Tip: „Engagement“

Von | 15. März 2012

Gleich vorweg: Es gibt keine allgemein anerkannte Definition für „Engagement“. Einen Industriestandard sucht man vergeblich, und wenn man drei Marketer oder Analysten fragt was „Engagement“ sein soll, bekommt man 5 verschiedene Antworten.

Der allgemeine Konsens scheint zu sein, daß „Engagement“ wichtig ist und unbedingt gemessen und analysiert werden muß.

Eine interessante Herausforderung: Unbedingt etwas messen und analysieren müssen aber nicht wissen, was genau das „etwas“ eigentlich sein soll. Als ob das Leben eines Analysten nicht schon anstrengend genug wäre…

Natürlich sind wir auch nicht besser. Wir wollen weder behaupten wir hätten die Wahrheit gepachtet, noch irgendeine Definition für „Engagement“ hernehmen, die uns gerade paßt und die dann zum Standard erheben. Der Titel dieses Artikels ist nur deswegen „Engagement“, weil der folgende Vorschlag grob in den Themenkomplex paßt. Und „Sekundären Funktionen Werte zuweisen und ihren kumulativen Einfluß analysieren“ ist einfach kein guter Titel für einen Artikel.

„Engagement“

Der überwiegende Großteil aller Websites bietet heute neben der Grundfunktionalität (z.B. „etwas verkaufen“, „Inhalte zur Verfügung stellen“ oder „Leads generieren“) eine ganze Palette von sekundären Funktionen an: Social Widgets, Kommentarfunktion, Bookmarking usw…

Wir tun das aus ganz unterschiedlichen Gründen, haben dabei aber immer die Idee im Hinterkopf daß eine interessante Website attraktiv sein müßte und daher ihren eigentlichen Zweck besser erfüllen sollte.

Der ideale Weg, diese Theorie zu überprüfen und die wichtigen Zusatzfunktionen von der Spreu zu trennen wäre eigentlich, einzelne Funktionen und den Mix zu testen, z.B. mittels A/B Test. Wer sich nicht traut („Den Like Knopf entfernen? Geht’s noch?“) oder kein Testingtool benutzt, der kann vielleicht aus den Ergebnissen der hier vorgeschlagenen Analyse ein paar Verbesserungen ableiten.

Vorbereitung und Implementierung

Die Übung beginnt mit ein wenig Planung.

Man nehme alle Zusatzfunktionen und weise ihnen jeweils einen Wert zu. Ein Beitrag im Forum könnte 5 Punkte wert sein, eine Antwort 3. Posten einer Seite nach Twitter oder Facebook zählt 5 Punkte, Newsletter abonnieren 8 und Lesen eines Blog Artikels 2 Punkte.

Die Werte müssen nicht perfekt sein, man wird sie sicher im Laufe der Zeit anpassen. Bevor man aber lange diskutiert, sollte man lieber mit Schätzwerten anfangen, die z.B. aus der Marketingabteilung kommen könnten.

Als nächstes richtet man eine Counter eVar ein und nennt sie z.B. „Visitor Score“ oder eben „Engagement Score“. Expiry setzt man auf „Visit“ oder auf „never“, je nachdem ob man „Visit Scoring“ machen möchte oder „Visitor Scoring“.

Dann ändert man die SiteCatalyst Implementierung so, daß bei jeder sekundären Aktion genau der Wert in die Counter eVar addiert wird.

Das könnte auf einem Blogartikel so aussehen:

s.pageName="Blog: Engagement";
s.eVar25="+2";

 

Auf der „Danke daß Sie unseren Newsletter abonniert haben“ Seite stünde

s.pageName="Newsletter Confirmed";
s.eVar25="+8";

 

SiteCatalyst addiert diese Werte für den Benutzer über die Zeit auf und berechnet so einen Score. Wer 2 Blogartikel gelesen und dann den Newsletter abonniert hat, ist z.B. 2 + 2 + 8 = 12 Punkte wert.

Analyse

Man kann in Zukunft alle seine Success Events nach dem Score herunterbrechen und daraus hoffentlich interessante Schlüsse ziehen. Weil es sich um eine Counter eVar handelt wird man sich bevorzugt den klassifizierten Report ansehen.

[Screenshot]

Klassifizierter Engagement Report

Was analysiere ich damit? Mögliche Fragestellungen wären:

Wie hoch ist der Score, bevor ein durchschnittlicher Benutzer den Newsletter abonniert? Wie entwickelt sich das über längere Zeiträume? Hat das letzte Siteredesign einen positiven Einfluß gehabt?

Wie sieht die Verteilung der Scores aus? Haben wir wenige Besucher mit hohem Score und viele mit niedrigem, oder ist das eher gleichmäßig verteilt? Gibt es eine Korrelation zwischen Scores und bestimmten Success Events?

Wer den Score auf Visits bezieht kann sehen, wie hoch ein durchschnittlicher Visit punktet oder seine Kampagnen nach Score bewerten. Man kann auch analysieren,  ob Score und Umsatz oder Leads korrelieren, und falls das nicht der Fall sein sollte gegensteuern. In manchen Fällen könnte ein hoher Score ähnlich wirken wie Branding außerhalb der Site, auch das könnte man genauer unter die Lupe nehmen.

Auf Websites mit hohem Anteil an wiederkehrenden Benutzern würde man vielleicht „Tage seit Erstkontakt“ tracken und analysieren, wie sich der Score über die Lebensdauer entwickelt. Auch beim Apptracking bietet sich das an, hier dann mit „Tage seit Erstnutzung“ und „Tage seit Installation“. Es ist gut möglich, daß man bei Langzeitbenutzern „nicht mehr viel herausholen kann“, um es salopp zu sagen.

Diese Erkenntnis sollte man nutzen! Man kann sowohl die Lebensdauer als auch den Score eines Visitors hervorragend für’s Targeting einsetzen!

Eine Website deren Ziel in erster Linie sozialer Natur ist und die mit dem Austausch von Informationen zu tun hat (wie z.B. Facebook, Twitter, Google+, …) würde man sicherlich Score und Nutzungsfrequenz korrelieren wollen. Wenn der Trend zu niedrigerem Score geht, weiß man daß Benutzer weniger partizipieren und das ist natürlich gefährlich.

Wer auch seine Sekundärfunktionen mithilfe von Success Events trackt, kann gut sehen, ob manche Funktionen mit unverhältnismäßig hohen oder niedrigen Scores korrelieren. Das sollte man genauer analysieren und die Scores dann eventuell entsprechend anpassen. Ganz nebenbei entwickelt man dabei ein Modell, mit dem man das Verhalten der Besucher besser versteht und vielleicht tatsächlich so etwas wie „Engagement“ bewerten kann.

Was auch immer das heißt.

Wir würden gerne von Ihnen hören: tracken Sie Aktionen ihrer Benutzer wie hier beschrieben oder ähnlich? Was kam dabei heraus? Welche interessanten Einblicke oder unerwarteten Ergebnisse kamen zutage?

Ein Gedanke zu „Tip: „Engagement“

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