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«Der Weg ist das Ziel, doch wer nicht misst wo er steht, weiss nicht ob er weiterkommt.»

Die Digital Marketing Manager NDS HF, nach 4 Wochen mit Chris Beyeler.

Was Sie in diesem Beitrag erfahren:

  1. Was ist Digital Marketing Analytics
  2. Weshalb das Analytics Modell wichtig ist
  3. Wie Sie das Analytics Modell für sich nutzen
  4. Wie das Digital Marketing Analytics Modell implementiert wird

Das Gegenstück der Kreativität sind nackte Zahlen. Der Graus jedes Branding-Spezialisten sich in seiner Domäne nicht ausleben zu können. Wohl etwas überspitzt formuliert, denn jede Kampagne hat ihre Ziele. Doch ob diese erreicht werden, wird leider häufig zu wenig genau gemessen.

 

Was ist Digital Marketing Analytics

Sie betreiben Marketing aus einem bestimmten Grund. Oftmals geht es darum, dass Sie Geschäftsziele erreichen möchten. Auch grosse und bekannte Marken sind nicht davon befreit für sich zu werben oder den Kunden zu informieren und zu unterhalten. Was man von erfolgreichen Marken lernen kann ist, dass sie das Spiel früh begriffen haben und meisterlich in dieser Klasse sind. Sie werden kaum frei aus dem Bauch heraus Entscheidungen treffen. Ihre Massnahmen sind abgestimmt, basieren auf Messungen um stets etwas näher an den Kunden heranzurücken und seine Bedürfnisse zu wecken oder zu befriedigen. Dafür muss aber eine Datenbasis geschaffen werden, die Entscheidungen ermöglicht und Rückschlüsse zulässt. An diesem Punkt kommt das Digital Marketing Analytics Modell zur Anwendung. Denn Ihre Website MUSS performen. Die Zeiten in denen man eine Website erstellte, damit man eine hatte sind vorbei. Es geht ihnen ein riesiges Potenzial verloren, wenn Sie beginnen zu verstehen, welche Informationen Sie dadurch gewinnen.

Das Digital Analytics Modell ist somit eine Darstellung von Strategien und Massnahmen welche aufzeigen, womit und wie (mit welchen Variablen und Werten) ein Ziel erreicht werden soll und wie der Fortschritt gemessen wird.

 

 

Weshalb das Analytics Modell wichtig ist und wenn die Website zum Mitarbeitergespräch antritt

Ihre Website ist ihr Sales-Guy. Behandeln Sie sie daher auch wie einen. Dies bedeutet, dass Ziele definiert werden, diese laufend in einen Report erfasst, analysiert, überprüft und angepasst werden.

Daher ein wichtiger Grundsatz: Hören Sie niemals auf ihr Bauchgefühl!

In der Realität sind wir viel zu rasch an dem Punkt, an dem wir denken: «Das muss funktionieren. Sieh nur wie sehr es mir gefällt?!» Sie sind nicht der Kunde. Sie müssten viel eher ihre Kunden genauestens kennen. Wie Sie ihren Kunden als Persona exemplarisch darstellen können behandeln wir zu einem späteren Zeitpunkt in einem weiteren Beitrag.

Zurück zur Website: Sie haben Geschäftsziele, entwickeln Sie daher eine Strategie welche auf diese Ziele einzahlt! Dazu nutzen Sie Mittel welche die Umsetzung der Strategie ermöglichen und unterstützen. Ein Nordstern, welcher auf einem soliden Fundament steht, dargestellt wie folgt:

Nun nehmen Sie ihre Ziele und ihre Strategie und stellen sie Sie ganz vereinfacht in einem Raster dar. 

Wie Sie das Analytics Modell für sich nutzen

Wofür ein Raster fragen Sie sich? Ein Raster bietet einen schnellen Überblick. Für eine solche Strategie müssen Sie auch nicht ein 15-seitiges Dokument erstellen, welches nachher in einer Schublade verstaubt. Dies wird ihre Grundlage, resp. Sie können es sich gleich eins zu eins nach Excel kopieren und haben somit, eine Vorlage für ihren persönlichen Measurement-Plan.

Rollen wir das aus: Ihre Grundlage bildet ihr Geschäftsziel. Wenn Sie nun ein Blumengeschäft haben, das Blumen online verkauft und einen Lieferservice inkludiert hat, so wäre bspw. ihr oberstes Ziel für 2020 möglicherweise mehr Umsatz. Beziffern wir diesen Umsatz einmal auf CHF 500000.–.

Nun erstellen wir einen Plan, aufgrund dessen Sie festhalten, was, wie und wo gemessen wird, um die Zielerreichung auch zu überprüfen. Dann haben Sie einen Measurement-Plan, einen Messplan.

Dieses Raster beinhaltet das AIDA-Modell. Auch wenn dieses nicht dem aktuellen Stand unserer Customer Journey entspricht, so reicht sie völlig aus um unsere Website-Ziele zu quantifizieren, resp. in Stationen aufzuteilen. Zu AIDA folgen noch KPIs. KPIs alleine sagen wenig aus, wenn sie nicht in Relation gesetzt werden, weshalb Sie zwingend mit Durchschnittszahlen arbeiten sollten. Falls Sie sich nun fragen was eine KPI ist, versuchen wir uns an einer Definition.

Nach Tom Alby können KPIs folgendermassen interpretiert werden: KPIs sind weder Ziele noch Metriken. KPIs sind Leistungskennzahlen, die zeigen, wie der Stand auf dem Weg zur Zielerreichung ist: Wird das Ziel erreicht, wenn alles so weiter lauft wie bisher? (Alby 2019)

Legen wir uns somit nun einen Measurement-Plan zurecht:

Oberstes Ziel CHF 500‘000 Umsatz
Marketing-Modell Attention Interest Desire Action
Marketing-Ziele 30% neue Besucher (Vorjahr 422‘492) 20% nutzen die Blumensuche 15% legen etwas in den Warenkorb 7% All-Over CVR bei 50.—Warenkorbwert
KPI Neue User Product Search Add to basket rate CVR / Average basket size
Ø Zahlen 92‘550 User 27‘765 Suchen 5553 Produkte in Warenkorb 833 Bestellungen / Monat oder CHF 5100

 


Diese Tabelle zeigt die Zielerreichung und ihre Metriken auf. Selbstverständlich ist das stark vereinfacht, und solche Zahlen sind nicht so einfach zu erreichen. Doch geht es dabei darum, sich die Stellschrauben aufzuzeigen. Wichtig sind die Aussagen, die sich daraus ergeben. Sie haben eine Basis die bereits einen Reibungsverlust aufzeigt. Denn niemals werden 100% der Besucher auch etwas in den Warenkorb legen. Für Sie ist es somit wichtig, dass Sie sich bewusst sind, ihren Bestellprozess permanent zu untersuchen. Über einen Tracking-Plan werden Sie festlegen, was auf dem Weg vom Besuch hin zum Zahlvorgang alles gemessen werden soll. Wo die meisten Absprünge entstehen und was dort getestet resp. optimiert werden soll.

Mit dem Tracking-Plan bekommen Sie die Übersicht welche Aktion was auslöst und was zu einem Ergebnis im Measurement-Plan führt. Somit schliesst sich der Kreis und ihre Website hat die Chance zu einem starken Mitarbeiter zu werden.

Nehmen wir uns der Trigger an, legen die Variablen fest und weisen einen Wert zu. Die Begrifflichkeiten führen zu einem Fragezeichen? Definieren wir gemeinsam:

  • Ein Trigger ist eine Aktion des Users welche zu einem Ergebnis führt, resp. die eine Aktion des Analysesystems auslöst.
  • Eine Variable ist die Zuweisung des Triggers in eine Kategorie.
  • Der Wert stellt den effiktiven Wert dar, welcher in unser Analysesystem eingebunden wird.
Bereich Beschreibung Trigger Variable Wert
Website User ruft Website auf URL call + load pageURL $pageVisit
Website User sucht Produkt Formular ausgefüllt formSend $searchForm
eCommerce User kauft Blumen Klick auf „jetzt kaufen“ Order $orderValue

Mit diesem Tracking-Plan haben Sie nun ihr Zielvorhaben in ein Raster gefügt, das die Umsetzung ihres Measurement-Plans festhält. Es sind Werkzeuge die ihnen eine Systematik in die Messung ihrer Aktivitäten zur Hand geben.

Denn wichtig ist zu verstehen, dass eine Website mehr als nur eine Visitenkarte darstellt. Ihren Mitarbeiter haben Sie ebenfalls nicht als Dekoration eingestellt. Daher prägen Sie sich folgendes ein: Messen ist Unterstützung, analysieren dient der Ursachenforschung um zu testen und ihre Website zu optimieren. Angemerkt: Dies ist ein iterativer Prozess.

Wie Sie das Digital Marketing Analytic Modell implementieren

Es gibt viele Tools welche Sie verwenden können. Am einfachsten ist es, wenn Sie sich auf die Gratis-Tools des Klassenprimus verlassen. Sie benötigen für den Anfang lediglich zwei Dinge:

  • Google Analytics
  • Google Tag Manager

Was Sie damit erhalten ist einerseits ein Messgerät (Google Analytics), welches sehr viele Möglichkeiten bietet und weiter vernetzbar mit vielen anderen Services ist. Andererseits ist es ein Werkzeugkasten (Google Tag Manager) mit welchem Sie unabhängig von Entwicklern, Messpunkte in ihrer Website einbauen können. Das genaue Handling dieser beiden Produkte lesen Sie im entsprechenden Beitrag.

Jedoch für Sie an dieser Stelle: Wenn Sie es nicht selbst können, so lassen Sie sich das Script des Google Tag Managers von einem Entwickler einsetzen und verabschieden Sie sich dann eine Weile von ihm, ab diesem Punkt sind Sie fast schon selbständig. Denn Google Analytics lässt sich nun wunderbar einfach über einen Container im Google Tag Manager einbauen. Aber genauer gehen wir im nächsten Beitrag darauf ein.

Befassen wir uns abschliessend mit der Interpretation ihrer Ergebnisse.

Fazit

Was haben Sie erfahren: Messen, messen, messen ist wichtig, doch erst in Relation zu einem Ziel und entsprechenden Zahlen wird es wertvoll. Daher müssen Sie wissen wohin Sie wollen. Legen Sie dazu einen Messplan (Measurement-Plan) fest, welcher zu einem Tracking-Plan führt. Dann haben Sie es schwarz auf weiss, was Sie wo einbauen möchten und wie es zu einer brauchbaren Messung führt. Durch den Measurement-Plan erhalten Sie daraufhin den Background, um ihre Messwerte in Relation zu setzen.

Was ich ihnen mit auf den Weg gebe: Google Analytics im Handling ist nicht kompliziert. Was jedoch Erfahrung braucht ist die Detektivarbeit um die richtigen Informationen zu finden und zu interpretieren. Doch wenn Sie erst einmal festgelegt haben, was Sie erreichen möchten, dann wird es ihnen einiges einfacher fallen zu finden wonach Sie suchen. Google Analytics bietet ab Haus bereits eine Tiefe, welche von ihnen fordert, dass Sie Ursachenforschung betreiben. Beispiel: Wenn ein User abspringt, kann das viele Gründe haben. Ist ihre Website optimiert für Mobile (responsiv)? Ist die Ladezeit zu lange? Hatte die besuchte Seite nicht den erwarteten Inhalt des Users? Aus welchem Land kommt der User (möglicherweise einfach verklickt)? Hat der Preis den User verschreckt?

Sie sehen es gibt unzählige Möglichkeiten. Es liegt an ihnen, einen Zusammenhang aus den Messwerten und ihren Zielen zu erstellen.

Danach geht es ans Testen und erneutes Messen. Nehmen Sie das ernst und führen Sie mit einem ihrer wichtigsten Mitarbeiter mehr als nur ein Jahresgespräch. Machen Sie das jeden Monat. Sie werden staunen wie die Performance zunimmt.

Quelle:

Alby, Tom. 2019. Einführung in die Webanalyse. 1. Auflage 2019. Bonn: Rheinwerk Verlag GmbH.