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ANALYTICS

11 grundsätzliche Fragen bei der Entscheidung für ein Web-Analytics-Tool

Robert Franzke, 18. May 2022
Bild: Emily Morter – Unsplash

Unzählige Anbieter:innen von Web-Analytics-Tools gibt es derzeit auf dem Markt. Da fällt die Auswahl nicht immer leicht. Die Entscheidung für eine Lösung legt jedoch die Grundlage für zukünftige Performance-Entscheidungen und Handlungsempfehlungen. Ist ein Analyse-Tool Bestandteil eines langfristigen Projektes, dann kann es den Erfolg desselben maßgeblich mitbeeinflussen. Daher sollte die Wahl der passenden Webanalyselösung gut überlegt sein.

1. Zielsetzung, Funktionen und Umfang

Im ersten Schritt gilt es, zu überlegen, zu welchen Zwecken das Analytics-Tool überhaupt zum Einsatz kommen soll. Dazu müssen sich Unternehmen und Marketer:innen über das Ziel, das sie mit dem Tool erreichen wollen, im Klaren sein. Die meisten Analyse-Lösungen werben mit einer großen Zahl an Funktionen. Daher empfiehlt es sich, seine Ziele in Variablen und Metriken zu übersetzen und dann zu schauen, welche Tools tatsächlich die Daten liefern, die man benötigt. Verfügt man beispielsweise über einen eigenen Online-Shop, dann lohnt es sich, einen Blick auf Lösungen zu werfen, die speziell auf E-Commerce ausgerichtet sind. Möchte man hingegen nur einen allgemeinen Überblick über den Traffic auf der eigenen Website haben, dann können auch einfachere Tools zuverlässige Daten liefern. Der Umfang an Analysen und Daten, den man monatlich benötigt, sollte über ein Tool gegeben sein. Betreut man beispielsweise mehrere Websites, dann muss die Entscheidung auf eine Lösung fallen, die es ermöglicht, unbegrenzt viele Datensätze zu analysieren.

2. SaaS oder On-Premise-Lösungen

Im nächsten Schritt lohnt sich die Überlegung, ob eine On-Premise oder doch eine SaaS-Lösung für den Einsatz geeigneter ist. Diese Entscheidung steht und fällt oft mit der Branchenzugehörigkeit. Ist man beispielsweise selber im Bank-, Finanz-, Gesundheitswesen oder öffentlichen Dienst tätig oder hat viele Kund:innen aus diesen Bereichen, dann müssen spezielle Sicherheitsvorkehrungen erfüllt werden. In diesen Sektoren wird häufig auf On-Premise-Software gesetzt, um ein Höchstmaß an Datensicherheit zu gewährleisten. Hier muss in der Regel jedoch mit zusätzlichen Kosten für Infrastruktur, Lizenzen, Support und Updates gerechnet werden. Sourct man über eine SaaS-Lösung aus, kann man den technischen und finanziellen Aufwand für das eigene Unternehmen gering halten. Viele Webanalyse-Tools bieten hierfür verschiedene Abo-Modelle mit individuellen Nutzungsmöglichkeiten an.

3. Eigentum erhobener Daten

Trifft ein Unternehmen die Entscheidung für ein SaaS-Tool, dann sollten diese sich darüber vergewissern, ob die Analysedaten tatsächlich ausschließlich einem selbst gehören oder ob diese an Dritte weitergegeben oder anderweitig außerhalb der eigenen Firma verarbeitet oder verwendet werden. Auch der Frage, wie mit den Daten verfahren wird, wenn man den Vertrag beendet oder auslaufen lässt, sollten Firmen nachgehen. Manche Analysetools halten Daten nur für einen begrenzten Zeitraum vor – in diesem Falle empfiehlt es sich darauf zu achten, ob es möglich ist, bereits gesammelte Daten jederzeit abzurufen. Fragen nach dem Eigentum der Daten werden in der Regel in den AGB aufgeführt.

4. Einsatz von Attributionsmodellen und Erfolgsmessung

Webanalysetools verwenden verschiedene Attributionsmodelle, um den Prozess der Entscheidungsfindung von Website-Besucher:innen zu beschreiben. Hinsichtlich des Verhaltens der eigenen Kund:innen sollte daher klar sein, welcher Berührungspunkt in der Customer Journey als für die Conversion verantwortlich gesehen wird. Während statische Attributionsmodelle nach letztem, letzten indirektem und ersten Kontakt beurteilen, hat man mit benutzerdefinierten Attributionsmodellen die Möglichkeit, jeden Berührungspunkt individuell zu gewichten. So können mitunter andere Erkenntnisse zum User-Verhalten und zur Beurteilung des Erfolgs einer Marketingmaßnahme entstehen.

5. Vollständigkeit der Datenerfassung

Bei der Beurteilung der Eignung eines Analytics-Tools sollte man die Datenmenge erfassen, die man für einzelne Webanalyseberichte benötigt. Um Reports mit statistischen Durchschnittswerten zu erstellen, verwenden einige Lösungen Datenstichproben. Verfügt man über ein hohes Aufkommen an Traffic und nicht segmentierte Daten, ist dies unproblematisch. Ist man jedoch auf detaillierte Berichte angewiesen, so empfiehlt es sich nicht auf ein Tool zu setzen, dass mit gesampelten Daten arbeitet, um die Fehlerwahrscheinlichkeit zu minimieren und auf der Grundlage von Reports die richtigen Entscheidungen treffen zu können.

6. Möglichkeiten der Datenvisualisierung

Speziell für Analyst:innen, die Daten für Unternehmen analysieren und Marketingentscheidungen treffen, ist auch die Art und Weise, wie ein Tool Daten visualisiert, von Bedeutung. Werden Reports zu monatlichen Zahlen beispielsweise visuell in Form von Grafiken und Diagrammen angezeigt, so können diese für Außenstehende nachvollziehbar aufbereitet werden. Fällt es hingegen schwer, den Erfolg von Marketingmaßnahmen mithilfe eines Tools über die einfache Zahlenebene hinaus zu visualisieren, dann muss für Datenexporte oder Reportings womöglich mehr Zeit eingeplant werden.

7. Konnektivität mit der internen Infrastruktur

Entscheidet man sich für ein Tool, dann sollte man sich darüber informieren, ob es sich in die bereits vorhandene Infrastruktur des Unternehmens einbinden lässt. In der Regel stehen Daten in anderer Form innerhalb eines Unternehmens zur Verfügung. So sind oft in CRM-Systemen kundenbezogene Daten zur Auswertung und Verwendung vorhanden. Eine Webanalyse-Lösung sollte sich problemlos mit vorhandener Software verknüpfen lassen. Nur so kann diese auch langfristig dabei helfen, die eigene Digitalstrategie voranzubringen.

8. Einhaltung gesetzlicher Rahmenbedingungen

Für Unternehmen innerhalb der EU gelten besondere Bestimmungen für die Verarbeitung empfindlicher Daten. Man sollte daher unbedingt Informationen darüber einholen, ob ein Tool DSGVO-konformes Arbeiten ermöglicht oder nicht. Es gibt aktuell viele Anbieter, die aktiv damit werben, sich an die Bestimmungen der DSGVO zu halten.

9. Momentane und zukünftige Kosten

Für jedes Unternehmen sind Fixkosten ein entscheidender Faktor für nachhaltigen Erfolg. Daher sollte man sich auch bei der Entscheidung für eine Analytics-Software einen genauen Überblick über die gesamten Betriebskosten machen. Die Zeit, die das eigene Team zur Einarbeitung und Implementierung einer Lösung benötigt, muss ebenfalls eingerechnet werden. Zukünftige Kosten, die beispielsweise über einen Zeitraum von drei Jahren entstehen, lassen sich idealerweise gut kalkulieren und spezielle Leistungen – wie der Support – sollten im Preis enthalten sein. Während einige Anbietende den verarbeiteten Traffic pro bestimmten Zeitraum abrechnen, werden bei modular aufgebauten Lösungen bestimmte Funktionen zusätzlich berechnet. Diese Kostenkriterien gilt es einzukalkulieren und mit den eigenen finanziellen Möglichkeiten in Einklang zu bringen.

10. Support, Service-Level und Verlässlichkeit

Bei der Suche nach der passenden Lösung sollten nur Anbietende in die engere Auswahl genommen werden, die sich rechtlich bindend auf ihr Versprechen zur Leistung und zum eigenen Service festlegen. Auch Details wie Notfallpläne zu Extremsituationen wie Ausfällen oder Datenlecks sollten klar ersichtlich sein. Es empfiehlt sich unmittelbar nach der Entscheidung für ein Tool in stetigem Kontakt mit dem Anbietenden zu bleiben und Services – wie den Support – regelmäßig in Anspruch zu nehmen. Nur so kann man beurteilen, ob eine Lösung tatsächlich gut funktioniert und über Jahre hinweg die Erreichung der eigenen KPIs ermöglicht.

11. Möglichkeiten der Testung

Um nicht doch auf falsche Leistungsversprechen hereinfallen zu können, empfiehlt es sich, die neuen potenzielle Trackinganbieter darum zu bitten, ihre Lösung testen zu dürfen. Entscheidet man sich beispielsweise für ein Tool, das kostenintensiver ist, dafür aber vielfältige Funktionen bietet, dann ist man mit einer Proof-of-Concept-Implementierung auf der sicheren Seite. Je nach Branche können 30 Tage bereits eine angemessene Zeitspanne sein, um beurteilen zu können, ob eine Analyselösung hält, was sie verspricht.

Fazit: Ergänzende Nutzung von Tools kann sinnvoll sein

Vollkommen gleich, ob man als Unternehmen oder in deren Auftrag Daten zuverlässig analysieren will. Die Wahl für oder gegen ein Analyse-Tool sollte nicht unüberlegt fallen, denn ist erstmal eine Lösung implementiert, dann kann ein erneuter Wechsel mitunter zeitaufwendig, kostenintensiv und mit Datenverlusten verbunden sein. Für umfangreiche Einblicke in das Verhalten von App-User:innen oder Websitebesucher:innen kann es sich auch lohnen, mehrere Tools parallel oder ergänzend zu nutzen. So kann man bei Unsicherheiten auf eine weitere Analysequelle zurückgreifen und die Wahrscheinlichkeit sinkt, dass man Daten unzureichend bewertet und falsche Marketing-Entscheidungen trifft.

Robert Franzke Über den Autor/die Autorin:

Robert Franzke ist COO bei gipfelxberg. Gemeinsam mit Florian Kiel leitet er die Beratung der Online-Marketing-Agentur und ist für die operative Planung und Durchführung der Projekte zuständig. Er hat einen Master in Creative Communication und Brand Management. Seine Schwerpunkte sind Suchmaschinenwerbung, Tracking, Webanalytics und Onlinemarketingstrategie.

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