Herausforderungen für Web Analytics heute und ein Ausblick zur zukünftigen Entwicklung von Web Analytics und Digital Analytics.

1. simsa. Late Afternoon Talk. Mobile. Big Data. Social
Media. Multi-Channel. Web Analytics 2.0.
Marco Hassler. Business Unit Manager. Partner.
Namics.
13. November 2012

2. Kurze Vorstellung.
 Namics AG
 Schweizer Marktführer für E-Business
 Konzeption und Implementierung nutzer-
gerechter, erfolgsorientierter und
begeisternder Web-Anwendungen
 380 Mitarbeiter in CH & D
 Marco Hassler
 Partner und Business Unit Manager
 Fokus auf Erfolgsmessung, Content
Management und User Centered Design
 Buchautor „Web Analytics“
 Blog www.web-analytics-nutzen.de
13.11.2012 2 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

3. Agenda.
 Zeitreise bis Analytics zu 2.0.
 Digital Analytics. Heutige Herausforderungen.
 Vision und Stand der Technik.
 Key Take-Aways.
13.11.2012 3 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

4. Eine kleine Zeitreise. Vom Zählen zu Analytics 2.0.
13.11.2012 4 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

5. 1648. Bekanntmachung.
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6. 1892- Plakat
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7. 1958
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8. Internet. 1997
13.11.2012 8 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

9. Heute. Web Analytics.
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10. Heute. Social Media Analytics.
13.11.2012 10 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

11. Heute. Mobile App Analytics.
13.11.2012 11 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

12. Digital Analytics.
Bid Management Paid Media
Affiliate Analytics
Ads Analytics
Mobile App
Analytics
Web Analytics Social Media
Website Analytics Monitoring
Surveys
Earned Media
Multivariate Newsletter Social Network
Testing Analytics Analysis
Business
Owned Media Intelligence
13.11.2012 12 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

13. Digital Analytics. Heutige Herausforderungen.
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14. Herausforderung #1. Datenmenge.
Keine Erhebungen Hochrechnungen Vollerhebung «Big Data»
 Zu viel?
Menge an Analyse-Daten
Zu wenig? 
Zeit
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15. Herausforderung #2. Daten-Silos.
Web Video
Analytics Statistik
App Social
Statistik Media
User Service
Survey Center
SEO Face-
Daten book
13.11.2012 15 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

16. Herausforderung #3. Multi-Channel Customer
Journey. Theorie.
Attention Interest Desire Action
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17. Multi-Channel Customer Journey. Realität.
Devices Touchpoints & Interactions Conversions
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18. Herausforderung #4. Social Customer
Relationship Analytics.
Facebook-Profil
Tweets
Facebook-Likes
Xing-Interessen
…
Personalisierte Social Media Profile Anonymes Web Analytics
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19. Vision & Stand der Technik.
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20. 360°Digital Analytics. Eine Sicht auf die digitale
Performance.
Web Video
Analytics Statistik
App Social
Statistik Media
User Service
Survey Center
SEO Face-
Daten book
13.11.2012 20 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

21. Performance Dashboard. Zwischenstufe. In MS
Excel.
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22. Produktvision von Adobe. Vormals Omniture.
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23. «Channel-Integration» heute. Traffic-
Verknüpfungen. Mittels Tag.
Twitter-
Tweet
mysite.com/ id01 = Twitter
landing.html?id=011 Landing-
Banner id11 = Yahoo
Yahoo.de Page
id21 = Newsletter
mysite.com/ Web Analytics
landing.html System
News-
letter
«Channels»
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24. Ermöglicht (Traffic-)Multi-Channel-Analyse.
 Zusammenspiel der Traffic-Kanäle
 Effizienz der Traffic-Kanäle
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25. Grenzen der heutigen «Multi-Channel»-Analyse.
 Nicht-getaggter Traffic über Systemgrenzen
 Dritt-Systeme nicht verknüpfbar (ausser vorherige Seite via Tag)
 Z.B. Facebook Insights nicht verknüpfbar mit Web Analytics
Visitors
 Device-Switch
 Smartphone, Tablet, PC etc.
 Vertriebskanal-Switch
 Web, POS, Telefon etc.
 Grund: Der Visitor wird nicht wiedererkannt
 Wiedererkennung via Cookie
 Kein einheitliches Cookie über Device- und Systemgrenzen
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26. Produktvision von Google. Universal Analytics.
 Google Universal Analytics
 Ende Oktober 2012 angekündet
 Device- und Vertriebskanal über-
greifende Analyse
 Customer-Verknüpfung statt Traffic-Verknüpfung
 Visitor bzw. Customer im Zentrum
 Visitor-ID nicht mehr im Cookie gespeichert, sondern
serverseitig
 Verknüpfbar mit eigenem CRM, POS-Conversions etc.
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27. Universal Analytics. Eingeloggter User als
Vorbedingung.
 Eingeloggter Nutzer auf allen Systemen
 Innerhalb der Google-Welt von Google lösbar
13.11.2012 27 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

28. Ansätze von Google. Social Data Hub.
blog.namics.com mit Google Analytics
Link-Share auf Google Plus
13.11.2012 28 Messen. Verstehen. Optimieren. Namics.

29. Verknüpfung des Social Profiles. In Google
Analytics.
Google Analytics «Activity Stream»
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30. Key Take-Aways.
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31. Key Take-Aways.
 Nächster Schritt: Verknüpfung von Social-Profiles mit
anonymen Analytics-Daten
 Grosses Potenzial für individualisierte Web-Angebote
 Aber: Gesellschaftliche Akzeptanz fraglich
 Device- und kanalübergreifende User-Identifikation ist
die Herausforderung für echte Multi-Channel-Analyse
 Eingeloggte User sind der Schlüssel
 Auf eigenen Angeboten Mehrwert für einen Login schaffen
 Datenschutz-Problem durch Nutzer-Einwilligung lösen
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32. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
Email: marco.hassler@namics.com
Twitter: @mhassler
Xing: xing.com/profile/marco_hassler
Website: www.namics.com
Blog: www.web-analytics-nutzen.de
© Namics
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