Web-Analytics ist die Untersuchung des Benutzerverhaltens im Web, in der Regel bezogen auf die Interaktionen mit einer bestimmten Website oder Web-Anwendung. So lässt sich beispielsweise erkennen, wie viele Besucher auf die eigene Seite kommen, was sie dort machen und wo sie die Seite wieder verlassen. Auch Transaktionen und ihre Herkunft werden auf diese Weise gemessen. So lässt sich der Erfolg von Online-Marketing-Aktionen messen.

Dennoch steckt Web Analytics bei vielen Unternehmen immer noch in den Kinderschuhen. Das Problem: In vielen Fällen reicht es nicht aus, lediglich ein Analytics-System auf einer Website einzubauen. Die eigentliche Arbeit beginnt bereits vorher mit diversen individuellen, businessabhängigen Fragestellungen. Für welches Tool entscheide ich mich? Welche Kennziffern sind wichtig? Welche Aktionen kann ich aus den generierten Zahlen ableiten? Hierzu benötigt man fundiertes Wissen und die entsprechenden Hintergründe.

Der Kurs Web-Analytics vermittelt das passende Hintergrundwissen, um Website-Daten korrekt zu ermitteln, umfassend zu analysieren und mit den daraus gewonnenen Ergebnissen das Online-Marketing bestmöglich zu optimieren.

1. Grundlagen
   1. Definitionen und Abgrenzung zu Digital Analytics
   2. Grenzen und Möglichkeiten
   3. Marktteilnehmer
   4. Auswahl eines Analytics-Systems
2. Datensammlung, Datenspeicherung und Datenauswertung
   1. Praxisbeispiel
   2. Methoden der Datensammlung
   3. Methoden der Datenspeicherung
   4. Methoden der Datenauswertung
   5. Rechtliche Aspekte
3. Metriken
   1. Praxisbezug
   2. Hits
   3. Seitenaufrufe
   4. Besuche
   5. Besucher
   6. Weitere Metriken
4. Key Performance Indicators (KPIs) der Web-Analyse
   1. Publikum
   2. Traffic-Quellen
   3. Inhaltsnutzung
   4. Conversion und Kosten
   5. KPIs spezifischer Inhalte und digitale Kanäle
5. Attribution und Attributionsmodelle
   1. Einleitung
   2. Attribution und Customer Journey
   3. Statische und dynamische Attributionsmodelle
   4. KPIs der Marketing-Attribution
   5. Datenbasierte Budget-Allokation
6. Erfolgsmessung und -optimierung
   1. Zieltypen
   2. Zielfindung und -definition
   3. Zielorientierte Digitalkanal-Aktivitäten und Messgrößen
   4. Identifikation, Selektion und Implementierung von von KPIs
   5. KPIs und Dashboards
   6. Optimierung anhand von Analytics-Erkenntnissen