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Conversion
Optimierung
Kundenbindung
Surfverhalten: Das Web Analytics eBook 27
• Der Omniture Sitecatalyst bietet die Funnel-Analyse, die sinnvoll für die Analyse von Bestellund
Registrierungs-Prozessen ist. Der Fall-Out-Report von Omniture Discover, auch Trichter-
Analyse oder Conversion-Funnel genannt, bietet mehr Möglichkeiten als man sie vom Omniture
Site-Catalyst her kennt: Per Drag & Drop lassen sich weitere Steps hinzufügen. Man sieht die
Conversion-Rate in einer kleinen Graphik als Trend im Zeitverlauf, so dass man z.B. sehen kann,
dass es im März viele Abbrüche im Bereich XY gab. Und der große Vorteil ist die Segmentierung.
Auch einfach per Drag & Drop kann z.B. der Pfad eines Bestellprozesses für „Neue Besucher“
angesehen werden.
• Test & Target beinhaltet A/B-Testing, Multivariates Testing (MVT) und Targeting. Beim A/B-
Testing und Multivariaten Testing werden unterschiedlichen Besuchern auf der Live-Website
verschiedene Varianten gezeigt (Design, Bilder, Texte, Werbungen). Beim A/B-Test werden 1
bis X verschiedene Varianten mit der bestehenden Variante verglichen, um die beste Version
herauszufinden. Dabei wird nur ein einzelnes Element variiert (z.B. ein Bild in verschiedenen
Versionen). Auch ist es möglich, komplett unterschiedliche Einzelseiten gegeneinander zu testen
(z.B. eine Lange Version mit Texten und vielen Details gegenüber einer kurzen Variante mit
Bildern und Kurztexten). Möchte man innerhalb eines Tests mehrere Elemente gleichzeitig testen,
braucht man Multivariates Testing. Eine Seite besteht beispielsweise aus Headline, Informationstext,
Bild, Call-to-Action-Button. Für jede dieser 4 Bereiche gibt es je 3 Versionen, was
zu genau 81 möglichen Kombinationen bzw. Varianten führt (3*3*3*3). Das ist zu viel zum Testen
und so hilft ein statistisches Verfahren (Taguchi) mit nur 9 Varianten auszukommen. Aus
diesen wird dann automatisch die beste Kombination geschätzt, auch wenn sie real nicht einmal
gezeigt wurde. Technisch realisiert wird das Testing durch sogenannte M-Boxes (Marketing Boxes).
Das sind Platzhalter auf einer Website, die flexibel und kontrollierbar unterschiedliche Inhalte
(Offers = Text, Bilder, Flash) oder eine komplette Webseite ausliefern können. Ein kleiner
Codeschnipsel wird dann in die Website als Platzhalter eingebaut. Die M-Box zeigt den gewünschten
Inhalt und misst gleichzeitig das Nutzerverhalten. Ein Besucher sieht dann nur eine
von mehreren zu testenden Varianten (Recipe bzw. Rezept). Die Conversion erhält eine eigene
M-Box, die Conversion-M-Box. Welche Kampagne am erfolgreichsten war, muss anhand eines
Erfolgskriteriums gemessen werden. Ein Zielkriterium (Conversion) ist z.B., dass sich jemand
länger auf der Website auf (geringe Bounce Rate), eine Registrierung oder ein Kauf (Kauf ja/nein
oder auch durchschnittlicher Umsatz). Statistische Tests zeigen dann nach 1 bis 2 Wochen Laufzeit,
welche Variante am besten abgeschnitten hat. Ausgedrückt wird es durch den Lift (Wie viel
% gewinnt man an Conversion gegenüber der bestehenden Variante) und dem Konfidenzintervall
(Wie wahrscheinlich ist es, dass es kein Zufälliges Ergebnis ist? Wie sicher kann ich mir bei
dieser Entscheidung sein?). Eine zusätzliche Möglichkeit besteht darin, sich die Erfolgskriterien
nach verschiedenen Segmenten anzusehen (z.B. Besucher, die über Google gekommen sind vs.
Yahoo!). Ein Einzelner User könnte bei dem Erfolgskriterium „Umsatz“ durch eine überüberdurchschnittliche
Bestellung den Mittelwert verzerren: Hier ist es möglich, die Erfolgsmetriken
um Ausreißer zu bereinigen.
• Test & Target: Targeting ermöglicht es, bestimmten Besuchergruppen genau die Inhalte zu zeigen,
wo man meint, dass Sie am besten für diese Gruppe ankommen. Dabei wird zwischen
„Source Targeting“ und „Behavioral“ Targeting unterschieden. Source-Targeting bedeutet, dass
Inhalte je nach Traffic-Quelle angezeigt werden. So kann z.B. Besuchern von Google ein anderer
Inhalt angezeigt werden wie Besucher, die z.B. über einen bestimmten Werbepartner kommen.
Behavioral Targeting liefert unterschiedliche Inhalte auf Basis des zuvor gemessenen Nutzerverhaltens
aus. Das kann z.B. der Registrierungstyp sein (registriert? Ja/nein), oder die Unterscheidung
zwischen „Neuen Besuchern“ und „Wiederkehrenden Besuchern“, etc. Eine weitere
Möglichkeit sind „Recommendations“, d.h. man liest aus, was eine Person gekauft hat/kaufen
möchte und zeigt ähnliche Produkte an. Oder man zeigt die beliebtesten Inhalte/meist gekauften
Produkte, etc. an.
• Omniture Genesis: Im Genesis-Netzwerk können externe Daten aus Online- und Offlinemarketing
in Omniture importiert werden. Dazu gehören Display Ads, Affiliate-Programme, Call-
Center-Daten, e-Mail Marketing, etc. Innerhalb des Tools wird definiert, wie die Variable bei der
externen Lösung heißt und wie diese in Omniture heißen soll (Belegung von benutzerdefinierten
Variablen). Zudem gibt es das Data-Warehouse, wo allmögliche Daten gespeichert, miteinander
verknüpft und analysiert werden können.
• Survey: Mit dem Produkt Omniture Survey können Onlinefragebögen erstellt werden. Neben
der Anpassung des Designs ist auch steuerbar, wann der Fragebogen erscheint (z.B. bei Betreten
der Website, beim Verlassen oder beim Verweilen von mind. XY Sekunden, etc.).
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