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Analysen 2 – Basiskennzahlen

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Team Training
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Das Schulungskapitel zeigt Ihnen, wie wichtige Kennzahlen berechnet werden.
Hier gelangen Sie zum PDF-Download dieses Schulungskapitels.

Inhalt:

1. Basiskennzahlen Zeit-Analysen

Die folgenden Beispiele enthalten diese Kennzahlen:

  • Visitors
  • Visits
  • Page Impressions
  • Page Impressions pro Visit Ø
  • Verweildauer (Sekunden)
  • Visitverweildauer Ø
  • Browsers, Unique
  • Einstiege
  • Neu Visits
  • Neubesuchrate %
  • Aktive User, täglich (DAU)
  • Aktive User, wöchentlich (WAU)

 

 

Eine Userin rief am 26.06. folgende Seiten auf:

  • Analyse: Besucher > Traffic


    • Page Impressions
      Der Aufruf einer einzelnen Webseite.

    • Visits
      Startet, sobald die erste Page Impression/Klick auf einer Website erfasst wurde. Endet nach 30 Minuten Inaktivität.

    • Visitors
      Startet, sobald die erste Page Impression/Klick auf   einer Website erfasst wurde.
      Einmalige Zählung bzw. einmalig je Zeitintervall   (z.B. Tag/Woche/Monat).
      Wiedererkennung anhand von Cookies und –falls   übermittelt – der CustomerID.

 

Zwei User riefen die folgenden Seiten am 26./27.06. auf:

  • Analyse: Besucher > Zeit > Monate


  • Analyse: Besucher > Zeit > Tage


    • Visits
      Beschreibt die Zeitspanne vom Einstieg bis zum Ausstieg.

    • Einstiege
      Beschreibt den Zeitpunkt, an dem der Visit begonnen wurde.

Eine Userin rief am 26.06. folgende Seiten auf:

  • Analyse: Besucher > Traffic

    • Page Impressions pro Visit Ø
      Die durchschnittliche Anzahl an Seitenaufrufen je Besuch.

    • Visitverweildauer Ø
      Die durchschnittliche Dauer eines Besuches. Für die letzte Seite im Besuch nutzt Webtrekk einen Standardwert von 30 Sekunden.

2 User führten am 13. und 14. Februar folgende Visits durch:

  • Analyse: Besucher > Traffic


    • Neu Visits
      Die Anzahl von Erstbesuchen.

    • Neubesuchrate %
      Der Anteil von Erstbesuchen an den Gesamtbesuchen.

Durch Übergabe einer eindeutigen Nutzerkennung kann ein User auch wiedererkannt werden, wenn er unterschiedliche Endgeräte und Browser nutzt oder seine Cookies löscht.

  • Analyse: Besucher > Traffic


    • Visitors
      Zeigt Browser- und Endgeräteübergreifend die eindeutige Anzahl an Usern. Voraussetzung dafür ist die Übergabe einer Login-Information (CustomerID).

    • Browsers, Unique
      Die Anzahl der verwendeten Browser und Endgeräte. Erkennung erfolgt anhand von Cookies.

    • Visits
      Die Besuchserkennung erfolgt immer je Browser und Endgerät.

Am 26.06. werden folgende Seiten aufgerufen. Dabei erfolgt 2 Mal ein Login im selben Browser mit unterschiedlichen Nutzerdaten.

  • Analyse: Besucher > Traffic


    Sobald eine andere Customer ID innerhalb eines Visits erfasst wird, werden Visitor und Visit erneut generiert.

    Ausführliche Informationen zur Device-übergreifenden Besuchererkennung erhalten Sie im Best Practice „User Centric Tracking“.

Mit Engagement-Metriken lässt sich je Tag das längerfristige Nutzungsverhalten untersuchen.

  • Analyse: Besucher > Engagement


    • Aktive User, wöchentlich (WAU)
      Die Anzahl von eindeutigen Besuchern innerhalb der letzten 7 Tage.

    • Aktive User, täglich (DAU)
      Die Anzahl von eindeutigen Besuchern am aktuellen Tag. Sie entspricht somit den "Visitors".

2. Basiskennzahlen Seiten-Analysen

Die folgenden Beispiele enthalten diese Kennzahlen:

  • Visitors
  • Visits
  • Page Impressions
  • Seitenverweildauer Ø
  • Einstiege
  • Ausstiege
  • Ausstiegsquote %
  • Bounces
  • Bouncerate %

 

Eine Userin führt folgende Besuche durch:

  • Analyse: Navigation > Seiten > Seiten


    • Page Impressions
      Wie häufig wurde die Seite aufgerufen?

    • Visits
      In wie vielen Visits wurde die Seite mindestens einmal aufgerufen?

    • Ausstiege
      Wie häufig war die Seite die letzte Seite eines Visits?

    • Ausstiegsquote %
      Wie hoch war der Anteil der Ausstiege an den Visits?

    • Seitenverweildauer Ø
      Wie viel Zeit verging durchschnittlich bis zum nächsten Seitenaufruf? Für die Ausstiegsseite werden immer 30 Sekunden als Verweildauer genommen.

Eine Userin führt folgende Besuche durch:

  • Analyse: Navigation > Seiten > Seiten
    • Anteil an allen Visits %
      In wie viel Prozent aller Visits wurde eine Seite gesehen?

Eine Userin führt folgende Besuche durch:

  • Analyse: Navigation > Seiten > Seiten



    • Visits
      In wie vielen Visits wurde die Seite mindestens einmal aufgerufen?

    • Einstiege
      Wie häufig war die Seite die erste Seite im Besuch?

    • Bounces
      Wie häufig wurde nur diese eine Seite im Besuch aufgerufen?

    • Ausstiege
      Wie häufig war die Seite die letzte Seite im Besuch?

    • Bouncerate %
      Wie hoch war der Anteil der Bounces an den Einstiegen?

    • Ausstiegsquote %
      Wie hoch war der Anteil der Ausstiege an den Visits?

3. Basiskennzahlen Kampagnenanalysen

Die folgenden Beispiele enthalten diese Kennzahlen:

  • Kampagnenklicks
  • Visits
  • Visitors
  • Bouncerate %
  • Visitverweildauer Ø
  • Assists
  • Assists, Unique
  • Kontakte in Customer Journey
  • Kontakte in Customer Journey, Unique
  • Konversionen
  • Konversionsauslöser
  • Konversionsauslöser %
  • Konversionsunterstützer
  • Konversionsunterstützer %
  • Konversionsumwandler
  • Konversionsumwandler %

 

Eine Userin ruft folgende Seiten über die angegebenen Kampagnen auf:

  • Analyse: Marketing > Kampagnen > Werbemittel


    • Kampagnenklicks
      Wie häufig wurde die Datenquelle einer Kampagne gemessen?

    • Visits
      In wie vielen Besuchen wurde eine Kampagne gemessen?

    • Visitors
      Wie viele Besucher nutzen im Analysezeitraum eine Kampagne?

Eine Userin ruft folgende Seiten über die angegebenen Kampagnen auf:

  • Analyse: Marketing > Kampagnen > Werbemittel


    • Bouncerate %
      Wie hoch war der Anteil der Bounces an den Einstiegen, wenn im Besuch die Kampagne gemessen wurde?

    • Visitverweildauer Ø
      Wie lange dauerte durchschnittlich ein Besuch, in dem die Kampagne gemessen wurde?

2 Customer Journeys wurden erfasst. Die Standardattribution ist „letzte Kampagne gewinnt“:

  • Analyse: Marketing > Kampagnenkategorien > Kanal


    • Kontakte in Customer Journey
      Wie viele Kampagnenkontakte gab es in den betrachteten Customer Journeys?

    • Kontakte in Customer Journey, Unique
      In wie vielen Customer Journeys gab es Kampagnenkontakte?


Nähere Informationen zur Kampagnen-Analyse finden Sie im Schulungskapitel Analysen 3 – Kampagnenanalysen.

2 Customer Journeys wurden erfasst. Die Standardattribution ist „letzte Kampagne gewinnt“.




  • Analyse: Marketing > Kampagnenkategorien > Kanal


    • Konversionen
      Wie viele Konversionen wurden der Kampagne zugeordnet?

    • Assists
      Wie viele Kampagnenkontakte gab es, bei denen keine Konversion zugeordnet wurde?

    • Assists, Unique
      An wie vielen Customer Journeys war die Kampagne beteiligt, aber es wurde ihr keine Konversion zugeordnet?

2 Customer Journeys wurden erfasst.

  • Analyse: Marketing > Kampagnenkategorien > Kanal


    • Konversionsauslöser
      Wie häufig war die Kampagne der erste Kontakt innerhalb der Customer Journey?

    • Konversionsunterstützer
      Wie häufig war die Kampagne weder erster noch letzter Kontakt innerhalb der Customer Journey?

    • Konversionsumwandler
      Wie häufig war die Kampagne der letzte Kontakt innerhalb der Customer Journey?

    • Konversionsauslöser %
      Wie viel Prozent aller ihrer Aufrufe erfolgten als erster Kontakt?

    • Konversionsunterstützer %
      Wie viel Prozent aller ihrer Aufrufe erfolgten weder als erster noch als letzter Kontakt?

    • Konversionsumwandler %
      Wie viel Prozent aller ihrer Aufrufe erfolgten als letzter Kontakt?

4. Basiskennzahlen E-Commerce

Die folgenden Beispiele enthalten diese Kennzahlen:

  • Anzahl Produktansichten
  • Anzahl gekaufte Produkte
  • Anzahl gelöschte Produkte
  • In den Warenkorb legen-Rate %
  • Produktkonversionsrate %
  • Wert gekaufte Produkte
  • Wert gelöschte Produkte
  • Warenkorblöschrate %
  • Bestellwert
  • Konversionsrate %
  • Konversionsrate % (Käufer)

 

Eine Userin führte am 13. und 14. Februar folgende Visits durch:

  • Analyse: Besucher > Traffic



    • Visits
      Wie viele Besuche wurden durchgeführt?

    • Visitors
      Wie viele Besucher kamen je Tag?

    • Konversionsrate %
      Wieviel Prozent der Besucher eines Tages haben auch gekauft?

    • Konversionsrate % (Käufer)
      In wie viel Prozent aller Visits wurde gekauft? In Klammern steht immer der Name der höchst priorisierten Eindringtiefe.

Eine Userin ruft folgende Produkte auf:

  • Analyse: E-Commerce > Produkte


    • Anzahl Produktansichten
      Wie häufig wurde ein Produkt angesehen?

    • In den Warenkorb legen-Rate %
      Wie viel Prozent der angesehenen Produkte wurden in den Warenkorb gelegt?

    • Produktkonversionsrate %
      Wie viel Prozent der angesehenen Produkte wurden gekauft?

    • Anzahl gekaufte Produkte
      Wie häufig wurde ein Produkte gekauft?

Eine Userin ruft folgende Produkte auf:

  • Analyse: E-Commerce > Produkte


    • Wert gekaufte Produkte
      Wie teuer war das gekaufte Produkt?

    • Anzahl gelöschte Produkte
      Wie häufig wurde ein Produkte in den Warenkorb gelegt, aber im Besuch nicht gekauft?

    • Wert gelöschte Produkte
      Wie teuer waren die Produkte, die in den Warenkorb gelegt, aber im Besuch nicht gekauft wurden?

    • Warenkorblöschrate %
      Wie viel Prozent der in den Warenkorb gelegten Produkte wurden im Besuch nicht gekauft?

Eine Userin kaufte folgende Produkte:

  • Analyse: Besucher > Traffic


    • Anzahl gekaufte Produkte
      Wie viele Produkte wurden gekauft?

    • Wert gekaufte Produkte
      Wie teuer waren die gekauften Produkt?

    • Bestellwert
      Welcher Bestellwert wurde generiert?

 

Sie sollten nun in der Lage sein, u.a. folgende Fragen zu beantworten:

  • Was sind Page Impressions?
  • Nach wie vielen Minuten Inaktivität endet ein Visit?
  • Wie wird die Seitenverweildauer für Ausstiegsseiten berechnet?
  • Was ist der Unterschied zwischen den in Webtrekk vordefinierten Formeln
    „Ausstiegsquote %“ und „Bouncerate %“?

 

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