Web Analyse

Bevor ein Werkzeug eingebunden wird, entsteht ein Messkonzept: welche Handlungen zählen, wie sie heißen und welche Zusatzinformationen mitgegeben werden. Ohne diese Liste entstehen Ereignisse mit ähnlichen Namen, die später niemand mehr auseinanderhält, und Berichte, die je nach Betrachter andere Zahlen ergeben.

Umgesetzt wird das je nach Ausgangslage mit Google Analytics 4, mit cookiearmen Werkzeugen wie Plausible oder mit einer selbst gehosteten Matomo-Instanz. Die Daten liefert eine Datenschicht im Quelltext, bei Shops mit den üblichen Ereignissen entlang des Kaufwegs, also Produktansicht, Warenkorb, Kassenstart und Bestellung. Für WooCommerce und Shopware setzen wir das direkt im Theme oder über ein Plugin um, damit Warenkorb- und Bestellwerte serverseitig stimmen und nicht aus dem Seitentext geraten werden.

Dazu kommen Quellen, die kein Einverständnis brauchen: Serverlogs, Statuscodes, Ladezeitmessungen und die Search Console. Am Ende steht ein Bericht, der eine überschaubare Zahl von Kennzahlen zeigt und für jede benennt, welche Entscheidung sie stützt. Alles Weitere bleibt im Werkzeug abrufbar, muss aber niemanden monatlich beschäftigen.

Web-Analyse trägt, wenn genug passiert, damit Unterschiede erkennbar werden. In einem Shop mit regelmäßigen Bestellungen lässt sich ablesen, an welchem Schritt des Kaufwegs Kunden abspringen und ob eine Änderung wirkt. Auf einer Lead-Website mit stetigen Anfragen lässt sich zuordnen, welche Seiten und Quellen zu Gesprächen führen.

Typische Anlässe sind ein bevorstehender Relaunch, für den ein belastbarer Ausgangswert gebraucht wird, ein Shop mit auffällig vielen Abbrüchen im Checkout, unklare Herkunft der Anfragen vor einer Budgetentscheidung, oder ein bestehendes Setup, dessen Zahlen niemand mehr für glaubwürdig hält, weil Bestellungen doppelt gezählt werden oder eine Quelle plötzlich verschwindet.

Bei sehr wenigen Besuchen und einzelnen Anfragen im Monat tragen die Zahlen dagegen keine Aussage. Zufall überlagert dann jeden Effekt, und ein Test hätte keine ausreichende Grundlage. In dieser Lage bringen Gespräche mit Kunden, Aufzeichnungen einzelner Sitzungen und ein prüfender Blick auf Formulare und Checkout mehr als jedes Auswertungswerkzeug. Ein einfaches Zählen der Anfragen genügt dann meist als Messung.

Analysewerkzeuge, die Endgeräte auslesen oder Kennungen speichern, setzen in aller Regel eine Einwilligung voraus. Praktisch heißt das: ein Einwilligungswerkzeug, das Kategorien sauber trennt, Tags erst nach Zustimmung auslöst und Entscheidungen protokolliert. Wie Ihr Fall rechtlich zu bewerten ist, klären Sie mit Ihrer Datenschutz- oder Rechtsberatung. Wir setzen die Vorgaben technisch um, dokumentieren, welcher Dienst bei welcher Kategorie startet, und prüfen im Anschluss, ob eine Ablehnung tatsächlich alles unterbindet.

Server-Side-Tracking über einen eigenen Endpunkt macht die Übertragung stabiler und hält Daten kontrollierbar, weil Sie entscheiden, was weitergegeben wird. Eine Einwilligungspflicht entfällt dadurch nicht, sie wird nur an anderer Stelle geprüft.

Bei der Zuordnung von Anfragen bleibt eine Lücke. Ablehnungen im Banner, Adblocker, verkürzte Cookie-Laufzeiten in einigen Browsern und Wechsel zwischen Geräten führen dazu, dass ein Teil der Wege unsichtbar ist. Deshalb vergleichen wir mehrere Quellen: Werbekonten, Analysewerkzeug, CRM und eine kurze Frage im Formular, wie jemand auf Sie gestoßen ist. Die Abweichungen zwischen diesen Quellen ordnen wir ein, statt sie zu ignorieren.