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Produktbild: Einführung in die Webanalyse
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Einführung in die Webanalyse Ideal für Ausbildung, Studium und Beruf

Aus der Reihe Rheinwerk Computing
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Beschreibung

Produktdetails

Zustand

Gut

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

28.07.2019

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

236

Maße (L/B/H)

24,6/17,7/2 cm

Gewicht

575 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

EAN

2710001696628

Beschreibung

Rezension

»Alles in allem ein wichtiges und gelungenes Buch, das man jedem Webanalysten ans Herz legen kann.«
»An Büchern zum Thema Webanalyse mangelt es nicht. Und doch fehlte anscheinend eins: Eine grundlegende Einführung, die sich für Studium, Ausbildung und die berufliche Weiterbildung eignet.«
»Wertvolle Grundlageninformationen«

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Zustand

Gut

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

28.07.2019

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

236

Maße (L/B/H)

24,6/17,7/2 cm

Gewicht

575 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

EAN

2710001696628

Herstelleradresse

Rheinwerk Verlag GmbH
Rheinwerkallee 4
53227 Bonn
DE

Email: Info@rheinwerk-verlag.de

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  • Produktbild: Einführung in die Webanalyse


  •   Geleitwort der Digital Analytics Association ... 15

      Geleitwort der Fachgutachter ... 17

      Einleitung ... 19

    TEIL I  Zieldefinition ... 23

      1.  Ziele der Webanalyse ... 25

           1.1 ... Was ist Webanalyse? ... 25

           1.2 ... Ohne Ziele keine Analyse ... 25

           1.3 ... Ziele nach dem S.M.A.R.T.-Prinzip ... 27

           1.4 ... Die Gewinnerzielungsabsicht ... 28

           1.5 ... Business Value Generation: der Antrieb ... 28

           1.6 ... Was, wenn es nicht direkt um Geld geht? ... 29

           1.7 ... Findet ein gutes Tool nicht selbst heraus, was wichtig ist? ... 30

           1.8 ... Vanity Metrics ... 30

      2.  Die Dreifaltigkeit der Datenanalyse ... 33

           2.1 ... Ziele, KPIs und Metriken ... 33

           2.2 ... Von Daten zur Aktion ... 35

    TEIL II  Datenakquise ... 39

      3.  Wie funktioniert Tracking? ... 41

           3.1 ... Tool einbinden und fertig? ... 41

           3.2 ... Warum Technik verstehen? ... 42

           3.3 ... Wie sich zwei Maschinen unterhalten ... 42

           3.4 ... Server- und Client-basiertes Tracking ... 43

           3.5 ... Andere Formen des Trackings ... 47

           3.6 ... Tag-Management-Systeme ... 47

      4.  Nutzer- und geräteübergreifendes Tracking ... 49

           4.1 ... Nutzer sind eigentlich Browser ... 49

           4.2 ... Was sind eindeutige Nutzer? ... 51

           4.3 ... Geräteübergreifendes Tracking ... 52

      5.  Hits, Seitenaufrufe und Sitzungen ... 55

           5.1 ... Hits ... 55

           5.2 ... Seitenaufrufe ... 57

           5.3 ... Sitzung ... 57

           5.4 ... Zeitliche Definition einer Sitzung ... 59

           5.5 ... Was ist die ideale Sitzungsdauer? ... 59

           5.6 ... Die Rolle des Nutzers ... 60

      6.  Daten: Roh oder aggregiert? ... 61

           6.1 ... Was ist der Unterschied? ... 61

           6.2 ... Beispiele für Analysen mit Rohdaten ... 62

           6.3 ... Rohdaten mit R abfragen, transformieren und auswerten ... 63

      7.  Dimensionen und Messwerte ... 69

           7.1 ... Unterschied zwischen Dimensionen und Metriken ... 69

           7.2 ... Umfang/Scope verstehen ... 71

           7.3 ... Eigene Dimensionen und Metriken ... 72

      8.  Ereignisse und Datenschicht ... 75

           8.1 ... Was sind Ereignisse? ... 75

           8.2 ... Beispielereignisse ... 75

           8.3 ... Der Ereignisplan ... 77

           8.4 ... Einsatz einer Datenschicht ... 78

      9.  Einen Tracking-Plan erstellen ... 81

           9.1 ... Warum ein Tracking-Plan? ... 81

           9.2 ... Der Tracking-Plan im Detail ... 82

           9.3 ... Vom Tracking-Plan zum Tagging-Plan ... 83

    10.  Ein geeignetes Tracking-Tool auswählen ... 85

           10.1 ... Entscheidungsfaktoren ... 85

           10.2 ... Google Analytics ... 86

           10.3 ... Adobe Analytics ... 87

           10.4 ... Matomo ... 88

           10.5 ... Hotjar ... 89

    11.  Datenschutz ... 91

           11.1 ... Keine Rechtsberatung ... 91

           11.2 ... Warum überhaupt Datenschutz? ... 91

           11.3 ... Was ist schlimm an der Datensammlung im Internet? ... 92

           11.4 ... Datenschutz und Webanalyse ... 93

    12.  Umfragen auf der eigenen Website ... 95

           12.1 ... Warum Umfragen in einem Buch über Webanalyse? ... 95

           12.2 ... Vor- und Nachteile von Umfragen ... 95

           12.3 ... Fallstricke ... 97

           12.4 ... Wie wird es richtig gemacht? ... 99

    TEIL III  Analyse ... 101

    13.  Minimale Statistikgrundlagen ... 103

           13.1 ... Warum Statistik? ... 103

           13.2 ... Verteilungen ... 103

           13.3 ... The mean Mean ... 104

           13.4 ... Alternativen zum arithmetischen Mittel ... 107

           13.5 ... Standardabweichung ... 108

           13.6 ... Korrelationen ... 110

    14.  Interaktionen anstatt Verweildauer ... 113

           14.1 ... Warum die Verweildauer meistens falsch gemessen wird ... 113

           14.2 ... Ist die Verweildauer überhaupt ein guter KPI? ... 115

           14.3 ... Warum Interaktionen besser sind ... 115

    15.  Absprungrate verstehen ... 119

           15.1 ... Definitionen der Absprungrate ... 119

           15.2 ... Nutzen der Absprungrate ... 120

           15.3 ... Unterschied zwischen Absprungrate und Ausstiegsrate ... 121

    16.  Segmente verstehen ... 123

           16.1 ... Was sind Segmente und warum sind sie wichtig? ... 123

           16.2 ... Wie findet man relevante Segmente? ... 125

           16.3 ... Mengenlehre ... 125

    17.  Akquisekanäle verstehen ... 129

           17.1 ... Was ist ein Akquisekanal? ... 129

           17.2 ... Direkt ... 130

           17.3 ... Organische Suche ... 130

           17.4 ... Suchmaschinen-Marketing ... 134

           17.5 ... Display ... 136

           17.6 ... Affiliate ... 137

           17.7 ... E-Mail ... 137

           17.8 ... Social ... 138

           17.9 ... Referral ... 138

           17.10 ... Benutzerdefinierte Kanäle ... 138

    18.  Kampagnenerfolg auswerten ... 141

           18.1 ... Was ist Erfolg? ... 141

           18.2 ... Kampagnen-Tagging ... 141

           18.3 ... Die Währungen im Online-Marketing ... 142

           18.4 ... Customer Journey versus Datensilos ... 144

    19.  Attribution berechnen ... 145

           19.1 ... Warum ist Attribution wichtig? ... 145

           19.2 ... Statische Attributionsmodellierung ... 146

           19.3 ... Beispiel First Click versus Last Click ... 147

           19.4 ... Vor- und Nachteile statischer Attributionsmodelle ... 148

           19.5 ... Dynamische Attributionsmodellierung ... 149

    20.  Interne Suche messen ... 151

           20.1 ... Warum ist die interne Suche interessant? ... 151

           20.2 ... Welche KPIs sind wichtig? ... 152

           20.3 ... Wie darstellen? ... 153

           20.4 ... Beispiel einer Auswertung in Google Analytics ... 154

           20.5 ... Wie wird eigentlich Relevanz gemessen? ... 155

    TEIL IV  Testen ... 157

    21.  Eine Hypothese formulieren ... 159

           21.1 ... Datengetriebene Hypothesen und kontinuierliches Testen ... 159

           21.2 ... Welcher Test zuerst? ... 160

    22.  A/B- und multivariate Tests ... 163

           22.1 ... A/B-Tests ... 163

           22.2 ... Multivariate Tests ... 163

           22.3 ... Unterschied A/B/n-Test und multivariater Test ... 164

           22.4 ... Wie groß muss ein Sample sein? ... 166

           22.5 ... Vorgehensweisen im Testing ... 166

           22.6 ... Aufsetzen eines Tests ... 167

    23.  Wie belastbar ist ein Testergebnis? ... 169

           23.1 ... Was genau ist statistische Signifikanz? ... 169

           23.2 ... Frequentists versus bayessche Inferenz ... 171

           23.3 ... A/A-Tests ... 173

    TEIL V  Reporting und Anwendungen ... 175

    24.  Wie handlungsrelevante Berichte entstehen ... 177

           24.1 ... Produktivitätskiller Reporting ... 177

           24.2 ... Ziele der Stakeholder verstehen ... 178

           24.3 ... Zweck des Reports definieren ... 178

           24.4 ... Top-down-Methode ... 180

           24.5 ... Benchmarking ... 180

           24.6 ... Prognosen ... 180

           24.7 ... Storytelling mit Daten ... 181

           24.8 ... Signale vom Rauschen trennen ... 181

    25.  Die Kunst, das richtige Diagramm zu wählen ... 183

           25.1 ... Vorsicht, Diagramm! ... 183

           25.2 ... Welches Diagramm für was? ... 185

           25.3 ... Liniendiagramm ... 185

           25.4 ... Säulendiagramm/Balkendiagramm ... 186

           25.5 ... Histogramm ... 187

           25.6 ... Scatterplot ... 187

           25.7 ... Bubble Chart ... 188

           25.8 ... Boxplot-Diagramm ... 189

    26.  Dashboards ... 191

           26.1 ... Was ist der Unterschied zu einem Report? ... 191

           26.2 ... Best Practices ... 191

    27.  Datengetriebene Personas ... 197

           27.1 ... Was ist eine Persona? ... 197

           27.2 ... Einschränkungen eigener Daten ... 198

           27.3 ... Personas aus Nutzungsdaten ... 199

           27.4 ... Demografische Daten ... 201

    28.  Ein Personalisierungskonzept erstellen ... 203

           28.1 ... Voraussetzungen ... 203

           28.2 ... Fallstricke ... 204

           28.3 ... Analyseansätze ... 205

    TEIL VI  Problemlösungen ... 207

    29.  Messunterschiede zu anderen Systemen ... 209

           29.1 ... Klicks versus Sitzungen ... 209

           29.2 ... Unterschiedliche Integration ... 210

    30.  Den Bestätigungsfehler vermeiden ... 213

           30.1 ... Was ist der Bestätigungsfehler? ... 213

           30.2 ... Was hilft gegen den Bestätigungsfehler? ... 214

      A.  Nützliche Helferlein ... 217

      B.  Literatur ... 221

      C.  Glossar ... 227

      Index ... 233