Montags kopierst du Zahlen aus dem Shop, einer Tabelle und dem Analysewerkzeug in einen Bericht. Danach diskutiert das Team, warum die Bestellzahlen nicht zusammenpassen. Ein weiteres Dashboard könnte die Übertragung vereinfachen; die widersprüchlichen Definitionen löst es nicht.

Beim Monatsbericht liegen zwei Aufgaben vor dir: die Zahlen abgleichen und die wiederholte Übertragung vereinfachen. Miss die dafür benötigte Zeit getrennt. Dann siehst du, welchen Teil eine neue Auswertung tatsächlich verkürzen würde.

Eine Frage vor dem nächsten Werkzeug

Schreibe auf, welche Entscheidung gerade nicht möglich ist. „Wir brauchen bessere Daten“ ist zu offen. „Wir wissen nicht, ob das mobile Kontaktformular nach dem letzten Update noch erfolgreich abgesendet wird“ benennt dagegen einen prüfbaren Vorgang.

Vergleiche für diesen Vorgang Zeitraum, Zeitzone, gezählte Ereignisse und die jeweils erfassten Besuche. Auch Sitzungen und Personen sind unterschiedliche Größen. Die Google-Dokumentation zu Sitzungen erklärt die Definition und mögliche Unterschiede zwischen Berichten. Matomo, GA4 oder PostHog als Werkzeugname ersetzt diesen Abgleich nicht.

Wenn das Ereignis doppelt oder gar nicht erfasst wird, ist zunächst die Messung zu prüfen. Eine Umgestaltung auf Basis des fehlerhaften Berichts wäre schlecht begründet.

Berichtszeit als Kapazität bewerten

Fiktives Beispiel: Ein Monatsbericht benötigt bisher sechs Stunden. Durch eine klarere Datenstruktur und vorbereitete Auswertung bleiben zwei Stunden für Kontrolle und Einordnung. Vier Stunden werden frei. Bei 60 Euro internem Stundenwert beträgt der rechnerische Kapazitätswert 240 Euro pro Monat.

Die vier Stunden stehen anschließend für andere Arbeit zur Verfügung. Bei unverändertem Gehalt sinken die Ausgaben dadurch nicht. Der Zeitrechner für Analytics zeigt deshalb den Kapazitätswert separat. Zur einmaligen Einrichtung gehören auch Definitionen, Testfälle und die Übergabe an die Person, die den Bericht künftig pflegt.

Wenn du ausschließlich zwei Werkzeugtarife vergleichen möchtest, nutze die reine Kostenrechnung. Trage nur kündbare alte Positionen und neue laufende Kosten ein. Eine doppelt weiterlaufende Lizenz spart noch nichts.

Umsatz erst an der Maßnahme untersuchen

Aus einem geklärten Bericht folgt beispielsweise die Hypothese, dass eine unverständliche Versandangabe Kaufabbrüche auslöst. Die anschließende Änderung am Shop ist eine eigene Maßnahme mit eigenen Umsetzungskosten. Ihre mögliche Wirkung kannst du als Shop-Szenario durchspielen. Schreibe den gesamten angenommenen Mehrumsatz nicht gleichzeitig dem Datencheck und der Shopänderung zu.

Für die Auswertung nach der Änderung brauchst du vergleichbare Daten und eine saubere Beschreibung, was noch verändert wurde. Sonst ist ein höherer Wert keine eindeutige Erklärung seiner Ursache.

Einen Datencheck vorbereiten

Notiere für den Analytics-Datencheck eine Kennzahl, die beiden abweichenden Werte und den Zeitraum. Für die Wirkungsanalyse brauchst du zusätzlich eine bereits umgesetzte Änderung mit Datum. Fehlt bisher jede Messung, beginnt die Arbeit bei der Festlegung dessen, was künftig erfasst werden soll.