Was genau solltest du beachten, damit aus den ganzen Daten, die oftmals schlecht im Unternehmen genutzt werden, etwas wird?
Was kann man denn mit Daten anfangen? Und wie helfen sie uns im Unternehmen weiter? Welche Hilfsmittel würden bei der Datennutzung hilfreich sein?
Mehr zu diesen Thema erfährst du in der Podcast-Folge mit Urs Boller von der Raiffeisen Bank Schweiz.
Viel Spaß beim Hören.
Wenn du das Ganze lieber lesen möchtest, unten gibt’s das komplette Interview in Textform.
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Shownotes
Links:
- Avinash Kaushik: “Analysis Ninjas: Leverage Custom Reports For Better Insights!” https://www.kaushik.net/avinash/leverage-custom-web-analytics-reports-insights/
Allgemein
- Mein Hörbuch erscheint bald: “Dein Weg zum Webanalysten”: Trage dich ein, wenn du dich dafür interessierst! https://go.metrika.de/hoerbuchdsmdm
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Das war die Folge “Analytics-Daten im Unternehmen nutzen” mit Urs Boller
Hallo? Die Sendung mit der Metrik – der Webanalyse-Podcast mit Maik Bruns und seinen Gästen. Heute mit Urs Boller. Viel Spaß!
Intro
Hey Analyse-Held, hier ist der Maik, herzlich willkommen zu einer neuen Folge von „Die Sendung mit der Metrik“. Heute geht’s darum, wie du Analytics-Daten im Unternehmen nutzen kannst oder vielleicht auch nutzen solltest. Dafür habe ich mir einen Gast eingeladen, das ist Urs Boller. Bevor ich Urs vorstelle, noch mal ein bisschen Kontext für dich. Also bei Daten geht’s ja grundsätzlich um Optimierungsmöglichkeiten und sie sind dementsprechend auch etwas wie ich finde ziemlich Feines, aber nur, wenn sie genutzt werden, und das ist leider in vielen Unternehmen nicht genau an der Tagesordnung. Statistiken sagen, dass so etwa 70, 80 Prozent der Daten meistens irgendwie ziemlich ungenutzt herumliegen. Ich möchte mit Urs gleich mal besprechen, was man beachten sollte, damit aus den Daten auch was wird und wie man sein Unternehmen letztendlich auch dahinführen kann, dass es Insights damit generiert. Jetzt habe ich schon zweimal von Urs gesprochen, jetzt möchte ich ihn euch vorstellen. Also Urs ist Digital Analytics Consultant bei der Raiffeisenbank in der Schweiz, war vormals bei der St. Galler Kantonalbank und zusammen mit Till Büttner, der ja auch schon mal hier Gast war, hat er eine sehr schöne Seite zum Thema Dashboards, nämlich perfectdashboard.rocks ins Leben gerufen. Laut Till ist Urs da wesentlich fleißiger als er. Beide teilen also die Leidenschaft für gute entsprechende Dashboards, die in meinem Verständnis auch immer ein wesentlicher Baustein dafür sind, dass Daten im Unternehmen akzeptiert und auch genutzt werden. Er ist im Measure Channel bei Slack einer dieser Heavy User, die eigentlich immer viel kommentieren, insbesondere so zum Thema Adobe Analytics, das ist sein Ding. Deswegen Urs, ich freue mich sehr, dass du da bist. Herzlich willkommen! #00:02:07.5#
Urs Boller: Hallo Maik! Ich freue mich auch und herzlichen Dank für die Einladung. #00:02:11.2#
Maik Bruns: Sehr, sehr gerne. Es ist mir eine große Ehre dich hier zu haben. Urs, wie kommst du zur Webanalyse? #00:02:17.1#
Urs Boller: Das war eigentlich mehr oder weniger per Zufall. Ich war vorher im Produktmanagement und Sales bei einer anderen Bank und bin dann über Referenz reingerutscht in so ein Steckenpferd von mir, so Web-Themen, und da war eine offene Stelle zum Thema Analytics Consultant, das mich doch sehr angesprochen hat, um endlich mal mit den Daten, die alle da verfügbar sind, irgendwelche Analysen zu machen, Insights zu generieren und so weiter. Und so bin ich vor 2 Jahren, gut 2 Jahren, in das Thema dann vertieft eingetaucht. #00:02:51.6#
Maik Bruns: Ja. Das ist natürlich in einer Bank auch eine besondere Herausforderung, da geht’s ja auch vielfach um so Themen wie Datensensibilität und so weiter. Aber was ist denn das, womit du dich täglich beschäftigst in der Webanalyse? #00:03:04.3#
Urs Boller: Es gibt eigentlich 2 Sachen. Das eine ist so ein bisschen Web-bezogen die ganze Thematik rund um, was läuft auf den Webseiten, wie verhalten sich die Nutzer, welchen Erfolg haben wir mit Kampagnen, Leads und so weiter, KPIs. Das ist die eine Seite, die andere Seite, ich bin organisatorisch aufgehängt in der Kundenanalytik, wo wir wirklich versuchen so die Rundumsicht zu generieren rundum die Kunden. Du hast es angesprochen, Banken, historisch sehr viele Backend-Daten, also Daten, die in den Kernbankensystemen, und wie kriegen wir jetzt, nicht nur, was macht die Person in der Bank oder mit seinen Bankverbindungen, sondern wie verhalten er sich auch auf dem Web, auf den Webseiten. #00:03:55.3#
Maik Bruns: Jetzt hatte ich ja eben schon gesagt, unheimlich viele Daten liegen einfach nur herum, und das ist etwas, was ich in meiner Praxis immer erfahre, du in der Bank sicherlich auch irgendwo bemerkst vielleicht ein Stück, dass also Daten erhoben werden, die du im Leben nicht brauchst. #00:04:09.0#
Urs Boller: Ja. #00:04:10.1#
Maik Bruns: Die Frage ist erstmal vielleicht so, wo identifizierst du das grundlegende Problem dahinter? Warum werden Daten so schlecht genutzt? #00:04:17.4#
Urs Boller: Ich glaube, eines der Themen, es gibt für mich vielleicht so 2 Themen. Das eine sind Datensilos, das heißt, man hat irgendwelche Webdaten, hat Daten aus einem Bestellprozess, man hat Daten von Kontaktformularen und die sind alle irgendwo isoliert für sich verfügbar. Das heißt, man kann auf die einzelnen Daten zugreifen, aber wie kriegen wir die Verbindung zwischen den einzelnen Datentöpfen eigentlich her, damit sich auch wie so eine ganze Customer Journey abbilden lässt und so weiter? Und gerade bei Unternehmen, die noch sehr viel Offline-Aktivitäten haben, wird das umso schwieriger und aber auch umso relevanter. Und das 2. Thema ist glaube ich auch das Know-how von den Leuten, die die Daten nutzen. Also können die die richtigen Fragen stellen? Wissen sie, wie sie die Auswertungen machen können und so weiter? #00:05:13.1#
Maik Bruns: Da gebe ich dir komplett recht. Die beiden finde ich auch immer wieder sehr einleuchtend erstmal. Was ich dann manchmal auch noch so erlebe, ist, dass es in einigen Unternehmen, die, die ich kenne, tatsächlich auch noch zu so etwas kommt wie so einer Gatekeeper-Funktion. Das heißt also, die Daten werden nicht allen verfügbar gemacht so und dementsprechend ist die Hürde Daten zu nutzen auch noch oft sehr hoch. Also das heißt, da sitzt dann irgendwer und hat dann so die Herrschaft über die Daten und wer immer etwas möchte, kommt zu ihm, aber er macht das dann unglaublich kompliziert. Und dann fehlt so ein bisschen so dieser leichte Zugang zu Daten oftmals auch, oder? #00:05:52.3#
Urs Boller: Mhm (bejahend). #00:05:52.6#
Maik Bruns: Ist das bei euch auch so oder ist das bei euch anders? #00:05:54.6#
Urs Boller: Hm, ich glaube, es ist je nach, ich glaube, das findet man vielleicht irgendwo in jedem Unternehmen. Ich glaube, es ist dann auch eine Frage, wie geht man mit dem Thema um und was macht man langfristig damit? Es gibt ja das schöne Bild mit dem Wagen mit den eckigen Rädern und so nach dem Motto, wir sind zu beschäftigt, um was zu ändern und vielleicht sind wir es mit Reporting genau gleich, wenn die Person oder die Organisation auf den Daten sitzt und immer ihre Reports, wie wollen die neue Insights gewinnen, die vielleicht mal auch out of, wirklich so von außerhalb kommen. Und Erfahrung, die ich mache, ist, wenn man die Zugänge gibt und Daten nutzen lässt, kommen vielleicht ganz neue Fragestellungen auf, wo man früher selber gar nicht drüber nachgedacht hat. Oder findet jemand irgendein Issue oder ein neues Thema, wo man sich dann wirklich vertieft reinhängen kann. #00:06:51.6#
Maik Bruns: Ja, als Webanalyst haben wir ja häufig dann eben das Problem, dass wir nicht alles im Unternehmen immer kennen. Ich meine, wir sind sehr umtriebig, wir verstehen sehr vieles, wir verstehen auch das Business, was dahintersteckt, aber manchmal sind so die Details, die dann vielleicht im Produktmanagement besser bekannt sind oder bei euren Kundenberatern oder wo auch immer und dann entstehen natürlich tatsächlich auch bessere Fragen oftmals. #00:07:13.4#
Urs Boller: Ja richtig. Und was ich noch ansprechen wollte, Avinash Kaushik hat da einen guten Artikel geschrieben, weg von Reporting Monkey, wie ein ehemaliger Kollege von mir zu pflegen sagte, hinzu Out of the box Sights. Also wirklich Sachen herausfindet, die vielleicht vorher noch unbekannt war und auf tägliche Routinearbeiten, wenn möglich, irgendwo verzichten. Und vielleicht auch die Daten einfach, die grundlegenden Reportings standardisiert da zur Verfügung stellen, um dann wirklich die Zeit zu nutzen, die man gewinnt, um tief rein zu blicken, neue Erkenntnisse zu gewinnen und vielleicht weitere Empfehlungen abgeben zu können. Ich finde den Gedanken sehr gut, Routine so gut wie möglich standardisieren, zur Verfügung stellen, um sich auf die Out of the Sights wie er so schön sagt zu konzentrieren. #00:08:07.8#
Maik Bruns: Ja. Das ist natürlich schon ein sehr hoher Reifegrad in vielen Unternehmen, … #00:08:12.2#
Urs Boller: Absolut. #00:08:13.0#
Maik Bruns: … dass man überhaupt zu einem Punkt kommt, wo Automatisierung vernünftig stattfinden kann, weil viele schlagen sich halt immer noch mit diesen wöchentlichen Reports rum, die oftmals auch überhaupt nichts bieten. Das heißt, an vielen Stellen passiert ja mit den Reports gar nichts, die verschickt werden. Sie werden halt verschickt, aber weil sie so aussehen wie sie aussehen, passiert auch nichts mit ihnen. Deswegen bin ich ebenfalls der Meinung, dass solche Standardreports oftmals vollkommen überflüssig sind, solange sie in einer Form übersendet werden, die unaussagekräftig ist. #00:08:41.8#
Urs Boller: Die Frage ist ja, wollen die Leute wirklich diese Reports haben? Dass sie interessiert sind wie es läuft, ja unbestritten. Ich glaube, es hat jeder, der irgendwo in einem Unternehmen und mit Produkten oder Webseite und so weiter zu tun hat, hat irgendwann Interesse herausfinden, wie läuft’s denn. Aber will er wirklich die einzelnen Rohdaten haben oder will er nicht lieber irgendwo eine Empfehlung, hey, schau mal dahin oder das läuft nicht gut oder da hast du was super gemacht. Sind das nicht mehr so Empfehlungen oder Erkenntnisse, was gut oder was schlecht läuft, um dann die nächsten Handlungen zu erwirken. Also das haben wir auch so ein bisschen versucht mit dem Perfect Dashboard, es geht weniger darum, riesig lange Dashboards zu generieren, wo eine Unmenge an Daten draufstehen, die zwar alle vorhanden sind, aber dem Endanwender vielleicht gar nichts sagen. #00:09:31.9#
Maik Bruns: Genau das. Ja. Also wer mag, kann auch gerne nochmal in die Folge mit Till reinhören. Da haben wir wirklich eine Stunde lang schön zum Thema, was ist denn eine gute Idee Daten in einem Report oder in einem Dashboard zu übergeben? Also da sind unheimlich viele tolle Hinweise, die du super nutzen kannst. Urs, wer hat denn im Unternehmen eigentlich überhaupt Interesse an Daten? Lass uns das mal so Stück zu Stück jetzt mal aufarbeiten. Oder wer sollte Interesse an Daten haben? #00:09:59.2#
Urs Boller: Ich habe, also ganz spontan, wer hat kein Interesse an Daten? #00:10:06.2#
Maik Bruns: Hm. #00:10:07.2#
Urs Boller: Ich glaube, jeder hat irgendwo Interesse an Daten, auch wenn er es nicht per se gerade irgendwo erkennt, dass es Interesse an Daten sind. Vielleicht ist es Interesse an einer Empfehlung, wie läuft was oder wie läuft was nicht, was ich vorher gerade angesprochen habe. Vielleicht ist es weniger das Interesse an den Rohdaten als mehr eine Aussage, eine Empfehlung, wie läuft’s denn, um vielleicht da draus auch Erkenntnisse für die nächste Aktion abzuleiten. Beispielsweise ein Newsletter, der versendet wird, was war jetzt gut, was war nicht gut? Welcher Link wurde angeklickt? Welche Seiten wurden dann besucht? Und so weiter. Es ist vielleicht weniger im Detail zu wissen, welcher User hat geklickt, sondern mehr, was hat funktioniert. Und wenn man die Chance sogar hat im Newsletter noch irgendwo einen A/B-Test oder 2 Gruppen zu machen mit verschiedenen Bildern, dann sind das Erkenntnisse, die man dann gewinnen kann, um das weiter zu optimieren. Und ich glaube, jeder hat irgendwo ein Interesse seine persönliche Arbeit zu verbessern und wenn er dann auf einfache Art und Weise vielleicht noch eine Empfehlung bekommt, wie er das verbessern kann, da kann sich jeder dann auch seine eigene Arbeit ein Stück weit erweitern, ergänzen und mit noch mehr Freude drangehen. #00:11:28.9#
Maik Bruns: Bei dem hast du natürlich immer die Pflicht dann auch die Leute so aufzuklären, dass sie verstehen, was da in den Daten drinsteckt überhaupt, weil du kennst das selber, häufig werden Fragen gestellt an die Daten, die bei näherer Betrachtung oftmals sinnfrei sind. Also zum Beispiel wie viele Seitenaufrufe hatte ich, das ist natürlich so der Klassiker sowas. Da gehen wir als Webanalysten ja hin und sagen dann so, wieso möchtest du das denn wissen? Was steckt so dahinter? Was ist deine dahinterliegende Fragestellung? Ich glaube dieses Wissen in die Breite zu bringen, das heißt, dass also auch wirklich alle, die mit den Daten arbeiten, erstmal eine gewisse Grundaufklärung darüber haben, das ist schon eine Menge Arbeit, aber deswegen ist es immer so sinnvoll möglichst früh mit der Arbeit an solchen Daten anzufangen und nicht erst zu warten bis so die ersten Insights entstehen. Also wirklich frühzeitig Aufklärung zu leisten, was kannst du hier aus diesen Daten ablesen und was vielleicht auch eben nicht. Nämlich zum Beispiel den Erfolg einer Website nicht an Seitenaufrufen festzumachen oder nur begrenzt. #00:12:32.7#
Urs Boller: Ja, es gibt weitere Metriken, die vielleicht nur in gewissen Fällen Sinn machen oder nicht Sinn machen. Zwei Beispiele, die mir jetzt spontan in dem Zusammenhang einfallen, sind die Verweildauer auf der Seite oder auch, wie weit runter hat der User gescrollt. Ist es 25 Prozent, 50 Prozent und so weiter? Klar, kann man die Sachen messen, man kann Daten erheben, man kann es auch super auswerten und wird von gewissen Tools standardmäßig gemacht, aber wie du richtig sagst, was bringt mir das am Ende? Und da fängt meines Erachtens auch so die Herausforderung an mit dem Business darüber zu sprechen oder mit den Endanwendern, was haben sie denn eigentlich für Ziele? Wo möchten Sie die, was sind so klassische User Journeys auf der Webseite und wo sollten sie im Idealfall die User hingehen? Ist es irgendwo ein Kontaktformular ausfüllen, es ein Produkt kaufen und so weiter? #00:13:34.0#
Maik Bruns: Genau, richtig. #00:13:34.9#
Urs Boller: Und wenn man das Ziel hat, kann man dann auch in die Daten reingehen und schauen, okay, und was hatten wir jetzt für positive und negative Einflüsse? Und vielleicht sind dann diese Daten, die man erhebt, relevant und vielleicht auch nicht. #00:13:47.5#
Maik Bruns: Ja, das beste Beispiel, das du gerade genannt hast, ist zum Beispiel die Scroll-Tiefe, also die Scroll-Tiefe als solche, ich glaube, es ist völlig egal, ob sich jemand 10 Prozent, 20, 30, 50 Prozent der Website angeschaut hat, einfach nur um des Anschauens Willen, wenn du aber sagst, naja gut, mein Opt-in-Formular war aber irgendwie im unteren Drittel dieser Seite, aber da scrollt niemand hin, dann hat das plötzlich eine ganz andere Relevanz, ob jemand so weit scrollt, finde ich, weil er dann einen Zielkontext herstellt. #00:14:16.9#
Urs Boller: Die Frage ist, misst du dann die Prozentangaben oder hat er das Opt-in-Formular gesehen oder nicht? #00:14:23.4#
Maik Bruns: Mhm (bejahend). Genau. #00:14:23.9#
Urs Boller: Und jetzt sind wir vielleicht auch beim Tool, welche Möglichkeiten bietet das Tool überhaupt? Hast du ein Standardtool, das vielleicht genau out of the box die 25, 50 Prozent anbietet oder bietet das Tool die Möglichkeit das noch genauer zu messen. Und genau die Frage stellen, die du jetzt gerade gesagt hast mit dem Opt-in-Formular, hat er das Formular gesehen, ja oder nein? Hat er überhaupt die Möglichkeit gehabt da weiter zu klicken? Weil was passiert, wenn du die Seite kürzt oder verlängerst? Dann sind deine Prozentangaben plötzlich an einer ganz anderen Stelle, aber die Information, ist das Formular sichtbar gewesen, ja oder nein, das bleibt das Gleiche, egal wo das Formular ist. #00:15:02.1#
Maik Bruns: Ja. Ich glaube einfach, dass auch Fragestellungen aus verschiedenen Personalbereichen sage ich mal, zum Beispiel der Chef stellt andere Fragen als der Techniker und der Techniker wiederum andere Fragen als der Marketer, dass man dementsprechend dann auch unterschiedliche Metriken auch immer berücksichtigen sollte bei dem, was an Reports überhaupt verfügbar gemacht wird. Also es ist ja auch immer die Frage, machen die Leute sich die Reports selber oder bilden die sich ihre Insights selber oder werden die von jemandem zur Verfügung gestellt, wie jemandem, von dir zum Beispiel, der dann für die unterschiedlichen, man sagt ja immer so schön Stakeholder, dann seine Reports fertig macht. Wie ist das bei euch? #00:15:39.9#
Urs Boller: Geht genau in die Richtung, dass man versucht eine gewisse Differenzierung von den Anwendern hinzubekommen. Das heißt, wenn man sich Gedanken macht, welche unterschiedlichen Anspruchsgruppen habe ich, welches Verständnis zu Daten haben die, welches Flair zu Datenauswertungen haben die? Du hast die Marketer angesprochen. Ich will jetzt hier einfach mal, ohne jemandem nahe zu treten zu wollen, ich weiß nicht, ob sie sich wohlfühlen da tagelang irgendwelche Datentabellen zu analysieren und das auszuwerten, vielleicht möchten die lieber einfach ein Reporting, wo sie noch gewisse Filter ansetzen können, ohne sich die Frage stellen zu müssen, welche Daten habe ich jetzt überhaupt und was macht Sinn. Und auf der anderen Seite hast du Analysten, die sehr gerne in den Daten sich bewegen und die vielleicht gar kein fix-fertiges Dashboard brauchen oder vielleicht nur ein Grundgerüst und sich dann selber drin bewegen und Filter setzen oder neue Tabellen anlegen und so weiter. Also diese Differenzierung von unterschiedlichen Anspruchsgruppen und zielgerichtete Angebote für die zu unterbreiten, das ist so der Weg, den wir jetzt einschlagen und der sich bisher meines Erachtens auch bewährt. #00:16:57.3#
Maik Bruns: Und ich sag mal, welche Hilfsmittel können wir uns da bedienen, welche Hilfsmittel können wir uns da bedienen, um das zu schaffen? Also ich sage jetzt mal sowas wie, können wir bessere Tools nutzen, um die Daten an die Leute zu bekommen, oder was siehst du für Möglichkeiten noch? #00:17:14.1#
Urs Boller: Ich glaube, die Tool-Frage ist sicher auch eine zentrale Frage, die sich im Verlauf der Zeit stellt. Vorab aber sicher die Abklärung, was für Möglichkeiten hat es überhaupt, also welche Tools sind da schon verfügbar, wo die Leute auch schon damit arbeiten? Und habe ich irgendeine Möglichkeit die Daten da irgendwie reinzukriegen? Also beispielsweise, habe ich eine Möglichkeit direkt im Browser, wo die Leute rumsurfen und sich die eigenen Webseiten anschauen, habe ich da eine Möglichkeit über ein Plugin oder über ein Bookmark Report irgendwo einen einfachen Zugriff auf die Daten zu gewährleisten? Kleines Beispiel. Wir haben ein kleines Bookmarklet gemacht, was explizit für die internen User ist, wo sie auf einer beliebigen Seite einfach klicken können und sie sehen dann die entsprechenden Daten von genau der Seite, die sie anschauen. Und damit haben die Leute zwar nicht irgendwo tiefe Insights, aber sie kommen sehr rasch an erste Daten genau über die Seite, die sie interessiert. Es ist noch keine Analyse, das sind einfach mal die Daten. #00:18:22.2#
Maik Bruns: Ja. Ich finde das aber gut, weil … #00:18:24.0#
Urs Boller: Und der Effekt ist. #00:18:24.2#
Maik Bruns: Ja, ihr erleichtert das massiv. #00:18:28.0#
Urs Boller: Ja genau. #00:18:28.6#
Maik Bruns: Also ihr schafft keine Hürden noch zusätzlich so nach dem Motto, ja, du musst dich erst irgendwo einloggen, du musst dann erstmal um Erlaubnis fragen, ob du das darfst und so. Also so einfach ein Klick auf ein Bookmarklet und zack ist man da. Das ist sehr schön. #00:18:41.2#
Urs Boller: Ja. Und der große Vorteil ist, es gibt meines Wissens bei sehr vielen Webanalyse-Tools gibt’s API-Schnittstellen, wo man die Daten auch abfragen kann. Ist dann nur die Frage, wie kriegt man es generisch hin, dass man weiß, auf welcher Seite ist der User und wie kann ich die Daten genau zu der Seite abfragen und irgendwie schön darstellen? Und das ist relativ ein geringerer Aufwand die Daten, wenn man die Schnittstellen mal hat, da zur Verfügung stellen. Der Effekt ist aber, dass der User, der Endanwender, das heißt der Marketer oder irgendwo ein Produktverantwortlicher genau für seine Seite selber ganz einfach erste Daten bekommt. Und wenn jetzt jemand einen Newsletter rausschickt, kann er direkt beobachten, wie die Zahlen hoch oder runtergehen, genau auf der Seite, wo er auch Werbung dafür gemacht hat. Oder vielleicht kann man es ausbauen und dann auch für andere Themen wie zum Beispiel ein Newsletter auch noch was Einfaches zur Verfügung stellen. Und auf der anderen Seite für die Heavy User, ich glaube, da ist immer so die Frage, wer ist der Anwenderkreis für die Daten? Nutzt man das Tool, was der Tracking-Anbieters, also der Webanalyse-Anbieter schon anbietet, sei es jetzt Google Analytics, Adobe Analytics, für Auswertungen zu machen oder exportiert man die gesamten Daten in ein Drittsystem und nutzt da draus diese Reportings, Tableau als Stichwort oder Excel auch. Das gibt meines Erachtens keine Pauschallösung, was für alle passt, sondern sehr groß die Frage, was ist denn ideal für ein Unternehmen, welche Bedürfnisse bestehen bei den Anwendern und da dann drauf basierend das System aussuchen. #00:20:26.0#
Maik Bruns: Und natürlich auch, wie gut kennt sich jemand mit dem nativen System grundsätzlich aus, also ob sich jemand in Adobe Analytics auskennt oder mit Matomo oder mit Google oder wo auch immer die Daten dann erhoben werden. Kommt er da mit der Menüführung klar, kommt er mit den Segmentierungen klar und so weiter, oder müssen eben tatsächlich die Dinge so vorkauen, dass er das alles nur noch anklicken muss, beispielsweise in einem externen Dashboard oder Google Data Studio oder wo auch immer die Daten dann tatsächlich irgendwo stattfinden. Ich finde ja immer, Hauptsache die Daten sind am Ende des Tages verständlich für alle und nicht überfordernd. Das heißt, sobald wir anfangen zu viele Daten auf die Menschen zu werfen, also am besten noch irgendwie 30 Tabellen, dann ist die Akzeptanz der Daten oftmals nicht so groß. Also was Menschen immer sehr gut und sehr schnell verstehen, sind gut visualisierte Daten, also zum Beispiel über verschiedene Diagrammformen oder sowas. Immer natürlich mit der Fragestellung im Hinterkopf, was wollen die überhaupt wissen? Und da ist natürlich manchmal viel Anpassung nötig, gerade am Anfang, aber wenn so ein System erstmal ins Rollen gekommen ist, dann kann das unheimlich gut funktionieren. #00:21:33.6#
Urs Boller: Ja, bringt mich aber zu einem Punkt, der mir sehr am Herzen liegt, den wir vielleicht in Vergangenheit auch ein stückweit vernachlässigt haben, dieses Thema Dokumentation. Du hast gesagt überfordern, und wenn ich so jetzt an Adobe Analytics, ich denke Google Analytics ist es ähnlich, es werden sehr viele Daten angeboten, aber was bedeuten, wo werden die Daten erhoben, woher kommen die Informationen und wie kann ich sie nutzen? Da einfach die Empfehlung auch eine gute Dokumentation zu haben, und zwar von Anfang an, wenn man mit der Implementierung von einem Webanalyse-Tool beginnt, damit man immer weiß, was hat man denn überhaupt für Daten, wie werden sie erhoben, werden sie allenfalls irgendwo verarbeitet, verändert, bis sie dann im Reporting landen? Weil spätestens bei dem Punkt, wo Leute außerhalb der einzelnen Analysten, die das auch implementieren, in die Anwendung gehen vom Tool, egal welches Tool das ist, die erste Frage wird sein, welche Daten habe ich denn überhaupt, woher kommen die und was darf ich erwarten, was bedeuten die? Und wenn da keine Dokumentation vorhanden ist, dann wird das relativ schwierig. #00:22:49.4#
Maik Bruns: Dokumentation respektive auch Schulung mitunter, dass man dort eben noch mal hingeht und sagt, man erklärt das alles nochmal ganz zu Beginn. Nur jeder weiß, wenn man einen Tag Schulung gemacht hat zu so einem Thema, danach weiß man sowieso nur noch die Hälfte. Deswegen ist die Dokumentation nicht die schlechteste Idee. #00:23:04.5#
Urs Boller: Wenn die Leute, die Hälfte wissen, hast du den Job sehr gut gemacht erfahrungsgemäß. Ich glaube, neue Tools sind neue Möglichkeiten, ich glaube, es geht bei Schulungen, zumindest das, was ich jetzt feststellen kann, schon mal drum einfach mal einen Einblick zu bekommen, was möglich ist. Die Fragen kommen dann typischerweise erst im Nachgang, wenn die Leute anfangen damit zu arbeiten. Und dann tauchen sofort die nächsten Fragen auf, ja, was bedeutet jetzt Verweildauer, um das Thema nochmal rauszunehmen. Oder was ist jetzt wirklich der Seitenname? Wieso habe ich im Seitennamen jetzt beispielsweise keine Sprache drin? Wie kann ich jetzt die Sprachinformation rausholen? Und so weiter. #00:23:48.1#
Maik Bruns: Ja. Das ist auch der Grund, warum ich immer jedem empfehlen, der bei mir zum Beispiel ein Einsteigerseminar gemacht hat, dem rate ich in der Regel davon ab unmittelbar danach ein Aufbauseminar zu machen, weil die müssen erstmal ins Handeln kommen, die müssen erstmal verstehen lernen, die müssen das Tool bedienen. Und diese Fragen, die dann kommen, die kann man dann in einem Aufbauseminar beantworten. Und da vergeht in der Regel also mindestens ein halbes Jahr, je nachdem wie intensiv die Nutzung dazwischen ist und wie neugierig derjenige auch ist, der sich da mit dem Thema auseinandersetzen muss. #00:24:17.9#
Urs Boller: Wir haben jetzt bei uns mit den Schulungen angefangen mit Seminarblöcken von einem halben Tag, um da einfach mal in der ersten Phase so die theoretischen Grundlagen, auch so ein bisschen Technik-Einblick, und dann in den folgenden halbtägigen Kursen mehr oder weniger so ein Lab-Modus, wo wir wirklich mit Daten arbeiten, versucht Fragestellungen herauszufinden und dann direkt anhand der konkreten Fragestellungen auch das Tool kennenlernt, welche Möglichkeiten habe ich zur Auswertung, um dann auch möglichst rasch in eigentlich Einzelfragen von den Kursteilnehmern einzutauchen. Meine Überzeugung, wenn man mit konkreten Beispielen versucht mit den Daten zu arbeiten in ein Tool reingeht, ist es für die Leute besser nachvollziehbar als wenn ich jetzt einfach eine Folienschlacht bringe, was könnte das Tool alles machen, das wir jetzt da verwenden für die Datenanalyse. #00:25:14.3#
Maik Bruns: Ja. Also bei Webanalyse ist ein hoher Praxisanteil wirklich eine gute Idee. Ist natürlich immer eine Gratwanderung. Auf der einen Seite möchte man den Leuten möglichst viel, ich sag mal Basisinformationen erst mal mitgeben, auf der anderen Seite entstehen natürlich oftmals auch sehr schnell Fragen einfach, wie kann ich denn damit auf meiner Website das umsetzen? Das ist auch eine Frage, die mir dann immer gestellt wird so, hey, können wir das ganze Seminar dann jeder mit seiner Website dann einmal machen? Und das ist natürlich unglaublich schwer, wenn du davorstehst und hast diese Daten noch nie gesehen. Du weißt nicht, was ist das für ein Unternehmen, was haben die für Fragen, wo sind deren Bedürfnisse und so weiter? Dann zu sagen, naja gut, lasst uns mal draufschauen, das kann maximal oberflächlich sein, wenn es das denn überhaupt noch ist. Und das ist schon sehr, sehr schwer, wie ich finde. Deswegen ist es gut, wenn man es im Unternehmen einfach macht. So wie du es jetzt auch … #00:26:00.4#
Urs Boller: Richtig. #00:26:00.5#
Maik Bruns: … gesagt hast. Weil dann sind die Fragen, zumindest der Beteiligten, oftmals ähnlich, weil sie vielleicht ähnliche Sorgen haben, weil sie an sehr ähnlichen Dingen arbeiten, manchmal natürlich auch an sehr unterschiedlichen, aber genau dann entstehen echt diese Insights. Und das ist ja eine dieser höheren Stufen in der Abfolge. Wenn du ein Tool installierst wie Adobe oder Google, dann ist das ja eigentlich schon fast Schritt 2, weil vorher muss man schon planen, dann implementiert man, dann geht man hin und konfiguriert das Tool eben so, dass die Fragen beantwortet werden können, die aber zu dem Zeitpunkt noch gar nicht da sind, weil die Leute noch gar nicht so richtig wissen, was sie mit dem Tool anfangen sollen. #00:26:37.1#
Urs Boller: Ja, richtig. #00:26:37.7#
Maik Bruns: Und deswegen ist diese Fortbildung auch so wichtig, finde ich. #00:26:39.1#
Urs Boller: Ja. Es ist sicher ein Vorteil, dass ich das Ganze intern machen darf, ist aber auch mit entsprechendem Aufwand verbunden, was man auch nicht vergessen darf. Und da hat sich bisher gezeigt, dass zwei Punkte bei der Auswahl oder bei der Schulung relevant sind, was die Personen anbelangt. Das eine ist, auf welchem Niveau bilde ich die Leute aus? Gehe ich wirklich tief in die Technik rein oder zeige ich mehr oder weniger, was kann man mit einem vorhandenen Dashboard noch machen mit Filter setzen und so weiter. Oder eben für die Spezialisten dann wirklich von Grund auf ein Dashboard gestalten. Und das Zweite ist, dass man versucht auch die Teilnehmer möglichst, Themen, mit gleichen Themeninteressen zusammenzunehmen, wenn das irgendwie möglich ist. Das heißt, dass man es entweder nach Website-Bereichen aufteilt und da die Personen einzeln oder in Gruppen schult, um da möglichst auch Praxisbeispiele reinbringen zu können. Ist aber auch erst ab einer gewissen Größe von Unternehmen möglich, weil sonst einfach die Anzahl der Teilnehmer, dann ist man schnell mal bei 1:1-Schulungen, was vielleicht auch nicht zielführend ist. #00:27:51.7#
Maik Bruns: Ja, ich sag mal, ab einem gewissen Grad geht’s oftmals gar nicht mehr anders, weil dann die Fragen sehr speziell werden. Die werden dann über keine Schulung der Welt mehr abgedeckelt. Nur an so einem Punkt man erstmal angelangen, also dass man irgendwie sagt, na gut, jetzt habe ich irgendwie mehrere Schulungen hinter mir, jetzt kommen aber die ganz individuellen Sachen und dann geht’s halt oftmals nicht anders als über so ein Mentoring oder Coaching oder Spezialtraining und solche Sachen. Genau. Das ist zumindest meine Erfahrung. #00:28:19.9#
Urs Boller: Ja. Und dann kommen gleich die nächsten Fragen, wenn du die Leute befähigt hast, auf das Tool zuzugreifen, auf die Daten zuzugreifen, wie kann man eine gewisse Qualität einerseits sicherstellen, dass wenn zwei Personen zu gleichen Themen eine Analyse machen, dass sie auch ungefähr auf die gleichen Erkenntnisse kommen. Nicht, der eine sagt, es war positiv und der andere sagt, nein, es war negativ. Und das zweite, wie gehst du mit der Fragestellung um, wenn der User an einem Punkt ankommt, wo er nicht mehr weiterkommt, wann darf er auf die Spezialisten zurückgreifen? Hast du irgendwo eine zentrale Stelle, die alle Fragen beantwortet oder gehst du wegen einem Konzept im Sinne von Poweruser, dass du in jedem Bereich versuchst einen Poweruser auszubilden und nur der Poweruser darf quasi auf die Spezialisten, Webanalyse-Spezialisten im Unternehmen zurückgreifen. Und da auch nicht wie so ein Callcenter hin zu enden, wo die Spezialisten nur noch die täglichen Anfragen von den Anwendern beantworten müssen. #00:29:29.3#
Maik Bruns: Das sind schon schöne organisatorische Herausforderungen, finde ich. #00:29:33.6#
Urs Boller: Richtig. #00:29:34.8#
Maik Bruns: Aber vielleicht auch Voraussetzungen, über die man sich Gedanken machen muss, weil in vielen Unternehmen ist es ja, ich sag mal ihr seid jetzt ein recht großes Unternehmen und ihr habt die Möglichkeit personell dort ein bisschen Spielraum einzuräumen. Bei mittelgroßen oder kleinen Unternehmen ist es eben oftmals nicht so. Da gibt es dann entweder, wenn es überhaupt einen gibt, dann gibt es vielleicht einen Vollzeit-Analysten und der muss dann irgendwie alles machen. Und der ist natürlich dann hoch frequentiert, das ist dann natürlich dieser Go-To-Guy, zu dem dann alle immer hinrennen und irgendwelche Daten wollen und der vielleicht selber gar nicht mehr so zu irgendwelchen Analysen kommt, sondern der eigentlich nur noch Daten liefern muss die ganze Zeit. Und da muss man sich eben schon überlegen, wie möchte ich das hier zukünftig in meinem Unternehmen verankern? Wie viel Zugriff sollen die Leute gekommen und was erhoffen wir uns auch von ihnen an Insights und wie kann das überhaupt damit besser werden? #00:30:23.7#
Urs Boller: Ja. Aber vielleicht ist genau da der Ansatzpunkt. Wenn man nicht über genügend Ressourcen verfügt und eigentlich so im täglichen Trott landet, ich bin ja nur noch am Reports erstellen für alle möglichen Fragen, sich einfach mal zurückzuziehen und die Frage zu stellen, ja, welche Anfragen kommen denn überhaupt tagtäglich rein? An welchen Grundinformationen haben die Leute Bedürfnisse? Jetzt einfach die Frage, wie läuft meine Webseite XY oder mein Seitenbereich XY und dann hinzugehen und irgendwas zu standardisieren, was vielleicht 80 Prozent der Fälle schon abdeckt. Dass man einfach als Analyst hingehen kann und sich dann auch wieder mal zukünftig das Wort Analyst auf die Brust schreiben darf und nicht aus irgendwo als Datenverwalter und Auswerter zu enden. Also wirklich hingehen und sich die Frage stellen, welche Daten oder welche Reports, welche Fragestellungen muss so eine 80 Prozent Lösung meine täglichen Anfragen befriedigen und wie kann ich das standardisieren, automatisieren und dann den Leuten möglichst einfach zur Verfügung stellen. Und vielleicht gewinnt er damit ja auch die Zeit und dann wieder neue Themen anzupacken, vertiefte Einblicke mal zu machen, wenn es nötig ist und nicht so enden als nur Report-Versender und Auswerter. #00:31:54.6#
Maik Bruns: Der Reporting Monkey. #00:31:56.4#
Urs Boller: Genau. #00:31:58.4#
Maik Bruns: Ich frage mich gerade, wie das in kleineren Organisation aussehen kann? Irgendwer muss ja diese personellen Voraussetzungen auch schaffen. Das heißt, mal ganz provokativ gefragt, meinst du, dass in einem Unternehmen, das keinen Vollzeit-Analysten beschäftigt hat, es überhaupt funktionieren kann die Daten sinnvoll zu nutzen? Schwer, oder? Also ich finde die Frage total schwer. #00:32:26.9#
Urs Boller: Die Frage ist tatsächlich schwer. Ich glaube die Frage, ich glaube Daten kann man nutzen, ob es sinnvoll ist oder nicht, wie man sie nutzt ist sehr schwierig zu beantworten. Weil das Thema sinnvoll ja immer einen Vergleich oder eine Messlatte darstellt, wie man sie vielleicht gar nicht definieren kann, was heißt denn sinnvoll. Ich glaube, was es braucht, ist auch einen gewissen Support von oben, dass man Interesse hat an den Daten. Denn Daten nur Daten erheben und Auswertungen zu machen und keiner schaut es sich an und keiner hat Interesse, das kann es ja auch nicht sein. Sondern irgendeine Fragestellung muss da sein, was auch dem Unternehmen einen Mehrwert bringt. Und da gibt es schon bei kleinen Unternehmungen diverse Fragestellungen, wo man einfach mal anfangen kann Daten auszuwerten und Erkenntnisse und so auch einen Mehrwert zu generieren fürs Unternehmen. Ich denke jetzt an einen Newsletter-Versand oder Werbung, die man schaltet. Vielleicht zuerst den Newsletter-Versand. Ich schicke einen Newsletter raus, das hat Aufwand gebraucht den zu erstellen, der Versand muss koordiniert sein, man muss schauen, dass die Empfänger korrekt sind, dass die Zielseiten alle funktionieren. Ist alles mit Aufwand verbunden. Wenn ich jetzt weiß, welche Inhalte funktionieren oder nicht funktionieren, kann ich diese Erkenntnisse fürs nächste Mal nutzen und vielleicht so meinen Aufwand reduzieren oder andersweitig nutzen für die Inhalte, die auch tatsächlich gelesen und geklickt werden. So kann ich auch belegen, dass die Daten, die ich auswerte, auch einen Mehrwert fürs Unternehmen bringen. Vielleicht kann man so auch etwas, was eigentlich an sich vielleicht als (unv. #00:34:13.6#) Unternehmen fast ein stückweit kostenlos ist, plötzlich mit virtuellen Kosten belegen, man hat ja trotzdem Aufwände gehabt. Weil einfacher ist es dann beim anderen Fall, dass man, wenn man Werbung macht, man die Effizienz von der Werbung beurteilt, das ist relativ einfach. #00:34:30.4#
Maik Bruns: Ja. Ich fand eine Sache, die du eben gesagt hast, sehr, sehr, sehr wichtig und sehr wertvoll, nämlich dass von oben die Daten auf jeden Fall ein Konzept darstellen müssen. Das heißt also, wenn der Chef schon der Meinung ist, die Daten bringen nichts, dann kann das Unternehmen es nicht leben, weil jeder, der dann mit den Daten zu seinem Chef hinrennt und der sagt nur, naja, schön, dass du es gemacht hast, aber ich brauche das nicht, ich brauche keine Daten, ich habe meinen Bauch, ich habe mein Bauchgefühl, dann ist das von vornherein zum Scheitern verurteilt. #00:34:58.7#
Urs Boller: Richtig. #00:34:59.3#
Maik Bruns: Im Umkehrschluss ist es aber so und das erlebe ich immer wieder, das ist sehr positiv, wenn von oben gesagt wird, Daten, super, machen wir und ohne Daten machen wir künftig nur noch weniger, dann verstehen die Mitarbeiter darunter dieses Konzept auch oft, dann wird das auch viel stärker gelebt und getragen, und dann ist auch sogar oftmals so eine Art Sog da. Das heißt, die Daten sind nicht irgendwie lästig, sondern sie sind gefordert, und wenn sie dann Insights liefern, so sie gut erhoben wurden, helfen die ja auch dem Unternehmen. Man merkt einfach, dass man wesentlich schneller vorankommt, als wenn man sich nur auf sein Bauchgefühl verlässt, und das ist ja der große Punkt. Das heißt, ich finde, als Unternehmen muss man auch eine Vision vorleben, was mit Daten tatsächlich möglich ist. Dafür brauchst du natürlich auf der einen Seite Menschen, die das verstehen, aber auch ich sag mal Kommunikation, die das weiterträgt im Unternehmen. Und daran scheitert das ganz, ganz oft. Das heißt, irgendwie einmal im Jahr wird rausgeblasen, wir müssen mehr mit Daten arbeiten, Digitalisierung und so weiter, aber gelebt wird das Thema nicht wirklich gut. Und dafür brauchst du immer wieder diese Kommunikationstrigger. #00:36:03.8#
Urs Boller: Ja. Ich glaube, es ist ja nicht nur, dass du von oben irgendwo Unterstützung brauchst und dass jemand die Daten einfordert, sondern es ist auch eine Fragestellung, wie gehe ich mit Messdaten dann um? Und da gibt’s auch einen Unterschied zu harten Zahlen, die man vielleicht aus dem Verkauf hat. Bei Webseiten wird das relativ schwierig irgendwo im Voraus zu sagen, ja, wie viele Besucher erwarte ich jetzt auf der Webseite, und was ist, wenn ich das nicht erreiche? Dass es vielleicht nicht irgendwo ein Fehler ist von der Person, die da irgendwo eine Kampagne gemacht hat, sondern dass es eine Erkenntnis ist, die zukünftig helfen kann. Dass man also die Daten nicht nutzt, um jemanden zu qualifizieren für die Vergangenheit und zu sagen, du hast das jetzt gut oder schlecht gemacht, sondern dass auch eine Grundstimmung da ist und so sagt, hey, lasst uns nach vorne schauen, was können wir beim nächsten Mal optimieren, dass wir nicht wieder am gleichen Punkt enden und nicht zurückschauen, was schon passiert ist. Die Vergangenheit kann ich ja auch nicht ändern, ich kann die Zukunft gestalten. Mal so wirklich in so einen Drive reinzukommen, ich will die Daten haben die Vergangenheit anzuschauen und vielleicht auch Erkenntnisse und Empfehlungen für die Zukunft ableiten zu können. Wenn das so in die Richtung geht, dann hat man wirklich schon einen großen Schritt gemacht und die Datennutzung kann dann wirklich in der Breite ausgerollt und zum Positiven genutzt werden. #00:37:28.2#
Maik Bruns: Das ist ein Supersatz. Wie kann ich, also dass man die Vergangenheit nicht ändern kann, sondern nur die Zukunft gestalten. Das hat aber eben, wie du es auch schon angesprochen hast, viel mit Fehlerkultur im Unternehmen zu tun. #00:37:38.5#
Urs Boller: Ja. #00:37:39.2#
Maik Bruns: Weil in vielen Unternehmen, die nicht datengetrieben sind, die auch nichts testen, die einfach ihre Website ich sag mal 10 Jahre lang liegenlassen, um dann den nächsten Relaunch zu machen, dort ist selten eine solche Fehlerkultur vorhanden, dass man damit proaktiv mit einer Website umgeht. Das heißt, man verändert sie zum hoffentlich besseren und wenn es schlechter war, sagen einem die Daten das und dann rollt man es halt wieder zurück. Und das sind halt die Dinge, die viele Unternehmen heute noch lernen müssen, es ist eine andere Denkweise als früher. Früher war man im Marketing ja immer, man hat halt ich sag mal einen Schuss für den Flyer gehabt. Dann hast du einen Flyer gemacht und dann ging der Flyer raus und der war dann halt so wie er war. Man hat aber nichts draus lernen können oder höchstens auf Basis von geringfügigem Feedback oder man hat große Marktanalysen gemacht. Das kann man natürlich auch, aber das ist halt unendlich teuer. Nur was uns die Daten heute bescheren, ist ja eine permanente Marktanalyse, zumindest auf unserer Website und natürlich zu einem Preis, der in Anführungszeichen, ein “Schnäppchen” dagegen ist gegenüber dem, was man früher an Marktanalysekosten hatte. Deswegen ist es schon wichtig sich da auch mit Fehlern und mit Testings und so weiter auseinanderzusetzen und eine Fehlerkultur im Unternehmen zu leben, die eben auch Fortschritt ermöglicht letztendlich. #00:38:49.0#
Urs Boller: Ja. Absolut richtig. Damit einhergehend aber auch vielleicht die Grenzen kennen, was können denn Daten überhaupt auswerten und welche Fragestellung kann man vielleicht gar nicht beantworten? Vielleicht gibt es tatsächlich weitere Faktoren, die sich nicht direkt an den eigenen Daten messen kann, wo man vielleicht trotzdem noch Marktanalysen einfach als ergänzende oder weiterhin gültige Quelle nutzen muss oder darf. Das ist nicht ein System, das entweder oder, sondern sowohl als auch für die Nutzung von Erkenntnissen ist. #00:39:26.8#
Maik Bruns: Finde ich sehr schön, dass du das so gesagt hast. Wir haben noch gar nicht so richtig darüber gesprochen, also immer nur so ich sag mal beiläufig ein Stück weit, aber ich würde die Frage noch mal gerne aufs Tableau heben, wofür können wir die Daten denn eigentlich nutzen? #00:39:41.8#
Urs Boller: Wir haben es kurz angesprochen, die Zukunft zu gestalten, um Erkenntnisse für die Zukunft zu gewinnen. Das ist glaube ich wirklich für jedes Unternehmen, für jeden Nutzer ganz unterschiedlich, für was er die Daten einsetzen will. Wäre ganz einfach, startet mit, welche Seiten werden angeschaut, welche nicht und vielleicht auch zu erkennen, wo interessieren sich die Leute für welche Themen, für welche Artikel, für welche meiner Inhalte, welche Produkte haben sie auf der Seite angeschaut, bis hin zu wirklich ganz hochausgeklügelten Systemen, wo man dann wirklich hingeht und schaut, wo habe ich Geld ausgegeben für Werbung auf Drittplattformen, wer hat welchen Traffic auf die Webseite gebraucht von diesen Werbequellen, und wo haben die Leute dann häufig auch abgeschlossen. Weil nur Traffic auf die Webseite bringen ist das eine, sie sollten im Idealfall auch noch irgendwas kaufen oder abschließen oder sonst irgendein Ziel erreichen. #00:40:43.5#
Maik Bruns: Ja. #00:40:44.4#
Urs Boller: So ist glaube ich, für was man es nutzen kann, nicht einfach zu beantworten, sondern mehr eine Frage ganz individuell pro Unternehmen oder pro Webseite, was ist denn auch das Ziel, wo man hingehen möchte und können die Daten irgendwo unterstützen? #00:41:00.7#
Maik Bruns: Also ich finde immer sehr wichtig zu wissen, dass man mit Hilfe der Daten ein besseres und zielorientierteres Marketing gestalten kann. So würde ich immer eine Überschrift drüber setzen. Das heißt, das ist zwar ich sag mal eine Metaebene, wir sind also jetzt irgendwie auf einer gewissen Flughöhe, wenn ich sowas sage, das ist nicht immer sehr konkret, aber ich glaube, jeder versteht, was man damit meint. Weil am Ende des Tages geht’s halt darum erstmal zu bewerten, was ist passiert und was lernen wir daraus, und was machen wir künftig besser, wie machen wir unsere Website besser, wie machen wir unsere Werbemaßnahmen besser, wie machen wir unsere Business-Strategien besser? Also kurzum, wo investiere ich denn nächstes Jahr mein Geld, wenn ich weiß, was in diesem Jahr meine Ausgaben gebracht haben? Dieses Gebracht-haben ist ja dann das Outcome, das wir produziert haben. Also deswegen ist es immer so wichtig, sich bevor man irgendetwas tut mit Daten, sich immer der Ziele bewusst zu werden und nicht einfach nur die Daten um der Daten Willen auszuwerten, sondern wirklich zu wissen, was steckt dahinter, was steckt da für mein Geschäft dahinter, was ist meine Zielgröße auch? Also was sind KPIs natürlich letztendlich. Über die muss man sich erstmal Gedanken machen, bevor man am Ende des Tages auch irgendwie gesagt, ob man besser oder schlechter geworden ist. #00:42:15.6#
Urs Boller: Ja. Du hast gerade gesagt, der KPIs klarwerden und es sind ja nicht alle Webseiten gleich so offensichtlich und haben einen Warenkorb und Produkte, die man kaufen kann, klassische E-Commerce-Funnel, wo man was in den Warenkorb legt, im Idealfall gleich auf der Webseite kauft, sondern etliche Seiten sind rein mit Content bestückt, und was sind jetzt da die Ziele, die man erreichen will? Da sich auch im Unternehmen klarzumachen, wenn wir Inhalt produzieren, was ja auch mit Aufwand verbunden ist, wie beurteilen wir jetzt, ob die Leute den Inhalt gelesen haben, ob sie das gut fanden oder nicht gut fanden, brauchen wir allenfalls irgendwo so einen Online-Fragebogen, wo wir bei gewissen Leuten nachfragen? Kann ich helfen, hat es Ihnen gefallen, haben Sie gefunden und so weiter. Also da auch unterschiedlich je nach Webseite, was ist das Ziel, und da auch mal kreativ sein gerade bei nichtklassischen E-Commerce-Seiten, was könnten wir denn messen, was für den Erfolg von der Seite spricht? #00:43:24.5#
Maik Bruns: Ja. Extrem wichtig. Urs, wie stehst du zum Thema Prozesse? Also ich bin immer der Meinung, wenn Daten intensiv genutzt werden sollen, müsste es vielleicht doch irgendwie so etwas geben wie einen vernünftigen Prozess. Also vielleicht so etwas wie regelmäßige Analysen, vielleicht gemeinsame Meetings, vielleicht irgendetwas, was die Leute auch besser vernetzen lässt untereinander und dass sie halt auch wissen, sie arbeiten hier an einer Sache und die kehrt regelmäßig wieder. Wie siehst du das oder wie ist das bei euch? #00:43:55.7#
Urs Boller: Aus meiner Sicht sind Prozesse sehr wichtig, dass man sich klar wird, wie kommen die Fundamente zustande. Also einerseits Prozesse über die Datenerhebung, Datenaufbereitung, Datenqualität sicherstellen, als auch Prozesse, wie kann die Anwendung schlussendlich stattfinden. Also wer ist vielleicht auch für was verantwortlich bei Beantwortung von gewissen Fragestellungen. Das muss nicht zwingend sein, dass man die Prozesse schriftlich festhält oder irgendwo fest dokumentiert, sondern dass man sich einfach Gedanken macht, wie könnte sowas ablaufen. Gibt es vielleicht einen zentralen Eingang, wo alle Leute hingehen, wenn sie irgendwelche Fragestellungen haben oder wie sieht das aus? Wann darf man auch auf Spezialisten zurückgreifen und ihre Frage da platzieren. Also insofern Prozesse wichtig, wie, in welcher Art und Form ist glaube ich wirklich je nach Unternehmen unterschiedlich. #00:44:56.5#
Maik Bruns: Ja und natürlich vor allen Dingen auf Basis der Organisationsstruktur dann zu machen. #00:45:01.1#
Urs Boller: Richtig. #00:45:01.9#
Maik Bruns: Also, wenn es einen festangestellten Webanalysten gibt, hat der natürlich eine ganz andere Rolle, als wenn du ein Team hast, das nur zwischendurch Webanalyse betreibt. Aber was für mich immer sehr wichtig ist in Unternehmen klarzustellen, dass die Leute sich auch untereinander vernetzen und austauschen, die mit Daten zu tun haben. Also dass es vielleicht regelmäßige Meetings gibt, wo neueste Erkenntnisse noch mal geteilt werden, wo besondere Vorgehensweisen noch mal erläutert werden oder wo vielleicht auch besondere Erfolge gefeiert werden. Dass man halt sagt, okay, dies und jenes haben wir herausgefunden, das hat uns dies und jenes gebracht, einfach um auch die interne Motivation an Daten hochzuhalten. Natürlich darf man auch mal darüber reden, wenn es blöd gelaufen ist oder man irgendwie überhaupt nicht vorwärts gekommen ist in den letzten Monaten, nur dann sich gegenseitig auch zu unterstützen dabei und sagt, okay, hol doch mal die Spezialisten ran oder ich habe das schon mal erlebt, das haben wir soundso gelöst. Das finde ich sehr, sehr wichtig und sehr wertvoll. Das darf halt kein Blabla-Meeting werden, weil das ist immer ganz schlimm, wenn jeder nur noch dahin muss, um da die Zeit abzusitzen und nur einer redet die ganze Zeit, dann ist das irgendwie auch nicht zielführend. Aber alle, die Interesse an diesen Daten haben, sollten ein hohes Maß auch an Interesse daran haben sich dort auszutauschen so. #00:46:14.3#
Urs Boller: Ich glaube, es ist auch wieder unterschiedlich. Austausch ist sehr wichtig, ich glaube, das ist auch wieder von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich, vielleicht gibt’s schon bestehende Gefäße, wo die Leute sich eh schon austauschen, sei sie jetzt über Aktivitäten im Marketing, sei es jetzt über Produkte. Vielleicht kann man ja da direkt da die Daten auf die Erkenntnis miteinfließen lassen, ohne dass man jetzt expliziten ein neues Gefäß öffnen muss, wo man nur über die Daten spricht. Weil vielleicht, wenn man so etwas Zentrales macht, braucht es einerseits genügend Größe und die zweite Frage ist, interessieren denn alle Daten alle Anwesenden? Da bist du genau beim Blabla-Meeting, wo jemand vorne steht und über x welche Seiten und Erkenntnisse spricht, die vielleicht nur einen Bruchteil der Teilnehmer interessiert. Also vielleicht eher die Fragestellung, welche bestehenden Kommunikationsgefäße gibt es und wie können wir die Daten da einfließen lassen, um die Meetings vielleicht auch zu verbessern, um direkt Empfehlungen abzugeben für das, was die da besprechen, planen, organisieren, dass sie gleich die Daten mitnehmen können und nutzen können. #00:47:25.6#
Maik Bruns: Ja. Ja. Super. Urs, ich glaube, wir haben schon über einiges gesprochen, wie man Daten besser nutzen kann, oder? Ich weiß nicht, wie du es siehst, ich finde das schon sehr gut. #00:47:38.3#
Urs Boller: Es ist wirklich immer wieder ein sehr spannendes Thema, gerade wenn man mit den Menschen zusammenarbeitet, die von ganz unterschiedlichen Voraussetzungen her oder mit ganz unterschiedlicher Herkunft, um dann herauszufinden, an was haben die wirklich Interesse, wie (unv. #00:47:54.9#), um dann möglichst optimal ihnen einen Zugang zu geben zu den Daten, die man jetzt gewonnen hat, insbesondere Webanalyse. #00:48:04.2#
Maik Bruns: Deswegen würde ich dich jetzt gleich mal bitten, vielleicht nochmal das Ganze für dich so in 3 Tipps zu bündeln. Also welche 3 Tipps würdest du Menschen da draußen geben, die wissen wollen, wie sie mit Daten im Unternehmen einfach mehr Insights generieren können oder wie sie die Daten schlichtweg einfach mal besser nutzen können? #00:48:24.0#
Urs Boller: Für mich steht an 1. Stelle, ich möchte drei Punkte, das eine ist, Personen, mit wem arbeite ich denn überhaupt zusammen, wer sind die Nutzer, die Dokumentation und die Standards. Und fließt vielleicht so ein bisschen ineinander rein, aber wenn wir jetzt bei den Personen starten, es gibt ganz unterschiedliche Anspruchsgruppen in Unternehmen. Sich einfach mal klarwerden, wer sind die Anspruchsgruppen, die alle Daten haben möchten und in welcher Art und Weise möchten sie die Daten haben. Ist es Direkt-Datenzugriff oder möchten Sie fix-fertige Reports, die sie dann einfach anschauen können, vielleicht noch mit Kommentaren. Du hast ja eingangs gesagt, mit Till gibt’s einen tollen Podcast zu den Dashboards. Die Dokumentation liegt mir jetzt ein bisschen am Herzen, weil ohne Dokumentation vielleicht weiß ich noch, was ich vor einem halben Jahr implementiert habe, vielleicht nicht, typischerweise letzteres. Also insofern Dokumentation, was ist eigentlich vorhanden, wie werden Daten erhoben, wie werden sie verarbeitet, was bedeuten sie, vielleicht auch bei den Analysen oder zum Tool selber eine Dokumentation zu haben, welche Auswertungen kann man machen und wie sind Darstellungen zu interpretieren. Und das letzte, die Standards zu haben im Unternehmen, Standard einerseits, welchen Support hat das Thema Daten im Unternehmen, Standards, aber auch, wie wird über Daten gesprochen, kommuniziert, und nicht zuletzt, wie wird auch ausgewertet, dass ich auch, wenn es nur eine Person oder auch nur nebenbei Webanalyse, dass man trotzdem gewisse Standardisierungen machen kann, Standard-Reportings, die allen zur Verfügung stellen, egal welches Thema jetzt da angeschaut wird, und jeder versteht, was da drauf ist, und es braucht nicht viel Zeit zum Erstellen. #00:50:22.1#
Maik Bruns: Perfekt! #00:50:23.5#
Urs Boller: Das sind meine 3 Tipps zum Thema, nutze die Daten. #00:50:26.7#
Maik Bruns: Supertipps, finde ich. Wer auch immer diese Folge jetzt nochmal hören muss, weil er vielleicht doch noch einige Sachen nachnotieren möchte, also die Tipps fassen schon vieles von dem, was wir gesagt haben, gut zusammen. Und im Endeffekt müsst ihr eigentlich immer nur versuchen das Beste für euer Unternehmen erstmal da rauszuholen aus diesen vielen Tipps. Also hört es euch gerne nochmal an, falls das eine oder andere untergegangen ist bei euch. Schreibt es dann nochmal mit und macht das Beste draus aus euren Daten. Urs, habe vielen, vielen Dank für deine Zeit. Das war ein klasse Gespräch, finde ich. Das ist auch so ein bisschen ein Thema, das nicht so unheimlich konkret ist, weil es so ein bisschen so eine Flughöhe hat, finde ich, aber das unheimlich wertvoll werden kann für Unternehmen. #00:51:05.0#
Urs Boller: Definitiv. Maik, ganz herzlichen Dank für die Einladung und herzlichen Dank für das Gespräch. #00:51:10.4#
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