Piwik

Diesen Blog analysiere ich jetzt auch mit Piwik. Bin überrascht, wie schnell und leicht die Installation von der Hand ging.

Das Tool ist Freeware und aufgrund seiner Architektur eine echte (bessere?) Alternative zur Nutzung von Google Analytics. Der große Vorteil ist, dass ich bei der Nutzeung von Piwik keine Daten aus der Hand gebe. Sie liegen auf meinem eigenen Server. Da alle Detaildaten archiviert werden, lässt sich der Reportumfang im Nachhinein erweitern. Das wird durch die offene, plugin-basierte Architektur erleichtert.

Strukturelle Nachteile sehe ich eigentlich nur zwei:

• Die Software setzt auf MySQL auf. Bei high-traffic-Websites dürfte man hier schnell an Performance-Grenzen stoßen.
• Die Implementationssprache ist PHP, eine meiner Meinung nach "unordentliche" Sprache. Aber das mag mancher auch als Vorteil betrachten.

Ich denke, dass es ein Leichtes sein sollte, auch eine e-commerce-Analyseumgebung auf der Basis von Piwik aufzusetzen. Die Software erlaubt eine größere Flexibilität als so manches kommerzielle Tool, und diejenigen Tools, die mit ihrer Baukastenstruktur werben, können sich von der Produktreife dieses freien Tools hier und da vielleicht noch eine Scheibe abschneiden.

Pentaho goes SAP

Leicht off-topic, aber doch noch in das Gesamtthema passend:

Der Trend zur Open-Source-BI verstärkt sich. Das Linux-Magazin schreibt, dass ein Wiener Unternehmen einen SAP-Konnektor für die Open-Source-Suite Pentaho anbieten wird. Damit wird diese Art von Software wieder ein Stück attraktiver für Projekte, die eine Integration von Daten aus verschiedenen Quellen erfordern. Pentaho zieht damit auf einer weiteren Ebene mit den kommerziellen Tools gleich.

Meines Erachtens zeigt sich hier auch der Grad der Reife eines Marktes. Wie zuvor bei den Datenbanken, kommt auch BI immer mehr in den Zustand einer Commodity-Technologie, bei der man nicht mehr an Lizenzen verdient, sondern eben am Know-How, wie die Technologie auf die Datenlandschaft des jeweiligen Kunden angewandt werden kann. Silo-Modelle, seien sie physisch oder politisch motiviert, sind nicht mehr zukunftsfähig.

Segmentierung in der Webanalyse

Mit dem Thema Segmentierung habe ich mich schon in meinen früheren Tätigkeiten intensiv beschäftigt. Wenn ich einige Jahre zurückdenke, dann war Segmentierung auf Online-Daten kaum machbar, zum einen wegen der im Vergleich zu heute langsamen Hardware, zum anderen weil die frühen Systeme entweder auf Flatfiles oder auf relationalen Datenbanken aufsetzten.

Mittlerweile ist sogenannte erweiterte Segmentierung schon in Google Analytics verfügbar. Ein weiterer Hinweis darauf, wie sich die Basis-Webanalyse in Richtung Commodity-Technologie entwickelt. Eine ähnliche Entwicklung gab es vor einigen Jahren im Bereich Datenbanken und vor kurzem (noch im Gange) bei den Business-Intelligence-Werkzeugen. Technologie, die zunächst teuer und nur von Experten beherrschbar war, wird billig oder sogar kostenlos - und reift gleichzeitig so aus, dass ein großer Nutzerkreis mit ihr umgehen kann.

Für die klassischen Anbieter heißt das eine Verlagerung hin auf branchen- oder anwendungsspezifische Lösungen, aber auch eine Fokussierung hin zu solchen Themen wie Drittdaten-Integration. Hier gibt es nämlich einige Herausforderungen, die von den klassischen ASPs nur schwer adressiert werden können.

Ein paar Gedanken zur eMetrics

Auf der eMetrics in München sind die meisten der üblichen Verdächtigen aus der Web-Analytics-Branche vertreten. Besonders fällt die Präsenz von Google auf: Ein ganzer Seminarraum ist als Google Clinic hergerichtet, wirkt aber mit freundlichen bunten Kissenmöbeln eher wie ein Spielzimmer. Ja, und dann hatte ich noch ein paar nette Gespräche unter anderem mit den Kollegen von Webtrekk, etracker und econda.

Was fällt mir an Tendenzen auf? Zwei Dinge sind bedeutend: Datenintegration (BI) und Datenschutz. Das letztere auch gerade vor dem Hintergrund der Google-Analytics-Debatte. Man macht sich Gedanken über Fragen wie Speicherung von IP-Adressen oder Flash-Cookies. Diese werden ja von Online-Analysten gern genutzt, weil sie von heutigen Browsern nicht so transparent verwaltet werden wie klassische HTTP-Cookies, oder salopp gesagt, ist es leichter, dem Besucher ein Flash-Cookie unterzuschieben, das er dann im Gegenzug schwerer wieder los wird. Nichtsdestotrotz spiegelt die Flash-Cookie-Debatte die Cookie-Debatte, die in den frühen 2000er Jahren hochkochte. Ich erinnere mich noch gut an die alten Browser, in denen man entweder alle Cookies annehmen oder sie einzeln bestätigen musste - und diese letzte Lösung erwies sich schon bald als nicht praktikabel. So ähnlich wird es wohl auch jetzt wieder laufen. Es wird Werkzeuge geben, um die Flash-Cookies in den Griff zu bekommen.

Wichtig ist noch, dass im deutschen Raum mehr und mehr Anbieter darauf setzen, sich ihre Datenschutzkonformität durch ein TÜV-Zertifikat bestätigen zu lassen.

Was noch? Die Anbieter beginnen, sich mit dem Thema Multichannel-Analyse "out of the box" zu befassen. So dass man die (auch gewichtete) Zuteilung von Werbeprovisionen im Webanalysetool vornimmt, das ja gegenüber den von Eigeninteresse getriebenen Online-Marketing-Dienstleistern eine neutrale Instanz verkörpert. Da wird sich wohl auch in der nächsten Zeit einiges tun.

Web Analytics und Business Intelligence

So, mal wieder herumgeschaut. Was brauchen wir in der nahen Zukunft?

Mein Grundgedanke ist ja, dass die Welten von Web Analytics und Business Intelligence immer näher zusammen rücken. Durch leistungsfähige Rechnersysteme und billiges RAM wird es möglich, die erprobten Methoden der Business Intelligence auch auf die Datenmassen anzuwenden, die im Online-Geschäft anfallen.

Die WA-Hersteller reagieren auf diesen Trend, indem sie Features zum Standard machen, die noch vor wenigen Jahren kaum denkbar waren, wie zum Beispiel:

• adhoc-Segmentierung anhand frei definierbarer Segmente
• selbst definierte Kennzahlen anhand eines Formeleditors
• orthogonale Filterung (jedes Element mit jedem anderen)

Was wird als nächstes auf uns zukommen? Ich denke, ein großes Thema ist Datenmodellierung und Datenqualität.

Ich habe dieses Blog unter das Motto der Multichannel-Analyse gestellt. Hier klingt schon die Herausforderung an, Daten aus verschiedenen Quellen auf einen gemeinsamen Standard zu bringen. Man wird aber noch von einer recht hohen Integrität der einzelnen Datensätze ausgehen können. Ein Problem ist eher die Vollständigkeit der erhobenen Datensätzen, z. B. beim Javascript-("Pixel-")Tracking.

Anders sieht es aus, wenn man Legacy-Systeme aus Controlling, Warenwirtschaft oder CRM anbindet. Das wird aber in Zukunft immer interessanter. Man möchte die Webdaten gerne mit Umsatz-, Kosten- und Zielwerten anreichern. Oder man möchte im B2C-Bereich Daten aus Kundenbindungssystemen (Kundenkarte) einfließen lassen. Diese Daten sind oft in sich schon "schmutzig", zum Beispiel weil in alten Datensätzen eine unzureichende Plausibilitätskontrolle implementiert gewesen ist. Oder das Matching mit den Online-Daten gestaltet sich schwierig. Dann muss eine Heuristik gefunden werden, die mit möglichst geringer Fehlerquote ein hochwertiges Ergebnis liefert. Dabei soll der Import der Legacy-Daten auch noch möglichst automatisch und störungsfrei ablaufen.

Dies sind Fragestellungen, die für jeden Einzelfall erneut analysiert werden müssen. Ich denke, dass es in der Zukunft einiges zu tun gibt für Experten, die sich in den Bereichen Web Analytics und Business Intelligence gleichermaßen auskennen.

Web Analytics Wednesday in München

Gestern hatte die Web Analytics Association wieder einmal zum zwanglosen Branchentreffen geladen. Es fand diesmal in den Räumen der Firma namics in München statt.

Thomas Schmidt von Swiss Life referierte zunächst über die Ziele und Schwerpunkte seiner Tätigkeit, bei der es um den deutschen Internetauftritt von Swiss Life geht.

Anschließend hielt Frederika Bussmann von namics einen Vortrag über den letztes Jahr durchgeführten Relaunch von bahn.de - das Thema löste interessante Diskussionen aus, weil viele Teilnehmer schon selbst Erfahrungen mit der Bahn-Website gemacht haben. Der Schwerpunkt lag hier auf Usability und wie man sie im Projekt ständig überprüft. Hierzu dienen Expertengespräche, Userbefragungen und vor allem der Einsatz von Personas, die im Vergleich zu den früher üblichen Zielgruppen ein menschlicheres Gesicht haben. Die Persona vereinigt Funktion und Zielsetzungen, sie kann mehrere Ziele mit unterschiedlichem Gewicht verfolgen. Im ganzen ein ähnliches Modell wie die User Stories in der Agilen Entwicklung.

Es wird wohl demnächst wieder ein WAA-Treffen in München geben. Ich freue mich drauf.

Rapid Warehousing als grundstürzender Entwicklungsschritt

Habe dieser Tage einen interessanten Blogeintrag von Ronald Damhof gelesen. Das Fazit ist: Durch die Verfügbarkeit von In-Memory-Technologien wird es möglich, Datenanalyse direkt auf OLTP-Systemen aufzusetzen. Dabei werden die transaktionalen Daten direkt in spaltenbasierten Datenbanken abgelegt. Kurz gesagt: die Welten von OLTP und OLAP wachsen zusammen.

Meines Erachtens zeichnet sich hier ein Trend ab, in dessen Kontext ich noch einmal darüber nachdenken möchte, wie im Online-Business eine Erfolgsanalyse implementiert werden kann, die einen schnellen und bezahlbaren Projekterfolg ermöglicht.

Wichtig ist, dass verschiedenste Datenquellen ohne oder mit minimaler Aufbereitung zusammengeführt werden. Dabei helfen moderne In-Memory-Analysetools sowie ein Ansatz, der nicht direkt ein perfektes Ergebnis erzeugen möchte, sondern sich in kleinschrittigen Iterationen auf eine immer bessere Lösung hin bewegt.

Ronald Damhof zitiert ein Paper von Hasso Plattner; wenn SAP einen solchen Trend propagiert, darf man sich wohl darauf einstellen, dass er in naher Zukunft weiter wachsen wird.