen. Nun einen Exit zu machen und sich an Adobe zu hängen nimmt vermutlich eine Menge Stress. Insbesondere da die kostenlosen Web Analyse Tools wie Google Analytics oder auch Yahoo Web Analytics bzgl. der Features immer weiter aufgeholt haben. Zusätzlich gab es im Markt immer wieder Beschwerden über die Service- und Supportqualität und lange und schwerfällige Entscheidungswege.

Warum also alleine weiter kämpfen, wenn ich mich auch einen großen Partner anschließen kann. Finanziell wird es sich für das Omniture Management sicher gelohnt haben.

Was aber ist nun der Sinn für Adobe?

Adobe verfügt über großartige und weit verbreitete Produkte. Sollen dort jetzt überall Omniture Module integriert werden die eine schnelle Integration von Omniture in die Adobe Produktwelt ermöglichen? Aus meiner Sicht macht das nicht sehr viel Sinn. Omniture und auch die anderen Web Analyse Tools wurden in den vergangenen Jahren bereits problemlos in Flash, Flex, Ajax, etc. eingebunden. Einen wirklichen Vorteil sehe ich da spontan nicht. Aus der Sicht der Web Analyse kann ich einen klaren Mehrwert für die Web Analyse Branche (noch) nicht erkennen.

Was sollten Omniture Kunden oder Interessenten nun machen?

Übernahmen können sich oftmals länger hinziehen. Daher empfehle ich zunächst einmal nichts zu machen und abzuwarten. Man wird sehen wie sich der Deal entwickelt und welche Auswirkungen das auf die Omniture Reporting Suite hat.

Meine Meinung

Wie oben schon beschrieben - die bisherigen Übernahmen von Ommniture im Web Analyse Markt (Instadia, HBX) haben aus meiner Sicht keinen sehr großen Vorteil geschaffen - außer, dass hartnäckige Wettbewerber damit vom Markt verschwunden sind. Daher bin ich Übernahmen gegenüber mitunter skeptisch. Ebenso mit Indextools - nach der Übernahme durch Yahoo und der Umbenennung zu Yahoo Web Analytics gibt es im Markt viel Unmut. Langjährige Indextools Kunden sind verwirrt, fühlen sich vernachlässigt und alleine gelassen. Viele wechseln frustriert zu anderen (kostenlosen) Anbietern.

Eine Übernahme ist immer auch mit viel Integrationsarbeit verbunden. Ich weiß selber noch von der Übernahme von Urchin durch Google (mittlerweile Google Analytics). Nach der Übernahme und dem Launch von Google Analytics dauerte es eine ganze Zeit ehe das Produkt weiterentwickelt wurde.

Firmenphilosophien, Strukturen und Menschen einander anzupassen ist eine schwierige und langwierige Arbeit - die auch nicht immer funktionieren muss (siehe Daimler und Chrysler). Das Tempo der Porduktweiterentwicklung wird aus meiner Sicht daher bei Omniture sicher ein wenig zurückgehen, da auch Mitarbeiter sich nun zunächst einmal finden müssen, sie in die Adobe Welt integriert werden und weiter motiviert gehalten werden müssen. Dieser Prozess kostet Zeit.

Bei einem bin ich mir jedoch recht sicher - ich denke nicht, das Omniture ihre Web Analyse Lösungen in Zukunft kostenlos anbieten werden ;-)

Auswirkungen auf den Web Analyse Markt

Wieder mal eine Meldung aus dem Web Analyse Markt die große Beachtung findet. In den letzten Jahren ist dort dermaßen viel passiert was deutlich zeigt, dass der Web Analyse Markt in Bewegung, und offensichtlich wichtig ist. Warum sollten sonst 1,8 Milliarden Dollar ausgegeben werden? Mittlerweile haben offensichtlich alle verstanden, dass Web Analyse ein Pflichtprogramm ist.

Wie es nun mit Omniture weitergeht wird man sehen und es ist spannend dies zu beobachten. Und, es gibt noch weitere Kandidaten, die letztendlich auf eine Übernahme warten - wann und von wem werden Coremetrics, Webtrends oder auch Webtrekk übernommen? Wer braucht noch eine Lösung? Google, Yahoo und Adobe sind nun mit sehr guten Lösungen ausgestattet. Microsoft hat sein groß angekündigtes Gatineau Programm wieder eingestellt. Dies also ein möglicher Käuferkandidat.

Ich denke, dass große Agenturnetzwerke sicher in der nächsten Zeit auf den Web Analyse Zug aufspringen werden.

Bei der Verbreitung kostenloser Tools wie Google Analytics ist es für Bezahlanbieter deutlich schwerer geworden sich durchzusetzen - nachvollziehbar! Wird es komplett in diese Richtung gehen? Aus Tool-Sicht hat Google Analytics in den letzten Jahren eine enorme Konstanz und regelmäßige Weiterentwicklung vorweisen können. Dies sorgt sicher für Vertrauen.

Was bei all den Tools aber dennoch immer wieder vergessen wird. Ein Tool alleine macht es nicht. Nur die Arbeit mit dem Tool bringt einen Mehrwert! Und dazu bedarf es immer noch Menschen die das Tool wirkungsvoll nutzen.

Wie ist Ihre Meinung zu dem Deal? Finden Sie es gut oder schlecht? In welche Richtung geht nun die Web Analyse? Was soll Adobe mit Omniture? Schreiben Sie Ihre Meinung in einem Kommentar...

Google Analytics Ereignis Tracking

Zugegebenermaßen war ich nach dem Launch des Ereignis-Tracking (aka Event Tracking) bei Google Analytics nicht sonderlich begeistert. Es bot zwar diverse Möglichkeiten Messungen durchzuführen ohne virtuelle Seitenaufrufe zu generieren - aber irgendwie waren die Ereignis-Reports losgelöst von allen anderen Berichten.

Doch der Reihe nach - was ist Ereignis-Tracking eigentlich?

Outbound-Links, Downloads, Ajax, Flash und Videos - dies sind alles Ereignisse die mit dem Ereignis-Tracking erfasst werden können.

Denn per Default werden diese Ereignisse nicht gemessen. Jedoch konnten sie auch schon früher gemessen werden - mit Hilfe von virtuellen Page Views. Hierbei wurde bspw. bei einem Klick auf einen Download Link ein Page View gezählt, der bspw. mit dem Namen "/download/dokumentation.pdf/" in die Content Reports einlief.

Diese Vorgehensweise ist eher ein Workaround, da der Click auf ein Download-Button kein wirklicher Seitenaufruf ist. Lösung hierbei war und ist dann das Anlegen weiterer Profile unter der Nutzung von Filtern in dem die virtuellen Page Views entweder ein- oder ausgeschlossen werden.

Hört sich alles etwas umständlich an.

Eine bessere Möglichkeit ist die Nutzung von Ereignis-Tracking. Hierbei ist der Ansatz ein etwas anderer - ein objektbezogener Ansatz.

Objektbezogen heißt, dass man sich verschiedene Objekte auf der Website definiert die durch das Event-Tracking erfasst werden sollen. Angenommen ich habe auf meiner Website ein Video, stelle mehrere Downloads zur Verfügung und möchte wissen, über welche Links User meine Seite verlassen, um auf bestimmte externe Partnerseiten zu navigieren.

Damit hätte man drei Objekte:

• Video (wichtig ist, dass man hier Zugriff auf den Video-Quelltext hat)
• Downloads
• Outbound Links

Damit ist der erste Schritt getan. Innerhalb dieser Objekte gibt es nun unterschiedliche Aktionsmöglichkeiten die die User durchführen können:

Video

• Play
• Pause
• Stop

Download

• Click

Outbound Link

• Click

Damit hätten wir je Objekt die Aktionen definiert die zu dem jeweiligen Objekt gehören. Nun gibt es noch weitere Möglichkeiten die Ereignisse mit Daten anzureichern.

Biete ich bspw. 10 verschiedene Videos auf meiner Website an, reicht es nicht zu wissen, dass ein Video abgespielt wurde, sondern ich möchte ich wissen, welches Video es war.

Ebenso reicht es mir nicht zu wissen, das auf ein Download Link geklickt wurde - ich möchte wissen, welches Dokument heruntergeladen wurde.

Und auch gebe ich mich nicht damit zufrieden, dass ein Outbound Link geklickt wurde - welcher es genau war ist interessant.

Daher muss ich also jeweils noch eine Benennung übergeben - ein Label.

Bei dem Download wäre dies z.B. eine Produktbeschreibung. Dann hätte man das Objekt "Download", die Aktion "Click" und das Label "Produktbeschreibung".

Immer noch nicht genug. Denn der Download einer Produktbeschreibung ist mir 10 Euro Wert (ich beziffere ihn also mit einem monetären Wert von 10 Euro - dies ist ähnlich dem Zielwert bei der Zieldefinition). Also übergebe ich nun noch diesen Wert - jedes Mal wenn ein User das Dokument herunterlädt.

Damit habe ich vier Parameter die zu einem Ereignis gehören (können):

• Objekt
• Aktion
• Label
• Wert

das ganze sieht dann in der Google Analytics Sprache folgendermaßen aus:

pageTracker._trackEvent("objekt", "aktion", "label", "wert");

Oder für das Beispiel des Downloads:

pageTracker._trackEvent("download", "click", "produktbeschreibung", "10");

In ähnlicher Art und Weise funktioniert das ganze für Videos, Outbound Links, Flash, Ajax, etc.

Der große Vorteil des Ereignis-Trackings ist, dass die Zahl der Seitenaufrufe nicht beeinflusst wird. Daher hat das Ereignis-Tracking auch einen individuellen Reportin Block innerhalb des Content Bereichts.

Dennoch war ich am Anfang nicht begeistert. Der Grund war, dass das Ereignis-Tracking eher eine Insellösung innerhalb von Google Analytics war. So konnte ich zwar Objekte, Aktionen, Labels und die Werte analysieren - aber ein Zusammenhang zu den ganzen anderen erhobenen Daten bestand nicht.

Dies ist nun seit einiger Zeit anders - und direkt macht Ereignis-Tracking deutlich mehr Spaß!

Mehr Daten

Die Reiter Website-Nutzung und E-Commerce sind dazu gekommen. Dadurch besteht die Möglichkeit dein Einfluss der definierten Ereignisse auch auf andere Metriken anzuwenden und deren Auswirkungen zu analysieren.

Dimensionierung

Es besteht die Möglichkeit die einzelnen Parameter der Ereignisse zu dimensionieren. So kann ich über das Pull Down Menü analysieren über welche Quellen die User kamen die bestimmte Ereignisse oder Aktionen am öftesten durchgeführt haben. Das kann eine sehr interessante Erkenntnis sein um bspw. Kampagnen besser auszusteuern!

Erweiterte Segmente

Dies ist das absolut Beste! Die Ereignisse tauchen komplett auch in den erweiterten Segmenten auf. Ereigniskategorie, Ereignisaktion und Ereignis-Label können ebenso wie Ereignisse gesamt, Eindeutige Ereignisse und der Ereigniswert angezeigt werden.

Hierdurch besteht nun die Möglichkeit sich beliebig viele individuelle auf den Ereignisse basierende Segmente zu erstellen und auf sämtliche Berichte anzuwenden (die erweiterten Segmente funktionieren bei fast allen Berichten).

Diese Anwendung ist wirklich fantastisch - ungeahnte Möglichkeiten der Erkenntnisse und der Optimierung bieten sich!

Nun fehlt nur noch eines - die Ereignisse werden bislang nicht in den benutzerdefinierten Berichten angezeigt. Aber ich bin mir sicher, dass dies auch nur noch eine Frage der Zeit ist.

Meine anfängliche Skepsis gegenüber der Ereignisse ist mittlerweile also gewichen und ich bin ein großer Unterstützer der Google Analytics Events.

Nutzen Sie das Ereignis-Tracking? Wie nutzen Sie es? Kommen Sie damit zurecht? Welche weiteren Anforderungen haben Sie? Schreiben Sie einen Kommentar!

Breaking News: Trakkboard ist live - kostenlos!

Von den bisherigen 112 Blog Posts ist dies einer von ganz wenigen den ich für ein klein wenig - absolut themenrelevante - Eigenwerbung nutze. Danach geht es auch wieder, mit höherer Frequenz, wie gehabt weiter.

Der Grund dieses Posts ist der Launch von Trakkboard (aus dem Hause Trakken) - siehe dazu auch die aktuelle Internet World Business.

Trakkboard ist eine kostenlose Desktop Applikation mit der man Google Analytics Daten individuell in einem Dashboard zusammenstellen kann.

Verschiedene Metriken können in kleinen Report-Widgets arrangiert werden. Der Vorteil dabei ist, dass jeder innerhalb einer Organisation sich die Metriken, die für ihn interessant sind, auf seinem Rechner anzeigen lassen kann. Ohne sich in Google Analytics einloggen zu müssen um die entsprechenden Zahlen zu finden.

Die Widgets werden automatisch aktualisiert. Daten beliebig vieler Profile und z.Zt. von zwei unterschiedlichen Google Accounts können miteinander verglichen werden (pro Google Account können Sie über bis zu 25 Google Analytics Konten verfügen auf die Sie mit Trakkboard zugreifen können).

Stellen Sie sich vor Sie betreuen zwei verschiedene Websites oder Portale. Dann können Sie die für Sie wichtigen Kennziffern auf einem Dashboard nebeneinander legen und vergleichen.

Über das Anlegen verschiedener Tabs und die Drag&Drop Funktion besteht die Möglichkeit sich seine Kennzahlen so zurecht zu legen wie man sie braucht.

Alle wichtigen Metriken auf einem Blick!

Hier ein paar Vorteile und Features des Trakkboards:

• Zwei Google Accounts können hinzugefügt werden
• GleichzeitigesVergleichen von bis zu 50 Google Analytics Konten
• Auswahl aus bis zu 2.500 Profilen
• Individuelle Zusammenstellung der Report-Widgets
• Kostenlos!
• Datenschutz, da keine Daten bei Trakken gespeichert werden
• Kennzahlendarstellung ohne einloggen in Google Analytics
• Automatische Aktualisierung
• Sehr einfache Benutzung
• Fokussierung auf die wichtigsten Kennziffern
• Notizen-Funktion für Anmerkungen, Ideen, usw.
• Top/Flop-Widget (aka. Movers&Shakers Report)
• Dreisprachig: Deutsch, Englisch, Spanisch!
• Verschiedene grafische Darstellungsvarianten (Linie, Balken, Tabelle, etc.)
• Umfangreiche Hilfetexte im Tool
• Z.Zt. Auswahl aus 14 unterschiedlichen Report-Widgets
• Definition unterschiedlicher Zeiträume möglich, global oder pro Widget
• Drag&Drop-Funktion
• Verschiedene Tabs möglich
• Verschieben von Widgets in andere Tabs
• "Abschließen" einzelner Widgets
• Hohe Geschwindigkeit
• Weitere Features werden in Zukunft hinzugefügt

Warum aber sollte man Trakkboard nutzen?

Dafür gibt es diverser Gründe. Es macht bspw. Sinn möglichst viele Kollegen innerhalb des Unternehmens bestimmte Metriken zur Verfügung zu stellen. Da aber nicht jeder mit Google Analytics umgehen kann, oder dort die entsprechenden Reports findet, besteht nun die Möglichkeit mit dem Trakkboard die wichtigsten Kennziffern zur Verfügung zu stellen. Und zwar individuell für jeden so wie er es braucht.

Für viele ist Google Analytics viel zu umfangreich und mächtig.

Trakkboard hilft dabei die dargestellten Kennzahlen zu reduzieren und wirklich nur die anzuzeigen die man wirklich braucht. In so einfacher vorm, dass wirklich jeder damit umgehen kann.

Wie nutze ich Trakkboard?

Folgen Sie einfach den Schritten. Fordern Sie den Lizenzschlüssel an und klicken dann auf den Link in der Email die Sie dann bekommen haben. Laden Sie Trakkboard herunter und fügen den Lizenzschlüssel ein. Wählen Sie dann ein Passwort aus und geben die Login-Daten Ihres Google Accounts ein (ein weiteres Google Konto können Sie später im Tool unter "Control Center" hinzufügen). Folgen Sie den Installationsanweisungen und kreieren sich dann Ihr eigenes Dashboard.

Oben rechts befindet sich die Spracheinstellung. Denn Trakkboard steht in Deutsch, Englisch und Spanisch zur Verfügung. Der Wechsel zwischen den Sprachen geschieht live und direkt. Probieren Sie es aus.

Innerhalb von Trakkboard finden Sie in jedem Report-Widget ein kleines Fragezeichen. Dies erklärt in Kürze was in dem Widget dargestellt wird. Ausführlichere Hilfe gibt es oben rechts über den Hilfe-Button. Dort befindet sich auch das Feedback-Formular.

Trakkboard wird stetig weiterentwickelt. Über Updates informieren wir Sie per Newsletter, über Twitter, Facebook (kommt in Kürze) den Trakkboard-Blog (noch nicht live) und innerhalb des Tools selber.

Und jetzt Sie: Wie finden Sie das Tool? Was vermissen Sie? Wie kommen Sie damit klar? Welche Verbesserungsvorschläge haben Sie? Schreiben Sie hier einen Kommentar - ich freue mich über jeden Kommentar.

Web Analytics und Real Time

Immer wieder kommt in Gesprächen mit Web Analysten, Kunden oder Online Marketern das Thema auf Real Time Daten. Es gibt Tools, die Daten in nahezu Echtzeit darstellen - auch wenn Echtzeit in der Regel einige Minuten verzögert sind. Denn für Real Time müssen eine ganze Menge Daten bewegt werden - dieser Prozess dauert in der Regel ein paar Minuten, so dass Echtzeitdaten meist ein paar Minuten Verzögert sind.

Aber werden Real Time Daten überhaupt benötigt? Wer braucht diese?

Einige Toolanbieter überbieten sich mit der Geschwindigkeit ihrer Daten. Einige updaten die Daten alle 3, andere alle 5 und wiederum andere alle 7 Minuten. Wiederum andere Anbieter stellen ihre Daten einmal stündlich oder auch nur einmal täglich aktualisiert zur Verfügung.

So what?

Aus meiner Sicht gibt es nicht viele Web Analytics Nutzer die wirklich Real Time Daten benötigen. Hierfür gibt es einige Gründe die ich gleich aufzählen werde.

Real Time Daten sind auf der anderen Seite ein tolles Marketing Argument. Wenn ich als Tool-Suchender mit diverse Anbieter angucke wird irgendwann einer der Anbieter mit dem Real Time Argument kommen. Das verstehe ich sofort und finde es überzeugend. Ohne aber unter Umständen genau zu wissen, was ich damit anfangen soll. Aber wenn es ein Tool schon kann - warum dann nicht auch Real Time mitnehmen? Ist doch super. Dann kann ich live sehen wie sich meine Daten verändern! Und vielleicht sogar ständig meine Kampagnen ändern falls eine mal schlecht anläuft.

1) Toolauswahl aufgrund von Real Time

Ein des öfteren gemachter "Fehler" ist, dass ein Unternehmen sich von Marketing-Argumenten

und vielleicht guten Sales-Leuten blenden lässt. Es werden lange "Abhaklisten" erstellt und damit Tools miteinander verglichen. Wenn dann Real Time bei einem Tool nicht angekreuzt wurde kommt es vor, dass es bereits ausgeschlossen wird.

Hierdurch kann es passieren, dass letztendlich ein Tool angeschafft wird, was zwar Real Time kann, dafür aber viele andere Dinge (die eigentlich wichtiger wären) nicht.

2) Zahlen und Reporting ... und Analyse?

In der Regel verfügt ein Unternehmen intern schon über Unmengen an Zahlen. Viele unterschiedliche Reports werden hin- und hergeschickt und kaum einer sieht sie sich wirklich an - geschweige denn es werden wirklich Aktionen daraus abgeleitet.

Real Time Daten sorgen für noch mehr Zahlen - deutlich mehr Zahlen.

Sollen Reports alle fünf Minuten angepasst werden? Welchen Fixpunkt nehme ich für die Erstellung wenn die Zahlen sich nach der Reporterstellung schon wieder geändert haben? Eine Endlosarbeit. Eine Lösung ist, sich einen fixen Termin und eine fixe Uhrzeit zu nehmen an denen Reports erstellt werden. Aber wozu braucht man dann Real Time?

Die andere Frage die sich stellt ist: Wer soll sich die Daten alle ansehen? Wenn es vielleicht noch gelingt die Daten aufzubereiten und zu reporten - aber wirkliche Ableitungen daraus zu treffen?

3) Komplexität der Prozesse

Wenn sich die Daten alle paar Minuten ändern muss ich, wenn die Daten auch Real Time genutzt werden sollen, sehr schnelle interne Prozesse und eine hohe Umsetzungsgeschwindigkeit haben. In der Regel ist diese Voraussetzung in Unternehmen nicht gegeben.

Meist werden Zahlen aufbereitet, präsentiert, diskutiert und dann werden irgendwann Änderungen vorgenommen. An der Website oder an Kampagnen. Änderungen an der Website sind oftmals nicht so schnell möglich, da irgendwelche Release-Zyklen eingehalten werden müssen. Änderungen an Kampagnen sind oftmals ebenfalls nur schwer möglich, da sie über externe Dienstleister laufen (Vermarkter, Agenturen, etc.) und nicht mal eben schnell angepasst werden können. Darüber hinaus bauen bspw. bei Google AdWords Kampagnen auch eine Historie auf. Will ich die wirklich alle paar Minuten gefährden?

Wenn ich mich dennoch für Real Time entscheide muss ich eine große Macht innerhalb des Unternehmens haben. Ich muss selber in der Lage sein schnell Dinge umsetzen zu können - ohne große Absprachen, sondern einfach machen. In den wenigsten Unternehmen besteht diese Möglichkeit, diese Freiheit dinge dermaßen schnell zu ändern.

Sind Sie in der Lage Creatives für die Website schnell zu erstellen und einzupflegen? Sind Sie in der Lage AdWords Kampagnen schnell anzupassen und zu ändern? Haben Sie die Möglichkeit selbständig Änderungen an Werbebudgets vorzunehmen? Oder benötigen Sie für sämtliche Änderungen das "Go" von Vorgesetzten?

Wenn Sie die letzte Frage mit "Ja" beantworten verringert sich der Vorteil von Real Time Daten.

4) Zusammenspiel mit anderen Daten

Auch wenn Ihr Web Analytics Tool Real Time Daten anzeigen kann - sind dies bereits alle Daten die Sie zur Entscheidungsfindung benötigen? Wie sieht es aus mit weiteren Datenquellen wie Google AdWords, Affiliate Anbieter, Newsletterversender, Vermarkter und Agenturen?

In der Regel stellen diese ihre Daten nicht Real Time zur Verfügung. Aber sind dies nicht relevante Daten die in die Entscheidungsfindung mit einfließen sollten?

Die meisten der genannten externen Quellen liefern die Daten auf tagesbasis. Da hilft es mir dann wenig, wenn mein Web Analytics Tools die Daten Real Time liefert, aber eine wichtige weitere Komponente fehlt.

Die Gefahr nicht wirklich durchdachte Entscheidungen zu treffen kann durch die einseitige Betrachtung der Daten steigen.

5) Leute, Leute, Leute

Um mit Real Time Daten zu arbeiten benötigt man sehr gute und fähige Web Analysten. Vermutlich wird auch einer nicht reichen. Denn die Datenmenge und die Geschwindigkeit wird sehr hoch sein.

Um ständig in Real Time Ableitungen zu Treffen, Änderungen vorzunehmen und all diese Entscheidungen datenbasiert zu fällen bedarf es wie bereits erwähnt sehr schneller interner Prozesse und Man-Power. All dies kostet Geld.

Will ich also mein Unternehmen auf Real Time umstellen und dementsprechend alle Prozesse anpassen und die nötigen Stellen mit geeigneten Menschen ausstatten komme ich nicht drumrum auch eine Menge Geld in die Hand zu nehmen. Man könnte also sagen, dass wenn ich den Mehrwert von Real Time voll ausschöpfen möchte Geld ausgeben muss.

Aus meiner Sicht gibt es lediglich eine Kategorie von Websites bei denen Real Time Web Analyse sinnvoll sein kann - bei schnelldrehenden Nachrichtenseiten. Wenn ich alle 15 Minuten neue Artikel auf meiner Homepage einstelle macht es Sinn, dass die Redakteure sehr schnell sehen können welche Artikel wie erfolgreich sind. Insbesondere dann, wenn die Homepage quasi das Coverblatt ist. Dann ist der Platz extrem begrenzt und nur die aktuell erfolgreichsten Artikel sollten auf der Homepage stehen. Dies ist unter Umständen bereits nach recht kurzer Zeit herausfindbar.

Aber auch hier wieder ein Argument dagegen. Wenn ich anhand meiner Real Time Daten Entscheidungen fälle steigt die Gefahr diese vorschnell zu treffen. Vielleicht gibt es Gründe, weshalb Artikel am Anfang weniger gut laufen. Tageszeit, Wetter oder irgendwelchen anderen Einflüsse. Gelegentlich sollte Dingen auch ein wenig Zeit gegeben werden bis Änderungen vorgenommen werden. Statistische Signifikanz ist in diesem Zusammenhang ein wichtiges Stichwort.

Und nun Sie: Was denken Sie? Gibt es weitere Argumente gegen Real Time? Gibt es Argumente pro Real Time? Liege ich mit meinen Punkten daneben? Haben Sie Erfahrungen mit Real Time gesammelt? Schreiben Sie einen Kommentar!

Ähnliche Posts:

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Schnellere Report Updaten in Google Analytics

Web Analytics Wednesday in Hamburg

Save the Date!

Am 01.07.09 veranstalten wir mal wieder einen Web Analytics Wednesday in Hamburg.

Nach dem überragenden Erfolg des letzten Events im März haben wir uns entschlossen, dieses mal auch den ein oder anderen Vortrag zu präsentieren - man darf gespannt sein!

Der Curryclub Hamburg hat sich als Austragungsort bewährt, daher treffen wir uns wieder an der Esplanade 22.

Größere Kartenansicht

Das ganze wird wieder gesponsort von den Spezialisten für Web Analytics und Conversion Optimierung - der Trakken GmbH und Featured by dem ersten deutschsprachigen Web Analytics Podcast Mole2.

Das heißt - es gibt wieder Currywurst- und Biergutscheine (alternativ natürlich auch Softdrinks)! Es lohnt sich also zu kommen...

Anmeldung und weitere Infos auf der Web Analytics Wednesday Website.

Ich freue mich auf zahlreiche Teilnehmer, interessante Gespräche und regen Austauch.

Google Analytics und Bing

Microsoft hat vor kurzem eine neue Suchmaschine gelauncht - Bing. Der Traffic der bislang darüber auf eine mit dem Google Analytics Code versehene Seite kam wurde in Analytics als Referrer (Verweis auf deutsch) dargestellt.

Google hat dies intern nun umgestellt, so dass Bing nun auch als Suchmaschine identifiziert wird und in den entsprechenden Suchmaschinen-Bericht einsortiert wird. Auch die benutzten Suchbegriffe tauchen nun in dem Keyword-Bericht auf.

Somit wird Bing also nun bzgl. des organischen Traffics ebenso dargestellt wie Google Organic, Yahoo Organic und die ganzen anderen Suchmaschinen.

Bis die Umstellung komplett weltweit überall funktioniert kann es noch einige wenige Tage dauern, da mitunter einige User noch andere Daten im Cache haben. Wenn also bei einigen Analytics Nutzern Bing noch als Referrer auftaucht - bitte noch ein ganz wenig Geduld.

Wer nicht die wenigen Tage warten möchte oder noch weitere Suchmaschinen identifzieren möchte - ich habe dazu bereits Blog-Posts in der Vergangenheit veröffentlich:

Weitere Suchmaschinen hinzufügen (Achtung: alter Code!)

Anpassungen für den neuen ga.js Code