Webanalyse mit Adobe Analytics: Darauf kommt es bei der Implementierung an
Webanalyse mit Adobe Analytics
- 11.03.2025
Webanalyse mit Adobe Analytics: durchdachtes Konzept als Grundstein für den Erfolg
Im Bereich Web-Analyse setzt Adobe Analytics neue Maßstäbe. Mit Funktionen wie Marketing-Analyse und Predictive Analytics geht die Lösung weit über die Leistungsfähigkeit anderer Analytics-Tools hinaus. Doch bevor Adobe Analytics im E-Commerce eingesetzt wird, ist eine umfassende Planung notwendig. Unternehmen sollten im Vorfeld genau definieren, welche Daten erfasst und analysiert werden sollen. Im Fokus stehen dabei häufig Key Performance Indicators (KPIs) wie die Steigerung der Conversion-Rate, die Optimierung des Kaufabschlusses oder die Verbesserung der Customer Journey.Ein gutes Konzept legt zudem fest, an welchen Stellen im Onlineshop Daten erhoben und zu welchen Zwecken diese ausgewertet werden sollen. Nur wenn klar ist, welche Messwerte relevant sind, können zielführende Reportings und Insights generiert werden.
Verschiedene Experten von Beginn an einbinden
Für eine effiziente Implementierung ist außerdem der Data Layer von entscheidender Bedeutung. Er bildet die Schnittstelle zwischen der Website und Adobe Analytics, indem er die erforderlichen Informationen strukturiert bereitstellt. Hierbei werden Events und Parameter definiert, die das Nutzerverhalten präzise abbilden. Darüber hinaus ist enge Zusammenarbeit zwischen Frontend-Entwicklern, Analytics-Spezialisten und Marketing-Teams wichtig, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten erfasst und korrekt übermittelt werden.Weiterhin empfiehlt es sich, von Beginn an einen Product Owner für Analytics und einen Solution Architect einzubinden. Diese Experten koordinieren die Implementierung und sorgen für eine reibungslose Integration in die bestehende Systemlandschaft. Insbesondere bei der Anbindung an Plattformen wie Magento oder Adobe Commerce ist eine nahtlose Integration entscheidend für die Datenqualität und die Performance des gesamten Systems.
KPIs und Tracking: präzise Datenerhebung im Fokus
Wie eingangs bereits erwähnt, liegt ein wesentlicher Erfolgsfaktor von Adobe-Analytics-Projekten in der zielgerichteten Erfassung und Auswertung von KPIs. Hierbei spielt die Konfiguration von Props und Evars eine zentrale Rolle.Props erfassen, wie sich Nutzer auf der Website bewegen und welchen Pageflow sie durchlaufen. Sie geben Aufschluss darüber, welche Seiten besonders häufig besucht werden und wo potenzielle Hürden im Conversion-Funnel bestehen.
Evars ermöglichen das gezielte Tracking bestimmter Events und Zustände, wie beispielsweise die Nutzung der Suchfunktion oder das Scroll-Verhalten auf Produktseiten. Durch diese tiefgehenden Analysen lassen sich gezielt Optimierungsmaßnahmen ableiten, um die Customer Journey zu verbessern und Kaufabbrüche zu reduzieren.
Adobe Analytics: Implementierung sollte durch Experten begleitet werden
valantic hat sich als Adobe-Gold-Partner auf maßgeschneiderte Lösungen spezialisiert, die alle der oben genannten Punkte berücksichtigen. Dank der engen Zusammenarbeit mit Adobe ist das Unternehmen stets auf dem neuesten Stand der Technik und setzt innovative Lösungen passgenau um. valantic hat sich auf Lösungen spezialisiert, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Personalisierungsstrategien, A/B-Tests und Datenanalysen auf ein neues Niveau zu heben.Von der Analyse der Anforderungen bis zur Implementierung einer individuell passenden Webanalyse-Lösung begleitet valantic den gesamten Implementierungsprozess. Nach dem Go-live gewährleisten regelmäßige Anpassungen und Optimierungen, dass die Datenqualität hoch bleibt und jederzeit valide Insights generiert werden können.
Metrohm AG optimiert Reporting zum Nutzerverhalten mithilfe von valantic
Die Metrohm AG, ein Schweizer Hersteller von Präzisionsgeräten für die chemische Analytik, hatte Adobe Analytics bereits im Einsatz, war jedoch mit den Ergebnissen unzufrieden. Im Rahmen eines "Smart Start"-Projekts analysierte das valantic-Team das bestehende Set-up und identifizierte Schwachstellen in der Datenqualität sowie in der Konfiguration des Data Layers. In enger Zusammenarbeit mit dem Marketing-Automation- und SEO/SEA-Team des Kunden wurden die Anforderungen validiert und Tracking-Parameter angepasst. Insbesondere die Traffic-Klassifizierung wurde optimiert, um ein präziseres Reporting der Marketing-Kanäle zu ermöglichen.
Darüber hinaus wurden internationale Nutzungen des Onlineshops separat visualisiert und das Tracking des Nutzerverhaltens auf Produktebene verbessert. Dadurch konnten Fehler in der Datenübergabe an Adobe Analytics behoben und die Datenqualität erheblich gesteigert werden. Dank dieser Maßnahmen konnte der Kunde fundierte Entscheidungen zur Optimierung seiner Marketingstrategie treffen und eine deutliche Steigerung der Performance erzielen.
