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Social-Media-Marketing wird schon bald einen festen Platz im Kommunikationsmix bei Unternehmen einnehmen, ob groß oder klein. Ein Hemmschuh ist derzeit, dass gelernte Messverfahren und Erfolgsparameter aus den klassischen Medien nur sehr begrenzt auf Social-Media-Aktivitäten Anwendung finden können. Neue Kennzahlen für das Web 2.0 werden die Akzeptanz beschleunigen, denn das Marketing braucht Maßeinheiten, um Aufwand und Maßnahmen bewerten zu können.

Ein Grundgedanke des Social-Media-Marketings ist es, den Nutzern Instrumente an die Hand zu geben, die die Kommunikation fördern und gleichzeitig für schnelle digitale Verbreitung sorgen können. Diese beiden Voraussetzungen erfüllen Widgets. Daher können sie ideal als Anschauungs-objekt für die Schaffung neuer Kennzahlen und Messverfahren herangezogen werden. 

Je nach Art und Aufbau kann man den Einsatz von Widgets mit einer Mischung aus klassischen und neuen Kennzahlen analysieren. Die Analyse lässt sich in vier generelle Kategorien, abhängig von der Funktion des Widgets, unterteilen: Internal Metrics, External Metrics, Multichannel Metrics und Viral Metrics (Quelle: www.aaronsongroup.com).

Internal Metrics

Internal Metrics beziehen sich auf das Widget selbst und beinhalten Kennzahlen aus dem E-Commerce und der Content-delivery-World, wie z.B. Produktansichten, Kategorieansichten, Check-out und Verkäufe, Neuregistrierungen und Log-ins bestehender Kunden.

Hier spielen die klassischen Kennzahlen, wie Views, Unique Visitors und Clicks, eine Rolle. Views entsprechen PIs. Ein View wird gezählt, wenn das Widget im Browser geladen wird. Die Messgröße Views ist problematisch, weil beim erneuten Laden der Seite neue Views erzeugt werden können. Wenn z.B. das Widget auf einer zu scrollenden Seite am Schluss eingebettet ist, heißt es zwar, dass das Widget mit der Seite geladen wird und einen View erzeugt hat, aber nicht, dass der Betrachter das Widget tatsächlich wahrgenommen hat. Um mit dieser Problematik umzugehen, ist es natürlich möglich, technische Lösungen anzuwenden, die dazu führen, dass die Views erst dann gezählt werden, wenn das Widget im sichtbaren Bereich ist.

Die zweite Problematik bezüglich Views bzw. PIs ist, dass es eine steigende Anzahl von Webseiten auf AJAX-Basis gibt. Bei diesen Webseiten können Nutzer verschiedene Inhalte abrufen, ohne dass die Seite neu geladen werden muss. Dagegen haben andere Webseitenbetreiber ihre Angebote so konzipiert, dass bei jeder Interaktion viele Seitenaufrufe generiert werden. Ein gut verbreitetes Widget erhält oft enorm hohe Views. Die Sinnhaftigkeit der Views als Kennzahl hängt allerdings vom Widget ab. Viele Views anzustreben ist z.B. interessant, wenn die häufige Betrachtung des Widgets Ziel der Kampagne ist.

Ein Unique Visitor ist definiert als eindeutiger Besucher eines Widgets, ausgehend von dem bleibenden Cookie, dass auf den Browser des Besuchers übertragen wird, wenn er sich das Cookie ansieht   unabhängig davon wie viele Views er tätigt. Unique Visitors sind als Kenngröße für Widgets auch in Zukunft relevant.

Auch auf Clicks können wir nicht verzichten, um den Erfolg eines Widgets zu messen. Jedes Mal, wenn ein Unique Visitor auf ein Widget klickt, wird ein Click gezählt. Besonders spannend sind die Clicked Views, d.h. die Anzahl der Views, bei denen im Widget geklickt wurde, und die Clicked View Rate, d.h. das Verhältnis zwischen Views, bei denen geklickt wurde, und Views total.

Wenn der Anbieter einen Link in das Widget integriert hat und erfahren möchte, wie oft jemand aus dem Widget heraus geklickt hat, ist die Angabe der Kenngröße Clickthroughs interessant. Ein Clickthrough wird jedes Mal gezählt, wenn ein Unique Visitor auf einen Outbound-Link im Widget klickt und so auf einen Inhalt außerhalb des Widgets gelangt.

Die wirklich relevanten Daten, die über den Erfolg einer Kampagne entscheiden, sind die Daten über das „Involvement“ bzw. die „Identifikation“ der User. Diese kann der Anbieter anhand einer hohen Wiederbesuchshäufigkeit und der Aktivität der User messen. Damit können Geschäftsprozesse auf die Zielgruppenbedürfnisse abgestimmt werden, um langfristig Return on Investment zu erzielen. In Kenngrößen ausgedrückt, wird die sogenannte Stickiness des Widgets damit definiert, wie viele Views jedes einzelne installierte Widget zu verzeichnen hat, bis es entfernt wird. Die Stickiness steht für die durchschnittliche Lebensdauer des Widgets.

External Metrics

External Metrics beschreiben die Widget-Umgebung. Sie geben Aufschluss darüber, wo das Widget platziert ist (auf einer Webseite, innerhalb von Social Networks, auf Blogs etc. und ob es innerhalb der Seiten oben rechts, oben links oder unten platziert ist). External Metrics bringen die Internal Metrics in einen Zusammenhang und stellen die effektiven Unterschiede von Widgets auf persönlichen Profilseiten innerhalb von Social Networks im Gegensatz zu Widgets auf persönlichen Webseiten, Blogs oder Online-Shops heraus.

Die Parameter Installs sind mit am wesentlichsten, um den Erfolg in Zahlen greifbar zu machen. Ein Install ist definiert als die Kombination von einer gesendeten ID, die generiert wird, wenn das Widget gegrabbed wird, und dem Zielort, wo der Install angesehen wird. Installs, auch Placements genannt, beantworten die wichtigen Fragen: „Auf welchen Domains wird mein Widget angeschaut?“, „Welche Domains verteilen mein Widget?“ und „Auf welcher Plattform gibt es die meisten Zugänge?“. Installs sind die absolute Zahl von einzigartigen Placement-IDs. In der Analyse wird unterschieden zwischen New Installs, Sponsored Installs, Viral Installs und Aktive Installs. New Installs ist die absolute Zahl neuer Installs, Sponsored Installs sind die Installs, die über eine Kampagne zustande gekommen sind, Viral Installs sind über Empfehlungen zustande gekommene Installs.

Viral Metrics

Die Viral Metrics untersuchen die Verbreitung des Widgets und seine Mechanismen. Wie oft wurde aktiv weiterempfohlen? Woher hat der Nutzer das Widget (Grabbing)? Wie viele Male ist Content aus dem Widget zu anderen Usern gesendet worden? Für die Bewertung des viralen Effektes ist es interessant zu wissen, wie sich das Verhältnis zwischen Sponsored Installs und Viral Installs gestaltet. Aktive Installs bezeichnen die durchschnittlichen Views eines Installs am Tag. Je höher die Aktivität, desto wahrscheinlicher treten virale Effekte auf. Besonders aufschlussreich ist es, die „Viral grabs by Generations“ zu betrachten. Grabbt sich ein User ein bereits eingebettetes Widget, ist das neue Widget ein Widget nächster Generation. Ist die Placement-ID so aufgebaut, dass diese Vererbung erfasst werden kann, kann der virale Effekt sehr gut nachvollzogen werden. Im Idealfall steigt die Anzahl der Installs pro Generation exponentiell.

Multichannel Metrics

Multichannel Metrics stellen den Wert von Online-Widgets vs. Mobile-Widgets und Facebook-Apps vs. Free-Online-Widgets heraus. Sie informieren darüber, welche Widget-Variation (allein stehend oder in Plattform integriert) und welche Geräteplattform genutzt wird. Widgets übergreifend auf verschiedenen Plattformen zu verknüpfen bedarf besonderer Berücksichtigung. Dieses Bedürfnis erfüllt z.B. Clearspring Technologies, wenn jede Variation des Widgets auf der gleichen Reporting-Plattform aufbaut.

Fazit

Die Modularisierung des Webs verändert die Art und Weise, wie wir mit Inhalten sowie dem Internet überhaupt umgehen und wie wir Menschen interagieren. Dem Thema „Analytics of Widgets“ müssen wir uns daher immer wieder aufs Neue stellen. Widget Metrics sind ein sehr spannendes, aber auch neues Thema. Daher sind noch einige Fragen offen. Die Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Kennzahlen ist kritisch, weil die diversen Plattformen für oftmals sehr ähnliche Kennzahlen verschiedene Bezeichnungen anbieten. Zudem ist das Thema sehr komplex. Widgets sind beweglich, streuen sich quer übers Netz, in Webseiten, Social Networks und in Blogs. Dadurch ergeben sich viele verschiedene Arten von Betrachterkonfigurationen. Bei einem weitverbreiteten (Multichannel-) Widget hat man fast unendlich viele Kombinationsmöglichkeiten. Im Laufe der Zeit werden sich bestimmte Standards entwickeln, auf deren Basis effizient gearbeitet und aufgebaut werden kann. Wählen wir unsere Kennzahlen mit Bedacht.

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