Google Analytics vereinfacht die Segmentierung von Daten

Seit einiger Zeit besteht die sehr einfache Möglichkeit, in Google Analytics Segmente zu bilden. Segmentierung ist das A und O der Webanalyse, denn Durchschnittswerte, die sich auf den gesamten Datenbestand beziehen, sind so gut wie ohne Aussage. Die neue Funktion bietet zahlreiche »vorgefertige« Segmente an, die man sofort per Drag and Drop nutzen kann. Außerdem kann man eigene, benutzerdefinierte Segmente erstellen. Wahrgenommen hatte ich die neuen Segmentierungsfunktionen in meinem Google Analytics-Account schon länger, bisher aber nicht genutzt. Ein Kunde hat nun den Wunsch, seine einzelnen Marketingkanäle miteinander zu vergleichen, so dass ich mich eingehender mit den benutzerdefinierten Segementierung beschäftigt habe. Zur Überraschung ist der Umgang mit den Segmenten sehr intuitiv und einfach gestaltet. In fast jedem Dialog von Google Analytics steht nun die Auswahl der bereits bestehenden und nutzbaren Segmente über eine Art Kopfzeile zur Verfügung. Ein Klick auf das kleine, nach unter zeigende Pfeilchen öffnet den entsprechenden Dialog mit der Auswahl der Segmente. Wählt man z.B. das Segment Mobile Traffic aus und zieht es per Drag and Drop in die obere Leiste (neben »All Visits« bzw. »Alle Besuche«), dann erhält man im aktuellen Report zu den Kennzahlen der gesamten Datenbasis auch die Kennzahlen angezeigt, die sich nur auf das ausgewählte Besuchersegment beziehen. Man sieht, dass meine Webseite zu 25% mit mobilen Endgeräten besucht wird, ein überrraschend hoher Anteil (den amn nicht mehr ignorieren kann). Spannender wird es aber, wenn man eigene Segemete erstellt, z.B. Auswertungen auf den Traffic einzelner Kanäle beschränkt wie z.B. auf einzelne Kampagnen. Zeigen Links von anderen Webseiten auf meine eigene, wie dies z.B. bei Affiliate-Partnern der Fall ist, so kann man sich entsprechenden Reports...

anonymizeIp() im asynchronen Tracking Code von Google Analytics

Nutzt man Google Analytics als Webanalyse Tool so wird man aus Gründen des Datenschutzes dazu angehalten, vorgegebene Regeln zu beachten. Eine davon ist die Verwendung der Funktion _anonymizeIp() im Tracking Code. Die Funktion _anonymizeIp() verhindert das Abspeichern vollständiger IP-Adressen durch die Maskierung des letzten Nummernblocks einer IP-Adresse. Mit dieser Maskierung ist es nicht mehr möglich, einen Zugriff auf die eigene Webseite zu dem Rechner zurückzuverfolgen, von dem aus der Zugriff erfolgte. Das ist zwar nur eine theoretische Option, denn um das zu tun, benötigt man die Verbindungsdaten des Providers des Besuchers und an die kommt ein Normalsterblicher nicht dran. In Deutschland gilt die IP-Adresse zudem als personenbezogenes Datum, auch wenn sie einen Rechner und keinen Menschen bezeichnet. Neben der IP-Adresse ist es die Aufgabe des Tracking Codes, weitere Informationen per Script an die Google Analytics Server weiter zu reichen. Seit längerer Zeit empfiehlt Google nun die Verwendung eines neuen, sogenannten asynchronen Tracking Codes für die eigenen Webseiten. Asynchron bezeichnet in diesem Fall, dass der Aufruf keine Rückmeldung an das Script in der Webseite zurückliefert. Diese Rückmeldung wird auch nicht benötigt, denn sollte an der Kommunikation zwischen eigenem Server und dem Server des Webanalyse Tools etwas schiefgehen, ist der Verlust nicht sehr tragisch. Wichtiger ist es, dass der Besucher die gewünschte Webseite angezeigt bekommt. Im schlimmsten Fall zählen wir diesen Besuch halt nicht mit. Auch kein Beinbruch. Wie wird die Funktion anonymizeIp nun eingebunden? Während Google auf seinen Webseiten ein Beispiel zeigt, wie die Funktion anonymizeIp() in den bisherigen Tracking Code einzubinden ist, habe ich eine Zeit lang rumgesucht, um eines zu finden, wie dies mit dem asynchronen Tracking Code...

Webanalyse-Konferenz eMetrics Summit 2013 in Berlin

Am 4. Und 5. November 2013 traf sich die Community der Webanalysten in Berlin zum eMetrics Summit und gleich ganz edel im Hotel Adlon direkt beim Brandenburger Tor. Die Konferenz, die bisher meist in München stattfand, versammelt die Webanalysten aus den verschiedensten Branchen. Webanalysten sind in ihren Firmen meist Einzelkämpfer und so haben sie auf dieser Fachkonferenz die Möglichkeit, sich mit Berufskollegen über die neuesten Trends und Technologien der digitalen Analyse auszutauschen. Um welche dieser Trends und Technologien ging es in diesem Jahr? Mir ist aufgefallen, dass es erstaunlich wenig um die Hypethemen Mobile und Social Media ging. Diese Themen sind neben dem Web letztendlich auch nur weitere Kommunikations- und Werbekanäle, deren Daten nur im Zusammenhang mit allen anderen Kanälen und Touchpoints gesehen werden können. Die Webanalyse hat sich damit tatsächlich zu der übergreifenden digitalen Analyse weiterentwickelt. Außerdem war diesmal der Anteil internationaler Redner deutlich größer als bei den bisherigen Konferenzen. Ein Hypethema ist allerdings geblieben: Big Data. Was das sein soll bzw. konkrete Anwendungsfälle sind immer noch selten. Ein Fallbeispiel präsentierte Siegfried Stepke von eDialog aus Wien. Er demonstrierte den neuen Service von Google: Bigquery. Bigquery erlaubt die Bearbeitung großer Datenmengen, z.B. aus Webanalysesystemen, mit Hilfe einer SQL-ähnlichen Abfragesprache. Ein weiterer Vortrag, den ich klasse fand, war Karl Kratz mit einer eher ungewöhnlichen Herangehensweise der Conversion Optimierung. Wir betrachten meist nur was wir vom Kunden oder Besucher unserer Webseite erwarten und was der Besucher dann auf unserer Webseite tut (oder tun soll). Karl Kratz dreht diese Betrachtungsweise einfach um und zieht ganz neue Schlüsse daraus, nämlich was der Besucher nicht tut. Als Ergebnis daraus bietet er dem wiederkehrenden...

Die am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge im Mai 2013

Wegen Projektarbeit hatte ich im Mai gar keine Zeit für neue Artikel, aber es is ja auch ganz schön, viel Arbeit zu haben. Trotzdem bleiben die Zugriffe auf meinem Blog auf einem erfreulich hohen Niveau. An der Rangliste der am häufigsten aufgerufenen Seiten hat sich außer der Reihenfolge allerdings kaum etwas geändert. Zum Monatsbeginn wie gewohnt meine Liste der zehn am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge des Mai 2013: Auf foursquare einen neuen Ort eintragen Magento: den Onepage Checkout anpassen WordPress Plugin: Passwortschutz für Frontend Vortrag über Potenzialentfaltung von Prof. Gerald Hüther auf dem Entrepreneurship Summit 2012 Magento: Compiler deaktivieren, wenn das Backend nicht erreichbar ist Erstellung eines Excel-Dashboard für Google Analytics Visualisierung mehrdimensionaler Datenwürfel mit Jedox for Excel Deutschsprachiges Magento User- und Entwickler-Forum Schöne Alternative zu nervigen CAPTCHA Codes Die Waschkampagne passt! Jedox Suite 5, die einzelnen Komponenten Ähnliche Beiträge zum Thema Webanalyse Die am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge im März 2013 Die am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge im Februar 2013 Die am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge im Januar 2013 Lesetipps zum Thema Webanalyse...

Die am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge im März 2013

So richtig kam ich im vergangen Monat nicht dazu, neue Artikel auf meinem Blog virtual-commerce.de zu veröffentlichen. Gespannt warte ich zur Zeit auf die Version 5 des Business Intelligence Tools von Jedox. Das für den 8. April angekündigt ist. Die neue Version werde ich mir natürlich anschauen und auch darüber berichten. Zum Monatsbeginn wie gewohnt meine Liste der zehn am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge des März 2013: Magento: den Onepage Checkout anpassen Auf foursquare einen neuen Ort eintragen WordPress Plugin: Passwortschutz für Frontend Visualisierung mehrdimensionaler Datenwürfel mit Jedox for Excel Bedingte Formatierung in Excel, z.B. für Dashboards in der Webanalyse Erstellung eines Excel-Dashboard für Google Analytics Vortrag über Potenzialentfaltung von Prof. Gerald Hüther auf dem Entrepreneurship Summit 2012 Wie präsentiert man sich als Selbständiger in Sozialen Medien: Profil oder Seite? Magento: Compiler deaktivieren, wenn das Backend nicht erreichbar ist Gelesen: Kopf schlägt Kapital von Günter Faltin Ähnliche Beiträge zum Thema Webanalyse Die am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge im Februar 2013 Die am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge im Januar 2013 Die am häufigsten aufgerufenen Blogbeiträge im Dezember 2012 Lesetipps zum Thema Webanalyse...

Bedingte Formatierung in Excel, z.B. für Dashboards in der Webanalyse

Die Bedingte Formatierung in Excel ist ein nettes, kleines Feature, dass sich hervorragend zur Visualisierung von Daten benutzen lässt. So lassen sich zum Beispiel verschiedene Werte mit Hilfe vorgegebener Regeln miteinander vergleichen: werden bestimmte Vorgaben über- oder unterschritten oder haben sich bestimmte Messwerte eines Zeitraumes gegenüber einem Vergleichszeitraum verändert? Die Ergebnisse lassen sich dann zur Verdeutlichung der Veränderung mit kleinen Symbolen wie Ampeln oder Pfeilchen versehen. Die Funktion von Excel lässt sich also hervorragend für die Erstellung von Webanalyse-Dashboards verwenden. In einem früheren Blogbeitrag hatte ich bereits die Erstellung eines Dashboards auf Basis von Excel beschrieben, hatte für den Vergleich von Kennzahlen unterschiedlicher Zeiträume allerdings sogenannte Sparklines verwendet. So hatte ich die Werte verschiedener Kennzahlen vom aktuellen Monat mit denen des Vorjahresmonats bzw. des vorhergehenden Monats als kleine Balkendiagramme dargestellt. Nur ist die Aussagekraft dieser Sparklines in diesem Fall ehrlicherweise etwas begrenzt. Deutlich aussagekräftiger finde ich dafür die Verwendung von Bedingter Formatierung mit kleinen Pfeilchen. Eine positive Veränderung zeigt einen kleinen, grünen Pfeil noch oben, keine Veränderung zeigt einen gelben Pfeil nach rechts und eine negative Veränderung einen roten Pfeil nach unten. Die Funktion der Bedingten Formatierung findet sich im Excel-Menü „Start“ im Feld „Formatvorlagen“. Es lassen sich vordefinierte Regeln nutzen oder auch eigene Regeln erstellen. Neben den Pfeilen und ähnlichen Symbolen stehen noch noch weitere Möglichkeiten der Visualisierung zur Verfügung wie z.B. eine Anzeige von Balken direkt in den einzelnen Zellen oder auch unterschiedliche Hintergrundfarben der einzelnen Zellen in Abhängigkeit von der gewählten Bedingung. Zur Verdeutlichung mein Beispiel-Dashboard, nun ergänzt um die Bedingte Formatierung: Da die kleinen Pfleichen auf dem Screenshot schlecht zu erkennen sind, habe ich die...