Dieser Leitfaden richtet sich an Marketingverantwortliche, die sich jedes Mal etwas verloren fühlen, wenn sie ein Analytics-Dashboard öffnen. An Unternehmer, die wissen, dass sie etwas messen sollten, aber nicht wissen, was. An Produktmanager, deren Entwickler vor Monaten ein Analytics-Tool eingerichtet haben, die aber nie verstanden haben, was sie mit diesen Zahlen anfangen sollen.
Sie müssen kein Datenanalyst sein, um mit Web-Analytics gute Entscheidungen zu treffen. Sie brauchen ein klares mentales Modell, einen kleinen Satz von Metriken, die Ihnen tatsächlich etwas Nützliches sagen, und einen wiederholbaren Prozess zum Lesen dieser Metriken. Dieser Leitfaden behandelt alle drei.
Am Ende werden Sie wissen, welche Zahlen Sie zuerst betrachten sollten, was sie in einfachen Worten bedeuten, wie Sie in Ihren Daten versteckte Probleme diagnostizieren und wie Sie das, was Sie sehen, in Entscheidungen umwandeln, die Ihr Team noch in derselben Woche umsetzen kann.
Kapitel 1: Was Web-Analytics wirklich misst
Bevor Sie irgendein Dashboard lesen, lohnt es sich zu verstehen, was gezählt wird und wie. Die meisten Menschen öffnen Analytics und sehen eine Zahl (4.287 Besucher letzten Monat), ohne zu verstehen, was diese Zahl darstellt oder warum sie möglicherweise falsch ist.
Das Grundmodell
Wenn jemand Ihre Website besucht, sendet sein Browser eine Anfrage an Ihren Webserver. Die Seite lädt. Ihr Analytics-Tool zeichnet auf, dass ein Besucher angekommen ist, auf welcher Seite er gelandet ist, woher er kam (die URL, auf die er geklickt hat, oder die Suche, die er durchgeführt hat) und welches Gerät und Browser er verwendet.
Von diesem Moment an verfolgt das Tool, was passiert: Klickt der Besucher auf etwas, navigiert zu einer anderen Seite, füllt ein Formular aus oder verlässt die Website ohne Aktion? All das wird als eine Reihe von Ereignissen aufgezeichnet, die mit der Sitzung dieses Besuchers verknüpft sind.
Die drei Datenebenen
Die Beziehung lautet: viele Seitenaufrufe pro Sitzung, viele Sitzungen pro Besucher. Wenn ein Dashboard „10.000 Besucher, 14.000 Sitzungen, 42.000 Seitenaufrufe" anzeigt, bedeutet das, dass 10.000 verschiedene Personen die Website besucht haben, durchschnittlich 1,4 Mal, und dabei im Schnitt 4,2 Seiten pro Besuch aufgerufen haben.
Warum die Zahlen falsch sein können
Zwei wichtige Dinge, die Sie wissen sollten, bevor Sie irgendeiner Analytics-Zahl vertrauen:
Cookie-basierte Tools verlieren Besucher, die ihre Einwilligung verweigert haben. Tools wie Google Analytics setzen ein Cookie im Browser des Besuchers, um ihn sitzungsübergreifend zu identifizieren. Auf europäischen Märkten lehnen oder ignorieren 30 bis 50 % der Besucher Cookie-Einwilligungsbanner. Diese Besucher sind in Ihren Berichten völlig unsichtbar. Die Daten, die Sie sehen, repräsentieren nur die Personen, die dem Tracking zugestimmt haben: verzerrt hin zu engagierten Nutzern, die die Marke bereits kennen. Ihr tatsächlicher Traffic ist höher als das, was GA4 ausweist.
Cookielose Tools sehen alle. Tools, die keine Cookies setzen (wie Sublim, Plausible oder Fathom), messen alle Besucher unabhängig von Einwilligungspräferenzen, indem sie verfügbare Signale verarbeiten, ohne etwas auf dem Gerät des Besuchers zu speichern. Ihre Zahlen sind vollständiger. Mehr zu diesem Unterschied erfahren Sie in unserem Artikel darüber, wie man Analytics ohne Einwilligungsbanner betreibt.
