Ein weiterer wichtiger Teil meiner Bachelor Thesis war die empirische Untersuchung, die ich durchgeführt habe. Dafür wurden Leitfadeninterviews mit Experten aus dem Feld der Web Analyse geführt. In diesem Artikel soll kurz aufgeführt werden, wie ich vorgegangen bin und dann die Ergebnisse präsentiert werden. Leider wollten einige Experten anonym bleiben, sodass ich die Namen nicht nennen darf. Ich kann euch aber versichern, dass einige Namen sich in meiner Blogroll auch wiederfinden 
Durchführung von Leitfadeninterviews
Zur Datenerhebung wurden zwischen dem 11.8.09 und 26.8.09 telefonische Leitfadeninterviews mit ausgewählten Experten durchgeführt. Diese sind Einzelinterviews, dem ein vorher erarbeiteter Interviewleitfaden zugrunde liegt. Der Interviewleitfaden wurde aus den Fragen erarbeitet, die sich aus den theoretischen Grundlagen ergaben, und speziell auf redaktionelle Contentangebote zugeschnitten. Schwerpunktmäßig wurden folgende Fragen gestellt:
- Wie ist die Web-Analyse bei redaktionellen Contentangeboten organisiert? Wie wird Web Analytics eingesetzt?
- Welche Web-Analytics-Systeme sind im Einsatz?
- Welche sind die Besonderheiten bei der Web-Analyse von redaktionellen Contentangeboten?
- Wie wird bei der Web-Analyse vorgegangen (Prozesse)?
- Welches sind die vorrangigen Ziele, die sich für redaktionelle Contentangebote definieren lassen?
- Was sind die wichtigsten Web-Analytics-Felder, Metriken und KPIs für ein redaktionelles Contentangebot?
- Wie wird sich die Messung von Internetdaten bei redaktionellen Contentangeboten in Zukunft verändern?
Die telefonischen Interviews dauerten zwischen 22 und 36 Minuten. Sie wurden mit der Software Skype und dem Skype Call Recorder durchgeführt, der einen Mitschnitt des Telefonates erlaubte. Die Interviewpartner gaben jeweils ihr Einverständnis für die Aufnahme und wurden gefragt, ob ihre persönlichen Daten (Name, Unternehmen) für die Arbeit verwendet werden könnten. Vor Beginn des Interviews wurden die Begriffe „Web Analytics“ und „redaktionelle Contentangebote“ (gemäß den Definitionen in Kapitel 2.1 und 3.1) mit den Interviewpartnern geklärt. Die Interviewfragen orientierten sich an dem Interviewleitfaden, wurden jedoch nicht wörtlich gestellt. Darüber hinaus gab es gelegentlich Nachfragen bzw. Hilfestellungen während des Interviews.
Aufgrund von Unstimmigkeiten beim ersten Interview fand danach eine leichte Modifikation der Fragen statt.
Geführt wurden fünf Experteninterviews mit Vertretern der deutschsprachigen Web-Analytics – Branche bzw. Zuständigen von redaktionellen Contentangeboten im Bereich von Web Analytics. Die Vertreter von redaktionellen Angeboten betreuen Angebote der drei großen deutschen Verlage. Der Wunsch einiger Experten war es anonym aufzutreten. Der Einfachheit halber werden die Namen der Experten und ihre Unternehmen nicht genannt. Um den Expertenstatus zu verifizieren wurde folgende Tabelle angefertigt:
Organisation und Verwendung
Web Analytics ist bei jedem der befragten redaktionellen Contentangebote im Einsatz. Die Nutzung und Organisation von Web Analytics im Unternehmen unterscheidet sich jedoch.
Meist betreut eine zentrale Stelle eine kleine Anzahl von drei bis vier Angeboten gleichzeitig. Die Bezeichnung der Stelle ist unterschiedlich, jedoch handelt es sich stets um betriebswirtschaftliche bzw. strategische Abteilungen im Unternehmen. Im Unternehmen des Befragten A werden die Aufgaben von Web Analytics zentral im Business Development gehandhabt, während der Befragte B und C direkte Verantwortliche sind für redaktionelle Contentangebote. „An einer Stelle zentral kümmern wir uns um das Thema: Welches Tool? Kommunikation zum Toolanbieter, Neuerungen, Schulungen etc., Reports und Dashboards zu entwerfen, Scorecards weiterzudenken“ (Interview mit A, 2009, S.1). Zugriff zu den Informationen von Web Analytics ist dabei nur teilweise beschränkt. So haben meist auch Objektleiter und Redaktionen Zugriff auf das Web Analytics Tool oder es kommen ihnen Reports zu. Je nach Ziel und Fragestellung können auch noch andere Abteilungen eines Unternehmens involviert werden, wie Martketing, IT bzw. Entwicklung oder die Vermarktung.
Befragter A sieht Web Analytics für sein Unternehmen als „das Steuerungsinstrument um die ganze Webseite, die Nutzer und einzelne Features zu verstehen“ (Interview mit A, 2009, S.1) Befragter B nutzt Web Analytics insbesondere um „Optimierungsfelder zu erkennen und diese auszunutzen um Traffic und Umsatz zu steigern“ (Interview mit B, 2009, S.1). Im Allgemeinen kann man Web Analytics dazu nutzen operativ die Webseite zu untersuchen, aber auch strategische Prozesse für die Weiterentwicklung damit verbinden (Interview mit D, 2009, S.1).
Web-Analytics-Systeme
Die befragten Personen hatten stets unterschiedliche Web-Analytics-Systeme im Einsatz. Sowohl kostenlosen Systemen (Interview mit A, 2009, S.2), wie Google Analytics oder Yahoo! Web Analytics, als auch kostenpflichtige Systeme von WebTrends, Omniture oder Coremetrics (Interview mit B, 2009, S.1) (Interview mit C, 2009, S. 1). Als maßgebliche Entscheidungsfaktoren für die Systeme konnten vorhandenes Know-how, Datenschutz, Kosten, Service und Support, sowie Flexibilität in der Nutzung ausgemacht werden (Interview mit C, 2009, S.1) (Interview mit A, 2009, S.1). Für die Auswahl der Tools rät Befragter D „Es hängt letztendlich von den Kennzahlen ab, die man tracken möchte und da schaut man letztendlich welches Tool kann man am einfachsten customizen auf die entsprechenden Kennzahlen“(Interview mit D, 2009, S.1).
Es gibt zwei Anforderungsfelder von redaktionellen Contentangeboten an ein Web Analytics Tool, die sehr wichtig sind. Befragter E und A heben heraus, dass redaktionelle Contentangebote einen hohen Anteil an schnelllebigen Content besitzen, der aufgrund der Nachrichtenfrequenz laufend umgestaltet wird. Dieser erfordert ein Real-Time-Tracking mit „extrem feiner Reportingstruktur“, um zeitnah die Performance von Artikeln und Aufmachern analysieren zu können (Interview mit E, 2009, S.2) (Interview mit A, 2009, S.2). Zweitens muss die Verknüpfung zwischen Content-Management-System (CMS) und Web Analytics Tool gegeben sein, um die technische Implementierung des Tracking-Codes zu automatisieren (Interview mit C, 2009, S.3-4). „Je enger die Verknüpfung mit dem CMS ist, desto besser ist es für eine redaktionelle Webseite“ stellt Befragter A fest (Interview mit A, 2009, S.7-8). Das Unternehmen von Befragten A setzt bei dem „extremen Redaktionstracking“ neben den bekannten Web Analytics Tools auf eine Eigenentwicklung auf Basis der Logfile-Analyse, um die Fragen zu beantworten: „Ich schiebe einen Aufmacher auf die Hauptposition und dann ist unser Anliegen: Im zehn Minuten Takt muss ich sehen, wie entwickeln sich die Klicks auf dem Aufmacher, wann ist er verbrannt? Wann kommt der nächste drauf?“ (Interview mit A, 2009, S.2).
Besonderheiten von Web Analytics bei redaktionellen Contentangeboten
Grundsätzlich unterscheiden sich die redaktionellen Contentangebote in Funktion und Geschäftsmodell (siehe Kapitel 3.1) von anderen Webangeboten. In Bezug auf die Web-Analyse ergeben sich insbesondere andere Ziele und Maßnahmen.
Betrachtet man die Funktion der Webseite so fällt bei redaktionellen Contentangeboten auf, dass die Inhalte einen weitaus größeren Anteil am Erfolg einer Webseite haben (Interview mit D, 2009, S.4). Diese werden, im Gegensatz zu anderen Webangeboten, stärker kontrolliert und gesteuert. So wird bei der Analyse des redaktionellen Contentangebots von Befragten B verstärktes Augenmerkt auf die Einstiegsseiten gelegt, da „redaktionelle Angebote im Web nicht eine Titelseite haben, wie eine Zeitschrift, sondern ganz viele. Diese Seiten müssen in der Lage sein Leute in das Angebot hineinzuziehen“ (Interview mit B, 2009, S.4). Die Inhalte auf diesen Seiten werden anschließend analysiert und optimiert. Durch die „Schnelllebigkeit“ des Contents (siehe Kapitel 4.2.2) ist darüberhinaus eine kontinuierliche und zeitnahe Analyse der Inhalte von Nöten.
Alle Befragten stellen die Besonderheit des Geschäftsmodells, insbesondere die Verbindung zwischen Rezipienten- und Werbemarkt, bei der Analyse von redaktionellen Contentangeboten heraus. So erklärt Befragter D, dass in den seltensten Fällen man mit einer Medienseite etwas verkaufen möchte, sondern ihr Geschäft auf Page Impressions und Bannereinblendungen basiert (Interview mit D, 2009, S2.). Befragter C sieht die Herausforderung bei Web Analytics von redaktionellen Contentangeboten in der Vermarktung, die er möglichst genau messen möchte. Dabei ist sieht er in der Messung nicht die Schwierigkeit, sondern in der Interpretation der gesammelten Daten (Interview mit C, 2009, S.2). Befragter B hebt heraus, dass die Web-Analyse „sehr viel trafficfokussierter“ sei als bei anderen Webangeboten, weil für redaktionelle Contentangebote „der Traffic alleine schon einen Wert“ besitzt (Interview mit B, 2009, S.1). C führt aus, dass ein weiteres entscheidendes Kriterium die Marke der Webangebote ist. Je bekannter die Marke wie FAZ, Bild oder Spiegel ist, umso mehr Traffic bekommt das Angebot. Die Frage sei daher: „Wie schaffe ich es diesen Traffic gezielt in die vermarkteten Bereiche zu bekommen?“ Für ein Angebot mit kleinerer Markenbekanntheit, wie einem regional Angebot, sei es wichtiger überhaupt Traffic auf das Angebot zu bekommen (Interview mit C, 2009, S.4).
Vorgehensweise
Am Anfang eines Web-Analytics-Prozess steht bei Befragten E die Anforderungsanalyse, in der er mit den Anspruchgruppen Interviews durchführt um Ziele für die Webseite zu bestimmen (Interview mit E, 2009, S.2). Anspruchgruppen können bei einem redaktionellen Contentangebot sowohl die Redaktion, das Marketing, die Betriebswirtschaftliche Leitung, als auch die IT, die für die technische Umsetzung verantwortlich ist, sein (Interview mit D, 2009, S.6). E intensiviert:
„Wobei gerade bei den redaktionellen Inhalten auch die Redakteure eine ganz wichtige Zielgruppe sind. Also die zu interviewen, herauszufinden: Was treibt die? Was für eine Motivation haben die überhaupt, wenn sie einen Artikel schreiben? Und was haben die für ein Interesse daran, wie dieser Artikel auf der Webseite läuft oder performt nachdem sie ihn veröffentlich haben?“ (Interview mit E, 2009, S.2)
Befragter D empfiehlt dann den Ansatz, Ziele festzulegen, Maßnahmen zu identifizieren, die zielführend sind und anschließend die Kennzahlen passend zu den Maßnahmen zu messen und zu analysieren (Interview mit D, 2009, S.2). Aus den Erkenntnissen lassen sich letztendlich Handlungsempfehlungen ableiten.
Die Vorgehensweise bei der Web-Analyse von redaktionellen Contentangeboten von Befragten A, B und C teilen sich in Beobachtungsintervallen und untersuchten Elementen auf. Es wurden drei Prozesse identifiziert:
- Kontinuierlicher Analyseprozess der Performance von Contentinhalten
- Übergeordnete Analysen auf Wochen- und Monatsbasis
- Steuerung und Kontrollen von neuen Features
Der kontinuierliche Analyseprozess wird hauptsächlich auf die Inhalte und ihre Platzierung auf der Webseite angewendet. Die Performance der Artikel (in Page Impression pro zehn Minuten oder pro Stunde) wird dabei gemessen und die Positionierung auf den Landingpages festgelegt (Interview mit A, 2009, S.3). In Verbindung mit diesem Analyseprozess sieht Befragter C auch die Traffic-Lenkung: „Wie schaffe ich es den Traffic gezielt in die vermarktbaren Bereiche zu bringen?“ (Interview mit C, 2009, S.4). Die Optimierungen können so positive Effekte auf die Besuchertiefe, Page Impressions und letztendlich auf die Vermarktung haben.
Die übergeordneten Analysen auf Wochen- und Monatsbasis können bei den verschiedenen redaktionellen Contentangeboten verschiedene Ausprägungen haben. Befragte A und B haben jeweils verschiedene Zielsysteme für die Webseite definiert, die sie im wöchentlichen und monatlichen Rhythmus betrachten und analysieren. Übergeordnet für das ganze Angebot werden Reichweitenziele und Key Performance Indicators definiert und gemessen. Ferner wird noch detailiert auf die einzelnen Ressorts und einzelne Elemente (z. B. Bildergallerien) heruntergebrochen (Interview mit A, 2009, S.3). Bei der Analyse werden dabei generell stets die Hindernisse zur Zielerreichung gesucht bzw. die Faktoren, die zu einer Zielübtreffung geführt haben. Anschließend werde geprüft ob das Learning auf andere Bereiche übertragen werden kann (Interview mit B, 2009, S.3). Zusätzlich werden die Daten, insbesondere die Traffic-Daten, ins Verhältnis zu der Konkurrenz gesetzt und analysiert (Interview mit B, 2009, S.4)
Web Analytics wird aber auch vor allem bei der Kontrolle und Steuerung von neuen Elementen des Angebotes (Features) verwendet. Befragter A beschreibt den Prozess folgendermaßen:
„Man überlegt sich ein neues Feature. Das wird dann programmiert, wird in die Seite eingebaut und bekommt einen besonderen Code. Praktisch wird jedes Element davon getagged. Dann wird es live gestellt und dann beobachtet man wie die Benutzer das Element nutzen und kann daraus dann Schlüsse ziehen: Ja, Veränderungen vorzunehmen oder abzuschalten, oder es funktioniert sehr gut. Dann sind es leichte Anpassungen, die man vornimmt. Es ist einmal ein Prozess neue Features, neue Elemente zu testen. Das ist dann wirklich immer wieder so ein Zyklus.“
(Interview mit A, 2009, S.3)
Die ersten beiden Kategorien beschreibt Befragter D als „Momentaufnahmen“ mit der er die Frage beantworten kann: „Bin ich auf Flughöhe?“ und den dritten Prozess als „vorrauschauend“, sodass man „hinterher bewerten, kann was funktioniert“ (Interview mit D, 2009, S.3).
Zieldefinition und Maßnahmen für redaktionelle Contentangebote
Der bestimmende Teil eines Web-Analytics-Prozesses ist die Zielsetzung, da sich die Maßnahmen-, sowie die Messung der Kennzahlen stets an den Zielen der Webseite ausrichten.
Auf die Frage des übergeordneten Ziels für ein redaktionelles Contentangebot gab es von den Experten gleichartige Antworten. Befragter C beschreibt das übergeordnete Ziel eines redaktionellen Contentangebots so: „Das Ziel ist es [...] so viele Nutzer an meine Plattform zu binden und die dann natürlich zu vermarkten“ (Interview mit C, 2009, S.2). Befragter A verfolgt langfristig für sein Contentangebot ein „Wachstumsziel“ bezogen auf die Reichweite des Angebotes (Interview mit A, 2009, S.4) und Befragter B erstellt Zielsysteme auf Reichweitenbasis für jedes Ressort (Interview mit B, 2009, S.3).
Grundsätzlich lässt sich daher ein übergeordnetes Ziel definieren: Die Erhöhung der Reichweite und die damit verbundene Steigerung des Umsatzes (Interview mit A, B, C und D, 2009, S. 4, 2, 2, 2, 2) . Dieses Ziel spiegelt auch die Besonderheiten des Geschäftsmodelles eines redaktionellen Contentangebots wieder. Durch die Zielsetzung der Erhöhung der Reichweite im Rezipientenmarkt, kann eine Steigerung der betriebswirtschaftlichen Kennzahl des Umsatzes im Werbemarkt erreicht werden. Eine Beeinflussung des Umsatzes kann auch die Vermarktung des Angebotes haben, diese soll in diesem Abschnitt außen vor gelassen werden, da dies eher den Aufgaben den ganzheitlichen Web-Controllings entsprechen würde (Vermarktungscontrolling).
Durch die Messungen der Werbereichweite der IVW bzw. AGOF über Page Impressions, Views und Unique User, ist es ein ständiges Interesse eines redaktionellen Contentangebots diese Metriken zu steigern, um das Ziel der Reichweitenerhöhung zu erreichen (Interview mit A, 2009, S.4). Zur Förderung der Zielerreichung des Hauptzieles lassen sich einzelne Sub-Ziele definieren.
Um die Views, Page Impressions und Unique User, die Metriken, die maßgeblich für die Reichweitenmessung zuständig sind, zum Positiven zu beeinflussen, kann man verschiedene Maßnahmen heranziehen. Die gängigste Maßnahme zur Traffic-Steigerung, die auch von allen befragten Verantwortlichen eines redaktionellen Contentangebots eingesetzt wird, ist das Online-Marketing. Abgebildet durch das Web Analytics Tool werden bei redaktionellen Contentangeboten die Online-Maketing-Aktivitäten kontrolliert und gesteuert. Hierfür werden meist eigene Zielsysteme geschaffen und deren Erreichung kontrolliert. Befragter B nutzt Web Analytics zur Beantwortung dieser Fragen:
„Wir gucken uns die Traffic-Quellen an: Wie entwickeln sich die einzelnen Traffic Quellen? Funktioniert unsere SEO-Arbeit? Wie performen unsere SEM-Kampagnen? Wie performen unsere Affiliate-Kampagnen? Aber auch welche verweisenden Websites haben sich dynamisch entwickelt? Wo sehen wir Potenzial? Wo können wir Partnerschaften eingehen?“
(Interview mit B, 2009, S.3)
Die zweite Möglichkeit die Reichweite zu beeinflussen ist das Contentangebot an sich. Stoßen neue Besucher auf die Seite, so müssen sie in das Angebot hineingezogen werden. Eine möglichst hohe Haftungsrate bzw. eine niedrige Absprungrate wäre daher auf den Landingpages wünschenswert. Diese kann man durch Optimierung der Einstiegsseiten bewirken (Interview mit B, 2009, S.2). Weitere Möglichkeiten zur Beeinflussung insbesondere der Views und Page Impressions, ist die Zielsetzung im Bereich der wiederkehrenden User und der Besuchertiefe. Diese werden von D unter dem Ziel „Loyalität“ zusammengefasst. Um einen möglichst hohen Grad an wiederkehrenden Usern und einer möglichst hohen Besuchertiefe (Verhältnis PI zu Visit) zu erreichen, muss eine Optimierung der Seite im Bezug auf den Besuchernutzen der Webseite erfolgen. Diese kann in Bereichen des Inhaltes (z. B. neue Features, aktuelle Inhalte), Navigationsstruktur ansetzen (Interview mit D, 2009, S.4).
Neben den Reichweitenzielen eines redaktionellen Contentangebots berichten Befragte A und B davon, dass es auch eine Reihe von Nebenzielen geben kann. Darunter fallen möglichst viele Conversions für die Newsletter, Abonnements der Printausgabe oder die Paid-Service-Angebote (Archivzugänge) zu generieren. Da diese Ziele individuell unter Contentangeboten variieren, lässt sich keine Allgemeingültigkeit ableiten. Die Analyse ähnelt jedoch der gebräuchlichen Zielsetzung des E-Commerce, sodass eine Übertragung möglich ist.
Metriken und KPIs für redaktionelle Contentangebote
Die zu messenden Metriken ergeben sich aus den Aktivitäten die zur Zielerreichung definiert wurden. Dabei ist es wichtig, Metriken stets in Kontext zueinander zu setzen (Interview mit A, 2009, S.6).
Das Hauptziel der Reichweitenerhöhung wird durch die Metriken: Visits, Page Impressions und Unique User bestimmt.
Die Sub-Ziele mit den entsprechenden Maßnahmen werden ebenfalls durch erfasste Metriken des Web Analytics Tools gemessen.
Die Online-Marketing-Aktivitäten können dem Metrikenfeld der Traffic-Quellen zugeordnet werden. Durch die Metrik der Referer kann identifiziert werden, von welcher Traffic-Quelle der Seite Besucher zugeführt wurden. Befragter B kann so zum Beispiel verweisende Webseiten identifizieren, die sich besonders dynamisch entwickeln und evaluieren, ob Partnerschaften mit diesen sinnvoll wären (Interview mit B, 2009, S.3). Ferner können die Besucher, die über die verschiedenen Traffic-Quellen der Seite zugeführt werden segmentiert und anhand von Zielerreichungsmetriken bewertet werden. Diese Zielerreichungsmetriken hängen wiederum mit den Sub-Zielen der Webseite zusammen. So stellt sich Befragter B die Fragen: „Sie möchten tracken: Aus welchen Traffic-Quellen kommen und zu welchen Kosten wie viele Visits? Und wie wertvoll sind diese Visits in Form von Besuchertiefe? Und in Form von Wiederkehrhäufigkeit usw. ?“ (Interview mit B, 2009, S.2). Dies kann zur Identifikation besonders „wertvoller“ Traffic-Quellen führen und letztendlich zur Optimierung der Online-Marketing-Aktivitäten beitragen. Im Zuge der Evaluation von Online-Marketing-Aktivitäten lassen sich noch weitere Metriken (z. B. Trafficakquisekosten) heranziehen, die jedoch meist nicht Teil eines Web Analytics Tools und dem Online-Marketing-Controlling zuzuschreiben sind. Daher werden diese hier vernachlässigt.
Um die Zielerreichung der Haftungsrate der Webseite zu kontrollieren, lassen sich die Einstiegsseiten sowie die Bounce Rate heranziehen. Wie Befragter B in Kapitel 4.2.3 bereits erläuterte, gibt es mehrere Einstiegsseiten in redaktionelle Contentangebote. Diese können durch die Einstiegsseiten identifiziert und über die Bounce Rate untersucht werden. Aus Einstiegsseiten mit möglichst niedriger Bounce Raten lassen sich so Optimierungsfelder für Seiten mit hohen Bounce Raten ableiten. Umgekehrt sollte man die Ausstiegsseiten untersuchen und optimieren. Dies kann zur Optimierung der Haftungsrate beitragen.
Um die Zielerreichung von möglichst vielen wiederkehrenden Usern und möglichst hoher Besuchertiefe zu messen, sollte die Anzahl der wiederkehrenden User regelmäßig kontrolliert werden.
Bezogen auf die Ziele von Kapitel 4.2.5 können die vorgestellten Metriken als Key Performance Indicators aufgefasst werden, da sie stets eine Verbindung zu eine Sub-Ziel und damit auch zum Hauptziel darstellen.
Auf die Frage, ob sich die Zielerreichung auch durch Conversions messen lassen, antworteten A und C, dass dies nur auf die Kooperations- bzw. E-Commerce Zielerreichung definiert werde (Interview mit A und C, 2009, S.7, 6). Befrager E hingegen wies auf die Möglichkeit hin, so genannte Micro-Conversions zu definieren, die kleine Ziele, wie das Aufrufen einer Bildergalerie, als Zielerreichung positionieren. Diese können wiederum zur Zielerreichung beitragen (Interview mit E, 2009, S.5).
Web-Analytics-Trends bei redaktionellen Contentangeboten
In der abschließenden Frage des Experteninterviews wurde um eine Meinung zu den zukünftigen Trends von Web Analytics im speziellen Bezug auf die Vermarktung der Angebote über Page Impression, Visits und Unique User gefragt. Ferner wurden die Verbesserungsmöglichkeiten bei der Messung von Userverhalten auf Seiten des Web Analytics Tools erörtert.
Befragter D glaubt, dass für die Vermarktung stets eine Vergleichbarkeit der Metriken herzustellen ist (Interview mit D, 2009, S.7). „Der Unique User oder Unique Visitor wird immer mehr an Bedeutung gewinnen“ glaubt Befragter A, „gerade für Spezialangebote ist es wichtig eine Zielgruppe zu verkaufen und da ist natürlich der Unique User entscheidend“ (Interview mit A, 2009, S.8). Befragte B, C und E glauben es müsste eine neue Art von Standardmetrik geschaffen werden, die das Involvement mit den Inhalten der Plattform besser darstellen lässt. „Eine Größe ist hier sicherlich die Zeit. Eine Seite bei der ich jeden Tag fünf Mal vorbeischaue, werde ich sicherlich weniger Zeit opfern als bei einer Special-Interest-Seite, die sicherlich sehr lange und tiefgehende Themen hat.“ (Interview mit C, 2009, S.7). Befragte B und E schlagen daher eine Kombination von Metriken vor, „eine Art Index, den man definiert, der wiederum eine gewisse Aktivität des Users wiederspiegelt“ (Interview mit E, 2009, S.6).
Bei Nachfrage über die gewünschten Verbesserungsmöglichkeiten eines Web-Analytics-Toolanbieters für redaktionelle Contentangebote gab Befragter C zu Antwort, dass er an noch keine Grenzen bei der Messung von User-Verhalten seitens des Tools gestoßen sei. Vielmehr komme es aus seiner Sicht auf die „Kreativität, desjenigen, der den Tag [Anmerkung JJ: engl. Tag] erfasst und [... ]um die Kreativität des Entwicklers, das einzubauen“ an. Das einzige, wo er Verbesserungspotenzial sehe, sei die Performance der Anwendungen, also der Abfragegeschwindigkeit und der Datenaktualität (Interview mit C, 2009, S.7). A glaubt, dass der Trend dahingehend ist, dass Content-Management-Systeme ihr eigenes Tracking anbieten, sodass die Implementierung einfacher gehandhabt werden kann. Ferner möchte er den Funktionsumfang im Live-Tracking von redaktionellen Content verbessert wissen. Befragter E glaubt hingegen, dass das Live-Tracking noch nicht so gut visualisierbar sei, besonders im Bezug auf die Redakteure. Dazu erläutert er:
„Damit die Redakteure ein Gefühl dafür bekommen: Was passiert eigentlich wenn wir unsere Seite zig mal am Tag ändern? Oder was hat das für einen Einfluss, wenn ich einen Artikel aus dem Sportbereich als Aufmacher nehme und wenn der nach unten rutscht. Das ist alles sehr kurzlebig. In ganz kurzen Zeitabständen ändert sich das. Es ist alles messbar, aber noch nicht so gut visualisierbar.“
Befragter D sieht die Frage „Wo lesen die Besucher meinen Content?“ noch nicht technisch einwandfrei durch ein Web-Analytics-System dargestellt. Besonders das Tracking in Bezug auf RSS-Feeds ist aus seiner Sicht noch nicht sauber gelöst (Interview mit D, 2009, S.6). Ebenso sieht Befragter B Web Analytics noch nicht als eindeutige Lösung für die Probleme, die in Bezug auf das Online-Marketing-Controlling zurückgehen. Insbesondere die Thematik um Marketing-Cost-Attribution und das „Last Cookie Wins“-Prinzip, das stark bei performancebasierten Werbeformen auftritt, sieht er im Web-Analytics-Bereich noch in den Anfängen (Interview mit B, 2009, S.5).
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