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Einführung in die Webanalyse

von Alby, Tom   (Autor)

Wer jemals vor einem Webanalyse-System oder einem Analyse-Bericht saß und nicht wusste, womit und wie man anfängt, für den ist dieses Buch gedacht. Tom Alby hilft Ihnen dabei zu verstehen, wie eine professionelle Analyse von Anfang bis Ende abläuft. Unabhängig davon, welches System Sie verwenden oder ob Sie Informatik studiert haben oder nicht: Machen Sie sich mit den grundlegenden Denkansätzen und Herangehensweise der Webananalyse vertraut. Denn nur wer segeln gelernt hat, kann dann später auch jede Yacht über den Ozean steuern. Aus dem Inhalt: * Zieldefinition * Wie funktioniert Tracking? * Hits, Seitenaufrufe, Sitzungen * Datenschutz (aktuell zur DSGVO) * Statistik-Grundlagen * Absprungrate und Akquise-Kanäle verstehen * Kampagnenerfolge auswerten * Testen und A/B-Tests * Reporting: Berichte erstellen * Dashboards * Lösungen für typische Probleme

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Produktbeschreibung

Wer jemals vor einem Webanalyse-System oder einem Analyse-Bericht saß und nicht wusste, womit und wie man anfängt, für den ist dieses Buch gedacht. Tom Alby hilft Ihnen dabei zu verstehen, wie eine professionelle Analyse von Anfang bis Ende abläuft. Unabhängig davon, welches System Sie verwenden oder ob Sie Informatik studiert haben oder nicht: Machen Sie sich mit den grundlegenden Denkansätzen und Herangehensweise der Webananalyse vertraut. Denn nur wer segeln gelernt hat, kann dann später auch jede Yacht über den Ozean steuern.

Aus dem Inhalt:

* Zieldefinition

* Wie funktioniert Tracking?

* Hits, Seitenaufrufe, Sitzungen

* Datenschutz (aktuell zur DSGVO)

* Statistik-Grundlagen

* Absprungrate und Akquise-Kanäle verstehen

* Kampagnenerfolge auswerten

* Testen und A/B-Tests

* Reporting: Berichte erstellen

* Dashboards

* Lösungen für typische Probleme 

Inhaltsverzeichnis

Geleitwort der Digital Analytics Association ... 15




Geleitwort der Fachgutachter ... 17




Einleitung ... 19







TEIL I Zieldefinition ... 23





1. Ziele der Webanalyse ... 25



1.1 ... Was ist Webanalyse? ... 25


1.2 ... Ohne Ziele keine Analyse ... 25


1.3 ... Ziele nach dem S.M.A.R.T.-Prinzip ... 27


1.4 ... Die Gewinnerzielungsabsicht ... 28


1.5 ... Business Value Generation: der Antrieb ... 28


1.6 ... Was, wenn es nicht direkt um Geld geht? ... 29


1.7 ... Findet ein gutes Tool nicht selbst heraus, was wichtig ist? ... 30


1.8 ... Vanity Metrics ... 30





2. Die Dreifaltigkeit der Datenanalyse ... 33



2.1 ... Ziele, KPIs und Metriken ... 33


2.2 ... Von Daten zur Aktion ... 35







TEIL II Datenakquise ... 39





3. Wie funktioniert Tracking? ... 41



3.1 ... Tool einbinden und fertig? ... 41


3.2 ... Warum Technik verstehen? ... 42


3.3 ... Wie sich zwei Maschinen unterhalten ... 42


3.4 ... Server- und Client-basiertes Tracking ... 43


3.5 ... Andere Formen des Trackings ... 47


3.6 ... Tag-Management-Systeme ... 47





4. Nutzer- und geräteübergreifendes Tracking ... 49



4.1 ... Nutzer sind eigentlich Browser ... 49


4.2 ... Was sind eindeutige Nutzer? ... 51


4.3 ... Geräteübergreifendes Tracking ... 52





5. Hits, Seitenaufrufe und Sitzungen ... 55



5.1 ... Hits ... 55


5.2 ... Seitenaufrufe ... 57


5.3 ... Sitzung ... 57


5.4 ... Zeitliche Definition einer Sitzung ... 59


5.5 ... Was ist die ideale Sitzungsdauer? ... 59


5.6 ... Die Rolle des Nutzers ... 60





6. Daten: Roh oder aggregiert? ... 61



6.1 ... Was ist der Unterschied? ... 61


6.2 ... Beispiele für Analysen mit Rohdaten ... 62


6.3 ... Rohdaten mit R abfragen, transformieren und auswerten ... 63





7. Dimensionen und Messwerte ... 69



7.1 ... Unterschied zwischen Dimensionen und Metriken ... 69


7.2 ... Umfang/Scope verstehen ... 71


7.3 ... Eigene Dimensionen und Metriken ... 72





8. Ereignisse und Datenschicht ... 75



8.1 ... Was sind Ereignisse? ... 75


8.2 ... Beispielereignisse ... 75


8.3 ... Der Ereignisplan ... 77


8.4 ... Einsatz einer Datenschicht ... 78





9. Einen Tracking-Plan erstellen ... 81



9.1 ... Warum ein Tracking-Plan? ... 81


9.2 ... Der Tracking-Plan im Detail ... 82


9.3 ... Vom Tracking-Plan zum Tagging-Plan ... 83





10. Ein geeignetes Tracking-Tool auswählen ... 85



10.1 ... Entscheidungsfaktoren ... 85


10.2 ... Google Analytics ... 86


10.3 ... Adobe Analytics ... 87


10.4 ... Matomo ... 88


10.5 ... Hotjar ... 89





11. Datenschutz ... 91



11.1 ... Keine Rechtsberatung ... 91


11.2 ... Warum überhaupt Datenschutz? ... 91


11.3 ... Was ist schlimm an der Datensammlung im Internet? ... 92


11.4 ... Datenschutz und Webanalyse ... 93





12. Umfragen auf der eigenen Website ... 95



12.1 ... Warum Umfragen in einem Buch über Webanalyse? ... 95


12.2 ... Vor- und Nachteile von Umfragen ... 95


12.3 ... Fallstricke ... 97


12.4 ... Wie wird es richtig gemacht? ... 99







TEIL III Analyse ... 101





13. Minimale Statistikgrundlagen ... 103



13.1 ... Warum Statistik? ... 103


13.2 ... Verteilungen ... 103


13.3 ... The mean Mean ... 104


13.4 ... Alternativen zum arithmetischen Mittel ... 107


13.5 ... Standardabweichung ... 108


13.6 ... Korrelationen ... 110





14. Interaktionen anstatt Verweildauer ... 113



14.1 ... Warum die Verweildauer meistens falsch gemessen wird ... 113


14.2 ... Ist die Verweildauer überhaupt ein guter KPI? ... 115


14.3 ... Warum Interaktionen besser sind ... 115





15. Absprungrate verstehen ... 119



15.1 ... Definitionen der Absprungrate ... 119


15.2 ... Nutzen der Absprungrate ... 120


15.3 ... Unterschied zwischen Absprungrate und Ausstiegsrate ... 121





16. Segmente verstehen ... 123



16.1 ... Was sind Segmente und warum sind sie wichtig? ... 123


16.2 ... Wie findet man relevante Segmente? ... 125


16.3 ... Mengenlehre ... 125





17. Akquisekanäle verstehen ... 129



17.1 ... Was ist ein Akquisekanal? ... 129


17.2 ... Direkt ... 130


17.3 ... Organische Suche ... 130


17.4 ... Suchmaschinen-Marketing ... 134


17.5 ... Display ... 136


17.6 ... Affiliate ... 137


17.7 ... E-Mail ... 137


17.8 ... Social ... 138


17.9 ... Referral ... 138


17.10 ... Benutzerdefinierte Kanäle ... 138





18. Kampagnenerfolg auswerten ... 141



18.1 ... Was ist Erfolg? ... 141


18.2 ... Kampagnen-Tagging ... 141


18.3 ... Die Währungen im Online-Marketing ... 142


18.4 ... Customer Journey versus Datensilos ... 144





19. Attribution berechnen ... 145



19.1 ... Warum ist Attribution wichtig? ... 145


19.2 ... Statische Attributionsmodellierung ... 146


19.3 ... Beispiel First Click versus Last Click ... 147


19.4 ... Vor- und Nachteile statischer Attributionsmodelle ... 148


19.5 ... Dynamische Attributionsmodellierung ... 149





20. Interne Suche messen ... 151



20.1 ... Warum ist die interne Suche interessant? ... 151


20.2 ... Welche KPIs sind wichtig? ... 152


20.3 ... Wie darstellen? ... 153


20.4 ... Beispiel einer Auswertung in Google Analytics ... 154


20.5 ... Wie wird eigentlich Relevanz gemessen? ... 155







TEIL IV Testen ... 157





21. Eine Hypothese formulieren ... 159



21.1 ... Datengetriebene Hypothesen und kontinuierliches Testen ... 159


21.2 ... Welcher Test zuerst? ... 160





22. A/B- und multivariate Tests ... 163



22.1 ... A/B-Tests ... 163


22.2 ... Multivariate Tests ... 163


22.3 ... Unterschied A/B/n-Test und multivariater Test ... 164


22.4 ... Wie groß muss ein Sample sein? ... 166


22.5 ... Vorgehensweisen im Testing ... 166


22.6 ... Aufsetzen eines Tests ... 167





23. Wie belastbar ist ein Testergebnis? ... 169



23.1 ... Was genau ist statistische Signifikanz? ... 169


23.2 ... Frequentists versus bayessche Inferenz ... 171


23.3 ... A/A-Tests ... 173







TEIL V Reporting und Anwendungen ... 175





24. Wie handlungsrelevante Berichte entstehen ... 177



24.1 ... Produktivitätskiller Reporting ... 177


24.2 ... Ziele der Stakeholder verstehen ... 178


24.3 ... Zweck des Reports definieren ... 178


24.4 ... Top-down-Methode ... 180


24.5 ... Benchmarking ... 180


24.6 ... Prognosen ... 180


24.7 ... Storytelling mit Daten ... 181


24.8 ... Signale vom Rauschen trennen ... 181





25. Die Kunst, das richtige Diagramm zu wählen ... 183



25.1 ... Vorsicht, Diagramm! ... 183


25.2 ... Welches Diagramm für was? ... 185


25.3 ... Liniendiagramm ... 185


25.4 ... Säulendiagramm/Balkendiagramm ... 186


25.5 ... Histogramm ... 187


25.6 ... Scatterplot ... 187


25.7 ... Bubble Chart ... 188


25.8 ... Boxplot-Diagramm ... 189





26. Dashboards ... 191



26.1 ... Was ist der Unterschied zu einem Report? ... 191


26.2 ... Best Practices ... 191





27. Datengetriebene Personas ... 197



27.1 ... Was ist eine Persona? ... 197


27.2 ... Einschränkungen eigener Daten ... 198


27.3 ... Personas aus Nutzungsdaten ... 199


27.4 ... Demografische Daten ... 201





28. Ein Personalisierungskonzept erstellen ... 203



28.1 ... Voraussetzungen ... 203


28.2 ... Fallstricke ... 204


28.3 ... Analyseansätze ... 205







TEIL VI Problemlösungen ... 207





29. Messunterschiede zu anderen Systemen ... 209



29.1 ... Klicks versus Sitzungen ... 209


29.2 ... Unterschiedliche Integration ... 210





30. Den Bestätigungsfehler vermeiden ... 213



30.1 ... Was ist der Bestätigungsfehler? ... 213


30.2 ... Was hilft gegen den Bestätigungsfehler? ... 214





A. Nützliche Helferlein ... 217




B. Literatur ... 221




C. Glossar ... 227




Index ... 233 

Mehr vom Verlag:

Rheinwerk Verlag GmbH

Mehr aus der Reihe:

Rheinwerk Computing

Mehr vom Autor:

Alby, Tom

Produktdetails

Medium: eBook
Format: EPUB
Kopierschutz: OHNE KOPIERSCHUTZ
Seiten: 236
Sprache: Deutsch
Erschienen: Juli 2019
Auflage: 1. Auflage
ISBN-10: 3836272385
ISBN-13: 9783836272384

Herstellerkennzeichnung

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53227 Bonn
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Einband: EPUB
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