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Tom Alby

Einführung in die Webanalyse

Ideal für Ausbildung, Studium und Beruf

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ISBN: 978-3-8362-7236-0
Verlag: Rheinwerk
Format: Fester Einband
236 Seiten; 24 cm x 16.8 cm, 1. Auflage, 2019

Hauptbeschreibung

Das Webanalyse-Buch, das Sie zuerst lesen sollten!

30 Ansätze aus der Praxis: Grundprinzipien der Webanalyse
Ziele definieren, Daten akquirieren und analysieren
Reporting und Lösungen für bekannte Problemstellungen

Kennen Sie das? Sie sitzen über einem Analyse-Bericht und starren auf die Auswertung, aber die Zusammenhänge wollen Ihnen nicht klar werden? Oder Sie rufen Ihr Webanalyse-System auf und fragen sich dann, womit und wie Sie eigentlich anfangen? Beginnen Sie am besten hier, mit diesem Buch! Der erfahrene Webanalyst Tom Alby erklärt Ihnen von Anfang bis Ende, wie eine professionelle Analyse abläuft – unabhängig davon, welches System Sie einsetzen und ob Sie Informatik studiert haben oder nicht. Anschaulich, gut verständlich und aufs Wesentliche konzentriert macht Sie dieses Buch mit den fundamentalen Denkansätzen und Herangehensweisen der Webanalyse vertraut. Mit diesen Grundlagen werden Sie in Zukunft alle Untiefen der Webanalyse sicher umschiffen; denn nur wer Segeln gelernt hat, kann jede Yacht über die Ozeane steuern.



Aus dem Inhalt:

Zieldefinition
Wie funktioniert Tracking?
Hits, Seitenaufrufe, Sitzungen
Datenschutz (aktuell zur DSGVO)
Statistik-Grundlagen
Absprungrate und Akquise-Kanäle verstehen
Kampagnenerfolge auswerten
Testen und A/B-Tests
Reporting: Berichte erstellen
Dashboards
Lösungen für typische Probleme

Inhaltsverzeichnis






  Geleitwort der Digital Analytics Association ... 15






  Geleitwort der Fachgutachter ... 17






  Einleitung ... 19










TEIL I  Zieldefinition ... 23








  1.  Ziele der Webanalyse ... 25





       1.1 ... Was ist Webanalyse? ... 25



       1.2 ... Ohne Ziele keine Analyse ... 25



       1.3 ... Ziele nach dem S.M.A.R.T.-Prinzip ... 27



       1.4 ... Die Gewinnerzielungsabsicht ... 28



       1.5 ... Business Value Generation: der Antrieb ... 28



       1.6 ... Was, wenn es nicht direkt um Geld geht? ... 29



       1.7 ... Findet ein gutes Tool nicht selbst heraus, was wichtig ist? ... 30



       1.8 ... Vanity Metrics ... 30







  2.  Die Dreifaltigkeit der Datenanalyse ... 33





       2.1 ... Ziele, KPIs und Metriken ... 33



       2.2 ... Von Daten zur Aktion ... 35









TEIL II  Datenakquise ... 39








  3.  Wie funktioniert Tracking? ... 41





       3.1 ... Tool einbinden und fertig? ... 41



       3.2 ... Warum Technik verstehen? ... 42



       3.3 ... Wie sich zwei Maschinen unterhalten ... 42



       3.4 ... Server- und Client-basiertes Tracking ... 43



       3.5 ... Andere Formen des Trackings ... 47



       3.6 ... Tag-Management-Systeme ... 47







  4.  Nutzer- und geräteübergreifendes Tracking ... 49





       4.1 ... Nutzer sind eigentlich Browser ... 49



       4.2 ... Was sind eindeutige Nutzer? ... 51



       4.3 ... Geräteübergreifendes Tracking ... 52







  5.  Hits, Seitenaufrufe und Sitzungen ... 55





       5.1 ... Hits ... 55



       5.2 ... Seitenaufrufe ... 57



       5.3 ... Sitzung ... 57



       5.4 ... Zeitliche Definition einer Sitzung ... 59



       5.5 ... Was ist die ideale Sitzungsdauer? ... 59



       5.6 ... Die Rolle des Nutzers ... 60







  6.  Daten: Roh oder aggregiert? ... 61





       6.1 ... Was ist der Unterschied? ... 61



       6.2 ... Beispiele für Analysen mit Rohdaten ... 62



       6.3 ... Rohdaten mit R abfragen, transformieren und auswerten ... 63







  7.  Dimensionen und Messwerte ... 69





       7.1 ... Unterschied zwischen Dimensionen und Metriken ... 69



       7.2 ... Umfang/Scope verstehen ... 71



       7.3 ... Eigene Dimensionen und Metriken ... 72







  8.  Ereignisse und Datenschicht ... 75





       8.1 ... Was sind Ereignisse? ... 75



       8.2 ... Beispielereignisse ... 75



       8.3 ... Der Ereignisplan ... 77



       8.4 ... Einsatz einer Datenschicht ... 78







  9.  Einen Tracking-Plan erstellen ... 81





       9.1 ... Warum ein Tracking-Plan? ... 81



       9.2 ... Der Tracking-Plan im Detail ... 82



       9.3 ... Vom Tracking-Plan zum Tagging-Plan ... 83







10.  Ein geeignetes Tracking-Tool auswählen ... 85





       10.1 ... Entscheidungsfaktoren ... 85



       10.2 ... Google Analytics ... 86



       10.3 ... Adobe Analytics ... 87



       10.4 ... Matomo ... 88



       10.5 ... Hotjar ... 89







11.  Datenschutz ... 91





       11.1 ... Keine Rechtsberatung ... 91



       11.2 ... Warum überhaupt Datenschutz? ... 91



       11.3 ... Was ist schlimm an der Datensammlung im Internet? ... 92



       11.4 ... Datenschutz und Webanalyse ... 93







12.  Umfragen auf der eigenen Website ... 95





       12.1 ... Warum Umfragen in einem Buch über Webanalyse? ... 95



       12.2 ... Vor- und Nachteile von Umfragen ... 95



       12.3 ... Fallstricke ... 97



       12.4 ... Wie wird es richtig gemacht? ... 99









TEIL III  Analyse ... 101








13.  Minimale Statistikgrundlagen ... 103





       13.1 ... Warum Statistik? ... 103



       13.2 ... Verteilungen ... 103



       13.3 ... The mean Mean ... 104



       13.4 ... Alternativen zum arithmetischen Mittel ... 107



       13.5 ... Standardabweichung ... 108



       13.6 ... Korrelationen ... 110







14.  Interaktionen anstatt Verweildauer ... 113





       14.1 ... Warum die Verweildauer meistens falsch gemessen wird ... 113



       14.2 ... Ist die Verweildauer überhaupt ein guter KPI? ... 115



       14.3 ... Warum Interaktionen besser sind ... 115







15.  Absprungrate verstehen ... 119





       15.1 ... Definitionen der Absprungrate ... 119



       15.2 ... Nutzen der Absprungrate ... 120



       15.3 ... Unterschied zwischen Absprungrate und Ausstiegsrate ... 121







16.  Segmente verstehen ... 123





       16.1 ... Was sind Segmente und warum sind sie wichtig? ... 123



       16.2 ... Wie findet man relevante Segmente? ... 125



       16.3 ... Mengenlehre ... 125







17.  Akquisekanäle verstehen ... 129





       17.1 ... Was ist ein Akquisekanal? ... 129



       17.2 ... Direkt ... 130



       17.3 ... Organische Suche ... 130



       17.4 ... Suchmaschinen-Marketing ... 134



       17.5 ... Display ... 136



       17.6 ... Affiliate ... 137



       17.7 ... E-Mail ... 137



       17.8 ... Social ... 138



       17.9 ... Referral ... 138



       17.10 ... Benutzerdefinierte Kanäle ... 138







18.  Kampagnenerfolg auswerten ... 141





       18.1 ... Was ist Erfolg? ... 141



       18.2 ... Kampagnen-Tagging ... 141



       18.3 ... Die Währungen im Online-Marketing ... 142



       18.4 ... Customer Journey versus Datensilos ... 144







19.  Attribution berechnen ... 145





       19.1 ... Warum ist Attribution wichtig? ... 145



       19.2 ... Statische Attributionsmodellierung ... 146



       19.3 ... Beispiel First Click versus Last Click ... 147



       19.4 ... Vor- und Nachteile statischer Attributionsmodelle ... 148



       19.5 ... Dynamische Attributionsmodellierung ... 149







20.  Interne Suche messen ... 151





       20.1 ... Warum ist die interne Suche interessant? ... 151



       20.2 ... Welche KPIs sind wichtig? ... 152



       20.3 ... Wie darstellen? ... 153



       20.4 ... Beispiel einer Auswertung in Google Analytics ... 154



       20.5 ... Wie wird eigentlich Relevanz gemessen? ... 155









TEIL IV  Testen ... 157








21.  Eine Hypothese formulieren ... 159





       21.1 ... Datengetriebene Hypothesen und kontinuierliches Testen ... 159



       21.2 ... Welcher Test zuerst? ... 160







22.  A/B- und multivariate Tests ... 163





       22.1 ... A/B-Tests ... 163



       22.2 ... Multivariate Tests ... 163



       22.3 ... Unterschied A/B/n-Test und multivariater Test ... 164



       22.4 ... Wie groß muss ein Sample sein? ... 166



       22.5 ... Vorgehensweisen im Testing ... 166



       22.6 ... Aufsetzen eines Tests ... 167







23.  Wie belastbar ist ein Testergebnis? ... 169





       23.1 ... Was genau ist statistische Signifikanz? ... 169



       23.2 ... Frequentists versus bayessche Inferenz ... 171



       23.3 ... A/A-Tests ... 173









TEIL V  Reporting und Anwendungen ... 175








24.  Wie handlungsrelevante Berichte entstehen ... 177





       24.1 ... Produktivitätskiller Reporting ... 177



       24.2 ... Ziele der Stakeholder verstehen ... 178



       24.3 ... Zweck des Reports definieren ... 178



       24.4 ... Top-down-Methode ... 180



       24.5 ... Benchmarking ... 180



       24.6 ... Prognosen ... 180



       24.7 ... Storytelling mit Daten ... 181



       24.8 ... Signale vom Rauschen trennen ... 181







25.  Die Kunst, das richtige Diagramm zu wählen ... 183





       25.1 ... Vorsicht, Diagramm! ... 183



       25.2 ... Welches Diagramm für was? ... 185



       25.3 ... Liniendiagramm ... 185



       25.4 ... Säulendiagramm/Balkendiagramm ... 186



       25.5 ... Histogramm ... 187



       25.6 ... Scatterplot ... 187



       25.7 ... Bubble Chart ... 188



       25.8 ... Boxplot-Diagramm ... 189







26.  Dashboards ... 191





       26.1 ... Was ist der Unterschied zu einem Report? ... 191



       26.2 ... Best Practices ... 191







27.  Datengetriebene Personas ... 197





       27.1 ... Was ist eine Persona? ... 197



       27.2 ... Einschränkungen eigener Daten ... 198



       27.3 ... Personas aus Nutzungsdaten ... 199



       27.4 ... Demografische Daten ... 201







28.  Ein Personalisierungskonzept erstellen ... 203





       28.1 ... Voraussetzungen ... 203



       28.2 ... Fallstricke ... 204



       28.3 ... Analyseansätze ... 205









TEIL VI  Problemlösungen ... 207








29.  Messunterschiede zu anderen Systemen ... 209





       29.1 ... Klicks versus Sitzungen ... 209



       29.2 ... Unterschiedliche Integration ... 210







30.  Den Bestätigungsfehler vermeiden ... 213





       30.1 ... Was ist der Bestätigungsfehler? ... 213



       30.2 ... Was hilft gegen den Bestätigungsfehler? ... 214







  A.  Nützliche Helferlein ... 217






  B.  Literatur ... 221






  C.  Glossar ... 227






  Index ... 233