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In diesem Artikel stellen wir Ihnen 10 typische Fehler vor, die unsere Consultants immer wieder erleben, und an die Sie auf jeden Fall denken sollten, wenn Sie ein Web Analytics Projekt starten. Die Liste könnte man natürlich noch viel weiter führen. Achten Sie besonders auf Punkt 6 & 7, da diese am häufigsten passieren und möglicherweise Ihre gesamte Aufmerksamkeit erfordern werden…

#1 – Irgendein Web Analytics Tool auswählen, ohne es getestet zu haben

Ein Web Analytics Tool will sorgfältig ausgewählt sein. Und dafür muss man es ausgiebig testen. Man sollte nicht nur die technischen Möglichkeiten der Lösung kennen, sondern auch den Reifegrad des eigenen Unternehmens in der Webanalyse. Diesen können Sie mithilfe unseres Reifegrad-Modells messen.

Es hat nicht viel Sinn ein fortschrittliches Web Analyse Tool zu implementieren, für das man viel Sachverstand braucht, wenn die Teams, die damit arbeiten, weder die Zeit noch die nötige Erfahrung haben, um es voll zu nutzen. (Jim Sterne legt diesen Punkt in seinem White Paper „Ein Tag im Leben eines Digital Analyst“ dar.)

Außerdem gehen durch eine schlechte Implementierung viele Möglichkeiten eines hochwertigen Tools verloren. Unter anderem besteht dadurch die Gefahr, dass man am Ende falsche Daten bekommt. Gleichzeitig sollten diese Bedenken aber auch nicht dazu führen, dass ein minderwertiges Tool gewählt wird, nur weil die Implementierung einfach ist. Wenn Sie Ihr Tool auswählen, müssen Sie die Bedürfnisse der Nutzer und andere Gesichtspunkte mit in Betracht ziehen. Dazu gehört die Verwaltung der Zugriffsrechte für die Daten, wie viel Support Ihre Teams hierfür geben können, die Verfügbarkeit von Daten in Echtzeit usw.

Ein weiterer wichtiger Punkt: der Testzeitraum. Nicht alle Anbieter stellen eine voll funktionsfähige kostenlose Testversion zur Verfügung. Stellen Sie sicher, dass der Test längere Zeit unter realen Arbeitsbedingungen mit einem funktionierenden Tagging stattfinden kann und damit aufschlussreiche Ergebnisse liefert.

Weitere Tipps zur Auswahl Ihres Web Analytics Tools bekommen Sie in folgendem Blogpost: „12 entscheidende Kriterien, die Ihnen dabei helfen eine Webanalyselösung auzuwählen”.

#2 – Bei der Implementierung der Web Analytics Lösung die “Endnutzer” vergessen

Sie können die beste Lösung implementieren, die optimale Analysen bietet, aber wenn die Nutzer nicht die Zeit haben einen Blick in diese Analysen zu werfen, oder wenn die Teams die Ergebnisse nicht verstehen, dann haben Sie mit der Implementierung einer komplexen Lösung nur Zeit verschwendet. Die Zeit für die Integration hätte besser für dringendere Aufgaben verwendet werden können. Und wenn Sie eine Agentur mit der Integration beauftragt haben, dann wurde das Geld völlig umsonst investiert. Aber es kann auch anders laufen und die Nutzer haben nur die Hälfte der Informationen, die sie brauchen. Die Folge ist Frustration, was so weit führen kann, dass die Nutzung einer Web Analytics Lösung an sich in Frage gestellt wird.

#3 – Alles messen wollen… koste es was es wolle

Es lohnt sich nicht, auf einer Website alles zu messen und Daten zu sammeln, die niemand analysiert. Die Tools, die Ihnen zur Verfügung stehen, bieten eine Fülle von Analyse-Möglichkeiten, mit denen alles mögliche auf Ihrer Seite überwacht werden kann. Also ist die Versuchung groß Daten um ihrer selbst willen zu sammeln. Nehmen wir ein Beispiel aus der Lösung von AT Internet: Es lohnt sich nicht ClickZone auf allen Seiten einzurichten, aber an einigen wichtigen Stellen bringt das sehr interessante Ergebnisse. Das Taggen sämtlicher Links auf der Site kann eine sehr ermüdende Aufgabe sein, wobei die Endnutzer meist gar nicht alle Ergebnisse brauchen, die sich daraus ergeben. Die Implementierung der Tags muss immer im engen Zusammenhang mit den Anforderungen der Endnutzer stehen.

#4 – Die Beschränkungen Ihrer technischen Teams außer Acht lassen

Eine Nutzer-Bedarfsliste ist keine Wunschliste für den Weihnachtsmann. Egal wie interessant oder fortschrittlich Ihr Bedarf auch ist: Wenn die Teams, die für die Integration verantwortlich sind, technisch nicht dazu in der Lage sind sie umzusetzen, kann das Tagging nicht implementiert werden. Grund dafür kann das CMS, ein Intranet oder andere Faktoren sein. Auch hier ist Enttäuschung die Folge, in diesem Fall aber auf Seiten der Nutzer, da nicht alle Anforderungen (die Wunschliste) in der Implementierung umgesetzt werden können.

#5 – Die speziellen Funktionen der Website außer Acht lassen

Das Erstellen eines Tagging-Plans und die Integration der Tags basiert auf den technischen Bestandteilen der Site. Stellen Sie sich die folgenden Fragen:

  • Ist meine Site optimiert für verschiedene Geräte (Desktop, Mobiltelefone, Tablets, … )?
  • Wenn das so ist, ist die Site in einem responsiven Design verfügbar oder gibt es mehrere verschiedene Versionen mit jeweils eigenen URLs?
  • Wurde AJAX verwendet?
  • Wurden Videos eingebunden?
  • Wird die Site über ein CMS verwaltet und wenn ja, wird der Content dynamisch von diesem CMS erstellt?

#6 – Testphasen überspringen

Eine der Fallen bei einem WA-Projekt ist es, sich mit der Umsetzung eines Taggingplans zufrieden zu geben und keine Tests anzusetzen. Leider ist die Wahrscheinlichkeit für Fehler dann sehr groß, weil die Daten nicht unbedingt zuverlässig sind. Sie brauchen neben Zeit auch die technischen Skills, um einen professionellen Test durchzuführen. Holen Sie sich dafür am besten Hilfe von außen. Wenn während dem ersten Test Fehler auftauchen, sollten sie natürlich berichtigt werden, um danach einen weiteren Test durchzuführen, der bestätigen kann, dass alles korrekt funktioniert. Auf keinen Fall sollten beim Beheben der alten Fehler, neue entstehen!

#7 – Die Tags einer Website nicht erneuern, wenn diese sich weiterentwickelt

Das Web Analytics Projekt ist nicht zu Ende, wenn das Tool implementiert wurde. Der Taggingplan ist nicht in Stein gemeißelt. Er muss sich im gleichen Rhythmus mit der Seite mitentwickeln. Mit funktionellen, ergonomischen und technischen Änderungen kann das Tagging schnell veralten. Tagging Audits helfen uns das sehr schnell zu erkennen. Damit können wir frühzeitig reagieren und die Qualität der Daten sichern. Es ist ein großer Fehler, wenn man bei einer Überarbeitung einer Website die Webanalyse außen vor lässt, da man sonst den Nutzen der Überarbeitung nicht überprüfen kann. Es ist wichtig, erneut danach zu fragen, was die Nutzer brauchen und was die technischen Teams leisten können. Danach kann der Tagging-Plan so angepasst werden, dass er diese neue Anforderungen optimal erfüllen kann. Idealerweise wird ein Prozess definiert, so dass der Webanalyst und der Verantwortliche für die technische Umsetzung und das Tagging in engem Kontakt stehen, wenn es um die  Planung einer Überarbeitung geht. Um Updates und neue Funktionen einfacher zu gestalten, können Soft Tagging-Lösungen wie Datamanager verwendet werden.

#8 – Die falschen Key Performance Indicators auswählen

Vor dem Web Analytics Projekt müssen die richtigen KPIs ausgewählt werden. Andernfalls kann das Web Analytics Tool nicht anzeigen, wie gut das Unternehmen bei den digitalen Angeboten abschneidet. Die Indikatoren müssen sich direkt aus der Strategie ergeben und an Ihre Branche und Ihren Geschäftsbereich angepasst sein. Eine Analyse dieser Indikatoren zeigt Ihnen, wo Sie in Bezug auf Ihre Ziele stehen und wo es noch Platz für Verbesserungen gibt. Von der Auswahl dieser Indikatoren hängt die Gestaltung Ihres Tagging-Plans ab. Deshalb ist es unbedingt notwendig, klare KPIs zu haben. Aber vermeiden Sie, sich mit diesen Kennzahlen zu überladen! Mit neuen Einschätzung der Website und der Firmenstrategie müssen sich auch die KPIs ändern.

#9 – Web Analytics Dashboards nicht von Beginn an definieren

Nachdem die KPIs festgelegt wurden, müssen Sie sich Gedanken darüber machen, wie sie angezeigt werden sollen, damit Sie die richtigen Entscheidungen treffen können. Es ist wichtig dafür das passende Dashboard und ein Template für das Reporting zusammenzustellen. Der Zweck des Dashboards und des Reports ist nicht der selbe. Das Dashboard ist ein Werkzeug zur Verwaltung und zur Entscheidungsfindung. Der Report andererseits gibt einen Überblick über die Aktivitäten um Ihre Performance auf täglicher Basis zu messen. Das Dashboard muss an den jeweiligen Nutzer angepasst sein und die folgenden Fragen beantworten: Welche Stellung hat der Nutzer im Unternehmen? Wie oft sollte er die gesammelten Informationen erhalten? (Täglich, wöchentlich, monatlich, vierteljährlich?)

Es ist wichtig einzuplanen, dass Daten und Informationen über einen langen Zeitraum hinweg angezeigt werden. Brauchen alle meine Mitarbeiter einen Zugriff auf das Web Analytics Tool? Sollen manche Abteilungen nur Zugriff auf ausgewählte Daten haben? Diese Fragen müssen gestellt werden, bevor das Web Analytics Projekt beginnt, denn die Antwort darauf hat einen großen Einfluss auf den Tagging Plan und die Konfiguration der Zugriffsrechte im Tool selbst.

#10 – Beim Web Analytics Projekt die Richtlinien für das Data Management vergessen

Während der Implementierungsphase eines Web Analytics Projekts, an dem mehrere Partner beteiligt sind oder bei einem Projekt auf einer internationalen Website müssen Sie sich Gedanken darüber machen, wie die Daten im Tool gesammelt werden sollen. Das hängt zum großen Teil von den Vereinbarungen innerhalb der Gruppe ab. Soll ein Einzelner das Tool verwalten und verantwortlich sein für die Verteilung der Daten oder soll sich jeder Teilnehmer, zum Beispiel in jedem Land selbst um seine Daten kümmern? Diese Entscheidung hat einen Einfluss auf die Entscheidungen, die getroffen werden müssen, wenn ein Taggingplan erstellt wird.

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