Google Analytics - Implementieren Interpretieren Profitieren

Muster-User dargestellt, der ordnungsgemäß von Schritt 1 über Schritt 2 und Schritt 3 zum Ziel gekommen ist. Wie kann das sein? Analytics zeichnet die Session der User auf und vergleicht innerhalb der Session, ob die definierten Seiten des Trichters aufgerufen wurden. Hat ein User nun alle Seiten des definierten Trichters aufgerufen – unabhängig von der Reihenfolge – und dann das Ziel erfüllt, wird der Trichter so ausgefüllt, als hätte der User jeden Schritt seriell durchlaufen.

    Bild 14.6   Navigation innerhalb des Trichters
    Der Trichter wird sogar ausgefüllt, wenn ein User mit Schritt 1 beginnt, dann allerdings Schritt   2 überspringt und direkt zu Schritt 3 navigiert, bevor er das Ziel erfüllt. Schritt   2 würde dann von Analytics nachträglich ausgefüllt.
    Ein weiteres Szenario: Angenommen, ein User springt des Öfteren zwischen den einzelnen Schritten hin und her, ehe er sich irgendwann entscheidet und eine Conversion generiert. In diesem Fall wird nicht jeder Schritt jedes Mal neu gezählt. Google Analytics würde sich den Verlauf der Seitenaufrufe innerhalb der Session ansehen und feststellen, dass jeder Schritt des definierten Trichters einmal aufgerufen wurde. Dann sieht dies im Trichtervisualisierungs-Bericht so aus, als sei der User direkt von Schritt 1 zur Conversion durchnavigiert.
    Daraus folgt, dass die Darstellung der Daten innerhalb der Trichtervisualisierung abhängig ist von den aufgerufenen Seiten innerhalb der User-Sessions. Wurden alle Seiten des Trichters innerhalb eines Besuchs aufgerufen, ist aus Sicht von Analytics der Trichter ordnungsgemäß durchlaufen worden. Wurden nur zwei Seiten des Trichters aufgerufen und dann keine weiteren Seiten der folgenden Trichterschritte, wird dies im Kästchen rechts neben dem zuletzt betrachteten Schritt als Ausstieg dargestellt.
    Basierend auf dieser Erkenntnis, lässt sich auch die Frage beantworten, was denn passiert, wenn ein User innerhalb einer Session mehr als einmal das definierte Ziel erfüllt. Weil Analytics die gesamte Session betrachtet und erst dann den Trichtervisualisierungs-Bericht mit Daten füllt, kann folglich auch nur eine Trichter-Conversion pro Session dargestellt werden. Wenn ein User innerhalb derselben Session den Trichterprozess 100 Mal durchläuft, wird dies im Trichter nur als eine Conversion dargestellt.
    Nach diesen ganzen Limitationen und Besonderheiten des Trichters stellt sich naturgemäß die Frage, ob sich die Einrichtung eines Trichters überhaupt lohnt.
    Die Antwort darauf lautet eindeutig ja. In der Web-Analyse geht es in der Regel um das Erkennen und die Analyse von Trends. Ob es einige User mit einer besonderen Navigationsfähigkeit mehr oder weniger gibt, die andere Wege gehen als die Mehrzahl der User, ist aus Sicht der Web-Analyse vernachlässigbar. Wenn Sie feststellen, dass nach Schritt 3 innerhalb des Trichterprozesses 80 % der User abspringen, wird dort ein Problem auftreten – unabhängig davon, wie genau Analytics die Daten darstellt. Es ist in diesem Moment sogar egal, ob es nun in Wirklichkeit 80 %, 75 % oder sogar 85 % sind, die hier abspringen (wer kann das schon so genau sagen – jedes Web-Analyse-Tool interpretiert Daten anders), denn nun haben Sie eine Problemstelle innerhalb Ihrer Website identifiziert und können mit Hilfe der anderen Berichte weitere Untersuchungen vornehmen (der Top-Webseiten-Bericht ist als nächster Analyseschritt hilfreich).
    Angenommen, Ihr Chef teilt Ihnen mit, dass er mit den Conversion Rates nicht zufrieden ist. Durch die Analyse der Trichtervisualisierung haben Sie den Problembereich so weit eingegrenzt, dass Sie wissen, welche Seite für einen großen Teil der Probleme verantwortlich ist. Werfen Sie nun einen Blick auf die Seite: Sie stehen kurz vor der Lösung des Problems, da Sie – was Ihren Chef freuen wird – mit Zahlen belegen können, wie viele User an einer wichtigen Stelle den Bestellprozess verlassen. Wenn Sie dies Ihrem Chef außerdem mit Umsatzzahlen bzw. durch die Problemseite verursachten Umsatzverlusten präsentieren, ist die exakte Berechnung der Trichterschritte in Analytics nicht mehr so wichtig. Es geht um bares Geld. Sollten Sie nun noch konkrete Vorschläge zur Verbesserung der identifizierten Problemseite haben, werden Sie mit den vorgetragenen Argumenten sicher schnell Änderungen an der Seite durchsetzen können.
    Basis dieser Optimierungsmöglichkeiten sind eine vernünftige Implementierung von Analytics und exakte