was Web Analytics sind;
wie sie sich einsetzen lassen;
welche Rolle Kennzahlen dabei spielen;
wo Fehlerquellen und Probleme lauern.
Die meisten Unternehmen sammeln und analysieren heute technische Leistungsdaten ihrer Websites. Nur wenige versuchen aber auch, den Erfolg der Website als Vertriebskanal, Marketing-Instrument oder Serviceplattform anhand der Daten zu beurteilen. Dabei stehen mittlerweile leistungsfähige Tools für Web Analytics beziehungsweise Online Business Intelligence zur Verfügung, die dabei helfen können (siehe Kasten "Was sind Web Analytics?"). Beispiele sind "HBX Analytics" von Websidestory, "Visual Site" von Visual Scienes (von Websidestory gekauft), "Google Analytics" von Google, "Sitecatalyst" von Omniture, "Webtrend Analytics" von Webtrends oder "Sitestat" von Nedstat.
Doch selbst dort, wo diese Tools im Einsatz sind, fristen sie ein Schattendasein, da nur IT-Abteilungen sie für ihre Zwecke verwenden. Sie produzieren mit ihnen vor allem Zahlenkolonnen und Grafiken, die sie stolz der Geschäftsleitung präsentieren: Hits, Page Views, Downloads und Bandbreite - Statistiken, die isoliert betrachtet allenfalls etwas über die Server-Auslastung in der Vergangenheit aussagen, aber nichts über zu erwartende Trends, das tatsächliche Nutzerverhalten oder gar das operative Geschäft.
Unternehmen, die sich mit entsprechenden Kurvengrafiken begnügen und diese nicht hinterfragen, solange sie Monat für Monat ansteigen, leiden unter einem "Fieberkurven-Syndrom". Dabei gibt es nur wenige Interaktionsprozesse mit Kunden und anderen Interessengruppen, die sich so genau dokumentieren und auswerten lassen wie die, die online stattfinden. Es lohnt sich, diesen zyklischen Prozess mit durchdachten Kennzahlen zu untermauern und als strategisches Controlling- und Steuerungsinstrument mit klarer Verantwortlichkeit im operativen Geschäft zu verankern. Nur wer weiß, wie sich seine Zielgruppe verhält, kann Geschäftsprozesse optimal auf deren Bedürfnisse abstimmen und langfristig einen Return on Investment erzielen.
Grundsätzlich sind zwei Ansätze bei der Analyse von Websites zu unterscheiden. Herkömmliche Website-Statistiken basieren auf der Analyse von Server-Logfiles. Dazu protokolliert ein Web-Server die Zugriffe und Anfragen auf HTML-Seiten, Bilder oder Javascripts sowie Informationen über den Nutzer wie dessen IP-Adresse, den Browser-Typ, die Art des verwendeten Protokolls und die Referrer URL, also von welcher Domain der Nutzer kam.
