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13.05.2008
Lass uns über Geld reden
Von Kathrin Schwan (coverspace.de) & Frank Reese (Ideal Observer)
Kennzahlen für Online-Medien können gewöhnlich ihre Herkunft nicht verbergen. Mit den Basis-Metriken PageViews, Visits, oder Sessions und einzelnen Events lassen sich eine eine Reihe von KPI's berechnen, die einen Eindruck von der Performance eines Online-Angebotes vermitteln: AdViews pro Sessions, Bestellungen im Vergleich zur Gesamtzahl von Sessions oder Besuchern, Sucherfolgsraten und ähnliches.
Auch wenn es in den gängigen Systemen nicht immer einfach ist, die wichtigen Kennzahlen für das eigene Angebot zu finden oder gar einzurichten, haben sich solche Berechnungen zur Messung des Erfolgs inzwischen doch allgemein durchgesetzt und insbesondere zur Beurteilung von Marketing-Kampagnen sind sie nicht mehr wegzudenken. Das Modell hierfür haben Jim Sterne und Matt Cutler schon 2000 in ihrem Text "E-Metrics: Business Metrics for the new Economy" (Link zum kostenlosen pdf) anhand verschiedener Glasformen anschaulich gemacht:
Das Martiniglas zeigt eine ungerichtete Kampagne mit viel Traffic aber wenig Effekt; die Sektschale zeigt eine Kampagne mit guten Klickraten auf der Landing Page aber ohne weiteren Erfolg, das Weinglas zeigt die Abbruchraten im Bestellformular und erst der 'Shooter' zeigt eine bis zum Ende erfolgreiche Marketingkampagne.
Und jetzt stellen wir uns mal vor: Der 'Einkaufsführer Web Analytics' wird mit einer PPC-Kampagne beworben, die Besucher schauen sich das an, starten den Bestellvorgang, und schliessen diesen auch - dargestellt mit einer Konversionsrate - in guter Quote ab. Ein schönes Beispiel für einen Shooter.
Aber da fehlt ja etwas entscheidendes: Würde der Einkaufsführer für einen Preis von 1,99 Euro angeboten, so zeigt sich zwar das Bild eines Shooters, aber tatsächlich wäre die ganze Aktion wahrscheinlich ein Reinfall. In der vierstufigen Gläser-Analogie fehlt das Entscheidende: Wurde Geld verdient? Der ROI einer Kampagne wird nämlich nicht erfasst, das Bild und die ganze Berechnung bleibt im Online-Traffic-Rahmen verhaften und bekommt nicht die Anbindung an das eigentliche Geschäft des Unternehmens: Die Erzielung von Erlösen.
Darum fehlt der Gäser-Analogie eine Dimension: Die Abbildung von Einnahmen und Ausgaben und die Berechnung der Profitabilität:
Dieser ROI bietet am Ende erst die Möglichkeit des Vergleiches zwischen verschiedenen Aktionen. Welche Kampagne ist effektiver? Welche Partner steuern zum Erfolg der Site etwas bei? Wieviel ist der Aufruf der Startseite und einer Produktseite wert im Vergleich zu den Aufwänden. Ist es wichtiger ein Produkt, eine neue Stellenausschreibung oder Unternehmensmeldungen auf der Startseite in den Vordergrund zu stellen? Wie hoch ist Wert des durch einen Newsletter erzeugten Traffics? Der Vergleichsmassstab stellt die Grundlage für Entscheidungen, die nicht mehr aus dem Bauch (oder aus politischen Gründen) getroffen werden, sondern erlaubt das Abwägen der Alternativen nach ihrer Effektivität.
Die Berechnung des ROI setzt zwei Informationen voraus: Was kostet die Kampagne? - Das ist der einfachere Teil. Und: Welche zusätzlichen Einnahmen konnten direkt durch die Kampagne erzielt werden. In der Kombination Performance Marketing und Online-Shop sind diese Daten vergleichsweise leicht zu erhalten und viele Kampagnen werden dort bereits nach den ROI-Ergebnissen gesteuert. Aber wie sieht es in der restlichen Online-Welt aus?
Gewöhnlich ist es eher schwierig, einem Besuch oder einer Aktion einen bestimmten Wert zuzuweisen. Diese Daten ergeben sich nicht aus den Analytics-Tools selbst, sondern bauen auf dem Geschäftsmodell der Website auf. Die Frage ist also die nach den Zielen der Site und dann nach einer Monetarisierung, d.h. vor allem Priorisierung der Ziele.
Nehmen wir als Beispiel ein Nachrichten-Portal für Computer Hard- und Software, das die Erlöse ausschließlich über Anzeigenwerbung auf TKP-Basis erzielt (TKP = Tausender-Kontakt-Preis). Die wesentlichen Kostentreiber sind neben Online-Marketing vor allem der Zukauf von Premium-Content. Der Einfachheit halber nehmen wir an, dass das Portal lediglich eine große Online-Kampagne hat.
Betrachten wir als Erstes die Erlöse – hier kann man zwei Kategorien von Seiten unterscheiden:
Den Seiten unter a) und b) kann man einen monatlichen Durchschnitts-TKP zuordnen:
Der TKP der Seiten B ist 0.
Nachdem wir die Erlöse den Seitenkategorien zugeordnet haben, analysieren wir im nächsten Schritt die Kosten. Hier kann man vier Kategorien von Seiten unterscheiden:
Analog zu den monatlichen Erlösen pro 1000 Seiten (TKP) berechnen wir die monatlichen Kosten pro 1000 Seiten (CPM).
Zunächst berechnen wir die monatlichen Kosten für die Online-Kampagne:
Dann berechnet man die monatlichen Kosten für den Premium-Content:
Für die Kategorie Seite 1 werden dann der CPPOK und der CPPPC zusammengerechnet, um die gesamten monatlichen Durchschnittskosten pro Seite zu erhalten.
Jetzt kann man die monatlichen Kosten und Erlöse pro Seitentyp gegenüberstellen und analysieren:
Profitabilitäts-Berechnung für jeden Seitentyp:
Hier kommt man bereits zu der vielleicht für einige Leser überraschenden Erkenntnis, dass lediglich mit zwei Kombinationen ein positiver ROI erzielt wird, nämlich nur dann, wenn eine Seite gleichzeitig in Erlöskategorie A und Kostenkategorie 3 oder in Erlöskategorie A und Kostenkategorie 4 fällt.
Um die Gesamt-Profitabilität pro Seitenkombination zu berechnen, werden nun die durchschnittlichen Profitabilitäten mit den Pageimpressions (PI) pro Tausend des Monats multipliziert (da wir Kosten und Erlöse pro 1000 PIs haben, dürfen wir auch nur das als Multiplikator nehmen: T = 1000, also ist 20T = 20.000 PIs):
Zieht man diese Gesamt-Profitabilitäten zusammen, so ergibt sich folgender Monats-Gewinn:
2.800€ + 800€ - 360€ - 390€ - 500€ - 600€ - 250€ - 0€ = 1.500€
Das vorangegangene Beispiel ist stark vereinfacht und als Einführung in diese ziemlich komplexe Thematik gedacht. Natürlich gibt es weitere Erlöskategorien und Kostenpositionen und so ergeben sich oft viele Kombinationsmöglichkeiten. Je nach Geschäftsmodell und Monetarisierungsmethodik kann entschieden werden, welche Kosten- und Erlöskategorien sinnvoll sind und ob man als Basisgröße Seiten (also PIs) oder eher Visits oder Unique Visitors wählt. Die im Einsatz befindliche Web Analytics Lösung sollte ein gutes Kampagnentracking haben, um die Kosten pro Seitenkategorie ermitteln zu können. Außerdem muss sie in der Lage sein, Klickpfade zu messen, damit auch die Seiten in die Erlösbetrachtung mit einbezogen werden können, die zwar selbst keine Anzeigenwerbung haben, aber zu den entsprechenden Seiten führen.
Deutlich wird, dass eine Berechnung der rein technischen Traffic-Daten zwar die pure Popularität der einzelnen Seiten wiedergeben kann, aber erst die Verbindung mit den Geschäftsdaten liefert eine Grundlage für intelligente Entscheidungen. Web Analytics wird damit Teil einer erfolgreichen Geschäftsführung. Die Monetarisierung der Traffic-Daten ist nicht immer einfach, aber, so meinen wir, ein wichtiger Schritt für einen effektiven Umgang mit den Daten.
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Vielen Dank an Kathrin Schwan für die interessante und unkomplizierte Zusammenarbeit.
