Webanalyse: Mit Google Analytics den mobilen Besucher verstehen

Beitrag aus Ausgabe 65 / April 2017
Analytics
Maik Bruns

ist Inhaber des auf Webanalyse-Beratung und -Seminare spezialisierten Unternehmens MetrikaDer Google-Analytics- und Tag-Manager-Professional und Coach liebt es, aus Unternehmen und ihren Websites zielorientierte Erfolgsmechanismen herauszukitzeln und sie auf Wachstumskurs zu bringen.

In Zeiten, in denen Websites von immer mehr mobilem Traffic erreicht werden, ist es wichtig, klar zu erkennen, was einem diese Besucher bringen und wo es Probleme gibt. Mit Google Analytics hat man das richtige Werkzeug dafür. 

Ganz gleich, ob die eigene Website für Mobilbesucher eine eigene Subdomain (z. B. m.domain.de) oder ein angepasstes/responsives Design bereithält – ein Betreiber möchte gerne wissen, wie und ob die mobilen Besucher die (hoffentlich) gesteckten Ziele erreichen.

Mit einem Webanalyse-System, wie etwa dem verbreiteten Google Analytics, lassen sich dabei schnell relevante Auswertungen generieren, die zumindest den Status quo widerspiegeln und Möglichkeiten zur Optimierung der Website offenlegen.

Analysedaten beantworten das „Was?“ – nicht das „Warum?“

Um Verwechslungen vorzubeugen, sei noch einmal darauf hingewiesen, dass die Daten in Webanalyse-Systemen zwar relevante Zahlen und auch KPIs aufzeigen können, diese sind jedoch zum einen vergangenheitsbezogen (max. gegenwartsbezogen) und lassen daher nur begrenzt Rückschlüsse auf zukünftige Entwicklungen zu. Zum anderen geben sie oftmals keinen direkten Aufschluss über das „Warum?“ des Nutzers. Im Kern bedeutet das im Anschluss an Analysen, die Problemstellungen aufzeigen: Gute Hypothesen aufstellen, die zu einer erfolgskritischen Verbesserung der KPIs beitragen können … und dann ran ans (A/B- oder multivariate) Testing, um die Hypothesen zu bestätigen. Hier ist also immer noch menschliche „Brain Power“ gefragt.


Definition von „Mobil“-Traffic in Google Analytics

In Google Analytics wird derjenige Nutzer als mobiler Traffic angesehen, der eine Website mit dem Smartphone besucht. Tablets zählen dementsprechend nicht dazu und bilden eine zweite Gruppe der Geräteklassen. Dritte Klasse im Bunde der drei ist „Desktop“, gemeint sind damit stationäre Rechner oder Laptops.

Warum ist die Betrachtung von Nutzern auf Mobilgeräten wichtig?

Nicht nur, dass der Traffic durch mobile Geräte immer weiter ansteigt – es kommt immer häufiger vor, dass der Anteil von Desktop-Traffic auf Websites unter 50 % sinkt –, sondern auch das Verhalten, wie Menschen mit ihren Geräten umgehen, verändert sich nachhaltig.

Das liegt zum einen an den immer weiter verbreiteten (immerhin 66 % der Gesamtbevölkerung in Deutschland nutzen mobile Endgeräte zum Surfen, siehe Abbildung 1) und besseren Geräten, die es komfortabler ermöglichen, im Internet zu agieren, zum anderen an den immer besseren Websites, deren Betreiber eben das erkannt haben und passgenaue mobile Versionen ihrer Websites erstellen (Stichwort „Entwicklung unter Mobile-first-Gesichtspunkten“). Sprich: Auch der Wettbewerb wird immer besser und der Kampf um die Gunst der mobilen User ist längst entbrannt.

B2B vs B2C: Der ewige Unterschied

Tendenziell lässt sich sagen: Im B2B-Geschäft ist in der Regel die Gerätekategorie „Desktop“ führend. Die Menschen, die ein berufliches Interesse an der Internetpräsenz eines anderen Unternehmens haben, sind zumeist an ihrem Arbeitsplatz zu finden – und der ist entweder mit einem Desktop-PC oder Laptop ausgestattet. Im B2C-Geschäft hingegen zeigt sich immer häufiger das in Abbildung 2 gesehene Bild, mit mehr oder weniger großen Schwankungen. Zumindest ist zu beobachten, dass der mobile Anteil im Verlauf der Jahre immer größer geworden ist und je nach Art des Geschäfts schon mal größer ist als der der anderen Geräteklassen. Und die Entwicklung scheint sich fortzusetzen.

Das bedeutet allerdings nicht, dass im B2B die mobilen Endgeräte außer Acht gelassen werden können. Denn natürlich ist es nicht mehr so, dass in jedem Geschäftsbetrieb zu 90 % Desktop-Traffic vorherrscht. Auch hier sind mobile Geräte auf dem Aufstieg, insbesondere bei der neuen Generation von Managern, wenn auch nach wie vor nicht in gleicher Menge. Insbesondere Entscheider setzen aber vermehrt auf die kleinen Technikmonster.

Von Kaufentscheidungen und „Drittel“-Faustregeln

Im B2C-Zweig werden mobile Endgeräte zwar auch zu unmittelbaren Käufen im E-Commerce-Bereich oder sonstigen Zielerreichungen genutzt, doch bleibt die Conversion Rate trotz des hohen Traffic-Anteils mehr oder weniger deutlich hinter denen des Desktop-Traffics zurück. Webanalyse-affine Marketer sehen sich häufig genug der „Drittel-Faustregel“ ausgesetzt, die grob aufzeigt, wie viel geringer die Conversion Rate durch Mobilgeräte und Tablet gegenüber der durch Desktop-Traffic erzeugten ist (siehe Abbildung 3).

Desktop = Referenzwert
Tablet = 2/3 Desktop
Mobile = 1/3 Desktop

Diese Faustregel passt natürlich nicht immer, spiegelt aber derzeit bei vielen Websites die Realität wider.

Dass trotz hoher Trafficzahlen die Conversion Rate noch nicht in gleicher Höhe zu sehen ist, kann auf zwei Dinge hindeuten:

  1. Entweder ist die Seite nicht gut genug für die Conversion mit mobilen Geräten optimiert
    oder
  2. der Nutzer ist „auf der Couch“ und möchte sich zunächst mithilfe seines Smartphones über Produkte/Dienstleistungen o. ä. informieren. Wird auf Basis der gefundenen Informationen eine (Kauf-)Entscheidung getroffen, bedeutet das oftmals, dass die gleiche Person sich zu einem späteren Zeitpunkt mit dem Desktop oder Tablet auf der Seite anmeldet, um den Kauf oder ein anderes vom Website-Betreiber gestecktes Erfolgserlebnis abzuschließen.

In vielen Fällen dürfte es so sein, dass ein Smartphone im Prozess der (Kauf-)Entscheidung eine frühe Rolle einnimmt. Doch auch wenn die Conversion erst später stattfindet, muss es die besuchte Seite den Besuchern natürlich so leicht wie möglich machen, die gesuchten Informationen zu finden und sie zufriedenzustellen, um überhaupt eine Chance auf die Conversion zu wahren. Dementsprechend wichtig ist der Besuch als Vorbereitung.

Nutzererfahrung

Die Nutzererfahrung auf mobilen Geräten unterscheidet sich oftmals von der der Desktop-Besucher. Das liegt zum einen an den Umständen, in denen sich Nutzer zu dem Zeitpunkt befinden, zu dem sie surfen. Zum anderen liegen Limitierungen zugrunde, die das Gerät mit sich bringt. Sind Besucher unterwegs und nicht zufällig in einem WLAN, kann die fehlende Bandbreite oder mangelnder Empfang schon mal für eine gewisse Ungeduld beim Aufruf der Seite sorgen. Sie springen also ab, wenn etwa die Seite nicht schnell genug lädt oder sie das Gefühl haben, endlos scrollen zu müssen, um ihre Informationen zu erhalten. Wichtige Punkte, die beim Aufbau und der Gestaltung von mobilen Websites berücksichtigt werden müssen!

Probleme dieser Art lassen sich allerdings mit Google Analytics recht schnell feststellen. Wenn auch leider erst retrospektiv. Darauf gehen wir im Folgenden ein.

Im Beispiel: Responsives Design

Um Vergleiche schnell ziehen zu können, gehen wir davon aus, dass es sich bei der betrachteten Website um eine responsiv gestaltete handelt oder die Ausgabe der Seite serverseitig dynamisch erfolgt. Anordnung und Optik passen sich also unter der gleichen URL dem jeweiligen Endgerät an. Das lässt unmittelbare Vergleiche zwischen den Geräteklassen auf der URL zu. Wollten wir eine separate mobile Seite (z. B. m.domain.de) betrachten, wäre der Vergleich ungleich komplizierter und könnte in den meisten Fällen nicht mehr in Google Analytics ausgeführt werden.

Wohin des Weges?

Um festzustellen, wo es Optimierungspotenzial gibt, bieten sich zunächst drei grundsätzliche Möglichkeiten an:

  1. Verschiedene Reports betrachten
  2. Unterschiedliche Sichten auf dieselben nutzen
  3. Die richtigen Fragen stellen

Welche Reports sind die wichtigen?

Direktvergleiche

Der Bericht „Zielgruppe > Mobil > Übersicht“ bietet eine erste Anlaufstation. Um nicht vor lauter Zahlen sofort den Überblick zu verlieren, bietet sich eine andere Darstellungsweise des Reports an, der aufgerufen wird. Um den Fokus auf bestimmte Metriken zu richten, ist der „Vergleich“ vielfach das Mittel der Wahl. Er lässt sich rechts oberhalb des Tabellenberichts anwählen (siehe Abbildung 4).

Sehr schnell ist so erkennbar, dass die durchschnittliche Absprungrate im Beispiel bei mobilen Endgeräten (im Durchschnitt) deutlich schwächer abschneidet, also höher ist als bei anderen Geräteklassen. Ein erster Ansatz für näheres Hinsehen.

Über das Auswahlfeld oberhalb der verglichenen Kennzahl lassen sich auch schnell weitere Vergleiche anstellen. So können zum Beispiel schnell Conversion Rates oder Umsätze auf Gerätekategorien-Ebene bewertet werden (siehe Abbildung 5).

Wie immer folgt: Segmentieren

Eine der wichtigsten Herangehensweisen in der Webanalyse ist die Segmentierung. Da Durchschnittswerte, wie sie Standardreports vor allem in den oberen Zeilen oftmals zeigen, in der Regel nicht aussagekräftig sind, werden also „engere“ Sichten nötig, um bei der Problemsuche Erfolg zu haben. Im oben genannten Beispiel (Abbildung 4) konnten wir feststellen, dass offenbar die Absprungrate schon einen ersten Ansatz bietet. Aber die Daten basierten zunächst noch auf genannten Durchschnittswerten.

An dieser Stelle muss sich der Marketer oder Analyst fragen: Welche Segmente sind davon wie stark betroffen? Gibt es dort weitere Ansatzpunkte für Analysen?

Es lohnt sich also, nachzudenken, welche Einflussfaktoren aufzeigen könnten, wo Probleme liegen. Dafür können andere Berichte in Google Analytics betrachtet werden, wie beispielsweise der Zielseiten-Bericht („Verhalten > Websitecontent > Zielseiten“) oder auch der Channel-Report („Akquisition > Alle Zugriffe > Channels“), der die Traffic-Quellen genauer unter die Lupe nimmt. Natürlich ist auch jeder andere Bericht legitim, der schlüssig scheint, um herauszufinden, ob das vermeintliche Problem tatsächlich global existiert oder auf bestimmte Teilaspekte heruntergebrochen werden kann.

Ein Beispiel: Wenn bei der Segmentierung nach Quellen und Geräteklassen herauskommt, dass mobile Besucher von AdWords-Kampagnen überdurchschnittlich hohe Absprungraten zu verantworten haben, ist vielleicht in der Kampagnenaussteuerung etwas nicht in Ordnung. Möglicherweise wurden bestimmte Suchbegriffe nicht ausgeschlossen und die Anzeigen produzieren jede Menge Traffic-Unsinn. Oder aber die Anzeigenzuordnung passt nicht zum Keyword usw.

Da sich die Betrachtungsweise ändert (Gerätekategorie ist nicht mehr die primäre Dimension der Betrachtung, sondern etwa „Quellen“, „Zielseiten“ oder andere, je nach Report), muss der Bezug zu den Gerätekategorien anders erfolgen, zum Beispiel über sekundäre Dimensionen (siehe Abbildung 6).

Eine weitere äußerst hilfreiche Funktion sind benutzerdefinierte Segmente. Diese sind oberhalb der Grafiken in den Berichten zu finden (siehe Abbildung 7) und lassen eine genauere Segmentierung des vorliegenden Berichtes zu: entweder nach bereits systemseitig vorhandenen Gruppierungen oder nach individuellen.

In Google Analytics sind bereits zwei einzelne Gerätekategorien als benutzerdefinierte Segmente vorhanden (Mobile und Tablet, siehe Abbildung 8). Warum nicht auch Desktop ein eigenes Segment systemseitig spendiert bekommen hat, bleibt wohl Googles Geheimnis. Da sich aber wunderbar einfach eigene erstellen lassen, sollte das niemanden davon abhalten. Die Konfiguration ist in den Abbildungen 9 und 10 nachzuvollziehen und lässt sich auch wunderbar Analytics-kontenweit ausrollen (siehe Abbildung 11).

Sind die Elemente erst einmal eingerichtet, lassen sich diese in den allermeisten Berichten nutzen, um beispielsweise den oben gezeigten Absprungraten zu Leibe zu rücken (siehe Abbildung 12).

Weitere sinnvolle Reports

Wo lassen sich weitere Überprüfungen vornehmen, ob die Geräteklasse „Mobile“ irgendwo noch nicht so gut „funktioniert“, wie gewünscht?

Im Grunde genommen überall, denn ein mögliches Problem oder unterdurchschnittliches Verhalten kann vielschichtig sein. Es hängt eben – wie so oft – „davon ab“. Tatsächlich lassen sich also in fast allen Report-Rubriken theoretisch erst einmal sinnvolle Ansätze für tiefere Analysen finden. Wichtig ist jedoch immer die Nutzung von Segmentierungen, wie beispielsweise die oben gezeigten sekundären Dimensionen oder benutzerdefinierten Segmente – oder beide gleichzeitig.

Selbstverständlich gibt es noch wesentlich mehr Wege, die zum Ziel führen können, etwa das Anlegen eines benutzerdefinierten Berichtes, der sich explizit auf die Unterschiede bei den Geräteklassen stürzt oder nur die mobilen Endgeräte betrachtet. Doch alle Möglichkeiten hier aufzuführen, würde an dieser Stelle zu weit führen.

Fragen über Fragen

Wer sich nun fragt, wie man mit den Reports Probleme in den Daten erkennen kann, kann sich z. B. auf zweierlei Weise der Sache annähern:

  1. Anomalien suchen
  2. Die richtigen Fragen stellen

Was ist damit gemeint?

Anomalien suchen

Bei der Suche nach Anomalien in den Daten geht es primär darum, deutliche Unterschiede innerhalb der Datensätze zu erkennen – und weniger darum, die absolute Zahl als solche zu bewerten. Wenn wir uns an Abbildung 4 zurückerinnern, haben wir dort recht schnell eine solche Anomalie bei den Absprungraten gefunden, weil die Abweichung besonders deutlich war. Nun überprüft man, welche möglichen tieferen Segmente diese Abweichung begünstigt haben, in unserem Fall also beispielsweise, ob bestimmte Quellen für die hohen Absprungraten bei mobilen Endgeräten verantwortlich sind oder ob nur bestimmte Seiten/Seitentypen betroffen sind usw. So dringt man meist relativ schnell zum Kern des Problems vor – auch wenn die Abweichungen nicht immer besonders hoch sind. Entscheidend ist die Abkehr von der Auswertung der Durchschnittswerte.

Relevante Fragestellungen für die Analyse

Wer wissen will, wie es um die Performance der Website für Smartphones steht, braucht gute Fragen, die ihm den Weg zu einer Analyse ermöglichen. Folgende Fragen können an die Daten gerichtet werden – und werden im Normalfall in einem der vielen Berichte, die Google Analytics bietet, beantwortet:

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Lesen Sie den Artikel weiter in unserer suchradar Ausgabe 65 von April 2017 mit dem Titelthema „Mobile First: Aufrüsten für den neuen Google-Index“.

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