Web Analytics Ratgeber

Die 5 größten Hürden der Analytics-Einführung und wie Unternehmen sie meistern

05.09.2017
Von Götz Aikele
Die COMPUTERWOCHE-Studie „Analytics Readiness 2016“ hat über 300 IT-Verantwortliche nach den größten Hürden für die Einführung von Digital Analytics befragt. Fehlende Expertise, geringe Datenqualität und Probleme beim Datenschutz stehen auf den vordersten Rängen. Wir haben für die fünf meistgenannten Hürden bewertet und zeigen, wie Unternehmen diese überwinden.

Die Erhebung und Analyse von Daten ist für die meisten Unternehmen nicht mehr wegzudenken; egal ob in Marketing, Vertrieb oder der internen Kommunikation – wer sich effizient und zielgerichtet verbessern will, der muss wissen wo es hakt. Die Zukunft gehört der datengetriebenen Entwicklung von Produkten und Geschäftsmodellen. Die Studie "Analytics Readiness 2016" der COMPUTERWOCHE hat untersucht, wie es um die Datennutzung des deutschen Mittelstandes steht.

Foto: Sergey Nivens - shutterstock.com

Unternehmen wollen Digital Analytics nutzen, haben aber noch Schwierigkeiten

Das Ergebnis der Studie: durchwachsen. Martin Bayer, Deputy Editorial Director der COMPUTERWOCHE, fasst die Studie wie folgt zusammen: "Die gute Nachricht: In den meisten Führungsetagen hat man die Notwendigkeit [zur digitalen Datenanalyse] erkannt. Die schlechte: Es sind noch viele Hausaufgaben zu erledigen, bis man wirklich von datengetriebenen Geschäftsmodellen sprechen kann."

Im COMPUTERWOCHE-Shop finden Sie verschiedene Studien zum Thema Analytics:

Analytics Readiness 2016

Real Analytics 2017

Die Studie untersuchte unter anderem, woran die erfolgreiche Einführung von Analytics-Tools scheitert. Zusammengefasst stehen fehlende Expertise, geringe Datenqualität und Probleme beim Datenschutz auf den vordersten Rängen. Für die fünf am häufigsten genannten Hürden haben wir Lösungsansätze zusammengetragen:

Hürde 1: Mangelndes Verständnis für die Datennutzung

47 Prozent der Befragten sehen mangelndes Verständnis für die Nutzung der gesammelten Daten als Hindernis. Die Autoren schließen Ihre Studie mit dem wichtigsten Punkt: "Sicher ist jedenfalls eines: Die größte Datensammlung bleibt sinnlos, wenn die Entscheider die Informationen nicht interpretieren können." Jedes Unternehmen hat ein eigenes Geschäftsmodell und demnach eigene Digitalziele. So sind auch für jedes Unternehmen andere Kennzahlen relevant. Eine "Standard-Analyse" gibt es nicht. Hier benötigen Unternehmen verlässliche Ansprechpartner, die sich in das Unternehmen "hineindenken", mit den Digital- und Businesszielen vertraut sind und langfristig begleiten. Telefonhotlines mit ständig wechselnden Ansprechpartnern helfen bei der Interpretation der Daten nicht weiter.

Hürde 2: Schlechte Datenqualität

40 Prozent der Befragten nennen "schlechte Datenqualität" als Hürde für die Nutzung von Digital Analytics. Tatsächlich arbeiten herkömmliche Web-Analytics-Tools mit dem sogenannten Pixel- Tracking. Dieses Verfahren kann eine Ungenauigkeit von bis zu 25 Prozent aufweisen. Beim Pixel-Tracking wird auf der Webseite eine 1x1 Pixel große Grafik eingebaut. Klicks werden durch das Laden dieser Grafik registriert. Doch das Pixel-Tracking kann nicht alle Aktionen lückenlos erfassen. Viele User nutzen inzwischen Tracking-Blocker, die speziell Zählpixel blockieren. Zudem sind die Zählpixel oft eines der zuletzt geladenen Elemente einer Webseite – bei langsamen Verbindungen oder besonders schnell weiter-klickenden Nutzern bleiben sie außen vor. Den Verlust von bis zu 25 Prozent müssen Nutzer herkömmlicher Tracking-Tools in Kauf nehmen, obwohl Ausreißer und Datenlücken gerade kleine und mittlere Datensätze stark verzerren. Wer 100 Prozent genaue Web-Analytics-Ergebnisse möchte, der muss auf ein alternatives Verfahren setzen, zum Beispiel auf das Reverse-Proxy-Tracking. Beim Reverse-Proxy-Tracking schaltet der Analyse-Dienstleister einen Proxy-Server zwischen den Webserver und den Nutzer. Der Nutzer gelangt über diesen Proxy auf die Webseite. Davon bekommt der User nichts mit, aber der Proxy zeichnet alle Interaktionen zwischen Nutzer und Webserver lückenlos auf.

Hürde 3: Schwierigkeiten bei der Datenintegration

38 Prozent der Befragten sehen Schwierigkeiten bei der Datenintegration. Fast alles ist messbar. Viele Unternehmen sammeln an verschiedensten Stellen Daten – auf der Webseite, als Teil des Customer-Relationship-Managements, im Callcenter, im Vertrieb, in Social-Media-Kanälen, usw. Doch nur wenige werten diese Daten übergreifend aus. Oft arbeitet jede Abteilung mit ihrem eigenen Datensatz. Besser ist ein großer Datenpool mit vergleichbaren Daten. Dann könnte die Auswertung strategisch erfolgen – und Unternehmen wirklich datengetrieben wirtschaften. Professionelle Analytics-Anbieter bieten Software, die die Daten aller Abteilungen integriert.

Hürde 4: Fehlende Skills in Web Analytics, App Analytics & Co

33 Prozent der Befragten bescheinigen ihrem Unternehmen fehlende analytische Skills. Noch vor der Interpretation steht die kompetente Erhebung der Daten. Dazu gehört eine detailreiche Kenntnis der Software, ihrer technischen Funktionsweise und ihrer Möglichkeiten, außerdem der sichere Umgang mit Statistiken. Nur 15 Prozent der Befragten bescheinigen ihrem Unternehmen ausreichende Schulungen im Bereich Analytics, bei 42 Prozent der Mittelständler gibt es sogar gar keine Schulungen. Digital Analytics ist eine absolute Spezialdisziplin, die sich rasant weiterentwickelt. Genau wie bei anderen Spezialdisziplinen ist es für Unternehmen schwierig und teuer, diese Expertise intern kurzfristig aufzubauen und stetig weiter zu entwickeln. Besser ist eine Kombination aus externen Spezialisten und internen Generalisten. Erstere sind erfahren und up-to-date in ihrer Disziplin – während letztere das eigene Unternehmen kennen und stark im Führen und Managen sind.

Hürde 5: Mangel an Datenschutz und Datensicherheit – Cloud vs. On-Premises

28 Prozent der Befragten können Datenschutz und Datensicherheit nicht ausreichend gewährleisten. Verständlich, denn die meisten Anbieter von Digital Analytics setzen auf Clouds und sind entweder US-Unternehmen oder kooperieren mit solchen. Die Situation der Datenschutzabkommen zwischen der EU und den USA war bereits in der Vergangenheit unübersichtlich – spätestens seit der Wahl von Donald Trump ist sie nicht mehr kalkulierbar. Die einfache Lösung: Die Daten im eigenen Unternehmen halten, mit Web Analytics On-Premises (auch: "Inhouse"). Oder in einer Cloud, die von einem deutschen Unternehmen auf Servern in Deutschland gehostet wird.