Die Sendung mit der Metrik #4: “Fünf Irrglauben in der Webanalyse” mit Anisa Boumrifak von M8Perfomance

In Folge #4 gibt’s einige Irrglauben in der Webanalyse, die es zu besprechen galt. Dazu habe ich mir mit Anisa Boumrifak eine erfahrene Beraterin ans Mikrofon geholt, die in ihrem Job jeden Tag mit Irrglauben zu kämpfen hat und diese oft erstmal aufklären muss. Damit ihr wisst, was euch erwartet, wir sprechen über diese Irrtümer …

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Irrglaube #1: “Die Absprungrate muss niedrig sein”
Irrglaube #2: “Die Conversion Rate ist ein KPI”
Irrglaube #3: “Messen funktioniert auch ohne Plan”
Irrglaube #4: “Das Web Analytics-Tool macht die Analyse”
Irrglaube #5: “Webanalyse verrät uns, warum Besucher bestimmte Dinge tun”

Das Gespräch mit Anisa war wirklich sehr aufschlussreich – du wirst einiges lernen. Auch Überraschendes. Und wir hätten vermutlich noch Stunden miteinander sprechen können, weil es wirklich viele Irrglauben in der Webanalyse gibt. Also schreibe mit.

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Wer das Ganze lieber lesen möchte, unten gibt’s das komplette Interview in Textform.

Shownotes

• Website und Blog von Anisa Boumrifak/M8Performance: http://m8-performance.de/ bzw. http://m8-performance.de/blog/
• Nächster DAALA (Digital Analytics Association Late Afternoon) in München: 13.7. (Hier gibt’s Infos)

Anisa Boumrifaks Profile im Netz

• Trefft Anisa bei Twitter: https://twitter.com/M8Macht

Allgemein

• Die Website von “Die Sendung mit der Metrik”: die-sendung-mit-der-metrik.de
• “Die Sendung mit der Metrik” bei Facebook: Zur Facebook-Seite
• Wir zeigen euch, wie Webanalyse funktioniert:  Zu unseren Seminaren und Workshops

Das war die Folge “5 Irrglauben in der Webanalyse” mit Anisa Boumrifak

Hallo. “Die Sendung mit der Metrik”, der Webanalyse-Podcast mit Maik Bruns und seinen Gästen. Heute mit Anisa Boumrifak. Viel Spaß! #00:00:20-7#

Intro

Hi und ein herzliches Willkommen zur Folge 4 von “Die Sendung mit der Metrik”, deinem Webanalyse-Podcast. Schön, dass du wieder dabei bist. Ich bin Maik Bruns und mein heutiger Gast ist Anisa Boumrifak, die ist Digital Analytics Consultant und hat schon eine Menge gesehen. Anisa stelle ich gleich noch ein bisschen genauer vor. Mit ihr habe ich über 5 Irrtümer in der Webanalyse gesprochen. Wir hätten auch über 500 Irrtümer sprechen können, doch dann hättet ihr möglicherweise irgendwann aufgehört zuzuhören. Trotzdem mein Tipp, schreibt mit. Anisa haut so wertvolle Tipps raus, dass ihr davon ziemlich sicher profitieren könnt. Wir starten jetzt gleich. Lasst mich nur vorher nochmal kurz erwähnen, wenn euch die Ausgabe gefällt und die euch wertvolles Wissen bringt, dann teilt, liked, kommentiert, gebt viele, viele Sterne oder Daumen nach oben. Wo auch immer ihr diesen Podcast hört, also egal, ob das in eurer Podcast-App ist oder bei YouTube oder auf der Website oder wo auch immer und dann gebt anderen Webanalysten und Online-Marketern noch den Tipp, dass des diesen Podcast gibt. Vergesst den Hashtag nicht #DSMDM und jetzt geht’s los. Enjoy! #00:01:34-7#

Interview mit Anisa Boumrifak zu „5 Irrglauben in der Webanalyse“

Maik Bruns: Und da sind wir auch schon. Heute zu Gast bei der “Sendung mit der Metrik” ist Anisa Boumrifak und auf ihrer Website steht, es hat nur dann Sinn den Bogen zu spannen, wenn man ein Ziel hat und das ist eine Aussage, die finde ich extrem gut. Anisa ist selbstständiger Consultant für Digital Analytics in München und kennt sich hervorragend mit Datenanalyse aus und nimmt das Report sowieso nur in den Mund, um sinnvolle Dinge damit anzustellen. Sie optimiert das Online-Marketing ihrer Kunden, kennt sich bestens mit digitaler Markenführung aus und ich finde es schön, denn da kenne ich einige Parallelen zu dem, was ich auch manchmal machen muss. Anisa ist außerdem gefragte Speakerin auf verschiedenen Veranstaltungen, Trainerin, also Dozentin für Webanalytics und Onliner-Erfolgsmessung an der Deutschen Dialogmarketing Akademie und kümmert sich auch gerne um die Organisation des DALA, also Digital Analytics Association Late Afternoon, vor allen Dingen in München. Betreibt dort also auch hervorragend Community-Bildung und auf den Mund gefallen ist sie mal überhaupt nicht. Und wenn sie etwas nicht mag, dann ist das wohl einem Irrglauben zu Webanalyse zu vertreten und das alles auch noch mit dem Hintergrund Diplom-Sozialwissenschaftlerin. Kurzum, echte Expertise, sie steht auf Schaffung von Prozessen, eine Super Performerin, sie liebt, was sie tut und ich könnte vermutlich heute stundenlang mit ihr reden. Anisa Boumrifak, willkommen! #00:03:09-1#

Anisa Boumrifak: Vielen Dank, lieber Maik. Ich bedanke mich sehr für die ultimative Lobhudelei. Sollte ich jemals einen Oskar gewinnen, freue ich mich dich als Laudator zu empfehlen. Ich hoffe aber, dass ich jetzt den hohen Ansprüchen und Erwartungen deiner Zuhörer genügen kann. Freue mich aber sehr heute hier zu sein, denn ich rede ja sehr gerne und sehr ausführlich über Webanalyse und vor allem über die Irrtümer. #00:03:24-1#

Maik Bruns: Ja, das ist gut, dafür ist die Sendung mit der Metrik ja auch angetreten, um da mal ich sage mal ein bisschen auch mit der Community ins Gespräch zu kommen und auch ein bisschen Aufklärung zu leisten an der ein oder anderen Stelle und ich denke, dass wir da für heute auch ein Super Thema haben. Denn bei uns geht es heute um die oder um unsere 5 Irrtümer in der Webanalyse und wir haben uns da ein kleines Portfolio zusammengesucht und werden das hier gleich mal in der Tiefe besprechen. Aber vielleicht können wir zu Beginn nochmal so ein bisschen was zu dir hören. Du bist in München ansässig und (Anisa: Genau) bist dort Consultant. #00:04:00-7#

Anisa Boumrifak: Genau. Ich bin jetzt seit fast 6 Jahren selbstständig als Consultant im Bereich Webanalyse in München oder im Großraum München, habe aber auch Kunden aus anderen Teilen Deutschlands und gelegentlich aus Österreich und der Schweiz. Mache das sehr gerne mit sehr viel Leidenschaft und bin auch der Meinung, dass ich den allerbesten Job der Welt habe. Stößt gelegentlich etwas auf Unverständnis, weil Leute immer der Meinung sind, das sei alles sehr trocken und Zahlen, aber ich vergleiche Webanalyse gerne mit einem guten Krimi. Also man ist im Prinzip ein bisschen Sherlock Holmes, es gibt ein paar Verdächtige, es ist was passiert. Man versucht aufzuklären, was genau passiert ist, wer eventuell beteiligt sein könnte und ganz wichtig wenn’s läuft, kriegt man auch noch rum, wer eigentlich der Täter ist und wie man den zukünftig ein bisschen eben beschatten kann beziehungsweise den der Polizei zu übergeben und sagen, hier ist der Schuldige, entferne es.  #00:05:00-5#

Maik Bruns: Das ist grandios, ich glaube das übernehme ich. Darf ich dich zitieren?  #00:05:05-5#

Anisa Boumrifak: Ja natürlich, gerne, gerne. Deswegen, also ich finde es wahnsinnig spannend und ich glaube jeder, der Rätsel löst, hat eigentlich an dem Beruf Spaß, weil er so vielseitig ist. #00:05:16-9#

Maik Bruns: Da gebe ich dir 100 Prozent Recht. #00:05:18-7#

Anisa Boumrifak: Ansonsten wie bin ich zur Webanalyse gekommen? Ist vielleicht ein interessanter Punkt. Ich habe wie viele in den späten 90ern, ich bin ein alter Mensch, wie ich gerade feststelle, lustig vor mich hin studiert an einer Universität in Mitteldeutschland und dachte mir gar nicht viel dabei, was man mit meinem tollen Studium der Soziologiewissenschaft und Volkswirtschaftslehre so macht, wenn man dann mal fertig ist und dann kam das Internet und hat mich von dieser Entscheidung quasi erlöst, denn ich war auf einmal Webdeveloper bei einer recht großen angesehenen Agentur und bin da einfach hängengeblieben.  #00:05:55-5#

Maik Bruns: Du warst bei SinnerSchrader, richtig? #00:05:56-1#

Anisa Boumrifak: Ja genau, genau. Das war so meine erste Erfahrung und ich glaube, in den ersten 3 Monaten war ich ein ganz furchtbarer Mitarbeiter. Aber habe mich dann ganz … #00:06:04-6#

Maik Bruns: Bis du deine 1. Zeile fertiggeschrieben hast.  #00:06:06-4#

Anisa Boumrifak: Bis ich meine 1. Zeile mal fertiggeschrieben hatte in HTML und dann haben wir festgestellt, dass das doch ganz gut funktioniert. Nein, war ein tolles Unternehmen, um auch mit großen Kunden zusammenzuarbeiten. Ich habe da angefangen im Finance Bereich, das war wahnsinnig spannend. Und da kommt man auch zum ersten Mal mit Geschäftsmodellen in Kontakt, die nicht rein E-Commerce oder Retail-orientiert sind, sondern da ging’s um Abschlussmodelle, die sehr viel komplexer waren und da war natürlich auch immer die Frage: Hm, wir bauen hier gerade so viele schöne Sachen. Wie kommen denn die Leute überhaupt dahin und was machen sie denn dann? Das heißt es fing schon sehr früh an dann auch interessant zu werden, wie kommen wir denn hier überhaupt zu einer Verbesserung des Angebots? Was kann man noch machen? Ich fand Zahlen immer schon toll.  #00:06:42-0#

Fünf Irrtümer in der Webanalyse

Maik Bruns: Ja. Deswegen lieben wir unseren Beruf und (Anisa: Genau) das ist super. Aber es gibt natürlich auch Dinge in der Webanalyse, die passen vielleicht nicht ganz so in, also unser beider Konzept vielleicht, wo wir dann der Meinung sind, da gibt’s vielleicht Irrglauben, die man mal aufklären sollte und man ist in diesem Fall Frau Anisa und Herr Maik, wo wir mal über ein paar Themen sprechen. Ich sage schon mal vorweg, über welche Themen wir jetzt gleich sprechen, damit ihr auch schön neugierig bleibt auf der anderen Seite der Leitung und wir sprechen also auf der einen Seite über Absprungraten und warum sie oder warum sie nicht niedrig sein müsse. Wir sprechen über die Conversion Rate als KPI, ob sie was taugt oder nicht. Wir sprechen über Messen ohne Plan, also nicht die kirchliche Messe, sondern natürlich das Measurement, also das Tracking, was wird gemessen auf der Website oder wo auch immer? Wir sprechen darüber, dass Webanalytics-Tools entweder machen oder nicht machen, die Analyse, und wer sie stattdessen macht und was Webanalyse tatsächlich auch leisten kann im Sinne von: Warum tun Besucher bestimmte Dinge? Das sind die 5 Irrtümer, über die wir jetzt mal sprechen. Ich hoffe ihr habt viel Spaß.

Irrglaube #1: Die Absprungrate muss niedrig sein

Wir fangen einfach mal Anisa oder? (Anisa: Ja) mit der Absprungrate. Also 1. Irrglaube: Die Absprungrate muss niedrig sein.  #00:08:22-0#

Anisa Boumrifak: Ja, das ist ein gerne verbreiteter Irrtum, der sich hartnäckig hält, und ich bin auch immer wieder erstaunt, wenn ich in diversen Konferenzen oder Veranstaltungen, jemand gerade sich auf der Bühne feiert, weil er eine Absprungrate von unter 15 Prozent hat. Das ist … #00:08:36-0#

Maik Bruns: Da fange ich immer an schon komisch zu gucken, muss ich gestehen.  #00:08:37-9#

Anisa Boumrifak: Ja, das ist so ein bisschen, ja ich gebe auch zu, mir ist des Weiteren oder des Öfteren mal mein Gesicht entgleist, wenn es zu so einem Vorkommnis kam. Man muss natürlich sagen, je nachdem, wo die Seite innerhalb von einem Funnel gelagert ist, mag das tatsächlich ein Erfolg sein. Also es kann Seiten geben innerhalb von einer gesamten Site, Auftritt oder auch innerhalb von einer App, wo eine bestimmte niedrige Absprungrate ein Ziel sein kann und auch sinnvoll ist. Im Großen oder Ganzen muss man das ja mal so betrachten: Was bedeutet es, wenn nehmen wir an auf den ersten paar Seiten eines Auftritts 80 Prozent Besucher bleiben und sich länger aufhalten? Angesichts mal des Marketinginvests müsste ich mich fragen lassen als Website-Verantwortlicher von meinem Geschäftsführer oder wer auch immer da oben drüber sitzt und das Sagen hat, ob wir denn wirklich das gesamte Potential unserer Zielgruppe gerade erreichen. Denn Marketing ist Streuung, das heißt ich versuche natürlich alle Randgruppen mitzunehmen, Personen, die meine Marke, meine Produkte noch nicht kennen. Unter Umständen Besucher, die sich noch gar nicht wirklich entschieden haben mit dem Produkt oder mit meinem Service näher in Kontakt zu treten, sondern einfach mal in so einer Informationsphase sind, vielleicht auch sich für jemand anderes informieren oder einfach bei den Suchmaschinen oder auf dem Handy auf den falschen Link geklickt haben.

[bctt tweet=”Marketing ist Streuung #dsmdm” username=”M8Macht”]

Also ein klassisches Problem ist natürlich heutzutage, Search on Mobile geht ja sehr stark zusammen und der Mobile Screen macht es einem ja nicht immer so einfach auch tatsächlich den richtigen Link oder die richtige Referenz zu erwischen. Da landet auch mal jemand auf meiner Website. Das heißt ich muss Personen haben, die abspringen. Wenn ich keine habe, ist entweder, um es mal ganz in groben Worten zu sagen, meine Kampagne schlecht beziehungsweise mein Marketing Spend falsch eingesetzt, weil dann gebe ich wahrscheinlich viel zu viel Geld aus, nur um Leute zu erreichen, die ich schon kenne oder habe umgekehrt einfach also die Reichweite zu klein bestimmt oder habe umgekehrt schon mal komplett falsch aufgesetzt. Das heißt ich habe mich, habe im Prinzip nicht, zu wenig Reichweite in meinem Ad Spend oder ich habe zu wenig Reichweite einfach, dass meine, jetzt habe ich den Faden verloren. Das passiert in der Webanalyse auch ganz gerne mal. Dann mal sich wieder konzentrieren. (Maik: Zu viele Gedanken) Genau, zu viele da sind und das kann einem dann auch passieren, nämlich dass man vor lauter Absprungrate alle anderen Daten nicht sieht. Nein, es kann einfach sein, dass ich unter Umständen bei der Absprungrate einfach auch das falsche Ziel gesetzt habe. Das heißt entweder ich habe von vornherein zu wenig Reichweite generiert oder ich habe mir für meine Landingpage oder für meine Homepage das falsche Ziel gesetzt.  #00:11:15-4#

[bctt tweet=”… vor lauter Absprungrate sieht man die anderen Daten nicht. #dsmdm” username=”M8Macht”]

Maik Bruns: Und dann kann ja auch noch das technische Problem dazukommen und ich würde an der Stelle vielleicht gerne nochmal eben kurz einhaken, weil ich könnte mir vorstellen, dass auch die Definition der Absprungrate bei einigen Menschen noch immer ein kleines Problem aufwirft, nämlich die Absprungrate ist ja im Prinzip die Rate der Menschen, die nur eine Interaktion mit der eigenen Website vollzogen haben, um das nochmal ganz klar herauszuheben und eine Interaktion ist also zunächst mal ein Seitenbesuch und dann nichts weiter, was mit der Website interagiert wurde. #00:11:50-6#

Anisa Boumrifak: Der klassische Bounce. Genau. #00:11:51-7#

Maik Bruns: Genau, der klassische Bounce, richtig. Und auch da gibt es ja schon ich sage mal auch technische Probleme, die dann schon mal stattfinden können, die dann auch dafür sorgen, dass die Bounce Rate deutlich nach unten rutsch zum Beispiel. Hast du da …? #00:12:02-9#

Anisa Boumrifak: Nein, ein guter Punkt. Also das ist auch nochmal ein Punkt, da hätte man vielleicht nochmal drauf eingehen sollen meinerseits. Im Englischen ist es einfacher, es gibt Bounce Rate.  #00:12:08-0#

Maik Bruns: Du, wir sind ja im Gespräch.  #00:12:09-7#

Anisa Boumrifak: Ja genau. Bounce Rate und Exit Rate und das sind zwei unterschiedliche Raten. Also ich habe eine Rate, die bezieht sich darauf, wie viele Leute überhaupt meine Seite verlassen und wo und ich habe eine Absprungrate, die Bounce Rate, da geht es darum, dass jemand kam, auf der Seite sich kurz verhalten hat und keine weitere andere Seite oder kein weiteres anderes Event ausgelöst hat und tatsächlich, wenn man sich das betrachtet, kann man letztendlich nur Seiten, die man betrachtet, anschauen und sagen: Ja, da darf, da muss immer ein gewisses Grundrauschen sein, also zwischen 30 und 60 Prozent Absprung muss ich einkalkulieren, weil sonst habe ich meinen Job nicht gut gemacht, sonst ist die Reichweite der Seite zu klein oder unter Umständen habe ich die falsche Seite. Wenn ich auf meine Bestellbestätigungsseite, wenn ich da eine Absprungrate habe von 2 Prozent, dann kann ich mir auf die Schulter klopfen, also Bounce Rate sollte, da sollte überhaupt keiner drauf landen, das heißt die Leute, die dann gleich wieder verschwinden, das passt dann schon beziehungsweise da habe ich unterschiedliche Werte, aber im Grunde was meine Homepage, meine Landingpages angeht, es ist eine Relation zu allen anderen Seiten. Bedeutet eine Landingpage sollte besser performen als die Homepage.  #00:13:18-5#

Maik Bruns: Ich bin zum Beispiel auch immer der Meinung, dass man einfach nicht irgendwelche Werte rausgeben sollte. Also ich habe auch immer mal wieder auf irgendwelchen Blogs gelesen oder auch in Seminaren sogar gehört, dass eine gute Bounce Rate eine ist, die unter 50 Prozent ist oder sowas und wo ich dann immer denke so: Liebe Leute, das ist so unfassbar pauschal, das hilft einfach niemandem so eine Zahl in den Raum zu werfen, geschweige denn, ob sie überhaupt richtig sein kann. Weil jede Seite, jeder Seitentyp, jedes Business funktioniert völlig anders. Und ich meine, wir können auf der einen Seite vielleicht mal von einem Blogpost reden, wo wir tendenziell vielleicht eher höhere Absprungraten haben, was völlig in Ordnung ist, aber auch ich sage mal bestimmte Landingpages, die dann vielleicht unter hohen Bounce Rates leiden, das muss nicht per se schlecht sein. Also wie du schon sagst, wichtig ist ja auch, dass genügend Publikum überhaupt erstmal das Angebot sieht und vielleicht haben wir das falsche Publikum ausgeschlossen, wenn die Bounce Rate niedrig ist. Und … #00:14:20-0#

Anisa Boumrifak: Genau und das Single Page Thema ist also auch klar, also wenn ich ein Medienportal habe, da habe ich natürlich unter Umständen sehr Bounce Werte auf einzelnen Artikeln. Wenn aber meine Reichweite über 4 Millionen liegt und ich trotzdem im Prinzip mein Geschäftsmodell erfüllen kann oder meine Gewinn- und Umsatzmaximierung betreiben kann, dann kann das kein Problem sein. Also es ist immer eine Frage im Gesamtzusammenhang. Was sind die anderen wichtigen Raten auf meiner Seite und was sind die anderen wichtigen Indikatoren auf meiner Seite, die mir sagen, ob ich gerade gut laufe. Und vielleicht ist auch eine hohe Bounce Rate oder niedrige Bounce Rate gerade das, was ich brauche. Nur die niedrige Bounce Rate ist es meiner Ansicht nach in den seltensten Fällen, weil ich in der Regel auf eine Bounce Rate schaue an Einstiegsseiten und eine Einstiegsseite, wie wir jetzt schon mehrfach gesagt haben, eine Einstiegsseite, auf der keiner wieder flüchtet, hat zu wenig Reichweite. So einfach ist es manchmal. #00:15:11-7#

Maik Bruns: Ja. Gibt es ich sage mal aus deiner Erfahrung heraus eine zu große Fixierung auf Bounce Rates? Oder ist das ein Thema, das läuft so bei anderen Metriken irgendwie mit?  #00:15:26-2#

Anisa Boumrifak: Es geht eigentlich. Ich find es manchmal ein bisschen schwierig, wenn man sich fixe Ziele setzt, was Bounce Rate angeht im Sinne von numerischen Zielen. Also wenn jemand sagt, ich brauche eine Bounce Rate von 23 Prozent, finde ich das immer schon mal ein bisschen schwierig, weil prozentuale relative Verhältnisse, auf allen möglichen Arten, da werden wir vielleicht bei der Conversion Rate nochmal drüber sprechen. Es kann auf alle möglichen Arten zustande kommen und ich kann 23 Prozent haben und ist fürchterlich und ich kann 23 Prozent haben und es ist ein Super Wert und ich kann mit 75 Prozent noch einen besseren Wert erreichen. Also ich würde in den Punkten nicht versuchen mir fixe Ziele zu setzen, wenn es um Bounce Rates geht, weil das sehr viel damit zu tun hat, wie meine Website aufgebaut ist, ob ich gerade einen Test laufen habe, also ich einen A/B Test, einen multivariablen Test laufen habe. Das heißt, so viele Faktoren können eine Bounce Rate beeinflussen. Ich würde da immer ein bisschen vorsichtig sein und das lediglich als einen Kontrollparameter für die Site-Performance sehen, das heißt etwas, das ich mir anschaue, in dem Moment, an dem auch an einer anderen Stelle irgendwie wohl nicht mehr so performt. Das heißt es ist irgendwas, geht runter oder verändert sich, einer meiner KPIs verändert sich und dann ist es ein Kontrollparameter zu sagen, lass uns mal die Bounce Rate anschauen.  #00:16:50-7#

Irrglaube #2: Die Conversion Rate ist ein KPI

Maik Bruns: Das finde ich einen sehr schönen Hinweis. Lass uns über die zweite sprechen. Conversion Rate ist ein KPI. #00:17:02-5#

Anisa Boumrifak: Genau. Haha!  #00:17:03-8#

Maik Bruns: Genau. Jetzt müssen wir erstmal vorweg klären, was ist überhaupt ein KPI?  #00:17:11-9#

Anisa Boumrifak: Genau. KPI, der Key Performance Indicator. Also wenn wir jetzt mal davon ausgehen, dass unser Webanalytics-Tool ganz viele tolle Sachen misst, gibt es uns unter anderem auch Metriken und Dimensionen. Metriken, Dinger die zählen. Dimensionen, Dinger, die irgendeine Art von Eigenschaft beschreiben, beispielsweise eine Farbe. Eine Metrik und eine Dimension an sich macht noch keinen Morgen und schon gar keine Analyse. Das heißt, um irgendwas in Zusammenhang zu bringen, muss ich es in eine Relation setzen, das heißt ich brauche eine Quote oder eine Rate. Damit sind wir bei den Indikatoren. Ein Indikator, also etwas, das mir sagt oder einen Hinweis gibt, auch einen bestimmten Zusammenhang, besteht meistens aus mehreren Metriken bezogen auf eine Dimension. Und dann kommen wir zu ein paar Schlüsselindikatoren, das heißt dann die wirklich die wichtigsten Dinger und das sind, also ich habe es echt mal hoch und runter gespielt. In der Regel sind es irgendwie 5 oder 6 und die meisten Zusammenhänge oder die meisten Business Objectives, also Business-Ziele, kann ich da mit 5 bis 6 Indikatoren auch steuern. Ein Key Performance Indicator, ein Schlüsselindikator, ist einer der mir mit einem Blick sagt, ob ich meinen Chef anrufen muss oder irgendjemand anderes, um dem zu sagen, dass sich hier was um 5 Prozent verändert hat, das heißt eine Zahl oder eine Quote oder eine Rate, bei der ich niemanden anrufen muss, wenn die sich um 5 Prozent verändert und ich meine nicht 5 Prozentpunkte, sondern eine Veränderung um 5 Prozent, das ist kein KPI. Ein KPI ist etwas, das mir mit einem Blick hilft rauszufinden, ob ich gerade dabei bin, mein Ziel oder zu erreichen oder zu erfüllen oder ob ich gerade dabei bin, das nicht zu tun. Und das kann keine Metrik sein, die in Abhängigkeit von 5 bis 6 bis 7 Faktoren steht. Das ist quasi dann eine Konstruktion von einem Index oder von einer Rate, die mich sich alleine schon einen Ausdruck hat. Beispielsweise eben eine Veränderung von Zeitpunkt X zu Y, also Vorwoche Vergleiche sind gerne genommen oder auch Dinge, die mir einen Zusammenhang mit anderen Metriken auf der Website oder anderen Indikatoren aufzeigt, das heißt es ist eine Kombination von Faktoren, die ich versuche mir so zusammenzulegen, dass sie mir möglichst schnell eine Aussage geben und ich prozentual beobachten kann wie ich eine Veränderung über die Zeitdimension, die ich mir gewählt habe in der Dimension der Eigenschaft, die ich mir gewählt habe, erreicht habe. Also kaufen sich rote Autos in Woche 2 besser als in Woche 1?  #00:19:30-0#

[bctt tweet=”Ein KPI ist einer, der mir mit einem Blick sagt, ob ich meinen Chef anrufen muss. #dsmdm” username=”M8Macht”]

Maik Bruns: Ja. Jetzt dissen wir ja hier gerade die Conversion Rate und … #00:19:31-8#

Anisa Boumrifak: Ja. Aber sowas von die Conversion Rate.  #00:19:34-5#

Maik Bruns: Die Conversion Rate, genau richtig. Die klassische Conversion Rate, die in quasi jedem Report erstmal direkt präsentiert wird, weil sie, also damit wird ja auch ich sage mal eine scheinbare Signifikanz dieser Conversion Rate dargestellt und was genau ist problematisch an der Conversion Rate? Also wir beide sind zum Beispiel der Meinung, da gibt’s ganz schön viele Sachen, die nicht so in Ordnung sind, was die Conversion Rate angeht, weil sie eben auch abhängig ist von anderen. Oder was ich zum Beispiel finde, ist, die Conversion Rate ist schon deshalb eine schlechte Maßzahl, weil sie session-abhängig ist.  #00:20:11-5#

Anisa Boumrifak: Erstmal das.  #00:20:12-8#

Maik Bruns: Und nicht vom Nutzer abhängig ist.  #00:20:14-5#

Anisa Boumrifak: Dann natürlich ist sie davon abhängig, was ich als Ziel und Erfolg definiert habe. Also zweite Punkt ist halt, eine Conversion Rate sagt mir immer wie gut ich konvertieren kann zwischen einem 1. Punkt X, an dem ich beispielsweise X Besucher oder X Besuche oder X was auch immer habe und einem Endziel. Das heißt ich stelle einen Zusammen zwischen zwei verschiedenen gelagerten hoffentlich sequentiell und linear verbundenen Ereignissen und hoffe, dass das halt irgendwie mir was sagt. Blöd ist halt einfach, wenn ich 5 Ziele auf der Website habe und für jedes eigentlich eine eigene Conversion Rate bräuchte, dann natürlich eigentlich segmentieren müsste, dann ich nur eine Rate habe, das heißt wirklich nur eine Relation und wir dann solche Dinge haben, dass jemand unter Umständen von 2 Erfolgen nur einen misst und wir Sales und Orders und andere Punkte haben und die Conversion Rate pro Abteilung im Unternehmen unterschiedlich bedacht wird. Es gibt dann unter Umständen Bereiche im Unternehmen, für die ist eine ganz andere Conversion wichtig als die vielleicht, die E-Commerce hat. Wenn wir eine Multilevel-Site haben oder ein Unternehmen, das verschiedene Webseiten hat, was ist dann die Conversion Rate? Wenn ich ein E-Commerce-Modell habe, dann vielleicht noch ein Service-Modell habe, ein Antrags-Modell, wann konvertiert jemand und wann ist da eine gute Rate und wann ist es ausgewogen? Und da haben wir, kommen wir, jetzt ein 2. Problem ist, die Rate an sich 100 Prozent Conversion Rate kann auch bedeuten ich habe genau 1 Visit und genau 1 Sale, wenn es mein Retail-Modell haben will. Hört sich nicht ganz so gut an, wie 23 Prozent Conversion Rate, wenn meine Grundausgangsbasis 4 Millionen Visits waren. Ich kann auch eine Super Conversion Rate haben aus einem Produkt, mit dem ich genau kein Geld verdiene. Während das Produkt, mit dem ich eigentlich mein Business steuern will, gar nicht konvertiert. Das heißt ich brauche immer eine 2., 3., 4. Dimension oder Information, um die Conversion Rate wieder zu beurteilen. Wenn ich aber … #00:22:20-5#

Maik Bruns: Da kommen ja dann Segmente schnell ins Spiel. (Anisa: Ja genau) Da kommen ja dann ich sage jetzt mal auch Quellen ins Spiel, wie unterschiedlich sie sein können und natürlich eben auch die ganzen Geschäftsmodelle.  #00:22:29-3#

Anisa Boumrifak: Genau. Und deswegen ist die Aussagefähigkeit der Conversion Rate immer nur bedingt durch den aktuellen Zusammenhang und dann, jetzt kann es kein KPI sein. Weil wenn ich 100 Millionen Sachen erklären muss, bevor ich sagen kann, warum die Conversion Rate gerade nicht gut ist, dann ist es vielleicht nichts, was mir mit einem Blick hilft, wie wir eben schon sagten bei der KPI mein Business zu steuern. Ich kann mein Business nicht steuern mit einer Rate, die grundsätzlich erstmal durch 5 bis 6 bis 7 andere Indikatoren erklären muss oder belegen muss.  #00:23:06-0#

[bctt tweet=”Die Conversion Rate kann kein KPI sein. #dsmdm” via=”no”]

Maik Bruns: Wie, wenn wir jetzt die Conversion Rate schon hassen, also  #00:23:11-7#

Anisa Boumrifak: Ich hasse die Conversion Rate nicht, aber es wird gerade im CXO, also Conversion Rate Optimierung ist ja ein ganz, ganz gern genommenes Schlagwort im Bereich User Experience Management. Das ist auch wichtig. Ich habe nichts gegen Optimierung und testen und natürlich ist es eine Möglichkeit in einem Test zu schauen, welche meiner Varianten konvertiert besser? Also in dem Zusammenhang mag es tatsächlich als KPI für einen Test eingesetzt werden können. Aber das ist ein sehr, sehr begrenztes Feld. Ich kann aber nicht mein Business darauf aufbauen. Und das ist der Punkt, wo ich sage: Ein Schlüsselindikator sollte was sein, wo ich im Prinzip ein Geschäft aussteuere und nicht einen Test oder ein Segment.  #00:23:46-1#

Maik Bruns: Wie gehst du denn an KPI-Bildung heran? Also ich sag mal wir gehen ja normalerweise dann auch so vor, dass wir mit Kunden, die wir dann beraten, erstmal KPIs auch erarbeiten und zwar so, dass sie für die einen Wert ergibt und zwar mit Hilfe, also ich mache es zumindest so, dem Geschäftsmodell, das dahinterliegt, jetzt erstmal gucken, wofür steht das Unternehmen jetzt überhaupt? Was soll konkret auf der Website überhaupt erreicht werden? Und dann auch, was ist das wirkliche Warum dahinter? Um dann herauszufinden, ob man vielleicht unter Berücksichtigung der Conversion Rate einen anderen Wert noch mit dazu nimmt. Also sowas wie Conversion Rate unter Wiederkehrern oder sowas, um dann eben etwas stärker zu fokussieren auch. (Anisa: Ja genau) Weiß nicht, wie machst du das? #00:24:36-2#

Anisa Boumrifak: Also die 1. Frage wäre tatsächlich auch mal: Womit verdienen wir Geld? Also es ist auch etwas, eine Frage, die relativ einfach zu beantworten ist, auch gerade dadurch, dass ja in solchen Gesprächen oft unterschiedliche Level an Kenntnissen und Vorwissen zu Webanalyse und den Themen da ist. Also 1. Frage ist erstmal, wo verdienen wir hier Geld? Was sind die Voraussetzungen dafür? Und was müssen wir alles tun, damit dieses Geld verdient wird? Ist ein 2. Schritt. Also beispielsweise auch: Wie kommt ein Produkt auf die Webseite? Welche Stationen muss ich nehmen und wie muss ich in den nachgelagerten Systemen aussagefähig sein? Weil, was oft vergessen wird, ist, dass die Webanalyse ja Teil eines Unternehmensreportings ist oder eine Aussagestruktur im Unternehmen. Das heißt es gibt eine Informationswirtschaft im Unternehmen und Webanalyse liefert einen Teil von Daten oder Webstatistiken liefern einen Teil der Daten, die da reingehen. Und es muss halt irgendwie zusammenpassen und wir können uns natürlich eine kleine schöne eigene Welt machen, aber im Grunde haben wir eine Miniaturabbildung des kompletten Unternehmens mit allen Geschäftsprozessen, online auf der Website niedergelegt, vor allem, wenn wir Service-Themen haben, wenn wir eventuell auch nochmal eine Kundenberatung, Beschwerde, HR, wenn wir das alles innerhalb von einem Webauftritt haben beziehungsweise in jeder anderen Art von digitaler Präsenz, das gilt auch für Apps, ich habe da im Grunde schon einen, wenn ich Bezahlsysteme habe in der App oder Bezahlsysteme auf dem Webauftritt, habe ich auch schon wieder einen Anschlusspunkt an eine Unternehmensstruktur, die ich bedienen muss. Und ich kann nicht im Bezahlsystem einen Wert drinstehen haben und in der Webstatistik einen anderen. Ich muss quasi danach schauen, dass das analog ist, und damit fangen wir an zu sagen, was sind denn hier so die Kernprozesse und zu welchen Prozessen müssen wir aussagefähig sein oder zu welchen Schritten innerhalb unserer sagen wir mal Customer Lifecycle oder Visitor Lifecycle müssen wir aussagefähig sein? Ein Schritt ist oft natürlich vorne Marketing, also wieviel Geld haben wir ausgegeben, waren wir damit erfolgreich, wie viel Geld haben wir noch zur Verfügung? Das heißt ich muss Kennzahlen definieren, die aufgrund des Marketingmixes und der entsprechenden Aktivitäten und aufgrund der dahinter geschalteten digitalen Präsenzen uns eine Übersicht darüber geben, wie wir hier performen und wann wir nicht gut performen? Das ist ja auch eine der wichtigen Infos. Ich muss sehen können, an welcher Stelle ich unter Umständen (unv.) #00:26:54-0#, also unterscheiden können zwischen Fehlern, die auf der Website passieren, Fehler, die in der Technik liegen, Fehler, die wir vielleicht inhaltlich gemacht haben, also wo wir einfach sagen müssen, hier läuft ein Thema nicht. Auch das kann oft passieren, dass man sagt, das Produkt läuft nicht und sicher kennt jeder, der sich schon mal länger mit solchen Webanalyse-Themen auseinandergesetzt hat, die Diskussion zwischen Marketing und Produktmanagement. Wenn Produktmanagement sagt, ihr vermarktet unser Produkt nicht richtig, deswegen läuft es nicht, und Marketing sagt, euer Produkt ist scheiße. Dann haben wir 2 Abteilungen, die eben die ganze Zeit nur damit beschäftigt sind, sich gegenseitig den schwarzen Peter zuzuweisen, bis dann irgendjemand auf die Idee kommt, dass es auf 20 Prozent aller mobilen Geräte das Produkt nicht angezeigt wird. Hätte man sich einen Teil der Diskussion auch sparen können, hätte man das vorher beobachtet. Das heißt an verschiedenen Stellschrauben Bewegungsmelder zu setzen und aus diesen Bewegungsmeldern im Tracking dann eine Webstatistik und ein digitales Framework zu basteln. Und deswegen Prozesse, also welche Prozesspunkte müssen wir abbilden, an welchen müssen wir schauen und was ist gut für uns, was ist schlecht? Was sind unsere Ziele? Da haben wir ja gleich auch nochmal das Thema, messen wir einfach mal drauf los. (Maik: Genau) Können wir gleich quasi übergehen. Klare Antwort: Nein.  #00:28:08-2#

Maik Bruns: Können wir direkt übergehen, genau.  #00:28:09-3#

Anisa Boumrifak: Nein, nicht mit mir.  #00:28:11-2#

Irrglaube #3: „Messen in der Webanalyse funktioniert auch ohne Plan“

Maik Bruns: Wir können direkt Punkt 3 mit zu Rate ziehen jetzt und das ist Messen ohne Plan. Also sowas wie, wir messen erstmal alles und entscheiden dann, welche Metriken wichtig sind. #00:28:24-0#

Anisa Boumrifak: Sie machen uns dann KPI, Frau Boumrifak, Sie machen uns dann einfach ein paar KPI und ein schönes Beispiel ist auch: Ich hätte gerne eine positive Zahl, die unseren Erfolg ausdrückt. Sage ich immer 1.000. Aber nein, so ohne Plan zu messen geht nicht. Ich vergleiche das ganz gerne, das hört sich vielleicht so ein bisschen wie sagt man ein bisschen martialisch an, ich vergleiche das gerne mit Gebäudesicherheit. Wenn Sie Bewegungsmelder um Ihr Haus oder Ihre Wohnung setzen, dann haben wir auch das gleiche Problem. Wir setzen ja nicht irgendwo Bewegungsmelder hin und hoffen, dass dann die reagieren, oder selbst, wenn es nur um Lichtzuschaltung geht, aber gerade wenn es um Gebäudesicherheit geht, wir überlegen uns genau, wo wir einen Bewegungsmelder so setzen, auch in Abständen setzen, dass wir möglichst ein Bewegungsmuster von jemand verfolgen können und diese Bewegungsmuster von guten Bewegungsmustern zu schlechten Bewegungsmustern differenzieren können. Was ist eine Katze? Was ist eventuell ein Einbrecher? Und was ist jemand, der wohnt, arbeitet oder sonst irgendwelches Business im Haus zu liegen hat. Und das wäre im Prinzip das, was ich auch mit meinem Geschäft und mit meiner Website und meinem digitalen Auftritt möchte. Ich möchte Bewegungsmelder setzen, um möglichst Muster, die für mich sinnvoll sind, erscheinen zu lassen und mit denen dann zu arbeiten. Das Problem, dass Tracking für viele Unternehmen ein Haufen Arbeit ist. Also machen wir uns nichts vor, One Line of Code, was so jeder Hersteller gerne für sich proklamiert, wenn es darum geht, was man in sein Webanalytics-Tool einbaut. Niemand hat eine Online Line of Code. Das ist meistens das Basis Page Tracking, das ist bestenfalls Online Line of Code, der Rest ist harte Arbeit. Und gerade in einem fortgeschrittenen Website-Infrastruktur-System oder Online-Infrastruktur-System, indem ich auch noch Verknüpfungspunkte habe mit verschiedenen Endgeräten, mit verschiedenen Formen von Webpräsenz, sei es eine App, sei es ein Game, sei es ein Messenger, sei es eine Website, sei es vielleicht sogar eine IoT-Anwendung, ich brauche da ja ein vernünftiges Design und eine vernünftige Anweisung für diejenigen in der Technik oder in der IT, die es bauen müssen. Und das ist schwierig für die. Die können ja nicht drauf raten, wann ich vielleicht morgen eine Idee habe und eine Anwandlung und sage, ich brauche genau diese Metrik. Das muss man ja irgendwo anfangen. Und dafür brauchen wir einen Plan. Und das dauert. Das frisst Manpower. Und jeder, der schon mal einen Data Layer in einem Unternehmen eingeführt hat, weiß, dass es enorm viel Manpower erfordert, weil da eine ganz bestimmte Logik dahintersteht. Und wenn wir einfach mal sagen, wir messen alles, dann haben wir sehr viel Arbeit und nichts gewonnen. Das ist ineffizient und jeder Webanalyst wehrt sich gegen Ineffizienz. Das ist, das geht gegen unsere Natur. (Maik: Ja) Da sind wir wie der Skorpion, wir können nicht anders. Das muss effizient sein.  #00:31:21-3#

Maik Bruns: Da kommt ja auch nochmal der Satz vom Anfang zurück, wo es dann darum geht, man kann den Bogen spannen, man sollte aber schon wissen, wofür man das tut. Und also mein Satz ist dann immer, ohne Ziele keine Analyse. Also, wenn es nicht etwas ist, das wir explizit brauchen, um unsere Ziele zu erreichen oder zumindest zu dokumentieren, ob wir unsere Ziele erreichen, dann brauchen wir es in dem Moment auch noch nicht. Natürlich kann man eine Website zu einem Technik-Monster machen. Und natürlich kann man mit unfassbar viel Aufwand, dann steckt man halt statt 3 Manntagen 20 Manntage da rein, 200 Custom Dimensions irgendwie auch noch bauen, die man, wenn man gerade Spaß daran hat. Nur, um einer Eventualität nicht zu entgehen und dann liegen diese schönen Custom Dimensions da und dann liegen diese ganzen Technik-Features, die wir eingebaut haben, liegen dann da und niemand benutzt die. Das heißt man hat wirklich ineffizientenst, nein warte mal wie ist der Superlativ dazu?, eine maximal (Anisa: Maximale Ineffizienz erreich), genau richtig. (Anisa: Maximale Ineffizienz) Genau. Und das ist nun wirklich, das kann es nicht sein. Also nur, um eine Featuritis auszuleben, da muss man dann wirklich auch ein bisschen, da muss man wirklich mal vernünftig einhergehen.  #00:32:30-2#

Anisa Boumrifak: Weil ist auch nicht mehr managable. Also im Haushalt mit über 120 Dimensionen ist tatsächlich nicht mehr managable, das bedeutet, da muss man ein Framework, also im Prinzip, wer bekommt zu welchem Zeitpunkt welche Informationen. Das muss schon so verdichtet sein. Das heißt meine Organisationsdisziplin muss schon so verdichtet sein und auch diese, ich nenne es mal Digital Literacy oder auch Digital Analytics Literacy im Unternehmen, also das Know-how und das Verständnis dafür, wie diese Zahlen generiert werden und was die unter Umständen aussagen und was nicht, das muss so verdichtet sein, dass ich mit so einem großen Haushalt arbeiten kann. Und wenn wir uns mal den klassischen SAP-Haushalt anschauen, selbst im Warenwirtschaftssystem haben sie selten so viel Diskussion, das ist, also kein Unternehmen baut sich quasi in der Datenwelt etwas, was es nicht handeln kann. Also natürlich man möchte das immer gerne und es verleitet dazu, aber es ist halt einfach nicht nachhaltig, denn es kann keiner damit arbeiten. Und gerade, wenn ich eine Ressource habe von einer Person, die Webanalyse macht oder wenn wir es gut treffen, haben wir ein Team von sechs, sieben Leuten. Das ist momentan der deutsche Durchschnitt, dass wir irgendwie so zwischen einer und fünf Personen sind, dann ist es halt, dann habe ich auch nicht genug Leute, um das zu bedienen, alleine schon in dem, was ich an Fragen beantworten kann. Umgekehrt noch ein Satz dazu. Es kann ja nicht nur zu viel sein, ich habe tatsächlich eventuell auch sonst das Problem, dass wir etwas nicht messen, was elementar ist. Also ich erinnere mich da an einen Fall, da hatte ich mit dem Kunden, der war sehr unzufrieden mit jemand, der vorher im Haus war, um dieses Thema zu betreuen und während den ersten Gesprächen war durch Zufall die Rede von einem Erfolg oder von einer bestimmten Art von Geschäftsmodell, was nur für 25 Prozent aller Klienten überhaupt verfügbar ist. Die Sache war aber, dass natürlich 80/20 Prinzip, dieses Mini-Geschäftsmodell, was nur für 25 Prozent aller Klienten überhaupt verfügbar war, fast 60 Prozent des Umsatzes gemacht hat für das Unternehmen. Darüber hat aber nie jemand gesprochen. Man hat sich immer so auf die Hauptprozesse und auf das, was auf der Website schon da war, fokussiert und komplett vergessen, dass es ja noch diesen Neben-Track gibt und den ich tatsächlich aufmache innerhalb sogar der Formularstrecke, wenn ich bestimmte Kriterien erfülle. Den haben die nie gemessen. Niemals. Das heißt … #00:34:43-4#

Maik Bruns: Das ist natürlich fahrlässig und das zeigt halt, dass es auch immer wieder gerade am Anfang darum geht, erstmal alles auf den Tisch zu legen und wirklich alles und wirklich zu schauen, woraus besteht das komplette Geschäftsmodell mit all seinen kleinen Fallstricken, mit all seinen kleinen Untertüren oder Hintertüren, die man da noch gehen kann. Und das ist auch ein Prozess, der eine ganze Weile dauern kann.  #00:35:06-3#

Irrglaube #4: „Das Web-Analytics-Tool macht die Analyse“

Anisa Boumrifak: Genau. Und da sind wir auch gleich beim Thema Tools im Grunde. Ich kann von meinem Webanalyse-Tool, das eine standardisierte Anwendung ist, ja auch nicht erwarten, dass das mein Geschäft kennt und … #00:35:14-9#

Maik Bruns: Genau. Das ist der Irrglaube, dass Webanalytics-Tool macht die Analyse oder ein Tool alleine ist ausreichend, um die Analyse zu machen.  #00:35:21-7#

Anisa Boumrifak: Ja genau. Ein Pie-Chart macht noch keine Analyse sage ich immer. Ein Pie-Chart ist hübsch anzuschauen, aber ich habe noch nichts analysiert, also ich habe im Prinzip auch keine Erkenntnis gewonnen. Ich habe was gesehen, es ist rund, es sieht hübsch aus und erinnert mich an Pizza. Das gibt bestimmt ein wohliges Gefühl im Magen, aber der Bauch sollte halt nicht immer mitentscheiden. Also ich bin im Gegensatz zu ein paar Analysten, ich habe nichts gegen Bauchentscheidungen, aber ich bin immer der Meinung man sollte sie auch selber kritisch in Frage stellen, das heißt, wenn man ein komisches Bauchgefühl hat, ist das oft ein wichtiger Hinweis, dass man sich was genau anschauen sollte, aber solange man es mit Zahlen nicht belegen kann, ist es halt nichts anderes als ein Bauchgefühl. Nein, was die Tools heutzutage zeigen, ist halt eine schöne Oberfläche und das verleitet oft zu der Annahme, dass mit dem Standard-Dashboard, das dann vielleicht da drin ist, schon eine Erkenntnis da ist. Aber das ist, im Grunde ist ein Webanalytics-Tool erstmal nur eine Webstatistik. Das sammelt Daten, die wir vorher organisiert haben, wieder beim Thema Ziele. Wir haben angefangen ein Mess-Design, ein Bewegungsmeldersystem zu entwerfen und auf der Grundlage sammelt dieses Tool Daten ein und tut sie in ein Stück Tabelle. Die Tabellen sind verschiedentlich organisiert, im Idealfall so, dass jede Tabelle mit jeder anderen Information verknüpft werden kann, auch das kann nicht jedes Tool. Und damit sind wir einfach oft gefordert als Analysten mit den Informationen und den gesammelten Daten, die wir haben, die oft unvollständig sind, oft vielleicht akkurat, aber nicht genau. Klassisches Thema: Wieviel Sales haben wir im System der Webanalyse-Tools und wieviel Sales haben wir im System von SAP? Wenn wir Google Analytics haben, ich will kein Tool bashen, aber es ist halt einfach von jedem, von sehr vielen Tracker-Blocker-Programmen inzwischen gut erkannt, haben wir Abweichungen von 20 bis 25 Prozent. Und das ist normal. (Maik: Ist nicht ungewöhnlich.) Ist nicht ungewöhnlich. Es ist tatsächlich oft der Fall und ich kann von einem Analyse-Tool nicht erwarten, dass es mir etwas abnimmt, was ich durch einen fest angestellten Analysten eigentlich im Unternehmen erhalten will, nämlich ein Wissen über Geschäftsprozesse, über Marktbewegungen, über Produkt-Performance, über technische Änderungen, über Kampagnenzyklen, das alles weiß das Tool nicht. Wenn … #00:37:39-5#

Maik Bruns: Und vor allem das wissen auch oftmals externe Berater nicht. Also weil … #00:37:44-9#

Anisa Boumrifak: Nein, also wenn man es ihnen nicht sagt. #00:37:45-6#

Maik Bruns: wir stecken von außen häufig stark mit drin und wir lernen das Unternehmen auch meistens sehr schnell kennen, aber wir wissen in der Regel niemals das Gleiche, was die Menschen in Unternehmen wissen, weil sie einfach viel, viel länger, sich viel öfter damit austauschen, auch untereinander austauschen und einfach auch ganz andere Hintergründe dafür generieren. Und ich würde gerne nochmal an der Stelle den lieben Herrgott der Webanalyse zitieren, nämlich Avinash Kaushik, der nämlich auch relativ klar formuliert hat, dass man, wenn man Webanalyse macht oder betreibt, dass man möglichst nur 10 Prozent seiner Kohle in das Tool steckt und 90 Prozent in Menschen mit großen Gehirnen. Und ich fand das einfach, ich finde das immer so schön treffend, weil viele gehen davon aus, das Tool wird implementiert und dann ist alles gut, dann läuft das schon von selber. Dass aber da wirklich so viel dahintersteckt, dass also auch Prozesse gebildet werden müssen, dass ganze Abteilungen sich erstmal darauf einlassen müssen, einen Webanalyse-Prozess zu schaffen und sich dem auch zu widmen und nicht nur einmal im Jahr, sondern wirklich im Prinzip fast täglich oder zumindest sehr, sehr regelmäßig. Das geht bei vielen Unternehmen dann häufig schon in die Fragestellung: Wie löse ich meine Probleme? #00:39:03-1#

Anisa Boumrifak: Ja genau und … #00:39:04-9#

Maik Bruns: Und ich weiß nicht, dir geht’s ähnlich denk ich?  #00:39:07-7#

Anisa Boumrifak: Ja, ich meine Tools sind Handwerkszeuge, die sollen komplexe Zusammenhänge managable machen. Aber die lösen nicht die Komplexität. Die Komplexität ist immer noch da. Und die Komplexität einer Website mit also ich vergleiche das manchmal mit: Wir schauen uns Besucherverhalten in Echtzeit an, aber es ist wie ein riesiges Laborexperiment, an dem Millionen von Menschen gleichzeitig teilnehmen und wir können nur aggregiert die Daten betrachten, alles andere wäre auch vollkommen sinnlos für die Auswertung. Aber die Webstatistik hilft uns dabei das zu organisieren. Die löst quasi uns aus dem Problem heraus, diese ganzen Rohdaten in eine Tabellenform zu bringen, um dann erst damit zu arbeiten. Also alles, was im Prinzip ein SAP oder ein (unv.) #00:39:43-0# oder ein Warenwirtschaftssystem ausmacht, wir lösen uns einfach von händisch verwalteten Rohdaten, wir haben ein Datenhaltungsproblem gelöst und ein Datensammlungsproblem gelöst, aber wir haben nichts anderes gelöst, weil nur, weil es wie gesagt eine hübsche Oberfläche ist, heißt das ja noch lange nicht, dass der Zusammenhang da ist. Und was mich immer wundert, ist, dass es, also ich sehe es ein bisschen anders, was die Toolkosten angeht. Ich bin grundsätzlich eigentlich eher dafür, dass man je nachdem wie man aufgestellt ist im Unternehmen, nicht der Preis des Tools darüber entscheiden sollte, für welches Tool man sich entscheidet, sondern der Bedarf. Wenn ich nun einfach mal ein sehr teures Tool brauche, weil es das einzige ist, was meine wirklichen Anforderungen erfüllt, dann muss ich mich vielleicht auch einfach mal damit anfreunden, dass ich mit so einem Tool arbeiten muss oder muss damit leben, dass ich immer nur auf Halbmast laufe, was meine digitalen Prozesse angeht. Es gibt da viele Unternehmen, die haben SAP im Haus und sehr teure SAP-Berater und wollen da nichts für die Webanalyse ausgeben, obwohl das eigentlich wiederum das Eingangstor ist, wo ich die Daten überhaupt erstmal generiere, die das SAP dann bekommen soll und da habe ich dann wenig Verständnis, ich verstehe nicht wie ihr im Jahr 3 Millionen Euro für SAP ausgebt und das Tool soll dann möglichst inklusive Berater für 30.000 zu haben sein. Das ist dann vielleicht auch einfach der falsche Ansatz. Aber da kann man auch ganz, ganz viel drüber diskutieren. Grundsätzlich solche Kosten sind Teil des Anschaffungsprozesses und Teil auch in jedem Anforderungs-Workshop, in jeder Requirements-Definition, bevor ich überhaupt in die Tool-Anschaffung gehe. Ich kann mit einem sehr günstigen Tool oder sogar einer kostenfreien Lösung anfangen, ich muss mich aber darauf einstellen, dass mein Unternehmen wächst und sich verändert und das Tool sich unter Umständen auch verändert und eben auch preislich dann auf ein anderes Niveau gehoben werden muss, denn irgendwann reicht’s vielleicht nicht mehr. Und es ist genauso wie mit den Personen, die ich heuern muss. Es gibt wenig Talente auf dem Markt, immer noch, und ich muss mich als Unternehmen darauf einstellen, dass wenn ich eine digitale Organisation aufbauen will, das wahrscheinlich schwierigste Element, das ich auf dem Markt momentan finden kann, außer einem JavaScript Developer, ist ein Webanalyst, der das Junior-Level hinter sich hat und noch nicht in eine Senior-Position will, weil die Karrieren in dem Markt so schnell gewachsen sind. Das heißt mit meinem Tool kommt auch die Verantwortung das zu staffen und manche Tools brauchen Leute. Das heißt das ist auch sowas, ich muss einfach einkalkulieren, dass ich, wenn ich eine bestimmte, ich nenne mal das englische Wort Maturity erreicht habe innerhalb meines Webanalytics-Lebenszyklus als Unternehmen, dann kann ich nicht mit einem Webanalysten und einem Basis-Tool da rummachen. Das reicht einfach nicht mehr. Also ich werde da nicht glücklich und dann muss ich den Schritt gehen können und dann bedeutet es einfach auch mehr Kosten. Und das ist aber, es ist ein planbarer Prozess und deswegen bin ich der Meinung, das ist so ein bisschen dieses Nach-Vorne-Schauen, wie will ich mich entwickeln? Wie ist eben auch mein KPI-Framework gedacht? Wo soll das überall dran? Schauen, brauche ich irgendwann mal eine SAP-Schnittstelle, brauche ich Schnittstelle zu anderen Systemen. Das sind alles Dinge, die muss ich schon in der ersten Messung und in dem ersten Messplan besprochen haben. Wobei wir dann auch wieder sagen müssen, manchmal macht es einem eben der Klient, wenn man als externer Berater hinkommt, ein bisschen schwer, weil der natürlich, dem ist es unangenehm über so viele Unternehmensinterna zu sprechen. Manchmal weiß er es selber nicht. Es ist aber tatsächlich wichtige Information. Auch wenn es unbequem ist … #00:43:13-3#

Maik Bruns: Auch, wenn es unbequeme Information ist.  #00:43:13-5#

Anisa Boumrifak: Ja, also auch, ich hatte mal ein bisschen einen unschönen Moment mit einem Kunden, den ich gefragt habe, was ist denn das schlecht laufendste Produkt und der sagte, alle unsere Produkte laufen super. Und ich sagte: Wenn Sie das glauben, sind Sie nächstes Jahr out of business, und der schaute mich an und wollte mich wahrscheinlich in dem Moment am liebsten wieder rausschmeißen. Aber ich habe ihm dann erklärt, dass wenn wir nicht ehrlich darüber reden, welche Probleme es gerade gibt oder Schwierigkeiten und welche Herausforderungen, um das lösungsorientiert zu besprechen, dann wird auch das Tool, für das ich gekommen war, um eine Ausschreibung zu machen, das wird nichts ändern. Ich kann eine Ausschreibung aufsetzen und ihm ein Super Tool verkaufen und sein Produkt wird trotzdem immer noch ein Problem oder eine Herausforderung sein, vor allem, wenn er mir nicht sagt, an welchen Punkten er überhaupt Spielraum hat. Manchmal gehen Sachen nicht, wo man sagt, das Tool könnte das lösen, aber wir haben einfach die Freigabe vom Controlling nicht oder vom Datenschutz, wir dürfen bestimmte Dinge nicht tun, deswegen können wir dieses Tool-Feature nicht nutzen. Und dann ist es eventuell sinnlos, darüber zu diskutieren, dass es da wäre oder was es alles könnte. Wenn wir es nicht nutzen können, können wir es nicht nutzen. Wenn wir nicht an die CRM-Database dran dürfen, dürfen wir nicht an die CRM-Database, dann brauchen wir eine Zwischenlösung und müssen unter Umständen drum rum stricken. Aber auch das kann man machen. Und das kann aber das Tool nicht machen, muss der Mensch machen.  #00:44:30-7#

Maik Bruns: Genau. Kurzum, also es geht nicht nur darum einfach ein Tool zu installieren und darauf zu hoffen, dass es funktioniert, sondern wir brauchen auf jeden Fall Menschen, die sich darum kümmern im Unternehmen, wir brauchen Prozesse, die diese Menschen irgendwie auch nutzen können,  #00:44:45-6#

Anisa Boumrifak: Abläufe.  #00:44:45-9#

Maik Bruns: damit … Abläufe, genau richtig und Impact (Anisa: Und Impact. Ja.) auch. Das heißt also, wenn wir dann Analysen haben, dann muss auch irgendwas damit passieren und das kann das Tool alleine ganz gleich, ob das jetzt Adobe heißt oder Webtrekkr oder Google Analytics, was auch immer, das kann es einfach nicht alleine abbilden. Und das sind die Dinge, die wir dann mit anstoßen müssen als Berater denke ich immer. #00:45:11-6#

Anisa Boumrifak: Auf jeden Fall. Aber auch im Unternehmen, wenn wir der entsprechende Stakeholder oder Key-User sind, also wenn wir damit betraut sind im Unternehmen, ist genauso, das sind alles Sachen, die sind halt wichtig und die muss man immer und immer wieder in Erinnerung rufen und sich immer wieder ein Management Buy In eben dafür nehmen, vor allem auch Top-Level, weil wir haben ein Tool, was uns Aussagefähigkeit bietet. Zum Teil sind ja Unternehmenswerte davon abhängig, dass wir eine Aussage treffen und dann muss man halt einfach auch manchmal sagen: Ja, es gefällt uns zwar nicht, was das Tool uns sagt, weil wir haben gedacht unsere Zielgruppe läuft super bei uns, unsere Zielgruppe interessiert sich aber nicht für unsere Produkt, dann muss man das auch mal angehen und muss auch sagen: Ja jetzt können wir uns mal genauer anschauen, wo ist denn unser Problem oder wo ist denn die Herausforderung, wo ist denn die Schwelle, warum erreichen wir diese Personen nicht? Und nicht so tun, als sei das nicht passiert.  #00:46:05-5#

Maik Bruns: Da ist dein Job als Diplom-Sozialpädagogin durchaus wertvoll würde ich sagen.  #00:46:09-4#

Anisa Boumrifak: Ja, ich bin Sozialwissenschaftlerin und keine Pädagogin.  #00:46:14-0#

Maik Bruns: Ach, du bist ja gar keine Pädagogin.  #00:46:16-5#

Anisa Boumrifak: Nein, ich bin gar keine Pädagogin.  #00:46:18-4#

Maik Bruns: Ah, das ist natürlich … #00:46:20-7#

Anisa Boumrifak: Aber Erziehungsarbeit ist tatsächlich ein wichtiger Teil ist (unv.)  #00:46:25-1# Erziehungsarbeit. Nein, ist aber, bei Soziologie geht’s um Interaktion und Transaktion. Das ist im Prinzip die Grundlage von allem, was wir online tun. Insofern ist das auch eine sehr gute Grundbildung.  #00:46:37-0#

Maik Bruns: Ja, ich habe es hier auch stehen. Diplom-Sozialwissenschaftlerin. (Anisa: Genau) Also das habe ich dann wahrscheinlich einfach nur falsch aus dem Zusammenhang geholt.  #00:46:40-7#

Anisa Boumrifak: Ja, bist auch nicht der erste.  #00:46:43-4#

Irrglaube #5: „Webanalye verrät uns, warum Besucher bestimmte Dinge tun“

Maik Bruns: Pass mal auf, wir haben jetzt noch einen Irrtum (Anisa: Ich habe noch ein Thema), den wir behandeln müssen, genau, und der heißt: Webanalyse verrät uns, warum Besucher bestimmte Dinge tun. Und was ist daran wohl verkehrt? #00:46:54-4#

Anisa Boumrifak: Ja. Also wenn ich es mal kompliziert formulieren müsste. Wie soll eine Webstatistik basierend auf anonymisierten Besuchern einen kausalen Zusammen belegen? Das haben jetzt alle Statistiker verstanden. Anders formuliert. Nehmen wir mal ein Beispiel von vorher. Das Bewegungsmeldermuster von einem Eigenheim oder von einer Unternehmung. Also ich habe Bewegungsmelder installiert, die mir sagen sollen, was da vorbeiläuft. Diese Bewegungsmelder sind, auch wenn sie noch so ausgefuchst sind, nicht in der Lage mir zu sagen, warum die Katze ums Gebäude läuft. Wir stellen fest, die Katze war, wenn wir ein gutes System haben, weiß es, dass es eine Katze war, in der Regel kann man da nicht unterscheiden zwischen Katzen Mardern und sonst was, aber wissen zumindest, es war etwas da und hat ausgelöst. Aber warum die Katze ums Gebäude geschlichen ist, wissen wir nicht, das werden wir auch nicht wissen, das ist eine reine Spekulation und Vermutung. Das ist halt der Teil, wo dann Hinweise entgegengenommen werden können, das heißt, wenn unser Mess-Design gut war und wir entsprechend im Tool und People investiert haben und auch in Tracking, ist auch immer ein wichtiger Punkt. Wenn ich in Tracking nicht investiere, brauche ich mich nicht zu wundern, dass es nicht funktioniert. Dann habe ich eventuell Hinweise generiert, die im Zusammenhang mit anderen Informationen mir helfen Vermutungen anzustellen. Und die Vermutung kann ich dann wieder nehmen, um in eine richtige Analyse reinzugehen. Das heißt in Dinge wie beispielsweise eine Faktorenanalyse bei einem Produkt. Natürlich vorausgesetzt wir haben metrische Daten, also wir können multivariate Analysemethoden nutzen oder mal tatsächlich ein Modell bedienen, das dann beim Data Scientist liegt oder innerhalb einer höheren Marketingintelligenz oder wie gesagt aufgrund von Vermutungen mal anfangen zu testen. Manchmal hilft es ja nichts eine Vermutung zu haben, wenn man es nicht analysieren kann, man kann nur noch testen und sagen, wir probieren jetzt mal unterschiedliche Versionen von etwas aus, um zu sehen, ob wir damit eine Verbesserung erreichen, weil wir nicht genau wissen, worum es geht.  #00:48:35-7#

Maik Bruns: Der immerwährende Webanalyse-Kreislauf, der dann immer startet. Das heißt also, wir haben irgendwelche Daten und wir haben ehrlichgesagt noch keine Ahnung, warum die Menschen etwas tun, weil wir nur sehen, dass sie etwas tun. Das Warum sehen wir nicht und jetzt können wir einfach Vermutungen anstellen zum Beispiel wir könnten vermuten, dass Besucher einer bestimmten Quelle, dass denen zum Beispiel vielleicht Trustsignale fehlen auf der Seite oder dass denen der Call To Action fehlt oder dass das Produkt nicht gut ist oder ähnliches. Da fangen wir ja schon ich sage mal direkt, machen wir ja schon mal direkt eine Riesenschere auf.  #00:49:11-2#

Anisa Boumrifak: Genau. Wir stellen Vermutungen an und versuchen die in Hypothesen abzuarbeiten und manche lassen sich dann lösen. Zu manchen Sachen kann man tatsächlich vielleicht auch ein kausales Modell rechnen. Das ist dann eine sehr, da sind wir auch schon sehr, sehr weit entwickelt, also das können sie vielleicht, wenn, das dann man, wenn man wetter.com ist. Also, wenn man quasi im meteorologischen Bereich ist, wo man tatsächlich mit harten, relativ harten Daten zu tun hat, lässt sich schon einiges berechnen. Auch Urlaubssaison kommt, dann weiß ich, ich habe ein verändertes Verhalten, mit jedem großen Urlaubsschub oder in jeden großen Ferien, die kommen, habe ich natürlich Leute, die wieder schauen, ist in meiner gewünschten Urlaubsdestination, ist das Wetter da gut? Diese Sachen habe ich da vielleicht schon und dann kann ich sagen, ja die Leute gucken auf meine Website, weil sie wissen wie das Wetter wird. Hm, da habe ich ein Why. Warum die sich gerade sehr viel Mallorca angucken und nicht viel Griechenland oder nicht viel Spanien oder warum auf einmal Türkei nicht mehr läuft, das kann ich mir erklären mit einer Vermutung und sagen: Vielleicht ist es die politische Situation, die gerade Spanien zum attraktiven Ziel für eine Reise macht? Das ist aber eine Vermutung. Die kann ich nicht beweisen, es sei denn ich mache qualitative Interviews mit meinen Usern und das repräsentativ, das heißt entweder richtig fett Marktforschung oder ich teste ein bisschen aus, weil ich muss es manchmal auch gar nicht wissen. Ist auch ein wichtiger Punkt, ich muss manchmal gar nicht wissen, was die Person will, ich muss nur das Bedürfnis erkennen und auf das Bedürfnis reagieren können. Das heißt beispielsweise jemand, der sich für einen Klempner interessiert oder für einen Auto-Service, jemand der am Wochenende nachts um halb Drei mit dem Mobiltelefon auf meine Seite kommt und wissen will, wo die nächste Garage ist oder die nächste Autowerkstatt, der hat tendenziell eher ein Problem als jemand, der sich unter der Woche mittags um Zwölf mal umschaut, wo kann ich den nächsten Werkstatttermin machen. Das heißt ich kann alleine schon dieser Verhaltensweisen ein bisschen schauen, was, mit welcher Art von Bedürfnis, kann ich beantworten. Willst du schnell eine Telefonnummer, mal schnell eine Map oder einfach schon mal Terminanfrage.  #00:51:21-8#

Maik Bruns: Ja. Und da kommen wir dann auch wieder zu den Menschen mit den großen Gehirnen. (Anisa: Ja genau) Die müssen sich halt um sowas kümmern, die müssen herausfinden, was das Warum dahinter ist.  #00:51:32-8#

Anisa Boumrifak: Ja beziehungsweise einfach auch sehen, ob es möglich ist ein Warum zu kennen. Also es gibt Dinge, das werden wir nie wissen. Also es gibt so 100 Millionen Faktoren, die außerhalb unserer eigenen Webpräsenz ist, da werden wir nie wissen, warum die Leute auf einmal wie bekloppt auf die Werbung klicken. Ist auch vielleicht gar nicht so wichtig, solange wir es reproduzieren können. Also wenn wir quasi den Effekt verstehen, wenn wir die Wirkung verstehen, dann lässt sich manchmal über die Wirkung oder das Verständnis der Wirkung auch die Rahmenparameter so setzen, dass wir die Ursache gar nicht mehr brauchen. Und ich finde tatsächlich, dass man sich in der Analyse zu oft gerade auch von Marketing oder von High Executives in so eine Warum-Frage-Spirale bringen lässt, die da überhaupt nichts zu suchen hat. Weil wir brauchen sehr oft gar kein Warum, um jemand ein gutes Angebot zu machen. Also ich muss, wenn jemand, der in mein Ladengeschäft käme, um irgendwas zu kaufen, ich muss nicht alles über den wissen und ich muss den auch, ich muss auch nicht verstehen, warum er sich jetzt eine Polaroid Kamera kaufen möchte. Vielleicht hat er kleine Dinge, die auf dem Geburtstag fotografieren will, vielleicht möchte er aber auch sein eigenes erotisches Potential voll ausschöpfen, das muss ich gar nicht wissen, ich muss es nicht wissen. Vielleicht, ja oder bei einer YouTube-fähigen, bei einer Vlogger-Kamera, ob der einen YouTube Blog hat oder ob er was anderes hat, wenn er es mir erzählen will, wird er es mir mitteilen. Wenn er es mir nicht erzählen will, ist es vielleicht auch Information, die ich vom Kunden oder vom Klienten nicht brauche. Also gerade jetzt vom Endkonsument. #00:52:54-6#

Maik Bruns: Für uns ist vielleicht nur entscheidend, der will eine Kamera.  #00:52:56-3#

Anisa Boumrifak: Für uns, ja genau, und welche Kamera, welche Parameter sind wichtig? Von Lieferzeit und so weiter und das sind Dinge, wo ich sage, die Wirkung, die kann ich schon abschätzen, mit der Wirkung kann ich arbeiten. Und das reicht ganz oft. Und damit kann man schon erreichen, da braucht man auch gar kein Warum.  #00:53:11-1#

Maik Bruns: Ich finde das klasse, weil wir haben unsere 5 Irrtümer jetzt wirklich ich glaube auch schon gut dargelegt und das sind ja nur 5. Es gibt ja, wie viele gibt es? 5 Milliarden? Ich weiß es nicht. Also es gibt auf jeden Fall eine ganze Menge, gerade weil die Webanalyse ja immer noch so ein bisschen ja bei vielen so im Schneckenhaus irgendwo steckt und da noch nicht so richtig viel Wissen darüber vorherrscht, wie es gemacht werden kann, was alles getan werden muss. Mal die ganzen technischen Dinge, die viele Marketer dann auch am Anfang des Tages noch nicht so gut verstehen, wo auch viel Schulung nötig ist. Aber immerhin sind das schon mal 5 und ich glaube, dass das auch wichtige waren, über die wir jetzt hier gerade gesprochen haben.

3 Tipps von Anisa Boumrifak

Wenn wir mal überlegen oder du vor allem, Anisa, überlegst, was so aus dem ganzen Konglomerat der Webanalyse und auch vielleicht in Kombination mit diesen Irrtümern, die wir jetzt hier gehört haben: Was sind denn so 3 Tipps, die du den Webanalysten von nebenan quasi mit auf den Weg geben kannst oder den Online-Marketern von nebenan mit auf den Weg geben kannst, die ihnen einfach helfen solche Irrtümer vielleicht auch künftig zu vermeiden?  #00:54:22-4#

Tipp #1: „Es gibt keine einfache Lösung“

Anisa Boumrifak: Ich würde mal sagen, im ersten: Es gibt keine einfache Lösung. Wir haben es in der digitalen Welt heutzutage mit enorm komplexer Technik zu tun, ob es jetzt Ad Serving oder Marketing-Technik oder sonst was ist, es ist alles sehr, sehr komplex geworden und wir haben also technisch eine Million von möglichen Faktoren, die einem Besuch eines Besuchers auf irgendeinem digitalen Auftritt beeinflussen. Deswegen, es gibt keine einfache Lösung, die gibt es nie. Das ist aber auch nicht schlimm, auch die anderen können es auch nicht besser. Die haben noch meistens genauso lauwarmeres Wasser wie man selbst. Wenn etwas einfach aussieht, gerade auch, wenn Tools einem angeboten werden und da wird gesagt, das ist dann wohl ganz einfach, dann ist man da innerhalb von 5 Minuten fertig, das braucht man nicht glauben. Einfache Lösungen oder simpel aussehende Modelle brauchen Zeit. Das heißt, wenn etwas tatsächlich einfach wäre, ist bereits sehr, sehr viel Zeit und Energie hereingeflossen. Simplifizierung ist das härteste und der längste Weg, den ein Webanalyst gehen kann. Wir fangen aber erstmal an, dass wir Komplexität auflösen müssen und deswegen, es gibt keine einfache Lösung. Es gibt auch nicht DIE Lösung. Es gibt nie nur eine Lösung zu einem Problem. Das wäre das erste.

Tipp #2: „You can’t be the nice guy and be a good analyst“

Das zweite ist: Es hat mal ein befreundeter Analyst gesagt, da war er gerade bei einem sehr großen Unternehmen in UK, hat mal so seine ersten sechs, acht Wochen dargestellt, die er dort hatte. Der meinte mal: You can’t be the nice guy and be a good analyst. Und er hatte leider Recht. Das heißt man ist oft auch ungewollt der Böse, weil man natürlich dort, wo etwas nicht funktioniert der erste ist, der es sieht und darüber Warnung gibt, was schief ist. Das heißt, man gibt halt einfach nicht nur Erfolgsmeldung, sondern man gibt auch unter Umständen Meldung über Dinge, die nicht gut laufen. Ich meine, dafür wird man bezahlt, man weist auf Risiken hin, man stört vielleicht auch ein sich feierndes Team, wenn man sagt: Ihr habt jetzt natürlich hier in monatelanger Arbeit D-A-CH Kampagne gelauncht, auf die ihr super stolz seid, aber die läuft nicht an wie geplant. Das heißt, man ist unter Umständen auch Persona non grata in manchen Momenten und dann darf man nichts persönlich nehmen. Also es gehört … #00:56:41-5#

Maik Bruns: Das passt super, also eine ehemalige Kollegin von mir hat mir das neulich auch nochmal so in ähnlicher Form gesagt. Sie sagte, Webanalyse ist einfach unbequem. Und ehrlicherweise also zum einen, wer ist schon gerne unbequem, also wirklich aus tiefstem Herzen heraus unbequem sein mag wahrscheinlich niemand auf diesem Planeten. Und auf der anderen Seite weiß man ja auch, dass die auf der anderen Seite, die dann diesen unbequemen Menschen ertragen müssen, es auch mit einer gewissen Geduld ertragen müssen, dass er da ist und immer auch den Nutzen dahinter erkennen, damit er eben tatsächlich nicht Persona non grata wird, (Anisa: Ganz genau) wie du es gerade schon angesprochen hast.  #00:57:18-3#

Anisa Boumrifak: Ja, also in manchen Situationen. In der Regel gibt sich das wieder aus, weil man liefert ja auch schöne Berichte über Erfolge. Aber es ist tatsächlich, ist genau, das trifft es genau auf den Punkt. Man ist halt unbequem, zum Teil gehört es zum Job unbequem zu sein. Also unbequem zu sein, ist ein Teil der Aufgabenbeschreibung. Und wenn man das ungern tut, dann muss man da manchmal sich auch aus dem Fenster lehnen, auch auf die Gefahr hin, dass dann eventuell so wie man rein ruft, kommt es auch wieder raus, weil man jemand da auf den Fuß getreten ist, aber das ist, das muss man mit in Kauf nehmen. Also wie schon: You can’t be the nice guy and be a good analyst. Das funktioniert leider nicht, aber das heißt nicht, dass man sich nicht mit allen Mitarbeitern, die man hat, auch mit einer respektvollen freundlichen Art und Weise nähern kann und eben auch zusammenarbeiten kann. Aber man muss sich dem Problem stellen, dass man nicht der ist, der von morgens bis abends gefeiert wird. Das wird einem in dem Job nicht passieren. Man sollte es auch vor allem nicht erwarten und nicht Dankbarkeit erwarten, selbst wenn man 2 Wochen auf eine Analyse verwendet hat, an der man wirklich so mit morgens bis abends ganz viel Herzblut und ganz viel Energie und Arbeit reingesteckt hat und dann innerhalb von einer halben Stunde über so eine Folie gegangen wird oder innerhalb von 5 Minuten draufgeschaut wird und gesagt “Ah ja”, das darf man einfach wie gesagt nichts persönlich nehmen, sondern man muss schon ein bisschen die Aufgabe manchmal vor da eigene Ego stellen und das ist eine Übung für viele Leute, weil es ist nicht einfach.  #00:58:26-8#

Maik Bruns: Dafür sehen Webanalysten immer super aus.  #00:58:29-0#

Anisa Boumrifak: Ja tiptop.  #00:58:30-1#

Maik Bruns: Ja ne? Genau.  #00:58:33-0#

Anisa Boumrifak: Wir sind die Schönsten.  #00:58:34-2#

Maik Bruns: Oder war das auch so ein Irrglaube, ich weiß es nicht.  #00:58:36-5#

Anisa Boumrifak: Also in meinem Fall trifft es auf jeden Fall zu.  #00:58:41-0#

Maik Bruns: Da hast du Recht.  #00:58:43-8#

Tipp #3: Locker bleiben, aber nicht locker lassen.

Anisa Boumrifak: Dritter Punkt. #00:58:44-6#

Maik Bruns: Was ist denn dein dritter? Genau. #00:58:46-6#

Anisa Boumrifak: Ist ganz einfach, schließ dich so ein bisschen an. Ein früherer Geschäftsführer und damit Vorgesetzter von mir hat immer zu seinem Team gesagt: Locker bleiben, aber nicht lockerlassen. Das ist einer der besten Ratschläge, den man mir auch je gegeben hat in dem Umfeld, das er gesagt hat, das war einfach, das kann man auch immer anwenden. Auch wenn es schwierig wird und wenn es nervt und wenn die Leute mal wieder gerade alle ein bisschen angespannt und unfreundlich sind, weil der Relaunch laufen muss und dann wird der eigene, klassisches Thema, es gibt einen Relaunch, die eigenen Tickets mit den Analysesachen werden zurückgestuft, solange bis es kurz vor Relaunch ist, dann wird es schlampig implementiert und 2 Wochen danach sind alle, tun fürchterlich betroffen, weil die Zahlen nicht stimmen und man selber bekommt den Vorwurf. Es ist manchmal einfach kein Zuckerschlecken, aber es ist zu spannend und zu interessant, um es, wenn man mal den Analyse-Bug quasi, wenn der einmal gebissen hat, um den gehen zu lassen. Und man muss es halt manchmal einfach durchhalten, aber das ist es jedes Mal von neuem wieder wert, weil es gibt auch die Tage, in denen man quasi ein komplettes Team davor gerettet hat, einen Riesen-Fehler zu machen oder wenn man einen ganz tollen Zusammenhang, der seit Monaten das Business aufgehalten hat oder der im Weg stand, um was Bestimmtes zu tun, wenn man den ausgehoben hat und auf einmal die Conversion Rate, von der wir ja sprachen, um 13 Prozent zugenommen hat, und alle happy durch die Gegend laufen und einfach nur glücklich sind, dass endlich das Problem weg ist. Dann hat man halt wieder den Punkt, wo es schön ist. Deswegen locker bleiben, aber nicht lockerlassen und einfach immer schön weiter analysieren. Denn Zahlen sind Freunde.  #01:00:29-4#

Maik Bruns: Finde ich toll. Ja, Zahlen sind Freunde. Das finde ich schön, ja. Ich male auch manchmal in eine 8 auch mal so zwei kleine Augen rein, muss ich sagen. Dann sehen die auch gleich viel freundlicher aus.  #01:00:39-2#

Anisa Boumrifak: Ich finde auch, eine 0 mit Wimpern ist auch sehr hübsch.  #01:00:42-0#

Maik Bruns: Ja, das finde ich schön. Vielleicht haben wir hier noch weitere Anregungen für unsere Webanalysten-Freunde, die jederzeit auch gerne Vorschläge in irgendwelche Kommentare reinschreiben. Wir machen dann was draus. Vielleicht machen wir eine eigene Folge mal zu Emojis in der Webanalyse oder so.  #01:00:57-0#

Anisa Boumrifak: Ja, das wäre vielleicht auch mal ganz interessant, weil ich glaube tatsächlich, dass in der gesamten Visualisierung man sich ein bisschen weiter weg davon entfernen muss mit Diagrammen und eben Pie-Charts zu arbeiten, weil viele von den Diagrammen ja heutzutage auch nicht verstanden werden und man vielleicht manchmal so ein bisschen mehr in die Lebensumfelder, also wie heißt das so schön, Leute abholen. So ein bisschen mehr in deren Lebensumfeld gehen muss und sich einfach mit Visuals bedienen muss, um was darzustellen. Es gibt ja von dem Herrn von McKinsey, von Herrn Zelazny, fantastische Bücher zum Thema, wie mache ich meine Präsentation attraktiv? Um ein bisschen mehr Interesse auch für die Themen, die man hat, … #01:01:24-5#

Maik Bruns: Da gibt’s übrigens auch einen schönen Podcast, ich weiß nicht, ob du die junge Dame kennst, das ist nämlich die Lea Pica und Lea Pica einen hervorragenden Podcast zum Thema “Present beyond Measure”, also wo es dann auch wirklich so um Datenvisualisierung geht und sie interviewt da auch immer wirklich klasse Leute und kann das auch immer unfassbar gut darlegen, warum Pie-Charts wirklich keine gute Idee sind. Der hört man auch sehr gerne zu, hat eine sehr angenehme Stimme. Hört da mal rein. (Anisa: Auf jeden Fall) Also der Podcast von Lea Pica, ich verlinke ihn mal in den Shownotes. #01:01:59-6#

Anisa Boumrifak: Ja, ist auf jeden Fall ein super guter Tipp. Denn das ist etwas, das stelle ich immer wieder fest: Es gibt unterschiedliche Wahrnehmungen und unterschiedliche Präferenzen, was die Darstellung angeht, und manchmal wird es halt einfach auch, wenn es die richtige Form ist, etwas darzustellen, die man selber komplett versteht, wird es halt einfach nicht verstanden. Also ich habe schon mit Balkendiagrammen, zum Teil Leute versucht ein Balkendiagramm zu erklären. Ein gestuftes Balkendiagramm, ich gesagt habe: Ja, aber das ist der prozentuale Unterschied und hier sieht man genau, dass dieser Kanal gegenüber diesem Kanal gerade eine Riesen-Kannibalisierung und die Leute schauen mit mir auf dasselbe Stück Papier und für sie ist es einfach nicht ersichtlich. Und wenn man es dann versucht ein bisschen in einer nicht ganz so, ich sage diagrammatisch, das ist kein deutsches Wort, aber ich nehme das mal, in einer diagrammatischen Form darzustellen, wird es manchmal eher verstanden und ich glaube das ist jetzt so ein bisschen einer der Future Challenges so mehr Daten in Unternehmen es gibt und je populärer auch tatsächlich dieses ganze digitale Analyse-Umfeld wird und je mehr Präsenz das bekommt, steht die Digital Visuacy als nächstes auf unserem Stundenplan, dass wir Leute (unv.)  #01:03:09-8# tun und zwar so, dass auch der Impact von dem wir eben sprachen, tatsächlich in einer Entscheidungsvorlage oder Entscheidung auch zurückkommen kann. Das heißt, dass dieser Impact nicht dadurch verlorengeht, dass wir uns in einer PowerPoint-Schlacht mit 5 Millionen Pie-Charts und 5 Millionen Balken- und Liniendiagrammen aufheizen und am Ende vom Tag aber die wesentliche Information immer noch nicht rübergekommen ist. Und selbst wenn es … #01:03:38-5#

Maik Bruns: Ist das etwas, was wir demnächst wieder von dir sehen können? Also auf deinem Blog, den ich auch gerne verlinke, da stellst du ja zum einen auch mal, räumst du ja auch mal auf mit gewissen Vorurteilen, aber sprichst du auch zu solchen Dingen dann in deinem Blog? #01:04:02-2#

Anisa Boumrifak: Ich habe, genau, ich bin in der Bearbeitung zum Thema Datenvisualisierung mal was vorzubereiten. Das ist aber aufgrund der Visualisierung ein bisschen mehr Arbeit. Wir sind jetzt gerade, ich sage wir, weil ich jemand habe, der mir hilft, Dinge auch rechtzeitig online zu kriegen. Ich bereite gerade was im Bereich Data Management vor, das heißt erstmal auf jeden Fall so Organisationsstrukturen, Verbindlichkeiten schaffen, damit überhaupt so eine Digital Analytics Kultur in Unternehmen sich entwickeln kann. Und nächster Punkt, aber ist tatsächlich nochmal ein bisschen das Datenvisualisierungsthema aufzunehmen, weil, wie gesagt, wenn man sich schon die ganze Arbeit macht, sollte man doch am Ende auch verstehen, warum man, was da eigentlich gemacht worden ist. Und Storytelling ist halt einfach was, da ist der Data Analyst oder Data Scientist heutzutage halt nicht besonders groß. Aber ist auch die Frage, wo soll er es herhaben, da ist der Amerikaner schon ein bisschen weiter, weil der halt sehr oft gefordert wird, in einfach Worten Dinge zu schildern. Und in Deutschland zieht man sich auch gerne in Fachbegriffe zurück, wenn man unsicher wird, und deswegen haben wir da noch einen weiten Weg vor uns, aber ja ich denke, so ein, zwei Blogartikel dazu wird es auf jeden Fall in Zukunft geben, auch noch in diesem Jahr.  #01:05:09-2#

Maik Bruns: Okay. Sehr schön. Das heißt, wir sehen weiterhin viel von dir auf deinem Blog oder mehr in Zukunft, wenn dich deine Hilfe im Hintergrund etwas stärker tritt. Und wo sehen wir dich als nächstes vielleicht mal vortragen? #01:05:23-4#

Anisa Boumrifak: Werde denke ich mal in den nächsten drei, vier Monaten, über die Sommermonate nicht so viel machen, aber wahrscheinlich wieder ein paar, ach wie heißt das, diese Web-Dinger?  #01:05:38-5#

Maik Bruns: Die Webinare? #01:05:40-1#

Anisa Boumrifak: Webinare. Wieder ein paar Webinare von ein paar befreundeten Kooperationspartnern und Herstellern, ein paar Dinge zum Thema Programmatic Advertising und eben auch zum Thema Data Management von mir geben. Aber da sollte es eventuell auch Termine auf meiner Webseite geben, da möchte ich allerdings auch ein bisschen sauberer sein.  #01:06:00-2#

Maik Bruns: Ja, da einfach gerne mal reinschauen, auch den Link gibt’s dann bei uns unterhalb des Abspielfeldes, wie man da so schön sagt.  #01:06:11-7#

Anisa Boumrifak: Und natürlich der nächste DAALA am 13. Juli in München. #01:06:14-4#

Maik Bruns: Genau. DAALA am 13. Juli. Ich habe das mal notiert.  #01:06:18-1#

Anisa Boumrifak: Genau. Folge mir auf Twitter. #01:06:21-0#

Maik Bruns: Ja genau. Twitter ist die nächste Station, wo man dich erreichen kann. Bei XING kann man dich glaube ich auch ganz gut kriegen oder? LinkedIn, du bist glaube ich auch ähnliche umtriebig (Anisa: Überall) wie ich da oder? #01:06:29-9#

Anisa Boumrifak: Genau, genau, genau. (Maik: Sehr schön) Ich habe aber keinen auf Facebook, also kein Analyse Facebook, also erst gar nicht suchen, gibt es nicht.  #01:06:36-1#

Maik Bruns: Nein, muss ja auch nicht sein.  #01:06:37-2#

Anisa Boumrifak: Nein, man muss ja auch nicht alles … #01:06:38-6#

Maik Bruns: Sehr schön. Sehr schön, Anisa.  #01:06:41-3#

Anisa Boumrifak: Dankeschön.  #01:06:41-9#

Maik Bruns: Ich glaube, wir haben unsere Irrtümer durch.  #01:06:46-2#

Anisa Boumrifak: Ich glaube, du hast viel Material. #01:06:47-7#

Maik Bruns: Ich habe, also hier ist also, ich glaube, die Menschen werden sich satthören.  #01:06:52-0#

Anisa Boumrifak: Oh je.  #01:06:52-9#

Maik Bruns: Und, nein ich glaube das wird sehr schön, weil viel mit so Irrtümern ja auch immer ein bisschen was selber verbinden können. Weil viele eben sagen, genau das waren die Probleme, die wir auch hatten oder dann vielleicht auch mal irgendwie deine Meinung jetzt auch mal dazu gehört haben, was man vielleicht auch besser machen kann einfach. Statt, wir haben jetzt ja nicht nur gebasht, wir haben ja nicht nur draufgehauen, sondern wir haben ja auch durchaus versucht zu erklären, wie man es vielleicht auch besser machen kann und ich denke, dass das auch etwas ist, was man sich, wenn man hier diesem Podcast folgt, auch immer wieder hinter die Ohren schreiben sollte, hinter die Löffel, immer wieder was mitschreiben, damit man es auch ins Machen bekommt. Das finde ich jedenfalls immer wichtig. Also wenn ich Podcasts höre, ich habe eigentlich immer einen Zettel und einen Stift dabei, zumindest irgendwie einen Notizzettel auf meinem Smartphone, damit ich mir Dinge mitschreiben kann, weil ich immer der Meinung bin, du kannst nicht dümmer werden dadurch.  #01:07:49-7#

Anisa Boumrifak: Nein. Und Zettel und Papier ist auch tatsächlich immer noch sehr zu empfehlen.  #01:07:55-6#

Maik Bruns: Ja. Absolut. Ja. Also meine Zettel sind immer voll.  #01:07:59-8#

Anisa Boumrifak: Ja, ich male auch gerne mit meinen Kunden Dinge auf, weil manchmal beim Malen wird dann tatsächlich, einfach mal so einen Prozess aufmalen und feststellen, dass man da ein Loch hat und dann sagt man einfach, das ist in dem Loch, und dann sagt der Kunde: Ah, habe ich noch nicht drüber nachgedacht. Dann sagt man: Dann malen wir doch jetzt mal das in das Loch und überlegen uns, wie es denn sein könnte, wenn da was drin wäre? Und da ist man schon gleich wieder einen Schritt weiter.  #01:08:23-2#

Maik Bruns: Wunderschön. Okay. Liebe Anisa, wenn du möchtest, darfst du gerne noch ein paar Worte an das Publikum richten. Und mir hat es auf jeden Fall wahnsinnig viel Spaß gemacht, wollte ich nochmal kundtun und ich würde mich freuen, wenn wir uns demnächst mal wieder sprechen. Ich habe auf jeden Fall auch von dir jetzt eine ganze Menge mitnehmen können und werde das auch später nochmal in meinem Outro nochmal ein bisschen so dokumentieren.  #01:08:44-7#

Anisa Boumrifak: Eine ganze Menge. Nein, vielen, vielen Dank für das interessante Gespräch und hat mich sehr gefreut. Ich finde es auch tatsächlich, ich unterhalte mich ja gerne da drüber. Freue mich auch drauf, das Ergebnis zu hören und wünsche dir natürlich noch viel Erfolg mit der Reihe.  #01:08:57-9#

Maik Bruns: Dankeschön.  #01:08:58-8#

Anisa Boumrifak: Denn Webanalyse klingt oft komisch, ist aber so.  #01:09:01-5#

Maik Bruns: Toll. Ja Anisa, dann habe vielen Dank und bis bald! #01:09:07-5#

Anisa Boumrifak: Gute Woche, bis dann! Ciao! #01:09:09-7#

Maik Bruns: Wow! Das war ein langes Gespräch. Ich habe noch einige Learnings, die ich für mich mitgenommen habe. Es sind nicht so viele, weil neben der ganzen Aufklärungsarbeit, die wir in den letzten 200 Minuten, hatte ich das Gefühl, schon gegeben haben, habe ich eigentlich nur 2 wichtige Punkte, also für mich wichtige Punkte noch zusätzlich rausgenommen. Also der 1. ist: Es gibt offenbar erstmal eine Menge Irrglauben in der Unternehmenswelt über Möglichkeiten und Chancen, die die Webanalyse überhaupt liefern kann und vor allem habe ich oft das Gefühl, dass sich viele Unternehmen auch nicht ernstzunehmend mit ihrer Website und dementsprechend auch nicht mit der Analyse der Website auseinandersetzen können oder wollen. Und dementsprechend ist an vielen Stellen das Know-how im Unternehmen auch ausgelegt. Und da hilft nur eins, nämlich weiterbilden und ganz egal, ob das im Unternehmen ist, im Studium, im Seminar, sonst wo, aber bitte liebes Unternehmen, lasst doch nicht die Möglichkeiten liegen, die sich euch bieten. Und der 2. Punkt den fand ich einfach als Spruch irgendwie ganz witzig: You can’t be the nice guy and be a good analyst. Das war Anisas Tipp Nummer 2. Ich fand den irgendwie prägend, also prägnant vielmehr, vielleicht gar nicht so prägend jetzt, aber prägnant. Und zeigt einfach auch so ein bisschen, wie so die Anerkennung von Webanalysten derzeit noch in Unternehmen stattfindet. Ich versuche es trotzdem anders, ich versuche trotzdem Nice Guy zu sein, trotzdem aber Klartext auch zu reden, wenn es natürlich um Probleme oder Fehlstellungen gibt, die ich dann irgendwo entdecke.

Ja, das waren meine beiden Abschluss-Learnings, die ich dir noch geben wollte, ansonsten gibt’s mit Sicherheit einiges, was ihr aus den Sätzen von Anisa und aus unserem Gespräch zumindest vorher schon rausholen konntet. Nachlesen könnt ihr das alles sowieso nochmal im Transkript. Das findet ihr auf metrika.de und jetzt hoffe ich, dass ihr eine schöne Stunde mit uns hattet und würde mich freuen, wenn ihr beim nächsten Mal wieder dabei seid.

Übrigens, ich habe noch eine Überlegung und würde sie gerne mit euch teilen. Und zwar überlege ich ernsthaft, ob ich nicht vielleicht auch einzelne Folgen ohne Gäste machen soll. Die würden dann natürlich ein ganz anderes Format haben. Also ich möchte jetzt nicht eine Stunde mit mir selber reden, sondern ich würde vielleicht eher schnellen, direkten, kurzen Input zu vielen kleinen Themen geben. Also ich weiß natürlich aus Erfahrung, weil ich selber auch Podcasts höre natürlich, dass eine Stunde nicht immer so leicht abzuzwacken ist und auch wenn man an der gleichen Stelle wieder ansetzen kann, wo man aufgehört hat zuzuhören, trotzdem ist es manchmal einfach, es ist einfach eine Stunde. Und bevor man schlafen geht, ist eine Stunde verdammt lang und wenn man aufsteht, ist sie auch verdammt lang und dazwischen muss man ein bisschen arbeiten. Ich weiß. Also insofern sind manchmal kurze kleine direkte Inputs vielleicht ein bisschen besser. Mich würde einfach interessieren, was haltet ihr davon? Und vielleicht auch, welche Themen euch dann konkret interessieren würden, die ich dann vielleicht so in 5 oder 10-minütigen kleinen Podcasts dann mit euch teile. Vielleicht auch einfach mal ein 2-minütiges Statement. Also ich möchte jetzt nicht Christian Bischoff werden, aber vielleicht motiviert euch ja trotzdem etwas, noch mehr in die Webanalyse einzusteigen. Okay. Dann würde ich sagen, macht’s gut und wir hören uns! #01:12:21-7#

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