Über Google Analytics erfahren, welche Firmen Interesse an meinem Produkt haben: Das geht! Und ich rede hier nicht von irgendwelchen “Conversion-Tracking-Variablen-Bla”, sondern wirklich von Akquise! Hier eine kleine Anleitung, die vor allem B2B-Merchants nutzen können, um ihr Sales-Team in Zukunft effektiver steuern zu können.

Trick: Technologie-Daten auswerten

Wer den ganzen Tag in Google Analytics rumhängt, der hat seine 5 bis 10 Ansichten, die einem schnell und effektiv die Zahlen bieten, nach denen man sein Business oder seine Website in seinem eigenen Kopf bewertet. Ein kleiner Anstoß ist dabei immer sehr willkommen, wenn es darum geht, vorhandene Daten besser für sich zu nutzen. Im diesem Artikel geht es speziell um die Auswertung der Netzprovider (in Google Analytics “Anbieter” genannt) in der Besucher-Segmentierung.

Zu finden in:

Google-Analytics > Audience > Technology > Network
Google-Analytics > Besucher > Technologie > Anbieter (deutsch)

Hier lässt sich normalerweise eine ewige Auflistung von Netzwerk-Providern finden: viele verschiedene Telekom-Netze, Telefonica, Alice – und wie sie alle heißen. Das ist nicht sonderlich interessant für einen Online-Marketer oder Webanalysten (außer er arbeitet speziell im Telco- Sektor). Um diese Auswertung für sein Business besser zu nutzen muss man folgendes wissen:

Große Unternehmen mit Inhouse-IT-Infrastruktur schotten ihre System teilweise so weit von Netz-Providern ab, dass die Firma selbst als Provider auftritt und dementsprechend auch so in Analytics geloggt wird! D.h. ich kann sehen, wenn Mitarbeiter von Firmen auf meiner Website unterwegs sind (natürlich surft niemand während der Arbeitszeit privat), die potenziell Interesse an meinen Produkten oder Dienstleistungen haben.

D.h. ich kann sehen, wenn Mitarbeiter von Firmen auf meiner Website unterwegs sind (natürlich surft niemand während der Arbeitszeit privat), die potenziell Interesse an meinen Produkten oder Dienstleistungen haben.

Da ich hier keine Unternehmens-Interna publizieren möchte, habe ich euch mal ein paar Screenshots von einem kleinen Spaßprojekt von mir mitgebracht: Die Seite ist leider nicht kommerziell und beschäftigt sich vor allem mit Funstuff wie Bildern und Videos, so wie Virals im Netz. Aber für die Demonstration sollte es reichen.

Die Ansicht sieht erstmal so aus:

Die Daten sinnvoll Filtern – Arbeit minimieren

Da ich eigentlich nicht mein Leben damit verbringen möchte 5 Millionen Einträge einzeln durchzuschauen, habe ich 2 Möglichkeiten die Daten nutzbar zu machen.

1. Ich springe direkt auf die letzten Seiten der Liste zu den Providern, von denen lediglich so 2 oder 3 Besucher gekommen sind. (Es ist hoch unwahrscheinlich, dass gleich 100 Mitarbeiter einer Firma mein Produkt auschecken, egal wie gut es – hier auch mal realistisch sein).
2. Ich filter die Tabelle erstmal und schließe die üblichen Verdächtigen bei den Providern aus. D.h. Ich nehme einen Filter und sage Analytics, es soll erstmal alle Einträge ausschließen, die Telekom, alice, telefonica, kabel, vodafone, versatel, hansenet usw. beinhalten. (Für die Analytics-Laien sieht das wie folgt aus: Filter: Ausschließen > Network > Regular Expression: Telekom|alice|telefonica|kabel|vodafone|versatel|hansenet). Das sollte das Ganze schonmal ordentlich reduzieren.

Tipp: Begriffe wie “Kabel”, “communications” oder “telecom” haben sich auch als nützliche Expressions erwiesen. Ebenso wie eine zusätzliche Filter-Dimension “Besucher < 10” o.ä.

Wenn ich nun eine nützliche Liste von Besuchern habe, kann ich gezielt anfangen mir Firmen aus meinem Zielgruppen-Segment rauszusuchen. Ob händisch oder via Export, das sei euch überlassen.

Als hätte ich damit nicht schon eine ausreichend gute Grundlage, um den ein oder anderen Lead zu generieren, gibt mir Analytics auch in dieser Auswertung wieder seine volle Unterstützung meinen Besucher noch besser zu segmentieren. Mit einem Klick auf die Besucher von einem Provider gelange ich zur nächsten Ansicht, in der ich dann auch meine 2. Dimension erfragen kann. Genau wie ich, habt ihr wahrscheinlich auch eure Lieblingsdimensionen für Visits, je nachdem in welchem Department ihr arbeitet. Um ein bisschen zu experimentieren, habe ich die betreffenden Besucher erstmal über die Landingpage weiter segmentiert, um zu erfahren, für welche meiner Unterseiten oder auch Produkte sie sich überhaupt interessieren. Aber auch eine Aufteilung nach Quelle oder Medium wären denkbar, um zu erfahren, ob sie meine Firma vorher schon kannten oder sogar über eine meiner Kampagnen auf mich aufmerksam geworden sind. Da sind eurer Fantasie nun keine Grenzen mehr gesetzt. Weitere denkbare Dimensionen wären z.B. Stadt, Keyword oder Kampagne.

Kein Grund die Telefone abzuschalten!

Versteht mich jetzt nicht falsch: Ich würde mein Business-Modell niemals um diese Auswertung herum aufbauen! Also: Kein Grund hier die Telefone abzuschalten oder die Handeslreisenden nach Hause zu holen. Ich würde dies er als Support-Funktion nutzen.
Wenn meine Sales-Mitarbeiter sowieso am Tag 10 Anrufe machen müssen, dann würde ich Ihnen vielleicht mal den ein oder anderen Tipp aus der Webanalyse reinreichen, welche Firma man denn als nächstes kontaktieren könnte. Oder wenn ich mit einem CRM-System arbeite, kann ich diese Kontakt relativ unverbindlich in einen Lead-Pool schmeißen. Vielleicht kann ich mit der Dimension “Landingpage” sogar das Gespräch besser vorbereiten (Vorsicht! Nicht zu creepy werden beim Erstkontakt!).

Eine andere Anwendungsmöglichkeit wäre der Blick über den Tellerrand. Welche Branchen könnten denn zusätzlich Interesse an meinem Produkt haben? Oder anhand des Keywords versuche ich auszulesen welches Problem sie versuchen mit meinem Produkt zu lösen.
Außerdem würde ich es vor allem erstmal dem B2B-Sektor ans Herz legen, da es bei Consumer-Retail-Angelegenheiten sicherlich schwer wäre, sich die Rosinen rauszupicken bzw. so auch eigentlich nur Verschwendung von Arbeitszeit aufgedeckt werden würde.

Highlights in meinen Analytics-Daten waren …

In meinem Fall sind mir vor allem die Universitäten aufgefallen, die immer wieder Interesse an meinem Content haben. Ich mache mir da auch keine Illusionen, dass die meisten Zugriffe aus einer Bib oder von einem Studenten-Notebook getätigt wurden und keine Professoren da ernsthaft die nächsten Katzenvideos recherchieren. Allerdings lassen sich auch die ein oder anderen Firmen wie z.B. die Fresenius AG in der Auswertung finden. Meine Highlights sind aber eindeutig:

• Axel Springer AG
• Deutscher Bundestag
• Bundesamt für Sicherheit
• Bundesamt für Finanzen
• Deutsche Bank

Was die wohl so bei mir Suchen?
Daraus lassen sich natürlich auch die Logs der verschiedenen großen Player antizipieren. Reddit hat wahrscheinlich jede US-Uni drin, während die Server der BILD-Zeitung jede einzelne Stadtverwaltung Deutschlands kennen.
Ich hoffe, diese Artikel war wenigstens ein bisschen Interessant für die Analysten und Onliner da draußen. Und wenn die Sales-Mitarbeiter das hier lesen und wie wild zu ihren Webanalysten laufen, dann habe ich schon ein bisschen was gewonnen.

Noch ein bisschen Interaktivität

Da wir die Interaktivität ja ein wenig hochhalten wollten, mache ich folgende Ansage: Wenn sich unter dem Artikel mehr als 5 Artikel von unterschiedlichen Personen finden lassen (oder der Artikel alternativ mehr als 20mal geteilt wird), dann mache ich mir dir Arbeit und schreibe eine Liste von 30 Filterbegriffen, die euch euren Traumleads ein Stück weit näher bringt und die ihr einfach nur Copy+Pasten müsst. Ihr wisst schon, diese hier für die RegExpress:

“Telekom|alice|telefonica|kabel|vodafone|versatel|hansenet”

Ein interessantes Thema für die Comments ist natürlich:
“Welche obskuren Firmen oder Institute habt ihr in euren Auswertungen gefunden?”

Christoph Kleine hat 6 Artikel geschrieben.

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Christoph ist E-commerce-Consultant bei elaboratum - New Commerce Consulting in München. Zuvor war er Online-Marketer für SEO, SEA und Data Feeds bei URBANARA in Berlin. Neben Online-Marketing beschäftigt er sich vor allem mit Web-Analytics, Controlling und Usability.