wanalytics

Die europäische Fraktion ist klein, aber im Gesamtkontext durch die herzlichen Kontakte zur Guru und Blogger Fraktion aus den USA durchaus präsent. Die Verteilung ist umgekehrt proportional zur Landesgröße, meistens. 
Dänemark ist mit Dennis Mortensen und 2 weiteren Kollegen noch stärker vertreten als Belgien mit Aurelie und René. Aus Italien ist angeblich eine Kollegin da, Daniel Markus aus Amsterdam habe ich schon getroffen, leider aber nicht die Kollegin von Friendscout24, aber kein Wunder bei 500 Teilnehmern.

Echtzeit Targeting bei Microsoft.com

Seth Romanow ist Leiter der CIA. Bei Microsoft bedeutet das Customer Intelligence and Analytics Group. Sein Senior Product Manager und er selbst gaben uns einen Einblick in die verschiedenen Layer der Customer Intelligence bei Microsoft und der Echzeit Targeting Ansätze die verwendet wernde. Alle Ausführungen bezogen sich auf microsoft.com, nicht MSN oder Live.

Die 4 Layer der Abteilung und der Arbeitsweise der CIA bestehen aus der Data Foundation, auf der die nächste Schicht der Online Analytics mit u.a. Webtrends beruht. BI Solutions kümmert sich in einem parallelen Schritt um die Ermittlung von Segmenten gleichartiger Kunden aufgrund ihres Verhaltens und der Bereitstellung von Targeting Daten. Die Adanced Analytics Services stellen individuelle Lösungen aufgrund von Einzelanfragen mit komplexen Bedingungen bereit.

Die Data Foundation Schicht ist weiterhin mit Aufgaben der Ermittlung und Speicherung von Verhaltensdaten und Profilbildung beschäftigt und hat sich mit 3 verschiedenen Ansätzen beschäftigt, wie den Usern bei ihrem Besuch personalisierter, relevanter Content per Targeting angeboten werden kann, vor allem wenn sie noch am Beginn des Funnels stehen, also: Was tun bei jemandem, den man noch gar nicht kennt?

1. Ansatz für anonyme Nutzer, für die noch kein Profil vorliegt, bestand aus dem Versuch, die neuen Besucher nach Produkt und Zeit des Besuches zu segmentieren und verschiedene Tests und Inhaltsvariationen für diese Segmente anzubieten.
2. Umfragen und Fragebögen wurden zur Profilbildung neuer Benutzer verwendet, die Responserate war jedch überwältigend niedrig.,
3. Der erfolgreichste Ansatz wurde von den Microsoft-Mitarbeiten "Personamous" getauft das heisst nicht ganz personalisiert, nicht ganz anonymous, aber targetbar. Statt Umfragen wurden die Nutzer nun in datenbasierte/verhaltensbasierte Segmente unterteilt. Das ganze wird nur noch in Echtzeit duchgeführt wg. Cookielöschern und Besuchern, die nur einmal die Microsoft WebSite besuchen.

In diesem Dritten Weg entsprach die Vorgehensweise von Microsoft dann durchaus dem Standard: Man machte sich zunächst Gedanken darüber, welche Segmente anhand ihres Verhaltens definiert werden können, wie sie per Targeting angesprochen werden können und worin der Benefit bestehen würde, gerade dieses Segment anzusprechen.

Für jeden Besuch wird in Echtzeit dann jeweils das Produktinteresse, seine Zugehörigkeit zu einer Audience(Developer, KMU, Enduser, Serveradmin, DB usw.) die Kampagne, die Recency, Frequency, Depth und Duration, sowie GeoIP Informationen und die Sprache ermittelt und sofort gespreichert. Aus Performance und Datenschutzrechtlichen Gründen werden diese Angaben im Cookie abgelegt und nicht einer dauerhaften Datenbank: Hierzu wurden Clickstream Regeln direkt im PageDot Server implementiert, die bei Bedarf den Cookie verändern. Über die IP Adresse des Nutzers werden neuerdings auch Längen- und Breitengrade des Users erfasst um regionale Angebote für Events und Konferenzen ausliefern zu können. Der Code zur Auflösung der IP Information (auch die Zeitzone wird erfasst) wurde direkt in den mehr als 400 Webservern des Unternehmen  implementiert.

Interessant waren 2 weitere Aussagen von Microsoft:

Das bis vor etwa einem Jahr verwendete inhouse reporting tool, eine Eigenentwicklung, war nicht mehr aussagekräftig genug und wurde durch Webtrends ersetzt. Die alten Pagetags blieben jedoch bestehen und die pagetag server wurden mit neuen Funktionalitäten angereichert.

Es wurde auch über eine echte Recommendation Engine nachgedacht, die aufgrund verschiedener Verhaltensfaktoren den Content für den jeweiligen Nutzer zusammenstellen sollte. Diese Projekt wurde jedoch als "Too Big" in der Planungsphase abgebrochen.

Competitive Intelligence

Metriken werden relevanter, wenn man sie segmentiert oder mit anderen vergleicht. Mit anderen Zeiträumen zum Beispiel.
Avinash Kaushik zeigte in seinem Vortrag, dass es unverzichtbar ist, seine Metriken mit denen von Mitbewerbern zu vergleichen um Erfolge und Misserfolge, Trends und Veränderungen z.B. in der Saisonalität festzustellen. Im Web ist man Teil eines Ecosystem, so die These, ob man es mag oder nicht. Unternehmen sollten sich aus ihren interne Analysen herausbewegen und andere, unterschiedliche Ansätze der Analyse hinzunehmen.

Woher kommen die Daten zur Konkurrenzanalye?

• Online Panels wie z.B. Nielsen, Einschränkung: Die Daten sind wahrscheinlich nicht repräsentativ für die tatsächlichen Nutzer einer WebSite.

• Monitoring wie Alexa: Beobachtung über eine Browser Toolbar – Laut Avinahs zar interessant, aber nicht unbedingt geeignet zur Ableitung relevanter Aktionen oder Optimierungen. Dafür freie Ergebnisse, anders als

• Comscore, ebenfalls Beobachtung einer Gruppe von fast 2 Mio Teilnehmern, deren Traffic über den Comscore Panel umgeleitet wird. Die Teilnehmer erklären sich (in USA) sogar dazu berei ihre Kreditkartendaten und Transaktion beobachten zu lassen um Einsichten in das Kaufverhalten zu bekommen.

• ISP based: Anonyme Traffic Auswertung z.B. von comcast, unter anderem von Hitwise benutzt. Dieses Daten sind zur Selbstbedienung verfügbar aber nicht in absoluten Angaben sondern nur prozentual.

• Compete bietet als erstes Unternehmen eine Verknüpfung aller Datenquellen: Panels + ISP + Beobachtung – Und ist teilweise kostenpflichtig.

Möglichkeiten der Competitive Intelligence

Compete – Vergleich von Metriken wie PageViews/Visits und "People" mit Mitberwerbern auf URL Ebene. Trends beobachten. Diese Möglichkeit wirft wahrscheinlich mehr Fragen auf als es Antworten bringt, aber das ist laut Avinash in Ordnung. 🙂 Compete erlaubt überdies eine Fragestellung des Siteübergreifenden Clickstream zu beantworten, nämlich "Wo gehen Nutzer hin, nachdem sie auf meiner Website waren" (Etwa zu Mitbewerbern?)
.
Im MSN adCenter Lab können demoraphische Angaben und Search Funnel für beliebige URLs angezeigt werden, eine änliche Möglichkeit bietet auch Hitcenter.

Quellen des Traffic für Mitbewerber können bei compete abgerufen werden um neue Akquisequellen zu erschliessen: –: Wer sendet Traffic nicht zu mir, aber zu meinem Mitbewerber? Andere Fragestellungen, die beantwortet werden können sind: Welche Suchmaschinen sind bei meinen Mitbewerbern effektiv im Vergleich zur eigenen WebSite, welche Suchwörter sind bei Konkurrenten aktiv – Hierzu steht ein Report zur Verfügung über alle WebSites, die Traffic von einem einzelnen Suchworts wie "Web Analytics" erhalten: An welcher Stelle dieser Liste stehe ich, welche Mitbewerber stehen auch oder vor mir in dieser Liste?

Die Suchmaschinenbetreiber bieten in ihren Oberflächen zur Keyword Vermarktung ebenfalls interessante Möglichkeiten an. Bei Microsoft kann nicht nur die Reichweite einzelner Keywords ermittelt werden, es ist sogar ein Forecast über die zukünftige Performance dieser Keywords möglich.
Google erlaubt einen Blick auf den Keyword Long Tail und schlägt verwandte, aber seltene Keywords zur Eingabe eines Suchbegriffes vor. Auch der Wettbewerb (wieviele Kunden bieten auf dieses Keyword) und die Reichweite in der Suche für diese Keywords wird angezeigt.

Step beyond your Data Silo.- So Avinash finaler Appel. Nur über die genannten Trends, die aus reiner Webanalyse nicht erkennbar wären, ist ein komplettes Bild der eigenen Metriken und KPIs im Vergleich zum gesamten Ecosystem erkennbar.

Hinweis: Die genannten Daten und Panels sind größtenteils noch extrem US-zentrisch, nur Hitwise hat auch Daten für UK und Kanada…. Eine Chance für Anbieter in Europa einen ähnlich kompletten Ansatz wie compete hier in Europa einzurichten.

Kulturanthropologische Erkenntnisse statt Usability

Ãœbersetzt in unsere Nomenklatur brachte uns der letzte Track des Abends die Ansichten eines Kulturanthropologisten zu Zielgruppendefinition und Call To Action / Persuasion Szenarien.
Zwei wesentliche Erkenntnisse von ungefähr 200 (Der Track wurde gnadenlos überzogen, da nicht alle Anekdoten und Erkenntnisse des ehemaligen Professors in 40 Minuten Platz hatten):

In Kommunikationssituationen immer die Linke Wange dem Gesprächspartner zuwenden, das erzeugt über die Involvierung der rechten HirnhälfteVertrauen.

Die 10 wichtigsten Aspekte in der Kommunikation einer Online Marketing Situation sind:

1. Ich vertraue Dir (Und mache mich damit verletzlich)

2. Du vertraust mir (wegen 1.)

3. Was ich zu sagen habe ist wichtig

4. Was ich zu sagen habe ist wichtig für Dich

5. Ich kann Unterstützung geben

6. Ich kann Dir Unterstützung geben

7. Ich bin ein guter Mensch

8. Du bist auch ein guter Mensch

9. Die Mitbewerber sind keine gute Menschen (In Kanada nicht erlaubt 🙂
   
   Und die 10te Nachricht (besonders wichtig für US-Anbieter:)
   

10. Ich bin der Beste oder Marktführer

Für weitere Informationen zu einer Session, die vollständig andere Synapsen im Gehirn beschätigte, als alle anderen Veranstaltungen des Emetrics Summit lohnt sich ein Blick auf die WebSite von Joseph Carrabis. Skurill, beeindruckend, Neue Blickwinkel eröffnend. Nur die letzten beiden Attribute treffen auf die gesamte Emetrics zu – Ich hatte es fast befürchtet, aber es stimmt leider wirklich: Man muss 13 Stunden fliegen, um das einzige wirklich wertvolle Event zu besuchen, das diejenigen zusammenbingt und weiterbringt, die sich enthusiastisch und ernsthaft mit Web Analytics beschäftigen.

Dieser Eintrag wurde am Wednesday, den 9. May 2007 um 07:55 Uhr erstellt und ist in der Kategorie deutsch, eMetrics Summit, Konferenzbericht, Targeting, Web Analytics zu finden. Du kannst die Kommentare zu diesen Eintrag durch den RSS 2.0 Feed verfolgen. Du kannst einen Kommentar schreiben, oder einen