In diesem Artikel stelle ich die Auswertung der Messwerte an einer Landing Page vor.<\/p>\n
Eigens zu Test- und Forschungszwecken haben wir eine kleine Landing Page vorbereitet. Sie zeigt Dr. Snider, der eine Wunderpille verkauft, die schlank macht<\/a>. Die Landing Page geh\u00f6rt zur Klasse der Video-Landing Pages (mehr dazu im Artikel \u00fcber Landing Pages<\/a> und ist aufs wesentliche reduziert:<\/p>\n Das Video haben wir eigens f\u00fcr diesen Test produzieren lassen und zeigt einen “Doktor”, der eine Wunder-Pille verkauft, die schlank macht. Wir haben uns bewusst f\u00fcr das Schlankheits-Thema entschieden, da allgemein bekannt ein gro\u00dfer Markt daf\u00fcr existiert. Somit konnten wir recht g\u00fcnstigen, ungetargeteten Traffic daf\u00fcr einkauen. Sollten Sie ein ernst gemeintes Thema bewerben wollen, das eine kleinere Zielgruppe anspricht, sollten Sie auf alle F\u00e4lle hochwertigeren Traffic benutzen.<\/p>\n Neben der Conversion Rate Nach dem deutschen Datenschutz-Gesetz gelten f\u00fcr die Verarbeitung personenbezogener Daten besondere Regeln, die insbesondere mit Recht auf Auskunft, Recht auf L\u00f6schung, Korrektur und vielem mehr behaftet sind. Um diesen Aufwand zu sparen, ist es wichtig, das Prinzip der Datensparsamkeit bewusst anzuwenden. Anonymisiert man Daten ausrechend, sodass keine R\u00fcckschl\u00fcsse mehr auf die Person gezogen werden k\u00f6nnen, fallen diese nicht unter die strengen Regelungen der Personenbezogenen Daten. Das hei\u00dft konkret f\u00fcr Landing Pages: Keine Cookies, keine IP-Adressen, keine Verkn\u00fcpfungen mit z.B. Facebook-Accounts oder Google-Accounts<\/strong>.<\/p>\n Pro Besucher wurde ein Datensatz angelegt, der folgendes misst:<\/p>\n Hier einige SQL<\/a>-Anfragen:<\/p>\n\n
Die Landing Page als Messinstrument<\/h2>\n
Anzahl K\u00e4ufer \/ Anzahl Besucher<\/code> war es uns auch wichtig, AB-Tests durchzuf\u00fchren. Konkret hat uns interessiert, wie hoch die Conversion Rate ist, wenn das Produkt 1\u20ac, 5\u20ac oder 39\u20ac kostet. Technisch haben wir das so realisiert, dass jedem Besucher eine zuf\u00e4llige Variante der Seite ausgeliefert wurde. Die Datenauswertung kann dann f\u00fcr alle Varianten getrennt erfolgen.<\/p>\nWas wir gemessen haben<\/h2>\n
\n
Auswertung der Daten<\/h2>\n
\n
SELECT COUNT( * ) FROM `Visitor`<\/code>
\nWie viele Besucher gab es auf der Seite?
\n21205<\/i><\/li>\nSELECT<\/span> AVG<\/span>(<\/span> TimeToLive<\/span> <><\/span>0<\/span> ) <\/span>FROM<\/span> `Visitor`<\/span><\/span><\/span><\/code><\/code>
\nWie viele der Besucher haben das Video gestartet?
\n0.7210 (72%)<\/li>\nSELECT<\/span> AVG<\/span>(<\/span> TimeToLive<\/span> ><\/span>10<\/span> )<\/span>
\nFROM<\/span> `Visitor`<\/span><\/span><\/span><\/code><\/code>
\nWie viele der Besucher haben sich die Seite l\u00e4nger als 10 Sekunden angesehen?
\n0.4208 (42%)<\/li>\nSELECT<\/span> AVG<\/span>(<\/span> TimeToLive<\/span> ><\/span>35<\/span> )<\/span> FROM<\/span> `Visitor`<\/span><\/span><\/span><\/code><\/code>
\nWie viele der Besucher haben sich das Video zu Ende angesehen?
\n0.1123 (11%)<\/li>\nSELECT Variante, (SELECT Preis FROM Variante WHERE Variante.ID = Variante) AS Preis, COUNT(*) FROM `Visitor` GROUP BY Variante<\/code>
\nWie viele Besucher gab es je Variante?<\/p>\n