Das perfekte Analytics-Dashboard – die wichtigsten KPIs auf einen Blick

Noch immer kann man bei vielen Unternehmen eine gewisse Überforderung feststellen, wenn es darum geht, Analytics KPIs regelmäßig zu erfassen und zur Grundlage von strategischen und operativen Entscheidungen zu machen.

Eine Möglichkeit, die Verzahnung zwischen WebAnalyse, dem Online Marketing Controlling sowie der Unternehmensführung insgesamt zu verbessern, bietet die Datenvisualisierung. Mittlerweile existieren mit Tableau, Google Data Studio und anderen Visualisierungstools leistungsstarke Lösungen, um Kennziffern und damit Daten zu visualisieren. Es geht aber auch „eine Nummer kleiner“, wenn man die Dashboard Funktion von Google Analytics für die Präsentation und Überwachung heranzieht.

Datenvisualisierung – die Grundlagen

Wesentliches Merkmal der Digitalisierung ist, dass alle Prozesse, die über Software laufen, Daten erzeugen. Im intensiver werdenden Wettbewerb der digitalisierten Branchen ist es entscheidend, diese Daten zur Analyse der Ergebnisse und Effizienz von Prozessen heranzuziehen. Analytics Daten lassen sich dabei ohne weiteres in ein längerfristig strukturiertes Monatsreporting in Unternehmen einbeziehen. Allerdings würde das Potenzial der WebAnalyse bei weitem ungenutzt bleiben, wenn man es nicht mindestens zur wöchentlichen Grundlage der Online Marketingsteuerung machen würde.

Noch besser ist, die WebAnalyse zur täglichen Überwachung, wöchentlichen Steuerung und monatlichen Bewertung heranzuziehen. Ein nicht zu unterschätzender Faktor ist das damit verbundene und entstehende Erfahrungswissen in Teams und Firmen, das aus der Verbindung von externen und internen Ereignissen und der dazugehörigen Entwicklung von Analyticsdaten besteht. Dieses Erfahrungswissen ist für die immer effektivere Interpretation der Daten unerlässlich.

Ziele und KPIs

Die Verwendung von Analytics Daten in manchen Unternehmen lassen sich in Anlehnung an einen mäßig komischen Film der letzten Jahre durchaus als „Menschen, die auf Daten starren“ bezeichnen. Beeindruckende Reports, kunstvoll strukturierte Dashboards und kompliziert klingende KPIs lassen viele in Ehrfurcht erstarren, ohne dass wirklich Verständnis für den Informationsgehalt der Daten und vor allem für die Konsequenz aus einer Information besteht. Häufig wird vergessen, Analyticsdaten mit Zielen zu verbinden oder es werden globale Ziele – wie etwa der Umsatz oder die Kosten-Umsatz-Relation (KUR) - ins Zentrum der Online Marketingsteuerung gestellt, ohne die Logik von Prozessen weiter zu untergliedern.

Doch tatsächlich kann die WebAnalyse noch mehr. Für alle Prozesse und Phasen des Online Salesfunnel lassen sich Ziele definieren und mittels Analytics laufend überprüfen. Die Best Practice so großer Player wie etwa Amazon zeigt, dass Businessprozesse in Teilprozesse definiert und zerlegt werden und deren Erfolg in mathematische Relationen ausgedrückt wird. Die dabei eingesetzten Kennziffern sollten laufend überwacht werden, um die mittel- und langfristige Zielerreichung zu ermöglichen.

Abbildung 1: Beispiel Dashboard in Google Analytics.

Dabei spielt auch die Reihenfolge der Analyse eine entscheidende Rolle. Führt man sich den Salesfunnel vor Augen, beginnt für viele Unternehmen die Steuerung des Online Marketings häufig an der oberen Seite des Trichters, das heißt man kümmert sich um Impressions und Visits. Doch leider sind diese Größen zwar wichtig, aber nur mittelbar erfolgsrelevant. Um den tatsächlichen Erfolg, in der Regel die Erzielung eines betriebswirtschaftlichen Ertrags, sicherzustellen, sollten die Ziele in der WebAnalyse entlang des Salesfunnels von hinten nach vorne analysiert werden. Im E-Commerce entscheiden Retourenquote, Conversion Rate und Warenkorbumfang über den langfristigen Erfolg eines Onlineshops. Im Affiliate Marketing entscheidet erst die Conversion auf der Partnerseite über den Erfolg.

Zielgruppen für Dashboards

Sind die aussagekräftigen KPIs den wichtigsten Zielen zugeordnet, ist als nächstes die Frage zu klären, wer sich mit diesen KPIs beschäftigen soll. Entscheidend für die inhaltliche Konzeption von Dashboards sind die Zielgruppen für bestimmte Steuerungsgrößen im Rahmen der Analyse. So sind für das Newsletter-Team andere Kennziffern relevant als etwa für einen Adwords-Manager, die Entwickler werden sich um die technische Seitenperformance kümmern, während eine Shopmanagerin die E-Commerce Leistungsdaten wie Warenkorb und Conversion Rate in den Fokus stellt. Folglich kann man mit Dashboards sehr gut die organisatorische Struktur der Online Marketing und E-Commerce-Teams abbilden.

Wenn man in kleineren Unternehmen mit wenigen Kollegen arbeitet und Aufgabengebiete größer und übergreifender sind, sollten dennoch die Dashboards nach Aufgabengebieten gegliedert werden. So lassen sich Stärken und Schwächen im Online Marketingprozess eher identifizieren und Optimierungen anstoßen. Mit diesem Ansatz lässt sich auch das Prinzip der „Property Ownership“ umsetzen, bei dem eine klare Zuordnung von Verantwortung zu Kanälen, Prozessen oder Teilen der Website erfolgt. Dieses sollte sich auch unbedingt in den Analytics Dashboards niederschlagen. Die Zielgruppen bestimmen je nach analytischem Verständnis auch Grad der Detailliertheit und Komplexität der Dashboards. Wird die ganze Belegschaft adressiert, sollte gut verständliche und widerspruchsfreie Kennziffern in einem Dashboard zusammengefasst werden.

Mit den Zielgruppen ergibt sich auch die Auswahl der KPIs und Darstellungsformate. Das Dashboard soll den Verantwortlichen einen Überblick zu dem Ergebnis ihrer Arbeit liefern. Da das Team weiß, was sowohl Input als auch Outputfaktoren sind, sollten sie festlegen, welche KPI in das Dashboard gehört und welche nicht.

Die zeitliche Perspektive – strategisch – operativ

Neben der entscheidenden Frage nach den Zielgruppen und Product Owner der Dashboards stellt sich auch bald die Frage nach der zeitlichen Perspektive. Aus dem Controlling ergeben sich die zeitlichen Ebenen strategisch, taktisch und operativ, die man mit lang-, mittel- und kurzfristig übersetzen kann. Während einzelne Online Marketingprozesse langfristigen Veränderungen unterliegen –wie etwa die Veränderung der Gerätenutzung von Desktop zu Mobil (und demnächst zu Voice Search?)- werden etwa Performance Kennziffern im E-Commerce täglich überwacht, um ein schnelles Eingreifen zu ermöglichen. Während langfristige Fragestellungen am Besten durch die Abbildung von Datenverläufen abgebildet werden, können Werte in der kurzfristigen Überwachung als Einzelwerte dargestellt. Wenn es Prozesse gibt, die sowohl kurz-, mittel- und langfristig betrachtet werden, empfiehlt sich die Etablierung mehrer Dashboards, da sich aus Änderung der zeitlichen Perspektive häufig auch geänderte Bedarfe bei den KPIs geben.

Verteilungsperspektiven

Auch die Verteilung von Werten auf verschiedene geografische Regionen oder Kanäle oder Gerätetypen lässt sich mit Hilfe von Analytics Dashboards darstellen. Dazu lassen sich Daten als Kartendarstellung, als Balken- oder Kreisdiagramm abbilden. Die Verteilungsperspektive ist immer dort wichtig, wo ein Portfolio an Faktoren besteht. Über die geografische Verteilung der Suchanfragen kann ich den Einfluss von äußeren Faktoren wie etwa das Wetter bestimmen. Die Verteilung von Besuchs- und Interaktionswerten hat eine große Bedeutung für das zentrale, aber zugleich schwierige Thema der Attribution. Dabei geht es um die Zuordnung des Online Marketingerfolgs auf die einzelnen Kanäle. Um dabei langfristig zu richtigen Einschätzungen zu gelangen, benötige ich natürlich zunächst eine ausreichende Erfahrung zur unterschiedlichen Bedeutung der Kanäle, Regionen, etc. Analytics Dashboards helfen dabei.

Business Logik und Aufbau des Dashboards

Für den Aufbau eines Dashboards ist es wichtig, eine logische Aussage zu komponieren. Was ist die primäre Zielgröße, was sind Einflussgrößen und wie stehen diese in einem Zusammenhang? Sind Benchmarks, also Vergleichsgrößen sinnvoll und wie kann der Vergleich am Besten abgebildet werden? Diese Fragen stellen sich unmittelbar beim Aufbau des Dashboards. Dabei sollten Elemente eines Dashboards entlang ihrer gemäß der Businesslogik bestehenden Reihenfolge abgebildet werden.

Beispiel:
Hauptzielgröße: Umsatz
Einflussfaktoren: ds. Warenkorb, Conversions
Reihenfolge der KPI im Dashboard: Umsatz [=] Warenkorb [x] Conversions.

In dieser Reihenfolge werden die Elemente im Dashboard entweder von links nach rechts oder von oben nach unten so angeordnet werden. Soll ein Teilprozess –wie etwa die Entstehung der Conversions- abgebildet werden, sollte eine Zeile oder Spalte oder gar ein neues Dashboard gebildet werden.

Ein Beispiel Dashboard zeigt die Kennziffer als Primäre Zielgröße im Content Marketing bei allen Seiten und bei AMP-Seiten. Als sekundäre KPI werden die Seiten je Sitzung gezeigt. Als Faktoren die Entwicklung der Nutzer und die für die AMP-Seiten relevante Verteilung der Geräte. Die Daten werden zusätzlich für 2 vergleichbare Zeiträume dargestellt.

Erstellung eines Analytics Dashboards – so geht’s

Wenn nun Zielgruppen, KPIs und zeitliche Perspektive, Verteilung und Logik für ein Dashboard festgelegt sind, geht es daran, das Dashboard aufzubauen. Analytics ist dabei sehr nutzerorientiert und bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten, ein Dashboard zu gestalten. Unter dem Analytics-Menuepunkt „Personalisieren“ kann man auf bestehende Dashboards zugreifen, neue erstellen und mit anderen Nutzern des Analytics-Accounts teilen.

Abbildung 2: Ein neues Dashboard in Google Analytics erstellen.

Ein Analytics Administrator hat in der Regel Zugang zu allen Dashboards, die oben beschriebenen Property-Owner in der Regel nur zu den Dashboards zu den verantworteten KPIs.
Wird ein neues Dashboard erstellt, bietet Analytics mehrere Möglichkeiten an. Man kann ein individuelles Dashboard erstellen oder ein fertiges Dashboard aus der Galerie von den Analytics-„Gurus“ importieren. Auch bietet Analytics Templates an, die verwendet werden können.

Abbildung 3: Dashboards mittels Templates erstellen.

Hat man sich für ein unformatiertes eigenes Dashboard entschieden, sollte man diesem auch einen aussagefähigen Namen geben. In der Praxis hat sich bewährt, wenn man sowohl den Prozess (wie etwa „SEO“ oder „Social Media Marketing“) und die wichtigsten Kennziffern in den Namen des Dashboards einbaut. Ein möglicher Name wäre also etwa „SEO Nutzungsdaten - Time on Site Bounce Rate). Man kann aber auch generalistische Namen vergeben wie etwa „Social Media Dashboard“.

Im nächsten Schritt gelangt man gleich zum Widget-„Baukasten“, dem Herzstück der Dashboard-Funktion. Hier kannst Du aus dem Vollen schöpfen und für jeden Messwert und damit jede KPI Einzelwerte, Datenreihen, Landkarten und andere Visualisierungsformate verwenden. Das Ganze funktioniert für Vergangenheitswerte ebenso wie für Echtzeit-Daten. Bei der Auswahl der Widgetformate spielt die zeitliche Perspektive eine entscheidende Rolle. Wenn längere Zeiträume betrachtet werden, sind Datenreihen sehr gut, wenn es aber um Durchschnittswerte oder Tageswerte geht, lassen sich auch einzelne Werte anzeigen.

Abbildung 4: Verschiedene Widgets auswählen.

Bei der Auswahl der Messwerte oder Metriken muss man sorgfältig vorgehen. Analytics verwendet eine andere Gliederung als in der Standardnutzungsansicht. Am Besten ist, wenn man die Metrik kennt und im Auswahlfeld der Funktion „Messwert hinzufügen“ danach sucht. Standardmesswerte sind etwa E-Commerce Conversion Rate oder der ROAS in der bezahlten Werbung. Ein Widget kann auch Messwerte vergleichen. Noch wichtiger dürfte aber die umfangreiche Filterfunktion sein, die ermöglicht aus einer großen Zahl von Datensätzen kleinere Teilmengen herauszufiltern.

So kann man entweder bei den Nutzungsdaten einzelner Seiten nach URL-Inhalten filtern und somit etwa gezielt Landingpages untersuchen. Dazu kann etwa im Beispiel der Landingpages der Seitentitel als weitere Dimension hinzugefügt werden.

Abbildung 5: Dimensionen hinzufügen.

Bei einer aussagefähigen Verzeichnisstruktur der gesamten Website bieten sich in diesem Beispiel viele Möglichkeiten, Teilbereiche von Pages abzugrenzen.
Nach Auswahl und Erstellung der ersten Widgets sollte man auch das Layout festlegen. Analytics bietet mehrere Varianten mit unterschiedlicher Aufteilung der Dashboardfläche an. Je nach Anzahl der KPI wird dann das Dashboard gegliedert.

Abbildung 6: Gliederung des Dashboards.

Während die Anzahl der Spalten auf maximal vier begrenzt ist, ist die Anzahl der Reihen variabel. Allerdings wird man dem Charakter eines Dashboards als Übersicht der wichtigsten Steuerungsgrößen nicht gerecht, wenn das Dashboard mehr als einen Bildschirmumbruch beinhaltet.

Schließlich ist als letzte für die Qualität des Dashboards sehr wichtige Funktion die Verwendung von Nutzeregmenten wichtig. Gerade der Vergleich der Mobil- und Desktopnutzer ist mittlerweile unverzichtbar. Um die Segmentfunktion zu verwenden, kann man auf Standardsegmente zugreifen, Segmente aus der Analyticsgalerie importieren oder eigene Segmente in der Verwaltungsansicht der Analytics-Property anlegen.

Abbildung 7: Verwendung von Nutzersegmenten.

Zu guter Letzt ist die Möglichkeit, das Dashboard zu teilen, sehr wichtig, um WebAnalyse im Unternehmen zu implementieren. Das geht zum einem durch Einstellung der gemeinsamen Nutzung genauso wie durch einen Export als PDF und die Versendung als Email.

„Make or buy“ – die Dashboard Galerie

Wie oben bereits kurz angesprochen, muss nicht jedes Dashboard selbst erstellt werden. Die Dashboard Galerie von Google Analytics ist eine wirklich hilfreiche Sammlung von Dashboards. Autoren dieser Dashboards sind so herausragende Autoren wie etwa Avinash Kaushik, der regelmäßig mit besonders originellen Dashboards auf sich aufmerksam macht. Auch Segmente-Vorlagen kann man in der Galerie beziehen. Diese ist komfortabel und nutzerfreundlich aufgebaut.

Das kann aber auch dazu führen, dass man etwas schnell zu viele Dashboards herunterlädt. Du solltest aber nicht vergessen: Bei Analytics Dashboards gilt – Weniger ist Mehr! Du solltest nur solche Dashboards aufnehmen, die eindeutig zu Deinen Prozessen passen. Außerdem solltest Du für jeden Prozess nur ein Dashboard – und zwar das Beste - verwenden.

Fazit: Datenvisualisierung mit Tableau oder Google Data Studio?

Wenn man einmal den Einstieg in die Erstellung von Analytics Dashboards erfolgreich bestritten hat, werden sich sicher schnell weitere und komplexere Fragestellungen ergeben, die man nicht ohne Weiteres allein mit den Analytics beantworten kann. Für solche fortgeschrittenen Fragestellungen stehen die mächtigen Visualisierungstools Google Data Studio und Tableau zur Verfügung. Beide sind deshalb interessant, weil sie es ermöglichen, eine Vielzahl von Datenquellen zusammenzufügen.

Damit erfüllen die Tools zumindest als Frontend die wichtige Data Warehouse Funktion. Für Darstellungen und Reports in einem Visualisierungstools gelten ähnliche Regeln wie für die Analytics Dashboards. Zusätzliche Komplexität resultiert aus der Frage, ob die verknüpften Daten konsistent –also vergleichbar- sind. Vorzüge ist die größere Bandbreite der Darstellung und die Möglichkeit, gemeinsam an Dashboards zu arbeiten. Eine interessante Übersicht über die Möglichkeit von Google Data Studio findest Du bei Luna Park.

Dass der Visualisierung von Daten keine Grenzen gesetzt sind und dass Visualisierung auch ein kreativer Prozess sein kann, zeigt Avinash Kaushik. In seinem Post “Create High-Impact Data Visualizations: Nine Effective Strategies” findest Du Data Visualization für Fortgeschrittene. Es lohnt, sich reinzuschauen.