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Produktbild: Einführung in die Webanalyse

Einführung in die Webanalyse Ideal für Ausbildung, Studium und Beruf — Ideal für Ausbildung, Studium und Beruf

Aus der Reihe Rheinwerk Computing

24,90 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

28.07.2019

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

236

Maße (B/H)

16,8/24 cm

Gewicht

573 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8362-7236-0

Beschreibung

Rezension

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. ("t3n")
Wertvolle Grundlageninformationen ("c't")
Alles in allem ein wichtiges und gelungenes Buch, das man jedem Webanalysten ans Herz legen kann. ("LINUX MAGAZIN")

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

28.07.2019

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

236

Maße (B/H)

16,8/24 cm

Gewicht

573 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8362-7236-0

Herstelleradresse

Rheinwerk Verlag GmbH
Rheinwerkallee 4
53227 Bonn
Deutschland
Email: service@rheinwerk-verlag.de
Url: www.rheinwerk-verlag.de
Telephone: +49 228 421500

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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