Optimierung von Online-Kampagnen nach Wochentag und Uhrzeit

    Für die effektive Aussteuerung von Online-Kampagnen ist es notwendig, ganz genau zu wissen, an welchen Wochentagen und zu welchen Uhrzeiten ihr besonders viel Umsatz & Conversions erzielen könnt. Leider gibt es für diese Anforderung in Google Analytics keine Standardberichte.
    Macht aber nichts: Ich zeige euch, wie ihr in wenigen Schritten benutzerdefinierte Berichte in Google Analytics anlegt, die eine Auflistung der Sitzungen, Umsätze und Conversions nach Tageszeit oder Wochentag ermöglichen. Damit steht einer Optimierung eurer Online-Kampagnen auf die ideale Tageszeit bzw. die idealen Wochentage nichts mehr im Wege. Abschließend gebe ich euch Tipps für die Datenanalyse.

    Darum sollten Kampagnen nach Wochentag und Uhrzeit optimiert werden

    Fast jedes Geschäft unterliegt saisonalen Schwankungen: Wer Saatgut online verkauft, hat im späten Winter und im Frühjahr viel zu tun. Spielwaren zeigen ab der zweiten Novemberhälfte enorme Zuwächse im Vergleich zum Jahresmittel. Und Investitionsgüter werden in vielen Branchen im Frühjahr und im Herbst vermehrt nachgefragt.

    Diese Informationen helfen euch bereits beim Aussteuern von Online-Kampagnen, egal ob es sich um AdWords , Facebook-Kampagnen oder andere Marketingkanäle handelt. Doch für eine wirklich effektive Steuerung eurer Kampagnen benötigt ihr detaillierte Informationen, z.B. an welchem Wochentag oder zu welcher Tageszeit ihr am meisten Umsatz macht, oder die Conversionrate ihr Maximum erreicht. So könnt ihr Kampagnen zu bestimmten Uhrzeiten aktivieren und deaktivieren oder CPC-Gebote gezielt anpassen, um mehr aus eurem Marketingbudget herauszuholen.

    Mit Hilfe der benutzerdefinierten Berichte könnt ihr euch in Google Analytics die für euch relevanten Kennzahlen ganz einfach nach Tageszeit oder Wochentag gegliedert ausgeben lassen. Außerdem gebe ich euch einige Tipps zur Datenanalyse, um die optimalen Zeitpunkte zum Ausspielen der Werbung zu bestimmen.

    Bericht: Sitzungen, Conversions & Umsätze nach Wochentag

    Benutzerdefinierten Bericht nach Wochentag anlegen

    So erstellt ihr in Google Analytics einen Bericht mit einer Aufgliederung von Sitzungen, Conversions und Umsätzen nach Wochentag:

    Wählt in Google Analytics die Property und Datenansicht aus, in der ihr den Bericht anlegen möchtet. Klickt anschließend auf „Anpassung“ und dann auf „+Neuer benutzerdefinierter Bericht“ :

    Nun wird der benutzerdefinierte Bericht angelegt:

    1. Gebt dem benutzerdefinierten Bericht einen Titel, z.B. „Sitzungen, Transaktionen & Umsatz nach Wochentag“ .
    2. Jeder Bericht kann mehrere Bericht-Tabs enthalten. Dieser Bericht kommt mit einem Tab aus, deshalb ändere ich den Namen nicht. Bei Bedarf könnt ihr hier eine individuelle Bezeichnung eintragen.
    3. Der Typ des Berichtes ist Explorer, d.h. er besteht aus einem Diagramm und einer Tabelle.
    4. Fügt nun die Messwerte hinzu, die im Bericht ausgegeben werden sollen. Die Messwerte können in mehreren Messwertgruppen organisiert werden. Das ist bei diesem Bericht nicht nötig. Uns reicht eine Messwertgruppe aus. Fügt die Messwerte „Sitzungen“ , „E-Commerce-Conversion-Rate“ , „Transaktionen“ und „Umsatz“ hinzu.
    5. Anschließend sind die Dimensionen anzugeben, nach denen die Daten aufgeschlüsselt werden sollen. Wählt „Wochentag“ und „Name des Wochentags“ aus.
    6. Optional können die Daten, die für diesen Bericht herangezogen werden sollen, durch einen Filter eingeschränkt werden. Das ist in diesem Fall nicht notwendig. Wir richten keinen Filter ein.
    7. Gebt die Datenansichten an, in denen der neue Bericht verfügbar sein soll.
    8. Speichern und der Bericht ist fertig eingerichtet.

    Tipp! Ladet euch den Bericht nach Wochentagen einfach aus der Google Analytics Lösungsgalerie herunter.

    Daten nach Wochentag analysieren

    Den neuen benutzerdefinierten Bericht findet ihr unter dem Menüpunkt „Anpassung“ . Er könnte zum Beispiel so aussehen:

    1. Im Diagramm werden Umsatz und E-Commerce-Conversion-Rate im Wochenverlauf angezeigt.
    2. Die Wochentage werden numerisch von 0-6 ausgeben. Der Sonntag entspricht der 0, Samstag wird mit 6 angegeben.
    3. Für die bessere Lesbarkeit habe ich als sekundäre Dimension „Name des Wochentages“ hinzugefügt. Als primäre Dimension ist „Name des Wochentages“ leider nicht geeignet, weil die Daten im Diagramm dann nicht mehr nach den Wochentagen geordnet, sondern nach dem Berichtszeitraum ausgegeben werden.

    Man sieht in diesem Beispiel sehr schön, wie Umsatz und E-Commerce-Conversion-Rate im Wochenverlauf schwanken. Der Dienstag ist der umsatzstärkste Tag mit der höchsten Conversion-Rate (3,60%). Am Samstag hingegen liegt die Conversion-Rate bei nur 2,81%, gegenüber Dienstag ein deutlicher Abfall von über 20%. Dies könnte – vorbehaltlich weiterer Datenanalysen – eine teilweise Verlagerung des Werbebudgets vom Samstag auf den Dienstag nahelegen.

    Wichtig!

    In diesem Bericht wird angezeigt, wann die Conversion stattgefunden hat. Der Bericht gibt aber nicht an, wann der Nutzer seine Sitzung/en angefangen hat.

    Mindestens diese Angabe ist jedoch notwendig, um über die Verteilung des Marketing-Budgets im Wochenverlauf zu entscheiden. Ihr findet diese Information in Google Analytics unter Conversions >> E-Commerce >> Zeit bis zum Kauf:

    Aus dem Bericht entnehmen wir, dass über 90% aller Nutzer innerhalb eines Tages ihre Transaktion abschließen. Zur Sicherheit schauen wir uns auch noch einmal die Sitzungen bis zur Transaktion an:

    Über 80% der Nutzer lösen eine Transaktion mit nur einer Sitzung aus. Damit haben wir eine recht hohe Sicherheit, dass fast alle Transaktionen sehr zeitnah innerhalb eines Tages zwischen erstem Kontakt und Absenden der Bestellung erfolgen. Damit ließen sich die Erkenntnisse aus dem Bericht zu den Wochentagen für die Optimierung der Online-Kampagnen nutzen. Für noch mehr Sicherheit sollte man sich die durchschnittliche Sitzungsdauer im Bericht ausgeben lassen und ein zusätzliches Datensegment für die Nutzer mit mindestens einer Transaktion anlegen.

    Wie das geht, zeige ich im nächsten Bericht:

    Bericht: Sitzungen, Conversions & Umsätze nach Uhrzeit

    Benutzerdefinierten Bericht nach Uhrzeit anlegen

    Der Bericht für Aufgliederung von Sitzungen, Conversions und Umsätzen nach Uhrzeit ist dem bereits erstellten Bericht zu den Wochentagen sehr ähnlich. Deshalb straffe ich im Folgenden die Erklärungen zur Anlage des Berichtes und gehe vor allem auf die abweichenden Merkmale ein.

    Wählt in Google Analytics die Property und Datenansicht aus, in der ihr den Bericht anlegen möchtet. Klickt anschließend auf „Anpassung“ und dann auf „+Neuer benutzerdefinierter Bericht“ . Nun wird der Bericht definiert:

    1. Gebt dem Bericht einen Titel, z.B. „Sitzungen, Transaktionen & Umsatz nach Uhrzeit“ .
    2. Legt den Namen des Bericht-Tabs fest.
    3. Der Typ des Berichtes ist Explorer.
    4. Fügt die Messwerte „Sitzungen“ , „Durchschnittl. Sitzungsdauer“ , „E-Commerce-Conversion-Rate“ , „Transaktionen“ und „Umsatz“ hinzu.
    5. Legt „Stunde“ als Dimension des Berichtes fest.
    6. Speichern.

    Tipp! Ladet euch den Bericht nach Uhrzeit einfach aus der Google Analytics Lösungsgalerie herunter.

    Datensegment für Nutzer mit Transaktionen einrichten

    Der Bericht, der uns Umsätze, Transaktionen, usw. nach der Uhrzeit gegliedert darstellt, hat mit der durchschnittlichen Sitzungsdauer einen zusätzlichen Messwert erhalten. Dieser Wert ist nötig, damit wir die optimalen Zeitfenster für das Ausspielen von Werbung möglichst genau bestimmen können.

    Beispiel: Angenommen, wir stellen fest, dass zwischen 20 und 21 Uhr die meisten Transaktionen erzielt werden. Wann ist dann der optimale Zeitpunkt, um potenzielle Kunden anzusprechen? Wir müssen die durchschnittliche Sitzungsdauer von dem ermittelten Zeitfenster abziehen. Wenn die durchschnittliche Sitzungsdauer 60 Minuten beträgt, wäre es besonders aussichtsreich zwischen 19 und 20 Uhr vermehrt Werbung auszuspielen, um zwischen 20 und 21 Uhr viele Transaktionen zu erzielen.

    In obiger Datenanalyse haben wir bereits gesehen, dass rund 80% der Nutzer mit Transaktionen nur eine Sitzung bis zum Abschluss der Bestellung benötigen. Mit dem neuen Bericht zu den Uhrzeiten werden wir nicht nur die Tageszeiten mit den höchsten Umsätzen identifizieren können, sondern auch Informationen zur durchschnittlichen Sitzungsdauer erhalten. Allerdings sollten wir nicht die durchschnittliche Sitzungsdauer aller Nutzer betrachten, sondern nur die der Nutzer mit Transaktionen.

    Deshalb legen wir jetzt ein zusätzliches Datensegment für Nutzer an, die mindestens eine Transaktion in ihrer Sitzung erzielt haben.

    Klickt im neuen Bericht „Sitzungen, Transaktionen & Umsatz nach Uhrzeit“ auf „+Segment hinzufügen“ :

    Wählt anschließend „+Neues Segment“ aus:

    Nun wird das zusätzliche Datensegment definiert:

    1. Nennt das Segment „Nutzer mit Transaktionen“ .
    2. Wählt „Verhalten“ aus.
    3. Gebt die Bedingung für dieses Datensegment an: Transaktionen pro Nutzer > 0
    4. Speichern.

    Das neue Segment „Nutzer mit Transaktionen“ ist damit angelegt und kann in Berichten genutzt werden.

    Daten nach Uhrzeit analysieren

    Der Bericht „Sitzungen, Transaktionen & Umsatz nach Uhrzeit“ steht unter „Anpassung“ zur Verfügung:

    1. In diesem Bericht werden die Daten nach Stunden aufgegliedert.
    2. Wir sehen genau, zu welchen Tageszeiten am meisten Umsatz generiert wird.
    3. Die Angabe der durchschnittlichen Sitzungsdauer ist allerdings noch zu ungenau, da sie auch alle Nutzer enthält, die keine Transaktion ausgelöst haben.

    Deshalb fügen wir nun das Segment „Nutzer mit Transaktionen“ dem Bericht hinzu:

    Mit dem zusätzlichen Segment erkennen wir, dass die durchschnittliche Sitzungsdauer von Nutzern mit Transaktionen bei rund 10 Minuten liegt. Wir wissen außerdem, dass rund 80% aller Nutzer nur eine Sitzung zum Abschluss der Transaktion benötigen. Die höchsten Umsätze werden in Analytics für die Stunden 20 und 21 (entspricht dem Zeitraum 20.00 – 21.59 Uhr) ausgewiesen. Deshalb ist es sinnvoll, in diesem Zeitraum verstärkt Werbung zu schalten (z.B. durch Erhöhung des CPCs in AdWords, entsprechende Zeitsteuerungen, etc.).

    Wichtig: Für eine besonders genaue Aussteuerung der Anzeigen über die Tageszeit, sollte man in diesem Bericht als sekundäre Dimension „Name des Wochentags“ hinzufügen. Denn es ist schließlich nicht gesagt, dass an jedem Tag der Woche zwischen 20.00 und 21.59 Uhr die höchsten Umsätze eingefahren werden.

    Wenn wir den Wochentag als sekundäre Dimension hinzufügen und nach Montag filtern, ergibt sich nämlich ein leicht abweichendes Bild:

    Hier sehen wir, dass am Montag auch noch spät am Abend erhöhte Umsätze erzielt werden. Das ist bei der Aussteuerung der Anzeigen zu berücksichtigen. Nach diesem Muster könnt ihr für jeden Tag der Woche die umsatzstärksten Stunden ermitteln und eure Anzeigenplanung darauf ausrichten. Ich empfehle euch, zusätzlich nach den Kampagnenquellen zu differenzieren (ebenfalls über Datensegmente). Denn es ist keineswegs sicher, dass Traffic aus AdWords-Anzeigen zu den gleichen Stunden die höchsten Umsätze einfährt wie etwa Traffic aus Facebook-Ads.

    Fazit & Empfehlung

    Wenn ihr eure Online-Kampagnen optimieren wollt, führt einer der Wege über eine feine Aussteuerung eurer Anzeigen nach Tag und Uhrzeit.

    • Ermittelt zuerst, an welchen Tagen ihr besonders viel Umsatz macht bzw. welche Tage eine unterdurchschnittliche Performance zeigen.
    • Steigt dann tiefer ein und analysiert die einzelnen Tage auf Stundenbasis. Berücksichtigt die Anzahl der Sitzungen und die durchschnittliche Sitzungsdauer der Nutzer mit Conversion, um die idealen Zeitfenster für das Ausspielen der Werbung zu identifizieren.
    • Differenziert bei der Analyse nach euren verschiedenen Marketingkanälen. Zum Beispiel müssen die optimalen Zeitfenster für AdWords-Kampagnen nicht zwangläufig mit den idealen Zeitpunkten für das Ausspielen von Facebook-Werbung zusammenfallen. Deshalb sollten einzelne Marketingkanäle getrennt analysiert werden.
    • Verteilt euer Budget entsprechend und arbeitet mit Gebotsanpassungen und Zeitplanungen.
    • Denkt daran, bei euren Analysen auf eine ausreichend breite Datenbasis zurückzugreifen, damit eure Optimierungsmaßnahmen auch statistisch begründbar sind.
    • Optimiert nicht nur in eine Richtung, sondern denkt auch umgekehrt: In stark umkämpften Branchen bzw. auf Marketingkanälen mit scharfem Wettbewerb ist es ratsam, zu Testzwecken Kampagnen gezielt auf scheinbare „Randzeiten“ auszurichten. Bisweilen könnt ihr so Zeitfenster finden, die eure Mitbewerber links liegen lassen und zu niedrigen Akquisitionskosten Conversions einfahren.

    Viel Spaß beim Optimieren!

    Weiterführende Links

    • Die beiden vorgestellten Berichte könnt ihr euch in der Google Analytics Lösungsgalerie herunterladen: Hier und hier.
    • Weitere Informationen zu benutzerdefinierten Berichten in Google Analytics findet ihr hier.
    • Wenn ihr mehr mit Datensegmenten in Google Analytics arbeiten möchtet, findet ihr hier einen guten Einstieg.

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