eCommerce-Leitfaden
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3. Lasst Zahlen sprechen - kontinuierliche Verbesserung durch Web-Controlling

Wenn der Shop im Netz ist und die ersten Bestellungen eingehen, ist die erste Hürde geschafft. Das ist aber noch kein Grund, sich entspannt zu­rückzulehnen. Gerade im wettbewerbsintensiven Online-Geschäft muss ständig an der Verbesserung des eigenen Angebots gearbeitet werden, um nicht von der Konkurrenz abgehängt zu werden. An welchen Stellen bei den Verbesserungen anzusetzen ist, zeigt das Web-Controlling auf.

3. Lasst Zahlen sprechen

3.1 Wissen Sie, wohin Sie wollen?

3.2 Erfolg braucht Wissen

3.2.1 Zauberwort "Konversion"

3.2.2 Marketing-Controlling

3.3 Wer falsch misst, misst Mist

3.3.1 Spuren sichtbar machen

3.3.2 Kleine Gehilfen

3.3.3 Kennen wir uns?

3.4 Auf los geht's los


3.1 Wissen Sie, wohin Sie wollen? Am Anfang stehen die Ziele (nach oben)


Der englische Begriff „Controlling“ bedeutet nicht wie oft vermutet Kontrolle, sondern Steuerung. Und steuern kann man nur, wenn man weiß, wohin man will. Wer seine Online- Aktivitäten mit Web-Controlling verbessern will, muss sich daher zuallererst über die Ziele im Klaren sein, die er mit seiner Web-Seite oder seinem Online-Shop erreichen will.


Der Web-Controlling-Regelkreis
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Abb. 3-1: Web-Controlling-Regelkreis
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)


Mithilfe moderner Web-Controlling-Tools ist der Erfolg Ihrer Web-Seite und Ihrer Marketing-Aktionen prinzipiell sehr gut messbar. Quasi auf Knopfdruck ist eine Vielzahl von Kennzahlen und Auswertungen verfügbar, die von der Anzahl der Besucher über die Häufigkeit einzelner Seiten­aufrufe bis hin zu den verwendeten Suchbegriffen reichen, die Benutzer von Suchmaschinen auf Ihre Web-Seite geführt haben.

Diese Unmenge an Informationen ist Fluch und Segen zugleich: Fluch ist sie für den, der sich in der Vielzahl der Informationen verliert und ohne übergreifendes Gesamtkonzept mal diese, mal jene Kennzahl analysiert. Zum Segen wird sie, wenn man sich über seine Ziele im Klaren ist und Web-Controlling als Regelkreis zur Über­wachung der Zielerreichung und erfolgsorien­tierten Steuerung seiner Online-Aktivitäten versteht (vgl. Abbildung 3-1).


Im elektronischen Handel steht in der Regel das Ziel des Verkaufs von Waren und Dienstleistungen im Vordergrund. Vor Erreichung dieses finalen Ziels stehen Zwischenziele, die zwingend erreicht werden müssen und gesondert gemessen und analysiert werden können. Wichtige Zwischenziele und Kennzahlen beziehen sich dabei auf
  • die Wirksamkeit einzelner Werbemittel (z. B. Banner, Newsletter),
  • die Anzahl der Besucher Ihres Web-Shops,
  • den Anteil der Besucher, die etwas in den Warenkorb legen,
  • den Anteil der Besucher, die den Kaufprozess abschließen,
  • den durchschnittlichen Warenkorbwert.
Neben dem Verkauf von Waren und Dienstleistungen können aber auch weitere Ziele mit einer Internet-Präsenz verfolgt werden. Weitere Ziele, die in ein Web-Controlling einbezogen werden können, betreffen beispielsweise
  • die Anzahl der Registrierungen für einen Newsletter,
  • die Anzahl der Anfragen über ein Kontaktformular,
  • die Download-Zahlen von Produkt-Broschüren,
  • die Anzahl von Produktrezensionen in Ihrem Shop.
Um die Erreichung dieser Ziele überwachen und steuern zu können, müssen geeignete Kennzahlen definiert und Soll-Werte für diese Kennzahlen festgelegt werden (vgl. hierzu Abschnitt 3.2). Zur Erreichung dieser Soll-Werte werden Maßnahmen geplant, deren Erfolg durch die Erfassung der Ist-Werte der Kenn­zahlen überwacht und analysiert wird. Die Ergebnisse dieser Analyse liefern die Grundlage für Optimie­rungsmaßnahmen, um die definierten Ziele zukünftig noch besser zu erreichen.

Jede Kennzahl kann grundsätzlich nach vielfältigen Kriterien aufgegliedert werden, z. B. nach Pro­duktkategorien, Kundensegmenten oder Marketing-Aktionen wie Bannern oder Suchmaschinen-Anzei­gen. Auf diese Weise kann der Erfolg der eigenen Online-Geschäfte systematisch analysiert werden, um Schwachstellen erkennen und beseitigen zu können. Wie dabei vorzugehen ist, wird im Folgenden anhand der Verbesserung der Nutzerführung und der Optimierung der Marketing-Maßnahmen erläutert.

3.2 Erfolg braucht Wissen - wichtige Kennzahlen und Instrumente für Online-Händler (nach oben)

Trotz aller Planung am Anfang gilt: Ob der eigene Shop wirklich erfolgreich ist, zeigt sich erst im laufenden Betrieb. Oftmals ist aber gar nicht so einfach festzustellen, wie gut z. B. die Marketing-Maßnahmen oder das Shop-Design bei den Kunden ankommen. Mithilfe von Web-Controlling-Tools ermittelte Kennzahlen liefern hierfür wichtige Anhaltspunkte.

3.2.1 Zauberwort "Konversion" - so werden Besucher zu Käufern (nach oben)

Durch teure Marketing-Maßnahmen zusätzliche Besucher anzuziehen hilft wenig, wenn sich die Be­sucher im Shop nicht zurechtfinden und daher den Kauf abbrechen. Dadurch gehen nicht nur unmit­telbar Umsätze verloren, auch zukünftig werden die enttäuschten Kunden nur schwer dazu zu bewegen sein, wieder in Ihren Shop zurückzukommen.

Achten Sie vor allem bei Neukunden auf Ihre Konversionsrate!

Wie sich eine Veränderung der Konversionsrate bei Neukunden auf Ihren Umsatz auswirkt, zeigt die folgende Berechnung*:

Besuche von Neukunden pro Jahr
50.000
Durchschnittlicher Warenkorbwert80 EUR
Anteil der Neukunden, die zu Stammkunden werden25 %
Wiederholungskäufe pro Kunde pro Jahr2

Was passiert, wenn die Konversionsrate bei Neukunden einmalig um 1 % steigt?

Zusätzlich gewonnene Neukunden pro Jahr500
Zusätzlicher Umsatz im ersten Jahr40.000 EUR
Zusätzlicher Umsatz im zweiten Jahr
60.000 EUR
Zusätzlicher Umsatz im dritten Jahr
80.000 EUR

* In der Berechnung ist eine etwaige Kundenabwanderung nicht berücksichtigt.

Infobox 3-1: Auswirkungen der Konversionsrate auf den Umsatz
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)

Wie sich schon geringfügige Veränderungen der Konversionsrate auf Ihren Umsatz auswirken, zeigt das Rechenbeispiel in Infobox 3-1. Unter der Annahme, dass jährlich 50.000 Neukunden Ihren Web-Shop besuchen, bedeutet eine einmalige Stei­gerung der Konversionsrate um 1 % zusätzliche 500 Neukunden pro Jahr. Bei einem durchschnitt­lichen Warenkorbwert von 80 Euro sind dies bereits 40.000 Euro zusätzlicher Umsatz, die jedes Jahr entstehen. Nimmt man nun an, dass jeder vierte neu gewonnene Kunde in den darauf folgenden Jahren durchschnittlich wieder zweimal bei Ihnen für 80 Euro kauft, so erhöhen sich Ihre Stammkun­den jährlich um 125 Personen, die einen weiteren Umsatz von 20.000 Euro erzielen. Damit ergibt sich im zweiten Jahr unseres Rechenbeispiels ins­gesamt ein zusätzlicher Umsatz von 60.000 Euro (40.000 Euro durch Neukunden und 20.000 Euro durch neu gewonnene Stammkunden aus dem Vor­jahr) und im dritten Jahr sogar von 80.000 Euro.

Die Vorgehensweise zur Verbesserung der Konversion folgt grundsätzlich dem im vorherge­henden Abschnitt vorgestellten Controlling-Regel­kreis (vgl. Abbildung 3-1). Der erste Schritt muss sein, den Shop in Ruhe und im Detail „offline“ zu planen. Wichtige Fragen dabei sind: „Wer ist meine Zielgruppe, was möchte ich mit meinem Shop er­reichen und in welchen Schritten führe ich meine Kunden zu dem gewünschten Ziel?“. Dieser erste Schritt wird oftmals unterschätzt und vernachläs­sigt, legt jedoch den Grundstein für erfolgreiches Verkaufen im Internet.

Typischer Konversionstrichter eines Online-Shops
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Abb. 3-2: Konversionstrichter
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)

Im zweiten Schritt wird daraufhin das tatsäch­liche Nutzerverhalten im Web-Shop analysiert. Wichtigste Kennzahl ist dabei die Konversionsrate, d. h. der Anteil der Besucher, der eine bestimmte Aktion tätigt. Die Konversionsrate kann sowohl für einzelne Schritte in einem Verkaufsprozess z. B. von der Angabe der Lieferadresse zur Auswahl der Zahlungsmittel (Mikro-Konversion) als auch für das Verhältnis zwischen Besuchern und Bestellungen insgesamt (Makro-Konversion) betrachtet werden (vgl. Abbildung 3-2).

Weitere Statistiken und Instrumente, die zur Analyse des Nutzerverhaltens herangezogen wer­den können, sind in Infobox 3-2 beispielhaft darge­stellt.


Wissen, was los ist – Beispielhafte Instrumente für Web-Controller

  • Seitenaufruf-Statistik:

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Die Seitenaufruf-Statistik gibt Auskunft darüber, wie häufig einzelne Seiten des Online-Shops (dargestellt durch unter schiedliche Farben) pro Tag aufgerufen wurden.

  • Klickpfad-Statistik:
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Die Klickpfad-Statistik zeigt an, welche Wege die Besucher auf Ihrer Web-Seite nehmen. Zu einer bestimmten Seite werden dabei sowohl die Vorgängerseiten als auch die Nachfolgeseiten dargestellt.

  • Clickmap:
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Die Clickmap stellt wie eine Folie über der eigenen Web-Seite dar, wie oft bestimmte Links auf einer Seite geklickt wurden.

  • Heatmap:

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Die Heatmap zeigt ebenfalls an, wo die Besucher geklickt haben, allerdings werden im Unterschied zur Clickmap auch Klicks auf nicht verlinkte Texte oder Grafiken registriert. So lässt sich feststellen, wo die Besucher einen Link erwartet hätten, um diesen nachträglich zu ergänzen.
Infobox 3-2: Beispielhafte Instrumente für Web-Controller
Quellen: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009) / etracker

Auf Basis dieser Informationen können gezielte Analysen der Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Situation durchgeführt werden:
  • An welchen Stellen verhalten sich die Kunden nicht so, wie es bei der Erstellung des Shops vorgesehen war?
  • An welchen Stellen brechen besonders viele Kunden ab? Hier lohnt es sich, genauer hinzusehen und die Ursachen für die Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Situation zu ermitteln.
Mögliche Ursachen für Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Situation sind in Infobox 3-3 zusammen­gestellt.

Warum Kunden „fremdgehen“ - Dem Nutzerverhalten auf der Spur

Wenn Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Situation auftreten, gilt es die Gründe hierfür zu ermitteln. Mögliche Ursachen für Abweichungen von den gewünschten Navigationspfaden und für Kaufabbrüche sind im Folgenden zusammengestellt.

Gründe dafür, dass sich die Navigationspfade der Kunden von den gewünschten Navigationspfaden un­terscheiden, können z. B. sein, dass

  • die Kunden nicht deutlich darauf hingewiesen werden, was der nächste Schritt im Bestellprozess ist,
  • der Link zum nächsten Schritt im Bestellprozess nicht dort ist, wo ihn die Kunden vermuten würden,
  • häufig benötigte Informationen, wie beispielsweise die genauen Versandkosten, nicht auf der Produktseite zu finden, sondern z. B. in den AGB versteckt sind,
  • die Kunden durch zu viele Links auf der Seite von ihrem eigentlichen Ziel abgelenkt werden.

Mögliche Ursachen für Kaufabbrüche an einer bestimmten Stelle
im Kaufprozess können z. B. sein, dass

  • die Ladezeit der Web-Seite zu lang ist,
  • die Web-Seite bei bestimmten Browser-Einstellungen oder bei Fehlen bestimmter Browser-Plugins nicht richtig angezeigt wird,
  • wichtige Informationen über ein Produkt fehlen oder unverständlich formuliert sind,
  • die Kunden nicht durch verständliche Fehlermeldungen auf Eingabefehler hingewiesen werden,
  • in Formularen zu viele Informationen abgefragt werden,
  • die Kunden den Link zur nächsten Seite nicht finden oder der Link nicht funktioniert.


Je einfacher sich die Kunden in Ihrem Shop zurechtfinden, desto höher ist die Konversionsrate. Achten Sie daher auf möglichst gute Usability (auf Deutsch: „Nutzbarkeit“) Ihres Shops! Versetzen Sie sich in die Rolle Ihres Kunden bzw. befragen Sie ausgewählte Kunden direkt, wie sie in Ihrem Shop zurechtkommen. Machen Sie sich möglichst viele Gedanken über die Gestaltung der Nutzerführung, damit die Kunden mög­lichst wenig nachdenken müssen!

Infobox 3-3: Dem Nutzerverhalten auf der Spur
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)

Als letzter Schritt folgt die Optimierung der Web-Seite. Erst wenn alle Schwachstellen beseitigt sind und sich die vorhandenen Besucher optimal im Shop zurechtfinden, sollte die Gewinnung zusätzlicher Besucher und die Optimierung der Marketing-Maßnahmen angegangen werden (vgl. hierzu den folgenden Abschnitt).

3.2.2 Marketing-Controlling - mehr Erfolg für weniger Geld (nach oben)

Eine wichtige Kennzahl, die über den Erfolg eines Web-Shops Aufschluss gibt, ist die Zahl der Besucher des Shops. Erfolgreiche Online-Händler arbeiten daher ständig daran, die Besucherzahl ihres Shops zu steigern und investieren zum Teil beträchtliche Summen z. B. in Bannerwerbung, Suchmaschinen-Marketing und Suchmaschinen-Optimierung oder E-Mail-Marketing (vgl. Abbildung 3-3). Während sich die Kosten für diese Maßnah­men meist sehr genau beziffern lassen, ist für viele Händler der Erfolg einzelner Maßnahmen jedoch häufig nicht transparent.

Dabei bietet gerade das Internet im Gegensatz zu klassischen Medien hervorragende Möglich­keiten, um den Erfolg von Marketing-Maßnahmen sichtbar zu machen. Bei einer Bannerwerbung beispielsweise lassen sich sowohl die einzelnen Aufrufe des Banners (Ad Impressions) als auch alle nachfolgenden Aktionen der Kunden (Klick auf das Banner, Auswahl des Produkts, Abschluss des Be­stellprozesses) protokollieren. Mithilfe geeigneter Tools lässt sich daher je Maßnahme im Detail nach­vollziehen,
  • wie viele Besucher die Kampagne generiert hat,
  • welcher Anteil dieser Besucher den Shop be­reits nach dem Aufruf der ersten Seite wieder verlassen hat (Bounce Rate),
  • welcher Anteil dieser Besucher tatsächlich eine Bestellung getätigt hat (Konversionsrate),
  • welcher Anteil dieser Besucher den Shop zuvor bereits einmal besucht hat (wiederkehrende Besucher),
  • wie viel Umsatz mit einer Kampagne generiert wurde und welche Artikel über die Werbemaß­nahme abgesetzt wurden,
  • wie viel Umsatz pro eingesetztem Euro an Marketing-Kosten je Maßnahme generiert wurden.
Diese Informationen können für beliebige On­line-Kampagnen ermittelt werden. Auf Basis dieser Informationen lassen sich Kennzahlen errechnen, die eine erfolgsorientierte Steuerung der Marke­ting-Maßnahmen möglich machen. Wichtige Kenn­zahlen sind dabei:
  • Tausenderkontaktpreis (TKP): Anfallende Ko­sten, um das Werbemittel (z. B. ein Banner) 1.000 Mal einzublenden.
  • Cost per Click (CPC): Anfallende Kosten je Klick auf den Werbeträger.
  • Cost per Action (CPA) bzw. Cost per Transaction (CPX): Anfallende Kosten, um mit einer Marke­ting-Maßnahme eine Aktion (z. B. eine Bestel­lung, einen Flyer-Download, einen Rückrufwunsch etc.) zu generieren.
  • Kosten-Umsatz-Relation: Verhältnis zwischen den zusätzlichen Umsätzen und den Kosten, die einer Marketing-Maßnahme direkt zugerechnet werden können. Hiermit kann je Maßnahme und sogar je Werbeträger (z. B. Suchwortanzeige, Bannerplatzierung) exakt ermittelt werden, wie viel Umsatz pro eingesetztem Euro an Marke­ting-Kosten generiert wurde.
Mehr als jeder vierte Shop investierte im Jahr 2008 mehr als 10.000 Euro in Marketing

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Abb. 3-3: Marketing-Ausgaben der Online-Händler im Jahr 2008
Quelle: ibi research (E-Commerce in Deutschland 2008)



















Auch „teure“ Marketing-Maßnahmen können sich lohnen!

Je nach betrachteter Kennzahl kann sich der Erfolg von Marketing-Maßnahmen durchaus unterschiedlich
darstellen. Wie im Folgenden anhand von Banner-Anzeigen auf zwei unterschiedlichen Web-Seiten gezeigt wird, kann sich auch eine „teure“ Marketing-Maßnahme letzten Endes lohnen.


Banner auf Web-Seite 1 Banner auf Web-Seite 2
Gesamtkosten150 EUR150 EUR
Anzahl der Einblendungen
(Ad Impressions)
16.750 5.000
Klickrate3,5 %6 %
Konversionsrate4 %6 %
Umsatz pro Besucher100 EUR200 EUR
Gewinnmarge10 %10 %
Eindeutig zurechenbarer Gewinn84,50 EUR210 EUR



Kennzahlen

Tausenderkontaktpreis8,96 EUR30 EUR
Cost per Click0,26 EUR0,50 EUR
Cost per Transaction6,40 EUR 8,33 EUR
Kosten-Umsatz-Relation15,63 EUR 24 EUR

 

Infobox 3-4: Erfolgsberechnung von Marketing-Maßnahmen
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)

Wie sich der Erfolg unterschiedlicher Marketing-Maßnahmen anhand dieser Kennzahlen darstellt, zeigt Infobox 3-4. Im Rechenbeispiel wird das gleiche Banner auf zwei unterschiedlichen Web-Seiten angezeigt: einer Web-Seite mit allgemeinen Informationen (z. B. einem Nachrichtenportal) und einer fach­spezifischen Web-Seite. Das Banner auf Web-Seite 2 ist mit einem Tausenderkontaktpreis von 30 Euro deutlich teurer als das auf Web-Seite 1 mit 8,96 Euro. Da jedoch mehr Besucher von Web-Seite 2 auf das Banner klicken (Klickrate), ist der Unterschied in den Cost per Click nicht mehr ganz so groß. Zudem tätigen mehr Besucher der fachspezifischen Web-Seite einen Kauf (Konversionsrate) und generieren dabei pro Kauf doppelt so viel Umsatz wie die Besucher, die von Web-Seite 1 kommen. Insgesamt ist der Gewinn, der dem Banner auf Web-Seite 2 zugerechnet werden kann, daher mehr als doppelt so hoch wie bei dem Banner aus Web-Seite 1.

Wie dieses Beispiel zeigt, liefern der Tausenderkontaktpreis und die Cost per Click nur wenig Informati­onen darüber, ob sich eine Marketing-Maßnahme tatsächlich lohnt. Der Erfolg einer Marketing-Maßnahme lässt sich nur mithilfe von Web-Controlling-Tools ermitteln, die für die Verknüpfung von Marketing-Kosten und zusätzlich erzielten Umsätzen sorgen.

Auf Grundlage der mit Web-Controlling-Tools gewonnenen Informationen kann die Optimierung der Marketing-Maßnahmen erfolgen, d. h. erfolgreiche Marketing-Maßnahmen werden wiederholt bzw. inten­siviert, während weniger erfolgreiche Maßnahmen gezielt auf Schwachstellen analysiert bzw. nicht mehr durchgeführt werden. Mögliche Schwachstellen von Marketing-Maßnahmen können z. B. sein, dass die Kunden nicht nach den Schlagworten suchen, die für die Suchmaschinen-Optimierung oder das Suchma­schinen-Marketing ausgewählt wurden (z. B. „Fernsehgerät“ statt „Fernseher“) oder dass der Kunde die Inhalte einer Anzeige nicht auf der Web-Seite findet und daher abbricht.

Je stärker die Ausgaben für Ihren Online-Shop, insbesondere für die Durchführung von Marketing-Maßnahmen, im Zeitablauf ansteigen, desto größer wird auch der Stellenwert des Web-Controlling. In welchem Umfang ein großer Online-Händler moderne Web-Controlling-Tools nutzt, zeigt das folgende Interview mit Holger Hengstler von dress-for-less.

Interview
Alles im Griff – dank Web-Controlling
Interview mit Holger Hengstler, dress-for-less GmbH, www.dress-for-less.de

3.3 Wer falsch misst, misst Mist - Verfahren zur Nutzeranalyse (nach oben)

Eine wesentliche Voraussetzung für das Funktionieren des Web-Controlling-Regelkreises ist, dass die Kennzahlenermittlung auf Basis verlässlicher Informationen und ohne großen Aufwand erfolgen kann. Die tatsächliche Anzahl der Besucher, ihre Herkunft und ihr Verhalten auf der Web-Seite lassen sich jedoch häufig nur schwer feststellen. Warum die Erhebung dieser Informationen nicht einfach ist und welche Möglichkeiten dafür zur Verfügung stehen, wird im Folgenden näher erläutert.

Grundsätzlich stehen zur Erhebung des Nutzerverhaltens derzeit zwei Verfahren zur Verfügung: Die Logfile- und die Zählpixel-Analyse. Auf die Vor- und Nachteile dieser Verfahren wird im Folgenden näher eingegangen.

3.3.1 Spuren sichtbar machen - Logfile-Analyse (nach oben)

Eine verbreitete Methode zur Gewinnung von Kennzahlen ist die Analyse von Server-Logfiles. Jeder Zugriff auf einen Web-Server erzeugt für jedes abgerufene Element (HTML-Seite, Bild, PDF etc.) standardmäßige Einträge in dieser Logbuchähnlichen Datei. Je nach Einstellungen des Web-Servers werden dabei unterschiedliche Daten gespeichert. Neben dem Zeitpunkt des Zugriffs, der IP-Adresse des Web-Seiten-Besuchers und dem angefragten Element können z.B. auch zusätzlich der so genannte Referrer, also die zuvor besuchte URL des Besuchers, sowie Angaben über den verwendeten Browsers, sowie Angaben über den verwendeten Browser und das Betriebssystem des Besuchers im Logfile enthalten sein (vgl. Infobox 3.5).

Beispiel eines Server-Logfiles

Ein Abruf eines PDF-Dokuments führt im Server-Logfile zu folgendem Eintrag:
2008-01-04 06:11:14 W3SVC1 Server1 123.123.123.123 GET /ecl/E-Commerce-Leitfaden.pdf - 80 - 111.222.111.222 HTTP/1.0 Mozilla/5.0+(Windows;+U;+Windows+NT+6.0;+de;+rv:1.8.1.11)+Gecko/20071127+Firefox/2.0.0.11 - - www.ecommerce-leitfaden.de/download 200 0 9480422 132 3171

Die Bestandteile dieses Eintrags sind im Folgenden erläutert:

2008-01-04
2008-01-04 Datum (JJJJ-MM-TT)
06:11:14
Uhrzeit
W3SVC1
Name des Services
(hier: Internet Information Server)
Server1
Server1 Server-Name
123.123.123.123
IP-Adresse des Servers
GET
Methode (hier: Anfrage zum Abruf einer Datei)
/ecl/E-Commerce-Leitfaden.pdf
Name und Pfad des angeforderten Dokuments,
bezogen auf das Hauptverzeichnis des Servers
80
Port des Servers
111.222.111.222
IP-Adresse des Besuchers
HTTP/1.0
Verwendetes Protokoll
(hier: Version 1.0 des HTTP-Protokolls)
Mozilla/5.0+(Windows;+U;+Windows+NT+6.0;+d
e;+rv:1.8.1.11)+Gecko/20071127+Firefox/2.0.0.11
Browser- und Betriebssystem-
Version des Besuchers
www.ecommerce-leitfaden.de/download
Zuvor besuchte Web-Seite (Referrer)
200
Return-Code des Servers (hier: Die Anforderung
des Clients war erfolgreich)
0
Win32-Statuscode
(hier: Der Transfer war erfolgreich)
9480422
Abgerufene Datenmenge (in Bytes)
132
Zum Server übertragene Datenmenge (in Bytes)
3171
Benötigte Zeit (in Millisekunden)

Infobox 3-5: Beispiel eines Server-Logfiles
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)

Ein Vorteil der Logfile-Analyse besteht darin, dass keine Änderungen an der Web-Seite erforderlich sind, da die Logfiles vom Server automatisch erzeugt werden. Die Auswertung der angefallenen Logfiles kann Anhaltspunkte dafür liefern, wie häufig eine Web-Seite aufgerufen oder ein PDF-Dokument herun­tergeladen wurde. Zudem stehen für die Logfile-Analyse kostenlose Tools zur Verfügung.

Die wesentlichen Nachteile bestehen im hohen Aufwand und der Ungenauigkeit des Verfahrens bei der Ermittlung von Besucherzahlen. Zudem ist die Logfile-Analyse nicht dazu geeignet, das Nutzerverhal­ten auf der Web-Seite zu rekonstruieren. Worauf diese Nachteile zurückzuführen sind, wird im Folgenden genauer erläutert:

  • Eine Web-Seite besteht häufig aus mehreren HTML-Seiten und Grafiken, die jeweils einen eigenen Eintrag in das Logfile erzeugen. Daraus ergibt sich ein hoher Aufwand, um diese Einträge korrekt zu einem Seitenaufruf zusammenzufassen.
  • Auf eine Web-Seite greifen nicht nur „echte“ Besucher zu, sondern auch automatisierte Programme, so genannte Robots, Spider oder Crawler. Diese werden beispielsweise von Suchmaschinen verwen­det, um Seiteninhalte auszulesen. Anhand der Logfiles können die Seitenaufrufe von Robots jedoch nicht von denen echter Besucher unterschieden werden.
  • Wird eine Web-Seite von einem Besucher aufgerufen, so wird diese in der Regel im Cache des Browsers des Besuchers sowie gegebenenfalls zusätzlich in einem Zwischenspeicher des Internet-Providers ab­gelegt. Wird die Web-Seite vom gleichen Besucher (z. B. durch Verwendung des „Zurück“-Buttons im Browser) bzw. von anderen Kunden des Internet-Providers erneut aufgerufen, so wird die Web-Seite aus dem Zwischenspeicher und nicht vom Server des Anbieters geladen. Die Zahl der Aufrufe einer Seite ist daher tatsächlich höher als die in den Logfiles protokollierte Anzahl.
  • Die Verwendung von Zwischenspeichern ist ein Grund, warum das Besucherverhalten auf der Web-Seite anhand der Logfiles nicht lückenlos nachvollzogen werden kann. Ein weiterer Grund ist, dass die IP-Adresse oft nicht geeignet ist, um einen Besucher eindeutig zu identifizieren. So verfügen Besucher aus einem Firmennetzwerk häufig über dieselbe IP-Adresse der Firmen-Firewall. Zudem weisen be­stimmte Internet-Provider ihren Kunden bei jedem Seitenaufruf eine neue IP-Adresse zu. Dadurch ist es nicht möglich, die Häufigkeit oder die Abfolge der Seitenaufrufe durch einen bestimmten Besucher eindeutig zu ermitteln.
Die Speicherung von Verhaltensdaten zusammen mit IP-Adressen ist auch rechtlich derzeit zumin­dest umstritten. Ursache hierfür ist, dass es sich nach Meinung einiger Gerichte bei den IP-Adressen um personenbezogene Daten handelt, die den strengen Bestimmungen der Bundesdatenschutz- und Teleme­diengesetze unterliegen (vgl. hierzu Checkliste 3-1).

Rechtlich einwandfrei – Checkliste zum Datenschutz

Nicht alles, was technisch möglich ist, ist nach den geltenden deutschen Datenschutzgesetzen auch rechtlich zulässig (vgl. das Interview mit Stefan Schicker in Abschnitt 2.3). Bei der Analyse des Nutzerver­haltens in Ihrem Shop sollten Sie daher unter anderem die folgenden Punkte berücksichtigen.

1. Verzichten Sie auf die unnötige Speicherung personenbezogener Daten.

Zu den personenbezogenen Daten gehören grundsätzlich alle Angaben, die konkrete Rückschlüsse auf eine Person zulassen wie Name, Adresse, Telefonnummer oder Bankverbindungsdaten. Personenbezo­gene Daten dürfen nur zur Erfüllung und Verwaltung eines Vertragsverhältnisses sowie nach expliziter Einwilligung durch den Kunden gespeichert werden. In einigen Urteilen wurde auch die IP-Adresse zu den personenbezogenen Daten gezählt. Dies hat zur Folge, dass auch der Einsatz von Web-Controlling-Tools, die neben dem Nutzerverhalten auch die IP-Adressen der Nutzer protokollieren, derzeit gegen geltendes Datenschutzrecht verstößt. Ob sich weitere Gerichte dieser Meinung anschließen werden, ist derzeit noch unklar.

2. Holen Sie bei Erstellung personenbezogener Profile die Einwilligung des Kunden ein.

Eine kombinierte Speicherung von personenbezogenen Daten und aufgerufenen Web-Seiten ist ohne explizite Einwilligung des Kunden unzulässig. Eine explizite Einwilligung liegt dann vor, wenn sich der Kunde bereits vor Beginn der Datenerhebung damit einverstanden erklärt, dass er an personalisierten Marketing-Maßnahmen teilnimmt (z. B. durch Anklicken eines Kästchens). Eine entsprechende Klausel in den AGB oder in den Nutzungsbedingungen reicht hierfür allein nicht aus.

3. Klären Sie Ihre Kunden über Ihre Datenschutzpolitik auf.

Machen Sie für Ihre Kunden transparent, welche Daten für welchen Zweck erhoben werden und wie mit den Daten verfahren wird. Dazu gehört z. B. auch die Information, warum und in welchen Fällen Coo­kies eingesetzt werden. Die Datenschutzerklärung sollte einerseits nicht zu stark mit juristischen Klau­seln gespickt sein, andererseits sollten den Nutzern jedoch auch keine wichtigen Informationen vor­enthalten werden.

4.Seien Sie auf Widersprüche gegen die Datenspeicherung vorbereitet.

Der Kunde kann der Speicherung von Daten jederzeit widersprechen, bei personenbezogenen Daten sogar rückwirkend. Möchte der Kunde nicht mehr zur Erstellung pseudonymer Nutzungsprofile beitra­gen, müssen Sie als Shop-Betreiber sicherstellen können, dass das Nutzungsverhalten dieses Kunden nicht mehr protokolliert wird. Hierfür kann beispielsweise im Browser des Kunden ein entsprechendes Cookie gesetzt werden.

Für den ordnungsgemäßen Umgang mit Ihren Kundendaten sind Sie auch dann verantwortlich, wenn Sie einen externen Dienstleister mit der Verarbeitung von Kundendaten beauftragt haben. Vorsicht ist da­her vor allem geboten, wenn die Datenverarbeitung in ausländischen Staaten vorgenommen wird, in denen nicht die gleichen Datenschutzstandards wie in Deutschland und der Europäischen Union gelten.
Diese Hinweise können eine qualifizierte Rechtsberatung jedoch nicht ersetzen. Um zu prüfen, ob Sie die geltenden Datenschutzgesetze einhalten, wenden Sie sich bitte an einen Anwalt oder an eine andere qualifizierte Beratungsstelle.

Checkliste 3-1: Empfehlungen zum Datenschutz
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)

3.3.2 Kleine Gehilfen - Zählpixel-Analyse (nach oben)

Eine Alternative zur Logfile-Analyse ist die Ver­wendung von Zählpixeln. Bei jedem Aufruf einer Web-Seite wird dabei gleichzeitig ein kleines, transparentes Bild von einem speziellen Analyse-Server heruntergeladen, der häufig von einem ex­ternen Dienstleister betrieben wird. Mit diesem Aufruf werden die für das Web-Controlling benö­tigten Daten für den Besucher im Hintergrund an den Analyse-Server übertragen, der auf dieser Datenbasis entsprechende Auswertungen erzeugt (vgl. Abbildung 3-4).
Ablauf des Zählpixel-Verfahrens
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Abb. 3-4: Ablauf des Zählpixel-Verfahrens
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)



Ein wichtiger Vorteil der Zählpixel-Analyse be­steht darin, dass der Aufruf des Pixels auch bei der Verwendung von Zwischenspeichern (Caches) erzwungen werden kann, so dass die meisten Sei­tenaufrufe auch tatsächlich gezählt werden. Aus­nahmen treten nur dann auf, wenn der Besucher das Laden von Bildern im Web-Browser grundsätz­lich unterbindet oder das Bild aus anderen tech­nischen Gründen nicht vollständig geladen werden kann.

Mit dem Zählpixel-Verfahren können jedoch noch weitere Informationen über den Besucher gewonnen werden. In Kombination mit einem JavaScript-Code kann unter anderem festgestellt werden, welche Bildschirmauflösung der Besucher eingestellt hat oder auch welche besonderen Techniken und Plug­ins der verwendete Browser unterstützt. Dadurch stehen neben der IP-Adresse weitere Merkmale zur Verfügung, um einzelne Besucher möglichst eindeutig zu identifizieren und auf dieser Basis Seitenaufrufe zu Navigationspfaden zusammenzu­fassen. Zudem ist eine Unterscheidung zwischen automatisierten Robots und „echten“ Besuchern möglich.

Ein Nachteil der Zählpixel-Analyse ist jedoch, dass die Pixel zunächst in die zu betrachtenden Web-Seiten integriert werden müssen, bevor darauf aufbauende Analysen möglich sind. Bei der Nutzung externer Dienstleister ist zudem darauf zu achten, dass der Dienstleister Ihre Datenschutzanforde­rungen erfüllt: Zum einen geben Sie dem Dienst­leister Einblicke in wertvolle Geschäftsdaten, zum anderen werden Sie selbst haftbar gemacht, wenn der Dienstleister gegen geltende Datenschutzbe­stimmungen im Umgang mit Kundendaten verstößt (vgl. hierzu Checkliste 3-1).

3.3.3 Kennen wir uns? Möglichkeiten und Grenzen der Wiedererkennung von Besuchern (nach oben)

Eine besondere Herausforderung sowohl bei der Logfile- als auch bei der Zählpixel-Analyse stellt die Erkennung wiederkehrender Besucher dar. So kaufen beispielsweise viele Kunden, die über ein Banner auf Ihren Shop aufmerksam werden, nicht gleich beim ersten Besuch in Ihrem Shop ein. Wer­den diese Besucher nicht wiedererkannt, wenn Sie einige Tage später einen Kauf im Shop tätigen, kön­nen Sie dem Erfolg der Banner-Kampagne nicht mehr zugeordnet werden.
Ablauf der Besuchererkennung mit Cookies
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Abb. 3-5: Funktionsweise von Cookies
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)


Eine häufig genutzte Möglichkeit, um Besucher wiederzuerkennen, sind so genannte Cookies. Da­bei handelt es sich um Informationen, die lokal auf der Festplatte des Seitenbesuchers abgelegt werden (vgl. Abbildung 3-5). Bei wiederholten Be­suchen im Shop können die im Cookie enthaltenen Daten vom Web-Server ausgelesen und die Besu­cher so eindeutig wiedererkannt werden.

Der Nachteil von Cookies besteht darin, dass einige Internet-Nutzer in den Einstellungen ihres Browsers die Speicherung von Cookies ablehnen oder die gespeicherten Cookies in bestimmten Zeitabständen oder bei Beendigung des Browsers löschen. Dies hat zur Folge, dass die Zahl der wie­derkehrenden Besucher tatsächlich höher ist als die mithilfe der Cookies ermittelte Anzahl.

Eine Alternative zu Cookies stellen so genannte Fingerprinting-Verfahren dar. Dabei wird eine Viel­zahl von technischen Informationen über den Nut­zer (z. B. Provider, Bildschirmauflösung, installierte Plugins) erhoben und zu einem individuellen Profil (daher die Analogie zu einem Fingerabdruck) kom­biniert. Sucht der Nutzer mit dem gleichen Profil den Shop später erneut auf, wird er anhand dieser Informationen wiedererkannt. Derzeit nutzen je­doch erst wenige Online-Händler diese Möglichkeit (vgl. Abbildung 3-6).


"Welche Verfahren nutzen Sie derzeit, um wiederkehrende Besucher in Ihrem Web-Shop zu erkennen?"
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Abb. 3-6: Verfahren zur Wiedererkennung von Besuchern
Quelle: ibi research (E-Commerce in Deutschland 2008)


Allerdings hat auch diese Methode ihre Schwä­chen. Zum einen verändern die Nutzer von Zeit zu Zeit ihre technische Ausstattung, z. B. durch Installation zusätzlicher Plugins, was die Erken­nung erschwert. Zum anderen können durchaus mehrere Besucher mit identischen technischen Ausstattungen auf den Shop zugreifen (z. B. aus Unternehmensnetzwerken), so dass die Zahl der wiederkehrenden Besucher tatsächlich höher ist als die mithilfe des Fingerprinting-Verfahrens ermittelte Anzahl.

Ein grundsätzliches Problem bei der Wiederken­nung von Besuchern liegt darin, dass prinzipiell nur ein Rechner, nicht aber eine Person eindeutig iden­tifiziert werden kann. Greift zum Beispiel ein Besu­cher von unterschiedlichen Rechnern aus auf Ihren Web-Shop zu oder wird ein Rechner von mehreren Personen genutzt (z. B. Familien-PC) kann der Be­sucher weder mithilfe von Cookies noch mithilfe des Fingerprinting-Verfahrens zweifelsfrei wieder­erkannt werden.



3.4 Auf los geht's los - Auswahl und Einführung von Web-Controlling-Tools (nach oben)

Egal welches Verfahren Sie zur Nutzeranalyse einsetzen: Um Kennzahlen für das Web-Controlling zu erhalten, benötigen Sie ein geeignetes Werk­zeug. Bei der Auswahl eines solchen Tools sind zu­nächst einige grundsätzliche Fragen zu klären:
  • Welche Verfahren (Logfile-Analyse, Zählpixel-Analyse, Cookies, Fingerprinting) soll das Tool unterstützen?
  • Wollen Sie die Analysen auf Ihren eigenen Rech­nern durchführen oder einen externen Dienst­leister damit beauftragen?
  • Welche Datenschutz-Anforderungen werden an das Tool gestellt?
  • Wie viele Nutzer sollen auf das Tool zugreifen können?
  • Welche Zeitverzögerungen sind bei der Erstel­lung der Auswertungen hinnehmbar?
  • Welche Import- und Export-Schnittstellen zu in­ternen Systemen (z. B. ERP-System, Data-Ware­house) sollte das Tool zur Verfügung stellen?
  • Wie viel darf das Tool maximal kosten (abhängig vom Marketing-Budget und den vermuteten Ein­sparungspotenzialen durch Web-Controlling)?
  • Welche Supportleistungen werden benötigt, z. B. Hilfe bei Installation, Beratung bei Analyse?
Neben diesen grundsätzlichen Überlegungen beeinflussen natürlich insbesondere die Informa­tionsanforderungen Ihres Unternehmens die Aus­wahl eines Web-Controlling-Tools. Als Hilfestellung bei der Festlegung der Informationsanforderungen soll Ihnen eine Checkliste am Ende dieses Kapitels dienen. Welche Informationen die in der Händ­lerumfrage zum E-Commerce befragten Online-Händler als wichtig einstufen, zeigt Abbildung 3-7.
"Welche Informationen über Ihre Besucher sind für Sie wichtig?"
abb3-7

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Abb. 3-7: Wichtigste Informationen für Online-Händler
Quelle: ibi research (E-Commerce in Deutschland 2008)



Für die Etablierung eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses ist die Auswahl eines Tools natürlich nur der erste Schritt. Daher ist anschließend festzulegen, wer in welchen Zeit­abständen welche Kennzahlen analysiert, welche Abweichungen toleriert werden und welche Schritte bei größeren Abweichungen eingeleitet werden müssen.

Anschließend ist dafür zu sorgen, dass die ge­wünschten Informationen auch messbar gemacht werden. Beim Zählpixel-Verfahren oder bei spe­ziellen Analysen wie einer Heatmap müssen die Web-Seiten, die mit dem Tool überwacht werden sollen, entsprechend vorbereitet werden. Will man eine Newsletter- oder eine Offline-Kampagne über­wachen, empfiehlt sich die Kommunikation eines individuellen Links, um die Besucher eindeutig die­ser Kampagne zuordnen zu können. Häufig werden für solche Zwecke auch spezielle Web-Seiten (so genannte „Landing-Pages“) eingerichtet, die zu­dem den Vorteil haben, dass die Besucher nicht auf der Startseite lange nach den beworbenen Inhalten suchen müssen.

Für die Kennzahlenanalyse ist zu empfehlen, nicht von vornherein zu viele Kennzahlen festzu­legen und zu analysieren. Stattdessen sollte man sich auf einige wenige Kennzahlen konzentrieren und sich mit diesen dafür intensiver auseinander­setzen. Wichtige Kennzahlen, die in der Anfangs­phase von Bedeutung sind, sind beispielsweise die Besucheranzahl, die Konversionsrate, die Ab­bruchquoten bei bestimmten Seiten und die durch­schnittliche Verweildauer im Shop. Auf Basis dieser Kennzahlen sollte zunächst das Hauptaugenmerk auf die Verbesserung der Nutzerführung im Shop gelegt werden. Erst wenn der Web-Controlling-Regelkreis mit diesen Kennzahlen einige Male durchlaufen wurde, sollte der Fokus auf weitere Kennzahlen ausgedehnt werden.

Interview
Web-Controlling 3.0 – Die Kunden
und Wettbewerber im Blick

Interview mit Christian Bennefeld, etracker GmbH, www.etracker.de


Checkliste: Informationsanforderungen an Web-Controlling-Tools

So unterschiedlich die Informationsanforderungen von Online-Anbietern sind, so unterschiedlich ist auch der Leistungsumfang der angebotenen Systeme. Die folgende Checkliste soll Ihnen dabei helfen, Ihre Informationsanforderungen festzulegen, um darauf aufbauend die unterschiedlichen Lösungen einer systematischen Bewertung zu unterziehen.

Berücksichtigen Sie bei der Bewertung, dass Ihre Informationsanforderungen typischerweise im Zeit­ablauf zunehmen. Achten Sie daher auch darauf, welche zukünftigen Erweiterungen (z. B. Definition indi­vidueller Kennzahlen) das Tool zulässt.

Informationen über Seitenaufrufe / Besuche

  • Anzahl der Seitenaufrufe
  • Anzahl der Besuche (Sessions)
  • Anzahl der eindeutigen Besucher
  • Anzahl der wiederkehrenden Besucher
Informationen über Aufrufe sonstiger Inhalte
  • Downloads
  • Flash-Animationen
  • Streaming Media
  • RSS (Really Simple Syndication)
Informationen über die Besucherherkunft
  • Referrer (verweisende URL)
  • Quereinsteiger (Einstieg nicht über die Startseite)
  • Verwendete Suchwörter in Suchmaschinen / Preisvergleichsseiten, über die Nutzer in Ihren Shop gelangt sind
  • Verwendete Suchphrasen (Wortkombinationen) in Suchmaschinen / Preisvergleichsseiten, über die Nutzer in Ihren Shop gelangt sind
  • Geographische Herkunft: Land / Region / Stadt
Informationen über das Besucherverhalten
  • Häufige Einstiegs-/ Ausstiegsseiten
  • Navigationspfade
  • Seitenaufrufe pro Besucher
  • Verweildauer pro Besucher
  • Häufigkeit der Besuche
  • Durchschnittlicher Umsatz pro Besucher
  • Clickmap / Heatmap
  • Segmentierungsmöglichkeiten (z. B. neue Besucher / wiederkehrende Besucher)
Auswertungsunterstützung
  • Festlegung von Zielwerten
  • Anpassung des Zeitrahmens von Auswertungen: Stunde / Tag / Woche / Monat / Jahr
  • Gegenüberstellungen (A / B-Vergleiche),z. B. von unterschiedlichen Zeiträumen
  • Automatisierte Prognose
  • Vergleichsansichten
  • Vergleichsgruppen

Informationen über die technische Ausstattung der Besucher
  • Betriebssystem
  • Browser
  • Browser-Sprache
  • Farben
  • Bildschirmauflösung
  • Fenstergröße
  • Installierte Plugins

Informationen über den Erfolg von Kampagnen
  • Anzahl der Kundenkontakte (z. B. Adviews)
  • Anzahl der Leads
  • Kosten pro Lead
  • Kosten pro Bestellung

Externe Informationen

  • Branchen-Benchmarks
  • Marktdaten


Qualitative Analysen

  • Besucherzufriedenheit
  • Ziele der Besucher
  • Zielerreichung
  • Kundenloyalität
  • Direktes Besucher-Feedback


Checkliste 3-2: Informationsanforderungen an Web-Controlling-Tools
Quelle: ibi research (E-Commerce-Leitfaden 2009)
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