Sie sollten sich nie fragen, welche Daten Sie erheben sollen.
Wenn Sie nicht wissen, was Sie messen sollen, dann wissen Sie nicht, was Sie erreichen wollen. Wenn Sie nicht wissen, was Sie zu erreichen versuchen, warum wollen Sie dann etwas messen?
Eine viel bessere Frage ist, wie Sie es messen können. Wie messen Sie, ob Ihre Zielvorgaben Ihre Ziele erreichen? Wie messen Sie, ob Ihre Strategien Ihre Zielvorgaben erreichen? Wie messen Sie, ob Ihre Taktik Ihre Strategie unterstützt? Wie messen Sie, ob die Taktiken selbst gut ausgeführt werden? Das sind die wichtigsten Dinge, die es wert sind, gemessen zu werden.
Warum machen Sie sich die Mühe, Daten zu erheben?
Warum bemühen Sie sich, Daten zu erheben? Was wollen Sie wissen? Was haben Sie mit den Daten vor?
Es gibt dafür häufig zwei Gründe.
Der erste ist, Sie erheben die Daten, um Ihren Chef zu beeindrucken. Das hilft Ihnen, Ihren Job zu behalten und mehr Ressourcen für zukünftige Anforderungen zu erhalten. Oft hat das auch etwas mit Eitelkeit zu tun. Sie wollen wissen, wie Sie persönlich angesehen werden, um ihr Engagement zu erhöhen.
Der zweite Grund ist der, dass Sie Daten erheben, um Ihre Arbeit zu verbessern. Das erregt nicht annähernd so viel Aufmerksamkeit, wie es sollte. Fast alle Diskussionen beziehen sich auf das “Was” Sie messen sollen. Anstatt das “Warum” Sie messen. Daten sind ein wertvolles Werkzeug, um zukünftige Entscheidungen zu treffen. Sie können Daten verwenden, um Ihre Ressourcen besser einzusetzen, um damit Ihr Ziel zu erreichen. Daten sagen Ihnen, wo Sie Zeit verschwendet haben. Und wie Sie Ihre Zeit besser nutzen können, um Ihre Ziele zu erreichen.
Das bedeutet, Sie benötigen einen Entscheidungsbaum für den Umgang mit Ihren Daten. Wenn die Intensität, mit der Personen, an einer bestimmten Art von Diskussionen teilnehmen, sinkt, haben Sie zwei Möglichkeiten. Sie wenden weniger Zeit für diese Diskussion auf oder Sie verbringen mehr Zeit damit, die Diskussion zu bewerben. Wenn Sie Daten ohne Entscheidungsbaum sammeln, verschwenden Sie Ihre Zeit.
Das Ziel der Datenerhebung ist nicht, herauszufinden, was passiert ist. Das Ziel der Datenerhebung ist, das zu verbessern, was Sie tun.
Definieren, messen, analysieren, verbessern
Dabei sind drei Konzepte zu unterscheiden: Daten, Analyse und Erkenntnisse.
DATEN sind die Rohmetriken. Daten zeigen Ihnen, was passiert ist. Zum Beispiel die Besucherzahlen sind in diesem Monat um 5 % gestiegen.
Die ANALYSE sagt Ihnen, warum es passiert ist. Zum Beispiel aufgrund erhöhter Investitionen in die Suchmaschinenoptimierung.
ERKENNTNISSE zeigen Ihnen, was Sie mit diesen Informationen machen werden. Zum Beispiel sollten wir mehr Zeit und Geld in Suchmaschinenoptimierungstechniken investieren.
Dies sind drei Teile des DMAIC-Frameworks (definieren, messen, analysieren, verbessern (improve), kontrollieren (control)).
Konzentrieren Sie sich darauf, zu definieren, was Sie messen, was Sie analysieren, um dann erkenntnisorientierte Verbesserungen vorzunehmen.
Definieren Sie: Was sollten Sie messen?
Im ersten Schritt definieren Sie, welche Variablen Sie messen möchten. Es gibt vier kritische Fragen, die Sie hierbei beantworten müssen. Das sind:
- Wurde die Taktik gut ausgeführt? (Erfolg des Aktionsplans)
- Hat die Taktik die Emotionen verstärkt? (Erfolg der Taktik)
- Hat die Emotion das Verhalten verändert? (Erfolg der Strategie)
- Hat das Verhalten eine Rendite generiert? (Erfolg der Zielvorgaben)
Daran erkennen Sie, ob der Aktionsplan erfolgreich umgesetzt wird. Ob Sie die richtige Taktik gewählt haben. Ob Sie die richtige Strategie einsetzen und ob Sie überhaupt die richtigen Zielvorgaben hatten.
Messen Sie zuerst die Ausführung
Beachten Sie, dass die Reihenfolge der Datenerhebung in umgekehrter chronologischer Reihenfolge zur Strategie steht. Das ist wichtig. Es ist sinnlos, zu messen, ob die Strategie die Zielvorgaben erreicht, wenn die Taktik nicht gut umgesetzt wird.
Ihre Daten können Ihnen sagen, dass die Strategie fehlgeschlagen ist. Doch die Taktik zur Umsetzung der Strategie hat nur einen kleinen Prozentsatz des gesamten Publikums erreicht. Es war die Ausführung der Taktik, die fehlschlug. Nicht die Strategie.
Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Proxy-Metriken für jede dieser Fragen zu identifizieren. Proxy-Metriken sind Metriken, von denen angenommen wird, dass sie die Variable widerspiegeln, die wir messen möchten.
Sie können vielleicht nicht messen, ob mehr Community-Mitglieder ein bestimmtes neues Produkt kaufen. Aber Sie können vielleicht verfolgen, wie viele Mitglieder ein neues Produkt erwähnen oder eine Kaufseite besuchen.
Messen: Sammeln Sie Daten, um zu sehen, was geschehen ist
Es ist schwieriger, gute Daten zu sammeln, als man denkt. Sie haben vielleicht Zugang zu ausgeklügelten Analysetools. Aber diese Tools sind nicht dazu gedacht, die Art von Fragen zu beantworten, die Sie haben.
Das Problem mit Google Analytics
Verlassen Sie sich nicht auf ein einzelnes Analysetool, wie zum Beispiel Google Analytics. Die aktuelle Auswahl an Analysewerkzeugen ist hervorragend. Aber es gibt ein großes Problem: Sie sind nicht dazu gedacht, Ihre Community zu messen. Google Analytics soll Inhaltserstellern helfen, mehr Google-Anzeigen an ihr Publikum zu verkaufen.
Sie müssen einen Rahmen entwickeln, um Ihre spezifische Community mit Ihren spezifischen Zielen zu messen. Dies erfordert viel mehr Arbeit, als die Verwendung eines handelsüblichen Tools. Aber diese zusätzliche Arbeit liefert genau die Daten, mit denen Sie Verbesserungen vornehmen und später eine Menge Zeit sparen können.
Beziehen Sie gute Daten aus einer Vielzahl von Quellen und vermeiden Sie, dass Ihre Ergebnisse verfälscht werden. Es ist sehr einfach, sich nur die Rosinen bei den Daten rauszusuchen. Um damit jede Geschichte zu erzählen, die Sie erzählen möchten. Versuchen Sie, dies zu vermeiden. Legen Sie fest, wie Sie eine Aktivität messen, bevor Sie diese starten.
Um gute Daten zu erhalten, müssen Sie in der Regel drei verschiedene Techniken verwenden:
DIREKTE MESSUNG. Dies ist die einfachste Technik. Die Daten sind bereits vorhanden. Sie müssen sie nur noch finden. Normalerweise bedeutet dies, dass Sie die Daten aus einem bestehenden Analysepaket auslesen. Manchmal ist es erforderlich, die Daten von anderen Abteilungen innerhalb Ihres Unternehmens zu erfragen.
PROBE. Diese Technik ist komplizierter. In diesem Fall nutzen Sie eine Gruppe von Mitgliedern als Probe. Um die Veränderung über einen bestimmten Zeitraum zu messen. Dies kommt am häufigsten vor, wenn die Daten noch nicht vorhanden sind und Sie neue Variablen verfolgen. Die häufigste Variante davon sind Umfragen. Oftmals müssen Sie Benchmarks setzen, bevor Sie mit der Umsetzung der Strategie beginnen.
EXPERIMENT. Das ist die komplizierteste Technik. Dieser Fall tritt ein, wenn Sie ein Experiment oder einen Test durchführen. Um zu sehen, ob die Änderung in einer Variablen eine gewünschte Wirkung hatte. Sie müssen die Parameter in einem Testszenario erstellen, bevor Sie versuchen, die Variable zu ändern.
Die Datenerfassung ist in der Regel der zeitaufwendigste Teil dieses Prozesses. Sobald Sie festgelegt haben, wie Sie die definierten Variablen messen, ist es am besten, diesen Prozess auszulagern. Für manuelle Arbeitsaufgaben gibt es eine Vielzahl von Datenerfassungsagenturen, die diese Dienstleistung für Sie erbringen können.
Diese Daten geben Ihnen Aufschluss darüber, ob Ihr strategischer Plan erfolgreich war oder nicht. Wenn der Nachweis des Erfolgs das Einzige ist, worum Sie sich kümmern, können Sie an dieser Stelle aufhören zu lesen. Wenn Sie die Daten verwenden wollen, um Ihre Bemühungen zu verbessern, dann lesen Sie weiter.
Analysieren: Erklären Sie, was passiert ist
Die obigen Daten erklären, ob sich die Variablen geändert haben. Aber sie beantworten nicht die wirklich kritische Frage. Warum sie sich geändert haben oder nicht. Um das “Warum” zu verstehen, benötigt es einen Kontext. Dieses Vorgehen benötigt in der Regel mehr Datenpunkte und Informationen, als Sie bisher gesammelt haben.
Warum ist der Traffic gestiegen?
Sie können feststellen, dass die Besucherzahlen gestiegen sind. Das sind meist gute Nachrichten. Aber es sind keine Daten, mit denen Sie direkt arbeiten können. Wir können uns noch ein wenig mehr in die Daten vertiefen. Dann sehen wir, dass dies daran liegt, dass der Traffic aus Suchmaschinen gestiegen ist. Wenn wir ein wenig weiter graben, erkennen wir, welche spezifischen Seiten und Suchbegriffe aufgerufen wurden.
Eine Analyse bedeutet meist, Vergleiche anzustellen. Dazu gehört:
UNTERSUCHEN SIE DEN ZUSAMMENHANG. Was geschah vor, nach oder während der Änderung der Variable? Hat etwas stark mit den Variablen, die wir messen, korreliert? Die Korrelation beweist nicht die Ursache. Aber sie kann auf eine mögliche Beziehung hinweisen, die Sie testen können. Wenn die Zahl der Neuregistrierungen gestiegen ist, kann dies zwei Ursachen haben. Es kann daran liegen, dass die Konversionsrate gestiegen ist. Oder dass Sie generell mehr Personen auf die Webseite aufmerksam gemacht haben. Vergleichen Sie die Anmeldequote mit den neuen Besucherzahlen, um darauf eine Antwort zu erhalten.
VERGLEICHEN SIE TRENDS. Sie können sich auch die langfristigen Trends ansehen. Wie sieht der langfristige Trend dazu aus? Hat sich die Trendlinie verändert? Wenn ja, in welchem Umfang? Wenn Sie sich den langfristigen Trend dieser Variable ansehen, finden Sie weitere Informationen. Es kann sein, dass die Zahl der neuen Mitglieder seit mehreren Monaten steigt. Bedeutet, dass Ihre Aktivitäten im letzten Monat möglicherweise nicht die Ursache sind. Es ist ein längerfristiger Trend.
VERGLEICHEN SIE DATEN. Ein ähnlicher Ansatz ist der Vergleich von Daten mit ähnlichen Zeiträumen. Trendlinien können durch Urlaubszeiten oder das Wetter beeinflusst werden. Wie sieht die variable Änderung im Vergleich zu einem vergleichbaren Datum aus? Im Vergleich zum Vortag, der Vorwoche, dem Vormonat oder einem vorherigen Jahr? Wie hoch ist die Zahl der neuen Mitglieder im Vergleich zum Vorjahreszeitraum? Sind externe Faktoren eine wahrscheinliche Ursache oder nicht?
VERGLEICH SIE BENCHMARKS. Ein weiterer Ansatz ist die Betrachtung von Benchmarks. Wie sehen die Zahlen im Vergleich zu anderen, ähnlicher Größe aus? Sind Sie mehr oder weniger erfolgreich als andere? Sie können zum Beispiel feststellen, dass die Erwähnungen Ihres Produkts in Ihrer Community gestiegen sind. Wenn jedoch auch die Aktivität oder die Mitglieder um einen ähnlichen Prozentsatz gestiegen sind, ist es wahrscheinlich das Ergebnis einer fremden Variablen. Alternativ können Sie sich mit Communitys ähnlicher Größe vergleichen. Wie ist deren Registrierungsrate im Vergleich zu Ihrer? Dies kann zeigen, was Sie besser oder schlechter machen als andere.
HOLEN SIE FEEDBACK VON TEAM-MITGLIEDERN ODER COMMUNITY-MITGLIEDERN EIN. Ein weiterer nützlicher Datenpunkt ist das Feedback von Team-Mitgliedern oder Community-Mitgliedern. Diese sind oft näher dran am Geschehen und können kleine Änderungen hervorheben, die einen großen Einfluss gehabt haben könnten. So können kleine Änderungen in der Formulierung von Titel-Tags einen großen Einfluss auf das Suchranking haben. Wenn Ihnen niemand sagt, dass sich diese geändert haben, kann es für Sie schwer sein, die angezeigten Daten zu erklären. Die Anmeldequote kann steigen, weil sich etwas in Ihrem Team geändert hat.
In dieser Phase wollen Sie nicht beschreiben, was passiert ist. Sondern erklären, warum es passiert ist. Sobald Sie wissen, warum etwas erfolgreich war oder fehlgeschlagen ist, können Sie damit beginnen, Hochrechnungen darüber anzustellen, was als Nächstes zu tun ist.
Verbessern: Was werden Sie anders machen?
Dies ist der entscheidende Schritt, der bei den meisten Verbesserungsmaßnahmen fehlt. Hier zeigen Sie, wie Sie Ihre Ergebnisse verbessern. Indem Sie die Art und Weise, wie Sie Prozesse durchführen, ändern. Das kann verschiedene Dinge bedeuten:
WIEDERHOLEN SIE DEN VORGANG UND BEHEBEN SIE DAS PROBLEM. Manchmal helfen Ihnen neue Fähigkeiten und Kenntnisse, die Sie beim ersten Mal erworben haben, die Probleme zu lösen, auf die Sie gestoßen sind. Dies ist die beste Option, wenn eindeutig ein Fehler gemacht wurde, den sie beim nächsten Mal beheben können.
STELLEN SIE MEHR RESSOURCEN FÜR DEN PROZESS BEREIT. Dies gilt in zwei Situationen. Zum einen, wenn ein Prozess nicht funktioniert, weil er nicht ausreichend mit Ressourcen ausgestattet ist. Wenn der Prozess nicht funktioniert, weil nicht genügend Zeit, Geld und Ressourcen dafür aufgewendet wurden, ist dies vielleicht die beste Option. In der Praxis ist es selten, dass man bei fehlgeschlagenen Prozessen mehr Ressourcen erhält. Die zweite Situation ist, wenn ein Prozess funktioniert und Sie wieder in seinen zukünftigen Erfolg investieren. Es ist in der Regel eine gute Idee, mehr Zeit und Mühe in die Dinge zu investieren, die funktionieren.
STOPPEN SIE DEN PROZESS. Dies ist eine nahe liegende Lösung für Prozesse, die nicht funktionieren. Wenn etwas die nächste Ebene nicht erreicht, zum Beispiel Taktiken, die die Strategie beeinflussen. Ist es meist am besten, die Taktiken zu beenden. Es sei denn Sie haben die Kosten im Prozess* erheblich gesenkt. Ein klares Problem identifiziert, das behoben werden kann. Oder planen, mehr Ressourcen für den Prozess bereitzustellen. Wenn nicht, ist die beste Lösung, das Ganze zu beenden und Ihre begrenzten Ressourcen anderweitig einzusetzen.
* Sunk Costs sind in der Regel ein schlechter Einfluss auf die Entscheidungsfindung. Sie führen oft dazu, dass gutes Geld, schlechtem Geld hinterhergeschickt wird. Hier geht es darum, ob der Aufwand für die Durchführung einer Taktik (zum Beispiel der Aufbau von Beziehungen, Aufbau von Fähigkeiten, und so weiter) im Vergleich zu einer ähnlichen Taktik Zeit sparen würde.
VERSUCHEN SIE EINEN ANDEREN PROZESS. Eine weitere Methode der Verbesserung ist, etwas Neues auszuprobieren. Dies ist die riskanteste und leider auch die häufigste Option. Es ist auch die Option, die am wenigsten erfolgreich ist.
Wenn Sie schon mal irgendetwas ausprobiert haben, haben Sie viel darüber gelernt, warum etwas funktioniert oder nicht funktioniert. Sie haben Fortschritte gemacht, um die richtige Antwort zu finden. Sie werden beim nächsten Mal eher Erfolg haben. In der Praxis ist es in der Regel einfacher, mehr Zeit mit Dingen zu verbringen, die funktionieren. Als etwas Neues auszuprobieren. Etwas Neues auszuprobieren bedeutet, bei etwas, das man noch nie zuvor gemacht hat, von vorne anzufangen.
Hier können Sie die entsprechenden Auswahlmöglichkeiten sehen.
Haben Sie festgestellt, dass wir bisher noch nicht darüber gesprochen haben, welches Analysepaket Sie verwenden sollen oder wie man ein Dashboard einrichtet? Das ist Absicht. Es ist viel zu einfach, in jedes Analysepaket (Google Analytics, Omniture, Community-Analytics, und so weiter) einzutauchen und eine große Anzahl an Daten zu finden, die interessant sind.
Aber “interessant” und “nützlich” sind polare Gegensätze auf dem Wertekontinuum. Sie können Stunden damit verbringen, sich interessante Daten anzusehen. Weil Sie glauben, dass Sie Fortschritte machen. Versuchen Sie, das nicht zu tun. Öffnen Sie niemals ein Analysetool, es sei denn, Sie wissen genau, was Sie messen. Und wie Sie Ihre Analyse durchführen. Wenn Sie es einmal geöffnet haben, ignorieren Sie alles außerhalb dieses Bereichs. Das ist einfach nur Rauschen.
Messen, worauf es ankommt
Viel zu häufig steigen wir in Google Analytics ein und beginnen, eine ganze Reihe von Dingen zu messen, die wirklich keine Rolle spielen. Wir messen Besucher, Benutzer, Verweildauer, Absprung-Rate, Zielumwandlung und mehr. Keine dieser Fragen ist von Bedeutung. Es sei denn, sie fallen in den oben genannten Rahmen.
Es ist an der Zeit, zu definieren, was Sie messen müssen.
ZUSAMMENFASSUNG
- Öffnen Sie kein Analysetool, bis Sie wissen, was Sie daraus extrahieren.
- Messen Sie nichts, bis Sie wissen, was Sie mit den Informationen machen. Erstellen Sie das Modell, bevor Sie anfangen zu messen.
- Verwenden Sie das DMAIC-Modell. Definieren Sie, was Sie messen. Messen Sie die Daten. Analysieren Sie, warum etwas passiert ist. Führen Sie Verbesserungen durch.
- Finden Sie heraus, was passiert ist. Sie messen dies, indem Sie Proxy-Metriken finden. Daten direkt sammeln. Proben analysieren. Oder Experimente durchführen.
- Finden Sie heraus, warum es passiert ist. Indem Sie die Analyse anhand von Kontextinformationen durchführen. Dazu gehören Zusammenhänge, Trends, Daten, Benchmarks und qualitative Daten.
- Entscheiden Sie, wie Sie die Ergebnisse verwenden. Wie können Sie sich verbessern? Indem Sie den Prozess wiederholen? Den Prozess reparieren? Den Prozess stoppen? Oder einen neuen Prozess ausprobieren?
Dieser Beitrag ist Teil des Kurses “Strategisches Community Management” in Kooperation mit FeverBee.
