Kampagnen tracken

By | 10. April 2012

Oft erwähnt, bisher hier nicht erklärt: Kampagnentracking. Das darf nicht sein!

Sinnvollerweise definieren wir zunächst was eine „Kampagne“ in diesem Zusammenhang sein soll. Die Meinungen zu dem Thema gehen ja durchaus weit auseinander.

Eine Kampagnen ist in unserer Welt jede Art von Vehikel, das gezielt Visitors auf eine Website bringen soll.

Beispiele für Kampagnen:

  • Emails
  • Bezahlte Suche, SEM, also Google Adwords und ähnliche
  • Banner
  • Affiliates
  • Social Media

Jeder dieser „Kanäle“ verursacht Kosten, sei es weil man Emailadressen sammeln oder kaufen muß, weil die Platzierung von Suchergebnissen und Bannern Geld kostet oder weil man jemanden bezahlt, der sich um Twitter und Facebook kümmert.

Wo Marketingetat hinfließt möchte man selbstverständlich wissen, ob und wieviel Umsatz man damit erzeugt hat und genau diese Frage soll Kampagnentracking beantworten.

Kampagnentracking hat 3 Aspekte: Tracking Codes, Datensammlung und Auswertung.

Tracking Codes

Damit der Einfluß einer Kampagne auf den Umsatz (oder einen anderen Success Event) gemessen werden kann, muß man die Kampagnen irgendwie identifizieren.

Nehmen wir mal zur Erläuterung eine Beispielemail: Unsere Firma bietet diese Woche Regenschirme zum halben Preis. Wir schicken eine Email an alle unsere registrierten Kunden mit einem kurzen Text und einem Link zu unserer Rubrik Schirme oder einer besonderen Landingpage. Ziel der Aktion ist, daß Visitor zur Website kommen und Schirme (und mehr) kaufen.

Im Webanalysetool können wir hinterher sehen, ob am Tag unserer Email mehr Betrieb auf der Site herrschte, und unser Warenwirtschaftssystem kann uns sagen, ob mehr Umsatz stattfand und mehr Schirme verkauft wurden. Soweit so gut.

Aber war unsere Email der Auslöser?

Schlau wie wir sind haben wir vorher daran gedacht, die Links in der Email zu präparieren. Anstatt die Benutzer einfach nur zu http://www.test.com/schirme.html zu schicken hängen wir an die URL einen sogenannten „Tracking Code“ an. Das sieht dann so aus: http://www.test.com/schirme.html?cid=em-1204je2301

Das „?“ bedeutet daß der Rest der URL vom Browser als Parameter interpretiert werden soll. „cid“ ist der Name unseres Tracking Code Parameters. Den wählt man bei der Implementierung aus (warum erklären wir noch). Hinter dem „=“ kommt dann der eigentlich Tracking Code, in diesem Falle „1204je2301“.

Wie der Tracking Code aussieht kann man sich frei aussuchen. Für die Weiterbearbeitung (mit SAINT oder für Campaign Stacking) ist es sinnvoll, sich ein Muster festzulegen. Im Beispiel wäre das „1204“ für Jahr und Monat, „je“ für den verantwortlichen Mitarbeiter, „23“ für die Produktkategorie und „01“ als fortlaufende Nummer.

Jede Email, jedes Banner, jede Adword Kampagne und jeder Tweet sollten einen eigenen, eindeutigen Tracking Code haben.

Datensammlung

Wer hier länger mitliest wird wissen, daß man conversion variables benutzt, wenn man Umsätze oder Success Events segmentieren möchte. Für’s Kampagnentracking nutzen wir die Mutter aller eVars: s.campaign

Wenn wir den Tracking Code immer in s.campaign schreiben sobald ein Visitor von einer Kampagne aus auf unserer Website landet, dann können wir später den Campaigns > Tracking Codes Report benutzen und sehen, welche Kampagne direkt für wieviel Umsatz verantwortlich war.

Wie kommt der Wert also in s.campaign?

Es gibt zwei Möglichkeiten:

  1. Auf der Landingpage oder
  2. vollautomatisch mittels getQueryParam Plugin

Wenn jede Kampagne eine eigene Landingpage hat, dann kann man schlicht auf der Landingpage die s.campaign Variable auf den entsprechenden Tracking Code setzen. Streng genommen braucht man in so einem Fall auch keine URL Parameter. Solche Fälle dürften aber die Ausnahme sein.

Einfacher ist meist das vollautomatische Tracking mithilfe des getQueryParam Plugins. Wie alle Plugins kann man es in die doPlugins Methode einbinden und das bedeutet, daß es seine Arbeit auf jeder getrackten Seite der Website verrichtet, ohne daß man auf der Seite noch speziell Code einfügen müsste.

Der Aufruf des getQueryParam Plugins (welches man sich einfach aus der Knowledge Base herunterladen kann, kb ID 1420) sieht im einfachsten Fall so aus:

s.campaign = s.getQueryParam('cid');

Was bedeutet das? Wir weisen das Plugin an, die URL nach einem Parameter „cid“ zu durchsuchen. Falls der gefunden wird, liefert das Plugin den Wert hinter dem „=“ zurück, in unserem Falle also „1204je2301“. Das wird dann in s.campaign geschrieben.

Anmerkung: Deduplizieren

Oft sieht man getQueryParam im Tandem mit getValOnce (kb ID 1422), das sieht dann so aus:

s.campaign = s.getQueryParam('cid');
s.campaign = s.getValOnce(s.campaign,'s_campaign',0);

Der erste Parameter sagt dem Plugin, welchen Wert es deduplizieren soll, in diesem Fall den Tracking Code in s.campaign. Der zweite Parameter ist der Name des Cookies, in dem das Plugin den letzten Wert speichert, und der dritte Parameter stellt ein, nach wievielen Tagen dieser Wert expiren soll. „0“ bedeutet dabei am Ende der Browser Session, wenn also der Browser oder das Tab geschlossen wird.

Warum macht man das?

Besucher neigen dazu, mehrfach auf der Website aufzuschlagen, insbesondere beim Suchen. Wer bei einer Suche die Site gefunden hat mag mit der Seite nicht zufrieden sein, geht zurück zu Google, sucht nochmal genauer und kommt dann eventuell wieder über eine Adword Kampagne. Das möchte man ungern zweimal zählen, daher dedupliziert man.

Analyse

Je nach Ziel der Website ist es einfacher oder schwieriger, die tatsächlichen Auswirkungen der Kampagnen zu messen. Das hat weniger mit der Auswertung selbst zu tun und mehr damit, wie man den Aktionen der Visitors einen Wert zuweist.

Retailwebsites haben es hier einfach: Wenn ein Visitor etwas kauft ist das gut und man kann den Umsatz praktisch direkt der Kampagne zuschreiben. (Vielleicht sollten wir kurz „Transaction IDs“ erwähnen und darauf hinweisen, daß wir die auch noch ansprechen werden.)

[Screenshot]

Tracking Code Report

Der Tracking Code Report zeigt mir, welche Tracking Codes SiteCatalyst und das getQueryParam Plugin gesammelt haben. Normalerweise zeigt mir der Report als Metriken „Orders“ und „Revenue“ oder auch „Click-throughs“ (welche ja hier eigentlich „Instances“ sind). Wer allerdings keine Retailsite analysiert, kann natürlich jeden anderen Success Event benutzen, z.B. Newsletter Signups oder „Conference Registrations“ oder was auch immer.

Interessanter wird die Analyse, wenn man mittels SAINT Tracking Codes klassifiziert.

Man könnte dann nach Channel gruppieren, oder nach verantwortlichem Mitarbeiter oder nach beworbener Produktgruppe und so weiter.

[Screenshot]

Campaign Channel Report

Die Zuordnung des Tracking Codes zum Umsatz beantwortet einen Teil der Frage „War die Kampagne erfolgreich?“, nämlich die Haben-Seite. Wer mag kann SAINTauch dazu benutzen, die Kosten der Kampagnen hochzuladen, dann kann man recht gut Nettowerte analysieren. Das geht natürlich nur für solche Kampagnen, bei denen man einen Wert zuweisen kann. Bei PPC ist das naturgemäß anders.

Und dann?

Das Kampagnentracking hat einen großen Nachteil: Jede Kampagne wird für sich allein betrachtet und ausgewertet, ohne daß dabei der Einfluß anderer Kampagnen oder Kanäle berücksichtigt würde. Das ist in den meisten Fällen unrealistisch.

Wer mehr wissen will (und das sollte man wollen!) kann sich ansehen, wie die Marketingkanäle im Vergleich wirken. Dazu kann man einerseits den relativ neuen Marketing Channels Report benutzen. Der ist Teil von SiteCatalyst und benötigt nur ein einmaliges Setup aber üblicherweise keine Implementierung.

Alternativ kann man die Kanäle auch mit dem Channel Manager Plugin aufschlüsseln, oder mit der Unified Sources Lösung. Beide haben gegenüber den Marketing Channels Reports den Vorteil, daß man sie mit Stacking integrieren kann.

Wie sich die einzelnen Kanäle über die Zeit verhalten, ob es also ein Zusammenspiel gibt und wie das aussieht, kann man ansatzweise in den Marketing Channels Reports sehen, weil dort „first touch“ und „last touch“ getrennt gezeigt werden. Genauer und umfangreicher kann man das mittels Kampagnenstacking analysieren.

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