Die besten Tools für Digital-Analysten„Entwickeln, messen, lernen“ heißen die Schritte im Lean-Startup-Zyklus und sie sind übertragbar auf alle Aktivitäten im Online-Marketing. Mir ist das Messen besonders wichtig – leider kommt es oft zu kurz. Häufig werden Daten ohne Strategie, nicht sauber oder gar nicht erst erhoben, dann werden sie oft falsch interpretiert. Das ist ein Jammer, denn damit ist jede Strategie zum Scheitern verurteilt.

Letzte Aktualisierung: 10.05.2016

Nur, wenn wir wissen, wie unsere Online-Aktivitäten tatsächlich wirken, können wir beurteilen, ob wir auf dem richtigen Weg sind. Deswegen ist die Daten-Analyse Pflicht. Zum Glück gibt es da draußen eine Menge nützlicher Tools, die uns viel Arbeit abnehmen. Diese Liste ist der Versuch, die Verweise zu den besten Tools zu sammeln. Von der klassischen Web-Analyse (natürlich mit meinem Liebling Google Analytics) über Heatmaps bis hin zu A/B-Test-Software und BI-Tools sammle ich hier alles, von dem ich denke, dass es für den engagierten Datenanalysten hilfreich ist.

Wenn du ein Tool vermisst, dann ab damit in die Kommentare. Ich nehme das dann gerne auf.

Web-Analyse

Heatmaps etc.

Logfile-Analyse

Crawler

A/B-Test-Software

Dashboards/ Reporting

BI-Tools

Fazit

Es gibt eine Menge großartiger Online-Tools und Analytics-Software da draußen, die dir helfen den Datenschatz in deinem Unternehmen zu heben. Sie können dir eine Menge Arbeit bei Erfassen und Auswerten der Daten abnehmen und bieten uns Erkenntnisse über Nutzerverhalten, die bis vor ein paar Jahren noch nicht möglich waren – immer vorausgesetzt du weiß, wie du sie richtig einsetzt 😉

Die wachsende Analytics-Tool-Tipps-Liste

Diese Liste ist nicht statisch, sondern wächst und gedeiht in Zukunft weiter, da ich sie regelmäßig pflege. Wenn du auch einen Tool-Tipp hier setzen möchtest, dann schreib mir doch in den Kommentaren dein Lieblings-Tool oder deinen Software-Geheimtipp für die Datenanalyse, ich nehme ihn dann gerne auf.

Wenn man sich die Googlebot-Zugriffe auf eigenen Projekten genauer anschauen möchte, hat man eventuell ein Problem. Denn die interessanten Einträge befinden sich in den Logdateien. Diese Dateien sind schon bei normalen Projekten mehrere GB pro Monat groß. Auch wenn es geht, ist es einfacher, wenn man mit kleineren Datenmengen arbeitet. Dieser Blogpost zeigt dir, wie du mit Standardwerkzeugen auf der Konsole deine Logfiles vorbereitest, damit du in Excel, Splunk, MySQL u.a. die Googlebot-Zugriffe auswerten kannst.

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Google versucht immer mehr Urls in den Index zu bekommen und geht dabei teils kuriose Wege. Da werden Urls beliebig neu zusammengebaut, Javascript-Links falsch interpretiert und beliebige Urls erstellt. Um da den Überblick zu behalten und frühzeitig eingreifen zu können, muss man sich passender Strategien und Tools bedienen. Eines dieser Tools ist Splunk. Und das stelle ich in diesem Beitrag vor.

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Letzte Woche hatte ich bei einer Onpage-Analysen-Besprechung mal wieder eine Diskussion über den Google PageSpeed. Ich weiß aus eigener Erfahrung, dass Developer diese Diskussionen nicht so richtig gerne mögen. Insbesondere bei der „Antwortzeit des Servers verbessern“ kann da schnell einiges an Arbeitsvolumen entstehen. Um den Entwicklern aber einen Anhaltspunkt zu geben, wie schnell denn überhaupt schnell ist, habe ich eine Analyse gestartet.

Vor einiger Zeit hatte Moz eine Studie veröffentlicht, die einen Zusammenhang zwischen der Antwortzeit des Servers und dem Ranking einer Seite erkennen ließ (Link zur Studie (engl.)). Ich gehöre zu den Leuten, die gerne nachprüfen, was sie lesen und nicht alles als gegeben nehmen. Nicht nur die Daten von Moz wollte ich genauer untersuchen, sondern auch die Vorgabe von Google. Denn Google Page Speed empfiehlt,  dass der Server in weniger als 200ms antworten soll. Und 200ms sind schon ein ordentliches Brett. Weiterlesen

In und nach meiner Campixx-Session zu den APIs ( Slideshare-Präsentation ), wurde mehrmals der Wunsch geäußert, das ich zeigen soll, was ich anschliessend mit den vielen Daten mache. Wer nicht in der Campixx-Session war, kein Problem. Die Basics gibt es in diesem Blogpost und in der oben verlinkten Präsentation.

Aktueller Stand: wir haben einige 100 oder 1.000 Keywords in der Datenbank. Für jedes Keyword haben wir entsprechende Metriken. In der einfachsten Version der Auswertung können wir jetzt Listen erstellen: Weiterlesen