Rezension: Avinash Kaushiks Buch "Web Analytics 2.0"

Avinash Kaushik ist eine Art Guru der Web-Analytics-Szene. Er missioniert die Welt für Google Analytics und Web Analytics im Allgemeinen, und sein Blog "Occam's Razor" ist immer wieder voller guter Ideen.

"Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability & Science of Customer Centricity" ist Kaushiks zweites Werk nach "Web Analytics. An hour a day" (das ich leider nicht kenne). Wer sein Blog aufmerksam gelesen hat, erkennt viele der Themen, Beispiele und Textfetzen wieder - ist ja auch legitim -, es gibt aber auch eine Menge Neues zu lesen. Das Schöne daran ist, dass der 450-Seiten-Schinken einem alles logisch aufeinander aufgebaut zusammenfasst.

Der Rundumschlag: Kaushiks holistischer Ansatz
Das vielleicht mittlerweile etwas unoriginelle "2.0" im Titel ist Programm: Kaushik will die Web-Analyse auf ein neues Level heben. Sein holistischer Ansatz geht daher über Clickstream-Analyse, Landing-Page-Optimierung und Test-Design hinaus. Sein "Web Analytics 2.0"-Modell deckt die ganzen 360 Grad ab und gibt nebenher eine verständliche und detaillierte Einführung in die Web-Analyse, bei dem man eine Menge an nützlichen Tipps und Tools kennenlernt.

Das "Web Analytics 2.0"-Modell:

1. DAS "WAS?": Clickstream-Analyse mit Tools wie SiteCatalyst, Google Analytics oder Nedstad. Sie ist die Grundlage der Web-Analyse und zeigt das "Was", also "was passiert auf der Website?"
2. DAS "WIE VIEL?": Welche Bedeutung haben diese ganzen Daten für unser Geschäft?
Hier erzählt Kaushik eine Geschichte, die jeder Web-Analyst mal als Gedankenexperiment für seine Firma machen könnte:

Bei seinem ersten Analytics-Job in einem großen Konzern "erbte" er 200 wöchentliche Webtrends-Berichte von seinem Vorgänger. Nach zwei Wochen stellte er Webtrends ab - und hoppla! Keiner beschwerte sich! "1 million visits to the site? So what?" "Focus on Outcomes", also ungefähr "Was zählt, sind die (Geschäfts-)Ergebnisse", ist daher seine Parole, die er unentwegt das ganze Buch hindurch wiederholt. Wenn Reports nicht auf die Unternehmensziele ausgerichtet sind (Umsatz steigern, Kosten senken, Kunden zufriedenstellen), sind sie fehl am Platz.
3. DAS "WARUM?" (1): Kontrollierte Experimente (A/B-/Multivariate Tests etc.): Weg von den Website-Entscheidungen nach Geschmack des Chefs hin zu "Lass die Zielgruppe entscheiden, was ihr besser gefällt!" Im Internet bekommt man das mit kontrollierten Experimenten schneller und billiger heraus als anderswo, und das ist die große Chance, die man nutzen sollte.
4. DAS "WARUM?" (2): Die Stimme des Kunden. Qualitative Daten sind essentiell, wenn es darum geht, zu verstehen, WARUM die Website-Besucher sich so und nicht anders verhalten. Finden sie, was sie suchen? Und wie gefällt ihnen die Website? Warum kommen sie überhaupt auf die Website? Umfragen, Usability-Tests etc. bringen die "Aha"-Erlebnisse, die das "Was" der Clickstream-Daten um das "Warum eigentlich" ergänzen.

5. Das "WAS NOCH?": Competitive Intelligence. Da haben die Amis uns etwas voraus mit Hitwise, Compete.com & Co. Aber auch hierzulande kann man eine Menge über den Konkurrenten herausfinden mit Tools wie Google Insights for Search, Trends for Websites oder Benchmarking-Reports in den Clickstream-Analytics-Tools. Denn wer nicht weiß, was in der Branche üblich ist, der kann natürlich auch nicht sagen, ob es der eigenen Firma gut geht. Gut ist man immer nur im Vergleich zu anderen.

Diese sechs Themen bilden den größten Teil des Werks. Aber es gibt eigentlich nichts, was es nicht gibt in diesem Buch: Bestens bedient wird auch, wer wissen will,

• wie man Offline- und Online-Kampagnen am besten zusammenbringt
• wie man seine Web-Analytics-Karriere planen soll
• wie ein gutes Analytics-Dashboard aussehen soll
• wie man zu besserer Datenqualität kommt (auch wenn Kaushik immer wieder betont, dass man sich nicht verrückt machen soll wegen fehlender Daten, sondern dass die Daten, die man üblicherweise hat, schon genug Handlungsanreize geben)
• wie man bei der Wahl des richtigen Analytics-Anbieters vorgeht
• wie Social Media Analytics aussehen kann (ok, ein bisschen mehr zu Social Networks à la Facebook hätte nicht geschadet, aber es muss ja auch noch Themen für andere Autoren geben)
• wie man in seiner Firma eine Kultur schafft, die auf datengestützte Entscheidungen schwört (vielleicht die schwerste Aufgabe eines jeden Web-Analysten)
• wie man mit dem Multi-Touch-Problem umgeht (auch wenn Kaushik hier zugibt, keine Wunderlösung parat zu haben)

Und selbst wenn es in den Kapiteln zur Clickstream-Analyse erst mal "nur" um die Grundmetriken der Web-Analyse geht: Auch hier lernt wahrscheinlich selbst der erfahrene Analyst noch dazu. Wer zum Beispiel bei der genauen Erhebung der ein oder anderen Kennzahl bislang noch hie und da seine Zweifel hatte, dem kommt in Kaushiks Buch mit Sicherheit die Erleuchtung. Toll zum Beispiel die Abhandlung über die ewigen und in jedem Tool anders heißenden "((Absolute) Unique) Visitors", die Matthias Postel ja auch im Eröffnungsposting dieses Blogs behandelte.

Geeignet für Profis und (nicht mehr ganz blutige) Anfänger
Das Buch kann man also vielleicht nicht als blutiger Anfänger lesen, aber es ist keinesfalls nur ein Werk für Profis. Schön daran fand ich auch, dass es sprachlich sehr gut und unterhaltsam geschrieben ist - etwas, das man bei viele Technikbüchern doch vermisst.

Die ketzerische Frage nach dem Datenschutz
So nützlich und empfehlenswert das Buch auch ist, eine Frage hat mich angesichts der schwelenden Datenschutzdebatte hierzulande (Stichwort "Google-Analytics-Verbot") die ganze Zeit während des Lesens verfolgt: What is Avinash Kaushik's opinion about user data privacy in Web Analytics tools? (Den Satz mal auf Englisch, vielleicht liest er es ja...).

Gerade von einem Google-Analytics-Missionar wäre eine Meinung zu diesem Thema ja sehr interessant gewesen. Im Buch hält der sich zu dieser Frage aber bedeckt. Er sagt lediglich, dass Web-Analytics-Daten keine personenbezogenen Daten seien, und dass man seine Entscheidung für oder gegen einen Tool-Anbieter auf keinen Fall von der Datenschutzfrage abhängig machen sollte.

"Your privacy is not threatened"
Denn die Einstellung, Google und Yahoo! seien "big and bad and your privacy is under threat", sei falsch: "your privacy is not threatened,..." Das mag nach den Datenschutzbestimmungen in so ziemlich jedem Land wohl auch stimmen, in Deutschland hilft einem das leider nicht weiter. Wer hier heute ein Web-Analytics-Tool wählt, sollte sich meiner Meinung auf jeden Fall auch die Datenschutzfrage stellen.

Abgesehen davon kann man auch nach amerikanischen Datenschutzstandards mit diesen Tools den Datenschutz ja nicht allzu schwer unterwandern (z.B. bei E-Mail-Kampagnen URLs mit eindeutigen User-IDs verschicken, und schon können wir uns den gläsernen User hersegmentieren). Von einem Mann mit dem Standing wie Kaushik wäre vielleicht auch ein bisschen "Erziehung" zur Verantwortung in dieser Richtung angebracht, also welchen Versuchungen man als Web-Analyst aus Rücksicht auf den Datenschutz zum Beispiel widerstehen sollte. Eine moralische Autorität kann auch der Web-Analytics-Szene nicht schaden.

Das Buch ist daher ein Prachtstück der "instrumentellen Vernunft", es sagt einem, wie ich aus meinen Daten das Beste rausholen kann, aber ethische Fragen dieser Praktiken bleiben außen vor. Das heißt nicht, dass ich Kaushiks empfohlene Praktiken datenschutzbedenklich finde, aber die Frage nach dem Datenschutz sollte sich einfach jeder Web-Analyst einmal stellen und erörtern. Daher gehört sie auch in ein Werk mit dem Anspruch, den Rundumschlag der Webanalyse zu leisten.

Die DVD: ganz nett
Ganz nett, aber nicht mehr ist die beiliegende DVD mit Podcasts, Präsentationen, ergänzenden Dokumenten und Videos, auf denen Kaushik mit John Marshall und anderen Web-Analytics-Größen um die Wette gluckst.

Fazit: 195 Sterne lügen nicht
Trotzdem ein eindeutiges Fazit: Selten so ein erleuchtendes Buch gelesen! Die amazon.com-Rezensionen (39 Bewertungen, 39mal 5 Sterne) sprechen für sich.