#1 – Ein Webanalyse-Tool auswählen, ohne es sorgfältig getestet zu haben
Ein Webanalyse-Tool will sorgfältig ausgewählt und ausgiebig getestet sein. Um das richtige Tool wählen zu können, müssen die technischen Möglichkeiten des Unternehmens bekannt sein, aber auch die Services, Fähigkeiten und Abläufe in den Abteilungen, die sich mit der Analyse beschäftigen werden. Es macht wenig Sinn, ein komplexes Tool zu implementieren, wenn die Teams, die damit arbeiten, weder die Zeit noch die Ressourcen oder die Erfahrung haben, seine Möglichkeiten auszuschöpfen. Ein schlichtes Tool, das nur die Hälfte der benötigten Informationen liefert, frustriert ebenso. So genannte Webanalyse-Reifegradmodelle können Unternehmen dabei helfen, den Maturitätsgrad und die strategische Positionierung der Webanalyse im Unternehmen zu bestimmen. Wurde ein passendes Tool ermittelt, sollte man dieses über einen längeren Zeitraum hinweg, unter realen Arbeitsbedingungen und mit einem funktionierenden Tagging testen, damit es aufschlussreiche Ergebnisse liefert. Achtung: Nicht alle Anbieter stellen eine voll funktionsfähige kostenlose Testversion zur Verfügung.
Wie bei so vielem im Business, geht es um die richtige Balance.
#2 – Bei der Implementierung der Webanalyse-Lösung sparen
Eine schlechte Implementierung beraubt ein hochwertiges Tool um viele Möglichkeiten und liefert mitunter falsche Daten. Diese Bedenken sollten aber auch nicht dazu führen, ein minderwertiges Tool auszuwählen, nur weil dessen Implementierung einfacher ist.
#3 – Alles messen wollen … koste es was es wolle
Es lohnt sich nicht, Daten zu sammeln, die niemand analysiert oder analysieren kann. Die Tools auf dem Markt bieten eine Fülle von Analyse-Möglichkeiten und die Versuchung ist groß, Daten um ihrer selbst willen zu sammeln. Auch das Taggen sämtlicher Links auf einer Site kann eine ermüdende Aufgabe sein. Die Endnutzer benötigen meist gar nicht alle Informationen, die sich aus den Analysen aller Seiten ergeben. Daher sollte die Implementierung der Tags immer im engen Zusammenhang mit den Anforderungen der Endnutzer stehen.
#4 – Die technischen Einschränkungen außer Acht lassen
Eine Anforderungsanalyse darf nicht in einer Wunschliste für den Weihnachtsmann münden. Egal wie interessant oder wie fortschrittlich ein angemeldeter Bedarf auch erscheinen mag, er muss technisch umsetzbar sein. Ein Ablehnen muss nicht am mangelnden Know-how im Webanalyse-Team scheitern: Manchmal machen auch die technischen Voraussetzungen von CMS oder Intranet einen Strich durch die Rechnung des Webanalysten.
#5 – Die speziellen Funktionen der Website außer Acht lassen
Das Erstellen eines Tagging-Plans und die Integration von Tags müssen sich an den technischen Voraussetzungen der Webseite orientieren. Folgende Fragen gilt es vorneweg zu beantworten: Ist meine Site für die verschiedenen Geräte wie Desktop, Mobiltelefone oder Tablets optimiert und wenn Ja: Handelt es sich um eine Responsive Design optimierte Website oder gibt es verschiedene Versionen mit jeweils eigenen URLs? Wurde AJAX verwendet? Wurden Videos eingebunden? Wird die Site über ein CMS verwaltet und wenn ja wird der Content dynamisch von diesem CMS erstellt?
#6 –Die Richtlinien für das Data Management vergessen
Wie bei allen IT-Projekten muss man auch vor dem Start eines Webanalyse-Projekts daran denken, alle Abläufe und Daten strukturiert und konsistent zu verwalten. Daten und Informationen aus der Webanalyse werden über einen langen Zeitraum hinweg gesammelt und ausgewertet. Vor dem Start des Webanalyse-Projektes müssen grundlegende Fragen beantwortet werden, die einen großen Einfluss auf den Tagging Plan und die Konfiguration der Zugriffsrechte haben: Brauchen alle Mitarbeiter einen Zugriff auf das Webanalyse-Tool? Soll manchen Abteilungen Zugriff auf ausgewählte Daten gewährt werden? Wie ist das mit den Reportings und Dashboards? Besonders wichtig ist ein gut überlegtes und strukturiertes Vorgehen, wenn an einem Webanalyseprojekt mehrere Partner beteiligt sind oder es um die Analyse internationaler Sites geht.
#7 – Testphasen überspringen
Eine Falle, in der sich viele Webanalyse-Projekte verfangen, ist, sich mit der Umsetzung des Tagging-Plans zu begnügen und die Testphase zu vernachlässigen (siehe auch #1). Das erhöht die Wahrscheinlichkeit für Fehler und unzuverlässige Daten drastisch. In der Testing-Phase auftauchende Fehler müssen nicht nur berichtigt werden; es muss auch in einem neuen Test sichergestellt werden, dass alles korrekt funktioniert. Denn beim Beheben vorhandener Fehler können neue Fehler entstehen. Für einen professionellen Test muss nicht nur ein entsprechendes Zeitfenster eingeplant, werden, sondern auch die entsprechenden technischen Fertigkeiten im Unternehmen vorhanden sein. Ist das nicht der Fall, ist es angeraten, Hilfe von außen einzuholen.
#8 – Die Tags einer Site nicht erneuern, wenn diese sich weiterentwickelt
Das Webanalyse-Projekt endet nicht mit der Implementierung des Tools. Der Tagging-Plan ist nicht in Stein gemeißelt. Er muss sich mit der Seite weiterentwickeln. Mit funktionellen, ergonomischen oder technischen Änderungen an der Webseite, kann das Tagging veralten. Idealerweise wird ein Prozess definiert, der den Webanalysten und den für das Tagging und die technische Umsetzung Verantwortlichen in engen Kontakt bringt.
#9 – Die falschen Key Performance Indicators auswählen
Vor dem Start des Webanalyse-Projekts müssen die KPIs definiert werden. Sie müssen sich direkt aus der Unternehmensstrategie ergeben und an den Anforderungen der Branche und des Geschäftsbereichs ausgerichtet werden. Dann erst kann eine Analyse der KPIs aufzeigen, wo ein Unternehmen in Bezug auf seine Ziele steht und wo nachgebessert werden muss. Von der Auswahl der Indikatoren hängt auch die Gestaltung des Tagging-Plans ab. Klare KPIs sind daher unabdingbar.
#10 – Dashboards nicht von Beginn an definieren
Sind die KPIs klar, geht es darum, diese so darzustellen, dass die Verantwortlichen die richtigen Entscheidungen daraus ableiten können. Das passende Dashboard und ein Template für das Reporting müssen zusammengestellt werden. Dashboards und Reports dienen dabei unterschiedlichen Zwecken: Der Report misst die Performance auf täglicher Basis und gibt einen Überblick über die Aktivitäten auf der Webseite. Das Dashboard ist ein Werkzeug zur Entscheidungsfindung, das speziell an den einzelnen Nutzer und dessen Anforderungen angepasst wurde. Es extrahiert aus den Reportings für den einzelnen Nutzer relevante Daten und bereitet sie auf. Dabei orientiert es sich an den Aufgaben, die ein Nutzer in einem Unternehmen hat, und daran welcher Informationsbedarf sich daraus ergibt.
