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Aus gegebenem Anlass – der Veröffentlichung der neuartigen r.a.c.e. technology von econda – soll hier in aller Kürze auf die Vor- und Nachteile der Verwendung von sogenannten Rohdaten für die Web-Analyse eingegangen werden.
Kurz gesagt: alle Daten in Ihrer ursprünglich erfassten Form sind sogenannte Rohdaten. Bei jedem Zugriff durch einen Besucher auf Ihren Shop oder Ihre Website werden sehr viele Informationen erzeugt und erfasst:
Dies sind nur einige wenige Beispiele. In einem Shop erfasst ein Web-Analyse System, wie beispielsweise der econda Shop Monitor noch viele weitere Informationen, wie die Bildschirmauflösung, die Herkunft des Besuchers, Artikel im Warenkorb usw.
Es ist offensichtlich, dass auf diese Art und Weise eine unglaublich große Menge an Daten bei jeder Aktion (aber auch ohne Aktion, z. B. wie lange hält sich ein Nutzer bereits auf einer bestimmten Seite auf?) anfallen, die in Datenbanken gespeichert werden.
Wie geschildert, fallen erhebliche Datenmengen bei jedem Zugriff auf Ihre Website an. Nun ist es, insbesondere bei großen Sites und Shops, nicht praktikabel, das Web-Controlling aufgrund der Server-Logfiles zu betreiben. Deshalb werden Daten aggregiert, also zusammengefasst, um auf einen Blick sehen zu können, wie viele Besucher waren in meinem Shop, welche Wege haben sie in meinem Shop genommen, wie oft wurden befüllte Warenkörbe stehen gelassen usw.
Es werden sogenannte KPI (Key Performance Indicators) gebildet und kontinuierlich überwacht. Die Konversionsrate wird überprüft – kurz: es werden konkrete Ziele für die Website definiert, die Sie anhand der Kennzahlen überwachen.
Die Rechenvorschriften für diese Auswertungen sind bekannt, daher ist es möglich, solche „Standard-Kennzahlen“ bereits direkt nach der Erfassung zu erzeugen; bei der Darstellung im Analysetool werden diese „fertigen“ Daten dann nur noch abgerufen – eine Berechnung on-the-fly ist nicht notwendig. Die Vorteile bei dieser Methode liegen auf der Hand: die Serverlast wird erheblich verringert, die Datenmenge, die zu speichern ist, deutlich kleiner.
Aufgrund jahrelanger Erfahrung in E-Commerce wissen spezialisierte Anbieter wie econda sehr genau, welche Kennzahlen für Shop-Betreiber wirklich wichtig sind und welche Stellschrauben über Erfolg und Misserfolg im E-Commerce entscheiden. Daher ist in sehr vielen Fällen ein Zugriff auf Aggregate mit dem damit verbundenen Geschwindigkeitsgewinn die bessere und wirtschaftlichere Lösung. Warum dann also überhaupt in schnellere High-End-Server- und Datenbanken investieren? Manchmal muss es eben doch ein wenig mehr sein…
Keine Aggregation und kein Sampling der erhobenen Daten. Für jede Auswertung wird der komplette Datensatz herangezogen. Dadurch wird es möglich, Antworten auf Fragen zu finden, von denen noch nicht absehbar war, dass sie auftreten würden. Sämtliche Reports, die Sie zusammenstellen, können bei einer auf Rohdaten basierenden Analyse auch über zurückliegende Daten ausgegeben werden.
Wenn aggregierte Daten verwendet werden, kann es passieren, dass in der Zukunft Fragestellungen auftauchen, die Datensegmente benötigen, die wegen der Aggregation nicht mehr zur Verfügung stehen. Dieses Problem besteht bei der Rohdaten-Analyse nicht mehr, da alle Analysen über alle Daten durchgeführt werden. So sind Sie auf alle potentiell auftrenden Fragestellungen bestens vorbereitet.
Wie bereits dargestellt, benötigt eine Ad-hoc-Analyse über den gesamten Datenbestand erhebliche Rechenzeit. Dies geht bei großen Datenmengen zu Lasten der Performance und nicht zuletzt auch zulasten der Wirtschaftlichkeit. Letzten Endes sind Sie als Kunde derjenige, der die höheren Kosten für Server, Datentransfer und Datenbank zu tragen hätte. Um Auswertungen auch in Spitzenzeiten in (nahezu) Echtzeit liefern zu können, setzen die meisten Anbieter professioneller Web-Analyse-Systeme daher auf Daten-Aggregation. Der potenzielle Zugewinn an Information durch die Rohdatenanalyse steht nicht immer in optimalem Verhältnis zu dem zusätzlichen Aufwand für Rechenzeit und Datenverarbeitung durch hochoptimerte Datenbanken, wodurch die Entscheidung gegen die Rohdatenanalyse nachvollziehbar und wirtschaftlich oftmals sinnvoll ist.
Die einzigartige econda r.a.c.e. technology ist in der Lage, die Stärken beider Techniken, also Rohdatenanalyse und aggregierte Datenauswertung intelligent zu vereinen. Es geht also nicht mehr um ein „Entweder – Oder“; econda setzt das „Sowohl – als auch“ erfolgreich für den größtmöglichen Kundennutzen um.
In einer Vielzahl der Anfragen an das Analytics-System sind die Daten bereits fix und fertig berechnet in der Datenbank, in sogenannten aggregate data cubes, vorhanden. Sie können sofort an den Benutzer ausgeliefert werden. Sollten sich allerdings Abfragen, Segmentierungen oder Kennzahlenkombinationen neu ergeben, so ist die r.a.c.e. technology in der Lage, diese aus dem Rohdatenbestand zu extrahieren. Eine neuartige Datenbankstruktur macht diese schnellen Abfragen möglich.
Dabei lernt das System kontinuierlich hinzu, es erkennt und analysiert Anfragemuster, so dass zukünftige Anfragen noch schneller beantwortet werden können.
Nicht jeder Nutzer eines professionellen Web-Analyse-Systems wird sofort von der Verwendung von Rohdaten profitieren: Für die „Brot-und-Butter“-Analysen ist die herkömmliche Analyse auf Basis von Aggregaten die schnellste und komfortabelste Lösung. Aber der E-Commerce ist ein schnelllebiges Geschäft – die Anforderungen von Morgen sind heute nicht immer schon klar erkennbar. Man denke nur an die Entwicklungen im Mobile Commerce, die rasche Verbreitung von Tablets usw. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, werden neue Metriken und KPIs benötigt, die vor einem Jahr so noch nicht absehbar waren. Bei einer auf Rohdaten basierenden Analyse-Lösung können Sie wichtige Analysen auch ex-post definieren und vergleichen: ein klarer Wettbewerbsvorteil und der Weg für die Zukunft.