Vor ca. zwei Wochen habe ich an einem Webinar zum Thema Customer Engagement teilgenommen. Veranstaltet wurde das ganze von Coremetrics, Referent war Eric T. Peterson, einer der Gurus aus den USA, welcher die Web Analytics Branche prägt. Thema des Webinars war “Measuring Visitor Engagement in a Web 2.0 World” – also zu deutsch: “Wie man Engagement in der Web 2.0 Welt messen kann”. Und was Engagement genau ist und wie man es aus Web Analytics Daten ermitteln kann, das versuche ich Euch nun zu erklären.
Der Begriff Engagement selbst bedeutet zunächst erstmal nichts weiter wie Beschäftigung, Bindung, Dialog, Gefecht, Kampf, Verabredung, Verbindlichkeit, Verlöbnis. Einige von Euch werden sich nun fragen, wie man sich mit einer Website verabreden oder verloben, geschweige denn ein Gefecht austragen kann – bei genauerem Hinsehen ist es jedoch genau so.
Nutzer kommen und gehen auf Webseiten, sie benutzen Webseiten, sie ärgern sich über Webseiten (und freuen Sich natürlich über besonders gute…), sie speichern die Erlebnisse in ihrem Gehirn ab und rufen die Informationen bei einem potentiellen nächsten Kauf ab (“Bei Händler XY habe ich beim letzten mal ein positives Erlebnis gehabt, da kaufe ich jetzt wieder”) und verbinden sich somit mit der Seite.
Doch wie kann man sowas alles messen? Unmöglich, mögen manche von Euch denken (habe ich auch am Anfang…), doch Eric Peterson hat das Gegenteil bewiesen:
Für ihn kann Engagement durch unterschiedliche Micro-Conversions (also das Erreichen von kleinen Zwischenzielen vor dem eigentlichen Hauptziel der Seite wie z.B. Kauf, Lead etc.) gemessen werden.
Engagement ist eine Schätzung des Grades und der Tiefe der Nutzerinteraktionen, gemessen an eindeutig definierten Kennzahlen. Eric T. Peterson
Die Formel zur Errechnung des Customer Engagement Scores sieht folgendermaßen aus:
Nun zur Erläuterung der einzelnen Indizes, welche zum Customer Engagement Score führen:
- Click-Depth Index (Ci) = Anzahl der Sessions, die mehr als n PageViews hatten, geteilt durch die Anzahl aller Sessions
- Recency Index (Ri) = Anzahl der Sessions, die mehr als n PageViews innerhalb der letzten n Wochen hatten, geteilt durch die Anzahl aller Sessions
- Duration Index (Di) = Anzahl der Sessions, die länger als n Minuten sind, geteilt durch die Anzahl aller Sessions
- Brand Index (Bi)= Anzahl der Sessions, die mit direkter URL Eingabe auf die Webseite gekommen sind, oder durch ein Brandkeyword über eine Suchmaschine auf die Webseite gekommen sind, geteilt durch die Anzahl aller Sessions
- Feedback Index (Fi) = Anzahl aller Sessions, in welcher Besucher direktes Feedback (z.B. über Email-Link, Feedback-Formular, Anfrage bzgl. Hilfe etc) gegeben haben, geteilt durch die Anzahl aller Sessions
- Interaction Index (Ii) = Anzahl aller Sessions, in denen Besucher eines der spezifischen Website-Ziele (z.B. Kauf, NL-Bestellung, Lead-Generation, Kommentar in einem Blog schreiben, Artikel weiterempfehlen etc) erreicht haben, geteilt durch die Anzahl aller Sessions
- Loyalty Index (Li) = bekommt den Wert “1″, wenn der Besucher mehr als n-mal während des zu untersuchenden Zeitraums gekommen ist (andernfalls wird der Wert “0″ zugewiesen)
- Subscription Index (Si)= bekommt den Wert “1″, wenn der Besucher während des zu untersuchenden Zeitraums bekannt ist (z.B. eingeloggter Bestandskunde, eingeloggter Kommentator in einem Blog etc.), andernfalls wird der Wert “0″ zugewiesen
Letztendlich nimmt man den Wert aller oben beschriebenen Indizes, addiert diese, und teilt sie durch die Anzahl aller Teilindizes (also durch 8). Somit erhält man einen Wert, der zwischen 0 und 1 liegt und somit einfach in einen Prozentwert umgewandelt werden kann. Weiterhin kann man dann unterschiedliche Segmente erstellen, z.B. Highly-engaged customers, Medium-engaged customers, poorly-engaged customers.
Eine Auswertung kann dann z.B. folgendermaßen aussehen:
(Fragestellung: Wo kommen meine Highly-engaged Customers her?)
Weiterhin stellt Eric klar, was Engagement nicht ist:
- Engagement ist nicht mit Kundenzufriedenheit gleichzusetzen (Beispiel: Obwohl ich fast täglich nach Launch von Apples MobileMe Dienst auf me.com war (ich war also highly engaged), war ich nicht zufrieden da der Dienst nicht funktioniert hat)
- Engagement ist nicht mit Conversion gleichzusetzen – Engagement sollte zwar zum Kauf führen, dennoch ist Engagement nicht mit Conversion gleichzusetzen. Eric empfiehlt deshalb weiterhin die normale Web Analytics Conversion Messung parallel zur Engagement Messung durchzuführen.
- Engagement kann nicht mit jedem Web Analytics gemessen werden – laut Eric z.B. nicht mit Omniture und auch nicht mit Google Analytics.
Mein Fazit:
Customer Engagement ist eine sehr spannende Geschichte. Endlich geht man von den harten Kennzahlen wie finale Conversion / Umsatz weg und zieht Kennzahlen heran, die auch auf dem Weg zur Umsatzgenerierung gesammelt werden können. Oftmals sind diese Zahlen auch viel “gehaltvoller” und drücken das, was der User über eine Webseite fühlt/denkt (und letztendlich mit seinem Klickverhalten messbar macht), besser aus.
Doch ein großes Problem sehe ich noch: Um die Systemlandschaft (sprich die Anschaffung eines Web Analytics Tool, die Integration einer Web-Analytics-Kultur in ein E-Commerce Unternehmen, weg von reinen Conversions hin zu echtem Actionable Data – also das Sammeln von Daten, aus denen echte Optimierungsmaßnahmen getroffen werden können) zu erhalten, werden Engagement-Modelle von Eric nicht als Überzeugungsmotor dienen können.
Meines Erachtens fehlt hier nämlich noch eine Komponente, welche den Engagement-Wert monetarisiert. Sprich: Welchen durchschnittlichen Umsatz hat ein Highly-engaged Nutzer mit Refferrer X gemacht? Was ist es Wert, wenn ich es schaffe aus einem Poorly-engaged Nutzer durch diverse Optimierungsmaßnahmen auf der Webseite einen Medium-Engaged Nutzer zu machen? Ich denke, einzig mit solchen Zahlen können die Business Leaders im Unternehmen von einer solchen Kultur überzeugt werden.
Doch mit etwas Eigenleistung und der Verknüpfung der Daten mit der reinen Conversion-Messung sollte dieser Kritikpunkt auch hinzubekommen sein.
Was meint ihr? Habt ihr bereits über Customer Engagement nachgedacht? Habt ihr bereits erste Erfahrungen? Welche Tools setzt ihr ein?
Weiterführende Informationen zu dem ganzen Thema Customer Engagement gibt es hier:
- Beitrag von Eric T Peterson in seinem eigenen Blog zum Thema Engagement
- PDF-Download zum oben genannten Webinar “Measuring Customer Engagement in a Web 2.0 World” (Achtung > 60 MB !!!)
- PDF-Download zu einem Vortrag von Eric zum Thema Web Analytics 2.0 (ca. 1,5 MB)
4 Kommentare vorhanden für “Customer Engagement – Web Analytics Reloaded?”
Klasse Beitrag …
– diese Kennzahlen kann man sicherlich immer “zerreißen” und kritisieren (u.a. weil sie davon ausgehen, dass alle Nutzer gleich sind und ähnliche Intentionen verfolgen); Kennzahlen sind aber eigentlich immer besser wie keine … Leider sucht man immer nach der “eierlegenden Wollmilchsau”, was dann Zeit und Geld kostet, nicht immer sind diese Zusatzressourcen gerechtfertigt. Neben diesen Daten aus der Verhaltensmessung würde ich jedoch stets Daten von Nutzern und deren Bewertungen hinzunehmen. Diese runde das Bild ab und stellen ein sehr gute Ergänzung dar.
Mit der neusten Version der WebAnalytics Software “WiredMinds Enterprise Edition”, die morgen auf der OMD in Düsseldorf vorgestellt wird, ist eine Messung des Visitor Engagements nach besagten Index möglich.
Eric hat nun inzwischen ein Whitepaper zum Thema Engagement auf seinem Blog veröffentlicht. Sehr interessant.
Customer Engagement Whitepaper
Guter Beitrag.
Wir versuchen das gerade nachzubauen, auf einer pan-europäischen Webseite mit 8 Sprachversionen. Glücklicherweise können wir dabei auf das gleiche Analytics Produkt zurückgreifen wie Eric T. … (und haben deshalb auch die CRM-Datenbank als Datenquelle in den Auswertungen).
Die ersten Ergebnisse (wir basteln noch) sind sehr vielversprechend. Die Schwierigkeit liegt meiner Ansicht nach in der Definition der Schwellenwerte – ist ein Nutzer ab 4 Pageviews pro Session engagiert oder erst nach 10? Wie lange sollte der Schwellenwert für die Verweildauer sein? 2 Minuten, 5 oder gar 10? Müssen Sessions mit Registrierungen zwangsläufig in die Indexes mit rein?
Insgesamt aber kann man die Metrik VE prima gegen die unterschiedlichsten Dimensionen aufspannen und sieht auch signifikante Unterschiede in der Bewertung beispielsweise von Referrern und Kampagnen.
Eric rules …