IBM Coremetrics Übernahme – Motivation für Deutsche Webanalyse Anbieter? #webanalytics

Juni 19th, 2010 by Heinz D. Schultz

M&A, Übernahmen, Synergien und Chancen für die Deutschen Webanalyse Anbieter

Die Goldman Sachs Advisors haben zäh und lang an diesem Deal gearbeitet. Nun ist es raus. IBM übernimmt im Herbst 2010 Coremetrics. Nach dem gelungenen Deal zwischen Adobe und Omniture im letzten Herbst haben sich die Märkte um das Thema „Webanalyse“ wieder neu geordnet.

Die Amerikaner haben Eigenschaften die wir Europäer nicht besitzen. Patriotismus und Common Sense. Diese Eigenschaften führen u.a. dazu, dass sich auch im WA Herstellerumfeld nur Amerikaner mit Amerikaner verheiraten. Hier in Europa sind erfolgreiche M&A Projekte unter Webanalyse Anbietern eher selten wenn überhaupt nicht auf dem Radar.

Schaut man sich die Liste der IBM Akquisitionen an, hier ein Auszug aus der IBM M&As seit 2001, dann bestätigt sich meine eben gemachte Aussage.

Fundamental Drivers

Übernahmen sind immer von rationalen oder irrationalen Überlegungen heraus angestoßen worden. Ich möchte mich auf die wohl wichtigsten rationalen Gründe beschränken. Für ein Unternehmen sind dies:

  • Mehr Einkommen
  • Weniger Kosten
  • Wettbewerbsvorteile
  • Marktzugang oder Eintritt

In den Fällen:

Adobe| Omniture ist aus meiner Sicht weiterhin schwierig zu beurteilen. Adobe der Haus- und Hoflieferant der Kreativen, hatte keinen Marktzugang zur Webanalyse. Der Einsatz von Flash-Komponenten in den WA-Applikationen von Omniture kann nicht der Grund dafür gewesen sein. So liegt es nahe, daran zu glauben, dass Adobe sich einen neuen Markt erschließen möchte.  Die Kaufpreissumme mit dem Umsatz-Multiplikator  „6“  (1.8 Mrd. Dollar Kaufpreis  = 300 Mio US Dollar Jahresumsatz mal 6) bei kontinuierlichem „Verluste“ schreiben, hinterlässt bei mir mehrere offene Fragen. Sind die Synergien auf technischer Ebene zu suchen?  Will Adobe den Markt der Kreativen mit WA-Lösungen erobern? Ich kann es nicht beantworten.

IBM | Coremetrics ist aus meiner Sicht eine etwas sinnvollere Überlegung der auf das Information Management ausgelegten IBM. Beide Firmen arbeiten als Partner und haben punktuelle Erfolge in Websphere Commerce Projekten erzielt. In Europa, speziell in Deutschland sind Websphere Commerce Projekte in Kombination mit Coremetrics WA eher selten und die lokale Hersteller hier von eCommerce Lösungen verbrüdern sich mit lokalen Webanalyse Spezialisten um Einblicke in das Benutzerverhalten zu bekommen.

Die Integration in den Websphere Commerce Lösungen kann dem Kunden eine kaufmännische Betrachtung der On- und Offline Aktionen liefern. Eine Integration der Daten aus Coremetrics in die CRM- und BI-Produkte von IBM (Cognos, DB2) bringt WA näher an die Unternehmensführung.

Meine Schätzung des Kaufpreises ist reine Spekulation. Würde man das Adobe | Omniture Bewertungsmodell  ansetzen, könnte der Multiplier Umsatz / Kaufpreis zwischen 1 und 6 liegen. Da genaue Umsatzzahlen zu Coremetrics nicht vorliegen und im Jahr 2008 eine grobe Schätzung eines Analysten zwischen 30-40 Millionen US-Dollar Jahresumsatz lagen, dürfe bei einem fairen Multiplier von 2,5 eine Kaufpreissumme von 75-100 Millionen US Dollar herausspringen. Die cleveren Goldman Sachs Advisors haben aber in IT-Transaktionen fast immer ein goldenes Händchen gehabt, sodass ich meinen Tipp mit 240 Millionen US-Dollar setze. Dabei wären die Venture Capital Firmen schön raus und dem Management könnte eine satte Summe zufließen. Also lassen wir uns überraschen.

Wie hat sich Coremetrics zum Take-Over Kandidaten gemausert?

Coremetrics hat insgesamt 153 Millionen US Dollar Kapital bekommen. Zwei Millionen davon waren Seed Kapital der Investoren Constantin Partners, garage.com und Selby Venture Partners. Vierzehn (14) Millionen US-Dollar Venture Capital von Western Technology Investments. Kurz darauf folgten in der zweiten Finanzierungsrunde fünfzehn (15) Millionen US-Dollar von Highland Capital Partners und Accel Partners. Weitere einunddreißig (31) Millionen US-Dollar kamen in einer dritten Finanzierungsrunde von Accel Partners und Highland Capital Partners. In der vierten Finanzierungsrunde gingen wieder einunddreißig (31) Millionen US-Dollar in die Kassen der Firma. Diesmal kam FTVentures dazu und mit Accel Partners und Highland Capital Partners wurde diese vierte Runde abgeschlossen. In einer fünften Runde im April 2008 reihte sich noch 3i in den Kreis der Venture Capital Firmen ein. Mit sechzig (60) Millionen US-Dollar war dann der Kapitalaufnahme-Prozess vorerst abgeschlossen.

Der Grund des hohen Kapitalbedarfs lag am „Nuklaren Winter“ der Jahre 2000 bis 2004. Diese Zeit hat Coremetrics sehr viel Cash gekostet. Die Investoren haben zum Management gehalten und dem Unternehmen geholfen die Zeit nach 2004 zu nutzen um die inzwischen 1000 eBusiness Kunden weltweit auszubauen und im SaaS Modell zu einer lukrativen Einnahmequelle zu konvertieren. Mit einem jährlichen und kontinuierlichen Wachstum von mehr als 60% innerhalb der letzen 5 Jahre hat sich Coremetrics als hochinteressanter Übernahmekandidat unter anderem für IBM  gemausert. Nicht umsonst wurde die Firma von AlwaysOn Media in der TOP100 Liga der privat geführten Unternehmen als Gewinner gewählt.

Ist diese Erfolgsgeschichte in Deutschland umsetzbar?

Betrachtet man den „ruppigen“ und fragmentierten Markt der Webanalyse in Deutschland, ergibt sich eine interessante Liste von Anbietern die sich am Markt behaupten. In alphabetischer Reihenfolge sind dies Econda, eTracker, Mindlab, Webtrekk und Wiredminds. Natürlich gibt es noch mehr Webanalyse Anbieter, für deren Nichtnennung bitte ich um Entschuldigung.  Jedes dieser genannten Unternehmen für sich ist gut und deckt ein spezielles Produktportfolio für eine spezielle Zielgruppe ab. Alle Firmen sehen sich bei Ausschreibungen und Kundenpitches als Konkurrenten wieder sofern Anforderungen der Kunden in Teilbereichen identisch sind und müssen sich oftmals rein kommerziell unterbieten um den einen oder anderen Deal zu gewinnen.

Meiner Meinung nach wird es schwierig sein, eine dieser Firmen alleine zu einem respektablen Trade-Sale zu führen. Das mag daran liegen, dass die Kundenreichweite und auch der technologische „Footprint“ der Einzelnen nicht sehr breitbandig genug ist. Aber das Gute an den Firmen ist, dass bei einem fiktiven Zusammenschluss aller, ein durchaus höheres Potential entwickelt werden könnte. Alleine die Tatsache sich den Markt untereinander nicht mehr rivalisierend teilen und sich in Angeboten an potentiellen Kunden preislich nicht zerfleischen zu müssen, hätte eine positiven Effekt. Die Konkurrenz käme dann nur noch aus Frankreich, Holland und USA. Würden auch die Deutschen Kunden etwas mehr Patriotismus besitzen, könnte man dieses Konstrukt erfolgreich auf eine „Star-Alliance“ bringen. Mit einer „fiktiven“, aber durchaus erreichbaren Jahres-Gesamtumsatzgröße von 25 Millionen EURO wäre so ein Konstrukt ein ernstzunehmender Take-Over Kandidat im Jahr 2013.

Vielleicht lässt sich aus dieser Idee ein ernstzunehmender Plan entwickeln? Leider wird dies wohl eher daran scheitern, dass Herr Sven Graehl (econda), Herr Christian Bennefeld (eTracker), Frau Susanne Köhler und Herr Heinz D. Schultz (Mindlab), Christian Sauer (webtrekk) und Herr Albert Denz (wiredminds) sich nie an einen gemeinsamen Tisch setzen werden. Das ist eben so, wenn man als Entrepreneur in Deutschland aufgewachsen und groß geworden ist. Aber vielleicht sollten alle einmal über den Tellerrand schauen. Warten wir es ab, vielleicht kommen spannende Zeiten auf uns zu.

Print

Unique Visitor – Funktionweise und die große Lüge #webanalytics #measure

Juni 15th, 2010 by Heinz D. Schultz

Was ist ein Unique Visitor?

Ein Unique Visitor, auch wiederkehrender Besucher genannt, ist ein Besucher, der über mehrere Besuchsvorgänge hinweg als dieser Besucher wiedererkannt werden kann. Dabei können zwischen einzelnen Besuchsvorgängen Stunden und Tage, aber auch Monate, sogar Jahre liegen.

Zur Wiederkennung des Unique Visitors gibt es unterschiedliche Varianten. Am weitesten verbreitet ist die Erkennung durch das Setzen eines Cookies, das der Besucher bei seinem ersten Besuchsvorgang erhält. Ein Cookie ist immer einem Betriebssystem-Account, sowie dem verwendeten Browser zugeordnet. Bei jedem erneuten Besuch wird erkannt, dass dieser Besucher ein wiederkehrender Besucher ist. Hierdurch lassen sich schon recht präzise UV-Erkennungen durchführen. Noch genauere Erkennungen lassen sich durch die Verwendung von anderen Identifikationsmerkmalen, wie dem Login-Namen auf einer Webseite, tätigen. Verwendet der Besucher z.B. seinen Account beim Bestellen auf einer Webseite, so kann der UV auch über den Account-Namen erkannt werden. Um dabei Datenschutz-konform zu arbeiten, wird ein Hash-Wert über den Account-Namen gebildet, der keinen Rückschluss mehr auf den eigentlichen Account-Namen zulässt. Solche Verfahren arbeiten noch deutlich präzisier als Cookies, benötigen aber stets die Identifikation bei jeder Session.

Abzuraten ist hingegen von der sogenannten Client-Fingerprint-Methode. Der dabei gebildete Wert aus einer Kombination von IP-Adresse, Bildschirmauflösung, Browser, Betriebssystem, etc. führt dazu, dass bei homogenen Netzwerken mit gleicher Hard- und Software-Ausstattung 250.000 unterschiedliche UVs bei der xyz.AG als ein einziger UV erkannt werden. Über die Folgen bei solch einer Ermittlung möchte ich hier nicht weiter eingehen …

Wie kann die Anzahl der Unique Visitors ausgewertet werden?

Das übliche Verfahren zur Ermittlung von Unique Visitorn arbeitet mit einer Voraggregierung. Dies muss auf Grund von Performance und den sonst zu erwartenden enormen Datenmassen durchgeführt werden. Doch dieses Verfahren hat einen enormen Nachteil, den folgendes Beispiel verdeutlichen soll:

Unique Visitor 

Betrachtet man bei diesem Beispiel die Anzahl der Unique Visitor auf die jeweiligen Tage bezogen, ergeben sich folgende Zahlen:

Tag 1: Daniel, Alex und Sebastian à 3 UVs
Tag 2: Daniel, Alex und Katja à 3 UVs

In dem gängigen Verfahren werden nun die Ergebnisse für Tag 1 und Tag2 als voraggregierte Ergebnisse gespeichert und die Rohdaten gelöscht, um das Datenvolumen in Grenzen zu halten.

Als Folge ergibt sich nun, wenn die Anzahl der UVs von Tag1 bis Tag2 ermittelt werden soll, dass die Ergebnisse von Tag 1 und Tag2 summiert werden, also in diesem Beispiel 3 + 3 = 6. Schaut man nun aber genauer hin, fällt auf, dass Daniel an Tag1 und Tag2 auf der Webseite war, genauso wie Alex. Das bedeutet also, dass es insgesamt nur 4 UVs gab und nicht 6.  In diesem Beispiel bedeutet dies eine Abweichung von 33% und stellt somit keine zuverlässige Grundlage für Unique Visitor Auswertungen dar. Gezielte Fragestellungen, wie die Customer Journey abzubilden, entfallen hierdurch komplett.

 

Wie macht das Mindlab?

Mindlab ist aufgrund der flexiblen und sehr leistungsfähigen Technologie in der Lage, Unique Visitors über beliebige Zeiträume hinweg und mit allen denkbaren Fragestellungen zu analysieren.

Der Unique Visitor erhält bei seinem ersten Besuch auf der Webseite ein Cookie mit einer eindeutigen ID, die aber keinerlei personenbezogenen Daten enthält (auch kein Bezug zur IP-Adresse) ist vorhanden und somit datenschutzrechtlich komplett unbedenklich ist.

Um eine korrekte Zählung gewährleisten zu können, kommt bei der Auswertung von Unique Visitorn keine Voraggregierung zum Einsatz. Wird die Analyse aus dem vorherigen Beispiel durchgeführt, kann die echte Anzahl an UVs ermittelt werden:

Tag1 bis Tag2: Daniel = Daniel, Alex = Alex, Sebastian, Katja à 4 UVs!

Durch den Fakt, dass die Analyse auf Rohdaten durchgeführt wird, kann nun jeder UV über die zwei Tage verglichen werden und somit wird auch wirklich jeder UV nur einmal gezählt und die richtige Zahl ermittelt.

Neben dem einfachen Zählen der UVs ermöglicht die Technologie von Mindlab zusätzlich das Hinterlegen von beliebigen Informationen zu einem UV bei jedem Besuchsvorgang. Dabei kommt das sogenannte UV-Store Modul zum Einsatz.

Im Beispiel einer Customer Journey (Kampagnen-Kontakthistorie eines UVs  bis zum Kauf) können z.B. folgende Daten zu jedem UV hinterlegt werden:

  • Kontaktzeitpunkt (Unix Timestamp)
  • Verweisende Kampagne

Werden diese Informationen nun für jeden UV bei jedem Besuchsvorgang erfasst, ergibt sich die Customer Journey eines UVs:

  •  3560850456-1253020744-05f0200000-0000000000 (Unique Visitor ID)
  • 1252839210 à SEM/Google/<Keyword>
  • 1253020748 à Affiliate/Click/<Bannername>
  • 1253021356 à Direkteinstieg/Kauf

Anschließend lassen sich nun beliebige Auswertungen auf diese gesammelten Daten durchführen.

  • Durchschnittliche Anzahl an Kontakten bis zum Kauf
  • Durchschnittliche Zeit vom Erstkontakt bis zum Kauf
  • Kampagnen Kanal mit den meisten Erstkontakten
  • Kaufentscheidender Kampagnenkanal
  • Umsatzverteilung auf alle Kontaktpunkte durch Verteilungsschlüssel

Grundlage für all diese Fragestellungen ist eine korrekte und flexible Zählung der UVs. Dies kann Mindlab mit seiner Technologie gewährleisten. Als einziger Anbieter auf dem Markt!

Die große Lüge

Immer wieder fällt mir in den unzähligen RFIs/RFQs (Request for information, Request for quote) auf, dass potentielle Kunden sich leider wenig ausführliche Gedanken zur präzisen Ermittlung von Unique Visitors machen. Ich kann nur anraten, die Berechnungsformel und das Berechnungsmodell sowie das dynamische Vorhalten auf Basis der Rohdaten beim Hersteller abzufragen. Entscheidend ist auch die Möglichkeit, auf beliebige Zeiträume abzufragen und sich nicht mit UVs „Diese Woche“, „Dieser Tag“, „Dieser Monat“ zufrieden zu geben. Viele Marktmitbegleiter lassen sich die Abfrage auf UVs auch sehr lukrativ bezahlen.

Frei nach dem Spruch: Wedelt O mit dem Schwanz, müssen wir blechen“.

Dass dieses Geschäftsgebaren sehr dubios ist, dürfte spätestens bei der Ablösung eines solchen Projektes ersichtlich sein.

Print