Jahresrückblick Analyse Teil 2 – So ziehst du die richtigen Erkenntnisse!

Jahresrückblick Analyse Teil 2 – So ziehst du die richtigen Erkenntnisse!

Die Analyse des vergangenen Jahres zum Jahresanfang ist unumgänglich, wenn es an die Planung der Strategien fürs neue Jahr geht. Bereits im ersten Teil unserer Artikelreihe zum Thema Jahresrückblick Analyse haben wir dir wichtige Punkte gezeigt, worauf du auf jeden Fall achten solltest. Heute zeigen wir dir im zweiten Teil, wie du die richtigen Erkenntnisse aus deinen Daten des vergangenen Jahres ziehst!

Dieser Artikel ist der zweite Teil der mehrteiligen Artikelreihe“Jahresrückblick Analyse – Richtig analysieren und fit fürs neue Jahr werden.“ Die Artikelreihe befasst sich unter anderem mit diesen Themen:Teil 1:
Jahresrückblick Analyse – Wie gehe ich dabei richtig vor?
Teil 2:
Jahresrückblick Analyse – So ziehst du die richtigen Erkenntnisse!
Teil 3:
Jahresrückblick Analyse – Auswertung der Checkliste

 

#1 Wähle die richtigen KPIs

Key Performance Indicators (kurz: KPIs) sind der elementare Grundstein zur Erfolgsmessung. Sie haben einzig und alleine den Zweck die festgelegten Ziele in Form von Metriken auszudrücken und messbar zu machen. Aus diesem Grund sollten sie auf jeden Fall mit Bedacht gewählt sein!
Einer der häufigsten Fehler ist es, dass der Umsatz als KPI hergenommen wird. Allerdings ist er für sich alleine gestellt viel zu leicht manipulierbar und deckt auch keine Kosten ab. Wie wenig aussagekräftig und wie sehr der Umsatz zu manipulieren ist, sei hier an einem Beispiel erklärt.

a) Um den Umsatz zu steigern wird eine Preis-Dumping-Strategie verfolgt. Bei identischen Produkten und Preisvergleichen der Kunden, erfolgen mehr Verkäufe. Die Folge: ein höherer Umsatz und niedrigerer Gewinn.

b) Um den Umsatz zu steigern wird das Werbebudget drastisch erhöht. Durch die vermehrte Präsenz des Produktes in den Kanälen der Zielgruppe wird auch der Umsatz erhöht. Die Folge: ein höherer Umsatz und auch höhere Kosten.

Grundsätzlich gilt: Finanzmetriken (zum Beispiel der Umsatz) sind nie KPIs. Sie sind das Ergebnis verbesserter KPIs!

5 Bedingungen für perfekten KPI

5 Bedingungen für einen perfekten KPI

1. Ein KPI muss direkte Handlungsmaßnahmen erlauben:

Was man sich darunter vorstellen kann anhand eines Beispiels erklärt:
In einem (übertriebenem) fiktiven Beispiel haben wir herausgefunden, dass Menschen mit einer größeren Schuhgröße auch eine höhere Kaufwahrscheinlichkeit haben. Die Relation Schuhgröße zu Kaufwahrscheinlichkeit stellt, allerdings keinen geeigneten KPI dar, da wir die Schuhgröße des Menschen nicht beeinflussen und auch nicht targeten können.
Anders sieht es beim CPL (Cost per Lead) aus. Wenn man hier die Grenzkosten ändert, kann man eine direkte Beeinflussung des CPL sehen, da sich dieser auch verändern wird.

2. Ein KPI sollte möglichst unbeeinflusst von „Fremdfaktoren“ sein:

Zu einem optimalen KPI gehört auch, dass er möglichst nicht von anderen Faktoren, die nichts mit der eigenen Seite bzw. den eigenen Kampagnen zu tun haben, abhängig ist oder diese eine Grundlage zur Berechnung darstellen.
Als Beispiel sei das Verhältnis zwischen Seitenausfällen beim Konkurrenten und einer höheren Zahl an Verkaufen genannt.

3. Ein KPI muss für jeden, der damit arbeitet gut und einfach zu verstehen sein:

Das heißt die KPIs, die auf Managementebene verwendet werden, müssen für alle Manager leicht nachvollziehbar sein. Alle KPIs, die im SEO-Team verwendet werden, allerdings von den SEOlern. Ein SEO-KPI, muss aber nicht unbedingt auf Managementebene verstanden werden.

4. Ein KPI muss auf eindeutig messbaren Daten basieren:
Damit ein KPI auch eine tatsächliche Aussagekraft hat, muss er unbedingt auf Daten basieren, die eindeutig messbar sind. Dazu gehören z.B. konkrete Leads, Klicks, Ad Impressions, etc.
Als weniger gut geeignet ist es z.B. die Stimmung als Grundlage für einen KPI herzunehmen.

5. Ein KPI hat immer direkte inhaltliche Relevanz:

Ein KPI ist natürlich nur dann sinnvoll, wenn er sich auch auf das bezieht, was eigentlich gemessen werden soll. Daher ist eine direkte inhaltliche Relevanz auf jeden Fall erforderlich.

Allgemeine Beispiele für gute KPIs

  • ✓ Cost per Lead
  • ✓ Web Customer Interactions
  • ✓Look-to-Book Ratio
  • ✓ Clicks-to-Sales Ratio (verwendet z.B. Amazon)

 

#2 Der richtige Zeitraum

Achte darauf, dass du einen geeigneten Zeitraum für deine Analyse auswählst. Ein zu kurzer Zeitraum kann bedeuten, dass zum Beispiel einzelne Tage aufgrund von relativ hohen (oder niedrigen) Werten im Vergleich zu den anderen Tagen überbewertet werden. Saisonaltiäten und Wochentags-Schwankungen lassen sich bei kurzen Zeiträumen nur sehr schwer erkennen.
Ein zu langer Zeitraum kann wiederum die Gefahr mit sich bringen, dass Saisonalitäten andere Auswirkungen überdecken, die in einem kürzeren Zeitraum besser zu sehen sind, überdecken.

Zeitraum auswählen

Beispiele für Saisonalitäten sind:

  • ✓ Wetter
  • ✓ Weihnachten, Ostern, Feiertage allgemein
  • ✓ Produktbezogene Saisonalitäten (nicht alles verkauft sich das ganze Jahr über gleich gut bzw. wird das ganze Jahr benötigt)
  • ✓ Wahlen
  • ✓ Sportereignisse (z.B. Fußball)

Insbesondere auf das Wetter möchte ich hier noch einmal näher darauf eingehen.

So kann es zum Beispiel sein, dass eine Variante der Landingpage, die etwas kürzer gehalten ist, bei strahlendem Sonnenschein besser abschneidet als die längere Variante.
Grund: Bei gutem Wetter sind die Leute viel lieber im Schwimmbad oder im Eiscafe, anstelle sich mit ellenlangen Seiten auseinanderzusetzen.

Genauso gut, kann es jetzt aber sein, dass bei Regenwetter die längere Variante der Landingpage besser abschneidet.
Grund: Die Besucher der Webseite drängen nicht nach draußen an die frische Luft, sondern haben mehr Zeit sich intensiver mit den Texten auseinanderzusetzen.

Auch in der nachfolgenden Abbildung kann man schön eine Saisonalität, in diesem Fall für Weihnachten, beobachten. Am Samstag, 21.12., kam es zu einem massiven Einbruch, da es der letzte Samstag vor Weihnachten war, die Leute Zeit haben und die Geschäfte offen. Letzte Geschenke wurden gekauft. Am Sonntag sitzen die Leute dann wieder zuhause und erholen sich vom Samstagsstress, daraufhin gibt es auch wieder einen Anstieg zu verzeichnen.
Am Montag erfolgt dann der nächste Einbruch. Grund: Die Geschäfte haben zum letzten Mal bis in die Abendstunden geöffnet. An Weihnachten und den Feiertagen beruhigt sich die Situation dann wieder.

CouchTools typische Saisonalitäten im Marketing

Weiterhin kann es bei den durchgeführten Tests auch zu ähnlichen Problematiken führen, die es auch bei Labortests (z.B. Eye-Tracking-Studien) zu beachten gibt. Denn in der Regel werden die Tests ja nur mit einem Bruchteil der Webseitenbesucher durchgeführt.

Mögliche Ursachen, die die Tests verfälschen sind:

  • ✓ Teilnehmer erfüllen das angeforderte Profil nicht oder nur unvollständig
  • ✓ Verhalten der Teilnehmer ändert sich aufgrund der künstlichen Laborsituation
  • ✓ Fragen/Hypothesen wurden nicht richtig gestellt bzw. eignen sich nun doch nicht mehr so gut um Erkenntnisse zu ziehen
  • ✓ Zeitraum wurde falsch gewählt

Auch im Rahmen der Statistik, Grundlage zur Bewertung der Daten, spielt der Zeitraum eine wichtige Rolle. Denn angesichts des ausgewählten Zeitraums müssen auch mögliche Korrekturfaktoren angepasst werden. Auch auf die Signifikanz hat der Zeitraum erheblichen Einfluss.

Um eine möglichst vielseitige Perspektive auf die eigenen Daten zu bekommen, macht es daher durchaus Sinn, die Daten

  • ✓ Woche für Woche
  • ✓ Monat für Monat
  • ✓ Quartalsweise
  • ✓ Halbjährlich

anzusehen und auszuwerten.

#3 Bleibe stets kritisch!

Glaube nicht alles was dir deine Tools anzeigen. Überprüfe ob du dich tatsächlich in der richtigen Datenansicht befindest und ob du den richtigen Zeitraum ausgewählt hast. Hinterfrage die Daten, setze sie in deine Formeln zur Berechnung deiner KPIs ein und stelle dir dann nochmals die Frage ob die Werte tatsächlich realistisch sind.

Solltest Du zum Beispiel Landingpage Tests gestartet haben, stelle dir die Frage, ob deine Tests tatsächlich alle valide waren. Das heißt war der Traffic im genannten Zeitraum auf einem konstanten Niveau oder gab es hier drastische Schwankungen.

Weiterhin solltest Du auch bedenken, dass es zu Abweichungen zwischen den einzelnen Tools kommen kann. Ursachen hierfür sind häufig:

  • ✓ unterschiedliche Zeitzonen
  • ✓ technische Faktoren (z.B. unterschiedliche Session-Laufzeiten)
  • ✓ Häufigkeit der Datenerhebung
  • ✓ Stichproben vs. vollständige Daten

Oft kann es auch sein, dass der Fehler bei Ursache und Kausalität zu suchen ist. Denn sicher kann es zwischen zwei Faktoren durchaus zur Korrelation kommen, aber das muss nicht gleich zwangsläufig die Ursache für die Wirkung sein.
Zum Beispiel testet man zwei Varianten einer Landingpage gegeneinander. Die eine Variante betont den Sicherheitsaspekt bei Reisen ins Ausland, die andere Variante geht darauf nicht ein.
Variante 1 funktioniert während des Testzeitraums nur schlecht, Variante 2 dafür besser. Nun könnte man leichtfertig sagen, dass man den Sicherheitsaspekt besser nicht betonen sollte.

Später stellt sich allerdings heraus, dass es in dem beworbenen Land zu einer Serie von Anschlägen kam und erst durch die Betonung der Sicherheit wurden diese Ereignisse wieder bewusst ins Gedächtnis gerufen.

Irren ist menschlich und Fehler machen sowieso. Daher bleibe stets dir und deinen Daten gegenüber immer kritisch und wirf lieber noch einmal einen zweiten Blick darauf.

#4 Bewerte einzelne Ereignisse nicht über!

Ausschläge sowohl nach oben, als auch nach unten sind ganz normal. Verfalle daher nicht gleich in Panik wenn du hier etwas entdeckt hast.
Solltest Du dir wie im ersten Teil der Reihe vorgeschlagen wird, vorher eine Liste mit den wichtigsten Ereignissen gemacht haben kannst du hier auch gelassen an die Sache rangehen. Gleiche das Datum des Peaks mit deinen Ereignissen ab und vielleicht wirst du dann sehen, dass der Ausschlag nur mit dem Starten oder Stoppen einer Kampagne zu tun hat.
Solltest Du eine Webseite über ein Thema haben, dass in irgendeiner Weise im vergangenen Jahr Teil einer Berichterstattung war, kann es auch hilfreich sein, hier die Nachrichten noch einmal zu durchforsten. Vielleicht findet sich ja auch hier die ein oder andere Übereinstimmung mit deinen Schwankungen.
Übrigens muss der Zusammenhang zwischen Berichterstattung und Schwankung nicht immer gleich auf den ersten Blick erkennbar sein.

 

#5 Checkliste – Ein Auszug

Zum Schluss, noch ein Auszug aus der Checkliste, mit der du deine Peaks (außergewöhnliche Schwankungen) überprüfen kannst. Die vollständige Checkliste mit der Möglichkeit zum Ankreuzen kannst Du auch als PDF-Datei runterladen und abspeichern.

  1. Hatte der Peak Konsequenzen?
    • ✓ Falls nein, kannst du hier an dieser Stelle abbrechen.
    • ✓ Falls ja, gehe unbedingt die anderen Fragen durch.
  2. ✓ Gibt es mehrere Peaks? Sind diese regelmäßig?
    • ✓ Sind die Ursache technische Fehler?
    • ✓ Sind die Ursache PR/Offline-Kampagnen?
  3. ✓ Gibt es einen Spillover-Effekt?
    • ✓ Ist dieser bei allen Kanälen gleich?
  4. ✓ Gibt es Wochentags-spezfische Abweichungen?
    • ✓ Ist der Unterschied normal? (Hier können verschiedene Tools, wie zum Beispiel SPSS oder auch CouchTools mit seinem Report Analyzer viel Zeit bei der Analyse sparen.)
  5. Gibt es Saisonalitäten?
    • ✓ Sind diese Wetterbedingt?
    • ✓ Sind diese bedingt von Feiertagen wie Weihnachten oder Ostern?
    • ✓ Sind diese von politischen Ereignissen, zum Beispiel Wahlen, abhängig?
    • ✓ Sind diese von Sportereignissen, wie zum Beispiel Fußball, abhängig?
    • ✓ Sind diese Produktbezogen?

Download des Analyse-Guides als praktische Checkliste

 

Der Download erfolgt via “Pay With a Tweet”. Kurz Tweeten oder auf Facebook sharen, und der Guide ist euer.

Nächste Woche geht es weiter! Dann bekommst du von uns Strategien und Tipps für die Planung des neuen Jahres.

Wir veröffentlichen alle zwei Wochen einen neuen Beitrag. Um jeden Beitrag direkt nach Veröffentlichung per E-Mail zu erhalten, trage dich am besten gleich in unseren kostenlosen Newsletter ein.

Bis demnächst.



Kommentar absenden

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind markiert *

Du kannst folgende HTML-Tags benutzen: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>