Sechs typische Fehler bei der Kennzahlen-Interpretation

22.10.2018 - Michael Kornfeld

Einer der riesigen Vorteile von Online Marketing ist die Verfügbarkeit einer Vielzahl von Kennzahlen. Erst diese Kennzahlen machen es möglich, die durchgeführten Maßnahmen einer Erfolgskontrolle zu unterziehen. Und erst diese Kennzahlen erlauben eine Verbesserung der Maßnahmen – denn was man nicht messen kann, kann man auch nicht optimieren.

 

Wir haben bereits über die „Fünf Irrtümer rund um Online-Marketing Kennzahlen“ berichtet. Doch darüber hinaus werden auch bei der Interpretation von Kennzahlen immer wieder die gleichen Fehler gemacht.

 

Die häufigsten sechs Fehler bei der Interpretation haben wir hier für Sie zusammengefasst – damit es Sie richtig machen! ;-)

 

1) Die Dauer des Zeitraumes spielt eine Rolle

In den meisten Web-Analyse-Tools (wie Google Analytics) können Sie den Zeitraum Ihrer Analyse frei definieren – voreingestellt sind hier die letzten 30 Tage.

 

Doch wenn Sie eine andere Dauer – egal ob kürzer oder länger - wählen, werden dadurch manche Kennzahlen automatisch beeinflusst.

 

Für die absoluten Zahlen (z.B. die Anzahl der Besucher Ihrer Website) ist das ja offensichtlich: Je länger der Zeitraum, je größer die absolute Anzahl der Besucher. Doch der Analyse-Zeitraum kann auch bei relativen Kennzahlen eine Rolle spielen!

 

Ein Beispiel: Wenn Sie den Anteil der wiederkehrenden Besucher analysieren möchten, dann steigt dieser Anteil normalerweise mit der Dauer des Analyse-Zeitraumes. Denn wenn der Zeitraum länger ist, haben die Besucher einfach mehr Gelegenheit, um innerhalb dieses Zeitraumes mindestens ein zweites Mal Ihre Website zu besuchen.

 

Während manche Zahlen also durch die Wahl des Analyse-Zeitraumes unverändert bleiben, verändern sich andere Kennzahlen deutlich. Daher sollte man bei der Analyse solcher Kennzahlen nur vergleichbare Zeiträume miteinander vergleichen.

 

2) Der Beobachtungs-Zeitraum beeinflusst die Kennzahlen

Die Wahl des Beobachtungs-Zeitraumes kann außerdem auch die absoluten Zahlen wesentlich beeinflussen – zum Beispiel wenn es einen starken saisonalen Einfluss auf das Verhalten der Besucher gibt.

 

Ein Beispiel: Für einen Wintersport-Ort werden im Sommer viele Kennzahlen merkbar anders sein als in der Hauptsaison. Hier sollte man deshalb nur vergleichbare Zeiträume miteinander vergleichen – z.B. das dritte Quartal des aktuellen Jahres mit dem dritten Quartal des Vorjahres. Sonst vergleicht man im schlimmsten Fall Äpfel mit Birnen.

 

3) Die Kombination macht den Unterschied!

Viele Kennzahlen kann man isoliert nicht (vernünftig) analysieren. Doch sehr oft kann man in Kombination mit einer anderen Kennzahl sehr wohl zu aussagekräftigen Ergebnissen kommen!

 

Ein Beispiel: Laut Ihrem Web-Analyse-Tool liegt die durchschnittliche Besuchsdauer im letzten Monat bei 2 Minuten. Doch ist das gut oder schlecht? Die absolute Zahl alleine ist so gut wie nicht aussagekräftig, außer man vergleicht sie mit einem anderen Zeitraum oder mit Benchmarks aus der gleichen Branche.

 

Doch wenn man sich zusätzlich die Anzahl der „Seiten pro Besuch“ ansieht, kann man die 2 Minuten plötzlich gut interpretieren: Wenn bei einem durchschnittlichen Besuch 12 Seiten aufgerufen werden, dann bedeutet das logischerweise, dass der User auf jeder Seite nur 10 Sekunden verbrachte – er dürfte die Inhalte also nur überfliegen oder auf der Suche nach interessanten Inhalten sein.

 

Wenn jedoch die Seiten/Besuch bei 2 liegt, dann verbrachten die User eine Minute pro Seite – haben sich also relativ intensiv mit dem Inhalt der Seiten befasst.

 

Fazit: Einzelne Zahlen alleine sind oft wenig aussagekräftig, doch in Kombination mit anderen Kennzahlen wird es schnell spannend.

 

4) Hinterfragen Sie immer die Berechnungs-Basis

Angenommen, es gibt auf Ihrer Website einen One-Pager (also eine Seite, die als Landing-Page gedacht ist und alle relevanten Informationen auf einer einzigen Seite darstellt). Laut Ihrem Web-Analyse-Tool gab es für diese Seite 250 Aufrufe und liegt die durchschnittliche Verweildauer bei 4 Minuten. Klingt gut, oder?

 

Doch die 4 Minuten sind eventuell wenig aussagekräftig. Denn wenn die Absprungrate bei dem One-Pager bei 90% liegt – was für solche Seiten nicht untypisch ist – dann basiert die Berechnung der Verweildauer nur auf den restlichen 10% - das sind also nur 25 Besuche. Denn bei einem Absprung kann (ohne „Tricks“) die Verweildauer nicht festgestellt werden und daher rechnet Google Analytics die Zahlen einfach hoch – egal wie klein die Berechnungsbasis ist.

 

5) Ereignisse beeinflussen die Ergebnisse

Wenn man Zahlen interpretiert, benötigt man ein Hintergrundwissen – damit man versteht, weshalb die Zahlen so sind, wie sie sind.

 

Ein Beispiel: Wenn man die Zugriffe auf eine Website analysiert, dann kann es einen großen Unterschied machen, ob beispielsweise in diesem Zeitraum ein Newsletter verschickt wurde. Denn wenn man diese Zugriffe (der Newsletter-Leser) nicht z.B. über ein Segment herausfiltert, kann das viele Kennzahlen massiv verändern.

 

Denn Newsletter-Leser verhalten sich üblicherweise ganz anders als „andere“ Website-Besucher (z.B. ist bei Newsletter-Lesern die Verweildauer relativ kurz oder die Absprungrate eher hoch, da sie nur zum Lesen eines Artikels auf die Website geklickt haben).

 

Ohne Hintergrundwissen – hier der Newsletter-Versand – käme man also möglicherweise zu falschen Schlussfolgerungen.

 

6) Durchschnitte sind gefährlich

Durchschnitte sind bei der Interpretation von Kennzahlen sehr hilfreich – aber auch gefährlich. Denn der Durchschnitt aus „weiß“ und „schwarz“ ist nun mal nicht grau.

 

Ein Beispiel: Angenommen, ein Viertel der Besucher Ihrer Website in dem gewählten Beobachtungszeitraum sind „Fans“ und sehen sich 10 Seiten an. Der Rest ist weniger begeistert und verlässt nach nur einer Seite die Website gleich wieder.

 

Der Durchschnitt wäre hier also 3,25 Seiten pro Besuch. Das klingt vielleicht nicht toll – lenkt aber davon ab, dass 75% der Website-Besucher die Site gleich wieder verlassen haben.

 

Seminar-Tipp: Wenn Sie mehr über die wichtigsten Kennzahlen im Bereich Online-Marketing (und deren Interpretation!) wissen möchten: Wir haben dafür ein ziemlich geniales Seminar Online-Marketing Kennzahlen entwickelt!

 

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