Meet the Geek

Folge 10: Der Web-Analyst. Digitales Spurenlesen, wo Nutzer sich verhalten.

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Dirk ist Quereinsteiger und Autodidakt, Daten-Visualisierer, Zahlen-ein-Gesicht-Geber, interdisziplinärer Detektiv und er weiß, wie das Wetter draußen ist. Kurz gesagt: Er ist Web-Analyst. Noch Fragen? Dann bitte.

Dirk Schridde, Web-Analyst

Name:
Dirk Schridde
Alter:
42
Beruf:
Web-Analyst/Digital Analyst
Unternehmen:
Kalaydo GmbH & Co. KG
wichtigste Tools:
Excel, Power Pivot, Tableau, Google Analytics, Google Tag Manager
Technologien:
SQL, JavaScript
Das finde ich inspirierend:
www.simoahava.com

Über „Meet the Geek“

Dirk, du bist erfolgreicher Web-Analyst für eine namhafte E-Commerce-Plattform. In deinem Vortrag hast du uns gerade eindrucksvoll erläutert, wie du tagtäglich web-bezogene Daten abfragst, aufbereitest und visualisierst. Dein kompletter Aktionsradius befindet sich quasi im “Zahlenraum”. Studiert hast du aber nicht etwa Mathematik oder Informatik, sondern Musikwissenschaft. Wie geht das zusammen?

Oh, hervorragend geht das zusammen. In der Musikwissenschaft geht es zu großen Teilen um die Analyse von Kompositionen. Deren komplexe tonale Strukturen gilt es auf verschiedenen Ebenen zu dekonstruieren. Das ist eine sehr abstrakte und regelgeleitete Arbeit, sehr ähnlich zu mathematischen Prozessen. Das ist der Bereich, in dem ich mich wohlfühle und in dem ich mich als Digital-Analyst oder Web-Analyst ja prinzipiell heute immer noch bewege.

Fachlich kann man dich dennoch als Quereinsteiger bezeichnen, da du nach deinem Studium zunächst in der Redaktion einer Werbeagentur gestartet bist. Wie bist du von dort dann ausgerechnet in der Web-Analyse gelandet?

Das geschah während meiner nächsten beruflichen Station als Online Redakteur und Content Manager bei einem Live-Music-Download-Portal. Durch meine Affinität zu Zahlen und Daten-Analysen war ich eben nicht bei drei auf dem Baum, wenn Themen wie Reportings und Conversion-Tracking aufkamen. In dem kleinen Unternehmen gab es dafür zunächst keine feste Position, geschweige denn eine Abteilung. Und so habe ich mich dann in verschiedene Tools eingearbeitet und einfach mal gemacht.

… und die Web-Analyse dann schnell als neuen beruflichen Bereich für dich erkannt.

So ist es. Je mehr ich die Möglichkeiten kennengelernt habe, wie sich nachvollziehen lässt, unter welchen Umständen Conversions (bspw. Verkaufsziele) zustande kommen oder eben nicht zustande kommen, desto mehr hat es mich gereizt, dem Ganzen auf den Grund zu gehen. Mir wurde klar, wie viel Information sich mithilfe der richtigen Web-Analyse-Tools aus den Nutzerdaten ziehen lässt. Das Ganze ist vergleichbar mit Detektivarbeit: Warum verhalten sich die Nutzer einer Webseite oder eines Onlineshops auf eine bestimmte Art und Weise – unter welchen Bedingungen gehen sie einen Registrier- oder Kaufprozess bis zum Ende und an welchen Stellen brechen sie ab oder verlassen die Seite. Die Fakten beziehungsweise Daten sind da, man muss sie “nur” richtig zuordnen, ins richtige Verhältnis zueinander setzen und am Ende richtig deuten. Das fand ich extrem spannend.

Nach deiner Beschreibung bist du also, was Tools und Methodik angeht, sehr autodidaktisch in das Feld eingestiegen.

Ja, das ist genau mein Ding. Zum Glück hat sich daran bis heute nicht viel geändert. Natürlich verfüge ich nach fast 10 Jahren in der Web-Analyse über feste Routinen und mein Werkzeugkasten steht bereit. Doch das alles habe ich mir selbst aufgebaut, was meiner Meinung nach ein großer Vorteil für die weitere Arbeit ist.

Inwiefern?

Ich bleibe neugierig und arbeite mich gerne in neue Tools und Verfahren ein. So eröffne ich mir neben der bestehenden Routine neue Möglichkeiten, anstehende Aufgaben zu bewältigen. Ich bleibe flexibel. Und wenn ich das Gefühl habe, dass es hier und da hilfreich sein kann, nicht wegen jedem Bisschen erst die IT-Abteilung zu bemühen, dann hab ich die Freiheit, mir auch die ein oder andere nützliche Technologie soweit wie notwendig anzueignen.

“Nützliche Technologie” ist in deinem Falle?

Bisher JavaScript und SQL. Aktuell arbeite ich mich in R ein.

Das heißt also, Neugierde hilft dir bei der Arbeit.

Absolut! Neugierde und Aufgeschlossenheit. Denn anders als das gängige Bild vom im Keller hausenden Datenwälzer vielleicht sein mag, muss man in der Realität auf Zack sein, wenn man wirklich verstehen will, was sich hinter den Nutzungsdaten einer Seite verbirgt. Mein Job ist es, herauszufinden, welche Nutzergruppen mit welcher Motivation über welchen Kanal welches Ziel verfolgt oder nicht verfolgt haben. Ich muss wissen, was erwartbar ist, bemerken, wenn das zu Erwartende nicht eintritt und dann im Idealfall auch wissen, was die Gründe für diese Abweichungen sind.

Soweit so gut. – Warum kannst du diese Berechnungen nicht im Keller anstellen?

Zum Beispiel, weil ich wissen muss, wie das Wetter draußen ist. Temperaturen über 30 Grad wirken sich in Deutschland auf das Nutzerverhalten aus, ebenso wie eine Fußballweltmeisterschaft. Je nach Branche gibt es natürlich noch weiter differenzierte Ereignisse, die großen Einfluss haben können. Wenn ich das nicht weiß, weil ich nicht mitbekomme, was sich tut in der Welt, dann werde ich sehr viel Zeit verlieren bei dem Versuch, den Grund für plötzliche Conversion-Einbrüche anderswo zu suchen.

Und vermutlich kann es dann auch nicht schaden zu wissen, was sich in anderen produktbezogenen Abteilungen tut?

Ja, ein weiterer Punkt, der das “Kellerklischee” zerstört: Als Web-Analyst sollte man ein guter interner Networker sein. Da tut sich viel zwischendurch beim Kaffee oder im kurzen Gespräch auf dem Gang. Wenn ich jenseits von offiziellen Wegen schon weiß, hier wird ein neuer Marketing-Kanal geplant, dort ist ein Prozess im Gange, für den die Seite leicht angepasst wird – das ist Wissen, das später Gold wert sein kann. Ein Beispiel: Brechen plötzlich die Besuche von Nutzern eines bestimmten Gerätetyps weg und zwar parallel zum Release-Datum eines neuen Cookie-Hinweises, dann ist es gut, davon zu wissen und als Erstes mal nachzuschauen: Überdeckt das Fenster mit dem Cookie-Hinweis in dieser speziellen Geräte-Ansicht möglicherweise wichtige Links der Seite? Auch hier kann man sich unter Umständen eine Menge Kopfzerbrechen sparen, wenn man zuvor den Kollegen gut zugehört hat.

In deinem Vortrag hast du betont, dass Ad-hoc-Anfragen anderer Abteilungen und Datenvisualisierung eine sehr große Rolle in deinem Berufsalltag spielen. Kannst du darauf kurz eingehen?

Dazu ist der Digital- bzw. Web-Analyst nun einmal da. Entscheidungen über Veränderungen an einer Webseite, einem Webshop oder auch über Online-Marketing-Kampagnen sollten besser nicht ins Blaue hinein getroffen werden. Anfragen zu Nutzerverhalten sind darum schon für die Planung kleinerer Projekte unerlässlich. Und dann kommt auch schon die Visualisierung ins Spiel. Denn möchte ein Kollege aus dem Marketing erfahren, wie frequentiert ein bestimmtes Produkt in welcher Region zu welcher Uhrzeit angewählt wird, ist ihm vermutlich wenig geholfen, wenn ich ihm eine tabellarische Aufstellung absoluter Zahlen vorlege. Eine Landkarte mit visualisierter Häufigkeitsverteilung macht die Sache dagegen schon klarer. Auch das ist übrigens ein Punkt, warum ich diesen Beruf so gerne ausübe: Man trägt einen direkten Teil dazu bei, wenn wichtige Produktentscheidungen gefällt werden.

Nach diesem runden Einblick in die Web-Analyse zum Abschluss noch eine Frage, die wir immer stellen: Was wärst du heute, wenn du nicht Web-Analyst geworden wärst?

Dann säße ich jetzt vermutlich in der Schreibstube irgendeiner Online-Redaktion.

Was ja auch nicht schlecht ist. ;-) Vielen Dank für das Gespräch!

Wer Dirk in Action erleben will, kann ihn hier über "die Macht der Filter" in der Web-Analyse reden hören.