1. Besucher

Der Besucher-Bereich ermöglicht die Analyse von Zeitreihen (z.B. Tag, Woche), langfristigem Userverhalten und Besucherbewertung, Segmenten, Eindringtiefen, Geografie und Technik.

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1.1 Wochentage

Wie entwickeln sich wichtige Kennzahlen je Wochentag?

• Analyse: Besucher > Zeit > Wochentage
  
  
  
• Lesebeispiel:
  
  • Konversionsrate: 23,25 beträgt das Verhältnis von Besuchern zu Bestellungen.
  • Bestellwert Ø: Samstag wurde durchschnittlich ein Bestellwert von 54,76 € generiert.
  • Umsatzanteil: 11,57 % des Umsatzes wird Samstags generiert.

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1.2 Neubesuche vs. Stammbesuche

Wie verteilen sich die Zugriffe auf Neu- und Stammbesuche?

• Analyse: Besucher > Besuche > Neu vs. Stamm
  
  
• Lesebeispiel:
  
  • Visits: 46.850 Besuche wurden von Nutzern getätigt, die zum ersten Mal die Webseite besuchten.

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1.3 Regionen

Aus welchen Regionen griffen die User zu?

• Analyse: Besucher > Geographie > Region
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: 26.382 Besuche wurden von Nutzern aus Bayern getätigt.
  • Bestellwert Ø: Durchschnittlich 120,49 € betrug der Bestellwert von Nutzern aus Bayern.

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1.4 Besuchsfrequenz

Wie viele Tage vergehen zwischen Visits?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: Bei 229 Visits erfolgte der letzte Zugriff auf die Webseite 5 Tage vor dem aktuellen Visit.

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1.5 Kauffrequenz

Wie viele Tage vergehen zwischen Bestellungen?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Anzahl Bestellungen: Bei 61 Bestellungen erfolgte die letzte Bestellung 3 Tage vor der aktuellen Bestellung.
  • Bestellwert: 6.423,60 € Bestellwert wurde bei Bestellungen generiert, bei denen 3 Tage vorher die letzte Bestellung stattfand.
  • Bestellwert Ø: Durchschnittlich 105,30 € betrug der Bestellwert, wenn 3 Tage vorher die letzte Bestellung stattfand.

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1.6 Kohorten-Loyalität

Wie viel Prozent der Neubesucher haben in den Folgezeiträumen die Webseite erneut besucht?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  
  • Wiederkehrende Visitors % (Monat 2): 20,50 % aller Erstbesucher aus dem Monat Oktober 2015 kamen erneut im Zweimonatszeitraum auf die Webseite.

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1.7 Kohorten-Konversionsrate

Wie entwickelte sich die Konversionsrate einer Kohorte?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Konversionsrate (Monat 1) %: 22,64 % aller Neubesucher aus dem Mai 2016 haben im Monat 1 (30.-59. Tag nach Erstbesuch) eine Bestellung durchgeführt.

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1.8 Eindringtiefen

Wo brechen Besuche bei der Zielerreichung ab?

• Analyse: Besucher > Besuche > Eindringtiefen
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: In 2.354.911 Besuchen wurde ein Produkt in den Warenkorb gelegt, aber es erfolgten kein Login, Checkout oder Kauf.
  • Visits %: In 50,91 % aller Besuche wurde ein Produkt in den Warenkorb gelegt, aber es erfolgten kein Login, Checkout oder Kauf.

Eindringtiefen können individuell an die Ziele der Webseite angepasst werden.

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1.9 Makro-Status

Welchen Makro-Status haben meine Webseiten-Besucher innerhalb ihrer Lifetime erreicht?

• Analyse: Besucher > URM - User Relationship Management > URM – Customer Makro Status
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visitors: 656.995 Besucher haben schon mindestens 2 Bestellungen durchgeführt.
  • Anteil an allen Visitors %: 18,17 % aller Besucher haben schon mindestens 2 Bestellungen durchgeführt.

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1.10 Engagement

Wie viele User waren in den letzten 7 Tagen auf der Webseite, wie viele je Tag?

• Analyse: Besucher > Engagement
  
  
  
• Lesebeispiel:
  
  • Aktive User, wöchentlich (WAU): 20.690 Besucher wurden im Zeitraum vom 28.09. bis 04.10. erfasst.
  • Visitors: 2.565 Besucher wurden am 04.10. erfasst.

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1.11 Endgeräte Klasse und Endgeräte

Über welche Endgeräte je Endgeräte Klasse wurden Besuche durchgeführt?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: In 1.726 Besuchen wurde ein Samsung Galaxy S7 genutzt.
  • Bouncerate %: In 6,30 % aller Besuche mit einem Samsung Galaxy S7 wurde nur eine einzige Seite aufgerufen.

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1.12 Endgeräte Klasse und Browser

Welche Browser werden am häufigsten je Endgeräte Klasse genutzt?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: 4.778 Besuche erfolgten über einen PC/Laptop mit dem Browser Google Chrome 67.
  • Page Impressions pro Visit Ø: 14,38 Seiten wurden durchschnittlich in Besuchen über einen PC/Laptop mit dem Browser Google Chrome 67 aufgerufen.
  • Visitverweildauer Ø: 02:22 Minuten dauerte ein durchschnittlicher Besuch über einen PC/Laptop mit dem Browser Google Chrome 67.

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1.13 Browserauflösung

Wie groß ist der sichtbare Bereich, den Webseitenbesucher im Browser zur Verfügung haben?

• Analyse: Besucher > Technik > Browserauflösung
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: 1.765 Besuche hatten einen sichtbaren Bereich von 760x1020 Pixel im Browser.
  • Bouncerate %: In 71,10 % aller Besuche mit einem sichtbaren Bereich von 760x1020 Pixel im Browser gab es nur einen einzigen Seitenaufruf.

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1.14 Über TV-/Radio-Spots generierte Besuche

Wie viele Besuche, Bestellungen und welcher Bestellwert wurde durch TV-/Radio-Spots generiert?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: 6 Visits wurden durch den am 24.08.2017 um 20:45:50 auf dem Sender RTL ausgestrahlten Spot mit dem Namen Spot 3 generiert.
  • Anzahl Bestellungen: 1 Bestellungen wurde durch den am 24.08.2017 um 20:45:50 auf dem Sender RTL ausgestrahlten Spot mit dem Namen Spot 3 generiert.
  • Bestellwert: 8,10 € Bestellwert wurde durch den am 24.08.2017 um 20:45:50 auf dem Sender RTL ausgestrahlten Spot mit dem Namen Spot 3 generiert.

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2. Marketing

Im Marketing-Bereich befinden sich unterschiedliche Herkunftsanalysen.

• Referrer-Analysen
  Es wird automatisch erkannt, über welche anderen Webseiten User zugreifen.
  Vorteil:
  kein Setup erforderlich

• Kampagnen-Analysen
  Erlauben eine beliebig strukturierte Analyse der Herkunft der User anhand URL-Parameter, Referrer, Seite oder Aktion.
  manuelles Setup erforderlich
  Vorteil:
  beliebige Strukturierung
  eindeutige Zuordnung der Webseitenziel-Erreichung anhand von Attributionsmodellen

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2.1 Referrer-Analysen

Zugriffe über andere Webseiten werden automatisch ermittelt.

Webtrekk unterteilt die Referrer in verschiedene Typen:

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2.1.1 Einstiegsquellen

Worüber erfolgt der Einstieg auf die Webseite?

• Analyse: Marketing > Einstiegsquellenbaum
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: In 1.280 Besuchen wurde über die Suchmaschine www.bing.com eingestiegen.
  • Page Impressions pro Visit Ø: 3,71 Seiten wurden durchschnittlich in Besuchen mit Einstieg über die Suchmaschine www.bing.com aufgerufen.
  • Neubesuchrate %: 95,70 % aller Besuche mit Einstieg über die Suchmaschine www.bing.com erfolgten durch Neubesucher.

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2.1.2 Suchmaschinen

Welche Suchmaschinen wurden erfasst?

• Analyse: Marketing > Referrer > Suchmaschinen
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: In 1.405 Besuchen wurde die Suchmaschine www.bing.com erfasst.
  • Generischer Referrer %: 69,76 % aller Zugriffe über www.bing.com erfolgten ohne eine Kampagne, die mittels URL-Parameter erfasst wird.

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2.1.3 Suchphrasen

Welche Suchwörter werden in Suchmaschinen verwendet?

• Analyse: Marketing > Suchphrasen > Externe Suchphrasen
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: In 425 Besuchen wurde in einer Suchmaschine die Suchphrase jeans eingegeben, um auf die Webseite zu kommen.
  • Bouncerate %: In 42,86 % aller Besuche mit der Suchphrase jeans wurde lediglich eine Seite aufgerufen.

Für den Großteil der Suchanfrage kann der Suchbegriff nicht ermittelt werden ("not provided"). Der Grund dafür ist, dass beispielsweise Google diesen Begriff bei https-Suchanfragen nicht übermittelt.

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2.2 Kampagnen-Analysen

Kampagnen-Analysen erlauben es, Quantität und Qualität der Zugriffe ausführlich zu analysieren.

In der Regel soll durch Kampagnen ein bestimmtes Webseitenziel (z.B. Bestellung, Kontaktanfrage) erreicht werden.

• In einer Customer Journey werden alle Kampagnenaufrufe bis hin zur Erreichung eines Webseitenziels gespeichert.
• Welche Kampagne ist für die Erreichung des Webseitenziels verantwortlich? Unterschiedliche Attributionsmodelle (z.B. letzte Kampagne gewinnt) werden unterstützt.

Beispiel für eine Customer Journey:

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2.2.1 Kampagnenbaum

Wie erfolgreich sind meine Marketingkampagnen?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: 185 User griffen über die unbezahlte Bing-Suche zu.
  • Visits pro Visitor: 1,03 Besuche führten User durchschnittlich durch, die über die unbezahlte Bing-Suche kamen.
  • Anzahl Bestellungen: 9 Bestellungen wurden laut Attributionsmodell der unbezahlten Bing-Suche zugeordnet.
  • Bestellwert Ø: 107,51 € wurden durchschnittlich je Bestellung generiert von Usern, die über die unbezahlte Bing-Suche kamen.
  • Konversionsrate %: 4,28 % aller User über die unbezahlte Bing-Suche haben auch gekauft.

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2.2.2 Werbemittelpfad

In welcher Reihenfolge werden Kampagnen vor dem Kauf aufgerufen?

• Analyse: Marketing > Customer Journeys > Werbemittelpfad
  
  
• Lesebeispiel:
  • Konversionen: Bei 39 Konversionen wurden zuerst das Werbemittel Google Adwords.Brand.Fall16.Newborn und danach Direct genutzt.
  • Konversionswert: Ein Konversionswert von 735,30 € wurde generiert, wenn zuerst das Werbemittel Google Adwords.Brand.Fall16.Newborn und danach Direct genutzt wurden.

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2.2.3 Produktkategorien und Kampagnenkanäle

Welche Kampagnenkanäle führten in welchen Produktkategorien zum Kauf?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Anzahl gekaufte Produkte: Am 09.07.2016 wurden 45 Produkte aus der Hauptkategorie Herren über den Kanal SEO gekauft.
  • Wert gekaufte Produkte: 2.800,00 € Produktumsatz in der Hauptkategorie Herren wurden am 09.07.2016 über den Kanal SEO generiert.

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3. Navigation

Die folgenden Analysen geben Auskunft über das Userverhalten auf der Webseite.

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3.1 Seiten

Welchen Seiten wurden häufig besucht?

• Analyse: Navigation > Seiten > Seiten
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: In 245.525 Besuchen wurde die Seite de.home erfasst.
  • Ausstiegsquote %: 62,45% aller Besuche mit der Seite de.home sind auch dort wieder ausgestiegen.
  • Page Impressions pro Visit Ø: 2,27 Seiten wurden durchschnittlich im Besuch aufgerufen, wenn die Seite de.home genutzt wurde.
  • Visitverweildauer Ø: 00:59 Minuten dauerte ein Besuch durchschnittlich, wenn im Besuch die Seite de.home genutzt wurde.

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3.2 Einstiegsseiten

Auf welchen Seiten wurden Besuche begonnen?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  
  • Einstiege: In 10.334 Besuchen wurde die Seite en.home als Einstiegsseite erfasst.
  • Einstiegsquote %: In 96,87% aller Besuche mit der Seite en.home erfolgte dort auch eine Einstieg.
  • Bouncerate %: In 7,4% aller Einstiege auf der Seite en.home wurde keine weitere Seite aufgerufen.

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3.3. Seitenpfad

In welcher Reihenfolge werden Seiten aufgerufen?

• Analyse: Navigation > Seiten > Nachfolgerseitenpfad
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Page Impressions: 18.180 Mal wurden direkt hintereinander die Seiten de.checkout.cart, de.men und de.men.shoes aufgerufen.

"-" heißt, dass es keine Nachfolgerseite gab.

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3.4 Seitendetail

Welche Wege von und zu einer Seite gab es?

• Analyse: Navigation > Seiten > Seitendetail
  
  
• Lesebeispiel der Seite de.men.shoes:
  
  • 62 % aller Page Impressions kamen von einer anderen internen Seite, 22 % kamen von anderen Webseiten und 14 % griffen per Direkteingabe zu.
  • 64 % aller Page Impressions riefen danach eine weitere Seite auf, 35 % taten dies nicht.

Abweichungen zu 100 % in der Summe ergeben sich durch Rundungen.

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3.4 Contentgruppen

Wie viele Besucher gibt es in den spezifizierten Bereichen der Webseite?

• Analyse: Navigation > Contentgruppen > [Name der Contentgruppe]
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: In 181.205 Besuchen wurde die Hauptkategorie Damen aufgerufen.
  • Neubesuchrate %: 72,72% aller Besuche in der Hauptkategorie Damen erfolgten durch Neubesucher.
  • Seitenverweildauer Ø: 50 Sekunden wurde durchschnittlich eine einzelne Seite in der Hauptkategorie Damen angesehen.

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3.5 Prozesse

Welche Schritte im Bestell-/Anmeldeprozess haben auffällige Ausstiegsquoten?

• Analyse: Navigation > Prozesse
  
  
• Lesebeispiel:
  
  • Bestellprozess Prozessschrittanzahl: 44.584 Mal wurde der Prozessschritt Checkout 2 – Persönliche Daten aufgerufen.
  • Bestellprozess Prozessschrittkonversionsrate %: 28,64 % aller Aufrufe des Prozesseschrittes Checkout 2 – Persönliche Daten führten zum Aufruf des folgenden Schrittes Checkout 3 – Bestellung.
  • Bestellprozess Prozessschrittausstiegsrate %: 71,36 % aller Aufrufe des Prozessschrittes Checkout 2 – Persönliche Daten führten zum Abbruch des Prozesses.

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3.7 Links und Downloads

Welche Links wurden geklickt und welche Dokumente wurden heruntergeladen?

• Analyse: Navigation > Aktionen
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Klicks: 866.365 Mal wurde der Downloadlink pdf.produktnews2016-05 angeklickt.
  • Neubesuchrate %: 68,69 % der User, die den Downloadlink pdf.produktnews2016-05 angeklickt haben, waren Neubesucher.

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3.8 Teaser-Performance

Wie ist die Performance von Teaserbereichen und Teasern?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Anzahl Teaser - Ansichten: 26.055 Mal wurde der Teaser Winter-Sale auf der Platzierung News-6 angezeigt.
  • Anzahl Teaser - Klicks: 120 Mal wurde der Teaser Winter-Sale auf der Platzierung News-6 geklickt.
  • Teaser - CTR: 0,46 % aller angezeigten Teaser Winter-Sale wurden auch geklickt.
  • Teaser – Engagement Ø: 3,9 weitere Seitenaufrufe erfolgten durchschnittlich nach Klick auf den Teaser Winter-Sale.

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3.9 Fehlermeldungen

Welche Fehlermeldungen wurden generiert?

• Analyse: Navigation > [Seitenparameter|Aktionsparameter] > [Name des Parameters]
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Anzahl Fehlermeldung: 7.162 Mal wurde die Fehlermeldung emailadresse falsch erfasst.
  • Fehlermeldung pro Visit Ø*: 1,8 Mal wurde die Fehlermeldung emailadresse falsch durchschnittlich innerhalb eines Visits erfasst.

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3.10 Interne Suche

Wie ist die Performance der internen Suche?

• Analyse: Marketing > Suchphrasen > Interne Suchphrasen
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Visits: In 150 Besuchen wurde pullover in der internen Suche erfasst.
  • Suchanfragen pro Visit*: 1,50 Suchanfragen wurden durchschnittlich in Besuchen gemessen, in denen pullover in der internen Suche eingegeben wurde.
  • Ausstiegsquote %: 6,67 % aller Besuche, in denen nach pullover gesucht wurde, wurden auf der Suchergebnisseite beendet.
  • Anzahl Suchtreffer*: 47 Suchergebnisse liefert die Suche bei dem Begriff pullover.

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3.11 Video Analytics

Wie werden Videos genutzt?

• Analyse: Video Analytics > Video Analytics Summary
  
  
• Lesebeispiel:
  • Medienansichten: 195 Mal wurde das Video Start (DE) gestartet.
  • Engagement < 25%: 35 Mal wurde das Video Start (DE) zu weniger als 25 % geschaut.
  • Engagement < 50%: 5 Mal wurde das Video Start (DE) zu mindestens 25 %, aber weniger als 50 % geschaut.
  • Engagement < 75%: 10 Mal wurde das Video Start (DE) zu mindestens 50 %, aber weniger als 75 % geschaut.
  • Engagement < 100%: 90 Mal wurde das Video Start (DE) zu mindestens 75 %, aber weniger als 100 % geschaut.
  • Engagement = 100%: 55 Mal wurde das Video Start (DE) komplett geschaut.

 

Während Sie das Video sehen, wird die aktuelle Abspielposition in der Analyse dynamisch dargestellt. So lässt sich die Anzahl der Medienansichten bzw. Abbrüche exakt verfolgen.

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4. E-Commerce

Analysieren Sie Webseitenziele, Bestellungen und Produkte.

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4.1 Webseitenziele

Welche Webseitenziele wurden erreicht?

• Analyse: E-Commerce > Webseitenziele
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Konversionen: 8.388 Bestellungen wurden gemessen.

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4.2 Produktperformance

Wie ist die Performance meiner Produkte?

• Analyse: E-Commerce > Produkte
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Anzahl Produktansichten: 18.467 Mal wurde das Produkt p46236611 angesehen.
  • In den Warenkorb legen-Rate %: Bei 18,91 % aller Produktansichten von p46236611 wurde das Produkt auch in den Warenkorb gelegt.

 

Wie beeinflusst die Position in einer Produktliste die Performance meiner Produkte?

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Anzahl Produktlistenposition: 7.145 Mal wurde das Produkt p46236611 in einer Produktliste angezeigt.
  • Produkt in Liste CTR: In 18,13 % der Fälle, in denen das Produkt p46236611 in einer Produktliste angezeigt wurde, erfolgte auch ein Klick auf dieses Produkt, um auf die Produktdetailseite zu gelangen.
  • Produktlistenposition Ø (Gekaufte Produkte): Wurde das Produkt p46236611 im Besuch gekauft, befand es sich durchschnittlich auf Position 2,00 in einer im Besuch gesehenen Produktliste.

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4.3 Nicht gekaufte Produkte

Welche Produkte und Produktkategorien werden häufig in den Warenkorb gelegt, aber nicht

• Analyse: Individuelle Analyse
  
  
• Lesebeispiel:
  • Anzahl gelöschte Produkte: 2.356 Mal wurde das Produkt p46879125 in den Warenkorb gelegt, aber nicht innerhalb des Besuchs gekauft.
  • Wert gelöschte Produkte: Die gelöschten Produkte hatten einen Gesamtwert von 297.215,75 €.
  • Warenkorblöschrate: 48,03 % aller in den Warenkorb gelegten Produkte p46879125 wurden nicht gekauft.

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4.4 Bestellungen

Welche Bestellungen wurden erfasst?

• Analyse: E-Commerce > Bestellungen einzeln
  
  
  
• Lesebeispiel:
  • Bestellwert: Die Bestellnummer 194976040 wurde am 25.10.2016 um 23:00:31 Uhr erfasst und hatte einen Wert von 304,97 €.

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Übersicht

Besucher

Analyse	Konfiguration in Webtrekk Frontend nötig?	Anforderung an technische Implementierung	Weiterführende Informationen
Wochentage	nein	Erfassung des Bestellwertes
Neubesuche vs. Stammbesuche	nein	nein
Regionen	nein	nein
Besuchsfrequenz	nein	nein
Kauffrequenz	nein	Erfassung des Bestellwertes
Kohorten-Loyalität	nein	nein
Kohorten-Konversionsrate	nein	Erfassung des Bestellwertes
Eindringtiefen	ja	abhänging von den gewünschten Eindringtiefen	Analysen 6 - Analyse der Zielerreichung
Makro-Status	nein	Produkterfassung; ggf. Customer ID	Analysen 6 - Analyse der Zielerreichung
Engagement	nein	nein
Endgeräte Klasse und Endgeräte	nein	nein
Endgeräte Klasse und Browser	nein	nein
Browserauflösung Über TV-/Radio-Spots generierte Besuche	nein ja	nein nein	Best Practice

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Marketing

Analyse	Konfiguration in Webtrekk Frontend nötig?	Anforderung an technische Implementierung	Weiterführende Informationen
Einstiegsquellen	nein	nein	Analysen 4 - Referrer-Analysen
Suchmaschinen	nein	nein	Analysen 4 - Referrer-Analysen
Suchphrasen	nein	nein	Analysen 4 - Referrer-Analysen
Kampagnenbaum	ja	Angabe des URL-Parameters zur Verbesserung der Genauigkeit	Analysen 3 - Kampagnenanalysen
Werbemittelpfad	ja	Angabe des URL-Parameters zur Verbesserung der Genauigkeit	Analysen 3 - Kampagnenanalysen
Produktkategorien und Kampagnenkanäle	ja	Erfassung von Produkten und Produktkategorien; Angabe des URL-Parameters zur Verbesserung der Genauigkeit	Analysen 3 - Kampagnenanalysen

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Navigation

Analyse	Konfiguration in Webtrekk Frontend nötig?	Anforderung an technische Implementierung	Weiterführende Informationen
Seiten	nein	Eindeutige Seitenbenennung
Einstiegsseiten	nein	Eindeutige Seitenbenennung
Klickpfade	nein	Eindeutige Seitenbenennung	Analysen 5 - Analyse der Navigationspfade
Seitendetail	nein	Eindeutige Seitenbenennung	Analysen 5 - Analyse der Navigationspfade
Contentgruppen	nein	Eindeutige Seitenbenennung, Erfassung von Contentgruppen	Best Practice
Prozesse	ja	Eindeutige Seitenbenennung	Analysen 5 - Analyse der Navigationspfade
Links und Downloads	nein	Aktionstracking
Teaser-Performance	ja (Aktionsparameter)	Integration Teaser-Plugin
Fehlermeldungen	ja	Seiten- oder Aktionsparameter
Interne Suche	nur, falls Suchbegriff aus URL ausgelesen wird	nur nötig, wenn Suchbegriff nicht in einem URL-Parameter übergeben wird	Best Practice Best Practice
Video Analytics	nein	Integration Mediatracking

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E-Commerce

Analyse	Konfiguration in Webtrekk vor Datenerfassung nötig?	Anforderung an Pixel-Integration	Weiterführende Informationen in Schulungskapitel
Webseitenziele	nein	Abhängig vom Webseitenziel	Analysen 6 - Analyse der Zielerreichung
Produktperformance	nein	Produkterfassung
Nicht gekaufte Produkte	nein	Produkterfassung
Bestellungen	nein	Bestellwerterfassung