Fantastic 1 – process

The overall approach of revamping Web Analytics always has to include a strong look at the process of Analytics and Optimization inside the organization. How does the process of implementing requests or needs for analysis or reporting look like? Does it include a cycle that questions and implements their relevance towards business or unit goals? Are KPIs and web metrics comparable and consistent across all units? What happens next? Is there a process to suggest optimization steps? Are these monitored and re-measured?
All these parts can but do not have to be implemented at once, you can always start with smaller steps and get mature in each of these areas as soon as you have insight about their real life performance.

Fantastic 2 – data

Yes, data. Not customers, events, interactions just pure data. Everything else is developed from it. You have to work on the overwhelming part of the Web Analytics picture that still consists of data collection, tagging, fragmented content creation and delivery, passing additional parameters to tags via different techniques, content/event mappings, integrating other data sources (or even –oouuh- logs), looking at privacy issues when getting a clearer picture on customers than what cookies deliver and all that stuff. Don’t underestimate the effort to roll out all these on a bigger portal that may consist of several applications and suites that deliver content, user experience, and functionality to people. It is rarely as easy as: Just implement this code in your CMS footer and you are done. It is not always hard but be aware that it might be, anyway.

Fantastic 3 – competence and people

Should we establish a center of competence with analysts who know the hell of a lot about web data, understand the business goals of all our units and can make sense of the connection of both? Or should we try to build up analysts in each of our units who are also subject matter experts for their part of the business?
I still haven’t decided what might be the best approach. But either approach is hard and means more to your human resources development than just sending people to some vendor trainings. You need to hire, bring in or develop people who are passionate about the web, about analysis and about business and you have to keep them with you.

Fantastic 4 – a solution and even more competence and people

In the end, or in most cases unfortunately at the beginning you will have to figure out that you need a solution that is able to cover your process, your fragmented data collection and is able to tell you all you might ever want to know from that data. So the challenges of all 3 steps mentioned before cumulate in your solution and vice versa.
You will require assistance from the vendor in terms of Web Analytics consulting also. Take a strong look at their professional service team and make sure they are not only capable of implementing and supporting but also in developing your people with their expertise and to support and enhance your process. Consider an independent consultant if they don’t.
If you got the other pieces right, you have clearly moved on from reporting to web analytics if your solution vendor can deliver on these pieces. As soon as you got the first 3 right, you will need a solution that is strong in combining every possible dimension of data, in segmenting and in filtering. You will also need to have adhoc analytics capabilities because otherwise your optimization processes can not succeed because of the iterative nature of web analytics: Every KPI you get and every analysis or report brings up new questions and new needs for filters or segmentations or new combinations of web usage dimensions or attributes and customer data from other channels.

Perhaps you will need new analysts if you covered all these steps and built a “Fantastic 4” web analytics solution. Perhaps what you called web analytics before was in reality reporting or marketing performance optimization. Iterative Analysis and true online business optimization is way more sophisticated than web reporting. Deriving value out of segmentation and combination of trends and behavioral attributes is another league than looking at KPIs.

Über Visual Sciences ist schon vor einiger Zeit viel Richtiges, Begeistertes und Disruptives geschrieben worden. Erst in den letzten Wochen ist in der Branche jedoch etwas eindringlicher zu hören gewesen, dass es nun auf dem Markt tatsächliche neben viel Bodenständigem, reinen Marketing Performance Lösungen und grundanständigen kostenlosen Diensten einen Player am Markt gibt, der sich anschickt, nicht nur das Feld des Online Business (inklusive des Online Consumers) sondern des Gesamtbusiness und damit auch dasjenige traditioneller BI-Player von hinten aufzurollen.

“Rollen” im wahrsten Sinne des Wortes, denn “Wheels” heisst die von Visual Platform 5.0 eingesetzte Technologie, die den lang angestaubten Cubes und ihren ungeduldigen und geplagten Power Usern Feuer machen soll und wird.
“Wir brauchen nicht nur ausgebildete Analysten, sondern ganz neu Analysten”, war einer der Gedanken die mir nach der ersten Demonstration im Sommer letzten Jahres als Erstes kam. Vot gut 6 Jahren hat NetGenesis das Versprechen, sich mit iterativen Fragestellungen und beliebigen Segmentierungen von Nutzung und Nutzern der Bewertung von Online Geschäftszielen zu nähern, nicht einhalten können. Hier war die Technologie der hemmende Faktor, nicht die Methodik oder die bereits damals vom Jim Sterne und Matt Cuttler definierten Metriken und Mehrwerte. Der in den letzten drei Jahren verbreitete Marketingnebel um die drei grossen Anbieter lichtet sich auch etwas und erlaubt einen unverstellten Blick auch Standardreporting, das mit vielen Einschränkungen und großen Versprechung für Web Analytics verkauft wurde.

Nun duftet es, nachdem die Entwicklungung endlich die ROLAP und Cube Fussschellen eingeholt hat, endlich wieder nach echter Enterprise Analytik. Längst vergessene Fragestellungen präsentieren sich in ganz neuem Glanz. Conversions und Suchmaschinenauswertung, die Grundstein, aber nicht schon Endpunkt der Web Analytics sein sollten, bekommen endlich Relevanz durch die Möglichkeit, in Echtzeit den Kontext zu bewerten, Vertiefungsfragen zu stellen, Einflussfaktoren zu bewerten und Zusammenhänge schnell und relevant visualisiert zu bekommen.
Viele Web Analytics Spezialisten und noch mehr Unternehmen sind vielleicht noch gar nicht reif für diesen zu hebenden Schatz. Diejenigen die es sind oder werden wollen, den echten “analytic-minded” companies, wird aber nun erstmals eine echte Möglichkeit geboten, die so oft besungenen fundierten Entscheidungen auf Basis von Web Analytics zu treffen. Und zwar nicht nur die Entscheidung, welche Kampagne die schlechteste Klickrate hat und welcher interne Suchbegriff zu einer hohen Visit Duration führt.

Es ist fast wie bei Google und dem Online Advertising. Auch in der Web Analytics Branche wird in letzter Instanz der Technologie-Vorreiter den Markt revolutionieren, nicht die halbherzigen Lösungen und nicht die herkömmlichen Modelle.