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

Dienstag, Juni 15th, 2010

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.

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Die Customer Journey – #Webanalytics

Donnerstag, April 8th, 2010

CustomerJourneyDie Customer Journey – Benutzer machen viel, aber fast nie das Gleiche

Das Internet bietet für Unternehmen eine Vielzahl von möglichen Werbeplätzen und -maßnahmen. Zwischen Affilinet und Zanox, SEM und SEO oder Display und Kooperationen ist wirklich sehr viel Platz für verkäuferische Kreativität und Produkt- oder Markenbotschaften.

Die Fülle an Möglichkeiten kann aber auch zum Problem werden

Jede Online-Disziplin kostet Geld – und das manchmal nicht zu knapp. Auch in Zeiten von immer noch millionenschweren Budgets für das Performance Marketing, kann sich kaum ein Unternehmen erlauben einfach alles einmal auszuprobieren und zu machen ohne auf den Erfolg zu schauen. Oder besser gewissenhaft: Sollte sich das nicht erlauben.

Zugegeben: Die Benutzer machen es einem nicht leicht. Je nach Branche und Geschäftsmodell gibt es selbstverständlich Unterschiede im Kaufverhalten des Benutzers. Aber im Wesentlichen machen inzwischen alle Benutzer das Gleiche: Sie machen eben nicht alles gleich.

Der eine Benutzer kauft nach nur einem Klick: Suchen, Finden, Kaufen. (3 Touchpoints)
Andere Benutzer kaufen nach dem Motto: Sehen, Gefallen, Klicken, Kaufen. (4 Touchpoints)
Wieder andere Benutzer suchen, finden, schauen, suchen wieder, finden wieder, Schauen wieder und vergleichen, suchen wieder, finden nichts und kehren zurück zum ersten Suchergebnis – aber diesmal per Bookmark. (10-11 Touchpoints)

Von diesen Reisen durch die Link- und Bilderwelt des Internets gibt es unzählige Variationen mit höchst unterschiedlichen Häufigkeiten.

Das Gute daran ist, man kann das messen – und sollte man auch.

Damit wären wir bei der Customer Journey. Die beschreibt nämlich nichts anderes, als die Reise eines Kunden/ Käufers vom Nichtkunden/-käufer bis zu Umwandlung (Conversion) in das zuerst erwähnte.

Ob sie nun „nur“ die Anzahl und Häufigkeit der Kontaktpunkte zum Webetreibenden beschreibt, oder auch das Verhalten auf dessen Website, sei mal dahingestellt. Gemessen und ausgewertet sollte beides werden. Auch ruhig in Abhängigkeit voneinander. Denn ein Interessent, der bei einer Suchmaschine bereits sehr genau gesagt hat, dass er etwas sucht und sogar was, wird sich wohl anders auf einer Website verhalten, als ein User der durch ein buntes, flimmerndes Bildchen zum Klicken animiert wurde. Das ist übrigens keine Vermutung, sondern gemessene Realität.

Aber zurück zu unserem Problem: Benutzer kaufen leider selten beim ersten Klick, sondern nutzen die Angebotsfülle im Internet auch gerne um Vergleiche anzustellen. Damit machen Sie es einem Werbetreibenden aber leider nicht einfach, genau den Punkt, genau die Werbemaßnahme zu identifizieren, die den Benutzer über die Klippe geschubst hat.

  • Gibt es diese eine Maßnahme denn überhaupt?
  • Oder ist es vielmehr das Zusammenspiel von mehreren Disziplinen?
  • Und spielt etwa auch die Reihenfolge der Kanäle eine Rolle, mit der der Benutzer Kontakt hatte?

Die Antworten können je nach Produkt und Geschäftsmodell unterschiedlich sein. Eine Finanzdienstleistung wird anders gekauft als ein Joggingschuh und wieder anders als ein Auto oder eine Urlaubsreise und nicht zuletzt spielt auch noch das Zauberwort „Marke“ eine Rolle.

Jeder Werbetreibende ist also in der misslichen Lage, sich wenig auf allgemeines „Best Practice“ beziehen zu können, sondern muss sein eigenes Wissen aufbauen.

Wie geht das aber nun?

Zum Beispiel mit unserem netmind Businessreporting und natürlich hilft auch die übliche Internettechnologie dabei. Ohne zu sehr technisch werden zu wollen: Ein einzelner Besuch auf einer Website – auch wenn nur eine Seite betrachtet wurden – verrät eine ganze Menge woher der Benutzer kam und meist sogar auch, was er dort gemacht oder gesucht hat. Ja sogar ob wir ihn kennen und schon mal auf der Seite gesehen haben wissen wir.

GangstersDamit dann auch, welchen Werbekanal er gerade jetzt, und/oder auch in der Vergangenheit schon mal genutzt hat. Leider wird hier viel Schindluder betrieben. Teilweise wird vorgetäuscht, der User hat ein Banner geklickt, was er aber nie im Leben gesehen, geschweige denn geklickt hat. Warum das passiert, was die Konsequenzen sind und wie man sich davor schützen kann, ist aber eine andere Geschichte. Dabei geht es übrigens nicht um 1% oder vielleicht mutige 2% … in manchen Branchen beträgt der Betrugsanteil 20% und mehr. Wohl dem der es weiß und sogar sehen kann.

Neben den Informationen die wir nun haben, brauchen wir nur noch eine Auswertung, die uns aus den Millionen gesammelter Daten Fakten präsentiert, mit denen man arbeiten und Entscheidungen treffen kann. Die Kunst hierbei ist, eine zentrale Auswertungsplattform mit allen notwendigen und relevanten Daten zu versorgen. Sicherlich bietet jede größere Werbeagentur ebenfalls ein „Erfolgs-Reporting“ an und jede SEM-Agentur wird Ihnen genau sagen können, wie viele Neukunden sie durch Ihre SEM-Maßnahmen bekommen haben und auch was die Agentur dafür erhält. Das ist alles ganz legitim und auch richtig so.

Aber meistens wird bei diesen Kontrollmessungen immer nur genau ein Kanal überwacht. Manchmal sicherlich auch zwei oder drei, aber nie alle möglichen Zugangskanäle und Marketingmaßnahmen. Dazu sind die Disziplinen inzwischen zu unterschiedlich und speziell, als dass eine Agentur alles ideal bedienen könnte. Daher hat man mehrere und das Problem fängt an.

Im einfachsten Falle bedeutet das für den Werbetreibenden, dass er einen „Erfolg“ vergütet, der so oder so entstanden wäre. Auch ohne bestimmte kostenpflichtige Maßnahmen. Der User war einfach „faul“ und hat bei Google www.markenname.de eingegeben. Das ist natürlich nur ein Beispiel.

Schlimmer wird es, wenn ein Benutzer mehrere, kostenpflichtige und sogar per CPO honorierte Werbekanäle benutzt und sich nun mehrere Anspruchsteller melden, die für ein und denselben Neukunden nun Provision haben möchten. Aber trösten Sie sich: Viele Werbetreibende wissen das gar nicht und daher ärgern sie sich auch nicht drüber, dass es passiert.

Als Folge dieser falschen Wahrnehmungen kann es im Extremen nun passieren, dass gerade die falschen Maßnahmen und Kanäle als ungemein relevant darstellen und man noch mehr Budget und noch mehr Ressourcen in eben diese Maßnahmen steckt. Damit verschlimmert sich das Problem aber nur noch. Unternehmen geben mehr und mehr Geld aus, befeuern damit aber die falschen Maßnahmen und da sie einfach nicht sehen können, dass es die falschen sind, geht das Spiel immer so weiter. Dummerweise hat davon kaum jemand etwas. Weder der Benutzer, der sich wundert warum er noch mehr merkwürdige Werbebilder, ganze Werbeseiten oder eben komische Suchergebnisse bekommt und um das falsch Klicken gar nicht mehr rumkommt, noch der Werbetreibende, der zwar glaubt durch richtigen Budgeteinsatz sein Werbepotenzial optimal auszunutzen, in Wahrheit aber die wichtigen Maßnahmen selber begräbt und seinem Blick selber jede Schärfe nimmt.

Nur wer in der Lage ist, jeder Werbemaßnahme und jedem Kanal die richtige Relevanz- auch und gerade im Zusammenspiel mit anderen Maßnahmen – zuzuordnen, der kann sein Budget genau so einsetzen, dass aus 1+1 nicht nur 1,1 werden, sondern 1,6. Wer nämlich glaubt, durch doppelten Budgeteinsatz bei zum Beispiel Google SEM würde auch der Erfolg um 100% gesteigert, der ist in der Branche leider falsch.

Wenn Sie also im Internet werben, den Erfolg aber noch nicht zentral und neutral messen, dann fangen Sie bitte schnell damit an! Am besten mit einer Lösung, die es Ihnen nebenher erlaubt auch weitere Erfolgskennziffern kanalspezifisch zu ergänzen. Machen Sie nicht den Fehler, sowohl das Performance Management und gleichzeitig auch die Webanalyse in die Hände Ihrer „einen“ Agentur zu geben.

Eine Trennung dieser Disziplinen ist Garant für eine auditfähige Bewertung und schützt Sie vor großem finanziellen Schaden. Speziell US-Anbieter von Webanalyse Systemen haben diese „symbiotischen“ Partner-Chancen früh erkannt und zertifizieren Agenturen für die Integration von komplexen Webanalyse Systemen.

Damit haben Sie vielleicht in dem einen oder anderen Fall, den Teufel selbst ins Haus geholt. Hierzu verweise ich gerne auf meine Blog-Posts zum Thema Neutralität. Darüber wie das bei Ihnen wesentlich besser funktionieren kann, können wir uns gerne unterhalten. Sie haben meine Telefonnummer.

(Autoren: Sebastian Baus/Heinz D. Schultz)

Quelle: http://www.ecommerce-lounge.de/die-customer-journey-1408/

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