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#71 Buch “Einführung in die Webanalyse” mit Tom Alby

Wer in die Webanalyse startet läuft mitunter vielen Meinungen hinterher, die aber unter Umständen weder fundiert sind noch nachvollziehbar.

Für alle, die in das Thema wirklich sinnvoll starten wollen, hat Tom Alby ein Buch geschrieben (“Einführung in die Webanalyse”), das genau die Dinge auf den Punkt bringt, die angehende Webanalysten wissen müssen. UND: Wir verlosen ein Exemplar für euch!

Eigentlich eine perfekte Ergänzung zu meinem Hörbuch – aber doch ganz anders. Tom Alby halt.

Was er geschrieben hat, warum und für wen, das verrät er in dieser Folge.

 Außerdem verlosen wir eines seiner Bücher (die du auch hier im Rheinwerk Verlag bekommen kannst): Hinterlasse einen Kommentar, warum du das Buch unbedingt haben musst, in den Kommentarfeldern hier unten oder auf die-sendung-mit-der-metrik.de in der aktuellen Folge. Die Verlosung findet unter allen Teilnehmenden am 14. August 2019 statt. 

Viel Spaß beim Hören.

Wenn du das Ganze lieber lesen möchtest, unten gibt’s das komplette Interview in Textform.

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In dieser Folge außerdem:

  1. Shownotes
  2. Die Folge zum Nachlesen
  3. Kommentare

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Shownotes

Links:

Allgemein

Das war die Folge “ Buch “Einführung in die Webanalyse” mit Tom Alby

Hallo? Die Sendung mit der Metrik, der Webanalyse-Podcast mit Maik Bruns und seinen Gästen. Heute mit Tom Alby. Viel Spaß!

Intro

Maik Bruns: Hey Analyse-Held, hier ist der Maik. Herzlich willkommen zu einer neuen Folge „Die Sendung mit der Metrik“. Heute kümmern wir uns mal, noch mal um das Thema, wie du in die Webanalyse startest. Ich habe da ja vor geraumer Zeit schon mal einen kleinen Anlauf genommen, was mein Hörbuch anging und auch ein bisschen Promo dafür gemacht. Heute geht es aber den nächsten Step, denn es geht eben nicht nur darum, was du tun musst, bevor du in die Webanalyse startest, sondern tatsächlich so deine ersten Schritte in die Webanalyse. Naja, was soll ich sagen, da gibt es nicht so viele Menschen, mit denen ich darüber reden möchte, weil nicht so viele Menschen irgendwie auch das Gefühl dafür aufbauen können, was nötig ist, um das zu tun. Und deswegen habe ich mir heute einen Gast reingeholt, der ebenfalls so wie Markus Baersch in der letzten Ausgabe heute das zweite Mal bei mir ist, und das ist Tom Alby. Ich bin super dankbar, denn Tom hat ein Buch geschrieben und zum Zeitpunkt dieser Veröffentlichung werdet ihr das mit hoher Wahrscheinlichkeit schon im Laden finden oder bei Rheinwerk Verlag oder wo auch immer. Welches Buch das ist, wird er uns gleich selber erzählen. Ich erzähle dir noch mal ganz kurz etwas zu Tom selber. Also Tom, ja klar, wer die letzte Folge mit ihm gehört hat, der weiß im Prinzip, dass er eines dieser Urgesteine im Internet ist, sie sich sehr lange um SEO bemüht haben, sehr viel mit Suchmaschinen getan hat, dann aber auch sehr viel in Datenanalyse, Data Science investiert hat. Heute ist er bei Euler Hermes und ist dort Chief Digital Transformation Officer, eines dieser tollen Wörter, die man heute braucht als Großunternehmen, das richtig was reißen möchte im Internet oder mit digitalen Produkten, sagen wir es mal so. Tom hat auch schon einige Bücher geschrieben, die schon ein bisschen in die Jahre gekommen sind mitunter, die aber durchaus auch Bekanntheit haben. Und jetzt eben sein neues Buch „Einführung in Webanalyse“, und was das ist, wird er uns gleich selber sagen. Herzlich willkommen, Tom. #00:02:10.9#

Tom Alby: Hi Maik. Vielen Dank für die Einladung. #00:02:14.1#

Maik Bruns: Ich bin dir super dankbar, dass du da bist, weil das ist ja genau das Thema, das ich hier auch im Podcast habe. Wie startest du eigentlich mit Webanalyse, was musst du wissen, wie gehst du da ran? Und ich sag mal so ein bisschen Schritt-für-Schritt-Anleitung, und deswegen also warum du in die Webanalyse gegangen bist, das kann jeder nochmal in der letzten Folge nachhören, aber ich frag mich, warum hast du jetzt ein Buch geschrieben dazu? #00:02:34.6#

Tom Alby: Ja, sehr gute Frage. Eigentlich hatte ich es gar nicht vorgehabt. Das war eher ein Zufall. Ich gebe schon seit mehreren Jahren Kurse an der HAW, jetzt auch an der BMK. HAW ist die Hochschule für Angewandte Wissenschaften, die BMK ist die Berufsschule für Medien und Kommunikation. Und ich habe noch sehr viel andere Kurse gegeben in den letzten Jahren an verschiedenen Orten und habe dazu auch ein Skript geschrieben. Das heißt, die Studierenden, die Schülern und die Kursteilnehmer konnten das immer nachlesen. Und mit der Zeit ist dieses Skript immer mehr angewachsen. Dann haben Studis oder auch halt Teilnehmer irgendwann gefragt, hey, welches Buch kannst du eigentlich empfehlen? Ich dachte, eigentlich so mein Skript ausreichen würde und dann habe ich mir gedacht, naja, wahrscheinlich reicht das doch noch nicht so ganz und habe mich dann irgendwann zwischen Weihnachten und Neujahr entschieden, eigentlich kannst du das ja mal ein bisschen weiter aufbereiten, mehr Beispiele reinbringen, und dann ist einfach kurz mal ein Buch entstanden. Also das hatte am Anfang vom Skript alleine schon 80 Seiten gehabt und ist dann zwischen Weihnachten und Neujahr auf ich glaube so 130 Seiten gewachsen. Also es ging dann ziemlich schnell, weil ich einfach viel so runtergeschrieben habe. Und dann durch Zufall kam dann ein Verlag dazu, eigentlich wollte ich das selber verlegen, und jetzt sind es glaube ich 230 Seiten. Also so kam das. Das ist eigentlich das Buch, das ich immer für die Uni haben wollte und das es eigentlich nicht gab, weil wenn man mal schaut, was es auf dem Markt gibt, dann sind das vor allem Bücher über Google Analytics oder Adobe Analytics, da gibt’s nicht ganz so viele Bücher, aber es sind immer Bücher über die Tools. In meinen Kursen geht es nie um das Tool selber, obwohl wir natürlich auch Tools verwenden, es geht eher um die Grundprinzipien der Analyse. Denn, du hast ja schon gesagt, ich bin schon ein bisschen länger dabei, und die Tools, die ändern sich, die haben ständig neue Features und es kann sein, dass irgendwann vielleicht nicht mehr Google Analytics das große Tool ist, sondern was weiß ich, Hotjar, irgendwas anderes kann es irgendwann werden, und die Grundprinzipien der Analyse sind aber immer die gleichen. Also ich will den Menschen so ein bisschen die Angst davor nehmen, dass sie überhaupt in die Analyse einsteigen, dass sie vom Tool jetzt noch nicht wissen, was mache ich jetzt eigentlich? Denn wenn sie wissen, was man eigentlich für Schritte durchgeht, dann ist es viel, viel einfacher als erst mal das Tool zu lernen, sich dann zu legen, was mache ich jetzt eigentlich damit? Also lange Rede, kurzer Sinn, es war eigentlich gar nicht beabsichtigt, und natürlich freue ich mich, dass so ein Buch daraus geworden ist. Heute war die letzte Satz-(unv. #00:05:17.2#) gekommen. Also wenn dieser Podcast veröffentlicht ist, dann ist das Buch hoffentlich schon da, aber heute ist sozusagen das Ende der Korrekturen und am Montag geht’s in den Druck, sodass es dann in 2 Wochen hoffentlich im Laden sein wird. #00:05:33.1#

Maik Bruns: Wie würdest du das so in deine Buch-Historie einordnen? Also eher so, ist das eher ein Fundamental-Werk oder der Tritt in den Hintern für jeden, der jetzt endlich starten möchte? #00:05:48.0#

Tom Alby: Also du hast ja schon erwähnt, ich habe so ein paar Bücher geschrieben und die haben alle einen großen Nachteil, nämlich dass sie, sobald sie im Druck sind, eigentlich schon wieder halb veraltet sind. Ich habe ein Buch geschrieben über Suchmaschinenoptimierung zusammen mit dem Stefan Karzauninkart. Es hatte sogar zwei Auflagen, also es lief gar nicht schlecht, aber SEO hat sich immer sehr schnell geändert, und ändert sich heute noch sehr stark, und alles, was ich damals vor, das sind ja auch schon über 10 Jahre, glaube ich schon 13 Jahre, geschrieben habe, das ist heute nett, kulturhistorisch nett, aber es ist nicht mehr relevant. Das gleiche über WordPress, da hatte ich eins geschrieben über das mobile Web, das war leider viel zu früh, also so früh, dass es eigentlich kaum jemand lesen wollte. Ich glaube, das kann man heute für 30 Cent das Kilo kaufen das Buch. #00:06:49.7#

Maik Bruns: Vielleicht legst du es nochmal auf, vielleicht ist das jetzt (unv. #00:06:51.3#)

Tom Alby: Wahrscheinlich wie das Web 2.0 Buch, das war ein großer Erfolg, muss man sagen, mit drei Auflagen war es ein sogenannter Schnelldreher. Und auch da war es notwendig, so leichte Anpassungen vorzunehmen, aber das Gute war, dass die Grundprinzipien dort immer gleich waren. Ich hatte überlegt, eigentlich will ich sowas nie wieder machen, weil es auch ein sehr kräftezehrender und kein familienfreundlicher Akt ist, aber bei diesem Buch habe ich mir überlegt, eigentlich könnte es gut passieren, dass ich mit dem Manuskript wahrscheinlich so 2, 3, 4 Auflagen hinkriegen kann, ohne dass ich groß was anpassen muss, weil die Grundprinzipien sich nicht so schnell ändern sollten. Das war auch ein Ziel zu sagen, ich schreibe mal ein Buch, das nicht irgendwo im Regal steht und die Leute denken sich, eigentlich, ist es total veraltet, sondern sagen, hey, das ist so gut, das behalte ich einfach, weil es mir gut weitergeholfen hat. #00:07:47.8#

Maik Bruns: Das ist ja generell finde ich der Zweck von Büchern, dass sie dir immer mal wieder helfen können. Ansonsten musst du halt googeln, also im Zweifel, weil die Informationen, die aktuell sind, die findest du natürlich schneller dann im Netz irgendwo. Wobei man muss ja auch eins sagen, ich kenne din Buch ja ein bisschen schon, man darf ja eins nicht unterschätzen, dass Webanalyse einfach ein sehr komplexes Feld ist. Und was ich finde, ist, du hast es, und wir werden gleich mal über die Struktur des Buchs sprechen, du hast es einfach geschafft, das auf einen einfachen Nenner runter zu brechen, dessen Struktur wirklich einleuchtend ist und mithilfe dessen man es schafft am Ball bleiben zu können, ohne sich überfordert zu fühlen durch neue technische Änderungen oder sowas. Das finde ich halt wirklich, das ist eine sehr starke Leistung, weil wie du schon gesagt hast, viele dieser Bücher da draußen beschäftigen sich im Kern mit den Tools und beschreiben die Tools und wo man klicken kann und so weiter, aber keiner sagt halt wie die Analyse selber funktioniert und was du dabei berücksichtigen musst. Also außer das Oberflächliche, hier kannst du mal klicken und dann siehst du deine Zahlen. Das ist halt der große, große Unterschied bei dir, und deswegen finde ich es toll, dass du es gemacht hast. Also im Kern hast du ja gesagt, du hast es eigentlich für deine Studenten mehr oder weniger geschrieben. #00:09:00.9#

Tom Alby: Ja. #00:09:01.1#

Maik Bruns: Weil man merkt halt bei dir, du möchtest die Leute an das Thema heranführen, und das finde ich eine sehr starke Mission. #00:09:09.0#

Tom Alby: Also was du gerade verschwiegen hast, ist, du hast ja die sehr frühe Version von dem Manuskript gesehen, das muss ich auch mal ganz groß erwähnen hier, also alle Fehler, die in dem Buch drin sind, sind meine Fehler, und wenn das Buch gutgeworden ist, dann liegt es auch vor allem an Maik, der mich immer wieder in die richtige Richtung geschubst hat, zum Teil sehr ehrliche Kommentare gegeben hat. #00:09:32.3#

Maik Bruns: (unv. #00:09:32.4#)

Tom Alby: Und die ich auch fast alle berücksichtigt habe. Das Spannende ist, du warst ja nicht der einzige Gutachter, sondern dass die beiden Gutachter auch total unterschiedliche Meinungen hatten. Das war extrem spannend, weil es bedeutet auch, dass es nicht die allgemeingültige Wahrheit gibt. Ich habe im Nachhinein viele Stellen noch mal angepasst und gesagt, hey, das sind die beiden Meinungen, die es gibt. Und auch das finde ich wichtig, also ein Beispiel, es gibt ja diese Bounce-Rate Diskussionen, Absprungrate, ob man die anpasst oder nicht anpasset, und ich glaube, du bist derjenige, der sagt, nein, auf gar keinen Fall anfassen. Ich bin da eher schmerzfrei glaube ich und ich passe sie öfter mal an, und für beides gibt es Vorteile und es gibt Nachteile, aber das kann man erwähnen. Und das ist mir wieder aufgefallen halt, als du deine Kommentare reingebracht hast, dass wir zum Teil sehr ähnliche, zum Teil auch sehr unterschiedliche Ansichten haben. Auch der Zweitgutachter, der Michael Janssen, hatte zum Teil andere Meinungen. Das hat sehr geholfen, um zum Teil diese verschiedenen Meinungen in der Webanalyse auch unterbringen zu können, um zu sagen, was da die Vor- und Nachteile sind. Vielen Dank nochmal Maik, weil du hast dich durch einen sehr, sehr frühen Stand gequält. Mittlerweile sind es glaube ich doppelt so viele Seiten als den Stand, den du gesehen hast, und ich bin gespannt, was du sagst, wenn du es bald in den Händen hältst, was du von dem Endergebnis hältst. #00:10:55.4#

Maik Bruns: Ja, ich werde sehr viel davon halten, weil ich ja die Grundlagen schon kenne, und ich finde immer, wenn die Grundlagen schon mal stimmen, dann kann der Rest gar nicht mehr so schlimm werden, weil das wird schon gut passen. Also da bin ich mir ziemlich sicher. Und was du gesagt hast, finde ich, erst mal vielen Dank dafür, ich bin auch sehr froh, dass ich es lesen durfte, muss ich sagen, also ich find das wirklich klasse. Was mir auch immer wieder auffällt in der Diskussion mit anderen, tatsächlich dasselbe wie dir, dass es eben nicht die eine Meinung gibt, und was ich unglaublich wertvoll finde, ist, die Diskussion darüber anzustoßen, also wirklich auch vielleicht am Ende des Tages eine gute Lösung zu entwickeln unter Berücksichtigung aller möglichen Aspekte. Wenn dein Buch das jetzt ein bisschen weitertreibt, dann ist das sehr schön, weil das wird vielen Menschen helfen, die nämlich nicht die Fachkenntnis haben, die Dinge zu bewerten, die von außen an sie herangetragen werden. Sie lesen dann irgendeinen Blogpost und da steht halt die eine Wahrheit drin, oder vielleicht noch nicht mal die Wahrheit, sondern vielleicht sogar nur eine Halbwahrheit, und sie sind nicht in der Lage, das zu bewerten, weil sie das Framework drumherum nicht kennen. Ich finde, da leistet du einen großen Teil, um dieses Framework zu liefern. Du hast auch vollkommen Recht, hier in Deutschland gibt es so ein Buch eigentlich gar nicht, mir ist keines bekannt. In den Staaten gibt es Ansätze dazu, um das zu tun, aber auch das ist alles sehr tool-orientiert. Deswegen sehr schön, weil ich glaube, das ist auch snackable das Buch. Du kannst es halt relativ einfach konsumieren, weil du eine schöne Sprache reinbringst und man das relativ locker runterlesen kann, ohne dass man sich dabei jetzt von Fachtermini erschlagen fühlt. Ich finde, das ist gerade (unv. #00:12:25.8#) wichtig. #00:12:26.5#

Tom Alby: (unv. #00:12:26.4#) sagen? #00:12:26.4#

Maik Bruns: Ja, erzähl. #00:12:27.4#

Tom Alby: Wenn ich da unterbrechen darf. Ich habe extra kurze Kapitel gewählt, und zwar, das klingt jetzt ein bisschen fies, aber die Aufmerksamkeitsspanne der Studierenden ist jetzt nicht immer die größte. #00:12:39.2#

Maik Bruns: Du, meine auch nicht. #00:12:40.1#

Tom Alby: Also das würde ich jetzt mal nicht so sehen, aber es sind halt 30 Grundkapital von zwischen 4 und 10 Seiten, glaube ich. Es geht nicht darum, dass man das durchlesen kann und nicht Angst davor haben muss, oh mein Gott, um jetzt das zu lernen, muss ich erstmal 30 Seiten durchlesen. Es ist so ein bisschen an die heutige Zeit angepasst, weil ich auch ziemlich genau gemerkt habe, was kann ich den Studierenden zumuten, aber zum Teil auch nur so eine Inspiration. Also ein Beispiel, wo es darum geht, wie werden Ziele eigentlich richtig definiert oder wie funktionieren ein A/B-Test, da möchte man nicht ein ganzes Buch drüber lesen, obwohl es verdammt gute Bücher zu solchen Themen gibt. Ich möchte einfach schnell konsumierbar, aber trotzdem gut informiert diese Informationen haben, und genau deswegen habe ich dieses Format gewählt. Also es ist tatsächlich wirklich dafür gedacht, dass die Studierenden das gut lesen können auch zwischen den einzelnen Blöcken, die sie bei mir haben. #00:13:40.3#

Maik Bruns: Du hast ja ein paar Blöcke reingebracht, also ich nenne sie jetzt einfach mal beim Namen. Du hast auch gerade schon erwähnt so das Thema Ziele zu definieren und wie sie definiert werden sollen und so weiter, und möchte jetzt gar nicht so tief in das Thema einsteigen, aber ich finde es erstmal gut, dass du es machst. Und dann kommt ja schon der nächste Punkt, Datenakquise. Was genau verbindest du mit Datenakquise? Also warum hältst du das für so wichtig? #00:13:59.5#

Tom Alby: Weil die meisten Tools nicht die Daten erheben, die man eigentlich benötigt. Also das ist ein ganz großer Irrglaube, den ich immer wieder gesehen habe bei Beratungen, die ich gemacht habe. Ich war bei, ich weiß nicht, auf jeden Fall ist es eine dreistellige Anzahl von Kunden, die ich schon beraten habe. Natürlich meistens zum Thema Google Analytics und zum Teil auch Adobe, ich hatte auch schon mal einen Piwik-Kunden dazwischen, also auch das kann passieren, aber bei allen ging es eigentlich darum, dass das, was man eigentlich wissen möchte, nicht mit Bordmitteln sofort ab Werk schon dabei ist. Das heißt, man hat irgendeine Fragestellung und merkt dann, ups, das kann ich jetzt gar nicht rausfinden, weil das gar nicht erhoben worden ist. Genau sich darüber Gedanken zu machen, wie funktioniert das eigentlich mit der Datenakquise, was muss ich da eigentlich beachten, war mir extrem wichtig, das da mit reinzubringen. #00:14:56.6#

Maik Bruns: Ja. Man muss dabei auch immer ein bisschen die Technik erklären, also was bedeutet Tracking überhaupt, was passiert da im Kern? Also dass da ein Tracking-Code irgendwo auf einer Seite ist, das verstehen viele noch, aber was der genau tut, und dass er eben nicht alles sofort liefert, was man wissen möchte. Ich habe just heute noch ein Seminar gegeben und genau da war das gleiche Thema, dass nämlich Pageviews wurden erhoben, aber keine einzige Conversion wurde gemessen. Kein einziges Event, kein einziges Ereignis wurde gemessen, das irgendwo ein bisschen Aufschluss darüber gibt, was Menschen auf der Seite tun oder wofür sie sich tatsächlich interessieren, außer für die Seite selbst. Geschweige denn mal sowas wie benutzerdefinierte Dimensionen irgendwo in den Raum zu werfen. Das sind halt alles so Dinge, die in einer Ausbaustufe sind, von denen man aber auch keine Angst haben darf. Deswegen finde ich erstmal gut, dass du auch erklärst, dass es eben out of the box nicht immer alles, dass nicht alles Gold ist, was man da sieht, und dass man da ranmuss. Und dann hast du diesen großen Punkt Analyse auch, und da brichst du ja auch mit einer Sache, dass man nämlich so ohne Statistik durch die Sache durchgehen kann. #00:16:03.6#

Tom Alby: Ja, es ist ein großes Herzensthema, das hatten wir schon glaube ich im ersten Podcast besprochen. Statistik ist mein Hobby, und ich kann bis heute nicht verstehen, warum das Wissen der Statistik eigentlich so gut wie gar nicht in der Webanalyse vorhanden ist. Wir hatten das auch mal irgendwann in dieser Facebook-Gruppe, die du gegründet hast, als Diskussion gehabt, ich glaube, da warst du nicht so beteiligt, da waren so zwei andere Leute beteiligt. Da ging es darum, wie kann man zum Beispiel Abweichungen messen. #00:16:34.5#

Maik Bruns: Ja, ich erinnere mich. Ja. #00:16:35.6#

Tom Alby: Also wie kann man messen, was normal ist und was nicht normal ist? Dann fing ein Teilnehmer mit der Standardabweichung an. Superideen, also ich habe mich natürlich gefreut, dass jemand auf die Idee kommt, eine Standardabweichung überhaupt zu erwähnen. Allerdings geht das nur bei einer Normalverteilung, und in der Webanalyse haben wir extrem selten eine Normalverteilung. Das heißt, dass man, sobald man eine Standardabweichung berechnet, hat man vielleicht so einen Wert, der sozusagen rechts von der Kurve ist, einen links zur Kurve, nur man keine Normalverteilung hat, sondern meinetwegen eine (unv. #00:17:06.2#)-Verteilung, also die sozusagen ein bisschen nach links geschoben ist, und dann landet man ziemlich schnell im negativen Bereich, und negative Pageviews habe ich noch nicht gesehen. Dieses Wissen ein bisschen reinzukriegen, was muss ich denn minimal wissen, damit ich komplett unfallfrei durch solche Diskussionen komme, das ist mir extrem wichtig. Das sind auch Sachen wie, ich hatte mal irgendwann eine Telefonkonferenz gehabt mit einer Agentur, einer sehr großen Agentur und dann sagte der Chef dort immer, ja, das Multivariante Testing. #00:17:44.6#

Maik Bruns: Ey. #00:17:45.0#

Tom Alby: Und dann kriege ich (unv. #00:17:47.1#)

Maik Bruns: Ach (unv. #00:17:47.4#) ich erinnere mich. Du hast nämlich genau das, glaube ich, auch in das Buch reingeschrieben, dass es nicht multivariant heißt, sondern multivariat, ne, ich glaube, das hast du exakt sogar reingeschrieben in der Version, die ich kenne. #00:17:56.5#

Tom Alby: Genau. Weil das ich natürlich öfter schon im Kurs gehört habe, das im Studium irgendwie aufgreift und da sagt er mir, da ist ein Rechtschreibfehler drin, ich so, nein, das ist kein Rechtschreibfehler. Jedes Mal, wenn jemand multivariant sagt, stirbt ein Einhorn. Wir haben keine Einhörner mehr, jetzt wissen wir auch, wie oft multivariant gesagt worden ist, und es entblößt einen ja ein bisschen selber. Aber alle im Call denken sich dann so, oh, der hat keine Ahnung, aber redet trotzdem darüber. Und genau das soll den Lesern des Buchs einfach nicht passieren. Also wenn sie es lesen, werden sie herausgehen und solche Fehler nicht mehr begehen. Und das ist schon mal gut, weil dann sterben keine Einhörner mehr. #00:18:33.1#

Maik Bruns: Also ich finde das sehr, sehr schön, gerade weil Statistik für Analytics jetzt einfach nicht wegzudenken ist. Ich meine, wir beide verstehen nicht, dass man in einem Tool wie Google Analytics nicht mal andere Durchschnitte sich anzeigen lassen kann oder ich sag mal den Median zum Beispiel oder solche Dinge, das verstehen wir beide nicht, weil wir einfach auch versuchen irgendwie mal dahinter zu gucken, was unter der Haube so passiert. Ich meine, das wird auch dein Buch nicht lösen, keine Frage, letztendlich ist es aber gut, erstmal zu sensibilisieren, dass es mehr gibt als nur das, was wir dort sehen. Und dass wir auch mal versuchen zu verstehen, was bedeutet denn eine Absprungrate, das ist ja auch so ein mit Mystiken umwobenes Thema. Schön finde ich auch dein Kapitel zum Thema Testen, weil was hilft das ganze Analysezeug, wenn wir danach nicht in irgendeine Handlung geraten, und die besteht eben in der Regel darin, etwas zu verändern. Du hast was einiges dazu geschrieben. Was war da so für dich so das Wichtigste an diesem Kapitel? #00:19:31.2#

Tom Alby: Ich habe mir ehrlich so ein bisschen den Frust von der Seele geschrieben. Man hat ja schon einiges erlebt, also das fängt damit an, dass man eigentlich mit einer Hypothese anfängt. Und das ist schon etwas, was nicht einfach ist, ist nicht trivial eine gute Hypothese aufzustellen. Ich habe halt schon Sachen erlebt wie, ja, die Navigation ist schlecht. Also ersetze das „schlecht“ durch ein anderes Wort, was ähnlich anfängt. Und man fragt, okay, was genau ist denn schlecht und wie hast du es gemessen? Brauche ich nicht, ist schlecht. Das ist (unv. #00:20:01.9#) das einzige Mal, dass ich sowas gehört habe, und wenn man dann gesagt bekommt, hey, jetzt müssen wir mal testen, dann frage ich mich, okay, wie messe ich das denn jetzt eigentlich, von schlecht zu gut, wie packe ich das in Zahlen? Ich vermute, dass viele, die die Aufgabe kriegen, sich um Webanalyse zu kümmern, auch solche Briefings kriegen, hey, das ist schlecht, das muss jetzt besser werden, und sich dann überlegen müssen, wie mache ich das jetzt eigentlich, wie kann ich irgendwie einen nichtmathematischen Sachverhalt in Mathematik übersetzen? Wie mache ich solche Punkte greifbarer, dass ich sie in ein Test-Tool übertragen kann? Und auch verschiedenen Testmethoden erwähne ich natürlich, also A/B-Test, Multivariaten-Test, was normale Vorgehensweisen sind und auch wie so ein Testergebnis zu interpretieren ist. Das ist immer so ein inneres Lachsbrötchen für mich, wenn dann jemand sagt, ja, es war nicht signifikant, und dann, wenn man ein bisschen nachhakt, so ein bisschen nachbohrt, okay, was bedeutet das jetzt genau und welches Konfidenzniveaus hast du gewählt, dann kommt meistens raus, naja, das Tool hat das gesagt. Ich habe im Buch einen Screenshot, ich glaube von konversionsKRAFT, da sieht man, mit einer Conversion Unterschied ist das eine signifikant und das andere ist nicht signifikant, und da fragt man sich natürlich, wie kann das sein? Ich glaube, die meisten machen sich überhaupt keine Gedanken darum, die vertrauen dem Tool. Und das ist nicht gut. Das ist überhaupt nicht gut. Weil die Tools zum Teil auch Tests verwenden, also Statistiken verwenden, die super sind, aber nicht für jeden Zweck geeignet sind. Um das zu verstehen, habe ich versucht, das so ein bisschen klarer zu formulieren, was muss man eigentlich wissen, um dieses Testergebnis zu interpretieren? Weil signifikant bedeutet eben nicht, wahr oder falsch. Es bedeutet einfach, ich habe mir vorher überlegt, ab welchem Wert sage ich, dass ich es nicht annehmen werde, und heißt eben nicht, ab dem Wert sagt jetzt das Tool, es wird auf gar keinen Fall so vorkommen. Und wenn man das weiß, dann kann man sich auch überlegen, nehme ich es vielleicht doch an, auch wenn es vielleicht nach der vorgesetzten Grenze nicht annehmbar wäre. Ich glaube, da fehlt ungefähr 96,34 Prozent der Menschen, die sich damit beschäftigen, also die damit anfangen, erstmal das Verständnis, und auch damit würde ich gerne aufräumen. #00:22:27.3#

Maik Bruns: Finde ich sehr schön. Ja. Das Kapitel ist übersichtlich geschrieben, würde ich sagen, also jetzt nicht kurz, aber es ist einfach, du hast eine schöne Gabe zu schreiben und dabei eine Geschichte quasi zu erzählen. Das find ich toll. Du hast es auch mit schönen Beispielen unterlegt, wie du gerade schon erwähnt hast, dieses KonversionsKRAFT-Beispiel. Nein, ist super, also ich habe es gerne gelesen. Gerade das Thema Hypothesen, habe ich heute auch noch drüber geredet, was man so tun muss, um einfach weiterzukommen mit seiner Website und dass die Hypothesen aber einfach einen essenziellen Anteil haben. Also an der Stelle auch einfach mal reinlesen und schlauer werden. Alright! Dann hast du ein Thema gewählt, Reporting und Anwendungen, wo du darüber sprichst, was mache ich jetzt mit den vielen Daten, die ich habe, die ich generiert habe, was passiert jetzt damit? Du hast auch über Dashboards und Personas zum Beispiel gesprochen, warum dann so tief ins Marketing eigentlich? Weil ich sag mal Personas sind ja schon sehr tief eigentlich im Marketing. Was hat das so mit Reporting eigentlich noch zu tun? #00:23:32.9#

Tom Alby: Also ich würde gern einmal kurz was anfangen. Ich glaube, dass die meisten Reportings nicht gelesen werden, und egal wen ich beraten habe und was ich so gesehen habe, werden halt unglaublich viele Berichte erstellt und die wenigsten davon werden tatsächlich so gelesen, dass da irgendeine Handlung daraus entsteht. Ich hatte früher, wenn ich so eine Beratung gemacht habe, immer gesagt, naja, woran machen Sie dann fest, dass Ihr Reporting gelesen wird? Und da sagte der Kunde, ja, meistens kommen keine Rückfragen, also scheint ja alles gut zu sein. Und dann mache ich den Vorschlag mal, verschicken Sie es doch mal nicht oder verschicken sie einfach mal aus Versehen … #00:24:18.1#

Maik Bruns: Ursache, Wirkung. #00:24:18.8#

Tom Alby: einen leeren Report oder machen Sie mal irgendwie so einen Gutschein da rein, so für einen Donut oder für ein Fischbrötchen, und dann gucken Sie mal, ob es jemand merkt. Ich muss sagen, in so 80 Prozent der Fälle hat es niemand gemerkt. Das liegt nicht daran, dass die Leute da irgendwie sich wenig Mühe gegeben haben, es liegt einfach daran, dass die Berichte nicht handlungsrelevant waren. #00:24:40.4#

Maik Bruns: Ein großes Problem. #00:24:40.9#

Tom Alby: Ein ganz, ganz großes Problem, weil es auch ein Produktivitätskiller ist. Wenn man sich überlegt, wie viel Zeit in Firmen investiert wird, um irgendwelche Reportings zu erstellen, dann kann man sich überlegen, wieviel produktiver wäre eine Firma, wenn sie auf alle Reportings verzichten würde, die nicht gelesen werden. Das ist glaube ich, wahrscheinlich wären wir ungefähr so 20 Prozent produktiver in Deutschland, zumindest in unserer Umgebung, wenn man darauf verzichten würde. So, jetzt fragst du, warum jetzt Personas? Einfach deswegen, weil man auch damit sehr viel zu tun hat. Also bei fast allen Kunden, die ich halt beraten habe, kam irgendwann die Frage auf, naja, Tom, wir haben jetzt auch diese Personas und die müssen wir doch wiedersehen können in den Daten? Da habe ich mal gefragt, ja, woher habt ihr die denn? Wo kommen die denn her die Personas? Zum Teil wussten es die Kunden nicht, es gibt ein großes Unternehmen in Deutschland, was jeder kennt, wo ich diese Frage auch gestellt habe und wo das niemand beantworten konnte. Es kam irgendwann raus, dass eine Agentur das erstellt hat, und ich habe ja dann auch ein paar Agenturen von innen gesehen und habe da auch gemerkt, naja, so richtig wissenschaftlich geht man da nicht vor. Weil der Alan Cooper, der das damals erfunden hat, der hat Interviews geführt mit Menschen. Der hat mit (unv. #00:26:03.1#) Menschen gesprochen, für die er später Software geschrieben hat, und hat dann aus diesen Interviews sozusagen so bestimmte Archetypen destilliert und nachher festgestellt, dass man wegen zwei oder drei Typen von Nutzern, die die Software nutzen werden, und hatte einfach für diese drei Nutzertypen die Software geschrieben und überlegt, was brauchen die eigentlich, auch mit denen unterhalten. Was ich gesehen habe und was sich auch leider dummerweise bewahrheitet hat so ein bisschen, ist, dass (unv. #00:26:35.5#) Personas einfach irgendwo ausgedacht werden. Und ich habe gesagt, ich mache es daran fest, ich hatte vor zwei oder drei Jahren mal einen Artikel geschrieben in der W&V und hatte geschrieben, warum Personas sozusagen datenorientiert sein sollten und das war ein ziemlich stark diskutierter Artikel und ich habe dutzende von E-Mails gekriegt, die sehr negativ waren. Zum Teil, Nestbeschmutzer, zum Teil solche Sachen wie, dass sowas in der Agentur arbeitet, du machst unsere Geschäftsgrundlage kaputt. Also es ist nicht so, dass jeder, also jede Firma, die sich mit Pesonas beschäftigt, auch tatsächlich das so abarbeitet, dass man sagen kann, und das repräsentiert wirklich den Nutzer, sondern es geht häufig darum, dann sieht man irgendwelche Hobbys von den Leuten, man sieht irgendwie, wie viele Kinder sie haben und welchen Karriereschritt sie gerade gemacht haben. Das ist nett, da kann man sich dran erinnern, dass es ein Mensch ist, aber tatsächlich hilft es einem nicht weiter. Also wenn ich jetzt weiß, dass mein Nutzer dreimal geschieden ist, wie mache ich mein Produkt jetzt irgendwie anders? Das passiert eben nicht, das ist total Quatsch. Ich habe sehr viel Zeit investiert, datengetriebene Personas zu erstellen, also zu gucken, welche Daten gibt es da draußen, wir haben Interviews geführt und diese Interviews mit quantitativen Daten verknüpft, um dann zu sehen, okay, wer sind eigentlich diese Personas? Das spannende ist, dass man da auch gucken kann in den eigenen Webanalyse-Daten, gibt es diese Personas tatsächlich? Hat so eine kleine Einschränkung, natürlich müssen die Menschen erstmal auch die Webseite finden und wenn sie die Seite nicht finden, dementsprechend können wir sie auch nicht in den Daten finden. Aber wenn die Seite meinetwegen ganz gut gefunden wird und man hat irgendwie Inhalte geschrieben für die verschiedenen Personas, dann müsste man eigentlich auch das sehen können. Und an meiner eigenen Seite kann ich das sehr gut sehen, ich kann genau sehen, wer ein Student ist, ich kann genau sehen, wer sich für (unv. #00:28:39.7#) interessiert und ich kann auch ziemlich genau sehen, wer sich einfach für Datenanalyse im akademischen Sinne interessiert. Einfach weil ich verschiedene Inhalte für verschiedene Typen geschrieben habe, und ich kann sehen, wie sich die Menschen durch meine Webseite hangeln, und dazu habe ich halt auch ein Kapitel geschrieben, wie genau das funktioniert, dass man zu seinen eigenen Daten Personas erstellen kann. Also wieder viel erzählt, aber auch einfach deswegen, weil ich sehr viel gelitten habe in den letzten Jahren und viel gesehen habe und dachte, oha, das hätte ich ganz gerne nicht gesehen, weil ich mich eher so ein bisschen fremdgeschämt habe. #00:29:10.5#

Maik Bruns: Ich finde immer, jede Diskussion bringt das Thema auch weiter. Natürlich gibt es da unterschiedliche Ansichten, die Leute, die mit Daten nichts zu tun haben, denen sind Daten grundsätzlich oftmals erst mal so fremd, also im Sinne von, die nehmen uns die Jobs weg, erstmal ein bisschen abstoßend finden, aber letztendlich ist dein Ansatz ja erstmal, Validität herstellen, erstmal überlegen, ist das, was wir vermuten, denn auch wirklich so, wie es sich in der Realität widerspiegelt? Und dafür brauchst du halt letztendlich Daten, weil ansonsten, weißt du ja auch, ist man halt nur eine Person mit einer Meinung, wenn man Daten nicht nutzt. #00:29:46.8#

Tom Alby: Wenn ich mal überlege, ich habe ja früher für relativ große Unternehmen gearbeitet und da wurde halt viel Geld investiert in Marketing auf Basis von Personas, wo keiner wusste, wo sie herkommen. #00:30:00.1#

Maik Bruns: Von Fiverr. #00:30:00.8#

Tom Alby: Das heißt, ja, also es ist echt, tatsächlich ein Problem, weil wie willst du ein Produkt verbessern, wenn du nicht wirklich weißt, wer das ist, der da das nachher nutzen wird? Da hat mich immer echt aufgeregt, weil ich gedacht habe, mein Gott, es wird so viel Geld ausgeben für irgendwas, von dem sie nicht mal wissen, ob er existiert. Und das kann es nicht sein. #00:30:24.1#

Maik Bruns: Und das Tolle ist ja, das ist nicht nur für Produkte so, sondern auch für Websites. Und Webseite werden ganz oft generiert für Menschen, die es nicht gibt, also aka Personas, oder sie werden an denen vorbei erstellt. Und das ist natürlich dann irgendwo, das müssen wir verhindern, finde ich. Also da gibt es halt leider genügend Beispiele, die uns zeigen, dass wir da eigentlich auf dem richtigen Weg sind. Ja, dann hast du auch noch sehr viel geschrieben zum Thema Problemlösungen, was heißt sehr viel, aber ich glaube, so wie die anderen Kapitel ähnlich auch, also du hast halt Problemlösungen und Fallstricke nochmal erklärt, also vielleicht Dinge missinterpretiert werden können. Und ich finde das auch extrem wertvoll, dass man in ein Thema Webanalyse reingeht und weiß, hey, da ist nicht immer alles rund, da wird nicht immer alles ganz gerade gemessen und so. Also das sind so Dinge, die wie ich finde, du da sehr wertvoll aufgearbeitet hast. Ja, da fallen dir bestimmt auch ganz viele ein auf einmal, oder?

Tom Alby: Also tatsächlich ist dieses Kapitel nicht ganz so lang, weil ich die meisten Fallstricke schon vorher beschreibe, aber es gibt so ein paar Sachen, das sind so Klassiker. Also man kriegt irgendwie Zahlen aus irgendeinem Marketing-Dashboard und hält das gegen die Zahlen von der Webanalyse und merkt, das klappt irgendwie nicht, das passt nicht. Wieso habe ich da weniger Klicks oder mehr Klicks? Und es ist ein typisches Problem, was ich glaube ich früher einmal die Woche gehört habe mindestens, und das kann man sehr schnell beantworten. Ich glaube, solche Sachen sind extrem wichtig auch mal ganz klar zu erklären. Und ein anderes Beispiel ist, man ist sich eigentlich selber der größte Feind. Man hat so eine gewisse Meinung, wie du schon sagst, also ohne Daten ist man immer nur ein Mensch mit einer Meinung, und ab und zu hört man irgendwie so eine Meinung, wo du denkst, okay, das muss so sein, und dann sucht man so lange bis man seine Meinung bestätigt findet. Genau darum geht es auch in einem der Kapitel zu sagen … #00:32:15.5#

Maik Bruns: Die Bestätigung (unv. #00:32:16.4#) #00:32:16.5#

Tom Alby: Genau. Das geht nicht, wir müssen selber gucken, ob wir uns nicht selber irgendwie gerade an der Nase herumführen, und das gibt man nicht gerne zu. Also gerade, wenn so die Zeit sehr knapp ist und muss irgendwie bis zum Abend was geliefert haben, dann ist es glaube ich, dann denkt man, naja, Mobile performt eh nicht so gut, da werde ich schon irgendwas finden. Und wenn man dann dummerweise findet, Mobile geht echt ganz gut, irgendwo wirst du was finden, wenn du es finden willst, und wenn es ein anderer Zeitraum ist. Das ist natürlich schwierig, weil man sich selber eingestehen muss, dass man selber nicht perfekt ist. #00:32:51.3#

Maik Bruns: Ja, das ist schon sehr spannend. Ja. Also da gibt es halt leider auch die kurzsichtige Sicht auf Webanalyse, mal eben kurz reingucken und dann irgendwie, ja, passt schon. #00:33:01.5#

Tom Alby: Ja genau. #00:33:01.8#

Maik Bruns: Und statt sich etwas intensiver mal mit Daten auseinanderzusetzen und vielleicht mal eine Stunde einen Blick reinzuwerfen und sich damit viel Geld zu ersparen durch falsche Entscheidungen, die man sonst treffen würde. Ja, sehr, sehr spannend. Mensch Tom, also ich finde dein Buch wirklich sehr, sehr gelungen, sehr, sehr rund, ich kann es nur noch mal anpreisen. Ganz wichtig für dich, der du hier zuhörst, Tom verlost ein Buch, und du kannst es bekommen. Was du dafür tun musst, Tom, was muss derjenige dafür tun? Muss er einen Kommentar hinterlassen bei uns? #00:33:31.2#

Tom Alby: Er muss mindestens den Podcast gehört haben. #00:33:35.8#

Maik Bruns: Genau, da stimmt. #00:33:36.8#

Tom Alby: Und mit Blut unterschreiben, dass er auch jede andere Folge gehört hat bisher. #00:33:43.2#

Maik Bruns: (unv. #00:33:42.9#) ich kann das Buch gewinnen. #00:33:44.8#

Tom Alby: Ja. Ich glaube, du kriegst auch so eins. Er muss sich auch verpflichten, die nächsten 300 Folgen auf jeden Fall gehört zu haben. (unv. #00:33:53.4#) #00:33:54.1#

Maik Bruns: Ein Abo wäre auch schön. Genau. #00:33:57.2#

Tom Alby: Ja genau. #00:33:58.4#

Maik Bruns: Nein, also es wäre super, wenn du einfach einen Kommentar unter diesem Blogpost auf metrika.de hinterlässt, weil dann weiß ich, dass du auf jeden Fall Lust hast das Buch zu gewinnen. Und ich bin mir ziemlich sicher, dass viele von euch da draußen dieses Buch haben wollen, weil es einfach, es ist einfach schön geschrieben, und ein lächerlicher Umfang hier mit fast nur 5.000 Seiten, oder wie viel sind es jetzt am Ende geworden? Ich weiß nicht, was hast du gesagt, 200? #00:34:21.3#

Tom Alby: 233 oder so. #00:34:23.5#

Maik Bruns: 233. Ja (unv. #00:34:24.7#) #00:34:24.8#

Tom Alby: Ich muss schauen, 236. #00:34:27.3#

Maik Bruns: Ja stimmt, du hast die Satzfahne ja noch auf dem Schoß gerade. #00:34:30.3#

Tom Alby: Genau. #00:34:32.1#

Maik Bruns: Ja, sehr schön. Also plus Umschlag und so und dann wird das auf jeden Fall eine runde Sache. Also gib einen Kommentar ab auf metrika.de unter dem Blogpost zu dieser Folge, meinetwegen auch auf diesendungmitdermetrik.de, da kannst du auch gerne einen Kommentar hinterlassen. Ich sehe das so oder so. Und dann werden wir das Buch 2 Wochen nach Veröffentlichung dieses Podcast werden wir es dann verlosen. Das heißt, du hast ausreichend Zeit dich um einen Kommentar zu bemühen. Und nicht, dass das nächste Mal wieder jemand sagt, er hätte nicht davon gewusst. Ich werde das natürlich auch in den entsprechenden Posts auf den Social-Media-Plattformen noch mal erwähnen. Finde ich super. Tom, hast du noch 3 Tipps für Menschen, die in die Webanalyse starten wollen? #00:35:09.2#

Tom Alby: Ich hatte ja schon 3 Tipps über dein Hörbuch gegeben. #00:35:13.9#

Maik Bruns: Stimmt, richtig. Dann musst du dir jetzt das Hörbuch holen und die 3 Tipps hören. #00:35:18.6#

Tom Alby: Also der 1. Tipp, das Hörbuch kaufen von Maik. 2. Tipp, mein Buch kaufen, unbedingt. Und 3. Tipp, in diese Facebook-Gruppe kommen, Digitale-Analyse-Helden heißt die glaube ich. #00:35:31.6#

Maik Bruns: Digital- und Webanalyse Helden, genau. #00:35:33.0#

Tom Alby: Helden genau, und extrem gut, ich bin auch extrem dankbar, dass du das gemacht hast. Wir müssen aufhören uns irgendwie Lob zu huldigen die ganze Zeit. Das wird auffällig hier. #00:35:42.8#

Maik Bruns: Meinst du, ist unauthentisch? #00:35:43.8#

Tom Alby: Ja, ich weiß es nicht. Auf jeden Fall … #00:35:47.1#

Maik Bruns: Ist halt gut. #00:35:48.9#

Tom Alby: Es ist sehr gut diese Gruppe zu haben, weil auch ich stelle da zum Teil fragen, weil ich mir (unv. #00:35:53.4#) sicher bin. Und da gibt’s immer irgendjemand, der noch schlauer ist als ich und der noch schlauere Antworten hat. Ich habe gemerkt, also ich habe so ein, zwei Studierende, die sich da mittlerweile auch rumtreiben, der Sebastian zum Beispiel, den ich mal hier an dieser Stelle groß lobend erwähnen möchte, einer der besten Schüler, die ich jemals hatte, ehrlichgesagt. Und der ist (unv. #00:36:12.4#) #00:36:12.6#

Maik Bruns: Sebastian Spezel, von dem reden wir, falls er das hört. #00:36:14.6#

Tom Alby: Ja, ich glaube, ich weiß nicht, ob das jetzt datenschutztechnisch okay ist das zu erwähnen. #00:36:18.4#

Maik Bruns: Ich mache jetzt einen Piep nachträglich. #00:36:21.9#

Tom Alby: Okay. Und merkt auch, der kommt da auch rein und auch als Anfänger, der er nicht mehr ist, kommt man sehr schnell in Diskussionen rein, man kann das mitverfolgen, man lernt und ich muss auch sagen, das sind auch echt krasse Typen in dieser Gruppe. Wir haben da wirklich den Who is Who der Webanalyse haben wir in dieser Gruppe drin, und alle sind sehr committed anderen helfen und keiner sagt, was ist das für eine bescheuerte Frage. Und das ist schon echt eine ziemlich coole Umgebung, um sozusagen weiter Erfahrungen zu sammeln und auch mal eine Frage zu stellen. Sozusagen das Stackoverflow für Webanalyse, das hat Maik damit geschaffen. #00:37:00.9#

Maik Bruns: Ach danke, das ist, mir ist das Wort nicht so schnell eingefallen. Also ich bin da auch unglaublich gerne und ich selber lerne und profitiere davon. Ich glaube, jeder, der Webanalyse auf einem gewissen Niveau macht, weiß, dass er eigentlich nicht viel weiß. Und natürlich kennen da viele Leute die Grundzüge und die Basics und so weiter, aber es gibt so viele Ausprägungen von Webanalyse und was dahinter hängt, dass man einfach nie genügend wissen kann. Und die Diskussionen, die schärfen meine Sinne immer wieder dafür, dass sich immer noch lernen muss. Und jeder, der sich diesem Thema widmet, wird dasselbe irgendwann wahrscheinlich feststellen und nie sagen können, jetzt weiß ich schon alles. #00:37:39.8#

Tom Alby: Ja. #00:37:40.4#

Maik Bruns: So (unv. #00:37:40.7#) #00:37:41.0#

Tom Alby: Also das Thema des alten Faust, ich weiß, was ich nicht weiß, und je mehr ich weiß, desto mehr weiß ich, dass ich nicht so viel weiß. Das ist immer das Problem, wenn man halt sozusagen da Erfahrungen sammelt, dann versteht man auch immer mehr, was man nicht weiß. #00:37:54.0#

Maik Bruns: Ja. Da bin ich voll bei dir. Ach klasse, ja. Jetzt haben wir die 3 Tipps in meinem Hörbuch vergessen, aber läuft, also (unv. #00:38:01.7#). Nein, Tom, habe vielen Dank, war superklasse mit dir darüber zu sprechen, weil wie gesagt, meine Kaufempfehlung dieses Jahres ist auf jeden Fall dieses Buch für alle, die in die Webanalyse einsteigen wollen. Und nochmal so erwähnt, ich finde es einfach eine super Ergänzung zu meinem Hörbuch, wo ich sag mal den Schritt davor noch mache und du setzt genau den schritt danach, und das fand ich total faszinierend irgendwie, dass das irgendwie so super matcht. Also insofern, du machst nichts verkehrt, wenn du mein Hörbuch schon haben solltest, dann hole dir das Buch von Tom auf jeden Fall, weil das wird dir noch weiterhelfen. Tom, ich gebe dir gerne gleich das letzte Wort. Habe vielen Dank dafür und wer auch immer jetzt noch zuhört, vergesst nicht diesem Podcast zu abonnieren und zu bewerten, das ist ganz wichtig. Wenn dir diese Folge geholfen hat oder am Ende das Buch auch, dann hilft das bestimmt auch irgendwem anders und du solltest dafür sorgen, dass möglichst viele das hier hören können. Also das tust du mit deinem Kommentar oder mit deinem Share oder bleib mit dem Abo einfach dabei. Siehe einfach zu, dass du am Thema Webanalyse dranbleibst, ob bei mir oder bei Tom oder bei den Kollegen von Beyond Pageviews, es ist mir fast egal, aber hau rein, mach weiter und das letzte Wort gehört dir, Tom. Vielen Dank! #00:39:07.5#

Tom Alby: Maik. Vielen Dank für die Gelegenheit, dass wir hier darüber sprechen konnten. Vielen Dank noch mal für dein wertvolles Feedback. Und lieber Hörer, falls du das Buch kaufen solltest oder in der Bibliothek ausleihen, das gibt’s ja auch die Möglichkeit, ich bin sehr, sehr dankbar für Feedback. Wenn du sagst, das habe ich nicht so richtig verstanden, hast du nicht so gut erklärt, bitte sag Bescheid, weil es kann nur besser werden in der nächsten Auflage. Und generell bin ich immer sehr interessiert zu lernen und zu verstehen, was man bessermachen kann. Vielen Dank! Ciao! #00:39:37.9#

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Maik Bruns
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