von Siegfried Stepke
Anomaly Detection hilft in der Webanalyse Veränderungen in den Daten automatisiert aufzuspüren. Dabei unterstützt ein praktisches kostenloses Tool unseres Technologie-Partners Tatvic. Da wir mittlerweile regelmäßig davon Gebrauch machen, wissen wir, dass es einen schnellen, informativen Überblick der Website-Performance bringt. Hier steht, wie’s geht:
Webanalyse steht für Messbarkeit und ist die Grundlage für langfristige Erfolgskontrolle und Effizienzsteigerung Ihrer (Online) Marketing Aktivitäten.
Mehr ErfahrenAnomaly Detection ist ein Produkt das man ganz einfach und praktisch mit seinem Google Konto verbindet und anschließend sofort zur Analyse verwenden kann. Nachdem Sie ein Profil in Ihrem Konto ausgewählt haben, können Sie auch die zu vergleichenden Zeiträume auswählen. Anomaly Detection funktioniert nur mittels Vergleichen von Zeiträumen, da sich so gravierende Veränderungen in den Daten optimal feststellen lassen.
Durch die Schnittstelle mit Google Analytics lassen sich im Konto vorbereitete Segmente leicht hinzufügen, somit kann man die Auswertung noch spezifischer gestalten.
Die erste Übersicht in dem Report zeigt die Differenzen der Perioden bezüglich Conversion Rate, Revenue und Goals.
Im Vergleich zur letzten Periode sind in dem obigen Beispiel alle Faktoren gestiegen. Die Frage die man sich nun stellt ist: Wodurch kam es zu dieser Steigerung, wie lässt sich diese erklären?
Um die Conversion Rate genauer zu analysieren, muss man sich sowohl die Veränderungen bei den Visits als auch bei den Transactions anschauen:
Der Anomaly Detection Report zeigt nun, welche Faktoren eine Rolle in der Veränderung der Daten gespielt haben. Nachdem jedoch die Gesamtperformance der Transaktionen besser als im vorherigen Monat ist, bedeutet dies womöglich nur, dass durch Marketingaktionen interessiertere Besucher angezogen wurden.
Da wir aber von der vorherigen Abbildung wissen, dass die Visits im Vergleich zum Vormonat gesunken sind, sollte man diese auch genauer analysieren:
Daher erkennen wir, dass in Bezug auf die Besuche auf der Website im Vergleich zum Vormonat die meisten Faktoren gesunken sind. Obwohl zum Beispiel die Besuche an Montagen und Sonntagen gestiegen sind, waren die Zugriffe an den restlichen Tagen im Vergleich weniger.
Nachdem die Visits um 3% gesunken sind, sollte man die entsprechenden Quellen genauer analysieren – woher bekomme ich nun weniger Visits?
Bei diesem Beispiel kann man erkennen, dass Organic im vergangenen Monat stärker war als in diesem. Ein Grund hierfür könnte sein, dass in diesem Monat weniger offline Marketingaktivitäten stattfanden als im Vormonat.
Die Auswertungen führen nun zu der Erkenntnis, dass obwohl weniger Visits generiert wurden, weitaus mehr Transaktionen stattfanden und hierdurch auch der Umsatz um 41% angestiegen ist. Viele würden die Information nun so stehen lassen, jedoch lässt sich das Phänomen der Anstiege äußerst leicht erklären:
Nachdem der Zeitraum der Weihnachtseinkäufe mit dem vorangegangenen Monat verglichen wurde, ist der Anstieg in Umsatz und Transaktionen selbsterklärend. Ein Beispiel dafür, dass es immer wichtig ist das Gesamtbild zu begutachten und nicht nur einzelne Ausschnitte zu analysieren.
Dieser Report zeigt auf einen Blick alle relevanten Faktoren, die bei der Performance der Site positiv oder negativ ins Gewicht fallen.
Anomaly Detection Models sind generell sehr hilfreich, um Zusammenhänge automatisch zu erkennen und darzustellen; das Tool von Tatvic ist in Verbindung mit Google Analytics einfach zu handhaben und liefert interessante Analyseansätze.
Immer zu bedenken bleibt, dass die Interpretation der Informationen nicht leichtfertig zustande kommen sollte, sondern mithilfe dieses intelligenten Systems und Google Analytics, für tiefergehende Analysen, nachbearbeitet werden sollten. Dies sollten Sie unbedingt einmal selbst versuchen – oder auf Wunsch natürlich gerne mit unserer Unterstützung.
Wir freuen uns auf Ihre Anfrage und beraten Sie gerne unverbindlich! Füllen Sie dazu einfach das Kontaktformular aus oder rufen uns direkt an.
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