Seit der gestiegenen Bedeutung des Internets sind bisher unbekannte Phänomene zu
beobachten. Der Boom der sogenannten Wachstumsunternehmen kurz vor der
Jahrtausendwende konnte allein durch die traditionellen, monetären Kennzahlen nicht
rational begründet werden. Zwar wurden mit den realoptionsbasierten Modellen weit
höhere Unternehmenswerte errechnet als mit der Discounted-Cashflow-Methode,
schaute man allerdings auf den Wert des Unternehmens an der Börse, fand man dort
wiederum höhere Preise, welche kaum mit einem auf monetären Größen basierendem
Modell zu erklären waren. [TRVO01] Somit mussten also fortan nicht-monetäre Größen
in die Unternehmensbewertung mit einbezogen werden.
Der auf den Boom folgende Crash für die Mehrzahl der Wachstumsunternehmen bis hin
zum Verschwinden des Neuen Marktes in diesem Jahr hat gezeigt, dass der Umgang
und die Quantifizierung dieser nicht-monetären Größen sowohl im
unternehmensexternen als auch, oder vielleicht gerade, im unternehmensinternen
Bereich keine einfache Aufgabe ist.
Inhaltsverzeichnis
1 Problemstellung
2 Der Begriff "Web-Metrics" und Anwendungsbeispiele
2.1 Begriffsklärung und Einordnung von Web-Metrics
2.2 Web-Metrics im Einsatz
3 Quantifizierung von Web-Metrics
3.1 Die grundlegenden Web-Metrics
3.2 Strukturierte Web-Metrics
3.2.1 Ausrichtung auf die Art des Unternehmens
3.2.2 Ausrichtung auf Kunden und Kampagnen
3.2.2.1 Customer Life Cycle und Life Cycle Abandonment
3.2.2.2 Customer Metrics
3.2.2.3 Analyse von Werbekampagnen
3.2.2.4 Allgemeine E-Metrics und Kundenverhalten
3.3 Komplexe Web-Metrics-Systeme
4 Anwendungspotenziale von Web-Metrics
4.1 Ausrichtung von Web-Metrics auf unternehmensinterne Zwecke
4.2 Ausrichtung von Web-Metrics auf unternehmensexterne Zwecke
4.2.1 Einfluss der Web-Metrics auf Analystenmeinungen
4.2.2 Einfluss der Web-Metrics auf Investoren
5 Ausblick
Quellenverzeichnis
1 Problemstellung
Seit der gestiegenen Bedeutung des Internets sind bisher unbekannte Phänomene zu beobachten. Der Boom der sogenannten Wachstumsunternehmen kurz vor der Jahrtausendwende konnte allein durch die traditionellen, monetären Kennzahlen nicht rational begründet werden. Zwar wurden mit den realoptionsbasierten Modellen weit höhere Unternehmenswerte errechnet als mit der Discounted-Cashflow-Methode, schaute man allerdings auf den Wert des Unternehmens an der Börse, fand man dort wiederum höhere Preise, welche kaum mit einem auf monetären Größen basierendem Modell zu erklären waren. [TRVO01] Somit mussten also fortan nicht-monetäre Größen in die Unternehmensbewertung mit einbezogen werden.
Der auf den Boom folgende Crash für die Mehrzahl der Wachstumsunternehmen bis hin zum Verschwinden des Neuen Marktes in diesem Jahr hat gezeigt, dass der Umgang und die Quantifizierung dieser nicht-monetären Größen sowohl im unternehmensexternen als auch, oder vielleicht gerade, im unternehmensinternen Bereich keine einfache Aufgabe ist.
2 Der Begriff "Web-Metrics" und Anwendungsbeispiele
Zunächst soll eine Erklärung des Begriffs "Web-Metrics" erfolgen, um dann anhand von einigen Beispielen und dem daraus erkennbaren Potenzial einen Einstieg in das Thema zu bekommen.
2.1 Begriffsklärung und Einordnung von Web-Metrics
In dieser Arbeit sollen die Unternehmen der sogenannten New Economy, und darunter besonders die Internetunternehmen, betrachtet werden. Die Abgrenzung von der Old Economy zu der New Economy ist nicht ganz einfach und es werden diejenigen Unternehmen als Internet-Unternehmen bezeichnet, welche 51% oder mehr ihres Umsatzes durch das Internet erzielen. Speziell sollen also die Unternehmen betrachtet werden, die den Kontakt zum Kunden über das World Wide Web entstehen lassen. [TRVO01]
Mit dem Internet hat sich uns ein noch relativ neues und vielseitiges Medium gezeigt, dessen Dimensionen alle anderen bisher da gewesenen Medien übertrifft. Wo man sich auch immer im Internet bewegt, hinterlässt man eine Spur von Bits, die dokumentiert, wo man sich befunden hat. Diese Daten werden auf den Servern der Internetseiten gespeichert und können genutzt werden, um die Netzwerkinfrastruktur zu optimieren, die Website-Architektur zu verbessern, die Effektivität des Website-Designs zu messen oder noch vieles mehr zu analysieren. Die Sammlung der dafür benötigten Daten ist rudimentär. Alle Aktivitäten werden von den Web-Servern aufgezeichnet und können somit messbar gemacht werden. Jedoch reicht diese Tatsache noch nicht aus, denn die daraus entstehenden Messungen müssen vor allem aussagekräftig sein. [RA03]
Die Gesamtheit der dadurch entstehenden, nicht-monetären Messgrößen werden als Web-Metrics bezeichnet. [TRVO01] Ein anderer Ausdruck für die Metriken findet sich in dem Begriff E-Metrics.
2.2 Web-Metrics im Einsatz
Das Halbleiterunternehmen National Semiconductor aus den USA richtet sich mit seiner Produktion und Lagerhaltung nach den Aktivitäten auf seiner Website. Werden zum Beispiel erhöhte Aktivitäten auf der Internetseite eines bestimmten Produktes festgestellt, so wird die Produktionsrate dieses Produktes erhöht. Auf der anderen Seite reduziert National Semiconductor seine Lagerbestände des Produktes, dessen Website sinkende Besucherzahlen erfährt. [COSI] Die Erfahrungen des Unternehmens haben ergeben, dass bei gesteigertem Interesse im Internet zeitlich versetzt sich die Verkaufszahlen erhöhen und auf der anderen Seite verringern, wenn das Interesse im Internet nachlässt.
Ein weiteres Beispiel liefert das Unternehmen Red Envelope, ein Online-Shop für Geschenke und ähnliche Artikel. Durch die sinnvolle Analyse von Internetdaten und den Einsatz von Web-Metrics hat das Unternehmen eine Reduzierung der Warenkorbaufgabe von 81% auf 63%, einen Rückgang der mit der Website verbundenen Anrufe beim Kundenservice um 45% und eine Steigerung des Verkaufsumsatzes um 95% erreicht. [CIO02]
Diese Beispiele sind sicherlich nicht zu verallgemeinern, da gerade bei den nicht-monetären Messgrößen eine große Variabilität zwischen Branchen, Märkten und Unternehmensgrößen herrscht. Eine individuelle Sicht auf das jeweilige Unternehmen und eine genaue Analyse seiner Situation ist notwendig, um mit den geeigneten Web-Metrics den gewünschten Erfolg zu erzielen. Andererseits stehen die oben genannten Beispiele für das große Potenzial der Web-Metrics, welches sich gerade am Anfang seiner Ausschöpfung befindet.
Daher gibt es eine Menge Ansätze, eine Vielzahl von Web-Metrics auf die unterschiedlichste Art und Weise zu strukturieren. So hat zum Beispiel das Unternehmen NetGenesis im Jahr 2000 eine Studie durchgeführt, in welcher die Manager von führenden E-Business-Unternehmen befragt wurden. Dabei ist der zu dem Zeitpunkt gegenwärtige Stand der Arbeit mit Web-Metrics und die Erwartungen für die Zukunft mit Web-Metrics erfragt worden. [NET00] Als Resultat wird dort ein System von Web-Metrics vorgestellt, auf welches an späterer Stelle näher eingegangen wird.
3 Quantifizierung von Web-Metrics
Die traditionell verwendeten Kennzahlen in Unternehmen basieren meist auf Kosten, Umsatz- oder Gewinngrößen. Als Beispiele seien hier die Marktkapitalisierung, die Eigenkapitalquote, der Verschuldungsgrad und das Kurs-Gewinn-Verhältnis genannt. Diese Zahlen haben sich im Laufe der Jahre etabliert und sind genau definiert. Sie werden zum großen Teil aus der Bilanz oder der Gewinn- und Verlustrechnung des Unternehmens gewonnen und sind somit relativ einfach zu ermitteln. Bei den nicht-monetären Messgrößen ist man noch lange nicht an diesem Punkt angelangt. Das Internet, woraus die Web-Metrics gewonnen werden, ist ein noch relativ junges Medium. Zum heutigen Zeitpunkt sind dessen Möglichkeiten und Ressourcen sicherlich noch nicht ausgeschöpft. Somit haben sich auch noch keine eindeutigen Definitionen und Bezeichnungen durchgesetzt. Es bestehen jedoch einige Ansätze von Autoren, die sich diesem Problem angenommen haben. Sie bieten allerdings keine Standardlösungen für jegliche Auswertungszwecke, sondern dienen lediglich als eine Art Basis oder Leitfaden für Manager, die sich näher mit dem Thema beschäftigen und das Potenzial der Web-Metrics in ihrem Unternehmen nutzen wollen.
3.1 Die grundlegenden Web-Metrics
Ein Analysetool namens PC-Meter, welches heute von dem Unternehmen comScore unter dem Namen Media Metrix vertrieben wird, hat im Jahr 1996 in den ersten Internet-Ratings der Branche die Messgröße Total Reach als grundlegende Maßzahl ausgewählt. Unter Total Reach wird die Gesamtanzahl der individuellen Besucher von mindestens einer Seite des bestimmten Webangebotes pro Monat verstanden. [ONPU02] Diese Basiskennzahl ist weit verbreitet und relativ einfach zu erheben. Sie wird von Rating-Unternehmen genutzt, um regelmäßige Rankings von verschiedenen Internetseiten aufzustellen.
Schnell war allerdings klar, dass dies nicht die einzig brauchbare Information aus der enormen Datenmenge, welche die Aufzeichnungen über den Besucher des Internets bietet, ist. Es wurde nun ein Grundstock von mehreren Web-Metrics herausgefiltert. Dazu zählen die Größen Unique Visitors, Reach, Page Impressions,Stickiness und Customer Loyalty . [TRVO01]
Die Kennzahl Unique Visitors hängt eng mit der Kennzahl Total Reach zusammen. Auch sie gibt die kumulierte Anzahl der individuellen Besucher einer Domain wieder. Damit wiederum eng verbunden ist die Größe Reach, bei der die kumulierte Anzahl der individuellen Besucher ins Verhältnis zu der Gesamtanzahl der Internetnutzer gesetzt wird. Beide Web-Metrics geben Auskunft über die Marktposition der Website, wobei beachtet werden muss, dass sich die Gesamtanzahl der Internetnutzer in den letzten Jahren extrem erhöht hat und somit ein historischer Vergleich der relativen Kennzahl sicherlich schwierig ist.
Die Messgröße Page Impressions gibt das Produkt aus der Anzahl der individuellen Besucher der Domain und der durchschnittlichen Anzahl der besuchten Seiten der Domain pro Besucher und Tag wieder. Die wichtigsten Indikatoren hierzu sind zum einen die Anzahl der Besucher und zum anderen auch der Aufbau und die Tiefe der Domain. Damit kann eine Aussage über die mengenmäßige Intensität getroffen werden, mit der sich der Besucher auf der Domain bewegt. Die Stickiness beschäftigt sich im Gegensatz dazu mit der zeitmäßigen Intensität. Sie wird definiert als durchschnittliche Anzahl der Minuten pro Nutzungstag und Besucher.
Durch die Customer Loyalty soll eine Aussagekraft über die Treue der Besucher gewonnen werden. Sie geht der Frage nach, wie oft jemand die Domain in einer bestimmten Periode besucht und kann zum Beispiel als durchschnittliche Anzahl der Tage, die ein individueller Besucher pro Monat die Domain besucht, definiert werden.
3.2 Strukturierte Web-Metrics
Die eben vorgestellten Web-Metrics haben, wie bereits erwähnt, nur als Basis für die Weiterentwicklung dieser Kennzahlen gedient. Je mehr Web-Metrics definiert wurden, desto größer ist auch der Bedarf nach einer sinnvollen Gruppierung und Strukturierung geworden. Auch hier lassen sich in der Literatur viele Ansätze finden, die je nach Zweck und Ausrichtung variieren. Diese Arbeit soll sich auf zwei unterschiedliche Strukturierungsansätze konzentrieren.
3.2.1 Ausrichtung auf die Art des Unternehmens
Da das Internet nicht nur als Informationsquelle, sondern auch vermehrt als Warenbezugsquelle von Privatpersonen und von Unternehmen weltweit genutzt wird, muss an dieser Stelle eine Trennung der Betätigungsfelder des Unternehmens im Internet erfolgen. Die Kunden- bzw. Besucherstruktur variiert zwischen den unterschiedlichen Domainarten immens, so dass die verwendeten Web-Metrics auf jeweils die spezielle Art angepasst oder gerade dafür entwickelt werden. Hierbei werden drei Gruppen von Websites betrachtet.
Die sogenannten Content-Seiten, wie zum Beispiel www.n-tv.de oder www.msn.de, bieten Inhalte bzw. Informationen unentgeltlich an. Die Business-To-Consumer (B2C)-Seiten, wie zum Beispiel www.amazon.de oder www.neckermann.de, haben im Gegensatz dazu den Bezug zu monetären Größen aufzuweisen, da sie mit Verkäufen über die Website Umsatz generieren. Die dritte Gruppe stellen die Business-To-Business (B2B)-Seiten, wie zum Beispiel www.allago.de oder www.econia.com dar, welche als Kundengruppe nicht den Endabnehmer, sondern wiederum andere Unternehmen haben.
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- Citation du texte
- Sabine Pützfeld (Auteur), 2003, Web-Metrics. Definition, Quantifizierung und Anwendungspotenzial, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/15239
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