Von Schwachstellen profitieren: Potentiale in Analytics aufdecken




Um mehr Umsatz zu generieren, geben die meisten Unternehmen viel Geld für Kampagnen zur Traffic-Beschaffung aus. Doch auch der beste Traffic konvertiert nicht auf einer schlecht optimierten Website. Aus diesem Grund haben viele Unternehmen die Conversion-Optimierung bereits fest in ihrer Infrastruktur verankert. Mit kontinuierlichen Tests werden so Schwachstellen auf Landingpages und Website beseitigt und der Unternehmenserfolg somit langfristig unterstützt.

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Erfolgreiche Testideen entwickeln

Um vielversprechende Testhypothesen aufstellen zu können, ist eine tiefgehende Analyse der Ausgangssituation notwendig. Hierzu kann eine qualitative Seitenbewertung unter Gesichtspunkten der Usability, beispielsweise mit Hilfe eines Mousetracking Tools oder einer heuristischen Evaluation sowie über das implementierte Web Analyse Tool, erfolgen. Die Bewertung über die Web Analyse stellt eine objektive und verlässliche Methode dar und liefert bei einem korrekt aufgesetzten Tool wichtige Hinweise auf die Zielgruppe, dessen Interessen und Schwachstellen der Website und Landingpages. Auch zur detaillierteren Analyse eines Experiments und der Ableitung weiterer Testszenarien kann die zusätzliche Auswertung mit Hilfe eines Analyse Tools sehr sinnvoll sein. Besteht beispielweise generelles Interesse an dem Klickverhalten der User, empfiehlt sich die Vertaggung über das Web Analyse Tool. Die Signifikanzberechnung in Optimizely ermöglicht es ein primäres Ziel und wenige sekundäre Ziele anzulegen.

Verknüpfung von Analyse und Testing Tool

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Auch Optimizely hat die hohe Relevanz der Web Analyse für die Conversion Optimierung erkannt und ermöglicht eine einfache Verknüpfung mit den gängigsten Web Analyse Tools, hierunter auch Google Analytics. Dabei bietet die Integration in Optimizely den Anwendern drei entscheidende Vorteile:

Vorteil 1: Aufwandsreduzierung zur Vertaggung der Testvarianten

Die Integration von Optimizely und Google Analytics erfolgt in drei einfachen Schritten. In Schritt 1 muss die Verknüpfung zu Optimizely auf Projektebene aktiviert werden. Hierfür wird innerhalb des Projektes über den Integration-Tab die entsprechende Integration auf „ON“ gestellt. Auf allen Seiten, die für das Testing relevant sind und die den Google Analytics Code enthalten, muss anschließend ein übergreifendes Snippet innerhalb des Google Codes platziert werden. Dieses zusätzliche Snippet stellt die Verbindung zwischen Google Analytics und Optimizely her. Der zusätzliche Code für die Integration beinhaltet Variablen, die aufgrund des Setups auf Experiment-Ebene in Optimizely dynamisch gefüllt werden. Der Pixel kann somit global, hardcoded auf der Seite oder über den Tag-Manager, eingebaut werden.

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Im letzten Schritt lässt sich dann bereits für jedes Experiment eine Google Analytics Dimension auswählen. Über den Editor > Optionen > Integrationen kann die Integration exklusiv für das Experiment aktiviert und eine Custom Dimension (Indexnummer) bestimmt werden. Mit dem Start eines Experiments werden dann die Daten aus dem Testing Tool an Google Analytics übergeben, um die angelegte Dimension anschließend innerhalb eines Custom Reports zur Segmentierung zu verwenden.

Hinweis: Um keine Daten zu überschreiben, sollte jede Dimension nur für jeweils ein aktives Experiment ausgewählt werden.

Vorteil 2: Segmentierung der Varianten

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Durch die Integrationsmöglichkeit in Optimizely wird der Pagetraffic automatisch in Default-Traffic und Traffic von den Testvarianten unterteilt. Dies ist besonders nützlich, wenn kein separater Pageview zum Default erzeugt wird, wie es bei Tests über den Visual oder Code Editor der Fall ist. Die Metriken lassen sich somit in Google Analytics ohne zusätzliches Tracking problemlos für die unterschiedlichen Varianten segmentieren.

Vorteil 3: Vermeidung von Messfehlern

Auch bei Redirect Tests wird mit der Integration von Google Analytics in Optimizely ein weiteres Tracking-Problem gelöst. Je nach Art der Vertaggung kann es passieren, dass der Pagetraffic und dessen Performance sowohl dem Default als auch der Testvariante zugeordnet werden. Nämlich genau dann, wenn vor dem Redirect bereits der Call für den Pageview der Default-Seite rausgeht. Wird die Zuordnung von Optimizely übernommen, wird dieser Messfehler vermieden. Die einlaufenden Daten bleiben somit sauber.

Vergleich von Äpfeln und Birnen

So sinnvoll die Verknüpfung von Testing- und Web Analyse Tool auch für die Ideengewinnung von Testszenarien sein kann, birgt sie eine große Gefahr: Der Vergleich von scheinbar identischen Metriken. Manche der Metriken sind zwar in beiden Tools vorhanden, basieren allerdings auf unterschiedlichen Erhebungsmethoden, weshalb unterschiedliche Werte für die Metriken vorliegen können und diese nicht direkt miteinander vergleichbar sind. Dies betrifft unter anderem folgende Metriken:

1. Engagement

Ein Beispiel hierfür ist das Engagement der User, das häufig als Qualitätsmerkmal verwendet wird. Einige Anwender betrachten das Engagement aus Optimizely als „umgekehrte Bounce Rate“. Jedoch gibt es bereits bei der Erhebung der Bounce Rate erhebliche Unterschiede zwischen Optimizely und Google Analytics.

In Optimizely wird jeder Klick auf einer Website erfasst. Hierzu zählen sowohl Klicks auf aktive als auch auf inaktive Elemente. Klickt der User also beispielsweise auf eine „leere“ bzw. inaktive Fläche, so stellt dies in Optimizely keinen Bounce dar. In Google Analytics hingegen würde eine Session, in der lediglich eine inaktive Fläche geklickt und anschließend beendet wurde, als Bounce gelten, sofern kein weiterer Seitenaufruf oder eine andere Interaktion erfolgt ist.

Dementsprechend werden in Optimizely und in Google Analytics nicht die gleichen Werte für die scheinbar gleiche Metrik generiert. Der Hintergrund dieser unterschiedlichen Erhebungsweise ist die Absicht des jeweiligen Tools; bei der Durchführung von Tests kann es durchaus von Bedeutung sein, ob und wo Klicks stattgefunden haben, auch wenn keine direkte Interaktion mit der Seite stattgefunden hat. Für Google Analytics ist dies eher zweitrangig, da durch einen Klick auf eine interaktive Fläche kein Hit ausgesendet wird.

2. Conversions

Ein weiteres Beispiel ist das Tracking von Conversions, beispielsweise eines Klicks auf einen bestimmten Button. Angenommen, dieser Button wird zehn Mal von einem Besucher in verschiedenen Sessions geklickt, dann verzeichnet Google Analytics für alle Klicks auf den Button nur eine Conversion.

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Optimizely hingegen erfasst sowohl eine Unique Conversion als auch die kumulierte Anzahl (hier zehn). Per Default erhält man in der Ergebnisübersicht jedoch die Anzahl der Unique Conversions. Sollen die kumulierten Werte miteinander verglichen werden, muss im jeweiligen Chart zwischen UNIQUES und TOTALS gewechselt werden.

Des Weiteren kann es aufgrund von Timing Problemen immer wieder zu Abweichungen in der Messung (z. B. von Kaufabschlüssen) kommen.

Adäquate Analyse und Interpretation als Grundlage

Werden diese Diskrepanzen berücksichtigt, bietet Google Analytics die perfekte Möglichkeit, um ein Verständnis dafür aufzubauen, welche Metriken aufgrund durchgeführter Tests beeinflusst wurden und welche Unterschiede zwischen den Testgruppen bestehen. Beispielsweise lassen sich alle Schritte eines Funnels für jede Testgruppe durch die von Optimizely übergebenen Segmente individuell betrachten. Darüber hinaus bietet die Integration die Möglichkeit, alle Ergebnisse zentral in einem Interface zu sammeln und zu visualisieren.

Eine schlüssige Interpretation ist die Voraussetzung zur Entwicklung weiterer Testszenarien und sollte deshalb ausreichend Beachtung erhalten. Um dies zu ermöglichen, wird Google Analytics stetig weiterentwickelt – nicht umsonst ist es das weltweit mit Abstand am häufigsten verwendete Digital Analytics Tool.

Weit verbreitet heißt jedoch nicht zwangsläufig perfekt genutzt. Um mehr über die richtige Nutzung, Tipps und Tricks der Analyse und die Vermeidung von häufigen Fehlern zu erfahren und sich über alle aktuellen Themen der Digitalen Analyse auszutauschen, findet am 03. November 2016 der Analytics Summit in Hamburg statt.

Weitere Informationen über angemessene Analysemethoden, Tipps und Pitfalls auf dem diesjährigen Analytics Summit

Der Analytics Summit ist die einzige Google Analytics Konferenz in Deutschland und findet dieses Jahr bereits zum fünften Mal statt. Aber nicht nur Analytics und seine Nutzungsmöglichkeiten, sondern auch aktuelle Themen wie Google Tag Manager, BigQuery, Conversion Attribution, Datenimport und viele weitere spannende Insights werden besprochen.

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Geballtes Know-how der führenden Google Analytics Experten, von Usern für User – unterstützt durch Google Mitarbeiter aus dem Analytics Team. Ob Profi oder Beginner, ob Web Analyst oder Online Marketer – jeder, der Google Analytics im Einsatz hat oder in Zukunft nutzen möchte, kann sich auf diesen unvergleichlichen Event freuen. Zusätzlich steht allen Interessierten vor Ort ein Help Center zur Verfügung, in dem Sie Beratung zu Ihren ganz individuellen Pitfalls und Herausforderungen erhalten können.

WANN: 03. November 2016, 9.00 Uhr

WO: Curio Haus, Rothenbaumchaussee 11, Hamburg

Allen Interessenten gewährt Trakken als Optimizely 3-Sterne-Partner 15% Ermäßigung auf Konferenztickets mit dem Rabattcode „OptimizelyVitaminB“ (Davon ausgenommen sind Seminare und Kombitickets.)

Weitere Informationen und Tickets unter: www.analytics-summit.de