Nach kurzen Recherchen konnten wir das Problem schnell identifizieren und lösen. Wie den meisten bekannt sein sollte, muss man mittlerweile im deutschsprachigen Raum die IP-Anonymisierungsfunktion (anonymizeIP) implementieren. Bei der IP-Anonymisierung wird der letzte Oktett gelöscht, damit eine genaue Lokalisierung des Besuchers nicht stattfinden kann. Genau darin lag das Problem bei der Filterung von Besuchen, dieser Oktett wird nämlich vor dem Aufzeichnen gelöscht bzw. auf 0 gesetzt, somit können keine genauen IP-Ranges ausgeschlossen werden.

Angenommen, Sie haben eine interne Firmen-IP-Range: 192.28.19.190 bis 192.28.19.201. In diesem Fall achten wir auf die letzten drei Zahlen und zwar auf 190−201. Somit sollte die Range zwischen 190 und 201 ausgeschlossen werden, damit interne Besuche nicht mehr gezählt werden. Mit Hilfe des IP-Adress-Range-Tools können nun ganz bequem RegEx für den Ausschluss gebaut werden: “^192\.28\.19\.(1(9[0-9])|2(0[0-1]))$”. Im Normalfall fügt man “^192\.28\.19\.(1(9[0-9])|2(0[0-1]))$” beim IP-Filter ein und aktiviert den IP-Ausfilterung. Doch durch die anonymizeIP wird der letzte Oktett vor dem Aufzeichnen auf 0 gesetzt, somit können überhaupt keine Ranges mehr ausgeschlossen werden. Die neue RegEx würde wie folgt aussehen: “^192\.28\.19\.*”, dadurch können aber auch normale Besucher ausgefiltert werden. Daher empfehlen wir natürlich die Erstellung einer einzelnen Ansicht (ex. Profil) für Testing-Zwecke.

Damit der IP-Filter für den Ausschluss des internen Firmentraffics funktioniert, müssen folgende Schritte durchgeführt werden.:

1. 1. Prüfung, ob die IP-Anonymisierungsfunktion (anonymizeIP) eingesetzt wird.
2. 2. IPs und IP-Ranges von der IT-Abteilung anfragen.
3. 3. Regulären Ausdruck für die Filterung erstellen (hier kann man auch einfach die IP mit einem 0 am Ende eintragen).
4. 4. Filter-Ansicht (Profil) erstellen.
5. 5. Benutzerdefinierten Filter mit Ausschlussfunktion erstellen und aktivieren (s. Abbildung 1.0).
6. 6. Die Webseite über die firmeninterne IP besuchen und mit Hilfe von Realtime die Zugriffe analysieren.
7. 7. Sicherstellen, dass der Filter nicht im Backup-Profil verwendet wird.

Abbildung 1.0

Haben Sie weitere Fragen zu Filter und Anschlussfunktionen in Google Analytics? Veröffentlichen Sie ihre Frage über die Kommentarfunktion!

The post Google Analytics IP-Filter für Ausschluss des internen Traffics funktioniert nicht: Die Lösung appeared first on Digital Analytics & Data Strategy.

Abbildung 1.0: Standardauswahl

Früher war es möglich, mehrere Metriken miteinander zu vergleichen, in der jetzigen Version 5 ist das nur mit zwei Metriken machbar. In den meisten Fällen ist dieser Vergleich ausreichend, um die nötigen Informationen zu bekommen. In Abbildung 1.0 kann man erkennen, dass die Besuche, Seitenaufrufe oder die eCommerce-Conversion-Rate als Standartmetrik voreingestellt ist. Für ein besseres Verständnis der Daten können nun verschiedene Metriken miteinander verglichen werden, um zum Beispiel die Kampagnen-Performance während einzelner Wochentagen zu analysieren. Natürlich können alle diese Analysen mit benutzerdefinierten Berichten durchgeführt werden, für eine Ad hoc-Analyse ist die Erstellung von benutzerdefinierten Berichten jedoch überhaupt nicht nötig.

Im Analytics werden alle wichtigen Kennzahlen zu den AdWords-Kampagnen standardmäßig angezeigt. Hier wollen wir schnell sehen, an welchen Tagen unsere Kampagne am besten performen. In diesem Fall ist ein Vergleich von Kosten und Umsatz notwendig. Für diesen Vergleich muss man natürlich anstatt den Besuchen die Kosten auswählen. Im Vergleich zu den Kosten wird dann der Umsatz ausgewählt. In der Abbildung 2.0 sieht man nun den Kosten/Umsatz-Verlauf der laufenden AdWords-Kampagne.

Abbildung 2.0: Kosten/Umsatz-Verlauf

Interessanterweise kann man sehen, dass an einigen Tagen der Umsatz die Kosten übersteigt. Was natürlich vorteilhaft für das Unternehmen und sehr spannend für den Analysten/Marketer werden kann.

Welche Einstellungsmöglichkeiten verwenden Sie während der Analyse? Zusammen mit Talking Analytics verlosen wir ein ConversionSUMMIT-Ticket! Hier erfahren Sie mehr über die Verlosung.

The post 5 Sekunden Google AdWords Performance-Check in Google Analytics appeared first on Digital Analytics & Data Strategy.

Liegt es vielleicht daran, dass LPO/CRO mehr Aufsehen in der Blogo/Twitter-Sphäre erregen? Wie kann es sein, dass diese Bereiche Webanalyse überholen, obwohl die Optimierung bei der Webanalyse anfängt? Man kann nichts optimieren, wenn man nicht weiß, was gut oder schlecht performt! Aus den Studien weiß man bereits, dass die Hauptprobleme für den mangelnden Einsatz von Webanalyse in Unternehmen durch die fehlenden Budgets, Zeitmangel und letztendlich wegen dem fehlenden Know-how entstehen. Das muss man sich einmal auf der Zunge zergehen lassen: die Unternehmen haben kein Geld, keine Zeit und kein Know-how für die Steuerung, Strategie und Controlling!

Wieso werden in diesen Studien eigentlich die Unternehmen nicht nach den Gründen gefragt, wieso man kein Geld, keine Zeit und kein Wissen für Webanalyse hat? Diese Probleme kennen wir doch seit Jahren, dafür muss man sich nicht jedes Jahr neue Studien kaufen, um immer wieder auf die gleichen Probleme hingewiesen zu werden. Meiner Meinung nach gibt es drei Hauptgründe für diese Probleme:

• Web Analytics ist komplex und keiner macht sich die Mühe, es verständlich zu machen (Verantwortlichkeitsbereich ausschließlich bei den Web Analysten).
• Die meisten versinken in den Kennzahlen und liefern keinen handlungsfähigen Output.
• Es werden sehr oft keine Mehrwerte generiert, zum Beispiel, was ist der Mehrwert von “wir haben 5.000 Besucher mehr im Vergleich zum Vormonat”.

Wenn man jetzt etwa Parallelen zu der SEO-Branche ziehen würde, dann gäbe es in der SEO-Szene kritische Stimmen, die bestimmte Veranstaltungen als Zusammentreffen von BWL-Studenten bezeichnen. Und das ist genau der ausschlaggebende Punkt, denn die meisten Webanalysten beschäftigen sich mit der Kalkulation von Metriken, Cross-Segmentierung und irgendwelchen API-Schnittstellen. An sich ist es ja gar nicht mal so schlecht, man muss sich mit den Daten beschäftigen und das Verständnis für die Funktionsweise von bestimmten Tools entwickeln. Doch wenn es um die Kommunikation mit den Stakeholdern geht, dann haben die meisten nicht den blassen Schimmer davon, was eigentlich von Bedeutung für das gesamte Business-Modell ist.

Da sind die CRO-Jungs weitaus überlegener, diese machen A/B-Tests, erhöhen die Conversion-Rate (CR) und liefern einen Output in EUROS und “nicht” in Kennzahlen, Metriken und KPI’s, die sowieso keiner versteht! Und genau aus diesem Grund ist Web Analytics so “unsexy”, weil die Auswertungen in keinster Weise mit der Vision, der Strategie und den Zielen eines Unternehmens verknüpft sind. Genau deshalb haben die Unternehmen auch kein Geld dafür. Was kein Return hat, ist auch in den meisten Fällen uninteressant. Dafür werden Unternehmen kein Geld in die Hand nehmen und schon gar nicht interne Spezialisten aufbauen. Daher ist es wichtig, diesen Return von Webanalyse klarzumachen. Hier sollte man natürlich nicht in die alten Diskussionen “was ist das ROI von ROI” verfallen, sonst driftet man komplett vom Thema ab. Hier ist es wichtig, klare kommunikative Skills auszuarbeiten, um jeden Stakeholder buchstäblich aus den Socken zu hauen! Damit sind nicht nur GF’s oder Executives gemeint, sondern alle inklusive Blogger, Twitterer, Facebooker etc.. Eben alle, die dieses Thema nicht außer Acht lassen können. Damit alle obengenannten Personengruppen (Zielgruppen von Analysten) von Web Analytics und analytischen Auswertungen überzeugt werden können, gibt es hier nun die fünf besten Tipps dafür:

1. Zeige dem Unternehmen schockierende Zahlen: Berechne alle Verluste für ein Jahr im Voraus, die entstehen, wenn das Unternehmen ein bestimmtes Problem nicht behebt, welches durch den Web Analysten aufgedeckt worden ist. Fehlerhafte Browser-Darstellung kostet monatlich 150.000 €, im Jahr sind es knappe 1.8000.000 €.

2. Sei ein Analyst – kein Excel-Akrobat und kein Online-Freak. Sei aber ein Online-Freak und kein Statist (Das Manifest von Ralf Haberich, mindestens so gut wie von Karl-Marx). Verknüpfe Business mit Webanalyse und vice versa: Cash is King!

3. Führe eine ausführliche Analyse aller Konkurrenten durch. Zeige den Entscheidungsträgern alles, was die Konkurrenz besser macht. Füge zu diesen Daten externe Benchmarks hinzu und du wirst merken, dass deine Worte Gold wert sind!

4. Sei ein Analyst und gleichzeitig Realist! Zeige nur das, was die Unternehmen sofort umsetzen können. Alles andere, das eine Cookie-Lifetime von länger als 30 Tage hat, ist sinnlos und bis zum nächsten Meeting am Freitag vergessen.

5. Vergleiche Metriken mit Umsatzzahlen und handele nach dem KISS-Prinzip (Keep it simple and stupid). Zeige letztendlich den ROI Deiner Arbeit; ist es “garbage in, garbage out” oder “cash in, cash out”.

6. „Involvierung aller Abteilungen in das Thema. Wenn auch der HR-Manager versteht, dass er sich rechtfertigen muss, warum er auf Stepstone und nicht auf anderen Portalen schaltet (Web Analytics liefert die Erkenntnis, ob die Quantität und Qualität der eingehenden Bewerbungen aus dem jeweiligen Jobprotal zufriedenstellend ist) wird es zur Allzweckwaffe im Digitalen Business.“ – Update von Ralf Haberich.

7. „Reine Zahlen und Tabellen zu zeigen war noch nie sexy. Da sind wir uns sicher alle einig. Der Reiz kommt erst dann dazu, wenn diese mit Grafiken, Screens, Status Quo, Werbemaßnahmen etc. “aufgepeppt wird, bringt man auch die Marketingleute dazu, bei einem Meeting zu Webanalyse, teilzunehmen. Ein Webanalyse- / Optimierungsprojekt aufzusetzen ist harte politische Arbeit. Erst im Konsens der relevanten Parteien wird Webanalyse zu dem was es ist: ein Controlling Tool.“ – Update von Marcus Nowak-Trytko

Gibt es noch weitere Tipps, die man als Web Analyst befolgen sollte, um das Thema wirklich interessant für den Mainstream zu machen? Folgen Sie uns auf Twitter, genau dort bekommen Sie noch mehr Tipps & Tricks.

The post 5 Tipps für überzeugende Web Analytics-Arbeit! appeared first on Digital Analytics & Data Strategy.