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Das Bild zeigt ein aufgeschlagenes Buch, über dem der Text "Digital Analytics Glossar" steht.
Sascha Anthes
Sascha Anthes | 24. Januar 2020

Digital Analytics Glossar

Im Dschungel des Digital Analytics (DA) kann man sich schnell verlaufen. Es wird mit Begriffen und Wörtern umhergeworfen, ohne dass diese wirklich erklärt werden.
Dies will ich mit diesem Blogbeitrag ändern.
Oft sind es englische Begriffe oder Abkürzungen, die nicht wirklich weiterhelfen. Im besten Fall wurde der Begriff dann noch halbherzig ins Deutsche übersetzt, sodass dadurch ein „denglisches“ Wort entstanden ist, welches einen nur noch mit einem großen Fragezeichen über dem Kopf dastehen lässt.
Um ein wenig Licht in das dunkle Geheimnis der digitalen Analysten zu bringen, sollen im Folgenden die gängigsten „Digital Analytics“ Begriffe erläutert und gegebenenfalls übersetzt werden. In den meisten Fällen werde ich mit den englischen Begriffen arbeiten, da die DA-Branche vor allem international aufgebaut ist. Ich werde aber (fast) jeden Begriff zumindest einmal kurz übersetzen.

Digital Analytics

Fangen wir erst einmal von vorne an. Digital Analytics bezeichnet das Sammeln und das Auswerten aller (digitalen) Daten. In aller Regel werden diese Daten im Zusammenhang mit einer Webseite oder eines Onlineshops generiert. Aber auch APP-Daten können gesammelt und analysiert werden. Mit Hilfe dieser Daten können wir die Webseite und das User*innen-Verhalten auf der Seite besser verstehen. Dies hilft uns, Verbesserungen an der Webseite durchzuführen, um deren Zielerfüllung positiv zu beeinflussen.

Die Daten werden erfasst, analysiert und visualisiert, um einen Status Quo zu ermitteln und Handlungsempfehlungen formulieren zu können. Außerdem muss ein Digital Analyst sich um die technische Komponente kümmern.

HIT

Im Kontext des Digital Analytics wird ein HIT als jede Information gezählt, die die User*innen beziehungsweise eine Webseite an das Analytics-Tool sendet. Dies kann zum Beispiel das Erreichen einer Seite oder der Klick auf einen internen Link sein.

Weiterhin gilt zu beachten, dass für die kostenlose Google Analytics Variante ein Limit von zehn Millionen HITs pro Monat nicht überschritten werden darf. Die aktuelle Anzahl an HITS kann im jeweiligen Konto unter den „Property Settings“ eingesehen werden. Jede kleine und mittelgroße Seite hält dieses Limit ein. Sollte dieses Limit jedoch überschritten werden, muss entweder auf das kostspielige „360“ Paket geupgraded werden, oder der Webseitenbetreiber muss mit einem „Sampling“, also künstliches Verringern der Daten, leben. Durch das Sampling können die Daten allerdings verfälscht und dadurch unbrauchbar werden. Mehr dazu unter dem Begriff „Sampling“.

Bouncerate (BR) dt.:Absprungrate

Nun springen wir direkt in die verschiedenen Definitionen von den Performance Indikatoren ein. Die erste und wohl auch eine der bekannteren Metriken ist die „Bounce Rate“ oder „Absprungrate“.

User*innen „bouncen“ immer dann, wenn sie nach dem Erreichen einer Seite keinen weiteren „HIT“ an das Analytics-Tool senden. Ein HIT ist hierbei jegliche Information, die eine Webseite an (Google) Analytics sendet. Dies könnte zum Beispiel das Klicken auf einen Button oder das Besuchen einer zweiten Seite sein. Je nach Webseite kann auch nach einer gewissen Zeit oder nach einer gewissen „Scrolltiefe“ ein HIT ausgelöst werden.

Was machen wir nun also mit einer Seite, die eine hohe „Bounce Rate“ hat, wie beispielsweise Blogbeiträge? Meistens kommen User*innen auf einen Blogbeitrag, weil sie eine gewisse Frage beantwortet haben wollen. Beantwortet der jeweilige Blogbeitrag eben diese Frage, dann bouncen die User*innen – verlassen also die Seite ohne weitere Interaktion. Dies ist kein direktes Anzeichen für schlechten Content, sondern kann auch einfach nur heißen, dass die Frage der User*innen beantwortet worden ist. Um den Content einer Seite qualifiziert bewerten zu können, empfiehlt es sich also, weitere Indikatoren herbeizuführen, wie beispielsweise die Scroll-Tiefe.

Pageview im dt.: Seitenaufruf

Ein Pageview wird immer dann an Analytics gesendet, wenn, wie der Name es schon vermuten lässt, eine neue Seite aufgerufen wird. Diese Kennzahl kann ein wenig irreführend sein.
Die Startseite ist zum Beispiel logischerweise eine der an meist geklickten Seiten einer Webseite. Allerdings ist diese Information nicht überraschend und sagt dementsprechend nicht viel über die Qualität der Startseite aus. Pageviews ist eine Kennzahl, die schnell inflationär genutzt wird, um ein Urteil über eine Unterseite zu fällen. Dabei sollte sie maximal als erster Anhaltspunkt genommen werden. Es sollten unbedingt noch weitere Kennzahlen dazu gezogen werden.

Session (im dt.: Sitzung) und Session Duration (im dt.: Sitzungsdauer)

Eine Session ist die Periode, in der User*innen mit einer Webseite interagieren. Die gängigste Metrik, die daraus resultiert, ist die durchschnittliche Sitzungsdauer, welche weiter unten erklärt wird. Vereinfacht gesagt: Wie lange bleiben User*innen auf einer gewissen Seite und interagieren in irgendeiner Wiese mit dieser.
Als Anfang und Endpunkt einer Session gilt hierbei der jeweilige erste und letzte HIT auf der jeweils besuchten Seite. Normalerweise ist eine Session nach 30 Minuten Inaktivität beendet. Dies kann allerdings in den Kontoeinstellungen geändert und der Webseite entsprechend angepasst werden.

Wenn User*innen also 30 Minuten nicht mit der Seite interagieren, gilt die Session als beendet. Dies kann zum Beispiel passieren, wenn mehrere Tabs geöffnet sind und dadurch eine Seite länger inaktiv bleibt. Die HIT-Anzahl zwischen dem ersten und letzten HIT wird bei dieser Metrik nicht beachtet. Es könnte also theoretisch passieren, dass User*innen auf eine Seite gelangen, diese 29 Minuten ignorieren und danach auf eine andere Unterseite klicken. Dann betrüge die Session Duration von 29 Minuten, obwohl nicht wirklich mit der Seite interagiert wurde. Da der hier beschriebene Fall allerdings die Ausnahme bildet, kann die Session Duration – oder Sitzungsdauer – durchaus als Indikator genutzt werden.

Segmente

Ein Segment ist ein gewisser Teil einer Datenmenge. Durch individuelle Gestaltung können verschiedenste Usergruppen miteinander verglichen werden. Innerhalb von Google Analytics können eigene Segmente erstellt werden, sodass für jeden Kunden und jedes Unternehmen individuelle Segmente angelegt werden können, um spezifische Fragestellungen beantworten zu können. So könnten beispielsweise User*innen verglichen werden, die einen Kauf getätigt haben und diejenigen, die keinen Kauf getätigt haben. Außerdem können „Checkout Abbrecher“ gegen normale User*innen oder mit Käufer*innen verglichen werden.

Andere Beispiele eines Segments sind „organic Traffic“ der „paid Traffic“. Also User*innen, die über eine organische Suchanfrage oder über eine Werbeanzeige auf die Webseite gelangten.
Dank Segmenten können demzufolge verschiedenste Teile eines Datensets verglichen werden und dadurch Rückschlüsse auf das Userverhalten gezogen werden.

Events (im dt.: Ereignis, oder eindeutiges Ereignis)

Im Zusammenhang mit Digital Analytics bedeutet ein „Event“ meistens eine Interaktion der User*innen mit der Webseite. Dieses Event wird mit Hilfe von zusätzlichem Code (oder einem Tag Manager) an das Analyse Tool gesendet. Hier zu haben wir bereits einen Blogbeitrag verfasst.

Google Analytics trackt in den „Grundeinstellungen“ nur wenige Interaktionen der User*innen direkt. Dadurch verlieren wir wertvolle Informationen. So ist es für einen Webseitenbetreiber beispielsweise interessant , wie oft ein Kontaktformular ausgefüllt und erfolgreich abgeschickt worden ist. Diese Daten können Dank des Eventtrackings direkt in Google Analytics eingehen und dadurch sehr schnell und einfach ausgewertet werden. Mit Hilfe von Events und deren Auswertung können tiefergreifende Analysen und Reportings erstellt werden. Dank des Google Tag Managers und Grundkenntnissen in HTML können komplexe Fragestellungen gelöst werden, ohne dass ein Entwickler hinzugezogen werden muss. So implementiert Klickkonzept beispielsweise Consent Management Systeme oder professionelle Eventanfragen selbst. Das ist für den Kunden vor allem dann kostengünstiger, wenn er selbst keinen Programmierer angestellt hat.

Ein Event besteht meistens aus drei Teilen. Erstens wird die sogenannte Event-Kategorie benannt. Diese gibt in aller Regel die „Überschrift“ des Events wieder. So könnten die Kategorie zum Beispiel „E-Commerce“, Kontaktformular“ oder „Checkout“ heißen.
Die Event-Action benennt typischerweise die Aktion, wie das Event durchgeführt wird. Beispielsweise durch einen „Klick“ auf einen Button. Alternativ können hier auch weitere Informationen abgerufen werden. Weitere Informationen können auch durch das Event-Label wiedergegeben werden. Hierfür könnte zum Beispiel der Page Path (also die URL nach dem Hostname) oder der Button Text in Analytics übergeben werden. Da die Events sehr flexibel nutzbar sind, empfehlen wir die Einbindung von Events auf jeder Webseite.

Goals dt.: Ziel, Zielvorhaben

In Google Analytics können sogenannte „Goals“ hinterlegt werden. Goals werden auf der „View-Ebene“ angelegt. Ein „klassisches“ Goal ist die „Danke“-Seite eines Onlineshops. So kann man die URL der Danke-Seite als Goal hinterlegen. Wenn die URL aufgerufen wird, also ein Kauf getätigt worden ist, kann das Analytics Tool dies als ein erreichtes Ziel identifizieren.

Diese Goals dienen vor allem zur Abbildung der Conversions. So gibt es unten dem Reiter „Goals“ in Google Analytics eine übersichtliche Auflistung mit diversen Informationen der erreichten Goals. Diese Goals müssen aber keine „harten“ Conversions sein, sondern könnten auch sogenannte „Soft Conversions“ erfüllen. Ein Beispiel für eine Soft Conversion ist der Download eines White Papers oder die Anmeldung für einen Newsletter.

Metriken und Dimension

Metriken und Dimensionen in einem Analytics Bericht
Metriken und Dimensionen

Jeder Bericht in Digital Analytics ist mit Dimensionen und Metriken aufgebaut. Die Dimension gibt dabei das Attribut eines Datensatzes wieder. Im Screenshot sehen wir die Dimension „Default Channel Grouping“. Metriken sind Werte, die als Zahl ausgedrückt werden können. In unserem Beispiel sind dies User*innen oder Sessions.

Dank der „Custom Report“ Funktion innerhalb von Google Analytics können Dimensionen und Metriken (fast) beliebig kombiniert werden und dadurch sehr individuell gestaltet werden. Außerdem sind Dimensionen und Metriken die Grundlage für jedes Dashboard, welches mit Hilfe eines Visualisierungsprogramms (Tableau, Google Data Studio) erstellt wird.

Sampling dt.: Stichprobe

Im Zusammenhang von Digital Analytics entspricht Sampling einer Stichprobe einer gewissen Datenmenge.
Bei Google Analytics liegt das monatliche HIT-Limit bei zehn Millionen. Generiert eine Property mehr als diese zehn Millionen HITs, so wird die Datenmenge „gesampled“, also künstlich reduziert. Außerdem kann bei der Verwendung von Segmenten oder bei dem Export der Daten in Google Sheets ein Sampling stattfinden. Durch das Sampling werden Berichte und dadurch auch Analysen oder Reportings verfälscht.

Daher muss bei der Betrachtung der jeweiligen Berichte unbedingt darauf geachtet werden, ob diese gesampled sind oder eben nicht. Zu erkennen ist das über dem jeweiligen Bericht am grünen oder orangefarbenen Haken.

Bericht ohne Sampling
Bericht ohne Sampling

Um dem Sampling entgegenzuwirken, gibt es mehrere Möglichkeiten. Die erste Möglichkeit besteht darin, den betrachteten Zeitraum – und damit auch die Datenmenge – zu verringern. Die zweite, kostspielige Möglichkeit ist es, sein Google Analytics Account auf die „360“ Variante zu upgraden.

KPI (Key Performance Indikator) dt.:Hauptkennzahlen

KPIs sind geschäftsrelevante Kennzahlen, welche den Erfolg oder die Leistung einer Webseite messen sollen. Sie ermöglichen einen ersten Überblick über das jeweilige Projekt und sollten in der Regel für jede Webseite individuell definiert werden. Typische KPIs sind zum Beispiel die Conversion Rate oder Transaktionen.

Conversion

Der Begriff Conversion definiert sich als eine erfüllte Zielvorgabe. Eine Zielvorgabe unterscheidet sich von Webseite zu Webseite. Bei einem Onlineshop ist dies klassischerweise der Abschluss eines Kaufs. Bei anderen Webseiten kann bereits das Ausfüllen eines Kontaktformulars als Conversion zählen.
Generell werden zwischen harten und Soft Conversions unterschieden. Als harte Conversion zählt zum Beispiel der Kauf eines Produkts – hier wurde das tatsächliche Ziel der Webseite erfüllt. Soft Conversions sind leichter zu erreichende Ziele, die User*innen näher zur eigentlichen (harten) Conversion führen. Dies könnte zum Beispiel der Klick auf einer Detailseite sein. Oft sind Soft Conversions gute Indikatoren für eine Webseite und deren Optimierungspotential.

Conversion Rate (CR)

Die Conversion Rate setzt die abgeschlossenen Conversions in ein gewünschtes Verhältnis. Oft werden User*innen durch die Conversion geteilt. Dadurch erhält man ein „Conversions pro User*in“-Verhältnis. Oder anders gesagt: Wie viele Prozent der User*innen auf meiner Webseite tätigen eine vorher von mir bestimmte Conversion (zum Beispiel einen Kauf).
Generell zählt die E-Commerce Conversion Rate als eine der wichtigeren Kennzahlen. Die Herleitung ist dabei relativ simpel. Je mehr Transaktionen pro User*in, desto besser. Je mehr Umsatz pro User*in, desto besser.

Cookie

Ein Cookie ist eine Textdatei – oder Textinformation -, die im jeweiligen Browser gespeichert wird. Mit Hilfe des Cookies werden verschiedene Informationen an das Analysetool geschickt. Zum Beispiel kann dank des Cookies erkannt werden, ob User*innen bereits vorher auf der Seite waren – also ein/e wiederkehrende/r User*in ist – oder eben nicht. Voraussetzung ist, dass der Browser das Cookie nicht automatisch löscht.

UTM Parameter

UTM Parameter sind zusätzliche Informationen, die über die URL übergeben werden. Dadurch kann Google Analytics den Traffic einem gewissen Kanal zuordnen. Dies kann beispielsweise im E-Mail-Marketing genutzt werden, um die verschiedenen E-Mail-Marketing Kampagnen vergleichen zu können. Um die Parameter richtig zu erstellen, gibt es ein UTM Parameter Generator. Mit Hilfe des sogenannten Campaign URL Builder lassen sich kinderleicht UTM Parameter erstellen.

UTM Parameter Beispiel
Beispiel UTM Parameter

In dem von mir erstelltem Beispiel würden wir per Newsletter an eine Rabatt-Aktion erinnern. Die mit Parametern gefütterte URL wird dann automatisch generiert. Diese müssen wir nur noch kopieren.
Dank der erfolgreich generierten UTM Parameter können wir nun den Traffic dieser E-Mail Kampagnen identifizieren und dies in weiterführenden Analysen nutzen.

Dashboard

Ein Dashboard dient zur Visualisierung der Daten. In den meisten Fällen wird dafür Google Data Studio genutzt, da es sich direkt mit Google Analytics und Google Ads verbinden lässt und somit die Datenintegrität gewährleistet ist. Durch verschiedene Graphen, Tabellen und Filtermöglichkeiten lässt sich für jeden Kunden ein spezifisches Dashboard erstellen. Dadurch können auch individuelle Funnels oder Conversions dargestellt werden. Durch Data Blending lassen sich auch verschiedene Datenquellen verbinden.

Regular Expression (Reg Ex) dt.: Regulärer Ausdruck

Regular Expression ist eine „Sprache“ aus der theoretischen Informatik, welche durch einfache Zeichenketten gewisse Strings wiedergibt. Für einen Digital Analyst hilft dies vor allem bei komplexeren Filter-Einstellungen. Dadurch können wir Berichte (fast) beliebig filtern und besonderen Anforderungen Genüge tun. Einen ersten Einblick in die Welt der Regular Expression kannst du hier erlangen.

Tag Management System

Ein Tag Management System lässt uns verschiedene Tags und Events auf einer Webseite implementieren. Dadurch können wir Interaktionen der User*innen mit der Webseite identifizieren. Dies hilft uns wiederum bei der Webseiten-Analyse.

All diese Events und Conversion Pixel könnte man auch direkt auf der Seite einbinden. Dies müsste durch einen Entwickler erledigt werden und ist dadurch sehr zeit- und kostenintensiv. Außerdem müsste das neue Event getestet werden. Darin liegt der große Vorteil eines Tag Management Systems: Dies muss nur einmalig von einem Entwickler auf der Seite implementiert werden. Danach können wir als Agentur selbst Tags, Events und auch Code Schnipsel einbinden und testen. Dies ist für unsere Kunden nicht nur kostengünstiger, sondern ermöglicht es uns auch, kurzfristig auf Kundenwünsche zu reagieren. Insgesamt bietet ein Tag Management System für uns extreme Flexibilität und lässt uns immer komplexere Probleme lösen.

Ein Digital Analytics Glossar ist selbstverständlich nie vollkommen und könnte wohl täglich um dutzende Begriffe erweitert werden. Nichtsdestotrotz will ich hiermit das Glossar erstmal schließen. Falls dir nun der ein oder andere Begriff sinnvoller erscheint als vorher, so kannst du gerne mit mir in Kontakt treten. Wir helfen dir gerne bei allen technischen und analytischen Fragestellungen rund um deine Webseite, Onlineshop oder generell in der Digitalisierung deines Geschäftsmodelles.

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