Webanalyse & Suchmaschinenmarketing

Webanalyse für Social Networks

Als eine der führenden Online Marketing Agenturen für deutsche und internationale Social Networks haben wir uns in den vergangenen Monaten intensiv mit den Möglichkeiten und der Bedeutung des Trackings von Social Networking Sites auseinandergesetzt.

Zu den bekanntesten Social Networks zählen Facebook, Myspace, Xing und StudiVZ. Die hohe Anzahl der Unique User, vor allen Dingen jedoch die in schwindelerregende Höhen kletternden Page Impressions (Erstmeldung von studiVZ bei der IVW im Juni 2007 mit 2,6 Mrd. PIs – von null auf Platz eins), machen ein professionelles Tracking der Seiten unerlässlich. Nicht zuletzt sind es jedoch auch die Investoren, vom kleinen Business Angel bis zum milliardenschweren VC, und Käufer der mitgliedsstarken Seiten, die den Einsatz professioneller Tracking-Lösungen zur Messung des ROI verlangen. Tracking kommt umso mehr Bedeutung zu, als sich nur einige wenige Netzwerke durchsetzen werden. (Metcalfe’s Gesetz).

Einer der ersten Player im Online Social Network-Feld war Friendster-Gründer Jonathan Abrams. Er hält seit Juni 2003 sogar ein Patent für onlinebasierte Social Networks, wie sie auch LinkedIn und MySpace anbieten, und die Friendster mittlerweile in Sachen Traffic überholt haben. Friendster hat mit Aufkommen dieser jüngeren Social Networks einen großen Teil seiner Eigendynamik verloren und darauf wenig reagiert. Dies lässt die Vermutung nah, dass Friendster keine detaillierten Informationen darüber besaß, wie sich die User auf ihren Seiten bewegen, woher sie kommen, wohin sie gehen, welche Features sie lieben. Aus diesen Informationen hätten sie frühzeitig Indikatoren für die sinkende Userbindung ableiten und gegensteuernde Maßnahmen einleiten können.

Egal wie groß der Hype um web 2.0 gerade ist, sollten die Macher nicht vergessen, dass auch sie am Ende des Tages an den Key Performance Indicators (KPIs) gemessen werden, messbare Indikatoren, die Informationen zu den Zielen der Unternehmung liefern und so jederzeit einen Soll-Ist-Vergleich ermöglichen.

Drei Geschäftsziele für Social Networking lassen sich meiner Ansicht nach definieren:

• Steigerung der Anzahl der registrierten User
• Steigerung der Werbeeinnahmen und/oder der Premium Mitgliedschaftseinnahmen
• Steigerung des User-Engagements und der Interaktion

Auf Basis dieser Geschäftsziele lassen sich zehn spezifische Social Network Werbe-KPIs ableiten:

1. Visits pro Woche
2. Ad Units pro Visit (Ersatz für den alten „Pageviews“-Index
3. Ausgelieferte Ad-Units (Anzahl der bezahlten Banner oder anderen Mediatypen)
4. Werbe-CTR
5. Werbeerlöse

Diese fünf KPIs liefern jedoch nur Basisinformationen, die die Performance des Networks in der Retrospektive zeigen. Diese wiederum gilt es weiter zu analysieren, in dem die Daten z.B. segmentiert oder verschachtelt werden, etc.

Grundsätzlich steht und fällt der Erfolg jedes Social Networks mit der Bindung der User an die Plattform. Je stärker die Bindung, desto mehr Zeit verbringt und interagiert der User auf der Plattform, wodurch der Netzwerkbetreiber wiederum seine Einnahmen steigert. Es entsteht eine win-win-Situation gleich für alle drei Beteiligten: den User, das Social Network und den Werbetreibenden.

Definition von „User Engagement“:
„Social Network User Engagement ist eine Bewertung des Ausmaßes der Tiefe der Besucherinteraktion auf der Webseite gegenüber einer Gruppe klar definierter messbarer Ziele.“

Auf dieser Grundlage lassen sich entsprechende Social Network User Engagement KPI’s entwickeln:

1. User Engagement
   Der „User-Engagement-KPI“ ist eine Session-Metrik, die aus einer Auswahl einiger Basismetriken zusammengesetzt und kalkuliert wird. Sie beinhaltet z.B. Pageviews, Verweildauer auf der Seite, die Zeit seit dem letzten Login, Kommentare oder geschriebener Content, Feed- oder Alert-Abos, etc. Der errechnete Wert dieses KPI’s ist sehr stark von der Struktur des Social Networks abhängig.
2. Umwandlungsrate von anonymen Besuchern zu Mitgliedern
   Dies ein Wachstumsindikator, der benutzt wird, bis die Wachstumskurve des Netzwerks ihr erstes Plateau erreicht.
3. Lebenszyklus eines aktiven Mitglieds
4. Zeit seit dem letzten Login
5. Verweildauer auf der Seite

Steuerungselemente für Social Networking KPIs

• KPI-Ziele (ein realistisches Ziel für jeden KPI)
• KPI-Indizes (Mittel zur Eliminierung von saisonbedingter Fluktuation, Kampagneneinflüssen oder anderen Faktoren)
• Competetive-Intelligence-KPI (Mittel zur Identifikation neuer Optimierungsmöglichkeiten oder genereller Verbesserungen der KPIs)

Hat man die o.g. zehn Social Network KPIs und drei Steuerungselemente klar definiert, kann man mit der Umsetzung beginnen. Vorweg gebe ich allerdings zu bedenken, dass es nur Sinn macht, all dieses aufzusetzen, wenn man wirklich die Absicht hat, die gesammelten Daten für seine zukünftigen Handlungen zu Rate zu ziehen.

Es gibt keine magischen sieben Faktoren, die man optimieren muss, aber kombiniert mit den richtigen Fragen hat man mit den oben beschriebenen Regeln diverse Möglichkeiten, einen höheren ROI zu erwirtschaften.

Hier nun ein paar praktische, teils sehr konkrete Vorschläge:

1. Usersegmentierung auf Basis der Communityaktivität
   Communityaktivitäten können alles Erdenkliche sein, z. B. Fotos/ Videos betrachten, Forenbeiträge schreiben oder eine andere Aktion, die im Web-Analytics-System angelegt ist. Hier kann man den Werbe-CTR KPI für das jeweilige Segment feststellen und diesen mit dem generellen Werbe-CTR KPI vergleichen.
   Dies gibt einem die Möglichkeit, die internen Promotions für Content, der besser konvertiert, also höher ist als der Index, auf Seiten, die nicht so gut konvertieren, eben niedriger sind als der Index, zu verbessern. Letzten Endes lassen sich damit Werbe-CTR und Ad-Unit TKP steigern
2. User auf Basis der Kampagnen-Channels segmentieren und mit der „Umwandlungsrate von anonymen Besuchern zu Mitgliedern“ vergleichen.
   Hierdurch lassen sich die besseren Kampagnen und Channels finden. Dies ermöglicht einem, die Konvertierungsrate von unbekannten Usern zu Mitgliedern zu erhöhen.
3. Formularanalyse
   Hierzu jedes Feld im Anmeldeformular tracken und diese mit dem „Umwandlungsrate von anonymen Besuchern zu Mitgliedern KPI“ cross-referenzieren um herauszufinden, welche Felder unbekannte User hindern, sich zu registrieren.
4. Individueller Report nach Metrik „Zeit seit letztem Login“
   Einen individuellen Report, der auf der Metrik „Zeit seit letztem Login“ aufbaut, anlegen und nach Eingangsseiten gruppieren. Alle User, die die Seite innerhalb der letzten fünf Wochen besucht haben, herausfiltern. Die Restmenge zeigt nun die erfolgreichsten Einstiegsseiten für „gelöste User“.
   So lassen sich die Zeit seit dem letzen Login gezielt verringern, die Visits erhöhen und die Anzahl der ausgelieferten Ads erhöhen. Zusätzlich erhöht sich die Lebenszyklus eines aktiven Mitglieds.
5. „Standard-Teilname-Report ausführen
   Diesem fügt man den „User Engagement KPI“ hinzu, um ein Verständnis dafür zu entwickeln, welcher Content einen passiven User zu einem aktiven, die Community unterstützenden User werden lässt. Bisher ist vielen Community-Betreibern sicherlich noch nicht bewusst, was ihre treuesten und aktivsten User ausmacht (Fotos/Videos ansehen, Klatsch und Tratsch lesen, etc.)
   Hiermit hat man die Möglichkeit, das User-Engagement, die Visits, die ausgelieferten Ads und die Werbeeinnahmen zu erhöhen.
6. Der „Verweildauer auf der Seite KPI“
   Dieser ist nicht nur wichtig, weil Nielsen/NetRatings offiziell die „page views“ durch die „time spent“ Metrik in seinem offiziellen Ranking ersetzt hat, sondern auch um zu wissen, in welchen Content-Gruppen die User ihre kostbare Zeit lassen.
   Man erstellt einen Report, der die Verweildauer des Users auf alle besuchten Content Gruppen aufteilt.
   Eine Ausweitung oder Optimierung des stärksten Contents gibt einem die Möglichkeit,die Verweildauer des Users zu steigern und dementsprechend auch die ausgelieferten Ads und die Werbeeinnahmen zu erhöhen.
7. Qualität der „Ad Units per Visit“ über externe Datenquellen erhöhen
   Über die Member-ID im Web-Analytics System kann zusammen mit der Mitgliederdatenbank eine Vielzahl von Daten ausgewertet werden. Der offensichtlichste Punkt ist ein Zusammenschließen von sozidemographischen Daten mit Content-Bereichen.
   Nun besteht die Möglichkeit durch besseres Targeting, den Wert des „Ad Unit TKP“ zu steigern; gleichzeitig kann man eine höhere Ad CTR erwarten.
8. Der „User-Engagement-KPI“ als Managementreport
   Dieser kann unter Umständen das Businessmodell retten! Nehmen wir z.B. ein Social Network für Studenten: Die Anzahl der Mitglieder und die Anzahl der Actions, was auch immer hier definiert wurde, steigt, aber der „User-Engagement-KPI“ und der verwandte „seit letztem Login KPI“ sinken stark. Das ist der Zeitpunkt an dem die „gelösten User“ den Mitgliederzugewinn übertreffen und die Webseite in eine Abwärtsspirale gerät. Man kann diese Abwärtsspirale, bevor es zu spät ist, vorhersehen, wenn man diese KPIs beachtet, indem man einen Alert im Analytics-System setzt. Somit hat man die Möglichkeit zu handeln, bevor es zu spät ist. Viele nehmen die Gesamtmenge der Pis, um die Popularität und das Wachstum der Seite zu messen. Wenn diese Zahlen sinken, kann es unter Umständen schon zu spät sein, um die Community zu retten – das Publikum hat sich dann schon zu sehr von der Seite gelöst. Das User-Engagement bröckelt schon vor dem Traffic, daher kann das User Engagement als ein prädiktiver Indikator angesehen werden.

Dies sind nur einige wenige Vorschläge, die helfen, eine Community effektiver zu machen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Betreiber eines Social Networks auf die lange Sicht nur erfolgreich sein kann, wenn er mittels einer ausgefeilten Web-Analysesoftware grundlegende Informationen sammelt und integrierte angepasste KPIs für seine Seite hat.

Quelle: VisualRevenue