Webanalyse für KMU: 1. Geschichte der Webanalyse

Der folgende Artikel ist im Rahmen der Masterarbeit „Webanalyse für KMU“ an der FH Joanneum Graz entstanden.

1. Geschichte der Webanalyse

Bereits im Mittelalter wurden „neue Gesetze oder Urteile vor versammelter Menge am Marktplatz kommuniziert.“[1] Durch die Nähe der Sender und Empfänger war es leicht möglich zu analysieren, wie diese Botschaft aufgenommen wurde. Auf diese Weise konnte der Gesetzgeber das lautstarke positive oder negative Feedback direkt erfahren. „Zu wissen und zu verstehen, wie eine gesendete Botschaft vom Empfänger aufgenommen wird,“[2] war daher nicht nur aus sozialen, sondern auch aus geschäftlichen Gründen äußerst relevant. Die Sender konnten, indem sie auf Stimmungen des Volkes reagierten, diese zu ihrem eigenen Vorteil nutzen.

Erstmals war ein direktes Feedback möglich

Die Entwicklung von Medien wie Zeitungen erhöhte zwar die Effizienz, aber ein direktes Feedback war, bis auf Leserbriefe, nicht möglich. „Ob eine Zeitung den Bedürfnissen der Leserschaft entsprach wurde mit den Verkaufszahlen gemessen.“[3] Aus betriebswirtschaftlicher Sicht konnte auf Veränderungen oder Unzufriedenheit in der Leserschaft somit nur sehr spät reagiert werden. Auch bei Plakatwänden war eine Messung des Erfolgs von Botschaften nicht möglich. Die einzige verfügbare Messgröße war die Anzahl der Passanten, die an ihnen vorbeigingen.[4] Ein direktes Feedback und dadurch schnelle Auswertungen des Leserverhaltens bei Zeitungen oder gedruckter Werbung war und ist großteils bis heute nicht möglich. Diese Möglichkeiten entwickelten sich erst mit der Entstehung des World Wide Web bzw. durch die großflächige digitale Datensammlung. Auch für kulturelle Institutionen ist die Möglichkeit, direktes Feedback der Besucher zu erhalten, ein enormer Gewinn. In Zeiten, in denen versucht wird, ein junges Publikum mit musikpädagogischen Veranstaltungen für klassische Konzerte zu begeistern,[5] können Daten bei der Erschließung von neuen Besuchergruppen helfen.

Die Webanalyse ist im Prinzip so alt wie das Internet selbst.

Kurz nach der Erfindung des World Wide Web durch Sir Tim Berners-Lee im Jahr 1990 folgte im Jahr 1993 die Logfile-Analyse, welche den Beginn der kommerziellen Webanalyse darstellt. Sie konnte nicht nur die besuchten Seiten, sondern bereits Daten wie Browser, Zeit, Referrer, Filename erfassen und auswerten. Logfiles werden von Webservern automatisch erstellt. „Jeder Zugriff auf den Server wird mit einem Zeitstempel im Logfile eingetragen.“[6] Das erste private Unternehmen, welches Webanalyse-Software anbot, war die Firma Webtrends aus den USA.[7]

Im Jahr 2000 wurde mit der immer größeren Verbreitung des Internets Webanalyse als eigene Disziplin geboren. Gleichzeitig wuchs das Bedürfnis nach mehr und genaueren Daten. Auch im Zuge der Entwicklung von Suchmaschinen und deren search bots und aufgrund von Problemen mit der Erfassung von Unique Visitors wurde mit Hilfe von Javascript ein neuer Standard für die Entwicklung von Daten etabliert. „Javascript log files were easier to maintain than web server log files.” [8] Bei dieser Methode wird meist ein Javascript Tracking Code einer Webanalyse-Software in den HTML-Quellcode einer Webseite eingefügt. Beim Aufrufen der Website wird dieser Javascript-Code ausgeführt und es werden Analysedaten an die Software gesendet. Dies ermöglicht „die Besucherströme auf Webseiten und die Aktivitäten der Nutzer zu analysieren.“[9]

Durchbruch mit Google Analytics

Den richtigen Durchbruch hatte die Disziplin, als Google 2006 das Tool Google Analytics als freie Software veröffentlichte. „Now anyone who wanted to have access to first class web analytics could do so for free.”[10] Ab diesem Zeitpunkt hatten auch kleine Unternehmer oder Freelancer Zugang zu professionellen Analyse-Tools. „Google Analytics` biggest impact was to create a massive data democracy.“[11] Google war in diesem Fall für die Demokratisierung einer Disziplin mitverantwortlich. Dies ist, wenn man die derzeitige Kritik an Google betrachtet, ein interessanter Aspekt.[12] Zur gleichen Zeit wurde von der Web Analytics Association[13] versucht, Webanalyse das erste Mal zu definieren: „Web Analytics is the objective tracking, collection, measurement, reporting, and analysis of quantitative Internet data to optimize websites and web marketing initiatives.”[14]

Erstmals die Möglichkeit, Empfänger genau zu beobachten

An diesem ersten Beispiel aus dem Jahr 2006 sieht man, wie jung die Disziplin noch ist. Durch moderne Webanalyse-Systeme besteht, im Gegensatz zu allen anderen Medien, erstmals die Möglichkeit, Empfänger genau zu beobachten und daraus datenbasierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Das Ziel dabei ist, weg von gefühlsorientieren Entscheidungen und hin zu einer „Evidence-based decision-making culture.[15] zu kommen. Die so mögliche Anpassung der Botschaften an den Empfänger birgt für Unternehmen aller Größen unglaubliche Möglichkeiten.[16] Die Potenziale warten in vielen Fällen jedoch bis heute darauf, gehoben zu werden. „Creating a data driven culture is perhaps the holiest of the holy grails. Few companies manage to accomplish this.”[17]

⇒Hier gehts weiter: 1.1 Was ist Webanalyse?

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[1][4] Hassler, Marcus: Web Analytics. Metriken auswerten, Besucherhalten verstehen, Website optimieren. Hamburg 2012. S. 25-26.
[5] Fischer, Guido: Pasticcio, Schon Champions-League?, OO 2019. Im Internet: https://www.rondomagazin.de/artikel.php?artikel_id=2135 (eingesehen am 23.2.2019).
[6] NN: Logfile Analyse, OO oJ. Im Internet: https://www.xovi.de/wiki/Logfile_Analyse (eingesehen am 28.10.2018).
[7] [8] Kaushik, Avinash: Web Analytics. An hour a day. Indianapolis 2007. S. 3-4
[9] [10] NN: Tracking Code, OO oJ. Im Internet: https://de.ryte.com/wiki/Tracking_Code (eingesehen am 23.2.2019).
[11] Kaushik, Avinash: Web Analytics 2.0, The art of online accountability & science of customer centricity. Indiana 2010. S. 3.
[12] NN: Google erwartet die nächste Milliardenstrafe. OO 2018. Im Internet: https://www.zeit.de/wirtschaft/unternehmen/2018-07/eu-kommission-google-android-monopol-strafe-milliarden (eingesehen am 28.10.2018).
[13] https://www.digitalanalyticsassociation.org
[14] Kaushik, hour, S. 2.
[15] Marr, Bernhard: Big Data. Using smart big data analytics and metrics to make better decisions and improve performance. Chichester 2015. S. 229.
[16] Hassler, Metriken, S. 27.
[17] Kaushik, hour, S. 414.

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