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Ad-hoc Analyse mit Google Analytics

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Ad-hoc Analyse mit Google Analytics – Begründung Traffic-Anstieg

Webanalysten stehen oftmals vor der Herausforderung, dem Vorstand, Vorgesetzten, Kunden oder Mitarbeitern aus dem Online Marketing kurzfristig zahlenbasierte Antworten zu Sachverhalten bzw. Auffälligkeiten zu liefern. In diesem Blogbeitrag wird dargestellt, wie sich bei einem Kunden der Traffic – ohne neue Kampagnen – mit Hilfe des Tracking Tools Google Analytics schlagartig verändert hat.

 

Schritt 1: Analyse des Traffics

Zur Prüfung der Ausgangssituation wurde geprüft, ob der Traffic tatsächlich zugenommen hatte. Dafür wird in Google Analytics unter dem Reiter „Berichte“ der Trafficverlauf betrachtet.

Abbildung 1: Teilausschnitt Trafficverlauf in Google Analytics

Zu erkennen ist, dass der Traffic in der aktuellen Kalenderwoche deutlich höher ist, als in den vorherigen Kalenderwochen und somit deutlich über den Durchschnitt des ausgewählten Zeitraums liegt. Im gleichen Schritt wurde – um ein Gefühl für die Qualität des Traffics zu bekommen – die Bounce Rate (Absprungrate) neben der Anzahl der Sitzungen visualisiert.

Da die Bounce Rate in diesem Fall leicht unter dem Mittelwert liegt, spricht dies dafür, dass der neu gewonnene Traffic qualitativ gut sein kann.

Um die Qualität des Traffics weiterhin zu bewerten, wurde in diesem Schritt der Webanalyse noch verglichen, ob die Anzahl der Seitenaufrufe pro Sitzungen gestiegen ist (da aus vorherigen Analysen sich gezeigt hatte, dass bei diesen Kunden, ab einer bestimmten Anzahl von Seitenaufrufen die Transaktionswahrscheinlichkeit signifikant steigt). Über diese definierte Engagement-KPI konnte also gezeigt werden, dass neben dem Traffic auch die Qualität dieses Traffics zugenommen hatte.

 

Schritt 2: Woher kommt der Traffic?

Der Traffic ist also gestiegen, aber aus welcher Quelle stammen die Besucher:innen? Über den vorgefertigten Bericht unter „Akquisition“, dann „Alle Zugriffe“ und schließlich „Channels“ kann schnell geprüft werden, welche Kanäle für den Zuwachs verantwortlich sind. Hierzu ist es sinnvoll den Zeitraum vor der Veränderung mit dem Zeitraum ab der Veränderung über die Zeitraum-Auswahlfunktion von Google Analytics auszuwählen.

Abbildung 3: Traffic segmentiert nach Einstiegskanal

Die Trafficstärksten Kanäle sind in diesem Fall „Paid Search“ (SEA), also Google Ads, „Organic Search“ (SEO) und „Direct“ (Direkteinstieg). Die stärksten Veränderungen gibt es in den ausgewählten Zeiträumen für die beiden Kanäle SEA und vor allem Direkteinstieg. Die Anzahl der Sitzungen für den Kanal SEO sind hierbei relativ konstant geblieben und kann daher außer Acht gelassen werden. Vor allem der Kanal Direkteinstieg hat deutlich um ca. 126 % zugenommen.

Da die Direkteinstiege deutlich gestiegen sind, ist dies ein Indiz dafür, dass bestimmte Online- oder Offline Branding-Kampagnen gewirkt haben und die Besucher:innen direkt die URL-Adresse des Kunden im Browser eingetippt haben.

In diesem Fall hat sich im Google Analytics Bericht unter „Akquisition“, dann „Adwords“ und schließlich unter „Kampagnen“ gezeigt, dass der Anstieg des Traffics im Kanal SEA hauptsächlich über die Kampagne „Brand“ mit ausschließlich Brand-Keywords zustande gekommen ist.

Diese Berichtsauswahl ist jedoch nur möglich, wenn das Google Analytics Konto mit dem Google AdWords Konto verknüpft ist.

Die Ergebnisse aus dem Kampagnenbericht waren ebenfalls ein Indiz dafür, dass die Branding-Kampagnen über diverse andere Kanäle Auswirkungen auf die Produkt- bzw. Markenbekanntheit hatten und somit Besucher:innen in der Suchleiste von Google den Unternehmensnamen als Keyword oder ein spezifisches Keyword in Kombination mit einem Brand-Keyword eingetippt haben.

Letztendlich wurden diese Indizien bzw. Hypothesen über eine Customer Journey Analyse verifiziert. Die Customer Journey Analyse wurde in diesem Zusammenhang verwendet, um die Anzahl der Transaktionen über einen berechneten Umverteilungsschlüssel unterschiedlichen Kanälen bzw. bestimmten Kampagnen zuzuordnen. Dies wird in diesem Blogbeitrag jedoch nicht näher dargestellt.

Bemerkung:
  1. Bei Zeitvergleichen ist es sinnvoll, nicht nur mit einer Vergangenheitszeitspanne Zahlen zu vergleichen, sondern mit mehreren. Dabei sollte, wenn möglich über sogenannte Signifikanz-Tests (sinnvoll kann ein T-Test sein) der Unterschied auf ihre Zufälligkeit geprüft werden.
  2. Weitere hier nicht angezeigte Teilanalysen:
  3. Hat sich der Anteil der Neubesucher:innen, also Besucher die zum ersten Mal auf die Webseite gelangen, zugenommen (In diesem Fall ja!)
Daten von google Analytics

Abbildung 4: Neu- vs. wiederkehrende Besucher

Die Steigerung der „neuen Besucher:innen“ für das Segment „Paid Search“ liegt bei 75 Prozent. Dies war erneut ein Indiz dafür, dass die Branding-Kampagnen für den Trafficanstieg verantwortlich waren. Somit haben in erster Linie gezielt Suchmaschinennutzer die Seite des Kunden aufgerufen, die über Offline und anderen Display Kampagnen gezielt bestimmte Begrifflichkeiten (inkl. Bilder) angezeigt bekommen hatten.

  • Aufbauend auf (I) hat sich weiterhin gezeigt, dass hauptsächlich die SEA (Neu-) Besucher:innen sogar die in den Offline und Display angezeigten Keywords in Kombination mit dem Unternehmensnamen als Keywords (Brand-Kombi) in der Suchmaschine eingeben hatten.
  • Conversionanalysen
  • Pfadanalysen

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