Web Analytics beschäftigt sich mit der Aufbereitung und Auswertung von Interaktionsdaten, die während der Benutzung von Web Applikationen generiert werden. In der Praxis beschränkt sich die Auswertung häufig nur auf die Besucherzahlen. Um Web Analytics sinnvoll zu betreiben, müssen zunächst die Anschaffungsgründe der Web Applikation durchleuchtet werden. Erst wenn konkrete Ziele für eine Web Applikation definiert sind (bspw der Verkauf von Produkten über einen Web Shop), können Web Analysten die entsprechenden KPIs definieren und die Zielerreichung messen.
Web Analytics kann durch diverse Hilfsmittel, wie etwa A/BTests mit Echtzeitüberwachung, zur Optimierung von Web Applikationen verwendet werden. Die Investition in eine Web Applikation kann durch eine Verknüpfung der Daten mit monetären Unternehmenswerten einer Rentabilitätsprüfung sowie auch einer Effizienzanalyse unterzogen werden. Während bei einer Rentabilitätsprüfung häufig der ROI ermittelt wird, dient eine Effizienzanalyse zum Vergleich der Web Applikation zu anderen Kommunikationskanälen. Durch effektives Betreiben von Web Analytics können wesentliche Entscheidungen faktengetrieben – also auf Basis von konkreten Messwerten – getroffen werden. Dieser Mehrwert kann zu günstigeren Entscheidungen und einem höheren Beitrag zum Unternehmenserfolg führen.
Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)
- Kurzfassung
- 1 Einleitung
- 1.1 Motivation
- 1.2 Ziele
- 1.3 Aufbau der Arbeit
- 2 Grundlagen und Begriffsbestimmungen
- 2.1 Web Analytics
- 2.2 Metriken in der Web Analyse
- 2.3 Werkzeuge
- 2.4 Conversions
- 2.5 ROI
- 3 Faktengetriebene Maßnahmenfindung
- 3.1 Ziel und Zweck einer Kampagne
- 3.2 Optimieren mit Web Analytics
- 3.3 Ursache und Wirkung
- 3.4 Erfolgsbewertung
- 4 Zusammenfassung und Zukunftsausblick
- 4.1 Ergebnisse
- 4.2 Handlungsempfehlungen
- 4.3 Zukunftsausblick
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)
Diese Seminararbeit befasst sich mit dem Einsatz von Web Analytics zur Optimierung von Web-Applikationen und zur Verbesserung von Marketingmaßnahmen. Die Arbeit untersucht die Möglichkeiten, die Web Analytics bietet, um Daten aus der Nutzung von Web-Applikationen zu sammeln, zu analysieren und zur Entscheidungsfindung zu nutzen.
- Die Bedeutung von Web Analytics für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung im digitalen Marketing.
- Die Definition und Anwendung relevanter Metriken zur Analyse von Nutzerverhalten und Kampagnenleistung.
- Die Verwendung von Web Analytics-Tools und -Methoden zur Optimierung von Web-Applikationen und zur Steigerung der Effizienz von Marketingkampagnen.
- Die Verbindung von Web Analytics-Daten mit finanziellen Unternehmenswerten zur Beurteilung der Rentabilität und Effizienz von Online-Aktivitäten.
- Die Darstellung von konkreten Anwendungsbeispielen und Handlungsempfehlungen für den Einsatz von Web Analytics in der Praxis.
Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)
Die Einleitung führt in die Thematik der Seminararbeit ein und erläutert die Motivation und Ziele des Autors. Es wird ein Überblick über den Aufbau der Arbeit gegeben.
Das Kapitel „Grundlagen und Begriffsbestimmungen“ definiert den Begriff Web Analytics und erläutert die wichtigsten Metriken und Werkzeuge, die im Rahmen der Web Analyse eingesetzt werden. Es werden auch die Themen Conversions und ROI behandelt.
Das Kapitel „Faktengetriebene Maßnahmenfindung“ konzentriert sich auf die Anwendung von Web Analytics zur Entscheidungsfindung in Marketingkampagnen. Es werden verschiedene Ansätze zur Optimierung von Web-Applikationen vorgestellt und die Bedeutung der Analyse von Ursache-Wirkungs-Beziehungen im Kontext von Web Analytics diskutiert.
Schlüsselwörter (Keywords)
Web Analytics, Metriken, Werkzeuge, Conversions, ROI, Marketing, Online-Kampagnen, Nutzerverhalten, Datenanalyse, Entscheidungsfindung, Optimierung, Effizienzsteigerung.
- Citation du texte
- Matthias Neuwersch (Auteur), 2015, Web Analytics. Grundlagen und Maßnahmenfindung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/305548
