Ursachenanalyse – Warum ist die Anzahl der Conversions angestiegen?

Web Analytics

Hand hält einen Stift und zeigt auf ein Diagramm auf einem Papier

Warum ist die Anzahl der Konversionen angestiegen oder gesunken, sind Fragen, die uns unsere Kunden im Arbeitsalltag oft stellen. Viele Faktoren können einen Einfluss auf die Performance einer Werbekampagne oder generell einer Webseite haben. Entsprechend lässt sich solch eine Frage nicht ohne weiteres beantworten. Die Hauptursache muss nicht immer direkt für die Veränderung verantwortlich sein, sondern sie kann andere Ereignisse angestoßen haben, die zu dem Endergebnis geführt haben. Eine hilfreiche Methode um die eigentliche Ursache einer Entwicklung zu identifizieren ist, wie der Name vermuten lässt, die Ursachenanalyse. 

Mögliche Faktoren ermitteln

Eine Ursachenanalyse startet damit, dass wir alle internen und externen Faktoren zusammentragen, welche einen Einfluss auf das Ergebnis haben könnten.

Interne Faktoren sind alle Maßnahmen, die wir selbst durchgeführt haben. Beispielsweise den Relaunch der Webseite oder Schaltung einer neuen Marketingkampagne. Externe Faktoren sind alle Faktoren, auf die wir keinen direkten Einfluss haben. Neue Wettbewerber oder Veränderungen im Konsumentenverhalten zählen hierzu.

Lasst uns das Vorgehen an einem Beispiel durchspielen, dann wird es klarer. Der folgende Graph zeigt die über eine Google Ads Kampagne generierten Konversionen (abgeschickte Kontaktformulare) im Zeitverlauf.

Entwicklung der Conversions
Entwicklung der Conversions

Solche (oder ähnliche) Berichte nutzen im Übrigen 75 % der Marketer, um nachzuweisen, wie sich Kampagnen auf den Umsatz auswirken. 

Wir wollen jetzt die Frage beantworten, warum die Anzahl der täglichen Konversionen im Beobachtungszeitraum so stark schwankt und warum sie in den letzten Wochen angestiegen ist. An der Search Kampagne haben wir gearbeitet, aber denken nicht, dass sich der Anstieg alleine darauf zurückführen lässt. 

Nach der Absprache mit unseren Kollegen haben wir folgende Liste an internen und externen Faktoren zusammengetragen:

  • Einbindung einer neuen Cookie-Weiche am 11. März (intern)
  • Saisonalität der Produktnachfrage (extern)
  • Corona-Maßnahmen am 22. März (extern)
  • Start einer Display-Kampagne am 9. April (intern)
  • Ende der Display-Kampagne am 4. Mai (intern)

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Einfluss der Cookie-Weiche auf die erfassten Conversions

Um auszuwerten, ob die am 11. März implementierte Cookie-Weiche einen Einfluss auf die erfassten Konversionen hat, vergleichen wir die über die Google Ads Anzeigen generierten Klicks mit den über die Search Kampagne generierten Sitzungen. Hierzu ist es wichtig, dass nach Einbindung die Sitzungen und Konversionen eines Websitebesuchers in Google Analytics erfasst werden, wenn der Besucher dem Setzen der Cookies aktiv zustimmt. Der Klick auf eine Google Ads Anzeige wird hingegen dann erfasst, wenn der Besucher auf der Landingpage dem Setzen der Cookies nicht zustimmt. Die folgende Grafik zeigt den Verlauf der Klicks und Sitzungen vom 1. Februar bis zum 12. Mai. Die vertikale gestrichelte Linie markiert den Zeitpunkt, an dem die neue Cookie-Weiche in die Webseite implementiert wurde.

Entwicklung von Klicks und Sitzungen
Entwicklung von Klicks und Sitzungen

Die Abbildung zeigt uns, dass bis zu dem Zeitpunkt der Einbindung die Anzahl der Klicks nur unwesentlich über der Anzahl der erfassten Sitzungen liegt. Ab dem 11. März werden dann deutlich weniger Sitzungen als Klicks erfasst. Der Verlauf der Sitzungen deckt sich auch mit dem Verlauf der Konversionen. Entsprechend können wir davon ausgehen, dass die tatsächliche Anzahl der Konversionen nicht zurückgegangen ist. Sondern, dass seit Einbindung der Cookie-Weiche ein geringerer Anteil der Seitenbesucher erfasst wird und in einem ähnlichen Verhältnis auch weniger Konversionen erfasst werden. 

Den plötzlichen Einbruch der Konversionen können wir damit erklären und den ersten Faktor von unserer Liste streichen. 

  • Einbindung einer neuen Cookie-Weiche am 11. März (intern)
  • Saisonalität der Produktnachfrage (extern)
  • Corona-Maßnahmen am 22. März (extern)
  • Start einer Display-Kampagne am 9. April (intern)
  • Ende der Display-Kampagne am 4. Mai (intern)

Dass die Konversionen kurz nach dem Einbruch langsam wieder ansteigen, können wir aktuell noch nicht erklären. Die Analyse Deiner Kennzahlen und passende Maßnahmen gehört unter anderem zu einer Webanalyse-Beratung.

Um direkt aus dem Weg zu räumen, dass der Anstieg auf saisonale Schwankungen im Hinblick auf die Produktnachfrage zurückzuführen ist, prüfen wir als Nächstes die Saisonalität.

Einfluss der saisonalen Produktnachfrage

Um saisonale Einflüsse zu prüfen, vergleichen wir normalerweise Kampagnendaten aus dem letzten Jahr mit den Daten aus dem aktuellen Jahr. Da wir letztes Jahr keine Google Ads Kampagne für dieses Produkt geschaltet haben, fällt diese Möglichkeit weg und wir müssen uns eine andere Lösung überlegen. Normalerweise spiegeln sich saisonale Trends auch in der Anzahl der Nutzer, die über die organische Suche auf die Landingpage kommen, wider. Da wir festgestellt haben, dass die Cookie-Weiche die in Google Analytics erfassten Sitzungen beeinflusst, betrachten wir die in der Search Console erfassten Klicks. Die nachfolgende Grafik zeigt die Entwicklung der organischen Klicks im Zeitverlauf. Der orangefarbene Graph zeigt die täglichen Klicks für 2019 und der schwarze Graph die Klicks für dieses Jahr.

Entwicklung der organischen Klicks
Entwicklung der organischen Klicks

Es fällt auf, dass dieses Jahr die Klicks über die organische Suche seit Mitte März ansteigen, aber im Vergleichszeitraum zum letzten Jahr eher gesunken sind. Dass sich der Anstieg der Seitenbesucher und damit auch Konversionen auf einen saisonalen Trend zurückführen lässt, ist also eher unwahrscheinlich.

  • Einbindung einer neuen Cookie-Weiche am 11. März (intern)
  • Saisonalität der Produktnachfrage (extern)
  • Corona-Maßnahmen am 22. März (extern)
  • Start einer Display-Kampagne am 9. April (intern)
  • Ende der Display-Kampagne am 4. Mai (intern)

Als Nächstes prüfen wir den Einfluss der Corona-Maßnahmen auf das Nutzerverhalten und damit die Konversionen.

Einfluss der Corona-Maßnahmen auf das Nutzerverhalten

Am 22. März 2020 hatten sich Bund und Länder auf eine umfassende Beschränkung sozialer Kontakte geeinigt. Die Maßnahmen beinhalten, dass sich im öffentlichen Raum alleine oder mit einem weiteren nicht im Haushalt lebenden Person aufgehalten werden darf und Gastronomiebetriebe geschlossen werden. Diese Maßnahmen haben dazu geführt, dass ein großer Teil der Menschen deutlich mehr Zeit in den eigenen vier Wänden und auch im Internet verbracht haben, als sie es normalerweise tun. So stieg im März der 2020 der weltweite Internetverkehr um ganze 30 % an

Die folgende Grafik zeigt uns den Verlauf der Klicks und Konversionen in unserem Beobachtungszeitraum. Die gestrichelte blaue vertikale Linie markiert das Inkrafttreten der Corona-Maßnahmen.

Klicks und Conversions im Zeitverlauf
Klicks und Conversions im Zeitverlauf

Da jede Woche die Anzahl der Klicks von Sonntag auf Montag stark ansteigt, sollten wir in den Anstieg von 21. auf den 22. März nicht zu viel reininterpretieren. Trotzdem wird ersichtlich, dass die Anzahl der täglichen Klicks und Konversionen seit dem 22. März tendenziell angestiegen ist.

Die Corona-Maßnahmen und die dadurch ausgelöste Veränderung im Nutzerverhaltens scheint damit die Hauptursache für den Anstieg der Konversionen zu sein.

  • Einbindung einer neuen Cookie-Weiche am 11. März (intern)
  • Saisonalität der Produktnachfrage (extern)
  • Corona-Maßnahmen am 22. März (extern)
  • Start einer Display-Kampagne am 9. April (intern)
  • Ende der Display-Kampagne am 4. Mai (intern)

Auch wenn wir die Hauptursache herausgestellt haben, ist es für uns wichtig zu wissen, ob die Display-Kampagne den Trend noch verstärkt hat.


Du brauchst Unterstützung? Dann sieh Dir an, wie wir Dir bei der Webanalyse helfen können!


Einfluss der Display-Kampagne auf das Interesse am Produkt

Vom  9. April bis zum 4. Mai haben wir eine Display-Kampagne geschaltet, über die wir Nutzer angesprochen haben, die noch nicht auf der Webseite unseres Kunden waren, aber in die Zielgruppe passen. Ziel der Kampagne war es, oben im Sales Funnel anzusetzen. Und somit Nutzer anzusprechen, die generell Interesse an dem Produkt haben, aber unseren Kunden noch nicht mit dem Produkt in Verbindung bringen. Die nächste Grafik zeigt die Entwicklung der Impressionen, Klicks und Konversionen der Search Kampagne. Die dunkle graue Fläche markiert den Zeitraum, in der wir die Display-Kampagne geschaltet haben. .

Entwicklung von Impressionen, Klicks und Conversions
Entwicklung von Impressionen, Klicks und Conversions

Die Zeitreihen verdeutlichen uns, dass die über unsere Search Kampagne generierten Impressionen, Klicks und Konversionen während der Schaltung der Display-Kampagne weiter ansteigen. Bei den Klicks und den Konversionen hält dieser Trend nach Abschaltung der Display-Kampagne weiter an. Ob diese Entwicklung tatsächlich durch die Display-Kampagne verstärkt wurde oder der durch die Corona-Maßnahmen ausgelöste Trend einfach weiter anhält, lässt sich leider nicht eindeutig sagen. Um hier eine klare Aussage treffen zu können, benötigen wir eine weitere Search Kampagne, die auf ein Produkt abzielt, für das keine zusätzliche Display-Werbung geschaltet wurde. Da wir für unser Beispiel keine Vergleichs-Kampagne haben, müssen wir die Frage an dieser Stelle offen lassen und in Zukunft ein Test aufzusetzen, in dem wir den Einfluss der Display-Kampagne gezielt prüfen. 

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Fazit

Wie unser Beispiel gezeigt hat, ist die Ursachenanalyse eine gute Methode, um eine Fragestellung strukturiert zu beantworten und die Hauptursache für eine Entwicklung herauszuarbeiten. Als ersten Schritt haben wir die für uns relevanten internen und externen Faktoren zusammengetragen und nach Datum geordnet. Danach haben wir die für die Auswertung benötigten Daten ausgewählt. Sie Schritt für Schritt geprüft, welchen Einfluss sie auf den Verlauf der Zeitreihen haben und die Hauptursache herausgestellt, welche die Entwicklung angestoßen hat.   

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