Jeden Tag scrollen Milliarden Menschen durch Social Media und Websites. Doch wer bleibt wo hängen und warum? Die Webanalyse liefert die Antworten. Über ihre Online-Angebote und Social Media Auftritte können Unternehmen und Marken potenziell viele Zielgruppen erreichen. Doch werden sie überhaupt gefunden und wahrgenommen? Mittels Webanalyse erhalten Unternehmen und Marken wertvolle Einblicke und Daten über die Performance ihrer Online-Präsenzen.
Damit die gewonnenen Daten relevante Ergebnisse und nützliche Hinweise bieten, ist es entscheidend zu wissen, welche Informationen man sucht, analysiert und bewertet. Dies ist die Aufgabe der Webanalyse. Daten richtig zu interpretieren, gehört zu den wichtigsten Kompetenzen im Online-Marketing. Wie das gelingt und welche Webanalyse Grundlagen du kennen solltest, um selbst neue Erkenntnisse für dein digitales Marketing zu gewinnen, liest du jetzt in unserem Blog Wissenswertes.
Was ist Webanalyse?
Eine grundsätzliche Webanalyse Definition lautet, durch verschiedene Methoden Daten und Informationen aus Online-Quellen zu erheben. Ziel dieser Datenerhebung ist es, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie wirksam Maßnahmen des digitalen Marketings sind, wie Website-Inhalte, Social Media-Auftritte oder Online-Anzeigen.
Durchgeführt wird diese Datenerhebung in der Regel mit Hilfe spezialisierter Webanalyse Tools, die das Nutzerverhalten systematisch erfassen. Im Anschluss an die Erhebung folgt die Aufbereitung der gesammelten Daten.
Bild: Stephen Dawson über Unsplash
Darauf aufbauend beginnt die eigentliche Analyse, um fundierte Optimierungsmaßnahmen abzuleiten, wie Holger Rohde, Experte im Thema und Geschäftsleiter der Business Academy Ruhr, erklärt:
„Viele Unternehmen verfügen schon heute über ein großes Fundament an Web-Daten – Google Analytics, CRM-Systeme, Social Media Insights, Web-Formulare und mehr. Doch häufig bleiben diese Daten ungenutzt, werden einfach nur gesammelt und bestenfalls oberflächlich ausgewertet. Nicht selten liegen Daten auch doppelt und dreifach vor, weil die betriebliche Organisation nicht darauf optimiert wurde." Entscheidend sei:
- welche Ziele verfolgt werden (z. B. Conversion, Markenbekanntheit, Kundenbindung),
- welche Kennzahlen (KPIs) wirklich relevant sind,
- wie die verschiedenen Datenquellen zusammengeführt werden (z. B. Web, Social, Produktdaten)
- und wie daraus konkrete Maßnahmen zur Optimierung abgeleitet werden.
Webanalyse und KPIs
Bevor du mit der Webanalyse für Unternehmen beginnst, sollte deshalb eine klare Datenstrategie vorliegen. Darin gilt es zu definieren, welche Informationen die Webanalyse überhaupt erheben soll und mit welchen Methoden dies geschieht. Nur wenn diese Webanalyse Grundlagen geklärt sind, lassen sich aus der Datenerhebung tatsächlich relevante KPIs (Abk. für Key Performance Indicator) ableiten und unwichtige Kennzahlen gezielt ausblenden.
Entscheidend ist außerdem, dass du die übergeordnete Online-Marketing– oder Social-Media-Strategie berücksichtigst: Je nach Zielgruppe, Kommunikationskanal oder Kampagnenziel können sich sowohl die relevanten KPIs als auch die auszuwertenden Webquellen deutlich unterscheiden. Typische Kennzahlen für Webanalyse und KPIs, wie du auch gleich bei den Methoden sehen wirst, sind unter anderem:
- Seitenaufrufe (Page Views): Gesamtanzahl der aufgerufenen Seiten eines Webauftritts innerhalb eines festgelegten Zeitraums.
- Sitzungen (Sessions): Anzahl der einzelnen Besuche auf der Website.
- Absprungrate (Bounce Rate): Anteil der Nutzer, die die Seite ohne weitere Interaktion wieder verlassen.
- Verweildauer (Average Session Duration): Durchschnittliche Zeit, die Nutzer auf der Website verbringen.
- Conversion Rate: Anteil der Besucher, die eine definierte Zielhandlung ausführen (z. B. Registrierung für einen Newsletter, Kauf eines Produkts).
Webanalyse Methoden
Es gibt eine Vielzahl an Webanalyse Methoden, die verschiedene Aspekte der Performance einer Online-Präsenz oder einer Website beleuchten. Viele können auch für die Webanalyse im Marketing kombiniert werden, um ein umfassendes Bild über die Werte und Kennzahlen aller Online-Präsenzen zu erhalten.
Sinnvoll ist jedoch, dass die Auswahl der Webanalyse Methoden auf die jeweiligen Ziele abgestimmt ist. Möchte zum Beispiel ein Unternehmen eine größere organische Reichweite aufbauen oder seinen Absatz durch Online-Werbung steigern? Nur so lässt sich sicherstellen, dass die Webanalyse tatsächlich relevante Erkenntnisse liefert und zielgenaue Optimierungen ermöglicht. Bekannte Webanalyse Methoden sind:
Bild: Luke Chesser über Unsplash
Traffic und Conversion: Bei der Webanalyse Methode Traffic und Conversion untersucht du, wie viele Nutzer deine Website besuchen und wie viele davon eine gewünschte Handlung ausführen. Zunächst erfasst du die Besucherquellen (also woher kommen die User eigentlich bzw. wie haben sie deine Website gefunden), Seitenaufrufe inkl. Unterseiten und das Nutzerverhalten.
Anschließend schaust du dir dann, welche Quellen für besonders viel Traffic sorgen und auf welchen Seiten die Nutzer abspringen statt eine gewünschte Handlung auszuführen. Zum Einsatz kommen hierzu Webanalyse Tools wie Tracking-Systeme, Tag-Manager und Conversion-Tracking-Module.
User Journey und User Experience (UX): Für die Webanalyse sind User Journey und die UX (deutsch: Nutzererfahrung) relevante Werte, um zu verstehen, wie die Nutzer sich durch eine Website navigieren und ob sie dabei eine für sie zufriedenstellende Erfahrung machen, z.B. ob sie in einem Online-Shop exakt die Produkte finden, nach denen sie gesucht haben.
Ziel ist es, typische Pfade, eventuelle Hürden und Abbruchstellen zu erkennen, um die UX für die Nutzer weiter zu verbessern. Dabei gehst du schrittweise vor: Zunächst erfasst du Webanalyse Kennzahlen wie die Anzahl der Klicks, das Scroll- und Suchverhalten auf der Seite oder wie häufig die Nutzer zwischen den einzelnen Seiten deines Webauftritts wechselten. Anschließend visualisierst du diese Daten, um das Nutzerverhalten zu erkennen und daraus Hinweise ableiten zu können, wo du noch die Nutzerführung auf der Website optimieren solltest.
Zum Einsatz kommen dabei Webanalyse Tools und Webanalyse Software wie Heatmap-Software, Session-Recording-Systeme und Funnel-Tracking-Lösungen, die Einblicke in das Verhalten und Nutzererlebnis liefern.
Technische Analyse: Bei der technischen Webanalyse überprüfst du die Funktionsweise und Leistungsfähigkeit deiner Website. Dazu untersuchst du unter anderem die Ladezeiten, Serverantworten, mobile Optimierung, die Browserkompatibilität oder ob fehlerhafte Seiten vorliegen. Denn technische Schwachstellen können die Nutzererfahrung und die Sichtbarkeit der Website in Suchmaschinen beeinträchtigen. Typische Webanalyse Tools und Webanalyse Programme sind dafür Performance-Messsysteme, SEO-Tools und Logfile-Tools, die technische Daten erfassen und auswerten.
Webanalyse mit KI: Inzwischen kommen auch KI-gestützte Webanalyse Methoden zum Einsatz, um große Datenmengen automatisiert auszuwerten und darin Muster festzustellen. Vorteil der Webanalyse mit Künstlicher Intelligenz ist, dass sie nicht auf herkömmliche Kennzahlen beschränkt ist, sondern auch komplexe Zusammenhänge sichtbar macht. Beispiele für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist zum Beispiel die Prognoseerstellung mittels Predictive Analytics, um zukünftiges Nutzerverhalten und Markttrends frühzeitig zu erkennen.
Wie oft Webanalyse ideal?
Wie häufig sollte eine Webanalyse stattfinden? Webanalyse ist kein einmaliger Check, sondern ein fortlaufender Prozess, wie Simona Burkart, Gründerin von seomona Consulting und Beraterin für SEO-Strategien und Datenanalyse, beschreibt:
„Wer digitale Kanäle gezielt steuern will, sollte seine Daten regelmäßig analysieren – idealerweise monatlich, bei aktiven Kampagnen sogar wöchentlich oder täglich. Besonders im SEO-Bereich ist Kontinuität entscheidend: Suchmaschinen-Algorithmen und Nutzerverhalten verändern sich stetig. Durch z.B. AI Overviews oder AI Mode verändern sich Suchintentionen und Sichtbarkeit rasant. Nur durch eine laufende Datenauswertung lassen sich Veränderungen frühzeitig erkennen und Chancen gezielt nutzen. Kurz gesagt: Wer nicht regelmäßig analysiert, optimiert im Blindflug.“
Webanalyse Daten interpretieren
Nach der Erhebung folgt die Interpretation der Daten. Schließlich möchtest du bei der Webanalyse wissen, welche Erkenntnisse die Kennzahlen aus deinen Online-Quellen überhaupt bereithalten. Bei der Interpretation von Daten ist der Kontext entscheidend, wie Tizian Böger, Geschäftsführer der tibdi GmbH und Berater für Unternehmen, bei der Implementierung datenschutzkonformer Tracking- und Webanalyse-Lösungen betont:
„Die gleiche Metrik kann je nach Situation unterschiedlich zu bewerten sein. Ein einfaches Beispiel ist die Zahl der Seitenaufrufe in einem Online-Shop: Viele Aufrufe einer Produktseite sind meist positiv, ebenso viele Aufrufe der Warenkorbseite dagegen eher ein Warnsignal. Dort erwarte ich tendenziell niedrigere Werte, denn nicht jeder, der eine Produktseite besucht, kauft auch. Eine auffällig hohe Zahl kann auf Reibungen im Checkout-Prozess, Navigationsprobleme oder ein Tracking-Thema hinweisen.“
Webanalyse für Unternehmen
Du siehst, bei der Webanalyse geht es nicht nur um die Erhebung von Zahlen und Daten aus Online-Quellen. Entscheidend ist auch, was im Anschluss mit diesen Webanalyse Kennzahlen und Daten passiert. Damit die Webanalyse für Unternehmen erfolgreich ist, gilt es, aus den gewonnenen Erkenntnissen auch die richtigen Schlüsse zu ziehen und entsprechende Maßnahmen für die Verbesserung der eigenen Online-Auftritte und -Präsenzen abzuleiten.
Bild: Campaign Creators über Unsplash
Eine Einführung in die Webanalyse findest du auch im unserem Lehrgang Datenanalyse Web Analyst (IHK). Was dich im Webanalytics Lehrgang erwartet, verrät dir Holger Rohde:
„Trotz der technischen Möglichkeiten sehen wir oft, dass vorhandene Daten nicht regelmäßig ausgewertet werden, Verantwortlichkeiten unklar sind (wer wertet aus, wer leitet ab, wer setzt um?), wichtige Tools oder Methoden unbekannt oder nicht optimal genutzt werden, Ergebnisse nicht sichtbar kommuniziert werden – intern ebenso wie extern.
Die Weiterbildung zum Web Analyst (IHK) zielt genau auf diese Lücke ab: Sie vermittelt nicht nur, wie Daten erhoben werden (und man dabei den Webanalyse Datenschutz einhält), sondern vor allem, wie man sie interpretiert, mit anderen Quellen verbindet, visualisiert und für strategische Entscheidungen nutzbar macht (z. B. durch Reporting, KPI-Definition, Datenvisualisierung). Damit wird aus statistischem Material ein echter Mehrwert – für Marken, Unternehmen und alle, die online erfolgreich sein wollen. Wer seine digitale Präsenz optimieren und seine Marketingbudgets effizient nutzen will, kommt ohne datenbasierte Strategien nicht aus.“
