Die Datenakquise

Erst nachdem das Ziel einer Analyse klar definiert ist, geht es an die Daten-Akquise. Natürlich müssen nicht immer neue Daten besorgt werden; eine einfache Anfrage an ein Webanalyse-Team sollte in der Regel nur die Verwendung der bereits bestehenden Daten voraussetzen. Im Rahmen des Kurses und dem Google Merchandising Store-Beispiel kommen wir allerdings auch auf Fragestellungen, deren Antworten nicht zur Verfügung stehen; so wissen wir zum Beispiel nicht, wie viele Sendungen zurückgeschickt werden. Solche Daten müssten erst besorgt werden, und wenn es sie nicht gibt, dann versuchen wir anhand öffentlich verfügbarer Daten ein Modell für unser Problem zu bauen.

Wir beschäftigen uns im Rahmen des Kurses zwar vor allem mit der Akquise und Analyse von Webseiten-Nutzungsdaten, allerdings gilt für viele verschiedene Methoden dasselbe Prinzip für die spätere Analyse: Man muss verstehen, wie Daten akquiriert worden sind, bevor man sie analysiert oder für etwas verwendet, denn wenn dies nicht verstanden wird, so kann in der Analyse einiges schief laufen und die Ergebnisse sind unbrauchbar oder falsch, ohne dass man es bemerkt. Das gilt für Webanalyse-Daten ebenso wie für Umfrage-Ergebnisse oder Daten von Statista. Idealerweise hat man immer Zugriff auf die Rohdaten, um die Ergebnisse einer Analyse nachvollziehen zu können; häufig ist dies aber nicht möglich, so dass man zumindest verstehen muss, wie die Daten akquiriert wurden, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Wenn es zum Beispiel darum geht das Potential von Traffic-Quellen für die eigene Webseite zu analysieren, dann lohnt es sich manchmal etwas genauer nachzusehen, wie bestimmte Aussagen wie “Printwerbung ist kaufanregender als Werbung in Social Media” zustande kommen. Oder warum Pinterest nun toll sein soll für über 60-Jährige. Gleichzeitig zeigen solche Fragestellungen aber auch eine große Einschränkung der Webanalyse: Wir haben nur Daten über unsere bisherigen Nutzer und wissen nicht, wie der Rest “da draußen” ticket. Hierfür sind andere Datenquellen abseits der Webanalyse-Tools hilfreich, die in den folgenden Abschnitten beschrieben werden.

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