Bereits in den ersten beiden Teilen der Artikelserie wurde deutlich, dass Google Analytics viele Analysemöglichkeiten bietet, um Optimierungspotentiale zu erkennen. Im ersten Teil wurden Möglichkeiten zum Erkennen des Besucherverhaltens aufgezeigt und im zweiten Teil Funktionen erläutert, mit denen man Schwachstellen identifizieren und die Conversion Rates optimieren kann. Nun soll die Rubrik „Conversions“ genauer unter die Lupe genommen werden.

Ziele einrichten und visualisieren

Um Webseiten und Prozesse optimieren zu können, ist es erforderlich, Ziele festzulegen. Dies könnten beispielsweise Neuanmeldungen sein, Newsletteranmeldungen, Downloads, Kontaktanfragen, Verkäufe oder auch die Besuchszeit auf einer Seite. Unter „Verwaltung“ auf dem Reiter „Ziele“ müssen diese zunächst eingerichtet werden. Dabei kann man wählen, ob man eine Ziel-URL verwenden möchte oder die Besuchsdauer, die Seiten/Besuch oder ein Ereignis messen will.

Will man die Anzahl der abgeschlossenen Bestellungen erheben, eignet sich der Zieltyp „URL-Ziel“. Dabei ist es erforderlich, die Ziel-URL (z.B./bestellung-erfolgreich.html) anzugeben, ein Zielwert ist optional. Zur Visualisierung von Prozessen ist die Trichteranalyse (unter „Trichter-Visualisierung“) sehr nützlich. Beim Einrichten der Ziele kann man per Checkbox auswählen, dass man einen Trichter verwenden möchte, wo man die einzelnen Teilschritte jeweils mit URL und Name beziffert.

Ziele einrichten in Google Analytics

Für einen Bestellvorgang könnte der Funnel beispielsweise wie folgt aussehen (wenn der Nutzer bereits eingeloggt ist, ansonsten ist nach dem Warenkorb noch ein Zwischenschritt erforderlich):

• 1. Schritt: Warenkorb                                     URL: /warenkorb.html
• 2. Schritt: Liefer- und Rechnungsadresse      URL: /versand.html
• 3. Schritt: Zahlungsinformationen                 URL: /bezahlung.html
• 4. Schritt: Bestellübersicht                            URL: /uebersicht.html
• 5. Bestellung abgeschlossen                          URL: /bestellung-erfolgreich.html

Zu beachten ist allerdings, dass die Trichter die Realität nur teilweise abbilden, da die Nutzer oft nicht den Prozess in der festgelegten Reihenfolge durchlaufen. Der Conversion Funnel stellt nämlich einen geradlinigen, bereinigten und vom Unternehmen gewünschten Weg dar. Die Nutzer finden auch andere Wege zum Ziel („Viele Wege führen nach Rom“) oder steigen zwischendurch aus. Daher sollte man sich immer die Ausstiegsseiten genauer ansehen. Und wenn E-Commerce-Tracking verwendet wird sollte man die „Zeit bis zum Kauf“ beachten, d.h. kaufen die Nutzer direkt oder brauchen sie einige Tage Bedenkzeit (z.B. bei größeren Investitionen)? Üblich ist auch, dass sie nochmal einen Preis- und Unternehmensvergleich durchführen.

Conversion-Pfade erkennen

Hilfreich für die Funnelanalyse ist außerdem die Möglichkeit „Zielpfad umkehren“, mit der man die Pfade für seine Ziele quasi beginnend mit der Zielseite betrachten und prüfen kann, welche Wege die User noch bis zum Ziel gegangen ist. Diese Analyse gibt Aufschluss darüber, ob man seine Zieltrichter eventuell anpassen oder erweitern sollte.

Einen Überblick über die KPIs der Ziele, d.h. deren Abschlüsse im zeitlichen Verlauf, Ziel-Conversion Rates, Zielwerte sowie Ausstiegsraten findet man unter „Übersicht“. Die Zielseiten mit der Anzahl der Abschlüsse und ebenfalls dem zeitlichen Verlauf werden unter „Ziel-URLs“ dargestellt.

Der „Zielprozessfluss“ gibt noch umfassendere Aufschlüsse über die Pfade der Nutzer wie die Funktion „Zielpfad umkehren“. Die Darstellung ist dabei gleich dem „Besucherfluss“ in der Rubrik „Besucher“, welcher im ersten Artikel beschrieben wurde. Visualisiert werden allerdings die Teilschritte der angelegten Ziele wie in folgendem Beispiel des Ziels „Bestellung“ zu sehen ist:

Zielprozessfluss in Google Analytics

Hierbei lässt sich erkennen, dass ein Großteil der Nutzer zwar Produkte in den Warenkorb legt, diese jedoch nicht bestellt. Von den Nutzern, welche in den Bestellprozess einsteigen, konvertieren aber die meisten.

Von den Unterpunkten der Rubrik „Conversions“ wurde damit der erste Teil „Ziele“ abgehandelt.

E-Commerce-Tracking

Für einen Onlineshop ist es empfehlenswert, E-Commerce-Tracking einzurichten, um einzelne Produkt- und Verkaufsleistungen überwachen zu können, d.h. den Erfolg und Umsatz einzelner Produkte und Kategorien messen zu können. Ist das Tracking eingerichtet, erhält man unter „Übersicht“ einen E-Commerce-Überblick mit der E-Commerce-Conversion-Rate (=Ziel-Conversion-Rate), den Transaktionen, dem Umsatz und weiteren KPIs wie Durchschnittswert, eindeutige Käufe und Menge.

Die erfolgreichsten Artikel (vorsortiert nach Menge verkaufter Artikel) sind unter „Produktleistung“ zu finden. Neben den eindeutigen Käufen und dem Produktumsatz kann aber auch nach durchschnittlichem Preis und Durchschnittsmenge sortiert werden. Dabei kann bei den primären Dimensionen auch zwischen Artikeln oder Kategorien gewählt werden.

Die „Verkaufsleistung“ stellt die umsatzstärksten Tage (absteigend geordnet) dar. Neben dem zeitlichen Verlauf wird der Anteil am Gesamtumsatz angegeben. Man kann sich aber auch die Conversion Rates mit den Anteil der Transaktionen oder den durchschnittlichen Bestellwert anzeigen lassen.

Unter „Transaktionen“ wird eine Liste der Transaktionen bereitgestellt. Neben den Mengen können auch Steuer- und Versandkosten erfasst werden. Der E-Commerce-Unterpunkt „Zeit bis zum Kauf“ und seine Bedeutung für die Analyse wurden oben bereits erläutert. Interessant sind jedoch nicht nur die Tage bis zur Transaktion, sondern auch die Besuche bis zur Transaktion.

Multi-Channel-Trichter

Zum Schluss gibt es noch den Unterpunkt „Multi-Channel-Trichter“, welcher aufzeigt, wie die einzelnen Trafficquellen zur Generierung von Conversions zusammenwirken. Im Gegensatz zu den Berichten „Ziele“ und „E-Commerce“ werden bei den Multi-Channel-Trichtern nicht die Conversions der letzten Interaktion gutgeschrieben und betrachtet, sondern es werden auch vorbereitete Conversions gemessen. Dabei liefert die „Übersicht“ einen Überblick über die Conversionanzahl und die Anzahl an vorbereiteten Conversions. Letztere sind von einzelnen Channels initiierte, vorbereitete und abgeschlossene Conversions und unter „Vorbereitete Conversions“ zu finden. Im Folgenden ein Beispiel für die primäre Dimension „Einfache Channel-Gruppierung“:

Vorbereitete Conversions in Google Analytics

Neben der Anzahl der vorbereiteten Conversions und deren Wert, werden die letzten Interaktions-Conversions sowie der Conversion-Wert für die letzte Interaktion sowie das Verhältnis Vorbereitete Conversions/Letzte Interaktions-Conversions aufgelistet.

Die „Top-Conversion-Pfade“ zeigen einzelne Channelberührungen an, welche letztendlich zur Conversion führten. Sie werden absteigend nach Anzahl der Conversions geordnet. Bei den primären Dimensionen kann man wie bei der Darstellung der vorbereiteten Conversions neben dem einfachen Channel-Gruppierungspfad auch Quelle oder Medium bzw. benutzerdefinierte Dimensionen wählen. Im folgenden Beispiel wird die einfache Darstellung gezeigt:

Top Conversion Pfade in Google Analytics

Unter „Zeitintervall“ ist die Aufschlüsselung der Conversions nach Pfadlänge in Tagen zu finden, d.h. welche Pfade erzielten nach 0 bis 12 oder mehr als 12 Tagen Conversions. Der Bericht „Pfadlänge“ bezieht sich dabei auf die Interaktionen der Conversionpfade. Mit diesen beiden Analysen lässt sich herausfinden, ob die Nutzer eher wenig Channelkontakte und Interaktionen bis zum Ziel benötigen oder mehr.

Gesamtfazit

Google Analytics stellt als kostenfreies Tool viele Möglichkeiten bereit, um

• seine Nutzer und deren Verhalten besser kennenlernen zu können (Rubrik „Besucher“): Wer ist meine Zielgruppe? Diese Frage sollte jeder Conversion Optimierer zu Beginn und vor Optimierungsmaßnahmen beantworten.
• On-Site-Schwachstellen zu erkennen (Rubrik „Content“: z.B. Zielseiten, Site Search, In-Page-Analyse) und zu beseitigen (durch Tests) sowie
• Optimierungserfolge mittels Trichtervisualisierung und Co. zu messen (Rubrik „Conversions“)

Das Tool eignet sich besonders gut für Unternehmen mit geringem Budget und für die ersten Schritte in Bereich Conversion Optimierung. Für tiefergehende Analysen (beispielsweise Eye- oder Mousetracking) oder multivariate Tests wird jedoch der Einsatz weiterer Tools erforderlich.