Google Analytics Ziele: Neue Oberfläche und Vergangenheitswerte

Heute ist mir aufgefallen, dass die Oberfläche der Website-Ziele in einem meiner Google Analytics Accounts ganz anders aussieht als sonst. Scheinbar gab es wieder ein Update bei Google Analytics. Die Übersicht ist jetzt nicht mehr wie sonst in Zielgruppen aufgeteilt, sondern führt alle Ziele untereinander auf mit der jeweiligen Anzahl der Conversions der letzten 7 Tage und der Möglichkeit die Ziele zu aktivieren oder zu deaktivieren.

Neue Ziele Google Analytics

Das anlegen eines neuen Ziels ist jetzt viel verständlicher für Neulinge. Beim Anlegen eines Ziels führt Google Analytics den User jetzt durch die einzelnen Schritte. Außer der Oberfläche hat sich hier aber sonst nichts geändert. Die Auswahlmöglichkeiten Ziel-URL, Verweildauer, Seiten/Besuch und Event sind die selben geblieben. Schön ist jedoch, dass es jetzt zu jeder Auswahl ein Beispiel gibt.

google-analytics-ziele-schritt-1.jpg

Nachdem der Ziel-Typ und die Bezeichnung ausgewählt wurden klickt man auf „Next Step“ und gelangt zum eigentlichen Anlegen des Website-Ziels. Wo vorher nur eine Ziel-URL als Beispiel gezeigt wurde, wird jetzt auch „My Screen“ als Ziel-Seite einer App aufgezeigt. Also werden die Apps jetzt verstärkt mit einbezogen, was auch Zeit wurde. (Sorry für die schlechte Qualität des Screenshots)

google-analytics-ziele-anlegen

Was ich jedoch wirklich interessant finde ist, dass man, bevor man das Ziel endgültig anlegt, testen kann wie hoch die Conversionrate für dieses Ziel in den letzten 7 Tagen gewesen wäre!
Wie cool wäre es wenn man neu angelegte Ziele auf alle reports rückwirkend anwenden könnte!? Vielleicht ist es ja der erste Schritt in diese Richtung? (bitte, bitte Mr. Google Analytics!)

Ich habe es mal ausprobiert und so sieht das ganze dann aus:

google-analytics-ziele-rueckwirkend-auswerten

Wie gesagt ich habe dieses Update bisher nur in einem Account gesehen und bisher noch keine Zeit gehabt noch tiefer reinzuschauen. Hat jemand dieses Update bei sich auch schon entdeckt? Gibt es noch weitere Neuerungen, die ich nicht bemerkt habe?

Web Analytics Kosten: Jenseits der Lizenzkosten

Zahlreiche Unternehmen tendieren dazu die Kosten für die Beschaffung, Implementierung und die laufenden Lizenzkosten eines Web Analytics Tool als einzige Kosten für Web Analytics zu betrachten. Die Auswahl eines Web Analytics Tools wird aufgrund dessen häufig als eine technische Entscheidung angesehen anstatt sie auch von der wirtschaftlichen Seite zu betrachten. Jedoch sollten auch andere wichtige Kosten beachtet werden, um die kompletten Betriebskosten zu erkennen und den ROI extrahieren zu können. Beispielsweise der Einsatz von professionellem Personal, der das Potenzial eines solchen Tools für den Geschäftserfolg nutzen kann.

Avinash Kaushik hat mit der 10/90-Regel bereits 2006 einen Denkanstoß in diese Richtung gegeben. Die 10/90-Regel besagt, dass 10% des Budgets in das Web Analytics Tool fließen und 90% in das Personal, welches sich mit Web Analytics beschäftigt. Im konkreten Fall müssten bei Kosten von 25 000 € pro Jahr für ein Tool, 225 000 € in Personal investiert werden, um das volle Potenzial des Tools nutzen zu können. Nach Kaushik sollten Unternehmen zunächst ein kostenloses Tool implementieren und das dadurch gesparte Kapital in Personal investieren, um den Erfolg der Website steigern zu können. Sobald die kostenlose Anwendung bei Steigerung des Geschäftserfolgs an ihre Grenzen stößt, kann in ein kostenpflichtiges Tool mit mehr Funktionen investiert werden.

Jedoch stößt diese Regel auch auf sehr viel Kritik unter Web Analysten, wie beispielsweise beim Chief Commercial Officer (CEO) der Webtrekk GmbH, Ralf Haberich. Dieser hält die 10/90-Regel für eine starke Übertreibung, stimmt jedoch zu, dass in jedem Fall der höhere Anteil des Budgets in das Personal investiert werden sollte. Seine Idee von der Zuteilung zwischen Kosten für Tool und Personal ist grafisch dargestellt zu sehen in der „Cost-Brain-Allocation by Haberich“.

Cost-Brain-Allocation by Haberich

Der Cost-Brain-Allocation-Graph zeigt, dass bei einer Website mit geringer Besucheranzahl weniger für ein Web Analytics Tool ausgegeben wird, der Anteil der Personalkosten dementsprechend sehr viel höher liegt. So wäre auch eine Verteilung von 0/100 bei einem kostenlosen Tool wie Google Analytics möglich. Je höher jedoch die Anzahl der Besucher einer Website wird, desto höher werden auch die Ausgaben für ein professionelles Tool und die Anteile am Budget gleichen sich immer stärker an.

In einem Punkt sind sich beide jedoch einig. Es ist nicht die Soft- oder Hardware, die eine Wertsteigerung durch den Einsatz von Web Analytics liefert, sondern das menschliche Kapital, welches dahinter steht.

Web Analytics zeigt seinen Wert erst durch die Menschen auf, die sich in dieses komplexe Thema vertiefen, analytisch und wirtschaftlich denken können und das genutzte Tool bis ins Detail kennen.

Autor: Alexander Berger

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