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WEB ANALYTICS Vergleich und Analyse der Web Analytics Märkte Bachelorarbeit Verfasser: Aleksandar Drobnjak Route de Beaumont 5a 1700 Fribourg Matrikel Nummer: Betreuer: Darius Zumstein Depart. für Informatik, Universität Fri- bourg Boulevard de Pérolles Fribourg Fribourg, 10. September 2010 Executive Summary Executive Summary Die Nutzung von Web Analytics zur Analyse von Websites wird immer wichtiger. Besonders im Be- reich von ecommerce und ebusiness sind exakte Daten, im Bezug auf die Nutzung der Website durch Besucher, von zentraler Bedeutung. Anhand der erhaltenen Daten können neue Marketingstrategien entworfen werden und bereits implementierte Strategien optimiert werden. Web Analytics besteht aus drei elementaren Säulen. Dabei handelt es sich um die Messung der Da- ten, deren Speicherung und die anschließende Auswertung. Diese Arbeit untersucht jede der drei Säulen und zeigt mögliche Problemstellungen auf und deren Lösungsansätze. Besonders im Bereich des Datenschutzes, wird eine ausführlichere Analyse durchgeführt. Zusätzlich wird untersucht, welche Rolle Präzision und Genauigkeit bei der Nutzung von Web Analy- tics spielen und wie sich Web- Analytics- Anbieter unterscheiden. Daraus werden Empfehlungen abge- leitet im Bezug auf den Einsatz von kostenpflichtiger und kostenloser Software. Außerdem wird noch eine empirische Erhebung durchgeführt. Dabei werden die 500 größten, inter- national tätigen Unternehmen, gemäß Forbes Liste, anhand unterschiedlicher Kriterien bewertet und verglichen. Zusätzlich werden noch die Swiss Top 120 größten Unternehmen untersucht, damit ein Vergleich zwischen dem Schweizer und internationalen Markt möglich wird. Dabei wird einerseits der Einsatz von Web Analytics untersucht, andererseits der Aufbau der Website und die Einhaltung der Deklarationspflicht beim Datenschutz. i Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis EXECUTIVE SUMMARY I INHALTSVERZEICHNIS II ABBILDUNGS- UND TABELLENVERZEICHNIS. IV ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS VI 1. EINLEITUNG Motivation Web Analytics, das Problemstellung und Forschungsfra WEB ANALYTICS Web Analytics und seine Säulen Idee hinter Web Analytics Instrumente zur Datenmessung Technische Begriffe Logfile Page- Tagging (cli Vergleich zwischen Logfile- Analyse und Page- Tagging Speicherung der erhobenen Daten Unterschiedliche Methoden der Da Variante 2: Externe Speicherlösung, Software as a Service (S DATENSCHUTZ Speicherung und Auswertung per I Datenschutzerklärungen Zwang zur Implementierung von WEB- ANALYTICS- ANBIETER IM VERGLEICH Gegenüberstellungen von 5 Anbietern Vergleich der Produkte anhand ein Die Unterschiede zwischen den Anbie ii Inhaltsverzeichnis Gründe für die unterschiedlic EMPIRISCHE ERHEBUNG Rahmenbedingungen zur Datenerfassung Branchen im Vergleich Einsatz von Web Analytics im ecommerce Kontinentaler Vergleich der Web- Analytics- Anbieter Verwendung von mehreren Web- Analytics Komplexität der Website ZUSAMMENFASSUNG & Schlussfolgerungen 55 LITERATURVERZEICHNIS. 57 VERZEICHNIS DER INTERNETQUELLEN 58 ANHANG 59 iii Abbildungs- und Tabellenverzeichnis Abbildungs- und Tabellenverzeichnis Abbildung 1: Bausteine von.5 Abbildung 2: Auszug Google- Analytics- 6 Abbildung 3: Logfile- 8 Abbildung 4: Page- 10 Abbildung 5: Vergleich Logfile- Analyse und Page Abbildung 8: M26 27 Abbildung 10: Forbes 500 der häufigsten Web- Analytics- 36 Abbildung 11: Forbes 500 der häufgisten Web- Analytics- 37 Abbildung 12: Swiss Top 120 der häufigsten Web- Analytics- 37 Abbildung 13: Branchen im Vergleich, in denen Web- Analytics- 38 Abbildung 14: Anteil am Branchentotal der grössten Web- Analytics- 39 Abbildung 15: Anteil Websites mit bzw. ohne Web- 40 Abbildung 16: Anteil der Web- Analytics- Anbieter mit bzw. ohne Web- 40 Abbildung 17: Websites mit integriertem Web- Analytics- 40 Abbildung 18: Häufigsten Web- Analytics- 41 Abbildung 19: Häufigkeit von Web Analytics innerhalb der einzelnen Branchen in Nordamerika 41 Abbildung 20: Häufigsten Web- Analytics Abbildung 22: Häufigsten Web- Analytics Abbildung 24: Gesamtzahl an Unternehmen mit einem oder mehreren Web- Analytics- 44 Abbildung 25: Anzahl Unternehmen mit einem oder mehreren Web- Analytics- Tools pro 44 Abbildung 26: Die am häufigsten kombinierten Web- Analytics- Anbieter der 500 grössten Unter Abbildung 29: Die am häufigsten 46 Abbildung 30: Anzahl verwendeter Web- Analytics- 47 Abbildung 31: Die am häufigsten kombinierten Anbieter bei Verwendung eines Web- 47 Abbildung 32: Maximale Anzahl an gleichzeitig verwendeten Web- Analytics Abbildung 35: Kontinentaler Vergleich der Anzahl Web- Analytics- Anbieter bei steigender Abbildung 37: Schweizer Vergleich der Anzahl Web- Analytics- Anbieter bei steigender Abbildung Abbildung 40: Abbildung 44: Einhaltung der Deklarationspflicht bei den Forbes Top 500 mit iv Inhaltsverzeichnis Tabelle 1: Preissegmentierung der Web- Analytics Tabelle 3: v Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Abkürzung CRM GA HTML KPI WA WASP WWW Definition Customer Relationship Management Google Analytics HyperText Markup Language Key Performance Indicators Web Analytics Web Analytics Solution Profiler World Wide Web vi Einleitung 1. Einleitung Die Analyse und Kontrolle von Kundenverhalten ist besonders in der heutigen Konsumgesellschaft ein zentrales Element. Je präziser und zuverlässiger die erhaltenen Daten sind, desto besser und effi- zienter lassen sich zentrale Entscheidungen über Lagerbestände, Marketingaktivitäten und kunden- orientierte Produktentwicklung treffen. Ganz nach der Aussage von Wissen ist Macht [Büchmann 1972, S.436], ist Wissen über das Verhalten von Kunden bzw. deren Präferenzen und Abneigungen ein wichtiger Bestandteil jeder professionellen Marketingaktivität. Die Herausforderung besteht darin möglichst kostengünstig an die benötigten Daten zu gelangen. Seit der kommerziellen Einführung des Internets und dem Entstehen von ers- ten Internetverkaufsportalen, besteht das Bedürfnis der Messung von Website- Traffic seitens der Betreiber von Websites [Hassler 2009, S.56]. Eine der ersten gemessenen Kennzahlen, die im Zu- sammenhang mit der Nutzung der jeweiligen Website steht und somit als Grundstein gesehen wer- den kann, ist die Messung von Seitenzugriffen iese heutzu- tage verpönten kleinen Zähler, wurden auf einem Großteil von Websites installiert und sensibilisier- ten so indirekt die Internet Community für Web Analytics. Es dauerte nicht lange, bis Unternehmen diese Marktlücke entdeckten und neue Technologien ent- wickelten, um detailliertere Informationen gewinnen zu können. Besonders die Einführung der Logfi- le Analyse wurde als Meilenstein angesehen und ebnete den Weg für eine neue Branche. Dies war die Geburtsstunde von Web Analytics. Als Web Analytics wird die Messung und Auswertung von Website- Zugriffen bezeichnet, welche dazu dienen soll, den Betreibern von Websites möglichst präzise und aussagekräftige Informationen über deren Verwendung liefern zu können [Hassler 2009, S.28ff]. Anhand der gelieferten Daten ist es mög- lich präzisere und effizientere Marketingstrategien zu entwickeln. Indirekt können dadurch Kosten eingespart und der Gewinn gesteigert werden. Doch welche Vorteile bringt Web Analytics den Unternehmungen sonst noch? Welche Anbieter sind zurzeit auf dem internationalen, welche auf dem Schweizer - Markt am stärksten vertreten? 1.1 Motivation Web Analytics, das letzte Abenteuer? Die Motivation für diese Arbeit besteht hauptsächlich in der Neugierde mehr über Web Analytics erfahren zu wollen. Während sich noch vor knapp 100 Jahren Entdecker auf den Weg machten neue Kontinente und Kulturen zu erforschen, muss sich der moderne Entdecker ein noch unerforschtes Gebiet im Bereich der Wissenschaft suchen und analysieren. Genau das bietet Web Analytics, mit einer noch relativ geringen Dichte an veröffentlichten Arbeiten zu diesem Thema. Spätestens seit der kommerziellen Nutzung des Internets, besteht ein immer grösser werdendes Bedürfnis nach Messung des Kundenverhaltens und Internet Traffic. Obwohl sich auf dem Gebiet von Web Analytics in den letzten Jahren einiges getan hat und Firmen realisiert haben, dass kein Weg mehr daran vorbeiführt, besteht ein Manko an wissenschaftlichen Arbeiten. 1 Einleitung Gründe für dieses Manko könnten einerseits mit der relativen Neuheit dieser Technologie begründet werden, andererseits besteht ein Problem bei der klaren Festlegung des Zuständigkeitsbereiches von Web Analytics im Geschäftsumfeld. Unklar ist dabei, ob Web Analytics im Hoheitsgebiet der Marke- ting oder Informatik Abteilung liegt bzw. wie die gewonnen Daten in klare Geschäftsstrategien um- gewandelt werden können. Einerseits sind sämtlichen technischen Aspekte ein Fall für die Informatik Abteilung, andererseits bestehen bei der Erfassung und Auswertung der Daten Aufgaben, welche dem Marketing zuzuordnen sind. Das Schlagen von Brücken zwischen, messen und sammeln von Daten und der anschließenden Nutzung stellt für viele Unternehmen ein Problem dar. Dementspre- chend ist einerseits die Komplexität von Web Analytics und dem benötigten Wissen von beiden Be- reichen eine Hürde, welche von vielen nicht genommen werden kann, andererseits die noch relativ geringe Bekanntheit dieser Technologie. Zweifelsohne wird in naher Zukunft mehr zu Web Analytics veröffentlicht werden. Schließlich besteht ein lukrativer Markt mit noch großem Potential. Internationale Firmen wie Google investieren bereits heute in diesen Markt und tragen so zur Bekanntheit bei [Google Analytics 2010] Web Analytics: Fluch oder Segen? Der Einsatz von Web Analytics bringt Unternehmen Vorteile aber gleichzeitig auch Nachteile. Neben den anfallenden Kosten für die Verwendung von Web- Analytics- Software, müssen eine oder mehrere Personen speziell auf den Umgang mit der Software und den gewonnen Daten geschult werden. Dies stellt für große international tätige Unterhemen keine große Hürde dar, hingegen müssen sich genau überlegen ob eine solche Investition möglich ist. Fraglich ist nun, ob Web Analytics lediglich ein Instrument für große, finanzstarke ics effizient nutzen können. Dementsprechend liegt es an den Web- Analytics- Anbietern, Produkte zu entwickeln die selbst Perso- nen mit geringer IT- Affinität und wenig Erfahrung im Umgang mit Marketing die Möglichkeit einräu- men, die eigene Website möglichst effizient zu verwalten. Die Anforderung an die Effizienz bezieht sich dabei nicht nur an die verschiedenen Möglichkeiten und Optionen welche die Software selbst bietet, sondern gleichermaßen auch an deren Handhabung. Einfache und klare Bedienung haben einen hohen Stellenwert und sind mit unter ein wichtiger Grund für die Wahl eines Anbieters. Schließlich nützt die beste Software nichts, wenn die gelieferten Resul- tate nicht verständlich sind. Wie können klare und effiziente Auswertungen leicht verständlich, in eine Software verpackt, dem Kunden verkauft oder kostenlos zur Verfügung gestellt werden. Dabei spielt die Auswahl der richti- gen Kennzahlen ebenfalls eine entscheidende Rolle um sämtlichen Branchen etwas offerieren zu können. So unterschiedlich Unternehmen von einander sind, bezüglich Produktvielfalt und Angebot, so verschieden sind auch die benötigten Kennzahlen um diese zu messen[reese 2008, S.108ff]. Ist es überhaupt möglich eine universell einsetzbare Software Lösung anzubieten welche sämtliche Be- dürfnisse befriedigt, ohne dabei zu komplex zu sein? 2 Einleitung 1.2 Problemstellung und Forschungsfragen Was ist Web Analytics? Dieses einführende Kapitel gibt dem Leser Einblick in die Materie und zeigt das Potential auf, welches sich dahinter verbirgt. Die Pfeiler und die Funktionsweise von Web Analytics werden anhand der verschiedenen Methoden (Page- Tagging, Logfile- Analyse etc.) erläutert[hassler 2009, S.28]. Dies dient als Einleitung für künftige Fragestellungen Welches sind die Hauptanbieter von Web Analytics Software und wie unter- scheiden sie sich? Die einzelnen Hauptanbieter und deren Software werden kurz erläutert und die Angebote verglichen. Dies ist notwendig um die Auswertung gegen Ende der Arbeit besser zu verstehen und eine Segmentierung vornehmen zu können. Dabei wird auf folgende Anbieter genauer eingegangen: Google Analytics, Web Trends, Omniture, Unica und Yahoo! Web Analytics Wie ist die rechtliche Nutzung von Web Analytics geregelt? Welche Kriterien müssen erfüllt sein, um überhaupt Web Analytics Software nutzen zu kön- nen? Gibt es Vorgaben von Anbietern bei der Nutzung? Werden Datenschutzgesetze einge- halten? Besteht ein Zusammenhang zwischen dem Aufbau einer Website und der Verwendung von Web Analytics? Bei der empirischen Auswertung wird unter anderem der Aufbau einer Website untersucht, um anhand dessen, mögliche Korrelationen zwischen den Funktionalitäten und der Verwen- dung von Web Analytics feststellen zu können Welche Web Analytics Anbieter werden am häufigsten benützt? Websites von Unternehmen, die auf der Forbes 500 Liste [Forbes 2010] und der Swiss Top 120 [Handelszeitung 2009] sind, werden auf die Verwendung von Web Analytics untersucht. Ermöglicht wird dies mit dem Einsatz von Web Analytics Solution Profiler [WASP 2010]. Die dabei erhaltenen Ergebnisse werden benutzt, um allfällige Korrelationen und interessante Aspekte zu eruieren. Durch die Auswertung der beiden Listen wird ebenfalls ein internationa- ler Vergleich mit dem Schweizer Markt ermöglicht. Zusätzlich werden kontinentale Einteilun- gen vorgenommen um auch kulturelle Unterschiede, wie etwa zwischen Asien und Nordame- rika bzw. Europa untersuchen zu können Sind die Märkte bereits gesättigt? Die empirische Erhebung der Websites ermöglicht einen Einblick in die einzelnen Märkte. Daraus können Sättigungen bestimmt und bei bestehen von noch schwach erschlossenen Märkten bzw. Wachstumsmärkten, allenfalls Empfehlungen für Tool- Anbieter und Consul- tants gegeben werden. 3 Einleitung 1.3 Vorgehen und Methode Voraus geht ein Studium der wichtigsten Literatur zu diesem Thema, damit ein Grundwissen sicher- gestellt ist. Anhand der gesammelten Erkenntnis, werden zu Beginn die wichtigsten Definitionen erläutert um ein generelles Verständnis der folgenden Materie zu gewährleisten. Anschließend wird einzeln auf die vorliegenden Fragestellungen eingegangen. In einem zweiten Teil werden die Top 500 Unternehmen, der jährlich veröffentlichten Forbes Liste, und die Swiss Top 120 Unternehmen anhand spezifischer Kriterien bewertet und empirisch erfasst. Die Bewertungsgrundlage, um einen Platz in der Top Liste zu erzielen, besteht zu gleichen Teilen aus generiertem Umsatz, Marktwert der Unternehmung und Verkaufszahlen pro Jahr. Für die Durchführung der Analyse, wird der Web Analytics Solution Profiler verwendet. Die gewon- nen Daten werden in Diagrammen visualisiert, damit etwaige interessante Phänomene und Abwei- chungen festgestellt und analysiert werden können. Das Ziel dieser Arbeit besteht primär bei der Beantwortung der aufgestellten Fragen. Dafür wird ein Zeitrahmen von einem Jahr vorgesehen. 4 Web Analytics Kapitel 2 Web Analytics In diesem Kapitel werden die wichtigsten Funktionen und Methoden von Web Analytics erläutert, um einen theoretischen Einblick in die Materie zu ermöglichen. Bewusst werden nur die wichtigsten Themengebiete ausgewählt, welche als theoretische Grundlage zum Verständnis der weiteren Kapi- tel dienen. Das letzte Kapitel widmet sich schließlich ganz der Auswertung der empirischen Erhebung. 2.1 Web Analytics und seine Säulen Der Aufbau von Web Analytics wird in Abbildung 1 grafisch illustriert. Web Analytics basiert auf den drei Säulen der Daten Messung, Daten Speicherung und Daten Auswertung [Hassler 2009, S.28ff]. Zusätzlich bestehen bei jeder der drei Säulen unterschiedliche Fundamente, welche einen Einfluss auf das ganze Konstrukt haben. Bei der Daten- Messung ist die Wahl der adäquaten Erhebungsme- thode entscheidend, während bei der Daten- Speicherung der Aspekt des Datenschutzes eine zentrale Rolle spielt und bei der Daten- Auswertung das richtige Instrumentarium an Kennzahlen ausschlagge- bend ist. Der Aufbau des theoretischen Teils der Arbeit orientiert sich stark an dieser Grafik, so wird die Daten- Messung in Kapitel 2.2 behandelt, Die Daten- Speicherung in Kapitel 2.3 und die Daten- Auswertung in Kapitel 4.5. Ein deutlicher Fokus liegt auf den beiden Säulen der Daten- Messung und Speicherung, während auf die Auswertung anhand von Kennzahlen nur kurz eingegangen wird. Besonders der Datenschutz ist ein zentrales Element, sowohl im theoretischen als auch im empirischen Teil. Die beiden Säulen der Daten- Messung und Auswertung sind beim Vergleich der einzelnen Web- Analytics- Anbieter von gro- ßer Bedeutung, weil dort die Hauptunterschiede zu vermuten sind. 5 Web Analytics 2.2 Idee hinter Web Analytics Das Ziel von Web Analytics besteht darin sämtliche gesammelten und gespeicherten Daten mittels Kennzahlen auszuwerten und die Resultate anhand von Grafiken und Tabellen möglichst leicht ver- ständlich zu visualisieren. Weshalb ein Interesse an solch einem Instrument besteht, lässt sich am besten Anhand eines Para- digmas aus der Wirtschaft erläutern. Controlling ist für jedes Unternehmen ein wichtiges Grundele- ment. Ohne Controlling würde schlicht die Übersicht im Unternehmen fehlen. Die Geschäftsführung wäre nicht in der Lage, Prognosen zu erstellen und optimale Entscheidungen zu treffen. Daten aus der Buchhaltung dienen dabei als Grundlage, welche mittels Finanzkenzahlen ausgewertet werden, um exakte Werte für allfällige Strategien zu liefern. Ähnlich wie das wirtschaftliche Pendent ist auch die Funktionsweise von Web Analytics. Dabei wer- den gemessene Daten mittels Kennzahlen ausgewertet und anhand von Grafiken und Tabellen visua- lisiert. Anhand der Grafiken und Tabellen ist es Betreibern von Websites möglich, Prognosen zu ers- tellen und Änderungen vorzunehmen, die einen optimalen Betrieb der Website gewährleisten. Web Anlytics dient dabei als Instrumentarium, welches Änderungen in der Websiteumgebung misst und anzeigt[reese 2008, S.38ff]. Abbildung 2 zeigt ein Dashboard, welches dem Betreiber der Website die wichtigsten Informationen leicht verständlich anzeigt. Erfasst werden die Herkunft der Besucher, deren Anzahl, die durchschnitt- lich verbrachte Zeit auf der Website, die Anzahl Seitenaufrufe und weitere essenzielle Werte die im direkten Zusammenhang mit dem Traffic der Website stehen. 6 Web Analytics Sämtliche Daten werden in Echtzeit gemessen und ausgewertet. Dies ermöglicht auf Effekte, von etwaigen Änderungen an der Website, innerhalb von kürzester Zeit zu reagieren. Beispielsweise ver- wenden die meisten Unternehmen heutzutage um Stichwörter in Suchma- schinen optimal zu platzieren [Google Add Words 2010]. Dies soll die Besucherzahlen erhöhen und somit den Umsatz steigern. Die Erkenntnis darüber welche Stichwörter bessere Werte liefern kann nur über ein Web- Analytics- Program herausgefunden werden. Deshalb ist die Echtzeitmessung äu- ßerst wichtig. Je früher Effekte von einer Änderung ersichtlich werden, desto schneller kann der Be- nutzer agieren und eventuelle negative Konsequenzen abwenden [Google Analytics 2010]. 2.3 Instrumente zur Datenmessung Die Erste Säule des Web- Analytics- Konstrukts ist die Messung und Erhebung relevanter Daten. Um an die nötigen Daten zu gelangen, muss aus einer Grundgesamtheit von fünf unterschiedlichen Erhe- bungsverfahren dasjenige gewählt werden, welches sich am besten eignet. Vorab zu bemerken ist, dass zwischen den einzelnen Verfahren Unterschiede bezüglich Qualität der gelieferten Daten als auch dem Aufwand bestehen. Die Grundgesamtheit besteht aus folgenden 5 Verfahren [Hassler 2009, S.28ff]: Logfile- Analyse (serverseitige Datensammlung) Page- Tagging (clientseitige Datensammlung) A/B und multivariates Testing Online Umfragen / Surveys Persönliche Interviews und Benutzerbeobachtungen Sämtliche Verfahren werden kurz erläutert und auf deren Vor und Nachteile eingegangen. Als erstes müssen jedoch einige technischen Begriffe definier
